Apa Itu Analisis Asosiasi Dalam Data Mining dalam video
Analisis asosiasi merupakan teknik data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan antara dua atau lebih item dalam suatu dataset. Analisis asosiasi dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti:
Support adalah ukuran seberapa sering suatu aturan muncul dalam dataset. Support dihitung dengan membagi jumlah transaksi yang memenuhi aturan dengan total jumlah transaksi.
Confidence adalah ukuran seberapa besar kemungkinan suatu konsekuen muncul jika antecedent juga muncul. Confidence dihitung dengan membagi jumlah transaksi yang memenuhi aturan dengan jumlah transaksi yang memiliki antecedent.
Ada beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk menemukan aturan asosiasi, salah satunya adalah algoritma Apriori. Algoritma Apriori bekerja dengan cara membangun aturan asosiasi dari aturan-aturan yang lebih kecil.
Misalnya, kita memiliki dataset transaksi pembelian di suatu supermarket. Dari dataset tersebut, kita dapat menemukan aturan asosiasi berikut:
“`
Jika membeli susu, maka kemungkinan besar juga membeli roti.
“`
Aturan ini menyatakan bahwa ada hubungan antara pembelian susu dan pembelian roti. Aturan ini memiliki support sebesar 50%, yang berarti bahwa 50% dari transaksi pembelian susu juga membeli roti. Confidence-nya juga tinggi, yaitu 80%, yang berarti bahwa 80% dari transaksi yang membeli susu juga membeli roti.
Analisis asosiasi merupakan teknik data mining yang powerful yang dapat digunakan untuk menemukan hubungan antara dua atau lebih item dalam suatu dataset. Analisis asosiasi dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti memahami perilaku konsumen, menemukan peluang pemasaran, dan meningkatkan efisiensi bisnis.
0 Komentar