Aplikasi Data Mining Pengelompokan Puskesmas Terbaik Metode Clustering Algoritma K-Means - Hallo sahabat Dev-Create, Pada Artikel yang anda baca kali ini dengan judul Aplikasi Data Mining Pengelompokan Puskesmas Terbaik Metode Clustering Algoritma K-Means, kami telah mempersiapkan artikel ini dengan baik untuk anda baca dan ambil informasi didalamnya. mudah-mudahan isi postingan Artikel SPK, yang kami tulis ini dapat anda pahami. baiklah, selamat membaca.

Judul : Aplikasi Data Mining Pengelompokan Puskesmas Terbaik Metode Clustering Algoritma K-Means
link : Aplikasi Data Mining Pengelompokan Puskesmas Terbaik Metode Clustering Algoritma K-Means

Baca juga


Aplikasi Data Mining Pengelompokan Puskesmas Terbaik Metode Clustering Algoritma K-Means

Aplikasi Data Mining Transaksi Penjualan Diminati Metode Association Rule Algoritma Apriori - SourceCodeKu.com


Perkembangan teknologi informasi semakin pesat sehingga memasuki berbagai bidang, kebutuhan akan informasi yang cepat, tepat dan akurat sangat dibutuhkan. Namun faktanya kebutuhan informasi yang tinggi tidak seimbang dengan penyajian informasi yang memadai. Data Mining berfungsi untuk memberikan solusi kepada para pengambil keputusan dalam bisnis guna meningkatkan bisnis perusahaan. Data Mining merupakan penggabungan teknik analisis data dan menemukan sebuah pola-pola yang penting pada data. Secara sederhana, dapat didefinisikan sebagai proses seleksi, eksplorasi dan pemodelan dari sejumlah besar data untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya.

Analisis asosiasi berguna utnuk menemukan hubungan penting yang tersembunyi di antara set data yang sangat besar. Hubungan yang sudah terbuka dipresentasikan dalam bentuk aturan asosiasi atau set aturan item yang sering muncul. Isu penting dalam analisis asosiasi adalah bagaimana cara menemukan pola tertentu dari data yang berjumlah sangat besar, yang membuat biaya komputasi menjadi sangat mahal. Isu penting lainnya adalah bahwa diantara pola-pola yang harus dipelajari dalam teknik analisis asosiasi, ada banyak pola yang akhirnya dibuang karena tidak termasuk dalam kriteria pola yang dicari.

Algoritma Apriori menggunakan pendekatan level yang baik dalam pembangkitan asosiasi, dimana setiap level berhubungan dengan sejumlah item yang dimiliki konsekuen aturan. Awalnya, aturan dengan confidence yang tinggilah yang mempunyai satu item diekstrak. Aturan ini kemudain digunakan untuk membangkitkan kandidat aturan yang baru. Dalam algoritma apriori semakin kecil nilai minimum support, semakin banyak rule yang dihasilkan tetapi tidak semua rule yang dihasilkan valid, yang menunjukkan bahwa nilai minimum support berpengaruh pada pembentukan rule tetapi tidak banyak berpengaruh terhadap kevalidan rule. Semakin kecil nilai minimum confidence, semakin banyak rule yang dihasilkan dan besar kemungkinan rule tersebut valid, yang menunjukkan bahwa nilai minimum confidence berpengaruh pada kevalidan rule. Dari rulerule yang memenuhi nilai confidence dihitung nilai lift atau interest factor rasionya, rule yang memiliki nilai lift rasio atau interest factor lebih dari 1 maka rule tersebut valid dan bisa dijadikan rekomendasi.

Tentang Aplikasi

Aplikasi data mining transaksi penjualan diminati metode association rule algoritma apriori adalah merupakan sebuah aplikasi yang digunakan pada sebuah perusahaan tertentu dalam proses mengetahui sebuah prediksi minat konsumen untuk dijadikan sebuah prediksi perusahaan dalam mengambil suatu keputusan, serta mengubah sebuah strategi yang paling tepat untuk konsumennya. Contoh kasus yang digunakan pada aplikasi ini adalah data transaksi mobil selama setahun. Dengan adanya aplikasi ini dapat memafaatkan database transaksi penjualan yang telah ada, guna menentukan strategi penjualan agar dapat bersaing dalam perkembangan pasar bisnis.

Spesifikasi Aplikasi

Spesifikasi yang ada pada aplikasi data mining transaksi penjualan diminati metode association rule algoritma apriori dapat dilihat sebagai berikut :

PHP
MySQLi
JQuery
AJAX
Bootstrap
Responsif
Association Rule Algoritma Apriori


Fitur Aplikasi

Fitur-fitur yang terdapat pada aplikasi data mining transaksi penjualan diminati metode association rule algoritma apriori ini dapat dilihat sebagai berikut :

Modul data transaksi
Modul data proses
Modul data hasil


Tampilan Aplikasi

Tampilan dari aplikasi data mining transaksi penjualan diminati metode association rule algoritma apriori dapat dilihat sebagai berikut :

Aplikasi Data Mining Transaksi Penjualan Diminati Metode Association Rule Algoritma Apriori - SourceCodeKu.com
       



Demikianlah Artikel Aplikasi Data Mining Pengelompokan Puskesmas Terbaik Metode Clustering Algoritma K-Means

Sekianlah artikel Aplikasi Data Mining Pengelompokan Puskesmas Terbaik Metode Clustering Algoritma K-Means kali ini, mudah-mudahan bisa memberi manfaat untuk anda semua. baiklah, sampai jumpa di postingan artikel lainnya.

Anda sekarang membaca artikel Aplikasi Data Mining Pengelompokan Puskesmas Terbaik Metode Clustering Algoritma K-Means dengan alamat link https://dev-create.blogspot.com/2022/09/aplikasi-data-mining-pengelompokan_20.html