Implementasi Association Rules dengan Algoritma
Apriori pada Dataset Kemiskinan
Winda Aprianti 1 , Khairul Anwar Hafizd 2 , M. Redhy Rizani 3
1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut
1 winda@politala.ac.id

## Abstrak
Usaha pengentasan  kemiskinan  terus dilakukan  di Kabupaten Tanah  Laut. Untuk  membantu  pemerintah  dalam  perumusan  kebijakan  pengentasan kemiskinan  maka  diperlukan  pengetahuan  mengenai  indikator  yang  berkaitan dengan  kemiskinan  dan  bagaimana  indikator-indikator  tersebut  saling mempengaruhi.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan Association  rules dengan  algoritma  Apriori  pada  dataset  kemiskinan  untuk  mencari  pola hubungan antar indikator. Dataset  yang terdiri dari 46 atribut merupakan data sekunder  BPS  Kabupaten  Tanah  Laut  dan  BPS  Provinsi  Kalimantan  Selatan tahun  2010-2014.  Hasil  penerapan association  rules dengan algoritma  apriori menggunakan minimum  support 30%  dan minimum  confidence 80% menghasilkan 4614 rules hubungan antar indikator.
Katakunci: Association Rules, Algoritma Apriori, Indikator Kemiskinan

## 1  Pendahuluan
Kemiskinan  masih  menjadi  permasalahan  yang  memerlukan  perhatian lebih  dari  pemerintah.   Kalimantan  Selatan  adalah  salah  satu  Provinsi  di Indonesia    yang    mengalami    permasalahan    dalam    penanggulangan kemiskinan.  Penurunan  persentase  kemiskinan  di  Kalimantan  Selatan  dari
J. Math. and Its Appl. E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 1829-605X Vol. 14, No. 2, Desember 2017, 145-155
tahun  2000  sampai  dengan  2013  adalah  sebesar  8.29%.  Persentase kemiskinan  di  Kabupaten  Tanah  Laut  sendiri  telah  menurun  5.71%  dari tahun 2000-2013 [1].
Sekarang  ini,  kemiskinan  tidak  lagi  dipandang  sebagai  permasalahan rendahnya  pendapatan  seseorang,  melainkan  disebabkan  oleh  beragamnya faktor  penyebab  kemiskinan  [2,  3,  4].  Faktor  pengangguran  dan  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  termasuk  yang  diteliti  terhadap kemiskinan pada penelitian Wijayanto (2010), Rusdati dan Sebayang (2013), tetapi memberikan hasil yang berbeda.
Hal  ini  menunjukkan bahwa permasalahan kemiskinan sangat kompleks dan  perbedaan  karakteristik  wilayah,  serta  teknik  yang  digunakan  juga berpengaruh  untuk  mengetahui  indikator  penyebab  kemiskinan  dan perumusan  kebijakan  untuk  pengentasan  kemiskinan.  Penelitian  tentang kemiskinan sebelumnya menggunakan data numerik, tetapi dalam penelitian ini  data  kemiskinan  ditransformasi  menjadi  data  kategorikal. Task data mining  yang  digunakan  untuk  mencari  pola  hubungan  antar  atribut  adalah Association  Rules dengan  Algoritma  Apriori.  Penggunaan  Algoritma Apriori  dinilai  efektif  untuk  menemukan  pola  hubungan  antara  beberapa atribut  dengan  tingkat  kecelakaan  lalu  lintas,  hubungan  lingkungan  fisik dengan terjadinya kebakaran hutan, serta pola pergerakan harga saham antar sektor dan antar perusahaan[5, 6, 7]. Berdasarkan penelitian terdahulu, maka pada  penelitian  ini Association  Rules dengan  Algoritma  Apriori diimplementasikan pada dataset kemiskinan.

## 2 Tinjauan Pustaka
Apriori pada dataset kebakaran hutan yang berisi data pada lingkungan fisik (tutupan  lahan,  sungai,  jalan  dan  pusat  kota),  sosial-ekonomi  (sumber pendapatan,  populasi, dan  jumlah sekolah), cuaca (hujan, angin kecepatan, dan temperatur layar), dan  lahan gambut. Hasil  penelitian  mengungkapkan

## 2.1  Penelitian Terkait
Sitanggang  (2013)  menerapkan association  rules dengan  Algoritma
Association  rules adalah  salah  satu task data  mining  deskriptif  yang bertujan untuk menemukan aturan asosiasif antara item-item data. Langkah utama  yang  perlu  dalam association  rules adalah  mengetahui  seberapa sering  kombinasi  item  muncul  dalam database ,  yang  disebut  sebagai frequent  patterns [8].  Pramudiono  dalam  [7]  menyatakan  bahwa  penting tidaknya  suatu  aturan  asosiatif  dapat  diketahui  dengan  dua  parameter, support yaitu  persentase  kombinasi  item  dalam database dan confidence yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiatif.
Support dan confidence dituliskan sebagai Persamaan 1 dan Persamaan 2 [8].
(1) (2)
Jika support  itemset dari itemset 𝐼 memenuhi minimum  support  threshold yang  sudah  ditentukan  maka 𝐼 adalah frequent 𝑘 -itemset .  Secara  umum frequent 𝑘 -itemset dilambangkan  dengan 𝐿𝑘 .  Berdasarkan  Persamaan  (2) diperoleh
(3)
324  aturan  asosiasi  multidimensi  yang  menunjukkan  hubungan  antara hotspot  kejadian  dan  faktor  lainnya.  Asosiasi  antara  hotspot  terjadinya dengan  objek  geografis  lainnya  ditemukan  untuk minimum  support 10% dan minimum confidence 80% [6]. Algoritma apriori  juga digunakan untuk menentukan pola  hubungan antara usia,  jenis kecelakaan, waktu terjadinya kecelakaan,  kepemilikan  Surat  Ijin  Mengemudi  (SIM),  jenis  kelamin,  dan pekerjaan  dengan  tingkat  kecelakaan  kecelakaan  lalu  lintas  di  Jalan  Raya Kabupaten  Sleman  [5].  Penggunaan  variabel fuzzy sebelum  penerapan Algoritma  Aprirori  diterapkan pada dataset  harga saham untuk mengetahui pola pergerakan harga saham antar perusahaan [7].

## 2.2  Association Rules
pencarian frequent  itemset dengan association  rules .  Algoritma  Apriori menggunakan  pendekatan level-wise  search ,  dimana k-itemset digunakan untuk memperoleh (k+1)-itemset . Proses ini dilakukan hingga tidak ada lagi kombinasi yang dapat dibentuk[8]. Berdasarkan persamaan (1), (2), dan (3), serta pembahasan pada [9], diperoleh Persamaan (4), (5), dan (6).
Persamaan  (4)  digunakan  untuk  menghitung  nilai support untuk  sebuah item .
(4)
Persamaan (5) digunakan untuk menghitung nilai support dari 2 item .
(5)
Persamaan  (6)  digunakan  untuk  menghitung  nilai confidence dari rule A→B.
(6)

## 3 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian Pengumpulan Data Preprocessing Data
Association Rules dengan Algoritma Apriori

## 2.3  Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  salah  satu  algoritma  untuk  melakukan
1. Jumlah penduduk miskin (A1).
2. Pengeluaran rata-rata perkapita untuk kelompok makanan (A2).
3. Pengeluaran rata-rata perkapita untuk kelompok non makanan (A3).
4. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) yang terbagi menjadi Atas Dasar  Harga  Berlaku  (ADHB)  dan  Atas  Dasar  Harga  Konstan (ADHK)  pada  setiap  sektornya  sejumlah  14  sektor,  yaitu  PDRB Sektor Bangunan; PDRB Sektor Industri Pengolahan; PDRB Sektor Jasa-Jasa;  PDRB  Sektor  Keuangan;  PDRB  Sektor  Persewaan  dan Jasa  Perusahaan;  PDRB  Sektor  Listrik  dan  Gas;  PDRB  Sektor  Air Bersih;  PDRB  Sektor  Pengangkutan;  PDRB  Sektor  Komunikasi; PDRB  Sektor  Perdagangan,  Hotel  dan  Restoran;  PDRB  Sektor Pertambangan  dan  Penggalian;  PDRB  Sektor  Pertanian  dan Tanaman  Pangan;  PDRB  Sektor  Perkebunan;  PDRB  Sektor Peternakan; PDRB Sektor Kehutanan; serta PDRB Sektor Perikanan (A4 sampai dengan A35).
5. Inflasi (A36).
6. Luas  panen  tanaman  padi  dan  palawija  yang  terdiri  dari  dari  7 kelompok,  yaitu  padi;  jagung;  kedelai;  kacang  tanah;  kacang  hijau; ubi kayu; dan ubi jalar (A37 sampai dengan A43).
7. Jumlah industri manufaktur besar dan sedang (A44).
8. Jumlah pengangguran (A45).
9. Jumlah penduduk (A46).
Semua atribut pada dataset merupakan data numerik. Namun data inflasi dan  luas  panen  tanaman  berupa  data  bulanan,  sedangkan  data  yang  lain berupa data tahunan. Sehingga data inflasi dan  luas panen tanaman diubah menjadi data tahunan dengan cara menghitung rata-rata dari masing-masing data tersebut.

## 3. 1  Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan  merupakan data sekunder dari BPS Kabupaten Tanah  Laut  dan  BPS  Provinsi  Kalimantan  Selatan  Tahun  2009-2014. Adapun dataset yang berjumlah 46 atribut ini terdiri dari:
1. Menentukan minimum support dan minimum confidence .
2. Menghitung k- itemset , dengan k adalah jumlah kombinasi itemset .

## 3. 2  Preprocessing Data
Tahapan preprocessing data dibagi menjadi 2 tahap, yaitu cleaning data dan transformasi data kategorikal.
Cleaning data  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  konsisten.  Atribut ADHB  (A6)  dan  ADHK  (A22)  Sektor  Jasa-jasa  untuk  Tahun  2009-2010 dan Tahun 2011-2014 mempunyai pengumpulan data jasa-jasa yang berbeda sehingga kedua atribut harus dihilangkan dari dataset. Selain kedua atribut tersebut,  atribut  jumlah  industri  besar  dan  sedang  (A44)  juga  perlu dihilangkan dari dataset karena data untuk tahun 2011-2014 tidak diketahui. Sehingga dataset sekarang berjumlah 43 atribut.
Berdasarkan  kajian  pada  [7],  maka  proses  transformasi  data  dimulai dengan  melakukan  perhitungan  selisih  dari  data  yang  telah  terurut  dan mencari  persentase  data.  Hasil  persentase  data  kemudian  dibagi  menjadi  3 bagian  yaitu kenaikan, tetap, dan penurunan. Untuk pergerakan  yang tidak berubah  diberikan  kategori  Tetap.  Sedangkan  untuk  menentukan  kategori kenaikan  dan  penurunan,  data  difuzzifikasi  menggunakan  fungsi keanggotaan  segitiga  tipe  bahu  untuk  nilai  persentase  kenaikan  dan penurunan.  Setiap  fungsi  keanggotaan  kenaikan  dan  penurunan  dibagi menjadi 3 kategori, yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Hal ini menyebabkan setiap  atribut  numerik  mempunyai  kemungkinan  berubah  menjadi  7  data kategorikal,  sehingga  dataset  yang  awalnya  berukuran  43 × 5 sekarang menjadi dataset berukuran 301 × 5.

## 3. 3  Association Rules dengan Algoritma Apriori
Setelah  dataset  ditransformasi  menjadi  atribut  kategorikal,  berikutnya diterapkan association  rules dengan  algoritma  Apriori.  Langkah-langkah pada tahap ini adalah sebagai berikut.
3. Menentukan frequent(k)  itemset ,  yaitu itemset yang  memenuhi minimum support .
4. Menentukan rules .

## 4 Hasil Penelitian
Dataset  hasil preprocessing yang  menghasilkan  43  atribut  numerik disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Hasil Preprocessing Data 2009 2010 2011 2012 2013 2014 1 Penduduk Miskin A1 14039 13654 14104 14698 15218 13856 2 Pengeluaran  Rata- Rata  per  Kapita untuk Kelompok Makanan A2 308434 345529 364140 424891 474028 474164 3 Pengeluaran  Rata- Rata  per  Kapita untuk Kelompok Non Makanan A3 264873 242825 326409 383895 370033 369209 … … … … … … … … … 41  Luas Panen Tanaman  Ubi  Jalar (Ha) A43 151 174 180 203 205 228 42  Jumlah Pengangguran A45 7992 5991 7962 6519 4589 4775 43  Jumlah Penduduk A46 274526 297814 303190 308510 131725 319098
Dataset  pada Tabel 1 kemudian ditransformasi menjadi data kategorikal. Apabila  hasil  selisih  data  menunjukan  kenaikan  maka  digunakan  fungsi keanggotaan fuzzy yang disajikan pada Persamaan 4, 5, dan 6.
Fungsi keanggotaan untuk kategori Naik Rendah (NR):
(4)
Fungsi keanggotaan untuk kategori Naik Sedang (NS):
(5)
Fungsi keanggotaan untuk kategori Naik Tinggi (NT):
Tahun
No Nama Atribut Atribut
(6)
Sedangkan  apabila  hasil  selisih  data  menunjukkan  penurunan  maka digunakan Persamaan 7, 8, dan 9.
Fungsi keanggotaan untuk kategori Turun Rendah (TR):
(7)
Fungsi keanggotaan untuk kategori Turun Sedang (TS):
(8)
Fungsi keanggotaan untuk kategori Turun Tinggi (TT):
(9)
Hasil transformasi data disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Dataset Hasil Transformasi Data No Atribut Tahun 2009 2010 2011 2012 2013 2014 1 A1 TR_A1 NR_A1 NR_A1 NR_A1 TR_A1 TR_A1 2 A2 NR_A2 NR_A2 NR_A2 NR_A2 NR_A2 NR_A2 3 A3 TR_A3 NR_A3 NR_A3 TR_A3 TR_A3 TR_A3 … … … … … … … … 41 A43 NR_A43 NR_A43 NR_A43 NR_A43 NR_A43 NR_A43 42 A45 TR_A45 NR_A45 TR_A45 TR_A45 NR_A45 TR_A45 43 A46 NR_A46 NR_A46 NR_A46 TS_A46 NT_A46 NR_A46
Pada Tabel 2, dataset telah berupa atribut kategori: Turun Rendah (TR),
Turun Sedang (TS), Turun Tinggi (TT), Tetap (T), Naik Rendah (NR), Naik Sedang (NS), dan Naik Tinggi (NT). Dataset ini kemudian dibentuk menjadi itemset yang disajikan pada Tabel 3.
1 NR_A1 0 1 1 1 0 3 2 NS_A1 0 0 0 0 0 0 3 NT_A1 0 0 0 0 0 0 … …. … …. … …. … …. 299 TR_A46 0 0 0 0 0 0 300 TS_A46 0 0 0 1 0 1 301 TT_A46 0 0 0 0 0 0
Dengan minimum  support  =  30% dan minimum  confidence  =  80% , penerapan association  rules dengan  algoritma  Apriori  menghasilkan  1- itemsets ,    2- itemsets ,  3- itemsets ,  4- itemsets ,  5- itemsets ,  6- itemsets, 7- itemsets , dan 8- itemsets seperti yang disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Penerapan Association Rules dengan Algoritma Apriori Menggunakan Weka
Setelah  mendapatkan itemsets ,  maka  selanjutnya  diperoleh  4614 rules yang menunjukkan hubungan antar indikator (Tabel 4).
Tabel 4. Rules yang diperoleh No Rule 1 A4=NR_A4 ==> A2=NR_A2
2 A2=NR_A2 ==> A4=NR_A4
3 A5=NR_A5 ==> A2=NR_A2
… … 4612  A5=NR_A5 A23=NR_A23 A25=NR_A25 A33=NR_A33 A43=NR_A43 ==> A29=NR_A29 4613  A5=NR_A5 A23=NR_A23 A25=NR_A25 A29=NR_A29 A43=NR_A43 ==> A33=NR_A33
4614  A5=NR_A5 A23=NR_A23 A25=NR_A25 A29=NR_A29 A33=NR_A33 ==> A43=NR_A43
Tabel 3. Itemset
Jumlah t1 t2 t3 t4 t5 waktu (t) No Item
Pada Tabel 4 untuk rule 1 diperoleh pola  hubungan antara indikator 4, yaitu ADHB Sektor Bangunan dengan indikator 2, yaitu Pengeluaran Rata- Rata  per  Kapita  untuk  Kelompok  Makanan  yang  menunjukkan  bahwa apabila  ADHB Sektor Bangunan  naik rendah  maka  Pengeluaran Rata-Rata per  Kapita  untuk  Kelompok  Makanan  juga  akan  mengalami  naik  rendah. Pola  hubungan  yang  diperoleh  dari rule 1 ini  dapat  membantu  pemerintah dalam  pengambilan  kebijakan  yang  berkaitan  dengan  ADHB  Sektor Bangunan dan Pengeluaran Rata-Rata per Kapita untuk Kelompok Makanan dengan memperhatikan pola hubungan kedua atribut ini. Begitu juga dengan rule 2 sampai dengan rule 4614.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penerapan association rules dengan algoritma Apriori pada dataset kemiskinan menggunakan minimum support 30% dan minimum confidence 80%  diperoleh  4614 rules hubungan  antar  indikator.  Namun, banyaknya  jumlah rules yang  dihasilkan  mengakibatkan  banyaknya pengetahuan  mengenai  pola  hubungan  antar  indikator.  Pengetahuan  yang terlalu  luas  ini  berakibat  pada  kesulitan  pengambilan  keputusan  untuk menentukan  pola  hubungan  antar  indikator  mana  yang  lebih  berpengaruh terhadap kemiskinan.
Guna  menghasilkan  pola  hubungan  indikator  yang  lebih  spesifik  maka akan  diterapkan Principal  Component  Analysis sebagai  salah  satu preprocessing data  pada  penerapan  Algoritma  Apriori  untuk  penelitian selanjutnya.

## 6 Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kemenristekdikti atas bantuan biaya pada skema Penelitian Dosen Pemula Tahun Anggaran 2017.

## 7 Pustaka
[1]  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  diakses  dari  http://www.bps.go.id  pada tanggal 16 Maret 2016 jam  10.00 WITA.
[2]  Nurwati,  N.,  2008,  “Kemiskinan:  Model  Pengukuran,  Permasalahan, dan Alternatif Kebijakan”, Jurnal Kependudukan Padjadjaran , Vol. 10, No. 1, Januari 2008: 1-11.
[3]  Rusdarti dan Sebayang, K.L., 2013, “Faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah”, Jurnal  Economia , Volume 9, Nomor 1, April 2013.
[4]  Wijayanto,  R.  D.,  2010,  Analisis  Pengaruh  PDRB,  Pendidikan,  dan Pengangguran  terhadap  Kemiskinan  di  Kabupaten/Kota  Jawa  Tengah Tahun 2005 – 2008, Skripsi, Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro, Semarang.
[5]  Hakim, L. dan Fauzy, A., 2015, “Penentuan Pola Hubungan Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Metode Association Rules dengan Algoritma Apriori ”, University Research Colloquium 2015 , ISSN 2407-9189.
[6]  Sitanggang,  S.  I.,  2013,  “Spatial  Multidimensional  Association  Rules Mining in Forest Fire Data”, Journal of Data Analysis and Information Processing , 2013, 1, 90-96.
[7]  Arafah,  A.A.  dan  Mukhlash,  I.,  2015,  “The  Application  of  Fuzzy Association Rule on Co-Movement Analyze of Indonesian Stock Price”, Procedia Computer Science 59 (2015) 235-243.
[8]  Han,  J.,  Kamber,  M.,  dan  Pei,  J.,  2011, Data  Mining:  Concepts  and Techniques Third Edition , Morgan Kaufmann, USA.
[9]  Kusrini  dan  Lutfi,  E.T.,  2009, Algoritma  Data  Mining, Andi, Yogyakarta.