Wijayakusuma, Adhitya Pratama (2019) Implementasi Algoritme Association Rule Untuk Pencarian Perilaku Pengguna Internet Dalam Mengakses Sebuah Website Menggunakan Metode Modified-Apriori. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pola penelusuran merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk menentukan rekomendasi penelusuran berupa suggest yang muncul pada browser pengguna internet, dengan melihat seberapa sering suatu website dikunjungi secara bersamaan oleh pengguna internet lainnya. Penelitian terhadap pola-pola tersembunyi yang terdapat dalam database menjadi bidang yang sangat diminati akhir-akhir ini. Dalam pola tersembunyi tersebut terdapat beberapa informasi yang bermanfaat. Data yang berskala besar akan mengalami kesulitan bila dianalisis dengan analisis data sederhana sehingga dibutuhkan suatu teknik khusus untuk dapat menganalisis data berskala besar, yaitu data mining. Hasil dari analisis tersebut akan menghasilkan sebuah sistem yang nantinya akan mengetahui pola pengguna internet dalam mengakses sebuah website dari hasil analisis keterkaitan antar website yang sering dibuka secara bersamaan, setelah mengetahui pola tersebut maka dapat digunakan sebagai sistem rekomendasi penelusuran. Sehingga pada penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan untuk menentukan pola penjualan dengan menggunakan Association Rule dan algoritme Modified-Apriori dari data mining. Association Rule merupakan metode untuk mencari hubungan menarik yang tersembunyi dalam data yang besar dengan menggunakan perhitungan nilai support dan confidence. Algortime Modified-Apriori adalah pengembangan dari algoritme Apriori yang melakukan pencarian frequent itemset dengan proses penggabungan (join) dan pemangkasan (prune) dan menghasilkan efisiensi waktu yang lebih cepat dengan menggunakan teknik hash dibandingkan dengan algoritme Apriori. Teknik hash yang digunakan adalah dengan hash map. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penelusuran pengguna internet yang diperoleh dari history browser pengguna internet sebanyak 20 pengguna dengan jumlah transaksi sebanyak 300 transaksi. Hasil dari penelitian ini memiliki nilai minimum support tertinggi yaitu 34,11% dan menghasilkan rule berjumlah 2. Minimum confidence tertinggi yaitu 80,00% dan menghasilkan rule berjumlah 3. Panjang itemset yang terbentuk yaitu 2-itemset dan 3-itemset. Didapatkan rule yang memiliki nilai lift ratio lebih dari 1.
English Abstract
The search pattern is one of the ways that you can use to specify the search in the form of recommendations suggest that appears on the internet user's browser, by looking at how often the Web sites visited by the users simultaneously other Internet. Research on the hidden patterns that are found in the database into a field that is in great demand these days. In the hidden pattern, there is some useful information. Large-scale data will have difficulty when analyzed with simple data analysis so that it takes a special technique to be able to analyze large scale data, i.e. data mining. The results of the analysis will result in a sistem that would later figure out patterns of internet users accessing a website from the results of analysis of the association between websites that are frequently opened simultaneously, after knowing the pattern It then can be used as a recommendation sistem search. So, in this study using a sales transaction data to determine patterns of sales by using Association Rule algorithm and Modified-a priori from data mining. Association Rule is a method for finding interesting relationships hidden in data by using the calculation of the value of the support and confidence. Algortime Modified-a priori is the development of the a priori algorithms searching frequent itemset with joining processes (join) and pruning (prune) and produce a faster time efficiency using hash compared with the a priori algorithms. The technique used is the hash with the hash map. The data used in this research is the internet user search data retrieved from history browser internet users as much as 20 users with the number of transactions by as much as 300 transactions. The results of this research have the minimum value of the highest support i.e. 34.11% and generates the rule amounted to 2. Minimum confidence highest i.e. 80.00% and generates the rule amounted to 3. The length of the itemset that is formed are 2-and 3- itemset. Obtained as a rule that has a lift ratio of more than 1.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/540/051905923 |
| Uncontrolled Keywords: | Association Rule, modified-apriori, pola penelusuran internet, Association Rule, modified-a priori, internet search patterns. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.4 Research > 001.42 Research methods |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 30 Jul 2020 05:57 |
| Last Modified: | 25 Oct 2021 07:07 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/171719 |
Preview |
Text
Adhitya Pratama Wijayakusuma (2).pdf Download (1MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |