Skripsi

Penerapan struktur fp-tree dan algoritma fp-growth dalam optimasi penentuan frequent itemset pada fashion

---

Dewasa ini, kecenderungan berpakaian bagi seseorang sangat beragam. Bagi para pelaku bisnis di bidang fashion, hal tersebut dapat dijadikan peluang untuk menjual aneka macam pakaian yang dibutuhkan oleh seseorang. Penggalian data merupakan salah satu cara yang cukup efektif untuk mengetahui adanya serangkaian pola informasi dari sejumlah besar data yang ada. Biasanya seseorang mengkombinasikan pakainya dalam suatu waktu supaya dapat terlihat lebih menarik dan jelas maksud serta tujuanya. Pengombinasian pakaian tersebut dapat dijadikan penelitian untuk mengetahui nilai support dan confidence dalam data mining dengan menggunakan analisis Asosiasi. Frequent itemset adalah sekumpulan item yang muncul secara bersamaan. Frequent itemset mining merupakan prosedur untuk mencari hubungan antar item dalam suatu dataset yang ditentukan. Algoritma dalam analisis Asosiasi sangant bermacam macam, dalam tugas akhir ini penulis menggunakan struktur FP-Tree dan Algoritma FP-Growth dalam penelitian tentang frequent itemset pada fashion.

Kata kunci : Struktur FP-Tree, Algoritma FP-Growth, Frequent Itemset, Fashion, Nilai Support dan Confidence.

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

FASTIKOM 503 RID p

Penerbit

Wonosobo : FASTIKOM UNSIQ., 2014

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar