Jawaban:

Algoritma hash based yang digunakan dalam data mining adalah Apriori Algorithm. Langkah-langkah untuk mengaplikasikan algoritma ini pada data tabel transaksi penjualan adalah sebagai berikut:

Mengonversi data tabel ke dalam bentuk setiap transaksi berupa himpunan produk yang dibeli.

Transaksi Produk

T1 {Cabe merah, jeruk}

T2 {Asparagus, Jagung}

... ...

T10 {Alpukat, Tomat}

Membuat frequent itemset kandidat dari itemset dengan 1 produk.

Frequent Itemset Kandidat 1 Support Count

Cabe merah 1

Jeruk 1

Asparagus 1

Jagung 1

... ...

Alpukat 1

Tomat 1

Membuat frequent itemset dengan 2 produk dengan cara melakukan join antara frequent itemset kandidat 1 dengan dirinya sendiri dan memeriksa apakah itemset baru tersebut termasuk dalam setiap transaksi.

Frequent Itemset Kandidat 2 Support Count

{Cabe merah, Jeruk} 1

{Asparagus, Jagung} 1

... ...

{Alpukat, Tomat} 1

Membuat frequent itemset dengan 3 produk dengan cara melakukan join antara frequent itemset kandidat 2 dengan dirinya sendiri dan memeriksa apakah itemset baru tersebut termasuk dalam setiap transaksi.

Frequent Itemset Kandidat 3 Support Count

... ...

Menerapkan prinsip downward closure untuk mengeliminasi frequent itemset yang tidak memenuhi support count minimum yang ditetapkan.

Frequent Itemset Support Count

{Cabe merah} 1

{Jeruk} 1

{Asparagus} 1

{Jagung} 1

{Alpukat} 1

{Tomat} 1

{Cabe merah, Jeruk} 1

{Asparagus, Jagung} 1

Dari hasil tersebut, diperoleh frequent itemset yang terdiri dari satu produk dan frequent itemset yang terdiri dari dua produk dengan support count >= 2. Dapat disimpulkan bahwa produk-produk yang sering dibeli oleh pelanggan adalah Cabe merah, Jeruk, Asparagus, Jagung, Alpukat, dan Tomat. Sedangkan produk-produk yang sering dibeli secara bersamaan adalah Cabe merah dan Jeruk, serta Asparagus dan Jagung.