ABSTRAKSI: Kemajuan teknologi saat ini dapat memungkinkan suatu perusahaan atau organisasi untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dengan mudah dan cepat. Kemudahan dalam mengumpulkan data ini membuat volume data semakin besar dan terus bertambah. Kebutuhan untuk mengesktraksi informasi dari data tersebut terjawab dengan adanya teknologi data mining. Teknologi data mining merupakan suatu teknologi untuk menambang atau mengekstraksi pengetahuan menggunakan kumpulan data yang sangat besar. Salah satu pendekatan alternatif dalam data mining untuk mencari perbandingan dari beberapa grup perbandingan disebut contrast set mining.
Contrast set mining memanfaatkan contrast set dalam mendeteksi antar kelompok data yang berbeda. Contrast set merupakan keterhubungan antara pasangan atribut dan nilai pada suatu data set. Contrast set mining dapat dilakukan menggunakan subgroup discovery. Salah satu algoritma dari subgroup discovery adalah CN2-SD.
Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh rule-rule yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data dan diperoleh juga tingkat akurasi dari rule tersebut.Kata Kunci : data mining, contrast set mining, subgroup discovery,CN2-SD,ruleABSTRACT: Current technological advances can allow a company or organization to collect data from various sources easily and quickly. Ease in collecting these data make large volumes of data growing. The need for information from the data extracted was answered by data mining technology. Data mining technology is technology to mine or extract knowledge for very large data sets. An alternative approach in data mining is to look comparisons of multiple groups are called contrast set mining.
Contrast set mining in detecting the use of contrast sets between different data groups. Contrasting sets by finding the similarities between pairs of attributes and values in a data set. Contrast set mining can be done using subgroup discovery. One of the subrgroup discovery algorithm CN2-SD
Based on test result, obtained by rules which can be used to classify the data and also the level of accuracy obtained from rule.Keyword: data mining, contrast set mining, subgroup discovery,cn2-sd,rule