Dengan adanya informasi untuk memperkirakan suatu tindakan berdasarkan hasil analisis ilmiah menjadikan Anda lebih yakin untuk mengambil suatu keputusan atau tindakan. Informasi tersebut dihasilkan dari serangkaian aksi mengubah data yang telah di himpun dan di simpan dengan berbagai metode ilmiah yang dikembangkan oleh para ilmuwan. Data yang dikumpulkan dan di simpan pada komputer tidak dapat langsung dijadikan dasar pertimbangan untuk membuat suatu keputusan atau tindakan. Setelah di proses dengan metode ilmiah seperti ECLAT yang merupakan bagian dari Association Rule Mining, data tersebut dapat menjadi informasi berguna untuk tujuan tertentu. Informasi tersebut dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan untuk melakukan berbagai kegiatan, misalnya menentukan harga promosi atau penempatan produk pada mini market. Tanpa data hasil analisis tersebut Anda akan lebih sulit menentukan harga promosi, barang promosi dan barang yang seharusnya ditata pada lokasi yang mudah dilihat pembeli. Hasil analisis ECLAT dapat menjadi masukan tambahan untuk menentukan harga, jenis barang dan lokasi penempatan barang suatu toko atau mini market agar laba penjualan meningkat. Anda dapat mengumpulkan item-set penjualan toko kemudian melakukan analisis dengan metode ECLAT dan perangkat lunak Rstudio untuk mengetahui barang yang sebaiknya mendapatkan perlakuan khusus.
ECLAT merupakan hasil penemuan Mohammed Javeed Zaki, Srinivasan Parthasarathy, Mitsunori Ogihara dan Wie Li pada tahun 1997. Metode tersebut berfungsi untuk mengubah item-set menjadi suatu informasi agar dapat berguna untuk manusia. Perangkat lunak untuk mencoba algoritma ECLAT adalah perangkat lunak yang mendukung Association Rule Mining , contohnya perangkat lunak Rstudio yang diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1995. Terdapat tiga tahapan untuk membentuk Association Rule Mining dengan algoritma ECLAT, yaitu: inisialisasi, transformasi dan asynchronous. Dalam konteks Data Mining item-set merupakan himpunan kelompok item atau barang dalam sebuah kelompok. ECLAT merupakan suatu metode atau algoritma sederhana percabangan dari Association Rule Mining untuk menganalisis barang yang paling sering muncul sehingga dapat dijadikan informasi tambahan untuk pertimbangan suatu tindakan atau keputusan.
Dengan ECLAT seseorang dapat melakukan analisis ilmiah untuk memperkirakan tindakan-tindakan yang perlu dilakukan atau membuat suatu keputusan penting. Algoritma ECLAT (Equivalence Class Transformation) merupakan algoritma sederhana untuk menemukan item-set yang paling sering muncul dengan melakukan pencarian secara depth-first search pada basis data. Metode ECLAT mencari itemset mulai dari yang paling sering muncul hingga yang paling jarang muncul tanpa memperhatikan urutan. Depth-First Search (DFS) adalah algoritma untuk mencari struktur data yang dimulai dari simpul akar dan mengeksplorasi ke setiap cabang sejauh mungkin sampai mengalami backtracking. Contoh penggunaan algoritma ECLAT ialah untuk menentukan pola keterkaitan antara subjek buku dan program studi mahasiswa, serta menentukan pola pinjaman berdasarkan buku yang sering dipinjam secara bersamaan di Perpustakaan Universitas Syiah Kuala. Pada penelitian tersebut ditemukan hasil analisis yang menunjukkan bahwa mahasiswa memiliki kebiasaan meminjam buku sesuai dengan program studinya. Sedangkan hasil pola antar buku memperlihatkan buku yang paling sering dipinjam beberapa tahun terakhir adalah buku Dasar-dasar evaluasi pendidikan dan Pengantar evaluasi pendidikan.
Association Rule Mining adalah prosedur yang bertujuan untuk menemukan pola umum, korelasi, asosiasi atau struktur data-set yang diperoleh dari berbagai jenis basis data seperti basis data relatif, basis data transaksi, dan berbagai jenis basis data lain yang diperoleh dari tempat penyimpanan data. Association Rule Mining pada tingkat dasar menerapkan konsep dasar Machine Learning untuk menganalisis pola suatu data atau kejadian pada basis data. Aktivitas tersebut dilakukan dengan mengidentifikasi aturan umum if-then, selanjutnya Association Rule Mining lebih sering disebut dengan Association Rule saja. Market Based Analysis adalah salah satu teknik utama yang digunakan untuk mengetahui hubungan antar barang. Hal tersebut memungkinkan pengecer mengidentifikasi hubungan antara barang yang sering dibeli secara bersamaan. Association Rule sangat berguna untuk menganalisis dataset yang dikumpulkan menggunakan scanner bar-code di supermarket. Basis data tersebut berisi catatan transaksi yang mencantumkan semua barang yang dibeli oleh pelanggan pada satu periode pembelian. Dengan begitu manajer bisa tahu kelompok barang yang konsisten dibeli secara bersama-sama dan menggunakan data tersebut untuk mengatur layout toko, cross-selling dan membuat promosi.
Algoritma ECLAT digunakan untuk melakukan penambangan itemset untuk menemukan pola umum suatu data. ECLAT merupakan algoritma umum untuk melakukan penambangan itemset. Metode Data Mining tersebut awalnya dikembangkan untuk menganalisis market basket Analysis. Algoritma ini menggunakan basis data vertikal dan tidak dapat menggunakan basis data horizontal. Jika ada basis data horizontal, maka perlu di konversi ke basis data vertikal terlebih dahulu. algoritma ECLAT juga digunakan pada bidang jaringan komputer atau Internet. ECLAT sangat efektif digunakan untuk mencari pola pembelian barang pada suatu toko Online. Pasar Online menyediakan berbagai macam produk yang dibutuhkan oleh pembeli, namun pembeli sering merasa bingung karena banyaknya barang yang dijual melalui toko Online. Dengan ECLAT penjual dapat menganalisis barang yang paling sering dibeli oleh pelanggan dan mengatur barang-barang yang sebaiknya ditempatkan di bagian depan atau halaman awal situs toko Online.
Beberapa penelitian terbaru memiliki fokus penelitian untuk menentukan kelompok barang (yang disebut dengan itemset) yang sering muncul secara bersama-sama dalam satu transaksi. Sebuah organisasi ritel memiliki ribuan produk dan layanan. Jumlah kemungkinan kombinasi produk dan layanan ini berpotensi besar untuk menghasilkan laba. Dengan mengetahui jenis barang yang memiliki potensi besar dibeli maka penjual dapat meningkatkan laba dengan mengoptimalkan penjualan barang-barang tersebut. Frequent Itemset Mining adalah algoritma yang digunakan untuk mencari frequent-itemset. Algoritma Frequent Itemset Mining dapat dikelompokkan menjadi tiga kelompok, yaitu : Frequent Itemset (FI), Frequent Closed Itemset (FCI) dan Maximal Frequent Itemset (MFI). Perangkat lunak yang dapat digunakan untuk melakukan penambangan itemset antara lain: Matlab, Rstudio, Weka, Spmf dan Knime.
Algoritma ECLAT merupakan algoritma sederhana untuk menemukan itemset umum dengan melakukan pencarian secara depth-first search pada basis data. ECLAT merupakan percabangan Association Rule pada Data Mining untuk melakukan Market Based Analisis. Proses melakukan analisis dengan algoritma ECLAT lebih cepat selesai jika dilakukan dengan alat bantu perangkat lunak komputer seperti Matlab atau Weka. Perangkat lunak untuk melakukan analisis ECLAT secara umum dapat diperoleh dengan membeli lisensi dari produsen perangkat lunak tersebut atau menyalin berkas instalasi perangkat lunak yang bersifat open source dari situs penyedia perangkat lunak tersebut. Perangkat lunak open source yang ada di Internet secara umum dapat digunakan untuk melakukan analisis ECLAT dengan baik tanpa harus membeli lisensi penggunaan perangkat lunak. Rstudio dan Weka adalah perangkat lunak open source yang paling populer digunakan oleh berbagai ilmuwan yang berasal dari berbagai penjuru dunia.
ECLAT merupakan hasil penemuan Mohammed Javeed Zaki, Srinivasan Parthasarathy, Mitsunori Ogihara dan Wie Li pada tahun 1997. Metode tersebut berfungsi untuk mengubah item-set menjadi suatu informasi agar dapat berguna untuk manusia. Perangkat lunak untuk mencoba algoritma ECLAT adalah perangkat lunak yang mendukung Association Rule Mining , contohnya perangkat lunak Rstudio yang diciptakan oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman pada tahun 1995. Terdapat tiga tahapan untuk membentuk Association Rule Mining dengan algoritma ECLAT, yaitu: inisialisasi, transformasi dan asynchronous. Dalam konteks Data Mining item-set merupakan himpunan kelompok item atau barang dalam sebuah kelompok. ECLAT merupakan suatu metode atau algoritma sederhana percabangan dari Association Rule Mining untuk menganalisis barang yang paling sering muncul sehingga dapat dijadikan informasi tambahan untuk pertimbangan suatu tindakan atau keputusan.
Dengan ECLAT seseorang dapat melakukan analisis ilmiah untuk memperkirakan tindakan-tindakan yang perlu dilakukan atau membuat suatu keputusan penting. Algoritma ECLAT (Equivalence Class Transformation) merupakan algoritma sederhana untuk menemukan item-set yang paling sering muncul dengan melakukan pencarian secara depth-first search pada basis data. Metode ECLAT mencari itemset mulai dari yang paling sering muncul hingga yang paling jarang muncul tanpa memperhatikan urutan. Depth-First Search (DFS) adalah algoritma untuk mencari struktur data yang dimulai dari simpul akar dan mengeksplorasi ke setiap cabang sejauh mungkin sampai mengalami backtracking. Contoh penggunaan algoritma ECLAT ialah untuk menentukan pola keterkaitan antara subjek buku dan program studi mahasiswa, serta menentukan pola pinjaman berdasarkan buku yang sering dipinjam secara bersamaan di Perpustakaan Universitas Syiah Kuala. Pada penelitian tersebut ditemukan hasil analisis yang menunjukkan bahwa mahasiswa memiliki kebiasaan meminjam buku sesuai dengan program studinya. Sedangkan hasil pola antar buku memperlihatkan buku yang paling sering dipinjam beberapa tahun terakhir adalah buku Dasar-dasar evaluasi pendidikan dan Pengantar evaluasi pendidikan.
Association Rule Mining adalah prosedur yang bertujuan untuk menemukan pola umum, korelasi, asosiasi atau struktur data-set yang diperoleh dari berbagai jenis basis data seperti basis data relatif, basis data transaksi, dan berbagai jenis basis data lain yang diperoleh dari tempat penyimpanan data. Association Rule Mining pada tingkat dasar menerapkan konsep dasar Machine Learning untuk menganalisis pola suatu data atau kejadian pada basis data. Aktivitas tersebut dilakukan dengan mengidentifikasi aturan umum if-then, selanjutnya Association Rule Mining lebih sering disebut dengan Association Rule saja. Market Based Analysis adalah salah satu teknik utama yang digunakan untuk mengetahui hubungan antar barang. Hal tersebut memungkinkan pengecer mengidentifikasi hubungan antara barang yang sering dibeli secara bersamaan. Association Rule sangat berguna untuk menganalisis dataset yang dikumpulkan menggunakan scanner bar-code di supermarket. Basis data tersebut berisi catatan transaksi yang mencantumkan semua barang yang dibeli oleh pelanggan pada satu periode pembelian. Dengan begitu manajer bisa tahu kelompok barang yang konsisten dibeli secara bersama-sama dan menggunakan data tersebut untuk mengatur layout toko, cross-selling dan membuat promosi.
Algoritma ECLAT digunakan untuk melakukan penambangan itemset untuk menemukan pola umum suatu data. ECLAT merupakan algoritma umum untuk melakukan penambangan itemset. Metode Data Mining tersebut awalnya dikembangkan untuk menganalisis market basket Analysis. Algoritma ini menggunakan basis data vertikal dan tidak dapat menggunakan basis data horizontal. Jika ada basis data horizontal, maka perlu di konversi ke basis data vertikal terlebih dahulu. algoritma ECLAT juga digunakan pada bidang jaringan komputer atau Internet. ECLAT sangat efektif digunakan untuk mencari pola pembelian barang pada suatu toko Online. Pasar Online menyediakan berbagai macam produk yang dibutuhkan oleh pembeli, namun pembeli sering merasa bingung karena banyaknya barang yang dijual melalui toko Online. Dengan ECLAT penjual dapat menganalisis barang yang paling sering dibeli oleh pelanggan dan mengatur barang-barang yang sebaiknya ditempatkan di bagian depan atau halaman awal situs toko Online.
Beberapa penelitian terbaru memiliki fokus penelitian untuk menentukan kelompok barang (yang disebut dengan itemset) yang sering muncul secara bersama-sama dalam satu transaksi. Sebuah organisasi ritel memiliki ribuan produk dan layanan. Jumlah kemungkinan kombinasi produk dan layanan ini berpotensi besar untuk menghasilkan laba. Dengan mengetahui jenis barang yang memiliki potensi besar dibeli maka penjual dapat meningkatkan laba dengan mengoptimalkan penjualan barang-barang tersebut. Frequent Itemset Mining adalah algoritma yang digunakan untuk mencari frequent-itemset. Algoritma Frequent Itemset Mining dapat dikelompokkan menjadi tiga kelompok, yaitu : Frequent Itemset (FI), Frequent Closed Itemset (FCI) dan Maximal Frequent Itemset (MFI). Perangkat lunak yang dapat digunakan untuk melakukan penambangan itemset antara lain: Matlab, Rstudio, Weka, Spmf dan Knime.
Algoritma ECLAT merupakan algoritma sederhana untuk menemukan itemset umum dengan melakukan pencarian secara depth-first search pada basis data. ECLAT merupakan percabangan Association Rule pada Data Mining untuk melakukan Market Based Analisis. Proses melakukan analisis dengan algoritma ECLAT lebih cepat selesai jika dilakukan dengan alat bantu perangkat lunak komputer seperti Matlab atau Weka. Perangkat lunak untuk melakukan analisis ECLAT secara umum dapat diperoleh dengan membeli lisensi dari produsen perangkat lunak tersebut atau menyalin berkas instalasi perangkat lunak yang bersifat open source dari situs penyedia perangkat lunak tersebut. Perangkat lunak open source yang ada di Internet secara umum dapat digunakan untuk melakukan analisis ECLAT dengan baik tanpa harus membeli lisensi penggunaan perangkat lunak. Rstudio dan Weka adalah perangkat lunak open source yang paling populer digunakan oleh berbagai ilmuwan yang berasal dari berbagai penjuru dunia.