Performa (2016) Vol. 15, No.1: 70-76
Pengembangan Sistem Informasi Data KB dan Analisis Pola Pemilihan Metode Kontrasepsi

## Menggunakan Algoritma
Sql-Based Fp-Growth
Yumina Jumiati  1) dan Nurdin Bahtiar 2 )
1,2 Jurusan Ilmu komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. H. Soedharto, SH, Tembalang, Semarang, 50275, Indonesia

## Abstract
One of Unit Pelaksana Teknis Pemberdayaan Masyarakat, Perempuan, dan Keluarga Berencana (UPT BAPERMASPER dan KB) Region XV District of Mijen’s duty is to lead, plan, do, evaluate, and report the data  management  in  service,  management,  and  control  of  family  planning  programs  and  the empowerment  of  women  in  the  district.  The  inadequate  number  offield  officers  (PLKB)  often  become spectacle in collecting and reporting the data KB. Family Planning Data Information System (SIDAK) is developed in order to support the mentioned task to make it easier to report, store, and manage the data. Additionally,  SIDAK  is  equipped  with  a  data  analysis  feature  with  association  mining  technique  using SQL-Based FP-Growth algorithm. This algorithm analyze the data KB and create a relation (association rule)  between  the  attributes  used  for  analysis;  the  wive’s  age,  the  highest  education  achieved  by  the couple, the number of children, the welfare level, and the contraception method. The research analysis of 302  dataKBs  resulted  in  maximum  support  value  of  1.66%,  maximum  confidence  value  of  100%,  and maximum lift ratio of 60.24.
Keywords :data mining, association rule, SQL-Based FP-Growth.

## 1. Pendahuluan
Unit  Pelaksana  Teknis  Badan  Pemberdayaan  Masyarakat,  Perempuan,  dan  Keluarga Berencana  (UPT  BAPERMASPER  dan  KB)  Wilayah  XV  Kecamatan  Mijen  Semarang  Jawa Tengah  ,  bertugas  memimpin,  merencanakan,  melaksanakan,  mengevaluasi,  dan  melaporkan pengelolaan, sebagian fungsi Badan di bidang pelayanan, pengelolaan, dan pengendali program KB  dan  pemberdayaan  perempuan  di  wilayah  kecamatan  tersebut.  Dalam  melaksanakan tugasnya,  UPT  tersebut  dibantu  oleh  Petugas  Penyuluh  Keluarga  Berencana  Desa  (PPKBD) pada  setiap  kelurahan  yang  melakukan  pendataan  keluarga  dan  melaporkan  ke  UPT  secara manual. Data hasil pendataan kemudian dianalisis dan dievaluasi untuk menentukan kebijakan yang  tepat  pada  pelaksanaan  program  KB  yang  akan  dilaksanakan.  Minimnya  jumlah  petugas lapangan sering menjadi kendala dalam hal pengumpulan dan pelaporan data.
Sistem pengelolaan berbasis komputer merupakan suatu hal yang penting dalam lembaga ini,  kendala  yang  muncul  merupakan  tantangan  tersendiri  bagi  pengelola  agar  menyediakan layanan  sistem  informasi  yang  akurat  dan  efisien.  Suatu  informasi  dikatakan  bernilai  bila manfaatnya  lebih  efektif  dibandingkan  dengan  biaya  mendapatkannya  (Yakub,  2012). Karenanya,  perlu  diupayakan  pembangunan sistem  informasi  yang  dapat  memberikan  manfaat lebih  bagi  penggunanya,  misalnyadengan  menambahkan  teknik  data  mining  untuk  membantu dalam pembuatan keputusan.
Berdasarkan analisis yang dilakukan oleh Radita Kusumaningrum, beberapa faktor yang mempengaruhi  pemilihan  metode  kontrasepsi  oleh  peserta  KB  di  antaranya  adalah  umur  istri, jumlah  anak,  kesejahteraan,  kepemilikan  JAMKESMAS,  pendidikan,  pengetahuan,  dukungan
 Correspondance : yuminajumiati@gmail.com
suami / istri, serta agama (Kusumaningrum, 2009).Tidak ada metode kontrasepsi yang aman dan efektif  bagi  semua  klien  karena  masing-masing  mempunya  kesesuaian  dan  kecocokan individual.  Secara  umum  persyaratan  metode  kontrasepsi  ideal  adalah:  aman,  berdaya  guna, dapat  diterima,  harga  terjangkau,  serta  mengembalikan  kesuburan  bila  tidak  lagi  digunakan. (Nasution, 2011).
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  makalah  ini  akan  membahas  tentang  bagaimana mengembangan teknik data mining asosiasi untuk membantu pengguna alat KB dalam membuat keputusan memilih  metode kontrasepsi yang sesuai dengan karakteristik mereka.Dalam hal ini metode yang digunakan adalah algoritma SQL-Based FP-Growth.

## 2. Metode Penelitian
1. Data Mining
Menurut  Jiawei  Han  dan  Micheline  Kamber  (2006), data  mining adalah  kegiatan menemukan  pola  yang  menarik  dari  data  dalam  jumlah  yang  sangat  besar.  Sumber  data  dapat berupa  basis  data,  gudang  data  ( data  warehouse ),  atau  penyimpanan  informasi  lainnya. Data mining berkaitan  dengan  bidang  ilmu–ilmu  lain,  seperti database  system , data  warehousing , statistics , machine learning , information retrieval , dan komputasi tingkat tinggi(Han & Kamber, 2006).
Menurut Budi Santosa (2007), data mining ( Knowledge Discovery in Database /KDD) adalah kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan  keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar (Santosa B. , 2007)
Berdasarkan  beberapa  definisi  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa data  mining adalah serangkaian  proses  penggalian  sekumpulan  besar  data  untuk  menemukan  aturan,  pola  atau hubungan menarik di dalamnya sebagai suatu pengetahuan lebih yang bermanfaat. Tahapan data mining menurut Han dan Kamber (2006) adalah sebagai berikut: a. Data Cleaning
b. Data Integration
c. Data Selection
d. Data Transformation
e. Data Mining
f. Pattern Evaluation
g. Knowledge Presentation
2. Association Rule Mining (ARM)
Menurut  Kusrini  dan  Emha  Taufik  Luthfi  (2009),  ARM  adalah  teknik data  mining untuk menemukan  aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi item.  Interestingness  measure yang  dapat digunakan dalam data mining adalah support dan confidence . Support adalah suatu ukuran yang menunjukkan  seberapa  besar  tingkat  dominasi  suatu item atau itemset dari  keseluruhan transaksi. Confidence adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukkan  hubungan  antar  dua item secara conditional .Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu  tahap  analisis pola frekuensi tinggi dan tahap pembentukan aturan asosiasi(Kusrini & Luthfi, 2009).
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahapan mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam basis data. Nilai support sebuah item A diperoleh dengan rumus (1).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  A  = transaksi mengandung A transaksi dalam 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 … … … . … … . … … . … … . … … … … … . . … … … … … … (1)
b. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  kemudian  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A→B. Nilai confidence dari aturan A→B diperoleh dari rumus (2).
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒  = transaksi mengandung A dan B transaksi mengandung A … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … (2)
Selain  menggunakan confidence untuk  mengukur  tingkat  kebenaran,  dikenal  juga lift  ratio untuk melihat kuat tidaknya aturan asosiasi dengan membandingkan dengan nilai benchmark confidence . Dimana diasumsikan kejadian item dari consequent dalam suatu transaksi adalah independent dengan kejadian dari antecedent dari suatu asosiasi(Santosa B. , 2007)
𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒  = transaksi dengan item dalam 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡 transaksi dalam 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 … … … … … … … … … (3)
Lift  ratio adalah  perbandingan  antara confidence untuk  suatu  aturan  dibagi  dengan benchmarkconfidence ,  dimana  diasumsikan consequent dan antecedent saling independent . Nilai lift  ratio lebih  besar  dari  1  menunjukkan  adanya  manfaat  dari  aturan  tersebut.  Lebih tinggi nilai lift ratio , lebih besar kekuatan asosiasi(Santosa B. , 2007).
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
𝑏𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 . … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …
(4)

## 3. SQL-Based FP-Growth
Pembangunan FP-Tree pada  algoritma FP-Growth pada  suatu  basis  data  yang  besar memerlukan kapasitas memori yang sangat besar juga. Penelitian yang dilakukan oleh Xuequn Shang,  Sattler  Kai-Uwe,  dan  Geist  Ingolf,  menemukan  suatu  solusi  permasalahan  tersebut dengan  memanfaatkan  sistem  manajemen  basis  data  relasional  ( Relational  Database Management System /RDBMS).
Salah  satu  alternatif  adalah  dengan  menyimpan FP-Tree dalam  struktur  tabel  (tabel FP).Terdapat  dua  pendekatan  dalam  pembangunan  tabel  FP,  yaitu  pendekatan  pola  frekuen ( Frequent  Pattern /FP)  dan  pendekatan  dengan  perluasan  pola  frekuen  ( Expand  Frequent Pattern /EFP).Pendekatan  FP  memeriksa  tiap  item  frekuen  satu  per  satu,  apakah  sesuai  atau tidak untuk dimasukkan ke dalam tabel FP. Pendekatan EFP membangun sebuah tabel FP-Tree temporer (tabel EFP), kemudian membangun tabel FP dari tabel EFP (Shang, 2005). Tahapan algoritma SQL-Based FP-Growth dijelaskan sebagai berikut (Schuiling, 2014):
a. Pembuatan Tabel FP
Tabel  FP  merupakan  bentuk  penerapan FP-Tree dalam  bentuk  tabel.  Pembuatan  tabel  FP yang  dijelaskan  pada  tahapan  ini  mengikuti  pendekatan  FP,  dilakukan  dalam  tiga  tahap sebagai berikut:
(1.) Item  counting (penghitungan  item):  memindai  tabel  transaksi  satu  kali  dan  hitung frekuensi kemunculan item ( support count ).
CREATE TEMPORARY TABLE TOTAL_COUNTS (Item str, Support int); INSERT INTO TOTAL_COUNTS SELECT Item, COUNT(*) AS Support FROM T GROUP BY Item HAVING COUNT(*) >= $minsupport ORDER BY Item, COUNT(*) DESC;
(2.) Transaction ordering (pengurutan transaksi): mengurutkan item-item frekuen dari tabel transaksi  dalam  urutan  secara  descending  berdasarkan  frekuensi  kemunculan  item tersebut.
CREATE TEMPORARY TABLE SORTED_T (TID int, Item str); INSERT INTO SORTED_T SELECT  T1.TID,  T1.Item  FROM  T  AS  T1,(SELECT  Item,  Support  FROM TOTAL_COUNTS) AS T2 WHERE T1.Item = T2.Item ORDER BY T1.TID, T2.Support DESC, T1.Item;
(3.) FP-Table  construction (pembuatan  tabel  FP):  membuat  tabel  FP  yang  memuat  semua transaksi  dengan  item-item  yang  memenuhi  batasan  frekuensi  kemunculan  item ( minimum support count ).
CREATE TABLE FP(PATH str, COUNT int); INSERT INTO FP SELECT PATH, COUNT(*) FROM(SELECT ':'||CONCAT(Item), ':') AS PATH FROM SORTED_T GROUP BY TID) AS GROUPED GROUP BY PATH;

## b. Menemukan Pola Frekuen dari Tabel FP
Setelah  tabel  FP  selesai  dibuat,  langkah  selanjutnya  adalah  membuat  tabel conditional FP untuk  setiap  item  sebelum  menemukan  semua  pola  frekuen  dari  tabel  FP.  Pembuatan  tabel conditional FP dapat dikerjakan dengan mengeksekusi perintah SQL seperti berikut:
SELECT  SUBSTRING(PATH,  0,  POSITION(':'||Item||':'  in  PATH))  AS  Pattern, SUM(COUNT)FROM FP WHERE PATH LIKE '%:'||Item||':%' AND PATH NOT LIKE ':'||Item||':%' GROUP BY Pattern

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  fungsi data  mining dengan  masukan  ( input )  tahun  data  2013  (tabel datakb2013)  dan  variasi  nilai lift  ratio .  Cuplikan  data  pada  tabel  awal  (datakb2013)  dan  tabel transaksi hasil transformasi dan integrasi dari tabel datakb2013 ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1 . Tabel data KB 2013 id_kel id suami umur_s pend_s pek_s istri umur_i pend_i pek_i jml_anak tk mk 1001 40 B7 E41 43 B7 D87 3 D2 0 1001 33 B1 E19 27 B2 D01 2 D0 1 1001 25 B1 E14 23 B4 D14 1 D1 1 1001 35 B1 E14 38 B4 D14 2 D1 1 1001 28 B1 E14 27 B2 D01 2 D0 1 1001 35 B7 E14 34 B7 D14 1 D3 1 1001 32 B7 E14 31 B4 D14 2 D1 3 1001 32 B7 E14 36 B7 D14 2 D2 1 1001 57 B7 E14 51 B7 D04 4 D4 4 1001 31 B4 E14 36 B6 D14 2 D2 4
Data  pada  tabel  datakb2013  diseleksi  dan  ditransformasikan  ke  dalam  format  untuk analisis,  kemudian  diintegrasikan  untuk  mendapatkan  tabel  transaksi. Identifier (ID)  transaksi adalah nomor kartu keluarga Pasangan Usia Subur (PUS) peserta KB.
Tabel 2 . Tabel transaksi (kanan) hasil integrasi tabel hasil transformasi dari tabel datakb2013 (kiri) Id umur_i pend jml_anak tk mk id antecedent consequent path A2 B4 C3 D2 G0 A2:B4:C3:D2 G0 A2:B4:C3:D2 => G0 A2 B7 C0 D1 G0 A2:B7:C0:D1 G0 A2:B7:C0:D1 => G0 A2 B4 C2 D1 G1 A2:B4:C2:D1 G1 A2:B4:C2:D1 => G1 A2 B6 C2 D4 G4 A2:B6:C2:D4 G4 A2:B6:C2:D4 => G4 A2 B7 C2 D2 G2 A2:B7:C2:D2 G2 A2:B7:C2:D2 => G2
Id umur_i pend jml_anak tk mk id antecedent consequent path A2 B6 C1 D2 G1 A2:B6:C1:D2 G1 A2:B6:C1:D2 => G1 A2 B7 C1 D2 G0 A2:B7:C1:D2 G0 A2:B7:C1:D2 => G0 A1 B3 C2 D0 G3 A1:B3:C2:D0 G3 A1:B3:C2:D0 => G3 A2 B4 C1 D1 G3 A2:B4:C1:D1 G3 A2:B4:C1:D1 => G3 A2 B7 C2 D2 G2 A2:B7:C2:D2 G2 A2:B7:C2:D2 => G2
Nilai minimum  lift  ratio pada  hasil  pengujian  302  data  PUS  pada  analisis data  mining SIDAKadalah  0.57  sedangkan  nilai maksimum  lift  ratio adalah  60.24.  Variasi  nilai lift  ratio dalam pengujian ini adalah 1, 10, dan 20. Masukan minimum lift ratio senilai 1, menghasilkan 199  aturan  asosiasi.  Masukan minimum  lift  ratio senilai  10,  menghasilkan  14  aturan  asosiasi. Sedangkan  dengan  masukan minimumlift  ratio senilai  20,  menghasilkan  3  aturan  asosiasi. Berikut akan dijelaskan perhitungan nilai support , confidence , dan lift ratio untuk rule ke-6 : Jumlah transaksi tabel transaksi = 302 Pola ( Path ) = A3:B1:C5:D2 => G7 Antecedent =A3:B1:C5:D2 Consequent = G7 Frekuensi kemunculan path = 4 Frekuensi kemunculan antecedent = 8 Frekuensi kemunculan consequent = 17
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  (𝑃𝑎𝑡ℎ) = transaksi mengandung 𝑃𝑎𝑡ℎ transaksi dalam tabel transaksi × 100%  = 4 302 × 100% = 1.32 % 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑃𝑎𝑡ℎ) = transaksi mengandung 𝑃𝑎𝑡ℎ transaksi mengandung 𝐴𝑛𝑡𝑒𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑡 × 100% = 8 13 × 100% = 0.6667  × 100% = 66.67 % 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒   = transaksi dengan item dalam 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡 transaksi dalam tabel transaksi = 17 302 = 0.056291 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑏𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 confidence = 0.6667 0.05629 =  11.84
Aturan asosiasi yang lain dihitung nilai support , confidence , dan lift ratio nya dengan cara yang sama menghasilkan nilai seperti ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3 . Hasil pengujian terhadap fungsi data mining No. Min. Lift Ratio Rule ke- Aturan Asosiasi Support Confidence Lift Ratio 1. 10 1 A2:B1:C3:D3 => G7 0.33 100.00 17.76 2 A2:B1:C4:D2 => G7 0.33 100.00 17.76 3 A2:B4:C1:D3 => G2 0.33 100.00 15.90 4 A2:B4:C3:D2 => G6 0.33 33.33 20.08 5 A2:B7:C3:D1 => G7 0.33 100.00 17.76 6 A3:B1:C5:D2 => G7 1.32 66.67 11.84 7 A3:B3:C5:D3 => G7 0.33 100.00 17.76 8 A3:B4:C3:D3 => G6 0.66 100.00 60.24 9 A3:B6:C3:D4 => G7 0.33 100.00 17.76 10 A3:B7:C3:D2 => G6 0.33 25.00 15.06 11 A3:B7:C3:D4 => G7 0.33 100.00 17.76 12 A3:B7:C4:D2 => G7 0.33 100.00 17.76 13 A3:B7:C5:D4 => G7 0.33 100.00 17.76 14 A3:B8:C2:D3 => G6 0.33 50.00 30.12 3. 20 1 A2:B4:C3:D2 => G6 0.33 33.33 20.08 2 A3:B4:C3:D3 => G6 0.66 100.00 60.24 3 A3:B8:C2:D3 => G6 0.33 50.00 30.12
Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsi data  mining yang  ditunjukkan  pada  tabel  1,didapatkan beberapa  informasi  dengan  ukuran interestingness yang  ditunjukkan  dengan  nilai lift  ratio . Atribut  yang  digunakan  adalah  atribut  umur  istri  (A),  pendidikan  tertinggi  PUS  (B),  jumlah anak (C), tingkat kesejahteraan (D), dan metode kontrasepsi (G). Contoh analisis terhadap hasil pengujian adalah sebagai berikut:
a. Minimum lift ratio 1
Hubungan asosiasi yang terbentuk dijelaskan sebagai berikut:
(1.) PUS  dengan  kriteria  jumlah  anak  0  (C0)  cenderung  untuk  tidak  menggunakan  metode kontrasepsi (G0).
(2.) PUS  dengan  kriteria  umur  istri  kurang  dari  20  tahun  (A1)  dan  jumlah  anak  1  cenderung untuk menggunakan metode kontrasepsi Suntik (G3).
(3.) PUS  dengan  kriteria  umur  istri  kurang  dari  20  tahun  (A1)  dan  jumlah  anak  2  cenderung untuk menggunakan metode kontrasepsi Implant (G4).
(4.) PUS dengan kriteria umur  istri 20  – 39 tahun adalah kelompok umur istri dengan pilihan penggunaan metode kontrasepsi yang paling bervariasi.
(5.) PUS dengan kriteria umur istri 20 – 39 tahun dengan jumlah anak 1 (C1) lebih cenderung menggunakan  metode  kontrasepsi  jangka  pendek  (non-MKJP),  yaitu  Pill  (G1),  Kondom (G2), atau Suntik (G3).
(6.) PUS dengan kriteria umur istri 20 – 39 tahun dengan jumlah anak 2 (C2) atau 3 (C3) lebih cenderung menggunakan non-MKJP Implant (G4) dan MKJP MOW (G5).
(7.) PUS dengan kriteria umur istri 40 tahun atau lebih (A3) dan jumlah anak 1 (C1) cenderung menggunakan tidak menggunakan program KB (G0).
(8.) PUS  dengan  kriteria  umur  istri  40  tahun  atau  lebih  (A3),  dan  jumlah  anak  2  (C2), cenderung menggunakan non-MKJP, yaitu Pill (G1), Suntik (G3), dan Implant (G4).
(9.) PUS dengan kriteria umur istri 40 tahun atau lebih (A3) dengan jumlah anak 3 atau lebih, cenderung menggunakan MKJP, yaitu MOW (G5), MOP (G6), dan IUD (G7).
b. Minimum lift ratio 10
Hubungan asosiasi yang terbentuk dijelaskan sebagai berikut:
(1.) Metode  kontrasepsi  MOP  cenderung  digunakan  oleh  PUS  dengan  kriteria  umur  istri  40 tahun  atau  lebih  (A3)  dengan  jumlah  anak  2  atau  lebih,  tingkat  pendidikan  minimum SLTA/Sederajat (B4), dan tingkat kesejahteraan keluarga minimum tingkat II (D2).
(2.) PUS dengan kriteria umur istri 20 – 39 tahun (A2) atau lebih (A3) dan jumlah anak 3 (C3) atau lebih, cenderung menggunakan metode kontrasepsi MOW (G6) atau IUD (G7).
c. Minimum lift ratio 20
Hubungan asosiasi yang terbentuk menunjukkan bahwa metode kontrasepsi MOP cenderung digunakan oleh PUS dengan kriteria umur istri 40 tahun atau lebih (A3) dengan jumlah anak 2 atau  lebih,  tingkat  pendidikan  minimum  SLTA/Sederajat  (B4),  dan  tingkat  kesejahteraan keluarga minimum tingkat II (D2).
Secara umum, jika mengacu pada perhitungan lift ratio tertinggi (yaitu 20), menggambarkan bahwa  metode  kontrasepsi  yang  popular  adalah  MOP  dimana  metode  ini  digunakan  oleh pasangan usia subur dengan karakteristik sebagai berikut:
a) umur istri 40 tahun atau lebih
b) jumlah anak 2 atau lebih,
c) tingkat pendidikan minimum SLTA/Sederajat,
d) dan tingkat kesejahteraan keluarga minimum tingkat II.

## 4. Simpulan
SIDAK  dapat  digunakan  untuk  membantu  mempermudah  dalam  pelaporan, penyimpanan,  dan  pengelolaan  data  KB  serta  mendukung  proses  analisis  penggunaan  metode kontrasepsi menggunakan teknik data mining asosiasi menggunakan algoritma SQL-Based FP- Growth .
Berdasarkan analisis hasil pengujian fungsi data mining dengan menggunakan algoritma SQL-Based  FP-Growth terhadap  sampel  data  KB  tahun  2013,  menghasilkan  nilai support tertinggi  1.66%,  nilai confidence tertinggi  100%,  dan  nilai lift  ratio tertinggi  60.24.  Semakin tinggi  nilai  parameter  yang  digunakan  dalam  pemrosesan  dengan  algoritma SQL-Based  FP- Growth ,  semakin  sedikit  aturan  yang  dihasilkan, semakin  kuat  hubungan  asosiasi  antar  atribut dalam aturan yang terbentuk.
Saran  untuk  pengembangan  atau  penelitian  lebih  lanjut  yaitu  dapat  dilakukan  pengujian terhadap  semua  atribut  yang  mempengaruhi  pemilihan  metode  kontrasepsi  dengan  algoritma SQL-Based FP-Growth per atribut dan kombinasi gabungannya.

## Daftar Pustaka
Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques. San Fransisco: Morgan Kauffmann Publisher.
Kadir, A. (2003). Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset. Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: ANDI. Kusumaningrum, R. (-, - -). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Jenis Kontrasepsi yang Digunakan pada Pasangan Usia Subur. Dipetik May 13, 2014, dari eprints.undip.ac.id:
http://eprints.undip.ac.id/19194/1/Radita_Kusumaningrum.pdf
Nasution, S. L. (2011, - -). faktor-faktor yang Mempengaruhi Penggunaan MKJP di Enam Wilayah Indonesia. Dipetik May 12, 2014, dari www.bkkbn.go.id: http://www.bkkbn.go.id/litbang/pusna/Hasil%20Penelitian/FAKTOR- FAKTOR%20YANG%20MEMPENGARUHI%20PENGGUNAAN%20MKJP%20DI%20ENA M%20WILAYAH%20INDONESIA.pdf Santosa, B. (2007). Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu. Santosa, B. (2007). Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis (1 ed.). Yogyakarta:
Graha Ilmu. Schuiling, N. H. (2014, Agustus). Scalable Frequent Pattern Mining using Relational Databases. Dipetik September 20, 2015, dari http://dspace.library.uu.nl/bitstream/handle/1874/298560/Thesis.pdf?sequence=2 Shang, X. (2005, February 14). SQL Based Frequent Pattern Mining. Dipetik Mei 15, 2015, dari http://diglib.uni-magdeburg.de/Dissertationen/2005/xueshang.pdf Yakub. (2012). Pengantar Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu.