Algoritma FP-Growth (Frequent Pattern Growth) dikembangkan untuk mengatasi kelemahan Apriori. Algoritma ini membangun struktur data yang disebut FP-Tree untuk menyimpan informasi tentang frekuensi itemset tanpa perlu menghasilkan kandidat itemset secara eksplisit. Prosesnya meliputi:
Membangun FP-Tree dari dataset.
Menggunakan FP-Tree untuk mengekstrak frequent itemset.
-
Menghasilkan aturan asosiasi dari frequent itemset tersebut.
5. Â Penerapan Teknik Asosiasi
Teknik asosiasi telah diterapkan dalam berbagai bidang, antara lain:
Retail dan E-commerce: Untuk analisis keranjang belanja (market basket analysis), membantu dalam penempatan produk dan promosi silang.
Sistem Rekomendasi: Menyarankan produk atau konten kepada pengguna berdasarkan pola pembelian atau perilaku sebelumnya.
-
Kesehatan: Menganalisis hubungan antara gejala dan diagnosis penyakit untuk mendukung keputusan medis.
Keuangan: Mendeteksi pola transaksi yang mencurigakan untuk pencegahan penipuan.
6. Â Kesimpulan
