Kelebihan dan Kekurangan Assocition Rule

Pengertian dari Association Rule ini adalah salah satu algoritma klasik dari sebuah data mining. Association Rule ini bisa digunakan supaya komputer dapat mempelajari aturan asosiasi, mencari sebuah pola hubungan antar satu atau lebih dari item dalam suatu data. Aturan asosiasi adalah pernyataan jika-maka, yang membantu menunjukkan probabilitas hubungan antara item data, dalam kumpulan data besar dalam berbagai jenis database.

Asosiasi adalah fungsi penambangan data yang menemukan kemungkinan terjadinya bersama item dalam suatu koleksi. Hubungan antara item-item yang muncul bersamaan diekspresikan sebagai aturan asosiasi. Aturan asosiasi sering digunakan untuk menganalisis transaksi penjualan.

Jadi, dalam transaksi tertentu dengan beberapa item, Association Rule Mining pada dasarnya mencoba menemukan aturan yang mengatur bagaimana atau mengapa produk / item tersebut sering dibeli bersama. Misalnya, selai kacang dan jelly sering dibeli bersama karena banyak orang yang suka membuat sandwich PB&J. Aturan Asosiasi yang Kuat: aturan yang tingkat keyakinannya lebih dari atau sama dengan nilai ambang batas keyakinan. misalnya jika ambang keyakinan adalah 0,5. {popok, susu} → kokas adalah aturan asosiasi yang kuat karena tingkat kepercayaannya adalah 0,67.

Baca Juga : Sejarah ATM

Beberapa kelemahan utama dari algoritma aturan asosiasi dalam e-learning adalah: algoritma yang digunakan memiliki terlalu banyak parameter untuk seseorang yang bukan ahli dalam data mining dan aturan yang diperoleh terlalu banyak, kebanyakan tidak menarik dan dengan pemahaman yang rendah.

Penambangan aturan asosiasi berusaha menemukan asosiasi di antara transaksi yang dikodekan dalam database. Ini dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dalam berbagai aplikasi seperti: diagnosis medis, GIS, database relasional, database besar dan database terdistribusi dll.

Model Aturan Asosiasi mewakili aturan di mana beberapa set item dikaitkan dengan set item lain. Misalnya, sebuah aturan dapat menyatakan bahwa produk atau kumpulan produk tertentu sering kali dibeli dalam kombinasi dengan kumpulan produk tertentu lainnya, yang juga dikenal sebagai Analisis Keranjang Pasar.

Proses penambangan aturan asosiasi pada dasarnya terdiri dari dua langkah [1], [2]: 1. menemukan semua kumpulan item yang sering memenuhi ambang batas dukungan minimum dan, 2. menghasilkan aturan asosiasi yang kuat dari kumpulan item sering yang diturunkan dengan menerapkan ambang batas kepercayaan minimum.

Ada juga masalah khusus lainnya yang terkait dengan penerapan aturan asosiasi menambang dari data e-learning. Saat mencoba untuk memecahkan masalah ini, seseorang harus melakukannya pertimbangkan tujuan model asosiasi dan data asalnya.

Baca Juga : Rekayasa Perangkat Lunak (RPL)

Saat ini, biasanya alat penambangan data dirancang lebih untuk kekuatan dan fleksibilitas daripada untuk kesederhanaan. Sebagian besar alat penambangan data saat ini terlalu rumit pendidik untuk menggunakan dan fitur mereka melampaui lingkup apa yang pendidik mungkin membutuhkan. Akibatnya, administrator kursus lebih cenderung menerapkan data teknik penambangan untuk menghasilkan laporan bagi instruktur yang kemudian menggunakannya laporan untuk membuat keputusan tentang bagaimana meningkatkan pembelajaran siswa dan online kursus.

Namun, yang paling diinginkan adalah guru berpartisipasi secara langsung dalam iteratif proses penambangan untuk mendapatkan aturan yang lebih berharga. Tapi biasanya, guru hanya menggunakan umpan balik yang diberikan oleh aturan yang diperoleh untuk membuat keputusan tentang modifikasi memperbaiki kursus, mendeteksi aktivitas atau siswa yang bermasalah, dll.

 Beberapa kelemahan utama dari algoritma aturan asosiasi dalam e-learning adalah:

Algoritma yang digunakan memiliki terlalu banyak parameter untuk seseorang yang bukan ahli dalam data mining dan aturan yang diperoleh terlalu banyak, kebanyakan tidak menarik dan rendah pemahaman. Dalam subbagian berikut, kami akan mengatasi masalah ini.

 

Penulis : Yazid

Sukai/Like Fan Page Facebook Garuda Cyber Indonesia

Subscribe Channel Youtube Garuda Cyber Indonesia

Follow Instagram Garuda Cyber Indonesia

Chat Wa

Artikel Terpopuler

Definisi Struktur Kontrol Perulangan Dalam Pemrograman Dan Contohnya

Pada dasarnya perulangan pada pemrograman yang sama dengan perulangan bahasa pemrograman lainnya. Struktur kontrol perulangan yang dipakai memilki suatu fungsi dari program yang akan dijalankan secara berulang. Contohnya anda ingin membuat tampilan nama anda sebanyak 100 kali, tentu akan sangat lama jika anda menuliskan kode program secara dengan manual. Dengan struktur kontrol perulangan bisa menampilkan dengan nama sebanyak 100 kali...