Implementasi Data Mining Dalam Data Bencana Tanah Longsor Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma Fp-Growth
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v17i1.1601Keywords:
longsor, jawa barat, data mining, asosiasi, fp-growthAbstract
Jawa Barat merupakan salah satu zona rawan longsor di Indonesia. Pengurangan resiko bencana diantaranya adalah peringatan dini dengan langkah awal menganalisis data yang ada. Salah satu cara menganalisis data ini yaitu dengan teknik data mining. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pola hubungan aturan assosiatif antara suatu kombinasi data dan membentuk pola kombinasi datasets dengan menggunakan algoritma Fp-growth dalam data bencana tanah longsor yang di dapat dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana dan Badan Penanggulangan Bencana Daerah Provinsi Jawa Barat periode data dari 2011 sampai dengan 2016. Hasil penelitian ini mendapatkan nilai confidence tertinggi sebesar 1 dengan premises malam, jalan rusak dan conclusion hujan deras dan premises tanah labil, korban jiwa, sore dengan conclusion hujan deras yang berarti keterkaitan satu kondisi dengan kondisi lain sebesar 100%. Untuk nilai support tertinggi dalam pola asosiatif didapatkan sebesar 0,629 dengan confidence 0,901 dengan premises rumah rusak dan conclusion hujan deras yang berarti 90% keterkaitan dengan kejadian 63% kemunculan.References
www.jabarprov.go.id, “Koramil Giriwangin Bantu Bersihkan Longsoran,†2016. [Online]. Available: http://www.jabarprov.go.id/index.php/news/20215/2016/11/29/Koramil-Giriwangin-Bantu-Bersihkan-Longsoran. [Accessed: 25-Jul-2017].
Pusat Vulkanologi Mitigasi Bencana Geologi, “Dikepung Bencana Alam,†2016. .
A. Siswandi, “Tanah Longsor dan Banjir Paling Sering Terjadi di Jawa Barat,†www.tempo.com, 2016. [Online]. Available: http://www.tempo.co/read/news/2016/11/10/058819325/tanah-longsor-dan-banjir-paling-sering-terjadi-di-jawa-barat. [Accessed: 24-Jul-2017].
D. Setianingsih and R. F. Hakim, “Penerapan Data Mining dalam Analisis Kejadian Tanah longsor di Indonesia dengan Menggunakan Association Rule Algoritma Apriori,†Univ. Islam Indones., pp. 731–741, 2015.
R. N. Arifin, “Implementasi Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) Menentukan Asosiasi Antar Produk (Study Kasus NadiaMart ),†Univ. Dian Nuswantoro, p. 8, 2015.
J. Han and J. Pei, “Mining Frequent Patterns by Pattern-Growth: Methodology and Implications,†SIGKDD Explor., vol. 2, no. 2, p. 14, 2000.
J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques 2nd Edition, Second Edi. San Francisco: Elsevier, 2006.
F. Rofiah, “Metode Penelitian Eksperimen,†Eureka Pendidikan, 2015. [Online]. Available: http://www.eurekapendidikan.com/2015/11/metode-penelitian- eksperimen.html. [Accessed: 14-Jul-2017].
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2017 Castaka Agus Sugianto, Melani Nur Astita

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
License Terms
All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:
1. Attribution
Readers and users are free to:
-
Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.
-
Adapt – Remix, transform, and build upon the material.
As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.
2. Non-Commercial Use
-
The material cannot be used for commercial purposes.
-
Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.
3. Rights of Authors
-
Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.
-
Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.
4. No Additional Restrictions
-
The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.
5. Disclaimer
-
The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.
-
The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.
For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/