PENERAPAN DATA MINING ALGORITMA ASSOCIATION RULE METODE FP-GROWTH UNTUK MENGANALISA TINGKAT KEKERASAN DALAM RUMAH TANGGA (STUDI KASUS DI POLDA SUMATERA BARAT)

Hafiz, M (2018) PENERAPAN DATA MINING ALGORITMA ASSOCIATION RULE METODE FP-GROWTH UNTUK MENGANALISA TINGKAT KEKERASAN DALAM RUMAH TANGGA (STUDI KASUS DI POLDA SUMATERA BARAT). Majalah Ilmiah, 25 (1). pp. 99-106. ISSN 2502-8774

Preview

Text m.hafiz_PENERAPAN DATA MINING ALGORITMA ASSOCIATION.pdf Download (591kB) | Preview

Abstract

Pada saat sekarang ini terus berkembang jumlah kasus Kekerasan Dalam Rumah Tangga (KDRT) sehingga membuat para penyidik ingin mendapatkan strategi penyidikan yang lebih baik. Dengan adanya strategi penyidikan yang benar dan cepat akan dapat mengurangi biaya dan mendapat sasaran yang tepat. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk penentuan strategi tersebut adalah dengan menggunakan teknik data mining. Adapun teknik yang digunakan dalam hal ini adalah Algoritma FP-Growth. FP-Growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sekumpulan data. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Sedangkan di dalam algoritma FP-Growth tidak dilakukan generate candidate karena FP-Growth menggunakan konsep pembangunan tree dalam pencarian frequent itemset. Penelitian dilakukan dengan mengamati beberapa variabel kasus KDRT yang sering dilaporkan, Yaitu Terlapor, Jenis Pekerjaan, dan jenis kekerasan yang dilakukan. Hasil penelitian ini adalah berupa suatu perangkat lunak dengan mengimplementasikan algoritma FP-Growth yang menggunakan konsep pembangunan FP-Tree dalam mencari Frequent Itemset.

Actions (login required)

View Item