Analisis Association Rules Algoritma Apriori Penjualan Kaos Travelling

Perusahaan atau USAha industri adalah unit USAha yang melakukan kegiatan ekonomi, bertujuan menghasilkan barang atau jasa, terletak pada suatu bangunan atau lokasi tertentu, dan mempunyai catatan administrasi tersendiri mengenai produksi dan struktur biaya serta ada seorang atau lebih yang bertanggung jawab atas USAha tersebut. Salah satu golongan industri yang mempunyai peran penting dalam perekonomian Provinsi DIY adalah industri tekstil dan pakaian jadi. Pasang surut industri ini di tingkat nasional juga berdampak di tingkat daerah. Selain itu, industri ini juga menghadapi persaingan yang ketat mengingat sudah banyak yang menjalankan bisnis seperti ini dimasyarakat ditambah dengan banyaknya produk tekstil dan pakaian jadi impor yang masuk di pasaran Indonesia. Keadaan ini juga di alami oleh salah satu Perusahaan konveksi yang ada di DI. Yogyakarta yakni adalah Distro Indonesia. Untuk membantu meningkatkan penjualan di Distro Indonesia tersebut, diperlukan solusi untuk mendapatkan gambaran mengenai hubungan antar produk yang sering dibeli oleh customer. Metode analisis yang dapat digunakan untuk mengetahui pola hubungan suatu produk salah satunya adalah Association Rules Algoritma Apriori. Hasil yang diperoleh terdapat sebelas aturan asosiasi yang terbentuk, dengan batasan nilai minimum support yaitu sebesar 0,01 dan batasan nilai minimum confidence yaitu sebesar 0,4. Sedangkan dengan batasan nilai minimum confidence 0,4 serta minimum support 0.02, diperoleh aturan asosiasi yang terkuat yakni jika seorang pembeli membeli barang dengan kode Hiking Rules maka pembeli tersebut juga membeli barang dengan kode My Trip My Adventure

Mining for Useful Association Rules Using the ATMS

Association rule mining has made many achievements in the area of knowledge discovery in databases. Recent years, the quality of the extracted association rules has drawn more and more attention from researchers in data mining community. One big concern is with the size of the extracted rule set. Very often tens of thousands of association rules are extracted among which many are redundant thus useless. In this paper, we first analyze the redundancy problem in association rules and then propose a novel ATMS-based method for extracting non-redundant association rules

Association Rules Mining Based Clinical Observations

Healthcare institutes enrich the repository of patients' disease related information in an increasing manner which could have been more useful by carrying out relational analysis. Data mining algorithms are proven to be quite useful in exploring useful correlations from larger data repositories. In this paper we have implemented Association Rules mining based a novel idea for finding co-occurrences of diseases carried by a patient using the healthcare repository. We have developed a system-prototype for Clinical State Correlation Prediction (CSCP) which extracts data from patients' healthcare database, transforms the OLTP data into a Data Warehouse by generating association rules. The CSCP system helps reveal relations among the diseases. The CSCP system predicts the correlation(s) among primary disease (the disease for which the patient visits the doctor) and secondary disease/s (which is/are other associated disease/s carried by the same patient having the primary disease).Comment: 5 pages, MEDINFO 2010, C. Safran et al. (Eds.), IOS Pres