IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DAN ASSOCIATION RULE PADA PEMILIHAN BIDANG MINAT
RAHAYU WULANDARI, TRI (2017) IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DAN ASSOCIATION RULE PADA PEMILIHAN BIDANG MINAT. Undergraduate thesis, UNMUH JEMBER.
PENDAHULUAN.pdf
Download (1MB)
ABSTRAK.pdf
Download (265kB)
BAB I.pdf
Download (207kB)
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (538kB)
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (657kB)
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (651kB)
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (146kB)
Abstract
Abstrak
Association rule mining adalah sebuah teknik data mining untuk menemukan assosiasi yang sesuai atau hubungan antar data dari sejumlah besar data. Sejumlah besar data yang diproses, dapat ditemukan rule – rule nya dengan menggunakan algoritma FP – Growth dengan dua proses yaitu pencarian frequent itemset berdasarkan minimum support dan pembentukan rule berdasarkan minimum confidece.
Dalam tugas akhir ini, akan membuat sistem pencarian pola assosiasi konsentrasi bidang minat program studi terhadap data akademik alumni dengan menggunakan Association Rule dan Algoritma FP – Growth yang dimana metode ini dapat menemukan pola asosiasi. Pada saat ini, kaprodi Teknik Informatika Univeristas Muhammadiyah Jember masih belum menemukan pola asosiasi untuk membantu menentukan bidang minat.
Setalah melakukan perhitungan kombinasi IPK kita dapat melihat perbadingan, yang diamana bidang minat sebelumnya dan sEtelah melakukan perhitungan itu terdapat perbedaan, dimisalkan dengan nim 0910651001 minat awalnya adalah KBJ dan setelah melakaukan perhitungan kombinasi IPK mahasiswa tersebut ternyata masuk pada bidang minat SBC. Setelah kita melihat pada Grafik Minat pengelompokan bidang Minat Mahasiswa berdasarkan Hasil Akhir yang di peroleh pada Perhitungan FP – Growth, dimana RPL – 3 = 2, KBJ
– 2 = 8, SBC – 2 = 2 dan KBJ – 3 = 4.
Kata kunci : Algoritma Fp – growth, association rule, Fp – Tree, Data mining
| Dosen Pembimbing: | Ali Muharrom, Lutfi | NIDN0727108202 |
|---|---|
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
| Keywords/Kata Kunci: | Kata kunci : Algoritma Fp – growth, association rule, Fp – Tree, Data mining |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science |
| Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) |
| Depositing User: | Rudi Setiawan | rudi01755@gmail.com |
| Date Deposited: | 24 Aug 2021 02:05 |
| Last Modified: | 24 Aug 2021 02:05 |
| URI: | https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/11829 |
