Membangun Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengetahui Hubungan Kriminalitas Dengan Faktor Demografi Sebagai Pertimbangan Membuat Aturan Kependudukan ~ Riset

Sabtu, 12 Maret 2016

Membangun Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengetahui Hubungan Kriminalitas Dengan Faktor Demografi Sebagai Pertimbangan Membuat Aturan Kependudukan

Maret 12, 2016 Apriori, aturan asosiasi, demografi, feri sulianta, kependudukan, kriminalitas, menambang data No comments

MEMBANGUN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI HUBUNGAN KRIMINALITAS DENGAN FAKTOR DEMOGRAFI SEBAGAI PERTIMBANGAN MEMBUAT ATURAN KEPENDUDUKAN

Pendekatan penambangan data digunakan sebagai teknik untuk mendapatkan informasi-informasi penting yang dapat dijadikan bahan penunjang dalam suatu pengambilan keputusan. Pada penelitian ini, metode asosiasi diimplementasikan untuk mendapatkan hubungan sebab akibat yang ada pada data kependudukan, terutama untuk mendapatkan pola hubungan kejadian kriminalitas dengan karakteristik penduduk. Dalam kasus ini, didapati data-data dengan nilai yang tidak valid dan kendala ketidaklengkapan data, yang harus ditangani dengan seksama sehingga layak untuk dibangunkan aturan asosiasi. Algoritma apriori diterapkan pada metode ini, karena algoritma ini terbukti mampu menghasilkan aturan dengan tingkat akurasi tinggi dalam membangun pola keterhubungan antar atribut. Aturan asosiasi akan dijadikan dasar dalam membuat kebijakan sehubungan masalah kependudukan.

Kata kunci :

apriori, aturan asosiasi, menambang data, demografi, kriminalitas, kependudukan

Abstract:

Data mining approach is used as a technique to obtain important information that can be used as supporting material in a decision . in this study, the association method is implemented to obtain relationship existing on population data , especially to get the relationship patterns of crime events related to characteristics of the population. In this case , invalid data and missing values must be handled carefully before building association rules. Apriori algorithm is applied to this method, since the algorithm is proven to generate rules with high degree of accuracy in establishing the pattern of connectivity between attributes . Association rules will be used as a basis for making policy related to the population problem .

Keywords :

apriori, association rule, data mining, , demographics, crime, populations

Seminar Nasional Telekomunikasi dan Informatika (SELISIK 2016) Bandung, 28 Mei 2016.ISSN : 2503-2844

To Access complete document clik here

0 comments:

Posting Komentar

About

Dr. Feri Sulianta , S.T., M.T.,MOS, MTA, CPC, CNNLP mengawali karirnya pada tahun 2001 sebagai Chief Information Officer, saat ini ia mengajar sebagai dosen di beberapa perguruan tinggi. Berbagai aktivitas lain yang dilakukannya: menggeluti peran sebagai motivator, life coaching, memberikan pelatihan dan seminar, aktif dalam beberapa komunitas profesi. Kegemarannya menulis membuatnya didapuk oleh MURI pada tahun 2016 sebagai penulis buku Teknologi Informasi Terbanyak dan pada akhir tahun 2018 LEPRID memberikan apresiasi sebagai Penulis dengan Kategori Buku Terbanyak yakni 19 kategori untuk 88 buku. Sampai saat ini Feri Sulianta sudah memublikasikan lebih dari 103 judul buku.