ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH PADA TRANSAKSI KOPERASI - Widiastuti, Dwi; Sofi, Nelly (UG Journal, 2014)
Teknik data mining mampu memprediksi tren dan membantn prosespengambilankeputusan bisnis yang penting bagipemilik usaha. Penggunaan sistem yang telahada akan menimbulkan permasalahan baru, yaitu peningkatan data transaksi.Algoritma Apriori merupakan algoritma yang paling populer digunakan untukanalisis market basket karena mudah dipahami dan diimplementasikan. AlgoritmaFP-Growthjuga termasuk salah sat it teknik association rule untuk analisis marketbasket. Berdasarkan data transaksi (studi kasus koperasi Uber-Mart Bekasi),peneliti membandingkan Algoritma Apriori dan FP-Growth untuk mendapatkaninformasi tentang asosiasi antar produk dari suatu data transaksi dari item-setyang sering muncul seeara bersamaan (market basket analysis). Dari hasilpenelitian, Algoritma Apriori membutuhkan waktu komputasi yang lama danmembutuhkan alokasi memori yang besar untuk melakukan pencarian item-sets.Hal ini disebabkan pemindaian data yang dilakukan seeara berulang-ulang.Algoritma FP-Groiuth hanya melakukan dua kali pemindaian data dan mampumemampatkan data transaksi yang memiliki item yang sama, sehingga waktuyang dibutuhkan lebih singkat dan alokasi memori lebih kecil.