View/Open

Author
Ilham, Prayudha

Advisor
Muhammad Habib Algifari, S.Kom., M.T.I.
Andika Setiawan, S.Kom., M.Cs.

Koleksi
Teknik Informatika

Publisher

Sejumlah besar film di seluruh dunia, menyebabkan seseorang membutuhkan waktu lama untuk mencari film yang ingin mereka tonton dan tidak hanya itu penonton akan bingung untuk menentukan film mana yang sesuai dengan minat mereka. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka perlu dilakukan analisis untuk mengetahui film apa yang sering ditonton oleh seorang pengguna. Association rule merupakan suatu teknik yang penggunaannya mirip dengan sistem rekomendasi, yaitu teknik yang akan menghasilkan rule yang dapat digunakan untuk menentukan hubungan kedekatan dari suatu item. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan algoritma apriori dan fp-growth pada Association rule. Penelitian ini akan membandingkan kedua algoritma, yaitu algoritma apriori dan fp-growth dengan cara membandingkan parameter yang dibutuhkan pada Association rule. Parameter yang dibutuhkan pada Association rule terdiri dari nilai support dan confidence, maka pada penelitian ini akan dibandingkan hasil dan waktu eksekusi dari dataset film dengan nilai confidence 30%, 50%, dan 75%. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa aturan yang terbentuk oleh kedua algoritma adalah sama, tapi dapat dilihat bahwa penggunaan algoritma fp-growth 130 kali lebih cepat dibandingkan dengan penggunaan apriori. Dari hasil penelitian ini dapat dilihat bahwa penggunaan algoritma fp-growth lebih efektif dari algoritma apriori.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2202070003

Keyword