• Tidak ada hasil yang ditemukan

Perbandingan Algoritma Apriori Dan Algoritma CT-Pro Pada Komoditas Ekspor Dan Impor

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Perbandingan Algoritma Apriori Dan Algoritma CT-Pro Pada Komoditas Ekspor Dan Impor"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

ABSTRAK

Untuk menghasilkan informasi yangakurat dari sebuah data yang berkapasitas

besardiperlukan sebuah metode datamining. Salah satu teknik mining adalah

Association Rule Mining yang berfungsi untuk menemukan aturan asosiatif antara

suatu kombinasi item. Suatu aturan asosiatif dapat diketahui dengan dua parameter,

yaitu support dan confidence. Association Rule Mining memiliki beberapa algoritma,

dua diantaranya algoritma apriori dan algoritma ct-pro. Algoritma apriori melakukan

pencarian frequent itemset dengan menerapkan proses iterasi. Algoritma ct-pro

membuat Compressed FP-Tree (CFP- Tree ) yang menggunakan pendekatan

bottom-up dimana item pada item tabel dan CFP-Tree dilakukan scan dari jumlah terkecil

hingga terbesar. Pada penelitian ini membandingkan algoritma apriori dan algoritma

ct-pro untuk mengetahui frekuensi komoditas dengan negara tujuan terbanyak dengan

parameternya adalah waktu. Hasil yang diperoleh algoritma ct-pro memiliki waktu

yang lebih singkat di dalam proses mining dibandingkan algoritma apriori.

Kata kunci: Association Rule Mining, Apriori, CT-Pro

(2)

THE COMPARISON OF APRIORI ALGORITHM AND CT-Pro ALGORITHM ON EXPORT AND IMPORT COMMODITIES

ABSTRACT

To generate accurate information from a large-capacity data required a method of data

mining . Association Rule mining is one of technique mining, it has a function to find

associative rule between a combination of items . An associative rules can be

determined by two parameters , namely support and confidence . Association Rule

Mining has several algorithms , two of them Apriori algorithm and CT-Proalgorithm.

Apriori algorithm search a frequent itemset by applying the iterative process. CT-Pro

algorithm make Compressed FP - Tree ( CFP - Tree ), which uses a bottom - up

approach in which the items in the item table and CFP - Tree is done scan of the

smallest to the largest . In this research, compare between Apriori algorithm and

CT-Pro algorithm to determine the frequency of most commodities by country of

destination with its parameters is time . Results obtained CT-Pro algorithm has a

shorter time in the mining process than the Apriori algorithm.

Keywords: Association Rule Mining, Apriori, CT-Pro

Referensi

Dokumen terkait

Alasan penggunaan metode Rare Association Rule Mining karena metode tersebut dapat digunakan untuk menemukan aturan asosiasi (association rule) antar item dalam suatu

Alasan penggunaan metode Rare Association Rule Mining karena metode tersebut dapat digunakan untuk menemukan aturan asosiasi (association rule) antar item dalam suatu

Association rule (aturan asosiatif) adalah salah satu teknik utama dalam data mining dan merupakan bentuk yang paling umum dipakai dalam menemukan pattern atau

Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara, Ketua Jurusan Program Studi Ilmu Komputer.. Seluruh Dosen pengajar dan seluruh

ataupun informasi baru yang masih tersimpan dalam sebuah data yang besar. 1.3

Algoritma apriori merupakan pengambilan data dengan aturan assosiatif (association rule) untuk menentukan hubungan assosiatif suatu kombinasi item melalui

Salah satu alternatif sebagai solusi dari masalah tersebut adalah membuat suatu pencarian pola atau hubungan Association rule (aturan asosiatif) dari data yang

Salah satu alternatif sebagai solusi dari masalah tersebut adalah membuat suatu pencarian pola atau hubungan Association rule (aturan asosiatif) dari data yang