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.