Implementasi Algoritma FP – Growth dan Association Rule pada Pemilihan Bidang Minat Program Studi Teknik Informatika

Wulandari, Tri Rahayu (2017) Implementasi Algoritma FP – Growth dan Association Rule pada Pemilihan Bidang Minat Program Studi Teknik Informatika. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

Preview	Text JURNAL.pdf - Published Version Download (334kB) | Preview
	Text PENDAHULUAN.pdf Download (1MB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (265kB)
	Text BAB I.pdf Download (207kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (538kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (657kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (651kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (146kB)

Abstract

Pada saat ini, mahasiswa di Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Jember belum memiliki sistem untuk membantu mahasiswa menentukan bidang minat. Pemilihan bidang minat ini sangat diperlukan karena sangat berkaitan dengan pengambilan Tugas Akhir dari mahasiswa itu sendiri. Sistem ini akan dibangun berdasarkan hasil analisa terhadap sejumlah data – data sebelumnya. Algoritma FP – Growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul ( frequent itemset ) dalam sekumpulan data. Algoritma FP – Growth generate candidate tidak dilakukan karena FP - Growth menggunakan konsep pembangunan tree dalam pencarian frequent itemset.
Dari paparan di atas diharapkan dengan adanya model sistem pendukung keputusan yang dimilki oleh Jurusan dapat membantu untuk menentukan pola nilai histori matakuliah dalam penentuan matakuliah pilihan yang akan ditawarkan dengan menerapkan teknik data mining dengan menggunakan Association Rule dan Algoritma FP – Growth.

Contribution

Nama Dosen Pembimbing

NIDN/NIDK

UNSPECIFIED

Muharom, Lutfi Ali

nidn1009550

UNSPECIFIED

Daryanto, Daryanto

nidn1103589

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci:	Algoritma Fp – growth, association rule mining, Fp – Tree
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	Hendri UF | hendri@unmuhjember.ac.id
Date Deposited:	31 Aug 2018 01:48
Last Modified:	13 Sep 2019 09:42
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/668

Actions (login required)

View Item