Analisis dengan Minimum Support 0.1, Minimum Confident 0.1 dan Minimal Items 2.

ISBN: 978-602-71803-1-4 Yogyakarta, 16 Desember 2015 295 20 {Bantul,RumahRusak} = {GelombangPasang} 0.1666667 1.0000000 1.7500000 21 {GelombangPasang,RumahRusak} = {Bantul} 0.1666667 0.4117647 2.4705882 22 {GelombangPasang,Pagi} = {RumahRusak} 0.1428571 0.8571429 1.0588235 23 {Pagi,RumahRusak} = {GelombangPasang} 0.1428571 0.7500000 1.3125000 24 {GelombangPasang,RumahRusak} = {Pagi} 0.1428571 0.3529412 1.6470588 25 {GelombangPasang,Malam} = {RumahRusak} 0.1428571 0.6666667 0.8235294 26 {Malam,RumahRusak} = {GelombangPasang} 0.1428571 0.6666667 1.1666667 27 {GelombangPasang,RumahRusak} = {Malam} 0.1428571 0.3529412 1.2352941 Gambar 4.Output kombinasi dua itemsetatribut data abrasi laut. Output di atas merupakan kombinasi dua itemset yang merupakan hasil yang memenuhi syarat support 0.1 dari semua kombinasi semua jenis itemset. Berikut uraian perhitungan point 1, 2, dan 3 sehingga di dapat hasil seperti di atas: Support Bantul ∩ GelombangPasang = = = 0,1666667 Support Bantul ∩ RumahRusak = = =0,1666667 Support Sore ∩ RumahRusak = = = 0,1428571 Confidence PBantul | GelombangPasang = = = 1 Confidence PBantul | RumahRusak = = = 1 Confidence PSore | RumahRusak = = = 0.8571429 Dari perhitungan di atas diketahui bahwa meskipun nilai support besarnya sama namun nilai confident tidak selalu sama. Hal ini terjadi karena nilai support menunjukan probabilitas muncul atribut A dan B secara bersama-sama dari seluruh kejadian sedangkan nilai confident menunjukan kepastian atau kuatnya hubungan antar item dalam sebuah apriori. d. Pola Kombinasi Tiga Itemset Atribut Pada output ini masih menggunakan minimum support = 0.1 dengan tiga kombinasi itemsets maka yang ditampilkan nilai minimum support yang sama dengan atau lebih dari 0.1, nilai yang Prosiding Seminar Nasional seri ke-5 Menuju Masyarakat Madani dan Lestari 296 kurang dari 0.1 secara otomatis dieliminasi oleh sistem. Berikut hasil output pola kombinasi tiga itemset itemset : lhs rhs support confidence lift 1 {Bantul,GelombangPasang} = {RumahRusak} 0.1666667 1.0000000 1.2352941 2 {Bantul,RumahRusak} = {GelombangPasang} 0.1666667 1.0000000 1.7500000 3 {GelombangPasang,RumahRusak} = {Bantul} 0.1666667 0.4117647 2.4705882 4 {GelombangPasang,Pagi} = {RumahRusak} 0.1428571 0.8571429 1.0588235 5 {Pagi,RumahRusak} = {GelombangPasang} 0.1428571 0.7500000 1.3125000 6 {GelombangPasang,RumahRusak} = {Pagi} 0.1428571 0.3529412 1.6470588 7 {GelombangPasang,Malam} = {RumahRusak} 0.1428571 0.6666667 0.8235294 8 {Malam,RumahRusak} = {GelombangPasang} 0.1428571 0.6666667 1.1666667 9 {GelombangPasang,RumahRusak} = {Malam} 0.1428571 0.3529412 1.2352941 Output di atas menjelaskan bahwa jika terjadi abrasi di Bantul dan gelombang pasang maka rumah rusak dengan nilai support sebesar 0.1666667 dan nilai confident sebesar 1. Jika terjadi abrasi di Bantul dan rumah rusak maka gelombang pasang dengan nilai support sebesar 0.1666667 dan nilai confident sebesar 1, dan sebagainya.

5. Analisis dengan Minimum Support 0.4, Minimum Confident 0.4 dan MinimalItems 2.

Pola kombinasi dua itemset menunjukan hubungan dua atribut, misal jika terjadi A maka terjadi di B.Pembentukan pola frekuensi dua itemsets, dibentuk dari items-items jenis yang memenuhi support minimal yaitu dengan cara mengkombinasi semua item kedalam pola dua kombinasi. Pada syntax telah ditentukan bahwa minimum support = 0.4 maka yang ditampilkan nilai minimum support yang sama dengan atau lebih dari 0.4, nilai yang kurang dari 0.4 secara otomatis dieliminasi oleh sistem. Berikut hasil output pola kombinasi dua itemset : lhs rhs support confidence lift 1 {GelombangPasang} = {RumahRusak} 0.4047619 0.7083333 0.875 2 {RumahRusak} = {GelombangPasang} 0.4047619 0.5000000 0.875 Output di atas merupakan kombinasi dua itemset yang merupakan hasil yang memenuhi syarat minimal support 0.4 dari semua kombinasi semua jenis itemset. Berikut uraian perhitungan point 1, 2, dan 3 sehingga di dapat hasil seperti di atas: Support GelombangPasang ∩ RumahRusak = = = 0.4047619 Support RumahRusak ∩ GelombangPasang = = = 0.4047619 Confidence PGelombangPasang | RumahRusak = = = 0.7083333 Confidence PRumahRusak | GelombangPasang = = = 0.5 ISBN: 978-602-71803-1-4 Yogyakarta, 16 Desember 2015 297 Dari output di atas maka di dapat hasil akhir pola hubungan assosiatif dengan nilai support tertinggi yaitu jika terjadi abrasi dengan kondisi gelombang pasang maka rumah rusak dengan nilai support sebesar 0.4047619 dan nilai confident sebesar 0.7083333. Jika terjadi abrasi karena rumah rusak maka gelombang pasang dengan nilai support sebesar 0.4047619 dan nilai confident sebesar 0.5. Berikut tabel Final Association Rule: Tabel 3. Tabel Final Association Rule No Aturan Supp Conf Support × Confidence 1 Jika kejadian abrasi “gelombang pasanag” maka “rumah rusak” 40 70 28 2 Jika kejadian abrasi “rumah rusak” maka “gelombang pasang” 40 50 20 KESIMPULAN Dari pembahasan di atas dapat diketahui bahwa: 3. Metode Association Rule dengan algoritma apriori dapat diaplikasikan dalam data kebencanaan. 4. Pola hubungan assosiatif yang terjadi dari data abrasi di Indonesia tahun2011hingga tahun 2014 dengan nilai support tertinggi yaitu: a. Jika terjadi abrasi dengan kondisi gelombang pasang maka mengakibatkan rumah rusak dengan nilai support sebesar 0.4047619 dan nilai confident sebesar 0.7083333. b. Jika terjadi abrasidengan rumah rusak maka gelombang pasang dengan nilai support sebesar 0.4047619 dan nilai confident sebesar 0.5. 5. Dengan mengetahui pola bencana abrasi laut, diharapkan mitigasi bencana secara dini dapat dilakukan, sehingga dapat meminimalisir korban jiwa. UCAPAN TERIMAKASIH Terimakasih kepada Allah Subhanahu Wa Ta’ala dan Rasulullah SAW yang selalu memberikan rahmat, berkah, kesehatan, dan petunjuk bagi hamba-Nya. Kepada kedua orang tua dan keluarga yang telah memberikan doa dan dukungannya. Bapak Prof. Akhmad Fauzy, M.Si yang telah sabar membimbing penulis selama penyusunan paper ini.Teman-teman Jurusan Statistika UII angkatan 2012yang sudah banyak memberikan semangat dan bantuan dalam memulai dan mengakhiri paper ini.Semua pihak yang tidak dapat penyusun sebutkan satu per satu, terimakasih.