60
tidak memiliki ketergantungan. Nilai yang jauh dari 1
mengindikasikan bahwa antecedent
menyediakan
informasi tentang consequent.
Rumus untuk
menghitung lift:
Lift(A
?B)
= Lift(B
?A)
=
=
=
= ( Support(A
?B)
/ (Support(A) × Support(B)) ) × 100%
= ( Support(B
?A)
/ (Support(B) × Support(A)) ) × 100%
4.
Conviction
Conviction
adalah nilai yang mengukur tingkat
implikasi dari suatu aturan. Conviction
sangat
memperhatikan arah dari suatu association rule.
Conviction mengindikasikan bahwa conviction(A
?B)
? conviction(B
?A)
.
Rumus untuk menghitung
conviction:
Conviction(A
?B)
=
=
= ( (Support(A) × Support(~B)) / Support(A
?~B) ) × 100%
5.
Leverage
Leverage
adalah nilai yang mengukur banyaknya item
antecedent dan consequence yang dijual secara
bersamaan dalam suatu data set
yang lebih
dari yang
diharapkan. Nilai 0 menunjukkan antecedent
dan
consequent independent. Leverage memiliki jangkauan
nilai dari -0,25 sampai dengan 0,25. Rumus untuk
menghitung leverage:
 |