Membahas tentang mining frequent pattern asosiasi dan korelasi. kita akan lihat konsep dan metodenya Seperti apa didata mining itu berjalan. Konsep data mining pada umumnya atau secara garis besar akan dibagi menjadi tiga bagian, kita akan mempelajari bagaimana itu teknik asosiasi, bagaimana teknik klasifikasi dan bagaimana teknik clustering pada data mining.
Hari ini saya akan masuk di teknik asosiasi dulu, di teknik asosiasi atau hubungan mencari keterkaitan antar data dalam sebuah database yang dasar maupun beberapa implementasi yang bisa kita coba terapkan. Jadi kita akan lihat basic konsepnya nah dimulai dari pertanyaan "Kenapa frequent pattern mining itu penting untuk kita coba lihat?" Jadi frequen paten definisinya menurut referensi yang kita baca itu bahwa frequent pattern adalah pattern (pattern itu pola) apa polanya? Polanya bisa berbentuk Save of items jadi himpunan beberapa item bisa berupa subsequent bisa berupa substruktur atau lain sebagainya.
Kalau kita bisa lihat di sini referensi kita mengacuhkan mengatakan bahwa pattern, definisi pattern pada frequent pattern itu adalah pattern yang terjadi secara frequent atau sering terjadi dalam himpunan data yang kita punya. Kemarin kita sudah sepakat jika sudah lihat bahwa data mining itu obyeknya adalah dataset yah obyeknya adalah Sekumpulan data yang besar. Â jadi kalau ada pola yang sering muncul di himpunan data maka dia disebut sebagai frequent pattern.
Bagaimana bentuk polanya itu bisa berupa set of item, bisa berupa subsequence, di depan bisa berupa subsracter. Frequent pattern Ini pertama kali diperkenalkan begitu oleh Agrawal et al1 Â di tahun 1993 kepada konteks atau pakar pokok bahasan frequent itemset dan Association rule mining.
Association rule mining ini menjadi salah satu yang mendasari dia adalah frequent pattern adalah definisi recount pattern. Beberapa contoh yang bisa kita lihat yang memotivasi kenapa frequent pattern ini menjadi hal yang menariknya, menjadi bahan atau sesuatu yang harus dan memiliki kontribusi yang positif untuk beberapa kasus maka kita contohnya di sini.
jadi dengan Association rule mining kemudian frequent itemset dan frequent pattern yang tadi definisikan maka salah satu yang bisa dilakukan sambil melihat produk apa yang dibeli secara bersamaan. kemudian juga bisa mencari subsequent, subscribe itu maksudnya urutan pembeliannya. Nah itu salah satu frekuensi bisa dilakukan dengan menerapkan frequent pattern ini ya begitu juga untuk kasus DNA dan kasus lain misalnya mengklasifikasi dokumen web itu juga frequent pattern ini memberi kontribusi.
Pengaplikasiannya itu  salah satunya di basecamp data analysis, basecamp data analysis maksudnya adalah analisis keranjang belanja, Maksudnya setiap pembelian yang ada di toko itu dianalisa dan penamaannya disebut dengan basket data analysis. Ada juga  Cross marketing, ada katalog desain, ada sel compile analisis, ada web log analysis dan ada DNA,  itu aplikasi-aplikasi yang di rujukan atau di dibuat , dimana salah satu cord daripada aplikasi tersebut menerapkan data mining khususnya frequent pattern ini, dalam hal ini frekuen item sett maupun Association rule mining diterapkan.
Jadi teknik data mining adalah teknik Association rule mining nah bagaimana Association rule mining ini, jadi Association rule mining ini menerapkan frequent pattern kira-kira begitu jalan ceritanya ringkasnya. selanjutnya pertanyaan ketika diterapkan ada hal mungkin saja penting dan bermanfaatnya ada di dalam data sekitar kita. bahwa di dalam data mining itu sebenarnya ada tiga hal penting ada namanya asosiasi, ada klasifikasi dan ada claster.
Frequent pattern melayani, memanfaatkan frequent pattern jadi ketiga algoritma besar ini, asosiasi, klasifikasi maupun Cluster itu menggunakan terminologi frequent pattern dalam beberapa metode turunannya atau mengaplikasikan Cluster maupun mengatur classification ini menggunakan frequent pattern.
