Association Rule Mining

Mining association rules atau pencarian aturan-aturan hubungan antar item dari suatu basis data transaksi atau basis data relasional, telah menjadi perhatian utama dalam masyarakat basis data. Tugas utamanya adalah untuk menemukan suatu himpunan hubungan antar item dalam bentuk A1A...AAm => B1A...ABn dimana A, ( for i E {1,...,m}) dan B; ( for j C {1,...,n} ) adalah himpunan atribut nilai, dari sekumpulan data yang relevan dalam suatu basis data. Sebagai contoh, dari suatu himpunan data transaksi, seseorang mungkin menemukan suatu hubungan berikut, yaitu jika seorang pelanggan membeli selai, ia biasanya juga membeli roti dalam satu transaksi yang sama. Oleh karena proses untuk menemukan hubungan antar item ini mungkin memerlukan pembacaan data transaksi secara berulang-ulang dalam sejumlah besar data-data transaksi untuk menemukan pola-pola hubungan yang berbeda-beda, maka waktu dan biaya komputasi tentunya juga akan sangat besar, sehingga untuk menemukan hubungan tersebut diperlukan suatu algoritma yang efisien dan metodemetode tertentu.

         Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Contoh dari aturan assosiatif dari analisa pembelian di suatu pasar swalayan adalah dapat diketahuinya berapa besar kemungkinan seorang pelanggan membeli roti bersamaan dengan susu. Dengan pengetahuan tersebut pemilik pasar swalayan dapat mengatur penempatan barangnya atau merancang kampanye pemasaran dengan memakai kupon diskon untuk kombinasi barang tertentu. Karena analisis asosiasi menjadi terkenal karena aplikasinya untuk menganalisa isi keranjang belanja di pasar swalayan, analisis asosiasi juga sering disebut dengan istilah market basket analysis 

          Fungsi Association Rules seringkali disebut dengan "market basket analysis", yang digunakan untuk menemukan relasi atau korelasi diantara himpunan item. Market Basket Analysis adalah Analisis dari kebiasaan membeli customer dengan mencari asosiasi dan korelasi antara item-item berbeda yang diletakkan customer dalam keranjang belanjaannya. Fungsi ini paling banyak digunakan untuk menganalisa data dalam rangka keperluan strategi pemasaran, desain katalog, dan proses pembuatan keputusan bisnis. Tipe association rule bisa dinyatakan sebagai misal : "70% dari orangorang yang membeli mie, juice dan saus akan membeli juga roti tawar". Aturan asosiasi mengcapture item atau kejadian dalam data berukuran besar yang berisi data transaksi. Dengan kemajuan teknologi, data penjualan dapat disimpan dalam jumlah besar yang disebut dengan "basket data." Aturan asosiasi yang didefinisikan pada basket data, digunakan untuk keperluan promosi, desain katalog, segmentasi customer dan target pemasaran. Secara tradisional, aturan asosiasi digunakan untuk menemukan trend bisnis dengan menganalisa transaksi customer.
          Berdasarkan definisi di [6] maka pencarian pola kaidah asosiasi mengunakan dua buah parameter nilai yaitu dukungan (support) dan keterpercayaan (confidence) yang memiliki nilai antara 0% - 100 %. Berikut sedikit penjelasan mengenai dukungan dan keterpercayaan.
          Sebagai contoh terdapat relasi I berisi sejumlah kumpulan item yang kemudian dikatakan sebagai itemset, dimana masing–masing itemset terdiri dari sekumpulan atribute bertipe boolean I1, I2, …, In. Dan basis data transaksi D yang berisi transaksi T, adalah himpunan dari I atau T Í I. Dimana transaksi T pada basis data transaksi D memiliki sebuah atribut yang unik yang dinotasikan dengan TID. Dalam konteks ini, A dan B merupakan itemset dari transaksi T, jika dan hanya jika A Í T dan B Í T. Sehingga jumlah A dinotasikan ó (A) merupakan jumlah Support (support count) itemset A pada basis data transaksi D. Kaidah asosiasi A› B, jika dan hanya jika A I, B I dan A B 0. Sehingga A› B memiliki Support s pada transaksi T, dimana S merupakan persentase itemset A È B pada basis data transaksi D. Dan A› B memiliki Confidence C pada transaksi T, dimana C merupakan persentase jumlah itemset A yang terdapat pada relasi I, yang diikuti itemset B. Dukungan kaidah asosiasi A› B dinyatakan dengan :
           Support (A› B) = P(AÈB) (xx)
           Sedangkan keterpercayaan kaidah asosiasi A› B
           dinyatakan dengan :
           Confidence (A› B) = P(A|B) (xx)
           dimana :A dan B adalah frequent itemset memiliki jumlah dukungan lebih besar
sama dengan batas ambang dukungan minimum).

Sumber: Buku Konsep Data Mining