Penggalian Pola Closed Sequential Pada Basis Data Yang Bertambah Secara Bertahap

Meilani, Budanis Dwi (2009) Penggalian Pola Closed Sequential Pada Basis Data Yang Bertambah Secara Bertahap. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5104201011-Master_thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB)

Abstract

Tugas pencarian urutan yang sering muncul (pola sekuensial) adalah menemukan semua sub-urutan yang frekuensi kejadiannya dalam set urutan tidak kurang dari minimum support (frequent sub-sequence) yang ditentukan oleh pengguna. Penemuan urutan pola sekuensial dalam basis data adalah suatu masalah data mining yang penting. Kebanyakan penelitian yang telah dilakukan pada saat ini diberlakukan pada basis data statik, sehingga sebuah basis data yang mengalami pemutakhiran memerlukan proses penemuan kembali semua pola sekuensial yang baru dari basis data yang telah berubah. Salah satu cara untuk mengatasi persoalan tersebut, dalam penelitian ini dikembangkan suatu teknik untuk melakukan pemeliharaan urutan (maintaining sequences) terhadap adanya pemutakhiran basis data (database updates) yang akan dianalisis. Teknik tersebut merupakan algoritma untuk mencari pola closed sequential dari basis data yang bertambah secara bertahap (incremental). Proses yang dilakukan algoritma incremental adalah ketika ada penambahan data baru ke dalam basis data yang akan dianalisis, maka pembacaan dilakukan hanya pada basis data baru yang ditambahkan, sehingga waktu komputasi untuk pencarian pola sekuensial yang baru dapat dilakukan dengan lebih efisien. Untuk mengatasi duplikasi pola dalam proses pencarian pola closed sequential (closed sequential pattern) dilakukan dengan hanya mencari frequent closed subsequences yang tidak berisi super-urutan dengan dukungan yang sama. Algoritma Incremental Closed Sequential yang dikembangkan dalam penelitian ini telah diimplementasikan dalam lingkungan sistem operasi Windows dan telah diuji coba dengan menggunakan beberapa data. Hasil uji coba menunjukkan bahwa algoritma yang dikembangkan memberikan hasil sekumpulan pola closed sequential yang sama dan waktu komputasi yang lebih kecil dibandingkan dengan yang dihasilkan oleh algoritma yang melakukan proses pencarian ulang dari basis data yang telah mengalami penambahan data.
===================================================================================================================================
Finding a sequential pattern is concerned with finding of all frequent subsequences of items that satisfies the minimum support value determined by the user. Finding a sequential pattern from a database is regarded as one of important problems in data mining. Recently, most research works in this particular area are mostly performed on a database with static content. Therefore, when the database is updated, the mining of sequential patterns must be redone to all new database content. To overcome the above problem, in this research, a technique for maintaining sequences for an updated database is developed. The technique is concerned with the development of an algorithm for finding closed sequential patterns from an incrementally updated database. In this algorithm, the reading of data is limited to a new set of data being updated to reduce the computational time in finding new sequential patterns. To avoid the duplication of patterns that may be found during the process of finding the closed sequential patterns, the finding of frequent closed sub-sequences is limited to those that do not contain super-sub-sequences having the same support value. The incremental closed sequential patterns algorithm that is developed in this research has been successfully implemented within the Windows operating system and has been tested using several databases. The experimental results showed that the developed algorithm was capable of producing the same closed sequential patterns and a smaller computing time compared to those produced by an algorithm that performs the re-finding process from an updated database.

Item Type:	Thesis (Masters)
Additional Information:	RTIf 006.312 Mei p
Uncontrolled Keywords:	data mining, pola closed sequential, pola incremental closed sequential, data mining, closed sequential pattern, incremental closed sequential pattern.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.9.D343 Data mining. Querying (Computer science)
Divisions:	Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	magang .
Date Deposited:	17 Sep 2026 07:27
Last Modified:	17 Sep 2026 07:27
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/144652

Actions (login required)

View Item