Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Pada Simulasi Prediksi Hujan Wilayah Sibolga - Marpaung, Paisal Hamid; Sahara, Nur; Rambe, Aslamiyah; Suryani, Fatma (Amirul Bangun Bangsa Publishing, 2024)
Pada penelitian ini,akan melakukan penelitian dengan membuat sistem yang menerapkan metode association rule mining sebagai alat bantu prakiraan cuaca. Unsur-unsur yang terdapat di dalam data yaitu suhu, rata kelembapan,rata kecepatan angin,arah angin dan curah hujan masing-masing dianggap sebuah item.Pendekatan yang dilakukan adalah mencari kesamaan-kesamaan antar item pada tiap transaksi. Aturan asosiatif dijadikan sebagai acuan dalam prakriaan cuaca pada penelitian ini. Pada penelitian ini, akan melakukan penelitian dengan membuat sistem yang menerapkan metode association rule mining sebagai alat bantu prakiraan cuaca. Penelitian ini melalui 3 tahapan utama: 1. melakukan analisa pola frekuensi tinggi menggunakan algortima apriori 2. pembentukan aturan asosiasi (association rule) 3. uji kekuatan rule yang terbentuk dengan menghitung lift ratio pada masing-masing rule. Hasil Pengaruh Minimum Support dan Minimum Confidencei yaitu 10%, sedangkan frequent itemset paling sedikit dibangkitkan oleh minimum support sebesar 50%.Hasil Pengaruh Minimum Support Minimum dan Confidence terhadap Rule dihasilkan oleh minimum support 10% dan minimum confidence 50% yaitu sebanyak 9 rule Hasil akurasi tertinggi diperoleh sebesar 76.78% dengan minimum support 10% dan minimum confidence 50%. Sedangkan pada minimum support 50%, dan yang bernilai akurasi 0 lainnya tidak dapat dihitung besarnya akurasi karena tidak ada rule yang terbentuk.Hasil Lift Ratio terhadap Hasil Rule.