Implementasi Algoritma FP-Growth pada Metode Association Rules dalam Mencari Pola Kejahatan C3 di Kota Bandung

MALAK ABDILLAH SOLIHIN

Informasi Umum

Kode

17.04.3164

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Mining

Dilihat

48 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Kejahatan C3 (curat, curas dan curanmor) merupakan fenomena yang sering terjadi. Di Bandung, tingkat kejahatan C3 sangat tinggi dibanding kota-kota lain di Jawa Barat. Oleh Karena itu, dilakukan penelitian untuk mengetahui pola kejadian kejahatan C3 di Kota Bandung. Untuk menyelesaikan permasalahan ini, digunakan metode Association Rules, Karena metode ini dapat mengambil intisari dari setiap data kejahatan C3 yang langsung diolah untuk menemukan suatu pola atau rules yang terjadi pada kejadian kejahatan tersebut.. Algoritma yang digunakan pada metode ini adalah algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth). Algoritma ini merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Keunggulannya yaitu efisiensi waktu dalam pencarian frequent itemset, karena algoritma ini menggunakan konsep tree dalam pencarian itemsetnya Dengan menggunakan metode Association Rules dan menetapkan nilai minimum support menjadi 1% serta nilai minimum confidence 50%, rules yang terbentuk sebanyak 32 rules, dan dapat digunakan oleh pihak kepolisian dari masing-masing Polsek yang ada di kota Bandung. Parameter dalam penelitian ini adalah nilai confidence dan nilai support. Rules dengan nilai Confidence tertinggi membuktikan bahwa rules tersebut dapat digunakan oleh pihak kepolisian. Kata Kunci : Association Rules, FP-Growth, Support, Confidence, Rules, C3