Analisis Perbandingan Algoritma FP-Growth Dan Algoritma Apriori Pada Market Basket Analysis

Anmetatika Angelia Octaviani

Informasi Dasar

113051030
005.1
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Market Basket Analysis (MBA) merupakan salah satu teknik data mining yang bertujuan untuk menemukan produk-produk yang sering dibeli secara bersamaan dari data transaksi. Informasi keterhubungan antar produk dapat dimanfaatkan pihak swalayan untuk meningkatkan keuntungan , misalnya dengan menempatkan produk yang sering dibeli bersamaan ke dalam sebuah area yang berdekatan, merancang tampilan produk di katalog, merancang paket produk.
Pada tugas akhir ini diimplementasikan algoritma Frequent Pattern- Growth (FP-Growth) dan algoritma Apriori untuk melakukan market basket analysis. Algoritma FP-Growth dan algortima Apriori dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul dalam sekumpulan data.
Analisis yang dilakukan yaitu membandingkan association rule yang dihasilkan oleh algoritma FP-Growth terhadap association rule yang dihasilkan oleh algoritma Apriori, serta waktu pembentukan association rule. Algoritma Apriori merupakan algoritma yang biasa digunakan untuk market basket analysis.
Hasil yang didapat dari pengujian menunjukkan bahwa association rule yang dihasilkan oleh algoritma FP-Growth sama dengan association rule yang dihasilkan oleh algoritma Apriori. Namun, waktu yang diperlukan algoritma FPGrowth jauh lebih cepat daripada algoritma Apriori.Kata Kunci : Market Basket Analysis, association rule, algoritma FP-Growth,ABSTRACT: Market Basket Analysis is a data mining technique to find product which purchased together in a transaction from transaction data. This information could be used by seller to increase profit, for example by place product which often be purchased together on near area, designing product catalogue, arranging product package.
This final assessment will implemented Frequent Pattern-Growth (FPGrowth) Algorithm and Apriori Algorithm to do market basket analysis. FPGrowth algorithm and Apriori algorithm could be used to determine data set with most appearance from data collection. Analysis which applied is comparing association rule produced by FP-Growth algorithm with association rule produced by Apriori algorithm, and time required to produce association rule. Apriori algorithm is an algorithm which often used for market basket analysis.
The result from test show that association rule from FP-Growth algorithm same with association rule from Apriori algorithma. Instead the time required by FP-Growth algorithm much less than time required by Apriori algorithm.Keyword: Market Basket Analysis, association rule, FP-Growth algorithm,

Subjek

Rekayasa Perangkat Lunak
 

Katalog

Analisis Perbandingan Algoritma FP-Growth Dan Algoritma Apriori Pada Market Basket Analysis
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

Anmetatika Angelia Octaviani
Perorangan
Arie Ardiyanti Suryani, Imelda Ataina
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2010

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini