algoritma paralel fp-growth untuk penggalian kaidah asosiasi pada jaringan komputer

Algoritma paralel untuk penggalian kaidah asosiasi pada dataset yang besar sangat dimungkinkan dengan tujuan utama untuk mengurangi waktu eksekusi. Semakin besarnya dataset, rata-rata jumlah item dalam sebuah transaksi dan rata-rata jumlah panjang large itemset yang digunakan akan menambah waktu eksekusi dalam penggalian kaidah asosisasi. Oleh karena itu, berbagai algoritma paralel banyak dikembangkan dengan seiringnya waktu, salah satunya adalah algoritma paralel FP-Growth secara trivial paralellization. Pada penelitian ini, algoritma paralel yang dibentuk akan diimplementasikan terhadap salah satu algoritma penggalian kaidah asosiasi yaitu algoritma FP-Growth. FP-Growth dipilihkarena memiliki banyak keuntungan dengan struktur data FP-Tree sebagai bentuk kompresi dataset dan tidak ada waktu yang terbuang untuk perulangan proses pengamatan dataset dibandingkan algoritma sebelumnnya seperti Apriori. Uji coba dilakukan di lingkungan komputer paralel berbasis jaringan komputer dengan menggunakan Pustaka Massage Passing Interface dan hasilnya membuktikan bahwa algoritma paralel FP-Growth menunjukkan performa yang lebih baik daripada algoritma FP-Growth pada komputer tunggal.