Apa Itu Algoritma Fp-growth

Table of Contents [Show]

Pengertian

Algoritma FP-growth adalah algoritma data mining yang digunakan untuk menemukan pola asosiasi dalam data transaksional. Pola asosiasi adalah hubungan antara dua atau lebih item yang sering muncul bersama dalam transaksi yang sama.

Prinsip Kerja

Algoritma FP-growth bekerja dengan cara membangun pohon, yang disebut FP tree. FP tree menyimpan data transaksional dalam format yang efisien, sehingga algoritma dapat menemukan pola asosiasi dengan cepat.

Proses pembangunan FP tree dimulai dengan membangun sebuah node root yang mewakili transaksi kosong. Selanjutnya, setiap transaksi dalam data ditambahkan ke FP tree. Setiap item dalam transaksi ditambahkan sebagai child node dari node yang sesuai.

Setelah FP tree dibangun, algoritma dapat mulai menemukan pola asosiasi. Pola asosiasi ditemukan dengan cara mengeksplorasi FP tree secara top-down.

Keunggulan

Algoritma FP-growth memiliki beberapa keunggulan dibandingkan algoritma asosiasi lainnya, seperti Apriori. Keunggulan-keunggulan tersebut antara lain:

* Lebih efisien dalam penggunaan memori dan waktu komputasi.
* Lebih akurat dalam menemukan pola asosiasi.
* Lebih fleksibel dalam menangani berbagai jenis data.

Kekurangan

Algoritma FP-growth juga memiliki beberapa kekurangan, seperti:

* Dapat lebih rumit untuk diimplementasikan dibandingkan algoritma asosiasi lainnya.
* Dapat menghasilkan pola asosiasi yang terlalu umum.

Aplikasi

Algoritma FP-growth dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti:

* Market basket analysis
* Rekomendasi produk
* Fraud detection
* Customer segmentation

Algoritma FP-growth adalah algoritma data mining yang powerful dan efisien untuk menemukan pola asosiasi dalam data transaksional. Algoritma ini telah digunakan dalam berbagai aplikasi untuk membantu bisnis dalam membuat keputusan yang lebih baik.