IMPLEMENTASI CLASSIFICATION BASED ON PREDICTIVE ASSOCIATION RULES (CPAR)PADA DATA MINING

Surya P.S

Informasi Umum

Kode

113040361

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Rekayasa Perangkat Lunak

Dilihat

275 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Salah satu teknik dalam data mining dalam usaha untuk menghasilkan rule adalah klasifikasi dan asosiasi. Klasifikasi bertujuan untuk menghasilkan sekumpulan rule dari suatu data yang mampu menghasilkan suatu classifier. Sedangkan asosiasi bertujuan untuk menemukan semua rule yang terdapat pada data dengan batasan nilai support dan confidence yang telah ditentukan sebelumnya.<br> Pada Tugas Akhir ini akan dibahas tentang penggunaan metode CPAR sebagai salah satu cara untuk meningkatkan performansi dari classifier tersebut, sehingga menjadi lebih baik dibanding classifier lain dari teknik klasifikasi yang telah umum digunakan. Dengan memperhatikan perbandingannya dengan salah satu tool data mining yaitu WeKa, dapat menunjukkan bahwa teknik CPAR akan lebih baik dibanding teknik klasifikasi yang lain. Tugas akhir ini dirasakan sangat penting dalam pengembangan data mining kedepannya.<br>Kata Kunci : asosiasi, confidence, CPAR, classifier, klasifikasi, , supportABSTRACT: One of the techniques in data mining in an effort to produce a classification rule and the association. Classification aims to produce a set of rule from a data capable of producing a classifier. Meanwhile, the association aims to find all the rule contained in the data with the following criteria support and confidence that had been predetermined.<br> In this Final Task will be discussed about the use of CPAR method as one way to improve the performance of the classifier, so a classifier better than other classification techniques that have been commonly used. By considering the comparison with one of the data mining tool Weka, may indicate that the technique CPAR will be better than other classification techniques. This final task to be especially important in the development of future data mining.<br>Keyword: association, confidence, CPAR, classifier, classification, support