Hierarchical Market Basket Analysis berbasis Algoritma Apriori
Abstract
Market Basket Analysis adalah salah satu metode
pada data mining yang menitik beratkan pada kecenderungan
sifat yang sama pada sebuah kondisi. Pada implementasinya
Market Basket Analysis sering digunakan untuk menganalisa
kecenderungan pembelian seseorang pada saat yang sama. Salah
satu kekurangan penggunaan Algoritma Apriori pada Market
Basket Analysis adalah ketidakmampuannya untuk
memperhatikan hirarki dalam membentuk model pengetahuan
yang dihasilkan. Hal ini dikarenakan Algoritma Apriori hanya
bekerja pada jajaran level yang sama. Artikel ini akan
membahas mengenai modifikasi yang dapat dilakukan pada
Algoritma Apriori sehingga dapat digunakan untuk menganalisa
kecenderungan dengan memperhatikan hirarki. Modifikasi
Algoritma Apriori ini diimplementasikan pada data dummy toko
roti. Modifikasi algoritma Apriori menjadi memperhatikan
hirarki atau pengkategorian menghasilkan rule-rule yang lebih
inovatif dan tidak dapat dihasilkan dari algoritma Apriori biasa.
Modifikasi algoritma Apriori ini tetap membutuhkan pengujian
pada kondisi data dunia nyata, walaupun di atas kertas sudah
terlihat kelebihannya dibandingkan algoritma Apriori standart.