Katalog

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang begitu pesat telah menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar dari berbagai sektor kehidupan, mulai dari bisnis, pendidikan, kesehatan, pemerintahan, hingga industri kreatif. Kondisi ini menuntut hadirnya metode-metode yang mampu mengeksplorasi, mengelola, dan mengekstraksi informasi yang berguna dari data tersebut. Data mining sebagai salah satu bagian penting dari ilmu data science, menawarkan berbagai pendekatan untuk menemukan pola tersembunyi yang dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan strategis. Metode Apriori dan FP-Growth merupakan dua algoritma yang sering digunakan dalam proses pencarian association rules. Keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan masingmasing, baik dari sisi kecepatan pemrosesan, penggunaan memori, akurasi hasil, hingga kompleksitas implementasi. Oleh karena itu, pemahaman yang baik mengenai kedua metode ini menjadi sangat penting bagi para peneliti, praktisi data, maupun akademisi yang ingin mengembangkan sistem berbasis analisis data yang efisien dan efektif.