Pertemuan 11 : CONTOH SOAL Algoritma Apriori (Association Rule)

Latihan Soal 1

Tabel 1. Transaksi yang dibeli

Golden rule (threshold) yang digunakan adalah : 60% atau barang yang dibeli paling sedikit 3.Untuk mempermudah, nama-nama item di Tabel 1, disingkat dengan diambil huruf awalnya saja, sebagai contoh :
M = Mango
O = Onion

Tabel 2. Transaksi yang dibeli (2)

Langkah ke-1 : Hitung banyaknya transaksi untuk setiap item. Hati-hati, untuk item O (Onion) dibeli sebanyak 4 biji, namun pembelian O hanya ada 3 transaksi.

Tabel 3. Banyaknya transaksi per item

Langkah ke-2 : Berdasarkan golden rule yang telah disebutkan di atas, saring data pada Tabel 3, hanya memilih item yang memiliki transaksi minimal sebanyak 3 transaksi. Item yang banyaknya transaksi kurang dari 3, dibuang. Hasilnya dapat dilihat

Tabel 4. Item yang paling sering dibeli

Langkah ke-3 : Buat pasangan item dimulai dari item pertama, yaitu MO, MK, ME, MY. Kemudian dilanjutkan dengan item kedua. Misalnya OK, OE, OY. Perhatikan, OM tidak dibuat karena OM = MO (pasangan yang dibuat dari item pertama).

Tabel 5. Pasangan Item

Langkah ke-4 : Hitung berapa kali suatu pasangan item dibeli bersamaan. Contohnya pasangan MO dibeli secara bersamaan dalam itemset {M, O, N, K, E, Y}. Pasangan MK dibeli bersamaan sebanyak 3 kali yaitu di dalam {M,O,N,K,E,Y}, {M,A,K,E}, dan {M,U,C, K, Y}. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 6.

Tabel 6. Banyaknya Transaksi Pasangan Item

Langkah ke-5 : Gunakan golden rule, hapus semua pasangan item yang banyaknya transaksi kurang dari tiga. Hasilnya adalah pada Tabel 7.

Tabel 7. Transaksi Pasangan Item yang Terbanyak

Langkah ke-6 : Buat pasangan tiga item dengan aturan menggunakan pasangan item pada Tabel 7 yang memiliki huruf awal yang sama yaitu :

• OK dan OE, menjadi OKE
• KE dan KY, menjadi KEY

Kemudian hitung ada beberapa banyaknya transaksi dari pasangan tiga item berdasarkan Tabel 3. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 8.

Tabel 8. Banyaknya Transaki 3 Pasang Item

Dalam langkah ini, misalkan ada tiga pasangan item ABC, ABD, ACD, ACE, BCD dan akan dibuatkan pasangan 4 item, carilah 2 huruf awal yang sama. Contoh :

• ABC dan ABD, menjadi ABCD
• ACD dan ACE, menjadi ACDE

Dan seterusnya. Secara umum, carilah pasangan item yang huruf (item) terakhirnya berbeda.

Langkah ke-7 : Gunakan lagi golden rule, dengan membuang pasangan tiga item yang banyaknya transaksi kurang dari 3. Hasilnya tinggal OKE karena KEY hanya dibeli bersamaan dua kali.

Kesimpulan : Tiga item yang sering dibeli bersamaan adalah O, K, dan E.

Untuk mengetahui tingkat keyakinan (confidence), frequent itemset (yaitu {O, K, E}) dapat digunakan untuk mencari aturan-aturan asosiasi antar item di dalam frequent itemset tersebut. Caranya adalah :
1. Itemset dibuatkan himpunan bagiannya. Hasilnya seperti pada contoh di bawah :
• {O}
• {K}
• {E}
• {O, K}
• {K, E}
• {O, E}

2. Cari asosiasi pada semua himpunan bagian yang telah dibuat, misal : {O} => {K, E} artinya : jika O dibeli, bagaimana kemungkinan K dan E akan dibeli pada transaksi yang sama. O dibeli pada 3 transaksi dan di dalam 3 transaksi tersebut, K dan E juga dibeli. Maka keyakinannya adalah :

{O} => {K, E} : keyakinannya adalah 3/3 x 100% = 100%.
{K} => {O,E} : keyakinannya adalah 3/5 x 100% = 60%
{E} => {O,K} : keyakinannya adalah 3/4 x 100% = 75%
{K,E} => {O} : keyakinannya adalah 3/3 x 100% = 100%
{O,E} => {K} : keyakinannya adalah 3/3 x 100% = 100%
{O,K} => {E} : keyakinannya adalah 3/4 x 100% = 100%

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout /  Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout /  Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout /  Ubah )

Connecting to %s