Untuk menghasilkan aturan asosiasi setidaknya ada 2 fase yang harus dilakukan terkait penggunaan nilai support dan confident di atas :Â
1. Frequent itemset
Fase pertama, adalah menentukan itemset yang frequent, frequent disini maksudnya adalah kombinasi itemset yang sering muncul dalam dataset (data transaksi). sehingga aturan yang dibuat nantinya mampu menghasilkan nilai confident yang tinggi. Kembali ke contoh kasus tersebut, kita akan mulai mencari itemset yang frequent. Dengan melakukan kombinasi itemset yang mungkin berdasarkan k-itemset ( pembangkitan itemset frequent), k disini mengacu pada jumlah item yang akan dikombinasikan.
k-itemset ( k=1)
kita mulai dari pembangkitan itemset k=1, maka itemset yang dapat dibentuk beserta dengan jumlah kemunculan nya dalam seluruh transaksi sebagai berikut :
Beras = 6 Buku=4 Minyak=6 Telur=6 Topi=3
Jelas bahwa dari 8 transaksi pembelian dicontoh, ada 6 transaksi yang membeli item beras, 4 transaksi membeli item buku, 6 transaksi membeli item minyak, 6 transaksi membeli item telur dan 3 transaksi membeli item topi.
k-itemset (k=2)Â
lanjut pada tahap iterasi kedua dengan nilai k=2, berarti kita akan membentuk kombinasi dari 2 buah itemset sebagai berikut :
{Beras,Buku} = 2 {Beras,Minyak}=4 {Beras,Telur}=5 {Beras,Topi}=2 {Buku,Minyak}=3 {Buku,Telur}=2 {Buku,Topi}=1 { Telur,Minyak}=5 {Minyak,Topi}=2 {Telur,Topi}=2 Dan seterusnya……
Dari 8 transaksi pembelian pada contoh, setidaknya ada 2 dari 8 transaksi yang membeli item Beras dan Buku bersamaan, 4 transaksi membeli item Beras dan Minyak, 5 Transaksi membeli item Beras dan Telur, dan begitu selanjutnya.
