Perencanaan Pengembangan Aplikasi Penggalian Top-K Frequent Closed Constrained Gradient Itemsets Pada Basis Data Retail

Absari, Dhiani Tresna and Djunaidy, Arif (2008) Perencanaan Pengembangan Aplikasi Penggalian Top-K Frequent Closed Constrained Gradient Itemsets Pada Basis Data Retail. In: Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Multimedia 2008, ISSN 1979-3960, 31 Mei 2008, Universitas Surabaya.

[thumbnail of DHIANI_SNASTIA_Abstract_2008.pdf]
Preview
PDF
DHIANI_SNASTIA_Abstract_2008.pdf - Published Version

Download (339kB) | Preview
[thumbnail of DHIANI_SNASTIA_2008.pdf] PDF
DHIANI_SNASTIA_2008.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Dalam dunia retail, pihak manajemen dapat memanfaatkan pengetahuan yang dapat dianalisis dari basis data retail untuk memahami pola kebutuhan pelanggan. Informasi ini dapat digunakan untuk membantu membuat keputusan bisnis. Analisis terhadap basis data retail dalam jumlah yang besar, bukanlah suatu pekerjaan yang mudah. Salah satu cara analisis basis data retail adalah dengan melakukan penggalian Frequent Closed Itemsets tanpa batasan minimum support menggunakan algoritma TFP. Algoritma ini dapat menghasilkan k Frequent Closed Itemsets dengan nilai support tertinggi. Minimum support pada algoritma ini tidak dipakai dengan tujuan untuk menghindari ketidaktepatan penentuan minimum support. Ketidaktepatan penentuan minimum support dapat berdampak pada kandidat itemset yang dihasilkan menjadi kurang tepat. Dalam perkembangannya, analisis basis data retail tidak hanya memerlukan metode penggalian terhadap Frequent Closed Itemsets saja tetapi diperlukan metode yang dapat melakukan formulasi query dengan batasan gradient. Algoritma TFP belum dapat melakukan penggalian Frequent Closed Itemsets dengan mempertimbangkan batasan gradient. Algoritma FCCGM adalah salah satu algoritma yang dapat melakukan penggalian terhadap Frequent Closed Itemsets dengan batasan gradient. Tetapi algoritma ini masih menggunakan minimum support sebagai batasan serta metode pemangkasan gradient yang digunakan bersifat lemah. Makalah ini bertujuan untuk merencanakan pengembangan algoritma TFP agar dapat melakukan penggalian terhadap k Frequent Closed Itemsets yang memiliki nilai gradient dan support tertinggi atau disebut Top-K Frequent Closed Constrained Gradient Itemsets. Ide TFP sehingga dapat melakukan pemangkasan itemset yang tidak memenuhi batasan gradient dengan metode yang lebih kuat pada saat dan setelah pembentukan FP-Tree serta ketika proses penggalian Frequent Closed Itemsets dilakukan. Modifikasi terhadap result tree juga dilakukan agar dapat menampung kandidat Frequent Closed Itemsets yang memiliki nilai gradient dan support tertinggi.

Item Type: Conference or Workshop Item (Paper)
Uncontrolled Keywords: penggalian data, frequent closed itemsets, pemangkasan gradient, FP-Tree, Result Tree
Subjects: Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatic
Depositing User: Sholeh Hadi Setiawan 61158
Date Deposited: 19 Feb 2013 03:13
Last Modified: 19 Feb 2013 03:13
URI: http://repository.ubaya.ac.id/id/eprint/3169

Actions (login required)

View Item View Item