Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.606
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Indonesia Symposium on Computing IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Jurnal Mantik Bubungan Tinggi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) JINAV: Journal of Information and Visualization eProceedings of Engineering
Dana Sulistiyo Kusumo
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA RDBMS ORACLE Dana Sulistiyo Kusumo; Moch. Arief Bijaksana; Dhinta Darmantoro
TEKTRIKA Vol 8 No 1 (2003)
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/tektrika.v8i1.215

Abstract

Data mining merupakan proses analisis data menggunakan perangkat lunak untuk menemukan pola dan aturan (rules) dalam himpunan data. Data mining dapat menganalisis data yang besar untuk menemukan pengetahuan guna mendukung pengambilan keputusan. Dalam penelitian ini akan dibahas Association Rule sebagai salah satu fungsi data mining yang diimplementasikan menggunakan Algoritma Apriori. Akan dianalisis pula dua teknik penghitungan support di candidate generation pada Algoritma Apriori, yakni : K-way dan 2 Group-By pada tiga sampel dataset dengan atribut transaksi id dan item. Pada penelitian ini terlihat bahwa permasalahan penghitungan support di candidate generation merupakan bottleneck dari Algoritma Apriori dimana perbaikan Algoritma Apriori ditekankan pada candidate generation dan efektivitas dari Algoritma Apriori. Penelitian ini dilakukan pada RDBMS Oracle dengan memanfaatkan tools TKPROF untuk mengukur performansi query berdasarkan operasi I/O pada penghitungan support di candidate generation. Hasil penelitian membuktikan bahwa metode support counting K-way lebih baik daripada Two Group-by.Kata Kunci : Data Mining, Association Rule, Algoritma Apriori, candidate generation, K-way, 2 Group-By
Co-Authors Adiwijaya Andrian, Monterico Angdini Dea Nurillaily Angelina Prima Kurniati Annas Abdillah Marta Annisa Yeskasafitri Arfive Gandhi Arya Safa Maulana Chrisna, I Dewa Ayu Indira Wulandari Dadang Setiawan Dawam Dwi Jatmiko Suwawi Dewi, Ni Putu Indra Puspita Dhinta Darmantoro Donny Faturrachman Fadhilah Dwiyanti Basri Fathona Hasibuan, M. Ikmal Gabriella Ayu Pramesti Guntoro Guntoro Guntoro Guntoro Guntoro Guntoro Hamdi Hamdi Hidayat, Muhammad Dzaky Iman Lukmanul Hakim Indra Lukmana Sardi Kamarulredzuan, Moch Baiz Kemas Rahmat Saleh Wiharja Mayya Tania Wewengkang Mira Kania Sabariah Moch. Arief Bijaksana Muhammad Rifqi Thomi Faiz Hawari Nufaisa Pamikatsih Qori Utama, Dody Rosa Reska Riskiana Septia Dusitella Sembiring Shindy Alfidella Tetiana, Vianka Venda Triandito Widi Astuti Yanuar Firdaus Yanuar Firdaus Arie Wibowo Yoga Pratama