Analisa kecepatan algoritma penelusuran, algoritma apriori dan algoritma aprioriTid untuk memperoleh Frequent Itemset pada Association Rule
| Main Author: | JefriYudiTumywa |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2008
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/152029/1/050800132.pdf http://repository.ub.ac.id/152029/ |
Daftar Isi:
- Association rule adalah suatu teknik dalam data minning yang digunakan untuk mencari hubungan keterkaitan antara satu item atau beberapa item dengan item yang lain. Teknik ini memiliki dua tahap yaitu mencari pola frekuensi item atau frequent itemset dan kemudian mencari association rule dari itemset tersebut. Algoritma apriori dan AprioriTid adalah dua jenis algoritma yang sering digunakan untuk mempercepat proses pencarian frequent itemset . Penelitian ini akan melakukan uji coba waktu proses tiga jenis algoritma, yaitu algoritma penelusuran, Apriori dan Aprioritid yang di terapkan dalam bahasa query untuk melakukan pencarian frequent itemset dengan minsup yang berbeda-beda terhadap empat jenis data. Penelitian ini ditujukan untuk menganalisa waktu proses pencarian Association rule yang menggunakan algoritma penelusuran, Apriori dan AprioriTid dalam mencari pola frekuensi item. Dari pengujian yang dilakukan secara berulang-ulang didapatkan hasil bahwa penggunaan AprioriTid dapat mengoptimasi kecepatan proses pencarian association rule hingga rata-rata 76 % lebih cepat dari pada menggunakan algoritma penelusuran sedangkan algoritma Apriori rata-rata 55% lebih cepat dari pada algoritma penelusuran. Rata-rata selisih waktu proses antar minsup pada algoritma penelusuran, Apriori dan Aprioritid berturut-turut ialah 2,4 detik, 18,55 detik dan 10,23 detik. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Apriori memiliki waktu proses antar minsup yang paling tidak stabil karena memiliki selisih waktu antar minsup yang paling signifikan