Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENGETAHUI POLA PERCERAIAN SELAMA MASA PANDEMI COVID-19 DI KAB. MAJALENGKA

## FP-GROWTH ALGORITHM TO UNDERSTAND THE PATTERN OF DIVORCE DURING COVID-19 PANDEMIC IN MAJALENGKA
M. Rayhan Rizqullah Syarif 1 , Intan Purnamasari 2 , Rini Mayasari 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang m.rayhan17012@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
The covid-19 pandemic should be an opportunity for each family to get closer at home. However, many married couples have decided to end their marriage during this pandemic. There are many bad effects from divorce cases, and the most influential effect is on children’s life. Therefore, the purpose of this study is to find  out  and  understand  the  things  that  potentially  cause  the  divorce.  Considering  those  problems,  this research used data-mining technique and association rule mining with the help of FP-Growth algorithm to find  out  the  pattern  of  divorce  in  Majalengka.  Data  used  in  this  research  are  the  data  of  divorce  in Majalengka from April to December 2021, including 3054 cases. This study was conducted using the rules of minimum support 30%, minimum confidence 80, and the lift ratio which more than 1 and it gives the result of 13 interesting pattern combinations.
Keywords: Divorce, Data mining, Association Rule Mining, Fp-Growth Algorithm

## ABSTRAK
Pandemi COVID-19 seharusnya menjadi kesempatan bagi semua keluarga untuk  menjadi lebih akrab di rumah,  namun  disayangkan  banyak  sekali  pasangan  suami  istri  yang  memutuskan  untuk  mengakhiri hubungannya  selama  masa  ini  .Banyak  dampak  buruk  akibat  perceraian  ini,  diantaranya  yang  paling berpengaruh adalah terhadap kehidupan anak. Oleh karena itu pada penelitian kali ini akan mencari paham hal-hal apa saja yang dapat berpotensi menyebabkan perceraian. Untuk mengatasi permasalahan tersebut penelitian ini akan menggunakan teknik data mining asosisasi dengan Algoritma FP-Growth untuk mencari pola-pola perceraian di Kabupaten Majalengka. Data yang digunakan adalah data Perceraian di Kabupaten Majalengka  rentang  waktu  April  –  Desember  2020  sebanyak  3054.data  Penelitian  yang  dilakukan menggunakan  aturan minimum  support 30%, minimum  confidence 80%,  dan lift  ratio lebih  dari  1  ini menghasilkan 13 kombinasi pola menarik.
Kata kunci: Perceraian, Data Mining , Aturan Asosiasi, algoritma FP-Growth

## PENDAHULUAN
COVID-19
merupakan
wabah
penyakit  menular  sesama  manusia melalui  kontak  erat,  oleh  sebab  itu COVID-19  dapat  menyebar  dengan mudah  dan  cepat  ke  seluruh  penjuru dunia.  ( World  Health  Organization [WHO], 2020).  Pada masa ini harusnya menjadi kesempatan bagi semua keluarga untuk menjadi lebih erat karena keadaan  memaksa  kita  untuk  selalu berada  di  rumah.  Namun  dalam  rapat bersama  Komisi  6  DPR  dan  MPR  RI tanggal  23  November  2020,  Fachrul
Razi  sebagai  Menteri  Agama  Indonesia mengungkapkan  jika  selama  masa pandemi ini  kasus  perceraian  di Indonesia
meningkat dibandingkan tahun-tahun  sebelumnya  (detikNews, 2020). Kasus perceraian memang sudah menjadi permasalahan
lama di
Indonesia.  Berdasarkan  data  Badan Pusat  Statistik  (2017)  pada  situs bps.go.id tentang  laporan  perceraian Indonesia  2007-2016  dan  data  terbaru Badan  Peradilan  Agama  Mahkamah Agung  tentang  laporan  perceraian Indonesia 2017-2019, memperoleh fakta
jika perceraian terus mengalami kenaikan, walaupun 2 kali sempat terjadi sedikit  penurunan,  seperti  pada  gambar 1. (Badan Pusat Statistik, 2017; Merdeka, 2020).
Sumber: Badan Pusat Statistik, 2017; Merdeka, 2020 Gambar 1. Perceraian Indonesia 2017-2019
Menurut data SI-KABAYAN (situs resmi  Pengadilan  Tinggi  Agama  Jawa Barat  untuk  memonitoring  kinerja informasi penelusuran
perkara),
perceraian  di  Kabupaten  Majalengka pada  tahun  2020  mengalami  kenaikan dari  tahun-tahun  sebelumnya.  Pada tahun 2020 Pengadilan Agama Majalengka  menerima  4937  berkas, lebih  banyak  dari  tahun  2019  yang menerima  4561  berkas  dan  tahun  2018
dengan 4578 berkas.
Untuk
dapat
meminimalisir perceraian  dengan  efektif  maka  perlu mengetahui  pola-pola  yang  berpotensi menyebabkan  perceraian.  Metode  yang bisa  digunakan  untuk  permasalahan tersebut  adalah data  mining. Pada penelitian  ini  akan  menggunakan data mining metode asosiasi sebab metode ini berfungsi  untuk  melakukan  pencarian aturan asosiatif dari kumpulan kombinasi item (Kusrini & Luthfi, 2009 dikutip  dalam  penelitian  Fauzy,  Saleh W, & Asror, 2016).
Penelitian mengenai pola perceraian dengan  memanfaatkan  metode  asosiasi dilakukan  oleh  Triari  Dian  Yustika (2020).  Dengan  menggunakan  data perceraian Kota Pekanbaru tahun 2014- 2017  dan  dibantu  pengolahannya  oleh algoritma apriori.
Penelitian ini
menghasilkan  5  pola menarik dengan
pola  terbaiknya  adalah  jika  umur tergugat  dan  penggugat  pada  rentang usia  20-40  tahun  dan  pendidikan penggugat tersebut SMA serta mempunyai 1 atau 2 anak maka memiliki persentase untuk disetujui perceraiannya sebesar 92,84% dengan support 22,12%. Penelitian diatas menggunakan metode  asosiasi  dengan  menggunakan algoritma apriori, namun pada penelitian ini  akan  menggunakan  algoritma  FP- Growth  karena  Algoritma  FP-Growth dapat  menghemat  waktu  dan  ruang penyimpanan, karena tidak perlu dilakukan scan database ketika
kombinasi item sudah pernah ditemukan sebelumnya.  (Sepri  &  Afdal,  2017; Sugianto & Astita, 2017; Hertina, et. al., 2021).

## METODE
Metodologi penelitian yang
digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat dalam gambar 2.
Gambar 2. Metodologi Penelitian.

## 1. Studi Literatur
Tahap  ini  meliputi  pemahaman literatur  mengenai  teori-teori  yang berkaitan  dengan  perceraian, data
mining , algoritma FP-Growth, association  rule  mining dan  teknik sampling .

## 2. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  bertujuan  untuk memperoleh data. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder  karena  data  yang  didapatkan merupakan  arsip  Pengadilan  Agama Kabupaten  Majalengka.  Data  ini  juga termasuk  data time  series karena  data yang digunakan
menggambarkan perkembangan  dari  sebuah  peristiwa selama  selang  waktu  pandemi  COVID- 19 yaitu tentang perceraian.

## 3. Data Selection
Pada tahap ini dilakukan
penyeleksian  variabel  apa  yang  akan digunakan.  Pada  tahap  ini  juga  terjadi proses sampling data. Sampling adalah proses pemilihan/pengambilan  beberapa  data dari  populasi  (keseluruhan  data).  Hasil proses sampling tersebut  dinamakan sampel. Sampel harus merepresentasikan  sifat  dari  populasi sehingga membuat hasil penelitian dapat digeneralisasi sesuai data aslinya. (Setiawan, 2005)
Untuk  menentukan  jumlah  sampel yang  akan  digunakan  pada  penelitian, memerlukan perhitungan slovin. Rumus slovin  menggunakan  taraf  kepercayaan agar presentase kebenaran bukan kebetulan. (Nurexsan et al., 2019). Pengambilan ukuran sampel
menggunakan  rumus  slovin  sebagai berikut:
𝑛 = 𝑁 𝑁. (𝑑 2 ) + 1
Keterangan :
n = Ukuran Sampel N = Populasi d = Tingkat kesalahan
Probability Sampling menjadi teknik sampling yang  akan  digunakan dalam penelitian ini. Probability Sampling adalah  proses  pengambilan sampel dengan keadaan semua data/objek  dalam  populasi  berpotensi untuk dijadikan sampel. Jenis probability sampling yang akan digunakan adalah Proportionate Stratified  Random  Sampling ,  yaitu Teknik  yang  digunakan  ketika  populasi memiliki anggota/data yang tidak homogen dan berstrata secara
proporsional (Sugiyono, 2014).
Berikut  ini  rumus Proportionate Stratified Random Sampling :
𝑎 = 𝐴

## 𝑁 𝑥 𝑛
Keterangan : a = Jumlah sampel dari sebuah strata. A = Jumlah data sebuah strata. N = Populasi (Jumlah keseluruhan data) n = Ukuran Sampel

## 4. Transformation
Setelah  data  bersih  kemudian dilakukan transformasi yaitu pengubahan  data  ke  dalam  format  yang tepat. Pada penelitian kali ini semua data ditransformasi ke dalam bentuk
binomial. Caranya adalah dengan mengubah  isi  (jenis)  setiap  atribut menjadi atribut sendiri. Contohnya pada atribut alasan perceraian menjadi atribut selingkuh,  KDRT,  perselisihan  dan alasan-alasan lain.

## 5. Data Mining
Pada  tahap data  mining ini  terjadi proses  pencarian  pola  kombinasi  item yang  sering  muncul  menggunakan algoritma FP-Growth. Setelah diketahui kombinasinya,  maka  akan  dilakukan diseleksi  kembali  sesuai support dan confidence nya.
a. Pembentukan FP-Tree
Frequent  Pattern  Tree atau biasa lebih dikenal dengan FP-Tree merupakan penggambaran dari
input data  yang  dipadatkan  (Tan  et al., 2004). FP-Tree dibentuk dengan menentuan Minimum Support kemudian    dilanjutkan  dengan penentukan Header Frequent Itemset dengan  cara  mengurutkan item dari setiap itemset berdasarkan kuantitasnya.  Setelah  mendapatkan Header  Frequent  Itemset ,  setiap itemset kemudian  dibacakan  ke dalam  FP-Treenya  sesuai  dengan urutan yang didapatkan dari Header Frequent  Itemset hingga  seluruh itemset selesai dibacakan.
b. Pencarian frequent itemset
Langkah
pertama dalam pencarian frequent  item  set adalah
Pembangkitan Conditional  Pattern Base yaitu membacakan prefix path
(sebuah  kasus)  berdasarkan  sebuah
suffix  pattern (atribut  akhiran) tertentu . Kemudian dilanjutkan dengan tahap pembangkitan Conditional  Pattern  Base yaitu menghilangkan atribut yang kurang dari minimal  support ,  kemudian dilanjutkan  mencari frequent  item set dengan  mencari kombinasi pola dengan cara menggabungkan Conditional  Pattern  Base dengan
suffix pattern nya.
c. Rule Generation
Tahap ini akan membuat association  rule dari frequent itemset yang  memenuhi  kondisi support dan confidence.
Support merupakan sebuah ukuran  yang  menyatakan  seberapa besar  tingkat  dominasi  suatu item ( itemset )  dari  keseluruhan  data.
Ukuran  tersebut  menentukan  jika sebuah itemset berhak  untuk  dicari kombinasinya  atau  tidak.  Nilai support dari  satu  item  dapat ditemukan oleh persamaan(1).
Sementara untuk nilai support untuk 2 item ditemukan oleh persamaan(2). 𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕(𝑿) = ∑𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝑴𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑿 ∑𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊
× 𝟏𝟎𝟎% (1) 𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕(𝑿, 𝒀) = 𝑷(𝑿 ∩ 𝒀) = (2) ∑𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝑴𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑿 𝒅𝒂𝒏 𝒀 ∑𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 × 𝟏𝟎𝟎%
Confidence ialah  ukuran  yang memberitahukan  hubungan  antara dua  atau  lebih  item  tergantung kondisinya.  Nilai Confidence dapat ditemukan oleh persamaan(3).
𝑪𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆(𝑿, 𝒀) = (3)
∑𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝑴𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑿 𝒅𝒂𝒏 𝒀 ∑𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝑿 × 𝟏𝟎𝟎%

## 6. Evaluasi
Tahap  evaluasi  merupakan  tahap untuk  menguji  pola-pola  yang  telah dihasilkan proses data mining tadi, oleh karena  itu  tahap  ini  sering  juga  disebut sebagai pattern evaluation. Pada penelitian  kali  ini  proses  evaluasinya adalah  dengan  menggunakan lift  ratio untuk membuktikan kekuatan pola.
Uji Lift  Ratio merupakan  sebuah metode yang bertujuan untuk mengukur kekuatan  asosiasi  yang  telah  dibentuk.
Lift  Ratio dapat  dipandang  sebagai penentu  kekuatan  dan  validitas  pola asosiasi.  Jika lift  ratio memiliki  nilai yang lebih besar daripada 1, maka aturan tersebut memiliki manfaat. Jika nilai lift ratio nya  semakin  besar  maka  kekuatan asosiasinya  semakin  besar.  Nilai Lift Ratio dapat
didapatkan dengan persamaan(4).
𝑳𝒊𝒇𝒕 𝑹𝒂𝒕𝒊𝒐(𝑿, 𝒀) = 𝑪𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆(𝑿, 𝒀) 𝑩𝒆𝒏𝒄𝒉𝒎𝒂𝒓𝒌 𝑪𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆 (𝑿, 𝒀) × 𝟏𝟎𝟎% (4)
Benchmark Confidence dapat didapatkan dengan persamaan(5)
𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒  = 𝑁𝑐 𝑁 (5)
Keterangan : Nc = total itemset dengan item yang menjadi akibat (consequent). N   = total itemset database.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian adalah pola perceraian  selama  masa  COVID-19 lebih tepatnya bulan April hingga bulan Desember 2020 di Kabupaten Majalengka.  Pola  perceraian  yang dihasilkan merupakan kumpulan
atribut/parameter  yang  sering  muncul dengan  syarat  lebih  dari minimum support 30%, minimum confidence 80% dan menghasilkan lift ratio lebih dari 1.
1. Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari arsip Pengadilan Agama Kabupaten Majalengka. Data perceraiannya berjumlah 3054 kasus. Gambar 3. Dataset Perceraian Majalengka
April-Desember 2020.
2. Data Selection a. Pemilihan Atribut Yang Digunakan Pada dataset perceraian Kabupaten  Majalengka  terdapat  14 atribut seperti pada tabel 1 :

## Tabel 1. Atribut keseluruhan dataset
No Atribut Tipe Data 1 Usia Suami Numerik 2 Usia Istri Numerik 3 Pendidikan Suami Nominal 4 Pendidikan Istri Nominal 5 Pekerjaan Suami Nominal 6 Pekerjaan Istri Nominal
7 Jenis Perceraian Nominal 8 Usia Perkawinan Numerik 9 Jumlah Anak Numerik 10 Alasan Perceraian Nominal 11 Hasil Putusan Nominal 12 Bulan Nominal 13 Kecamatan Nominal 14 Kode Numerik
Pada  Penelitian  kali  ini  akan menggunakan  10  Atribut  saja diantaranya  Usia  Suami,  Usia  Istri, Pendidikan Suami, Pendidikan Istri, Pekerjaan  Suami,  Pekerjaan  Istri, Jenis  Perceraian,  Usia  Perkawinan,
Jumlah Anak dan Alasan Perceraian.  Itu  berarti  atribut  hasil putusan, bulan, kecamatan dan kode tidak  terpakai  pada  penelitian  kali ini.
b. Pengelompokan Atribut
Pada  atribut  yang  digunakan, terdapat  beberapa  atribut  yang masih  bertipe  data  Numerik.  Oleh karena  itu  perlu  diubah  terlebih dahulu  menjadi  tipe  data  nominal dengan  cara  mengelompokannya berdasarkan tingkatan sebagai berikut.

## Gambar 4. Tingkatan Pengelompokan Atribut Numerik
Sehingga dataset perceraian kabupaten Majalengka akan berubah menjadi seperti gambar 5.
Gambar 5. Dataset setelah semua bertipe data nominal.

## c. Sampling Data
Dataset  perceraian  memiliki 3054  data,  akan  memakan  waktu dan  tenaga  yang  banyak  untuk mengolah  data  sebesar  itu.  Oleh
Jenis Usia Jumlah Alasan Perceraian Hasil Suami Istri Suami Istri Suami Istri perceraian Perkawinan Anak putusan 1 39 38 SD SD Buruh IRT Gugat 13 2 Perselisihan, Ekonomi Dikabulkan April Rajagaluh 1159 2 42 27 SLTA SLTP WiraswastaIRT Gugat 5 1 Perselisihan, Ekonomi Dikabulkan April Jatiwangi 1160 3 38 30 SLTP SD Sopir IRT Talak 11 1 Perselisihan, Ekonomi Dikabulkan April Rajagaluh 1161 4 54 50 SD SD WiraswastaIRT Talak 25 3 Perselisihan, Ekonomi Dikabulkan April Dawuan 1162 5 22 24 SLTP SLTP WiraswastaIRT Gugat 1 0 KDRT, Ekonomi Dikabulkan April Jatiwangi 1163
.. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 3051 31 31 SLTP SLTP Buruh IRT Gugat 7 1 Ekonomi Dikabulkan Desember Sumberjaya 4380 3052 59 35 SLTA SD PNS Pedagang Gugat 6 2 Perselisihan, Ekonomi, KDRT Dikabulkan Desember Majalengka 4381 3053 35 33 SD SLTA WiraswastaIRT Gugat 11 2 Perselisihan, Ekonomi Dikabulkan Desember Kadipaten 4382
3054 41 31 SLTA SLTA WiraswastaIRT Talak 10 2 Meninggalkan tanpa izin Dikabulkan Desember Cingambul 4383 No Usia Pendidikan Pekerjaan Bulan Kecamatan Kode 0 – 5 tahun Balita. Fase Pertama hingga tahun 4 pernikahan Kurang tidak memilik anak 6 – 11 tahun Anak-anak. Fase Kedua Tahun Ke 5 Pernikahan Ideal 1 - 2 Anak 12 – 16 tahun Remaja Awal. Fase Ketiga Tahun Ke 10 Pernikahan Banyak Lebih dari 2 anak 17 – 25 tahun Remaja Akhir. Fase Keempat Tahun Ke 15 Pernikahan 26 – 35 tahun Dewasa Awal. Fase Kelima Tahun Ke 20 Pernikahan 36 – 45 tahun Dewasa Akhir. Fase Keenam Tahun Ke 25 - Akhir 46 – 55 tahun Lansia Awal. 56 – 65 tahun Lansia Akhir. Usia Pernikahan Jumlah Anak
Usia Kronologis Manusia Jenis Usia Jumlah Alasan Perceraian Suami Istri Suami Istri Suami Istri perceraian Perkawinan Anak 1 Dewasa Akhir Dewasa Akhir SD SD Buruh IRT Gugat Fase 3 Ideal Perselisihan, Ekonomi 2 Dewasa Akhir Dewasa Awal SLTA SLTP WiraswastaIRT Gugat Fase 2 Ideal Perselisihan, Ekonomi 3 Dewasa Akhir Dewasa Awal SLTP SD Sopir IRT Talak Fase 3 Ideal Perselisihan, Ekonomi 4 Lansia Awal Lansia Awal SD SD WiraswastaIRT Talak Fase 6 Banyak Perselisihan, Ekonomi
5 Remaja Akhir Remaja Akhir SLTP SLTP WiraswastaIRT Gugat Fase 1 Kurang KDRT, Ekonomi .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
.. .. ..
3051 Dewasa Awal Dewasa Awal SLTP SLTP Buruh IRT Gugat Fase 2 Ideal Ekonomi 3052 Lansia Akhir Dewasa Awal SLTA SD PNS WiraswastaGugat Fase 2 Ideal Perselisihan, Ekonomi, KDRT 3053 Dewasa Awal Dewasa Awal SD SLTA WiraswastaIRT Gugat Fase 3 Ideal Perselisihan, Ekonomi 3054 Dewasa Akhir Dewasa Awal SLTA SLTA WiraswastaIRT Talak Fase 3 Ideal Meninggalkan tanpa izin No Usia Pendidikan Pekerjaan
karena itu, dilakukan sampling data agar mempercepat proses pengerjaan  namun  hasil  penelitian tetap  dapat  digeneralisasi  sesuai data aslinya. Sampling  data untuk  ukuran sampel akan menggunakan perhitungan Slovin, Taraf kepercayaan yang digunakan adalah 90%  sehingga  memiliki  tingkat kesalahan  sebesar  10%.  Ukuran sampel dapat diperoleh menggunakan  perhitungan Slovin sebagai berikut : 𝑛 = 𝑁 𝑁. (𝑑 2 ) + 1 𝑛 = 3054 3054. (0.1 2 ) + 1 𝑛 = 3054 31.54 𝑛 = 96.83 = 97
Jadi  total dataset sekarang hanya berjumlah 97 data. Kemudian pemilihan  sejumlah  tersebut  harus secara  adil.  Oleh  karena  itu digunakan teknik sampling, Probability Sampling berjenis Proportionate  Stratified  Random Sampling. Pada  tahap  ini  perlu memilih  97  data  dari  3054 dataset awal  secara  rata. Proportionate
Stratified  Random  Sampling akan memilih  data  berdasarkan  strata, strata  yang  dipilih  pada  penelitian kali  ini  adalah  Usia  Pernikahan. Usia  pernikahan  memiliki  6  strata diantaranya  Fase  1  memiliki  1062 data, Fase 2 memiliki 834 data, Fase 3  memiliki  465  data,  Fase  4 memiliki 282 data, Fase 5 memiliki 207 data, Fase 6 memiliki 203 data.
𝑎 = 𝐴 𝑁 𝑥 𝑛 a (Fase1)  = 1062 3054 𝑥 97 = 33.7 = 34 a (Fase2) = 834 3054 𝑥 97 =
26.5 = 26
a (Fase3) = 465 3054 𝑥 97 = 14.8 = 15 a (Fase4) = 282 3054 𝑥 97 = 9 a (Fase5) = 207 3054 𝑥 97 = 6.6 = 7
a (Fase6)  = 203 3054 𝑥 97 = 6.4 = 6 Setelah melalui proses Proportionate  Stratified  Random
Sampling, kini Fase 1 berjumlah 34 data, Fase 2 berjumlah 26 data, Fase 3  berjumlah  15  data,  Fase  4 berjumlah 9 data, Fase 5 berjumlah 7 data, Fase 6 berjumlah 6 data dan jika  ditotalkan  menjadi  97  data.
Selanjutnya pemilihan samplel tersebut  menggunakan Systematic Random Sampling.
3. Transformation
Pada  tahap  ini dataset perlu  diolah seluruh  tipe  datanya  menjadi  binomial dengan  cara  mengubah  setiap field dari setiap record akan  menjadi  atribut sendiri  seperti  pada  atribut  Usia  Suami akan  dipecah  menjadi  6  atribut  yang berbeda  diantaranya  Remaja  Awal, Remaja  Akhir,  Dewasa  Awal,  Dewasa Akhir,  Lansia  Awal,  Lansia  Akhir. Sehingga sekarang jumlah atribut menjadi 53 atribut.
Tabel 2. Atribut setelah transformasi No Atri but Keteran gan No Atribu t Keteran gan 1 US_ RA K Usia Suami Remaja Akhir 28 PJS_P etani Pekerjaa n Suami Petani 2 US_ DA W Usia Suami Dewasa Awal 29 PJS_P olisi Pekerjaa n Suami Polisi 3 US_ DA K Usia Suami Dewasa Akhir 30 PJS_S opir Pekerjaa n Suami Sopir 4 US_ LA W Usia Suami Lansia Awal 31 PJS_W iraswas ta Pekerjaa n Suami Wirasw asta
5 US_ LA K Usia Suami Lansia Akhir 32 PJI_Bu ruh Pekerjaa n Istri Buruh 6 UI_ RA K Usia Istri Remaja Akhir 33 PJI_H onorer Pekerjaa n Istri Honorer 7 UI_ DA W Usia Istri Dewasa Awal 34 PJI_IR T Pekerjaa n Istri Ibu Rumah Tangga 8 UI_ DA K Usia Istri Dewasa Akhir 35 PJI_Ka ryawan Pekerjaa n Istri Karyaw an 9 UI_ LA W Usia Istri Lansia Awal 36 PJI_T KW Pekerjaa n Istri TKW 10 UI_ LA K Usia Istri Lansia Akhir 37 PJI_Wi raswast a Pekerjaa n Istri Wirasw asta 11 PS_ SD Pendidi kan Suami SD 38 Gugat Jenis Percerai an Gugat 12 PS_ SLT P Pendidi kan Suami SLTP 39 Talak Jenis Percerai an Talak 13 PS_ SLT A Pendidi kan Suami SLTA 40 Fase 1 Usia Perkawi nan Fase 1 14 PS_ DIP LO MA Pendidi kan Suami Diploma 41 Fase 2 Usia Perkawi nan Fase 2 15 PS_ SA RJA NA Pendidi kan Suami Sarjana 42 Fase 3 Usia Perkawi nan Fase 3 16 PI_ SD Pendidi kan Istri SD 43 Fase 4 Usia Perkawi nan Fase 4 17 PI_ SLT P Pendidi kan Istri SLTP 44 Fase 5 Usia Perkawi nan Fase 5 18 PI_ SLT A Pendidi kan Istri SLTA 45 Fase 6 Usia Perkawi nan Fase 6 19 PI_ DIP LO MA Pendidi kan Istri Diploma 46 JA_Ku rang Jumlah Anak Kurang 20 PI_ SA Pendidi kan Istri Sarjana 47 JA_Ide al Jumlah Anak Ideal
RJA NA 21 PI_ MA GIS TER Pendidi kan Istri Magiste r 48 JA_Ba nyak Jumlah Anak Banyak 22 PJS _Bu ruh Pekerjaa n Suami Buruh 49 AP_Se lingku h Alasan Percerai an Selingk uh 23 PJS _PN S Pekerjaa n Suami PNS 50 AP_Pe rselisih an Alasan Percerai an Perselisi han 24 PJS _Ho nore r Pekerjaa n Suami Honorer 51 AP_M eningg alkan Alasan Percerai an Mening gakan 25 PJS _Ka rya wan Swa sta Pekerjaa n Suami Karyaw an Swasta 52 AP_Ek onomi Alasan Percerai an Ekonom i 26 PJS _Pe nsiu nan Pekerjaa n Suami Pensiun an 53 AP_K DRT Alasan Percerai an KDRT 27 PJS _Per ang kat Des a Pekerjaa n Suami Perangk at Desa Sehingga dataset setelah transformasi akan menjadi  seperti
gambar 6.

## Gambar 6. Dataset setelah transformasi
4. Data Mining
a. Pembentukan FP-Tree Langkah pertama dalam pembentukan FP-Tree adalah menentukan minimum support . Minimum  Support yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  30%, karena  total  data  97  berarti  29,1.
Kemudian menentukan
Header
Frequent  Itemset dengan  cara mengurutkan  atribut  berdasarkan
kuantitasnya.  Atribut  terbesar  akan menempati  posisi  kiri  hingga  yang terkecil  paling  kanan,  sementara atribut  yang  kuantitasnya  kurang dari 30% akan dihilangkan,
Gambar 7. Dataset setelah penentuan

## Header Frequent Itemset
Sehingga sekarang dataset hanya memiliki 16 Atribut. Lalu dari setiap record/tid pada dataset
dibacakan satu persatu hingga akhir menjadi sebuah FP-Tree .
aaaaaaaaaa
Gambar 8. Pembacaan TID pertama (kiri), pembacaan TID kedua (kanan).
Gambar 9. FP-Tree

## b. Pencarian Frequent Item Set
Tahap  ini  mencari  kombinasi pola yang sering muncul.
Tabel 3. Tabel Proses Pencarian Frequent Item Set C o d e Atri but Pembangkitan Conditional Pattern Base Con ditio nal Fp- Tree Freque nt itemset
Q  JA_ Kur ang (B, C, D, F, G, M, O, P : 1), (B, C, D, F, G, H, I, L, M : 1),
(B, C, D, F, G, H, I, M, P : 1), (B, C, D, F, G, H, M, O, P : 1), (B, C, D, F, H, I, K, L, N, O :
1), (B, C, D, F, H, L, N, O : 1),
(B, C, D, F, H, K, M, O, P : 1),
(B, C, D, F, H, L, M : 1), (B, C, D, F, H, M : 1), (B, C, D, F, I, K, L : 1),
(B,C,D,F,I,L :
1), (B, C, D, G, H,
I, N, O : 1), (B, C, D, G, M, O,
P : 1), (B, C, D, H, I,
K, N, O : 1), (B,
C, D, H, K, M :
1), (B, C, F, G, J, M, P : 1), (B, C,
G, I, J, L, N, O :
1),
(B, C, J, K, L,
N, O : 1),
(B,C,J,K,N,O
:1), (B, C, J, K, M, O, P : 1), (B, D, F, G, O, P : 1), (B,D,F,H,K,M:1
), (B, D, G, H, I,
L, M : 1),
(B, F, G, H, J,
N, O, P : 1), (B,
F, H, I, J, K, L,
N, O : 1), (B, F, H, J, K,
M, O : 1),
(C, D, F, I, O :
1), (C, D, F, G,
N, P : 1),
(C, D, I, K, N, O : 1), (C, F, J, K, O : 1), (C, F,
G, J, O : 1)
(F, H, I, J, K, L,
O : 1)
- -
P  UI_ DA
K (B, C, D, E, F, G, N : 1), (B, C, D, E, F, G, M : 1) <B : 30> {B, P : 30} No PJI_IRT AP_Ekonomi Gugat JA_Ideal AP_Perselisihan PJS_Wiraswasta PS_SD US_DAW Talak PJS_Buruh UI_DAW PI_SD PI_SLTP Fase 1 UI_DAK JA_Kurang 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 2 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 3 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 4 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 5 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 6 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 96 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 97 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 Jumlah 83 66 60 57 57 41 40 37 37 36 35 35 35 34 33 32 Support 85,56% 68,04% 61,85% 58,76% 58,76% 42,26% 41,23% 38,14% 38,14% 37,11% 36,08% 36,08% 36,08% 35,05% 34,02% 32,98%
(B, C, D, E, F, H, K : 1), (B, C, D, E, F, H, K, M : 3) (B, C, D, F, G, H, M, O : 1), (B, C, D, F, G, M, O : 1) (B, C, D, F, G, H, I, M : 1), (B, C, D, F, H, K, M, O : 1) (B, C, D, F, H, M : 1), (B, C, D, F, N : 1), (B, C, D, G, M, O : 1), (B, C, D,
G : 1), (B, C, D, H, M : 1), (B,C,E,F,G,H,J, N: 1), (B, C, E,
G, H, J, M : 1), (B, C, E, G, H, I, J, M : 1), (B, C, E, J : 1), (B, C, E, J, K, N :
1),
(B, C, F, G, J,
M : 1), (B,C
J,K,M,O : 1), (B, D, E, F, K : 1),
(B, D, E, F, K, M : 1), (B, D, F,
G, O : 1), (B, D, K : 1) (B, E, F, G, J :
1), (B, E, F, J :
1), (B, E, H, J :
1),
(B, E, H, J, K, N : 1), (B, F, G, H, J, N, O : 1)
(C, D, E, F, G, N : 2), (C, D, F, G, N : 1)
O  Fase 1 (B, C, D, E, F, G, I, M : 1), (B, C, D, E, F, G, L,
N : 1),
(B, C, D, E, F, I, L, N : 1), (B, C, D, F, G, H, M : 1), (B, C, D, F, G,
M : 1), (B, C, D, F, H, I, K, L, N : 1), (B, C, D, F, H,
K, M : 1), (B, C,
D, F, H, L, N : 1), - -
(B, C, D, G, H, I, N : 1), (B, C,
D, G, M : 1), (B, C, D, H, I,
K, N : 1), (B, C, E, G, H, J, N :
1), (B, C, E, G, J :
1), (B, C, E, I, J,
L : 1), (B, C, E, J, L : 1), (B, C, G, I, J, L, N : 1), (B, C, J, K, N : 1),
(B, C, J, K, L, N
: 1), (B, C, J, K, M: 1), (B, D, E :
1),
(B, D, F, G, : 1), (B, E, F, G, I, J, L : 1), (B, E, F, J, K, N : 1), (B, E, H, I, J, K, M : 1), (B, F, G, H, J, N : 1), (B, F, H, I, J, K, L, N : 1), (B, F,
H, J, K, M : 1),
(C, D, F, I : 1),
(C,D,I,L ,N : 1),
(C, E, G, J, N : 1), (C, F, J, K : 1),
(D, F, G, I : 1)
(F, H, I, J, K, L
: 1)
N  PI_S
LTP (B, C, D, E, F,
G, L : 1), (B, C, D, E, F, G : 1),
(B, C, D, E, F, I
: 1),  (B, C, D, E, F, I, K, L :
1), (B, C, D, E, H,
K, L : 1),  (B, C, D, E, I, L : 1),
(B, C, D, F, H,
I, K, L : 1),  (B,
C, D, F, H, L :
1), (B, C, D,F :1),
(B, C, D, G, H, I : 1), (B, C, D, H, I, K : 1), (B, C, E, F, G, H, J : 1), (B, C, E, G, H, J : 1),
(B,C,E,G,I, J : 1), (B, C, E, I, J, L : 1), (B, C, E, J, - -
K : 1), (B, C, F, G, H, I, J, L : 1), (B, C, G, I, J, L : 1), (B, C, J, K : 1), (B, C, J, K,
L : 1), (B, D, E, F, H, I, K : 1), (B, D, E, H : 1), (B, D,
E, K, L : 1), (B, E, F, J, K :
1), (B, E, H, J,
K : 1), (B, E, I , J, L : 1), (B, E, J, K, L :
1),  (B, F, G, H,
J : 1), (B, F, H, I, J, K, L : 1),
(C, D, E, F, G :
2), (C, D, F, G :
1),  (C, D, I, K :
1), (C, F, G, J : 1),
(D, E, F, G, H, I, L : 1).
M  PI_S
D (B, C, D, E, F, G, H, I, L : 1), (B, C, D, E, F, G, I : 1), (B, C, D, E, F, G, I, L : 1), (B, C, D, E, F, G :
2),
(B, C, D, E, F,
H, K : 3), (B, C, D, E, F, I, K : 1), (B, C, D, E, F, I, L : 1),  (B, C, D,
E, H, I, K : 1), (B, C, D, F, G, H, I, L : 1), (B,
C, D, F, G, H, I : 1), (B, C, D, F, G, H : 1), (B, C, D, F, G, H, L : 1), (B, C, D, F, G :
1), (B, C, D, F, H, K : 1), (B, C,
D, F, H, L : 1), (B, C, D, F, H :
1), (B, C, D, G :
1), (B, C, D, H, K : 1),
(B, C, D, H : 1), (B, C, E, G, H, I, J : 1), (B, C, E, G, H, J : 1),
(B, C, E, J, K, L
: 1), (B, C, F, G,
<B :
35> {B, M : 35}
H, J : 1), (B, C,
F, G,  J : 1),
(B, C, J, K : 1),
(B, D, E, F, K :
1), (B, D, F, H, K : 1), (B, D, G, H, I, L : 1), (B, D, G : 1), (B, E, F, H, I, J, K : 1), (B, E, H, I, J, K
: 1), (B, F, H, J, K : 1), L  UI_ DA W (B, C, D, E, F, G, H, I : 1), (B, C, D, E, F, G, I : 1), (B, C, D, E, F, G: 1), (B, C, D,
E, F, I: 1), (B,
C, D, E, F, I,K:
1), (B, C, D, E, H, K : 1), (B, C, D, E, H : 1), (B, C,
D, E, I : 1), (B, C, D, F, G, H, I : 1), (B, C,
D, F, G, H : 1), (B, C, D, F, H, I, K : 1),  (B, C, D, F, H : 2),  (B,
C, D, F, I : 1), (B, C, D, F, I, K : 1), (B, C, E, I, J : 2), (B, C, E, J, K : 1), (B, C, E, J : 1), (B, C, F, G, H, I, J : 1), (B, C,
G, I, J : 1), (B, C, J, K : 1), (B, D, E, F, I, K : 1), (B, D, E, G,
H : 1), (B, D, E, K : 1),
(B, D, G, H, I : 1); (B, E, F, G, I, J : 1), (B, E, F, G, J : 1), (B, E, I, J : 1), (B, E, J, K : 1),
(B, F, H, I, J, K : 1),
(C, D, E, F, I, K : 1), (D, E, F, G, H, I : 1), (E, F,
G, I, J : 1), (F, H, I, J, K :
1). <B : 31> {B, L : 31}
K  PJS _Bu ruh (B, C, D, E, F, H : 4), (B, C, D, E, F, I : 2), (B, C, D, E, H, I : 1),
(B, C, D, E, H :
1), (B, C, D, F, H, I : 1), (B, C,
D, F, H : 1), (B, C, D, F, I :
1), (B, C, D, H, I : 1), (B, C, D,
H : 1), (B, C, E, J : 2),
(B, C, J : 3), (B, D, E, F, H, I :
1),
(B, D, E, F, I :
1), (B, D, E, F : 2), (B, D, E : 1), (B, D, F, H : 1), (B, D : 1), (B, E, F, H, I, J : 1), (B, E, F, J : 1), (B, E, H, I, J :
1), (B, E, H, J : 1), (B, E, J : 1), (B, F, H, I, J : 1),
(B, F, H, J : 1),
(C, D, E, H, I :
1), (C, D, I : 1),
(C, F, J : 1), (F, H, I, J : 1) <B : 32> {B, K :
32}
J Tala k (B, C, E, F, G,
H : 1), (B, C, E,
G, H, I : 1), (B, C, E, G, H : 2), (B, C, E, G, I :
1), (B, C, E, G :
1), (B, C, E, I :
2), (B, C, E : 4),
(B, C, F, G, H, I
: 1), (B, C, F, G,
H : 1), (B, C, F, G : 1),
(B, C, G, I : 1), (B, C : 3), (B, E, F, G, I : 1), (B, E, F, G : 2), (B, E, F, H, I :
1), (B, E, F : 2), (B, E, H, I : 1),
(B, E, H : 1),
(B, E, I : 1), (B, E : 1), (B, F, G, H : 1), (B, F, H,
I : 1), (B, F, H : 1),
(C, E, G : 1),
(C, F, G : 1), (C, F : 1), (E, F, G,
<B :
32> {B, J : 32}
I : 1), (F, H, I: 1) I US_ DA W (B, C, D, E, F, G, H : 1), (B, C, D, E, F, G : 2), (B, C, D, E, F : 4), (B, C, D, E,
H : 1), (B, C, D, E : 1), (B, C, D, F, G, H : 2), (B, C, D, F, H : 1), (B, C, D, F : 2), (B, C, D, G, H :
1), (B, C, D, H :
1), (B, C, E, G,
H : 1), (B, C, E, G : 1), (B, C, E : 2), (B, C, F, G, H : 1),
(B, C, G : 1),
(B, D, E, F, H :
1), (B, D, E, F :
1), (B, D, G, H :
1),
(B, E, F, G : 1), (B, E, F, H : 1), (B, E, H : 1), (B, E : 1), (B, F, H : 1),
(C, D, E, F : 1),
(C, D, F : 1), (C,
D : 1),
(D, E, F, G, H : 1), (D, E, G : 1),
(E, F, G : 1),
(F, H : 1).
<B : 30> {B, I : 30} H  PS_ SD (B, C, D, E, F, G : 1), (B, C, D,
E, F : 4), (B, C,
D, E : 3), (B, C, D, F, G : 4), (B, C, D, F :
5), (B, C, D, G
:1),
(B, C, D : 3),
(B, C, E, F, G :
1), (B, C, E, G :
3),
(B, C, F, G : 2), (B, D, E, F : 1), (B, D, E, G : 3), (B, D, E : 1),
(B, D, F : 1), (B, D, G : 1), (B, E,
F : 1), (B, E : 2), (B, F, G: 1), (B, F : 2),
(D, E, F, G : 1),
<B : 38> {B, H : 38}
(F : 1). G  PJS _Wi rasw asta (B, C, D, E, F : 7), (B, C, D, F :
5), (B, C, D : 3),
(B, C, E, F: 1),
(B, C, E : 5), (B, C, F : 3), (B, C : 1), (B, D, E : 1), (B, D, F : 1), (B, D : 2), (B, E, F : 3), (B, F : 1),
(C, D, E, F : 2), (C, D, F : 1), (C, E : 1), (C, F : 1),
(D, E, F : 1), (D, E : 1), (E, F : 1).
<B :
33> {B, G :
33} F  AP_ Pers elisi han (B,C, D, E : 15), (B, C, D : 13), (B, C, E : 1), (B,
C : 3), (B, D, E : 4), (B, D : 2), (B, E : 6), (B : 3),
(C, D, E : 3),
(C, D : 2), (C : 2)
(D, E : 1),
(E : 1).
<B : 47, C : 32, D : 34> {B, F : 47}, {C, F : 32}, {D, F : 34}, {B, C, F : 32}, {B, D, F : 34}, {C, D, F : 32}, {B, C, D, F : 32} E  JA_I deal (B, C, D : 15),
(B, C : 12), (B, D : 8), (B : 10) (C, D : 3), (C : 1) (D : 3) <B : 49, C : 31> {B, E : 49}, {C, E : 31}, {B, C, E : 31}. D  Gug at (B, C : 38), (B : 13), (C : 6) <B : 51, C : 38> {B, D : 51}, {C, D : 38}, {B, C, D : 38}. C  AP_ Eko nom i (B : 57) <B : 57> {B, C : 57} B  PJI_ IRT

## c. Rule Generation
Pada  tahap  ini  akan  mencari
Support dan Confidence . Perhitungan support dari pola yang telah  dihasilkan Frequent  Itemset
dengan  minimu  support 30% dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Support Pattern
No Frequen t pattern Fre que ncy Support 1 {B, P} 30 Support (B,P) = 30 97 𝑥100% = 30,92 % 2 {B, M} 35 Support (B,M) = 35 97 𝑥100% = 36,08 % 3 {B, L} 31 Support (B,L) = 31 97 𝑥100% = 31,96 % 4 {B, K} 32 Support (B,K) = 32 97 𝑥100% = 32,99 % 5 {B, J} 32 Support (B,J) = 32 97 𝑥100% = 32,99 % 6 {B, I} 30 Support (B,I) = 30 97 𝑥100% = 30,92 % 7 {B, H} 38 Support (B,H) = 38 97 𝑥100% = 39,17 % 8 {B, G} 33 Support (B,G) = 33 97 𝑥100% = 34,02 % 9 {B, F} 47 Support (B,F) = 47 97 𝑥100% = 48,45 % 10 {C, F} 32 Support (C,F) = 32 97 𝑥100% = 32,99 % 11 {D, F} 34 Support (D,F) = 34 97 𝑥100% = 35,05 % 12 {B, C, F} 32 Support (B,C,F) = 32 97 𝑥100% = 32,99 % 13 {B, D, F} 34 Support (B,D,F) = 34 97 𝑥100% = 35,05 % 14 {C, D, F} 32 Support (C,D,F) = 32 97 𝑥100% = 32,99 % 15 {B, C, D, F} 32 Support (B,C,D,F) = 32 97 𝑥100% = 32,99 % 16 {B, E} 49 Support (B,E) = 49 97 𝑥100% = 53,85 % 17 {C, E} 31 Support (C,E) = 31 97 𝑥100% = 31,96 % 18 {B, C, E} 31 Support (B,C,E) = 31 97 𝑥100% = 31,96 % 19 {B, D} 51 Support (B,C,E) = 51 97 𝑥100% = 52,58 % 20 {C, D} 38 Support (B,C,E) = 38 97 𝑥100% = 39,17 % 21 {B, C, D} 38 Support (B,C,E) = 38 97 𝑥100% = 39,17 % 22 {B, C} 57 Support (B,C,E) = 57 97 𝑥100% = 58,76 %
Pada confidence ,  hubungan  pola dapat diperluas lagi dengan menggunakan  peluang  munculnya suatu  item,  seperti  item  B  maka  P (B,  P)  dapat  diperluas  peluangnya menjadi  P  maka  B  (P,B).  Sehingga dari  22  pola  tadi  diperluas  menjadi 76  pola,  selanjutnya  hanya  pola yang melebihi minimum confidence yaitu 80% yang akan dipakai.
Tabel 5. Perhitungan Confidence Pattern No Frequent pattern Confidence 1 {B, P} Confidence (B,P) = 30 83 𝑥100% = 36,14 % 2 {P, B} Confidence (P,B) = 30 33 𝑥100% = 90,91 % 3 {B, M} Confidence (B,M) = 35 83 𝑥100% = 42,17 % 4 {M, B} Confidence (M,B) = 35 35 𝑥100% = 100 % 5 {B, L} Confidence (B,L) = 31 83 𝑥100% = 37,35 % 6 {L, B} Confidence (L,B) = 31 35 𝑥100% = 88,57 % 7 {B, K} Confidence (B,K) = 32 83 𝑥100% = 38,55 % 8 {K, B} Confidence (K,B) = 32 36 𝑥100% = 88,89 % 9 {B, J} Confidence (B,J) = 32 83 𝑥100% = 38,55 % 10 {J, B} Confidence (J,B) = 32 37 𝑥100% = 86,48 % 11 {B, I} Confidence (B,I) = 30 83 𝑥100% = 36,14 % 12 {I, B} Confidence (I,B) = 30 37 𝑥100% = 81,08 % 13 {B, H} Confidence (B,H) = 38 83 𝑥100% = 45,78 % 14 {H, B} Confidence (H,B) = 38 40 𝑥100% = 95 % 15 {B, G} Confidence (B,G) = 33 83 𝑥100% = 39,76 % 16 {G, B} Confidence (G,B) = 33 41 𝑥100% = 80,49 % 17 {B, F} Confidence (B,F) = 47 83 𝑥100% = 56,63 % 18 {F, B} Confidence (F,B) = 47 57 𝑥100% = 82,46 %
19 {C, F} Confidence (C,F) = 32 66 𝑥100% = 48,48 % 20 {F, C} Confidence (F, C) = 32 57 𝑥100% = 56,14 % 21 {D, F} Confidence (D,F) = 34 60 𝑥100% = 56,67 % 22 {F, D} Confidence (F, D) = 34 57 𝑥100% = 59,65 % 23 {B, C^F} Confidence (B, C^F) = 32 83 𝑥100% = 38,55 % 24 {C, B^F} Confidence (C, B^F) = 32 66 𝑥100% = 48,48 % 25 {F, B^C} Confidence (F, B^C) = 32 57 𝑥100% = 56,14 % 26 {B^C, F} Confidence (B^C, F) = 32 57 𝑥100% = 56,14 % 27 {B^F, C} Confidence (B^F, C) = 32 47 𝑥100% = 68,08 % 28 {C^F, B} Confidence (C^F, B) = 32 32 𝑥100% = 100 % 29 {B, D^F} Confidence (B, D^F) = 34 83 𝑥100% = 40,96 % 30 {D, B^F} Confidence (D, B^F) = 34 60 𝑥100% = 56,67 % 31 {F, B^D} Confidence (F, B^D) = 34 57 𝑥100% = 59,65 % 32 {B^D, F} Confidence (B^D, F) = 34 51 𝑥100% = 66,67 % 33 {B^F, D} Confidence (B^F, D) = 34 47 𝑥100% = 72,34 % 34 {D^F, B} Confidence (D^F, B) = 34 34 𝑥100% = 100 % 35 {C, D^F} Confidence (C, D^F) = 32 66 𝑥100% = 48,48 % 36 {D, C^F} Confidence (D, C^F) = 32 60 𝑥100% = 53,33 % 37 {F, C^D} Confidence (F, C^D) = 32 57 𝑥100% = 56,14 % 38 {C^D, F} Confidence (C^D, F) = 32 38 𝑥100% = 84,21 % 39 {C^F, D} Confidence (C^F, D) = 32 32 𝑥100% = 100 % 40 {D^F, C} Confidence (D^F, C) = 32 34 𝑥100% = 94,12 % 41 {B, C^D^F} Confidence (B, C^D^F) = 32 83 𝑥100% = 38,55 %
42 {C, B^D^F} Confidence (C, B^D^F) = 32 66 𝑥100% = 48,48 %
43 {D, B^C^F} Confidence (D, B^C^F) = 32 60 𝑥100% = 53,33 %
44 {F, B^C^D} Confidence (F, B^C^D) = 32 57 𝑥100% = 56,14 % 45 {B^C^D, F} Confidence (B^C^D, F) = 32 38 𝑥100% = 84,21 % 46 {B^C^F, D} Confidence (B^C^F, D) = 32 32 𝑥100% = 100 % 47 {B^D^F, C} Confidence (B^D^F, C) = 32 34 𝑥100% = 94,12 % 48 {C^D^F, B} Confidence (C^D^F, B) = 32 32 𝑥100% = 100 % 49 {B^C, D^F} Confidence (B^C, D^F) = 32 57 𝑥100% = 56,14 % 50 {D^F, B^C} Confidence (D^F, B^C) = 32 34 𝑥100% = 94,12 % 51 {B^D, C^F} Confidence (B^D, C^F) = 32 51 𝑥100% = 62,74 % 52 {C^F,
B^D} Confidence (C^F, B^D) = 32 32 𝑥100% = 100 % 53 {B^F, C^D} Confidence (B^F, C^D) = 32 47 𝑥100% = 68,08 % 54 {C^D, B^F} Confidence (C^D, B^F) = 32 38 𝑥100% = 84,21 % 55 {B, E} Confidence (B,E) = 49 83 𝑥100% = 59,04 % 56 {E, B} Confidence (E,B) = 49 57 𝑥100% = 85,96 % 57 {C, E} Confidence (C,E) = 31 66 𝑥100% = 46,97 % 58 {E, C} Confidence (E,C) = 31 57 𝑥100% = 54,38 % 59 {B, C^E} Confidence (B, C^E) = 31 83 𝑥100% = 37,35 % 60 {C, B^E} Confidence (C, B^E) = 31 66 𝑥100% = 46,97 % 61 {E, B^C} Confidence (E, B^C) = 31 57 𝑥100% = 54,38 % 62 {B^C, E} Confidence (B^C, E) = 31 57 𝑥100% = 54,38 % 63 {B^E, C} Confidence (B^E, C) = 31 49 𝑥100% = 63,26 % 64 {C^E, B} Confidence (C^E, B) = 31 31 𝑥100% = 100 % 65 {B, D} Confidence (B,D) = 51 83 𝑥100% = 61,45 % 66 {D, B} Confidence (B,D) = 51 60 𝑥100% = 85 % 67 {C, D} Confidence (C,D) = 38 66 𝑥100% = 57,57 % 68 {D, C} Confidence (C,D) = 38 60 𝑥100% = 63,33 %
69 {B, C^D} Confidence (B, C^D) = 38 83 𝑥100% = 45,78 % 70 {C, B^D} Confidence (C, B^D) = 38 66 𝑥100% = 57,57 % 71 {D, B^C} Confidence (D, B^C) = 38 60 𝑥100% = 63,33 % 72 {B^C, D} Confidence (B^C, D) = 38 57 𝑥100% = 66,67 % 73 {B^D, C} Confidence (B^D, C) = 38 51 𝑥100% = 74,51 % 73 {C^D, B} Confidence (C^D, B) = 38 38 𝑥100% = 100 % 75 {B, C} Confidence (B,C) = 57 83 𝑥100% = 68,67 % 76 {C, B} Confidence (C,B) = 57 66 𝑥100% = 86,36 %

## 5. Evaluasi
Pada  tahap  ini  pola  yang  dipakai sebanyak 26 pola karena dapat
memenuhi
minimum confidence sebanyak 80%. Tabel 6. Perhitungan Lift Ratio Pattern No Frequent pattern Confidence Benchmark Confidence Lift Ratio 1 {P, B} 90,91 % 83 97 = 0,86 0.9091 0,86 = 1,06 2 {M, B} 100 % 83 97 = 0,86 1 0,86 = 1,16 3 {L, B} 88,57 % 83 97 = 0,86 0.8857 0,86 = 1,03 4 {K, B} 88,89 % 83 97 = 0,86 0.8889 0,86 = 1,03 5 {J, B} 86,48 % 83 97 = 0,86 0.8648 0,86 = 1,01 6 {I, B} 81,08 % 83 97 = 0,86 0.8108 0,86 = 0.94 7 {H, B} 95 % 83 97 = 0,86 0.95 0,86 = 1,10 8 {G, B} 80,49 % 83 97 = 0,86 0.8049 0,86 = 0,93 9 {F, B} 82,46 % 83 97 = 0,86 0.8246 0,86 = 0,96 10 {C^F, B} 100 % 83 97 = 0,86 1 0,86 = 1,16 11 {D^F, B} 100 % 83 97 = 0,86 1 0,86 = 1,16 12 {C^D, F} 84,21 % 57 97 = 0,59 0.8421 0,59 = 1,42
13 {C^F, D} 100 % 60 97 = 0,62 1 0,62 = 1,61 14 {D^F, C} 94,12 % 66 97 = 0,68 0.9412 0,68 = 1,38 15 {B^C^D, F} 84,21 % 57 97 = 0,59 0.8421 0,59 = 1,43 16 {B^C^F, D} 100 % 60 97 = 0,62 1 0,62 = 1,61 17 {B^D^F, C} 94,12 % 66 97 = 0,68 0.9091 0,86 = 1,06 18 {C^D^F, B} 100 % 83 97 = 0,86 1 0,86 = 1,16 19 {D^F, B^C} 94,12 % 57 97 = 0,59 0.9412 0,59 = 1,59 20 {C^F, B^D} 100 % 51 97 = 0,53 1 0,53 = 1,89 21 {C^D, B^F} 84,21 % 47 97 = 0,48 0.8421 0,48 = 1,75 22 {E, B} 85,96 % 83 97 = 0,86 0.8596 0,86 = 0,99 23 {C^E, B} 100 % 83 97 = 0,86 1 0,86 = 1,16 24 {D, B} 85 % 83 97 = 0,86 0.85 0,86 = 0,98 25 {C^D, B} 100 % 83 97 = 0,86 1 0,86 = 1,16 26 {C, B} 86,36 % 83 97 = 0,86 0.8636 0,86 = 1,004
Dari  seluruh  pengolahan  data, ditemukan  13  pola  menarik  yang melebihi minimum support 30%,
minimum  confidence 80%  dan lift  ratio lebih dari 1.
Tabel 7. Hasil Akhir Kombinasi Pola
N o Frequ ent Patter n Code Frequent pattern attribute Suppo rt Con fide nce Lift Rati o 1  {C^F, B^D} Jika Alasan Perceraian  karena Ekonomi dan Perselisihan  maka Pekerjaan Istri adalah Ibu Rumah Tangga  dan  Jenis Perceraian  adalah cerai Gugat 32,99 % 100 %
1,89 2  {C^D, B^F} Jika Alasan Perceraian  karena Ekonomi dan 32,99 % 84,21 % 1,75
Jenis Perceraian adalah cerai Gugat, maka Pekerjaan Istri adalah  IRT  dan Alasan Percerainnya  juga Perselisihan 3  {C^F, D} Jika Alasan Perceraian  karena Ekonomi dan Perselisihan, Maka Jenis Perceraian  adalah cerai Gugat 32,99 % 100 % 1,61 4  {B^C ^F, D} Jika pekerjaan Istri  adalah  Ibu Rumah tangga dan Alasan Perceraiannya karena  Ekonomi dan Perselisihan maka  akan  Cerai Gugat 32,99 % 100 % 1,61 5  {D^F, B^C} Jika jenis perceraian  adalah Cerai  Gugat  dan Alasan Perceraiannya Perselisihan, maka Pekerjaan Istri akan  Ibu  Rumah Tangga dan Alasan  Perceraian lainnya adalah Ekonomi 32,99 % 94,12 % 1,59 6  {B^C ^D, F} Jika pekerjaan Istri  adalah  Ibu Rumah tangga dan Alasan Perceraiannya karena  Ekonomi serta berjenis Cerai Gugat maka perceraian juga akan beralasan Perselisihan 32,99 % 84,21 % 1,43 7  {C^D, F} Jika Alasan Perceraiannya karena  Ekonomi serta berjenis Cerai Gugat maka perceraian juga akan beralasan Perselisihan 32,99 % 84,21 % 1,42 8  {D^F, C} Jika Jenis Perceraian  adalah Cerai  Gugat  dan Alasan  Perceraian karena Perselisihan, maka akan beralasan perceraiannya 32,99 % 94,12 % 1,38
karena ekonomi juga 9  {M, B} Jika Pendidikan Istri SD maka Pekerjaan Istri adalah Ibu Rumah Tangga 36,08 % 100 % 1,16 1 0 {C^F, B} Alasan Perceraiannya karena  Ekonomi dan  Perselisihan, maka pekerjaan Istri  adalah  Ibu Rumah Tangga 32,99 % 100 % 1,16 1 1 {D^F, B} Jika  Cerai  Gugat dan Alasan Perceraian  adalah Perselisihan, maka pekerjaan Istri adalah Ibu Rumah Tangga 35,05 % 100 % 1,16 1 2 {C^E, B} Jika Alasan Perceraian  karena Ekonomi dan memiliki  Jumlah Anak  Ideal,  maka Pekerjaan Istri adalah Ibu Rumah Tangga 31,96 % 100 % 1,16 1 3 {C^D, B} Jika Alasan Perceraian Ekonomi dan Cerai Gugat maka pekerjaan istri adalah Ibu Rumah Tangga 39,17 % 100 % 1,16

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Algoritma FP-Growth
dapat menghasilkan  kombinasi  pola  untuk aturan  asosiasi  dengan  baik.  Dari  97 data  yang  diolah,  menghasilkan  13 aturan  kombinasi  pola  perceraian yang telah memenuhi syarat minimum support 30%, minimum  confidence
80% dan lift ratio lebih dari 1.
2. Penyebab utama perceraian di
Kabupaten  Majalengka  terdiri  dari Alasan  Perceraian  karena  Ekonomi dan  Perselisihan,  Pekerjaan  Istri adalah  Ibu  Rumah  Tangga  dan  Jenis Perceraian  adalah  Cerai  Gugat. Karena  dari  13  aturan  pola  yang
dihasilkan,  3  pola  terbaik  dominan menghasilkan atribut tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  (2017). Nikah, Talak  dan  Cerai,  serta  Rujuk, 2007–2016 .  Badan  Pusat  Statistik. https://www.bps.go.id/LinkTableD inamis/view/id/893
Chaterine, R. N. (2020). Menag: Angka Perceraian Meningkat Selama COVID-19 . DetikNews. https://news.detik.com/berita/d- 5266413/menag-angka-perceraian-
meningkat-selama-covid-19
Fauzy, M., Saleh  W, K. R.,  &  Asror, I.
(2016). Penerapan Metode Association  Rule  Menggunakan. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi
Terapan , II (2), 221–227.
Hertina,  H.,  Nurwahid,  M.,  Haswir,  H.,
Sayuti,  H.,  Darwis,  A.,  Rahman,
M.,  ...  &  Hamzah,  M.  L.  (2021). Data mining applied about polygamy using sentiment analysis on Twitters in Indonesian perception. Bulletin  of  Electrical Engineering and Informatics,
10 (4), 2231-2236.
Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma  Data  Mining (1st  ed.).
Yogyakarta Andi.
Merdeka.  (2020). Penyebab  Angka Perceraian Meningkat Selama Pandemi  Covid-19 .  Merdeka.Com.
https://www.merdeka.com/peristiw a/penyebab-angka-perceraian- meningkat-selama-pandemi-covid- 19.html?page=2
Nurexsan,  C.,  Rachman,  R.,  &  Si,  S. (2019).  ALGORITMA  APRIORI PERBANDINGAN  FP-TREE  ( STUDI  KASUS :  PT  KIMIA FARMA  PLANT  JAKARTA  ). Universitas ARS .
Prihatin,  I.  U.  (2020). Kemenag  Sebut Angka Perceraian Mencapai 306.688 Per Agustus 2020 .
Merdeka. https://www.merdeka.com/peristiw a/kemenag-sebut-angka- perceraian-mencapai-306688-per- agustus-2020.html
Sepri,  D.,  &  Afdal,  M.  (2017).  Analisa
Dan Perbandingan Metode Algoritma  Apriori  Dan  Fp-Growth Untuk Mencari Pola Daerah Strategis. Jurnal  Sistem  Informasi Kaputama (JSIK) , 1 (1), 47–55.
Setiawan,  N.  (2005).  Teknik  Sampling. Inspektorat  Jenderal  Departemen Pendidikan Nasional , 25–28.
Sugianto, C. A., & Astita, M. N. (2017).
Implementasi  Data  Mining  Dalam Data  Bencana  Tanah  Longsor  Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma Fp-Growth. Techno.Com , 17 (1), 91–102.
https://doi.org/10.33633/tc.v17i1.1
601 Sugiyono.  (2014). Metode  Penelitian Pendidikan (Pendekatan Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D) . Alfabeta.
Tan, P.-N., Steinbach, M., Karpatne, A.,
&  Kumar,  V.  (2004). Introduction to  Data  Mining (2nd  ed.).  Pearson Education.
World  Health  Organization.  (2020).
Coronavirus  disease  (COVID-19) . World Health Organization. https://www.who.int/emergencies/
diseases/novel-coronavirus- 2019/question-and-answers-hub/q- a-detail/coronavirus-disease-covid- 19#:~:text=symptoms
Yustika,  T.  D.  (2020). Faktor-Faktor yang  Menyebabkan  Terjadinya Perceraian Menggunakan Algoritma Apriori . Universitas
Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim Riau.