HIERARCHICAL MARKET BASKET ANALYSIS BERBASIS ALGORITMA APRIORI
ABSTRACT: Market Basket
Analysis adalah salah satu metode pada data mining yang menitik beratkan pada
kecenderungan sifat yang sama pada sebuah kondisi. Pada implementasinya Market
Basket Analysis sering digunakan untuk menganalisa kecenderungan pembelian
seseorang pada saat yang sama. Salah satu kekurangan penggunaan Algoritma
Apriori pada Market Basket Analysis adalah ketidakmampuannya untuk
memperhatikan hirarki dalam membentuk model pengetahuan yang dihasilkan. Hal
ini dikarenakan Algoritma Apriori hanya bekerja pada jajaran level yang sama.
Artikel ini akan membahas mengenai modifikasi yang dapat dilakukan pada
Algoritma Apriori sehingga dapat digunakan untuk menganalisa kecenderungan
dengan memperhatikan hirarki. Modifikasi Algoritma Apriori ini diimplementasikan
pada data dummy toko roti. Modifikasi algoritma Apriori menjadi memperhatikan
hirarki atau pengkategorian menghasilkan rule-rule yang lebih inovatif dan
tidak dapat dihasilkan dari algoritma Apriori biasa. Modifikasi algoritma
Apriori ini tetap membutuhkan pengujian pada kondisi data dunia nyata, walaupun
di atas kertas sudah terlihat kelebihannya dibandingkan algoritma Apriori
standart.
Penulis: David Boy Tonara
Kode Jurnal: jptinformatikadd150516
