Mining Transactional Data To Produce Extended Association Rules Using Collaborative Apriori, Fsa-Red And M5p Predictive Algorithm As A Basis Of Business Actions

  Mining Transactional Data To Produce Extended Association Rules Using Collaborative Apriori, Fsa-Red And M5p Predictive Algorithm As A Basis Of Business Actions

Feri Sulianta -There are large amounts of transactional data which showed consumer shopping cart at a store that sells more than 150 types of products. In this case, the company is utilizing these data in making business action. In previous studies, the data that has a lot of attributes and record data reduction algorithms handled by the FSA Red (Feature Selection for Association Rules) are then mined using Apriori algorithm. The resulting association rules have high levels of accuracy and excellent test results, which rely more than 90%. In this study, the association rules generated in previous research will be updated by using prediction algorithms M5P, so that the reliability of association rules can be updated for the next day forward. Furthermore, some data mining technique such as: clustering and time series pattern will be implemented to examine the truth and to extend the validity of association rules which were built. It can be concluded that the association rules were established after will generate strong association rules with confidence equal or higher than 70% and the truth of the rules can be seen from the time series pattern on each group of goods which are then used as the basis of business actions.

 

 Klik ini untuk menampilkan paper keseluruhan

Read More

Membangun Aturan Asosiasi menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Film berdasarkan Dataset IMDb

 Membangun Aturan Asosiasi menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Film berdasarkan Dataset IMDb

Feri Sulianta - Rekomendasi film berperan penting dalam membantu penonton memilih film yang sesuai dengan minat mereka, terutama di tengah banyaknya pilihan yang tersedia. Dalam penelitian ini, kami menggunakan algoritma Apriori untuk memberikan rekomendasi film berdasarkan data IMDb. Algoritma Apriori digunakan untuk menemukan hubungan antara film-film berdasarkan informasi seperti genre, aktor, dan peringkat pengguna. Dengan menerapkan algoritma ini, kami dapat mengidentifikasi pola-pola yang sering muncul di antara item-item film dalam dataset IMDb. Misalnya, jika seorang pengguna sering menonton film-film aksi dengan aktor tertentu, algoritma Apriori dapat merekomendasikan film-film serupa dengan genre yang sama dan melibatkan aktor yang serupa. Diharapkan bahwa implementasi algoritma Apriori ini dapat membantu pengguna menemukan film-film yang relevan dan sesuai dengan minat mereka dalam pengalaman menonton mereka.

preferensi pengguna. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan panduan yang berguna bagi penonton dalam menemukan film-film yang menarik dan sesuai dengan minat mereka berdasarkan informasi IMDb yang relevan.
Keywords—association rules, dataset, Movies,apriori, IMDb

Tampilan maksimal klik disini

Read More

Algoritma Apriori untuk Menghasilkan Aturan Asosiasi sebagai dasar Pencegahan Kecelakaan pada saat Berkendara

Algoritma Apriori untuk Menghasilkan Aturan Asosiasi sebagai dasar Pencegahan Kecelakaan pada saat Berkendara

Feri Sulianta—Kecelakaan merupakan peristiwa yang mengancam keselamatan manusia dan menjadi salah satu penyebab utama cedera dan kematian di seluruh dunia. Tingkat kefatalan kecelakaan dapat memberikan informasi berharga dalam upaya pencegahan dan pengurangan risiko kecelakaan di masa depan. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan penerapan metode aturan asosiasi dengan algoritma Apriori untuk menganalisis faktor-faktor yang berhubungan dengan tingkat kefatalan kecelakaan. Metode ini melibatkan pengumpulan data kecelakaan yang mencakup berbagai atribut seperti cuaca, keadaan jalan, umur pengemudi, kecepatan, dan lain sebagainya. Data ini kemudian diolah menggunakan algoritma Apriori untuk menemukan asosiasi antara atribut-atribut tersebut dan tingkat kefatalan kecelakaan. Aturan asosiasi yang dihasilkan memberikan wawasan tentang kombinasi faktor-faktor yang berpotensi menyebabkan kecelakaan dengan tingkat kefatalan yang tinggi.

Keywords—kecelakaan, apriori, faktor kecelakaan lalu lintas.

Tampilan maksimal klik disini

 

Read More

Membangun Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengetahui Hubungan Kriminalitas Dengan Faktor Demografi Sebagai Pertimbangan Membuat Aturan Kependudukan

MEMBANGUN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI HUBUNGAN KRIMINALITAS DENGAN FAKTOR DEMOGRAFI SEBAGAI PERTIMBANGAN MEMBUAT ATURAN KEPENDUDUKAN

Pendekatan penambangan data digunakan sebagai teknik untuk mendapatkan informasi-informasi penting yang dapat dijadikan bahan penunjang dalam suatu pengambilan keputusan. Pada penelitian ini, metode asosiasi diimplementasikan untuk mendapatkan hubungan sebab akibat yang ada pada data kependudukan, terutama untuk mendapatkan pola hubungan kejadian kriminalitas dengan karakteristik penduduk. Dalam kasus ini, didapati data-data dengan nilai yang tidak valid dan kendala ketidaklengkapan data, yang harus ditangani dengan seksama sehingga layak untuk dibangunkan aturan asosiasi. Algoritma apriori diterapkan pada metode ini, karena algoritma ini terbukti mampu menghasilkan aturan dengan tingkat akurasi tinggi  dalam membangun pola keterhubungan antar atribut. Aturan asosiasi akan dijadikan dasar dalam membuat kebijakan sehubungan masalah kependudukan.  

Kata kunci :

apriori, aturan asosiasi, menambang data, demografi, kriminalitas, kependudukan

Abstract:

Data mining approach is used as a technique to obtain important information that can be used as supporting material in a decision . in this study, the association method is implemented to obtain relationship existing on population data , especially to get the relationship patterns of crime events related to characteristics of the population. In this case , invalid data and missing values must be handled carefully before building association rules. Apriori algorithm is applied to this method, since the algorithm is proven to generate rules with high degree of accuracy in establishing the pattern of connectivity between attributes . Association rules will be used as a basis for making policy related to the population problem .

Keywords :

apriori, association rule, data mining, , demographics, crime, populations

Seminar Nasional Telekomunikasi dan Informatika (SELISIK 2016) Bandung, 28 Mei 2016.ISSN : 2503-2844

To Access complete document clik here

Read More