SEMINAR TUGAS AKHIR 16 JULY 2008 PRESENTER : DENY PRASTOWO PEMBIMBING : RINDANG KARYADIN, S.T , M.Kom WISNU ANANTA KUSUMA, S.T, M.T PENGGUNAAN STRUKTUR DATA SOTrieIT UNTUK PEMANGKASAN TRANSAKSI DENGAN ALGORITME DATA MINING FOLD - GROWTH

LATAR BELAKANG Fungsionalitas Efektif & Efisiensi Hybird Version TUJUAN Penerapan & Implementasi Perbandingan Hasil RUANG LINGKUP Perbandingan Hasil Penggalian Pembahasan Asosiasi Antara Item Satu Dengan Yang Lain MANFAAT Referensi Proses Update

TINJAUAN PUSTAKA Association Rule Teknik Penggalian Pertama Support & Confidence FP - Tree & FP - Growth Struktur Data FP - Tree Kendala Bottleneck SOETrieIT & FOLDARM Struktur Data PreProcessing On – Line FOLD –Growth FOLDARM + FP – Growth

KELEBIHAN FOLD – Growth Cepat & Efisien (Woon 2004) Database menjadi lebih ringkas (Woon 2002) Proses Update (Woon 2004) Online (Woon 2004)

KEKURANGAN FOLD - Growth Usaha mendapatkan L1 & L2 (Woon 2002) FP – Tree based (Woon 2004) 2 Struktur Data (Woon 2004)

METODOLOGI PENELITIAN Studi Literatur Pengumpulan Data Implementasi Analisis Hasil Dokumentasi

DATA TID ITEM 001 0 4 18 002 0 4 003 21 004 24 005 3 006 007 0 1 3 4 9 12 24 008 12 009 010 8 011 2 012 19 BACK

IMPLEMENTASI FOLD - Growth FP - Growth Get L1 & L2 Pruning Unfrequent Items FP – Tree FP - Growth Conditonal Pattern Base Pembangkitan FP - Tree Pencarian Frequent Itemset FOLD - Growth FP - Growth

Update Itemset Algoritme universal update itemset BACK

HASIL & PEMBAHASAN Jumlah k – Itemset FP – Growth FOLD – Growth ITEMSET DARI FP – Growth dan FOLD – Growth Minsup 1% Jumlah k – Itemset FP – Growth FOLD – Growth 1 - Itemset 23 Item 2 - Itemset 37 Kombinasi 3 - Itemset 5 Kombinasi FP – Growth = FOLD - Growth Association Rule Mining FP – Tree Based

HASIL & PEMBAHASAN No Parameter Minsup 2% 3% 4% 5% 1 1–itemset 20 15 ITEMSET DARI FP – Growth dan FOLD – Growth No Parameter Minsup 2% 3% 4% 5% 1 1–itemset 20 15 13 2 2–itemset 12 5 3 Total 32 17 Pemangkasan Transaksi Pada FOLD – Growth Tidak Merusak Kombinasi yang ada Transaksi Minim Akan Kombinasi

HASIL & PEMBAHASAN Aturan Asosiasi dengan Minsup 1% dan Mincof 10% Kriteria FP –Growth FOLD - Growth Support terbesar susu  snack (supp : 6,58% conf : 44,64%) susu  snack (supp : 6,58% conf : 44,64%) Support terkecil Mie instant  permen (supp : 1,00% conf: 10,5%) Mie instant  permen (supp : 1,00% conf: 10,5%) Asosiasi terbentuk 71 Kombinasi Aturan Asosiasi dengan Minsup 1% dan Mincof 20% Kriteria FP –Growth FOLD - Growth Support terbesar susu  snack (supp : 6,58% conf : 44,64%) susu  snack (supp : 6,58% conf : 44,64%) Support terkecil Pasta gigi  lotion (supp : 1,03% conf: 20,58%) Asosiasi terbentuk 45 Kombinasi

FOLD – Growth Memangkas Transaksi Lebih Banyak HASIL PEMBAHASAN PEMANGKASAN Minsup FP - Growth FOLD - Growth 1% 431 Transaksi 903 Transaksi 2% 717 Transaksi 1325 Transaksi 3% 1118 Transaksi 4% 5% 1727 Transaksi 3419Transaksi FOLD – Growth Memangkas Transaksi Lebih Banyak

HASIL & PEMBAHASAN

KESIMPULAN Berhasil menerapkan algoritme FOLD – Growth SOTrieIT membantu proses pemangkasan transaksi Hasil minsup 1% - 5% menghasilkan nilai support tertinggi sebesar 6,58% dengan confidence 44,64% untuk kombinasi susu  snack.

Saran Pembobotan Proses delete

DEMO PROGRAM TERIMA KASIH