Implementasi Data Mining Dalam Data Bencana Tanah Longsor Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma Fp-Growth

Abstract

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.