Model Pengujian Akurasi Berbasis Empiris Pada Algoritma A-Priori
Abstract
Terdapat banyak riset mengenai penerapan model data mining yang tidak disertai dengan pembuktian kinerja (akurasi) model dalam penerapannya di akhir penelitian, sehingga riset tersebut tidak dapat dikonfirmasi atau diuji efektifitasnya, sehingga tidak dapat memberikan kontribusi lebih jauh, baik dalam konsep pengembangan ilmu pengetahuan maupun dalam konteks penerapannya dalam menyelesaikan suatu masalah nyata. Penelitian ini mengusulkan suatu pendekatan empiris untuk menguji efektifitas kinerja (akurasi) model data mining Association Rule, studi kasus Uji Efektifitas (Akurasi) algoritma apriori dalam menganalisis keterkaitan barang untuk tujuan perencanaan tata letak barang di sebuah toko. Hasil kajian literatur menyimpulkan bahwa Pengujian berbasis pendekatan Empiris dapat dilakukan pada kasus-kasus yang secara teoritik tidak terdapat acuan yang secara pasti dapat digunakan untuk mengetahui atau mengkonfirmasi / membuktikan efektifitas suatu hasil perlakuan tertentu, misalnya pembuktian efektifitas model a-priori dalam melakukan analisis keterkaitan suatu barang untuk keperluan perencanan tata letak barang pada suatu toko.
Kata Kunci: Model Data Mining, Accosiation Roole, A-Priori, Pendekatan Empiris, Tata Letak
Abstract
There is a lot of research on the application of data mining models that are not accompanied by proof of performance (accuracy) models in their application at the end of the study, so that the research cannot be confirmed or tested for effectiveness, so it cannot contribute further, both in the concept of scientific development and in the context of its application in solving a real problem. This study proposes an empirical approach to test the effectiveness of performance (accuracy) of the data mining Association Rule model, a case study of the A-priori Effectiveness Test (Accuracy) algorithm in analyzing the relevance of goods for the purpose of planning the layout of goods in a store. The results of the literature review conclude that testing based on an empirical approach can be carried out in cases that theoretically do not have a reference that can definitely be used to find out or confirm / prove the effectiveness of a particular treatment outcome, for example proof of the effectiveness of a priori model in analyzing a relationship goods for the purposes of planning the layout of goods at a store.
Keywords: Data Mining Model, Accosiation Roole, A-Priori, Empirical Approach, Layout
References
Pratama, I. P. A. E. P. Handbook Data Warehouse, Bandung: Informatika, 2018
Prasetyo, E. Data Mining – Mengelola Data Menjadi Informasi, Yogyakarta: Andi, 2014
Mabrur, A.G. & Lubis, R. Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Kriteria Nasabah Kredit, Jurnal KOMPUTA. 2012; 1(1), 53-57.
Ramadhani, A., Farmadi, A., Budiman, I., 2014, Clustering Data Cuaca untuk Pengenalan Pola Perioditas Iklim Wilayah Pelaihari dengan Metode Fuzzy C-Means, Jurnal Teknologi dan Industri, 3(1), 57-64.
Krisandi, N., Helmi & Prihandono, B. Algoritma KNN dalam Klasifikasi Data Hasil Produksi Kelapa Sawit pada PT. Minamas, Jurnal MIMASTER. 2013; 2(1), 33-38.
Yanto, R. & Khoiriah, R. Implementasi Data Mining dengan metode Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat, Jurnal Citec. 2015; 2(2), 102-113.
Gunadi, G. & Sensuse, D.I. Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp-Growth): Studi Kasus Percetakan PT. Gramedia, Jurnal TELEMATIKA. 2012; 4(1), 118-132.
Tampubolon, K., Saragih, H. & Rez, B. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan, Jurnal INTI. 2013; 1(1), 93-106.
Triyanto, W.A. Association Rule Mining Untuk Penentuan Rekomendasi Promosi Produk, Jurnal SIMETRIS. 2014; 5(2), 121-126.
Riyanto, Validasi dan Verifikasi Metode Uji, Yogyakarta: Deepublish, 2014
Bahar, Wahono, R.S. Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Dengan Algoritma Fuzzy C-Means, Thesis pada Program Pascasarjana Magister Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, 2011.
Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D, Bandung: Alfabeta, 2013.
Rusuli, I., Daud, Z.F.M. Ilmu Pengetahuan Dari John Locke Al-Attas, Jurnal Pencerahan. 2015; 9(1), 12-22.
Swastina, L. Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa, Jurnal GEMA AKTUALITA. 2013; 2(1), 93-98.
Ridwan, M., Suyono, H. & Sarosa, M. Penerapan Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classification, Jurnal EECCIS. 2013; 7(1), 59-64.
Yodha, J.W., Kurniawan, A.W. Pengenalan Motif Batik Menggunakan Deteksi Tepi Canny dan K-Nearest Neighbor, Jurnal Techno.Com. 2014; 13(4), 251-262.
How To Cite This :
Refbacks
- There are currently no refbacks.
