Nopita Rahma, Rasikah Firjatullah Lubis, Devi Nirwana, Muhammad Ilham Sembiring, Nurbaiti
{"title":"TEKNIK ASSOCIATION RULE DATA MINING DALAM TRANSAKSI PEMBELIAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN FREQUENT ITEMSET","authors":"Nopita Rahma, Rasikah Firjatullah Lubis, Devi Nirwana, Muhammad Ilham Sembiring, Nurbaiti","doi":"10.61253/cendekiawan.v2i1.161","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Data Mining memudahkan perusahaan untuk mengelola data yang ada. Proses data mining dapat memberikan hasil yang benar dan memuaskan serta bermanfaat untuk bisnis. Data mining juga sebagai solusi dalam pengambilan keputusan dalam perusahaan. Adapun metode-metode dalam dalam Data Mining adalah metode Classification (Klasifikasi), Clustering, Association rule, dan Regression. Penelitian ini bertujuan untuk membahas apa-apa saja yang mencakup dalam data mining yang dimana manfaatnya dapat mempermudah analisis terkait data transaksi pembelian yang besar dan juga membantu memberikan informasi data pembelian yang diolah dengan menggunakan teknik Association dengan menggunakan pendekatan frequent itemset .  Penelitian ini menggunakan metode penelitian library research ( kepustakaan ) yang dimana sumber dan bahan-bahan yang ada merujuk pada bahan pustaka. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa teknik association dalam transaksi pembelian dengan pendekatan frequent itemset dapat mempermudah menemukan data jumlah pembelian yang tersedia dengan menggunakan analisis lebar transaksi dan support count. \nKata kunci: Data Mining, Association Rule, Database, Frequent Itemset.","PeriodicalId":178654,"journal":{"name":"Cendekiawan : Jurnal Pendidikan dan Studi Keislaman","volume":"54 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Cendekiawan : Jurnal Pendidikan dan Studi Keislaman","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.61253/cendekiawan.v2i1.161","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

数据挖掘使公司能够管理现有的数据。数据挖掘过程可以为企业提供真实、令人满意和有益的结果。数据挖掘也是企业内部决策的解决方案。至于数据挖掘中的方法是分类、Clustering、合并规则和回归。本研究的目的是只讨论挖掘数据中可能包含的任何东西,这些数据的好处可以促进对大型采购交易相关数据的分析,并有助于通过使用频率调整的方法,通过合并销售技术,提供现有的购买数据信息。本研究采用图书馆研究方法,现有资源和材料可参考库材料。研究结果表明,协会在购买交易中使用频率调整方法的技术,可以通过对交易宽度分析和支持因素进行更容易找到现有购买金额的数据。关键字:数据挖掘,协会规则,数据库,频率调整。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
TEKNIK ASSOCIATION RULE DATA MINING DALAM TRANSAKSI PEMBELIAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN FREQUENT ITEMSET
Data Mining memudahkan perusahaan untuk mengelola data yang ada. Proses data mining dapat memberikan hasil yang benar dan memuaskan serta bermanfaat untuk bisnis. Data mining juga sebagai solusi dalam pengambilan keputusan dalam perusahaan. Adapun metode-metode dalam dalam Data Mining adalah metode Classification (Klasifikasi), Clustering, Association rule, dan Regression. Penelitian ini bertujuan untuk membahas apa-apa saja yang mencakup dalam data mining yang dimana manfaatnya dapat mempermudah analisis terkait data transaksi pembelian yang besar dan juga membantu memberikan informasi data pembelian yang diolah dengan menggunakan teknik Association dengan menggunakan pendekatan frequent itemset .  Penelitian ini menggunakan metode penelitian library research ( kepustakaan ) yang dimana sumber dan bahan-bahan yang ada merujuk pada bahan pustaka. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa teknik association dalam transaksi pembelian dengan pendekatan frequent itemset dapat mempermudah menemukan data jumlah pembelian yang tersedia dengan menggunakan analisis lebar transaksi dan support count. Kata kunci: Data Mining, Association Rule, Database, Frequent Itemset.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信