Association Rule Mining merupakan bagian dari Frequent Pattern Mining. Frequent Pattern Mining merupakan salah satu task data mining yang sangat penting. Kenapa? Task ini mencari hubungan/relasi, assosiasi, dan korelasi dalam data. Pengetahuan yang dihasilkan juga sangat berguna untuk klasifikasi, clustering, dan task data mining yang lain. Selain Association Rule Mining, masih ada Sequential Pattern, dan Structured Pattern yang termasuk dalam Frequent Pattern Mining. Association Rule Mining dapat juga disebut Frequent Itemset Mining karena pola yang dihasilkan adalah pola item yang sering muncul bersamaan dalam sebuah database.
Contoh klasik yang sering digunakan untuk menjelaskan Association Rule Mining adalah market basket analisis. Pada market basket analisis, kita menganalisa kebiasaan customer dalam membeli barang. Misalkan terdapat data transaksi seperti ini.

Contoh pengetahuan yang dapat diperoleh dari data di atas adalah
{Beer} –> {Diaper}
artinya orang yang beli beer biasanya beli diaper juga. Lebih jauh, association rule menjelaskan hubungan korelasi antar item dengan lebih jelas, tidak hanya korelasi kuat atau korelasi lemah saja. Hal ini karena adanya beberapa metrik yang digunakan untuk evaluasi rule.
Term-term berikutnya akan membahas lebih lanjut tentang association rule mining termasuk juga teknik yang biasa digunakan.

Iklan