PENERAPAN IMPROVED APRIORI PADA APLIKASI DATA MINING DI PERUSAHAAN KALVIN SOCKS PRODUCTION
Main Article Content
Abstract
Algoritma apriori merupakan algoritma klasik yang sering digunakan. Kekurangan yang ada pada algoritma apriori adalah harus melakukan scanning berulang terhadap keseluruhan database tiap kali iterasi. Semakin banyak data transaksi yang akan diproses maka semakin lama juga waktu yang dibutuhkan.
Kalvin Socks Production merupakan salah satu perusahaan yang menggunakan teknologi data mining dengan algoritma apriori untuk mencari pola pembelian dari para pelanggannya. Banyaknya data transaksi penjualan mengakibatkan proses dalam pencarian pola pembelian membutuhkan waktu yang cukup lama.
Improved apriori mempresentasikan database ke dalam bentuk matrix untuk menggambarkan relasi dalam database. Kemudian matrix dihitung untuk mencari nilai support dari candidate frequent itemset yang memenuhi kriteria untuk menghasilkan frequent itemset tanpa melakukan scanning ulang terhadap database. Salah satu cara untuk mengatasi masalah yang ada pada algoritma apriori adalah dengan menggunakan algoritma improved apriori.
Article Details
Section
Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini setuju pada persyaratan berikut ini:
- Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama, dengan pekerjaan 6 bulan setelah penerbitan secara simultan dengan lisensi di bawah: Creative Commons Attribution License yang memudahkan yang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan penerbitan awal dan kepenulisan karya di jurnal ini.
- Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non-ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).