Association Rule (skripsi, tesis, dan disertasi)

Analisis asosiasi atau association ruleadalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu item(Luthfi, 2009). Association rulemeliputi dua tahap, pertama mencari kombinasi yang peling sering terjadi dari suatu itemset, kemudian yangkedua mendefinisikan Conditiondan Result. Sebagai contoh, aturan asosiatif dari analisis 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. Aturan asosiasi biasanya dinyatakan dalam bentuk: {Roti, mentega} {Susu} (Support= 40%,confidence= 50%) Aturan tersebut berarti 50% dari transaksi di database yang memuat itemroti dan mentega juga memuat itemsusu. Sedangkan 40% dari seluruh transaksi yang ada di databasememuat ketiga itemitu. Dapat juga di artikan seorang konsumen yangmembeli roti dan mentega punya kemungkinan 50% untuk juga membeli susu. Aturan ini cukup signifikan karena mewakili 40% daricatatan transaksi selama ini. Perilaku pelanggan untuk menerapkan analisis asosiasi juga perlu dimengerti, bila pelanggan mengambil satu atau sekumpulan barang yang pertama, maka dinamakan conditionatau juga disebut left hand. Barang atau sekumpulan barang yang akan dibeli berikutnya, maka disebut resultatau righthand. Untuk membuat aturan yang efektif dalam Market Basket Analysis, terdapat tiga ukuran yang harus diperhatikan yaitu supportnilai penunjang/dukungan, confidencenilai kepastian/kepercayaan, dan improvement atauliftdaya angkat.