Di era digital seperti sekarang ini, data telah menjadi "emas baru". Setiap aktivitas manusia di dunia maya meninggalkan jejak berupa data yang terus tumbuh secara eksponensial. Namun, data mentah tidak akan berguna tanpa diolah menjadi informasi yang bermakna. Di sinilah peran data mining atau penambangan data menjadi penting.
Salah satu teknik paling menarik dalam data mining adalah teknik asosiasi (association rule mining). Mungkin kamu pernah mendengar analisis keranjang belanja (market basket analysis)? Ya, teknik asosiasi adalah otak di balik rekomendasi seperti "Orang yang membeli kopi juga cenderung membeli gula."
Apa Itu Teknik Asosiasi?
Teknik asosiasi adalah metode untuk menemukan hubungan atau pola menarik antara item dalam kumpulan data besar. Tujuannya adalah untuk menemukan aturan "jika-maka" (if-then) yang sering muncul secara bersamaan. Misalnya, jika seseorang membeli roti dan selai kacang, maka kemungkinan besar dia juga akan membeli susu.
Dalam konteks bisnis, teknik ini sangat berguna untuk meningkatkan penjualan, mengatur tata letak produk, bahkan untuk mendeteksi penipuan kartu kredit.
Istilah Penting dalam Teknik Asosiasi
Sebelum kita lanjut, ada beberapa istilah penting yang perlu kamu ketahui:
- Support: Mengukur seberapa sering suatu kombinasi item muncul dalam dataset.
Confidence: Mengukur seberapa sering item Y muncul dalam transaksi yang sudah mengandung item X.
Lift: Menilai kekuatan hubungan antar item, apakah hubungan itu kebetulan atau benar-benar signifikan.
Algoritma Populer: Apriori, AprioriTid, FP-Growth
1. Apriori Algorithm
Algoritma ini adalah pelopor dalam penambangan aturan asosiasi. Ia bekerja dengan cara membangun itemset secara bertahap dan menyaring kombinasi yang tidak memenuhi ambang batas support minimum. Namun, Apriori punya kelemahan yaitu membutuhkan banyak waktu karena harus membaca data berkali-kali.
2. AprioriTid
Ini adalah varian dari Apriori. Perbedaannya, setelah proses awal, algoritma ini tidak perlu membaca database lagi, melainkan hanya bekerja dengan subset data yang disimpan dalam memori. Cocok untuk dataset yang tidak terlalu besar.
3. FP-Growth
Berbeda dari Apriori, algoritma ini tidak membangun kandidat itemset, melainkan menggunakan struktur data yang disebut FP-Tree. Hasilnya? Proses yang jauh lebih cepat dan efisien.
