Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth

Erwin, Erwin (2009) Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth. JURNAL GENERIC, 4 (2). ISSN 1907-4093

[img]
Preview
PDF - Published Version
Download (49Kb) | Preview

    Abstract

    Algoritma yang umum digunakan dalam proses pencarian frequent itemsets (data yang paling sering muncul) adalah Apriori. Tetapi algoritma Apriori memiliki kekurangan yaitu membutuhkan waktu yang lama dalam proses pencarian frequent itemsets. Untuk mengatasi hal tersebut maka digunakanlah algoritma FP-Growth. Dalam makalah ini akan dibahas penerapan Apriori dan FP-Growth dalam proses pencarian frequent itemsets. Penggunaan FP-Tree yang digunakan bersamaan dengan algoritma FP-growth untuk menentukan frequent itemset dari sebuah database, berbeda dengan paradigma Apriori yang memerlukan langkah candidate generation, yaitu dengan melakukan scanning database secara berulang-ulang untuk menentukan frequent itemset. Makalah ini juga menyajikan pembahasan mengenai perbandingan kompleksitas waktu antara algoritma FP-growth dengan Apriori dan hasil dari perbandingan algoritma tersebut.

    Item Type: Article
    Additional Information: Erwin, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya
    Uncontrolled Keywords: Data Mining, Algoritma Apriori, FP-Tree, Frequent Pattern Mining, Frequent Itemset
    Subjects: Q Science > QA Mathematics
    Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
    Divisions: Faculty of Computer Science > Department of Informatics Engineering
    Depositing User: Candra Setiawan
    Date Deposited: 14 Dec 2011 20:10
    Last Modified: 31 Jan 2012 23:14
    URI: http://eprints.unsri.ac.id/id/eprint/83

    Actions (login required)

    View Item