Pembelajaran aturan asosiasi adalah teknik pembelajaran mesin yang memanfaatkan penambangan data untuk menemukan hubungan yang menarik, atau 'asosiasi', di antara sekumpulan item dalam kumpulan data besar. Pendekatan berbasis pengetahuan ini merupakan alat fundamental dalam berbagai bidang berbasis data, seperti analisis keranjang pasar, penambangan penggunaan web, deteksi intrusi, dan produksi berkelanjutan.
Perjalanan ke Masa Lalu: Dimulainya Pembelajaran Aturan Asosiasi
Pembelajaran aturan asosiasi, sebagai teknik penambangan data, mendapat pengakuan pada pertengahan tahun 1990an, terutama karena keberhasilan penerapannya di industri ritel. Algoritme terkemuka pertama untuk menghasilkan aturan asosiasi adalah 'Algoritma Apriori', yang disajikan oleh Rakesh Agrawal dan Ramakrishnan Srikant pada tahun 1994. Studi ini muncul dari upaya untuk mengenali pola pembelian dengan menganalisis data penjualan dalam jumlah besar.
Mendalami Pembelajaran Aturan Asosiasi
Pembelajaran aturan asosiasi adalah teknik pembelajaran mesin berbasis aturan yang bertujuan untuk menemukan asosiasi atau korelasi yang menarik di antara sekumpulan item dalam kumpulan data besar. Aturan yang ditemukan sering kali dinyatakan sebagai pernyataan “jika-maka”. Misalnya, jika seorang pelanggan membeli roti dan mentega (anteseden), maka kemungkinan besar mereka akan membeli susu (konsekuen). Di sini, “roti dan mentega” dan “susu” adalah kumpulan item.
Dua ukuran utama untuk evaluasi aturan dalam pembelajaran aturan asosiasi adalah 'dukungan' dan 'keyakinan'. 'Dukungan' mengukur frekuensi kemunculan suatu kumpulan item, sedangkan 'keyakinan' mencerminkan kemungkinan kemunculan item-item yang terjadi secara konsekuen berdasarkan antesedennya. Ukuran lain, 'lift', dapat memberikan informasi mengenai kenaikan rasio penjualan konsekuen ketika anteseden dijual.
Anatomi Pembelajaran Aturan Asosiasi
Pembelajaran aturan asosiasi terdiri dari tiga langkah utama:
- Pembuatan Itemset: Mengidentifikasi kumpulan item atau peristiwa yang sering terjadi bersamaan.
- Pembuatan aturan: Menghasilkan aturan asosiasi dari kumpulan item ini.
- Pemangkasan aturan: Menghilangkan aturan yang mungkin tidak berguna berdasarkan langkah-langkah seperti dukungan, keyakinan, dan peningkatan.
Prinsip Apriori, yang menyatakan bahwa subset dari frequent itemset juga harus frequent, menjadi dasar pembelajaran aturan asosiasi. Prinsip ini sangat penting dalam mengurangi biaya komputasi dengan memangkas asosiasi yang tidak terduga.
Fitur Utama Pembelajaran Aturan Asosiasi
Beberapa karakteristik yang menentukan pembelajaran aturan asosiasi adalah:
- Itu tidak diawasi: Tidak memerlukan informasi sebelumnya atau data berlabel.
- Skalabilitas: Dapat memproses kumpulan data yang besar.
- Fleksibilitas: Dapat diterapkan di berbagai bidang dan sektor.
- Penemuan pola-pola tersembunyi: Hal ini dapat mengungkap asosiasi dan korelasi yang mungkin tidak langsung terlihat.
Jenis Pembelajaran Aturan Asosiasi
Algoritme pembelajaran aturan asosiasi secara garis besar dapat diklasifikasikan menjadi dua jenis:
- Pembelajaran aturan asosiasi satu dimensi: Pada tipe ini, antecedent dan consequent dari aturan asosiasi adalah itemset. Ini biasanya digunakan dalam analisis keranjang pasar.
- Pembelajaran aturan asosiasi multidimensi: Di sini, aturan dapat berisi kondisi berdasarkan berbagai dimensi atau atribut data. Tipe ini sering digunakan dalam database relasional.
Beberapa algoritma pembelajaran aturan asosiasi yang banyak digunakan adalah:
| Algoritma | Keterangan |
|---|---|
| apriori | Menggunakan strategi pencarian yang mengutamakan luas untuk menghitung kumpulan item kandidat. |
| FP-Pertumbuhan | Menggunakan pendekatan bagi-dan-taklukkan untuk mengompresi database menjadi struktur yang ringkas dan lebih kompak yang dikenal sebagai pohon FP. |
| SUKSES | Menggunakan strategi penelusuran yang mengutamakan kedalaman, bukan pendekatan tradisional yang mengutamakan luas seperti algoritma Apriori. |
Memanfaatkan Pembelajaran Aturan Asosiasi: Penggunaan, Tantangan, dan Solusi
Pembelajaran aturan asosiasi dapat diterapkan di berbagai bidang termasuk:
- Pemasaran: Mengidentifikasi asosiasi produk dan meningkatkan strategi pemasaran.
- Penambangan Penggunaan Web: Mengidentifikasi perilaku pengguna dan meningkatkan tata letak situs web.
- Diagnosa medis: Menemukan hubungan antara karakteristik pasien dan penyakit.
Meskipun pembelajaran aturan asosiasi menawarkan manfaat yang signifikan, pembelajaran ini dapat menghadapi masalah seperti:
- Sejumlah besar aturan yang dihasilkan: Banyak sekali aturan yang dapat dibuat untuk database besar. Hal ini dapat diatasi dengan meningkatkan ambang batas dukungan dan kepercayaan atau menggunakan batasan selama pembuatan aturan.
- Kesulitan dalam menafsirkan aturan: Meskipun aturan yang dihasilkan dapat menunjukkan adanya hubungan, aturan tersebut tidak selalu menyiratkan hubungan sebab dan akibat. Diperlukan interpretasi yang cermat.
Perbandingan dengan Teknik Serupa
Meskipun pembelajaran aturan asosiasi memiliki beberapa kesamaan dengan pembelajaran mesin dan teknik penambangan data lainnya, terdapat perbedaan yang jelas:
| Teknik | Keterangan | Kesamaan | Perbedaan |
|---|---|---|---|
| Pembelajaran Aturan Asosiasi | Menemukan pola, asosiasi, atau korelasi yang sering terjadi di antara sekumpulan item | Dapat bekerja dengan kumpulan data besar; tidak diawasi | Tidak memprediksi nilai target |
| Klasifikasi | Memprediksi label kategoris | Dapat bekerja dengan kumpulan data yang besar | Diawasi; memprediksi nilai target |
| Kekelompokan | Mengelompokkan kejadian serupa berdasarkan karakteristiknya | Tidak diawasi; dapat bekerja dengan kumpulan data yang besar | Tidak mengidentifikasi aturan; hanya mengelompokkan data |
Masa Depan Pembelajaran Aturan Asosiasi
Seiring dengan bertambahnya volume dan kompleksitas data, masa depan pembelajaran aturan asosiasi tampak menjanjikan. Perkembangan dalam komputasi terdistribusi dan pemrosesan paralel dapat mempercepat waktu pemrosesan pembelajaran aturan asosiasi dalam kumpulan data yang lebih besar. Selain itu, kemajuan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat menghasilkan algoritma pembelajaran aturan asosiasi yang lebih canggih dan bernuansa yang dapat menangani struktur dan tipe data yang kompleks.
Pembelajaran Aturan Asosiasi dan Server Proksi
Server proxy dapat digunakan untuk mengumpulkan dan menggabungkan data perilaku pengguna di berbagai situs web. Data ini dapat diproses menggunakan pembelajaran aturan asosiasi untuk memahami pola perilaku pengguna, meningkatkan layanan, dan meningkatkan keamanan. Selain itu, proxy dapat menganonimkan pengumpulan data, memastikan privasi dan kepatuhan etika.
Tautan yang berhubungan
Bagi mereka yang tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang Pembelajaran Aturan Asosiasi, berikut adalah beberapa sumber yang berguna:
