Mohon tunggu...
Farras Sida Toruntju
Farras Sida Toruntju Mohon Tunggu... Mahasiswa

Saya orang yang suka main futsal, penuh semangat kalau udah di lapangan. Dalam keseharian, saya dikenal humoris, suka bikin orang ketawa, dan kadang suka ngarang cerita iseng kalau lagi gabut. Konten favorit saya seputar olahraga, sejarah, dan politik. Saya juga punya rasa penasaran yang besar, suka coba hal baru, dan gampang beradaptasi. Santai, tapi tetap serius kalau memang perlu.

Selanjutnya

Tutup

Pendidikan

Mengenal Teknik Asosiasi dalam Data Mining: Cara Menemukan Pola Tersembunyi di Balik Data

29 April 2025   16:45 Diperbarui: 29 April 2025   16:45 37
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Ilustrasi teknik asosiasi: hubungan antar produk yang sering dibeli bersamaan. 

Di zaman serba digital seperti sekarang, data menjadi salah satu aset paling berharga. Tapi, data saja tidak cukup --- kita harus bisa "menggali" makna di balik tumpukan data itu. Nah, di sinilah peran data mining sangat penting, khususnya teknik asosiasi.

Apa Itu Teknik Asosiasi?

Teknik asosiasi adalah salah satu metode dalam data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan atau pola tersembunyi antar item dalam kumpulan data. Teknik ini sangat populer, terutama dalam dunia bisnis, karena dapat membantu mengungkap kebiasaan atau perilaku konsumen.

Contoh sederhananya seperti ini:
Jika seseorang membeli kopi, kemungkinan besar mereka juga akan membeli gula. Maka dari itu, bisa dibentuk aturan asosiasi:
Jika membeli kopi maka membeli gula.

Mengapa Teknik Ini Penting?

Bayangkan Anda adalah pemilik toko swalayan. Dengan mengetahui produk apa saja yang sering dibeli bersamaan, Anda bisa menata produk agar saling berdekatan, atau bahkan memberikan diskon untuk pembelian paket. Inilah contoh nyata dari penerapan teknik asosiasi.

Tiga Istilah Kunci dalam Teknik Asosiasi

Untuk memahami teknik ini, ada tiga konsep penting yang harus diketahui:

  1. Support
    Menunjukkan seberapa sering kombinasi item tertentu muncul dalam data.
    Contoh: 20% dari pelanggan membeli roti dan susu bersamaan.

  2. Confidence
    Menunjukkan seberapa besar kemungkinan item B dibeli jika item A dibeli.
    Contoh: Dari semua pembelian roti, 70% juga membeli mentega.

  3. Lift
    Menunjukkan seberapa kuat hubungan antara dua item. Nilai lift > 1 menunjukkan hubungan yang kuat.

Algoritma yang Sering Digunakan

Dua algoritma paling populer dalam teknik asosiasi adalah:

  • Apriori Algorithm
    Menggunakan pendekatan bertahap untuk menemukan kombinasi item yang sering muncul.

  • HALAMAN :
    1. 1
    2. 2
    Mohon tunggu...

    Lihat Konten Pendidikan Selengkapnya
    Lihat Pendidikan Selengkapnya
    Beri Komentar
    Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

    Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun