Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth untuk Menentukan Persediaan Barang

Hasil dari penjualan pada minimarket yang selalu berupa laporan hanya dilihat tanpa ada tindak lanjut untuk menentukan keputusan diwaktu yang akan datang. Pihak manajemen hanya menerima laporan jumlah barang terjual dan berapa banyak pendapatannya. Padahal dengan data tersebut seharusnya dapat dimanfaatkan untuk menyusun rencana-rencana penjualan diwaktu yang akan datang. Dengan menggunakan metode Frequent Pattern Growth, pihak manajemen dapat mengambil keputusan barang mana yang membutuhkan persediaan yang lebih banyak dibandingkan dengan barang yang lain. Peletakan barang yang sesuai dengan hubungan antar barang yang biasanya dibeli konsumen juga dapat ditentukan berdasarkan support dan confidence berdasarkan market base analysis yang diperoleh dari perhitungan asosiasi dengan menggunakan metode Frequent Pattern Growth. Dengan menggunakan metode Frequent Pattern Growth maka penempatan barang dan persediaan barang pada minimarket dapat terkontrol dengan baik sehingga pelayanan pada konsumen akan meningkat yang akhirnya dapat juga meningkatkan omset penjualan. Dalam penelitian ini support ditentukan mengunakan ambang batas 60% dan confidence 80%

Penentuan Pola yang Sering Muncul untuk Penjualan Pupuk Menggunakan Algoritma Fp-growth

Aturan asosiasi dengan melakukan analisis suatu transaksi penjualan. Analisis transaksi penjualan bertujuan untuk merancang strategi yang efektif dengan memanfaatkan data transaksi penjualan produk pupuk yang dibeli oleh konsumen. Association rule adalah teknik data mining untuk mencari hubungan antar-item dalam suatu dataset yang ditentukan dengan menggunakan Algoritma FP-Growth. Frequent Pattern Growth (FP-Growth) adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data. Algoritma FP-Growth menggunakan konsep pembangunan tree dalam pencarian frequent itemsets. Dari perhitungan nilai confidence dari rule yang dihasilkan menggunakan Rapidminer-studio 7.3.0

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA SQL BASED FREQUENT PATTERN MINING DENGAN FREQUENT PATTERN – GROWTH (FP-GROWTH)

ABSTRAKSI: Scalable data mining dalam database yang berukuran besar saat ini merupakan tantangan pada penelitian database. Integrasi data mining dengan database system merupakan komponen yang sangat penting untuk aplikasi data mining dengan ukuran yang besar.Komponen dasar dalam data mining task adalah mencari frequent pattern dalam sebuah dataset yang diberikan. Kebanyakan pelajaran yang sebelumnya mengadopsi dari Apriori seperti pendekatan candidate set generation and test. Namun, candidate set generation masih mahal, khususnya ketika terdapat database yang berukuran besar.Pada Tugas akhir ini mengimplementasikan dan menyajikan hasil eksperimen dari sebuah SQL based frequent pattern mining dengan sebuah metode frequent pattern growth (FP-growth) baru, yang effisien dan skalabel untuk mencari frequent patterns tanpa candidate generation.Kata Kunci : Data mining, association rule, SQL based frequent pattern mining,ABSTRACT: Scalable data mining in large databases is one of today\u27s real challenges to database research area. The integration of data mining with database systems is an essential component for any successful large scale data mining application.A fundamental component in data mining tasks is finding frequent patterns in a given dataset. Most of the previous studies adopt an Apriori like candidate set generation and test approach. However, candidate set generation is still costly, especially when the database is large.This final project implement and present experimental result of SQL based frequent pattern mining with a novel frequent pattern growth (FP-growth) method, which is efficient and scalable for mining frequent patterns without candidate generation.Keyword: Data mining, association rule, SQL based frequent pattern mining

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH* (FP-GROWTH*) UNTUK MENDAPATKAN FREQUENT ITEMSET PADA DATA MINING ASSOCIATION RULE THE ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF FREQUENT PATTERN GROWTH* (FP-GROWTH*) ALGORITHM TO OBTAIN FREQUENT ITEMSET IN

ABSTRAKSI: Masalah utama pada data mining association rule adalah bagaimana menemukan kaidah asosiasi yang mengidentifikasi keterhubungan diantara kumpulan item. Ada dua langkah yang dilakukan untuk mendapatkan kaidah asosiasi : mencari frequent itemset dan membangkitkan kaidah asosiasi dari frequent itemset tersebut. Karena proses mendapatkan frequent itemset membutuhkan proses komputasi yang lama, maka masalah ini menjadi fokus dalam berbagai penelitian.Diantara algoritma pencarian frequent pattern, FP-Growth menerapkan strategi pencarian dengan menggunakan struktur yang sederhana dan memiliki kinerja yang tinggi karena hanya memerlukan dua kali pemeriksaan pada basis data. Selanjutnya, dilakukan perbaikan pada pendekatan pattern-growth untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik pada proses pencarian pattern. FP-Growth* merupakan teknik baru berbasis array yang mengurangi penelusuran pada FP-tree. Tugas akhir ini mengimplementasikan dan menyajikan hasil eksperimen dari kedua algoritma ini menggunakan Borland Delphi 7.Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma FP-Growth* lebih cepat dibandingkan algoritma FP-Growth terutama pada dataset sparse. Akibat penggunaan teknik array, FP-Growth* menggunakan memori lebih besar dibandingkan FP-Growth tetapi ukuran array yang digunakan jauh lebih kecil dibandingkan ukuran FP-tree.Kata Kunci : Data mining, frequent itemset, FP-tree, FP-growth, FP-growth*.ABSTRACT: The main problem in data mining is the discovery of association rules that identify relationships among sets of items. There are two steps in mining association rules: finding the frequent itemsets and generating association rules from them. Since the mining of frequent itemsets is computationally expensive, most of the research attention has been focused on it.Among frequent pattern discovery algorithms, FP-Growth employs search strategy using compact structure resulting in a high performance algorithm that requires only two database passes. Hereinafter, further improvements can be made to the pattern-growth approach for better performance of the mining process. The FP-Growth* is a novel array-based technique that reduces the need to traverse FP-tree. This final project implement and present experimental result of these two algorithm build in Borland Delphi 7.The result of experiment shows that the FP-growth* algorithm run faster than FP-Growth especially for sparse datasets. Due to the use of array technique, FP-Growth* uses more memory than FP-Growth but far smaller than the size of FP-tree.Keyword: Data mining, frequent itemset, FP-tree, FP-Growth, FP-Growth*

Performance of Gujarat economy: an analysis of growth and instability

Since the State’s inception, the growth process in Gujarat and its regions has experienced ups and downs in the economic activities. Not much attention is attributed to short term fluctuations in the growth of economic activities as long as the long term growth depicts an upward trend. However, if the short term fluctuations become frequent and adversely affect the long term rate of growth, there is a need for a closer look. Tackling instability acquires importance for improving the lot of small and marginal farmers, who are more affected by spells of bad years. Instability in agricultural production raises risk in farm production, affecting farmers’ incomes and decisions for investments to adopt new technologies. This paper is devoted to looking at the long term macro-economic growth pattern of Gujarat since its inception. It highlights the problem of instability in economic growth – both for the economy and in particular for agricultural sector. The comparative picture of Gujarat in the national economy is presented, together with a discussion on changing structure of Gujarat’s economy from early 1960s to 2008-09. The analysis of instability is also carried out at the sectoral level. Analysis of instability is attempted in terms of structure of the economy. Income is the variable selected for analysis as it is a comprehensive measure of economic activity. For agriculture, the paper opts ‘output’ for the sectoral analysis.Agricultural growth, Instability, Sectoral growth, Gujarat