<![CDATA[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]]>
Copyrights © 2003
