• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisis Kinerja Metode Rough Set dan Algoritma Apriori Dalam Identifikasi Pola Penyakit Demam Tifoid

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Analisis Kinerja Metode Rough Set dan Algoritma Apriori Dalam Identifikasi Pola Penyakit Demam Tifoid"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

46

DAFTAR PUSTAKA

Adeyemo, O, O. Adeyeye, T, O & Ogunbiyi, O. 2015. Comparative Study of ID3/C4.5 Decision tree and Multilayer Perceptron Algorithms for the Prediction of Typhoid Fever. Afr J. of Comp & ICTs. Vol 8, No. 1. ISSN 2006-1781: 103-112.

Ahok, A, S. & Sandeep, S, Jore. 2014. The Apriori Algorithm: Data Mining Approaches Is To Find Frequent Items Set From A Transaction Dataset. Ijirset ISSN 2319-8753: 210-214.

Berry, M. J. A. & Linoff, G. S. 2004. Data Mining Technique for maketing, sales cutomer relationship management second editon, Wiley Publishing, Inc.

Budiono. Fahmi, A. Pujiono. 2014. Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori untuk Mengidentifikasi Pola Penyakit Radang Sendi. Techno.COM. Vol 13 No 2. ISSN 2356-2579 : 115-124

Connolly, T. & Begg, C. 2004. Database System A Practical Approach to Design, Implementation, and Management. Addison Wesley : England.

Frawley, J, W., Shapiro, P, G & Matheus, J, C. 1992. Knowledge Discovery in Databases: An Overview. AI Magazine. 57-70.

Hakim, M, L & Rusli, M. 2013. Data Mining Menggunakan Metode Rough Set untuk Menentukan Bakat Mahasiswa. Prosessor. ISSN 2089 – 628X : 5-11.

Jiawei, H & Kamber, M. 2006. Data Mining Concepts And Techniques. 2nd Edition. Elsevier. Inc: San Fransisco.

Jiawei, H., Kamber, M & Pei, J. 2012. Data Mining Concepts And Techniques. 3nd Edition. Elsevier. Inc: San Fransisco.

Kurniawati, S. 2015. Penerapan Metode Rough Set Pada Tingkat Kepuasan Konsumen Terhadap Kualitas Pelayanan Hotel. Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI). ISSN 2339-210X:138-142.

Li, T., Ruan, D., Wets, G., Song, J & Xu, Y. 2007. A Rough Sets Based Characteristic Relation Approach For Dynimic Attribute Generalization. Knowledge Based System 20 (5). 485-494.

Listiana, N. Anggraeni, W. & Muchlason, A. 2011. Implementasi algoritma rough set untuk deteksi dan penanganan dini penyakit sapi. Jurnal Teknik ITS 1 : A310-A315.

(2)

47

Mi, J., Wu, W. & Zhang, W. 2004. Approaches to knowledge reduction based on variable precision rough set model. Information Sciences 159 (2004) 255-272.

Nahar, J., Tickle, S. & Ali, S. 2009. Significant Cancer Prevention Factor

Extraction: An Association Rule Discovery Approach. Springer Science:

353-367.

Oguntimilehin, A. Adetunmbi, A, O & Abiola, O, B. 2013. A Machine Learning Approach to Clinical Diagnosis of Typhoid Fever. International Journal of Computer and Information Technology 2 (04) : 671 – 676.

Pawlak, Z. 2002. Rough set and intelligent data analysis. Information Sciences 147 : 1-12.

Rohman. 2010. Distribusi Penyebaran Demam Typhoid Menurut Umur dan Gejala. Prosiding Seminar Nasional Unimus. ISBN 978.979.704.883.9 : 88 – 90.

Thangavel, K., Qiang Shen. & Pethalakshmi, A. 2006. Application of Clustering for Feature Selection Based on Rough Set Theory Approach. The International Journal of Artificial Intelligence and Machine Learning (AIML): 19-27.

Turban, E. Aronson, J, E & Liang, T. P. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems 7th. Prantice –Hall.Inc : New Jersey.

Widiastuti, D & Sofi, N. 2014. Analisis Perbandingan Algoritma Apriori dan FP-Growth pada Transaksi Koperasi. UG Jurnal. Vol 8 No 01 : 21-24.

Yin, X. & Han, J. 2003. CPAR: Classification based on Predictive Association Rules, SIAM Int. Conf. on Data Mining (SDM’03), San Fransisco.

Referensi

Dokumen terkait

Metode Association Rule dengan menggunakan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth dengan parameter support dan confidence dapat memperoleh korelasi barang

Dari pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa Metode Association Rule Algoritma Apriori tidak hanya dapat digunakan pada keranjang belanja, pada bisnis dan kesehatan saja,

Untuk dapat membantu pihak UPT puskesmas dalam melakukan analisis terhadap pola penyakit radang sendi yang diderita oleh pengunjung maka perlu dikembangkan

Algoritma Apriori Untuk Analisis Keranjang Belanja Pada Data Transaksi Penjualan Algoritma apriori atau sering disebut juga dengan analisis asosiasi (association rule

Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk menemukan association rule adalah Algoritma Apriori yang dapat menampilkan informasi berupa nilai support dan

Dari pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwa Metode Association Rule Algoritma Apriori tidak hanya dapat digunakan pada keranjang belanja, pada bisnis dan kesehatan saja,

untuk mengetahui suatu itemset yang dibeli secara bersamaan dalam satu transaksi tunggal digunakan teknik association rule dan algoritma apriori sebagai pembuatan

Adapun rancangan output data pada aplikasi penjualan barang di Toko Bangunan Ada Mas dengan mengimplementasikan metode association rule mining menggunakan algoritma apriori antara lain