Web Sistem Data Mining Algoritma Apriori v1

Sistem Data Mining Algoritma Apriori v1 (Penentuan Pola Pembelian Produk)

Produk ini berisi source code dan ulasan tentang program penerapan data mining menggunakan algoritma apriori berbasis Web dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Studi kasus aplikasi ini adalah Data Mining Rule Asosiasi dalam Penentuan Pola Pembelian Produk Parfum yang Terjual Bersama di Setiap Transaksi pada Periode Waktu Tertentu (Mingguan/Bulanan/Tahunan).

Berikut beberapa halaman dan fitur yang disediakan pada aplikasi sistem:

1. Login, halaman admin untuk masuk ke sistem.

2. Data transaksi, halaman untuk mengimport data transaksi penjualan dari file excel.

3. Proses apriori, halaman melakukan proses apriori dengan mengatur min support, min confidence, dan date range (rentang tanggal data yang akan di proses).

4. Hasil rule, halaman laporan yang didapatkan dari proses apriori.

5. Hasil analisa, halaman laporan berupa daftar rule yang dihasilkan dari proses apriori.

6. Laporan peritungan, halaman laporan proses peritungan algoritma apriori yang dilakukan secara manual hingga daftar rule/hasil yang didapatkan.

Perbedaan dengan Aplikasi Data Mining Algoritma Apriori v2:

1. Tampilan program

DAFTAR APLIKASI METODE DATA MINING

1. K-Means:

▪ versi 1 https://bit.ly/2FL6yBk 

2. Forecasting

▪ versi 1 https://bit.ly/3mVoYQZ 

3. K Nearest Neighbor:

▪ versi 1 https://bit.ly/36fFqFy 

4. Apriori:

▪ versi 1 https://bit.ly/3381OPl 

▪ versi 2 https://bit.ly/2HFAQX1 

5. Naive Bayes Classifier:

▪ versi 1 https://bit.ly/369Trom 

▪ versi 2 https://bit.ly/30gOGp5 

6. Algoritma C4.5:

▪ versi 1 https://bit.ly/36i5aBc 

▪ versi 2 https://bit.ly/2FYhfAZ 

▪ versi 3 https://bit.ly/2EGuuW9 

Data mining merupakan metode pengolahan data berskala besar oleh karena itu data mining ini memiliki peranan penting dalam bidang industri, keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi. Secara umum kajian data mining membahas metode-metode yang bertujuan untuk Prediksi, Klasifikasi, Pengelompokan, Asosiasi dan Estimasi.

Sistem data mining sering disebut sistem pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan metode data mining dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan.

Dapatkan ulasan dan source code aplikasi untuk berbagai tujuan, seperti Prediksi, Klasifikasi, Pengelompokan, Asosiasi dan Estimasi. Contoh penerapan metode data mining yang kami kembangkan meliputi metode Neural Network, Decision Tree dan Forecasting, metode Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor, metode K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, dan Self Organizing Map, metode Apriori, FP-Growth, Generalized Sequential Pattern dan algoritma GRI, metode Point Estimation & Confidence Interval Estimations, Simple Linear Regression & Correlation, dan Multiple Regression.