PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN POLA GOLONGAN PENYANDANG MASALAH KESEJAHTERAAN SOSIAL - Darmawan, Irwan Adji; Randy, Muhammad Fakhri; Yunianto, Imam; Mutoffar, Muhamad Malik; Salis, M Tio Putra (STMIK Widya Cipta Dharma, 2022)
Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) menjadi satu dari sekian masalah yang terdapat di daerah perkotaan, sebab dapat mengganggu pembangunan kota, ketertiban umum, keamanan dan stabilitas. Sejauh ini langkah yang dilakukan sementara masih terfokus dengan cara penanganan PMKS, masih belum mengarah untuk mencegah. Menentukan pola golongan PMKS merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan. Algoritma Apriori memiliki fungsi untuk membantu menemukan pola yang terdapat pada data (frequent pattern mining) untuk menentukan frequent itemset yang menggunakan metode Association Rule dalam data mining. Dalam penghitungan secara manual yang dilakukan maka didapat pola kombinasi antara lain 3 rules yang memiliki nilai minimum support 15% dengan confidence tertinggi 100% menggunakan Algoritma Apriori. Dalam menguji Algoritma Apriori digunakan aplikasi RapidMiner. RapidMiner merupakan satu dari beberapa software pengolah data mining, misalnya menganalisis teks, mengekstrak pola data set kemudian dikombinasikan menggunakan metode statistik, database, dan kecerdasan buatan agar didapat informasi yang tinggi berasal dari olahan data. Hasil yang didapat dari pengujian perbandingan pola antar golongan PMKS. Dari pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner dan penghitungan secara manual Algoritma Apriori, maka disimpulkan dengan kriteria pengujian, bahwa pola (rules) golongan dengan nilai confidence (c) penghitungan manual Algoritma Apriori dapat dibilang tidak mendekati hasil pengujian aplikasi RapidMiner, maka dapat dikatakan tingkat keakuratan pengujian rencah, hanya 37,5%.