ANALISA POLA KEJAHATAN PENCURIAN MOTOR (STUDI KASUS POLRESTABES PALEMBANG) DENGAN METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA FP�GROWTH

Moch Reza Pahlevi, Moch Reza Pahlevi and Iin Seprina, Iin (2022) ANALISA POLA KEJAHATAN PENCURIAN MOTOR (STUDI KASUS POLRESTABES PALEMBANG) DENGAN METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA FP�GROWTH. ANALISA POLA KEJAHATAN PENCURIAN MOTOR (STUDI KASUS POLRESTABES PALEMBANG) DENGAN METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA FP�GROWTH.

[img]
Preview
Text
document (9).pdf

Download (427kB) | Preview
Official URL: https://www.binadarma.ac.id

Abstract

Kejahatan pencurian motor termasuk tindak kriminal yang paling sering terjadi di indonesia. Pertumbuhan kendaraan bermotor khususnya sepeda motor cukup signifikan pada tiap tahunnya diiringi dengan semakin meningkatnya tindak pencurian sepeda motor pada tiap tahunnya. Oleh karena itu, diperlukan sebuah cara dalam menganalisa pola kasus pencurian motor. Data mining merupakan tahapan pengolahan data dari database yang tujuannya berfokus pada analisis data dan pencarian informasi berupa pola-pola tersembunyi. Penerapan data mining menggunakan algoritma fp-growth yang bersamaan dengan fp-tree untuk mencari item yang sering muncul (frequent itemset) pada kumpulan data pencurian motor di polrestabes Palembang. Fp-growth adalah salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul dalam sekumpulan data. Sedangkan Teknik association rules digunakan untuk mengetahui pola keterhubungan kejahatan pencurian motor. Teknik association rules adalah suatu teknik data mining yang tujuannya untuk mencari sekumpulan atau hubungan antar item yang sering muncul bersamaan.

Item Type: Article
Subjects: H Social Sciences > H Social Sciences (General)
Divisions: Faculty of Law, Arts and Social Sciences > School of Social Sciences
Depositing User: Mr Edi Surya Negara
Date Deposited: 19 Jun 2022 09:57
Last Modified: 19 Jun 2022 09:57
URI: http://eprints.binadarma.ac.id/id/eprint/12185

Actions (login required)

View Item View Item