ANALISIS POLA PENENTUAN LOKASI PEMBANGUNAN PROPERTI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI - Kurniawan, Alwi; Apdillah, Dicky (JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH, 2025)
Abstract: This study implements the Apriori algorithm to analyze patterns in property development location selection based on six key attributes: location, soil type, property type, land area, distance to city center, and surrounding facilities. Using a dataset of 100 property records with minimum support of 10%, confidence of 60%, and lift greater than 1.2, the analysis successfully identified significant association rules between land characteristics and suitable property types. The research developed a web-based recommendation system integrating Python for data mining analysis and PHP-mysql for the user interface. Validation results demonstrate that rules such as "large land area and moderate distance to city center → apartment" achieved support of 13%, confidence of 61.9%, and lift of 1.82, proving the system's effectiveness. Manual validation confirmed consistency between theoretical calculations and system outputs, with processing time under 5 seconds for 100 records. The system successfully filtered invalid rules, such as those with support below 10% or lift less than 1.2, demonstrating robust rule generation mechanisms. This system serves as a practical decision support tool for property developers in determining optimal property types based on specific location characteristics and environmental conditions. Keyword: apriori algorithm; property development; association rules; data mining; decision support system Abstrak: Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Apriori untuk menganalisis pola penentuan lokasi pembangunan properti berdasarkan enam atribut kunci yaitu lokasi, jenis tanah, jenis properti, luas tanah, jarak ke pusat kota, dan fasilitas sekitar. Menggunakan dataset 100 data properti dengan parameter minimum support 10%, confidence 60%, dan lift lebih besar dari 1,2, analisis berhasil mengidentifikasi aturan asosiasi signifikan antara karakteristik lahan dengan jenis properti yang sesuai. Penelitian menghasilkan sistem rekomendasi berbasis web yang mengintegrasikan Python untuk analisis data mining dan PHP-mysql untuk antarmuka pengguna. Hasil validasi menunjukkan aturan seperti "luas tanah besar dan jarak ke pusat kota sedang → apartemen" mencapai support 13%, confidence 61,9%, dan lift 1,82, membuktikan efektivitas sistem. Validasi manual mengonfirmasi konsistensi antara perhitungan teoretis dengan output sistem, dengan waktu pemrosesan di bawah 5 detik untuk 100 data. Sistem berhasil menyaring aturan tidak valid seperti yang memiliki support di bawah 10% atau lift kurang dari 1,2, menunjukkan mekanisme pembangkitan aturan yang robust. Sistem ini dapat menjadi alat bantu pengambilan keputusan praktis bagi pengembang properti dalam menentukan jenis properti optimal berdasarkan karakteristik lokasi dan kondisi lingkungan tertentu. Kata kunci: algoritma apriori; pembangunan properti; aturan asosiasi; data mining; sistem pendukung keputusan.