Mohamad Fauzy, Kemas Rahmat Saleh W, Ibnu Asror Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016

## PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA SIMULASI PREDIKSI HUJAN WILAYAH KOTA BANDUNG
Mohamad Fauzy 1 , Kemas Rahmat Saleh W 2 , Ibnu Asror 3 123 Fakultas Informatika Telkom University Jl. Telekomunikasi No.1 Terusan Buah Batu Bandung
1 mrojio12@gmail.com, 2 bagindokemas@telkomuniversity.ac.id, 3 iasror@telkomuniversity.ac.id

## Abstrak
Prakiraan  cuaca  saat  ini  telah  menjadi  satu  hal yang dibutuhkan bagi banyak orang di dunia. Dalam memprediksi hujan pengolahan data cuaca merupakan hal yang penting. Namun permasalahannya,  data  cuaca  yang  semakin  hari semakin  bertambah  menyebabkan  penumpukan  data sehingga  pengolahan  data  tersebut  perlu  penanganan lebih lanjut. Oleh karena itu pemanfaatan data mining digunakan untuk menyelesaikan masalah ini. Association  rule mining adalah  salah  satu  metode data  mining  yang  dapat  mengidentifikasi  hubungan kesamaan antar item. Penelitian ini dilakukan dengan tiga tahapan utama yaitu : 1) melakukan analisa pola frekuensi  tinggi  menggunakan  algortima  apriori;  2) pembentukan aturan asosiasi (association rule) ; 3) uji kekuatan rule yang terbentuk dengan menghitung lift ratio pada  masing-masing rule .  Dataset  yang digunakan adalah data klimatologi  yang diambil dari BMKG  stasiun  geofisika  kelas  1  Bandung.  Hasil akhir dari Penelitian ini berupa aturan-aturan asosiasi (association  rules) dimana  aturan-aturan  ini  dapat dijadikan  sebagai  acuan  dalam  memprediksi  cuaca hujan atau tidak hujan untuk satu hari kedepan.
Kata kunci :
Data mining, association rule, apriori, prediksi hujan

## Abstract
Weather  forecast  today  has  become  a  necessary thing for many people in the world. In predicting rain weather  data  processing  is  essential.  But  the problem,  weather  data  that  is  increasingly  growing
cause  the  accumulation  of  data  so  that  the  data processing  needs  further  treatment.  Therefore,  the use  of  data  mining  is  used  to  solve  this  problem. Association  rule  mining  is  one  of  data  mining methods  that  can  identify  similarity  relationships between  items.  This  research  is  performed  by  three main  stages,  namely:  1)  to  analyze  high  frequency patterns using algorithms priori; 2) the establishment of  an  association  rule  (association  rule);  3)  test  the strength  of  the  rule  which  is  formed  by  calculating the  ratio  elevator  on  each  rule.  The  dataset  used  is the climatological data taken from BMKG station 1st class  geophysical  Bandung.  The  end  result  of  this research  in  the  form  of  rules  of  association (association  rules)  in  which  these  rules  can  be  used as a reference in predicting the weather is rain or not rain for the next day.
Keywords :
data mining, association rule, apriori, rain forecast

## I. P ENDAHULUAN
Prakiraan  cuaca  saat  ini  telah  menjadi  satu  hal yang dibutuhkan bagi banyak orang di dunia. Dalam memprediksi hujan pengolahan data cuaca merupakan hal yang penting.
Namun
permasalahannya,  data  cuaca  bertambah  setiap  hari dan  prakiraan  cuaca  dibutuhkan  untuk  keesokan harinya.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  teknik  data mining yang cepat namun akurat untuk menyelesaikan  masalah  ini.  Salah  satu  teknik  yang dapat diterapkan yaitu Association rule mining (Mujiasih,  2011;  Nandagopal,  2010;  Santosa, 2007) .
Association  rule  mining  adalah  salah  satu metode  data  mining  yang  dapat  mengidentifikasi
Mohamad Fauzy, Kemas Rahmat Saleh W, Ibnu Asror Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016
hubungan kesamaan antar item(“Data Mining Student Notes,  QUB,”  n.d.;  Han,  Kamber,  &  Pei,  2012). Dalam  metode  ini  dibutuhkan  algoritma  untuk mencari  kandidat  aturan  asosiasi.  Salah  satu algoritma  yang  biasa  dipakai  adalah  algoritma apriori.  Kelebihan  asosiasi  rule  dengan  apriori  ini adalah  lebih  sederhana  dan  dapat  menangani  data yang  besar.  Sedangkan  Algoritma  lainnya  memiliki kelemahan  dalam  penggunaan  memori  saat  jumlah data besar, tentunya berpengaruh terhadap banyaknya item yang diproses. Penting tidaknya aturan asosisasi dapat  diketahui  dengan  2  parameter,  minimum support  (prosentase  kombinasi  item  dalam  database) dan  minimum  confidence  (kuatnya  hubungan  antar item  dalam  aturan  asosiatif),  keduanya  ditentukan oleh  user(Han  et  al.,  2012).  Penggunaan  apriori ditujukan  untuk  menemukan  asosiasi  rule  dalam simulasi  prediksi  hujan  ini  yaitu  menambang keterhubungan  antara  item-item  yang  terkandung dalam data cuaca.
Pada  penelitian  sebelumnya  dilakukan  analisis simulasi  klasifikasi  hujan  wilayah  kota  bandung dengan  metoda  c4.5,  didapatkan  hasil  akurasi 74.24%(Effendy, 2014).
Pada  penelitian  ini,  akan  melakukan  penelitian dengan  membuat  sistem  yang  menerapkan  metode association  rule  mining sebagai  alat  bantu  prakiraan cuaca.  Data  klimatologi  dalam  satu  hari  dianggap sebagai  satu  transaksi.  Unsur-unsur  yang  terdapat  di dalam  data  yaitu  suhu,  rata  kelembapan,  rata kecepatan angin, arah angin dan curah hujan masing- masing  dianggap  sebuah item .  Pendekatan  yang dilakukan  adalah  mencari  kesamaan-kesamaan  antar item pada  tiap  transaksi.  Kemudian  dibentuk  aturan asosiatif  berdasarkan  kesamaan-kesamaan  tersebut. Aturan  asosiatif  dijadikan  sebagai  acuan  dalam prakriaan cuaca pada penelitian ini.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tiga  tahapan utama  yaitu:  1)  melakukan  analisa  pola  frekuensi tinggi menggunakan algortima apriori; 2) pembentukan aturan asosiasi (association rule); 3) uji kekuatan rule yang terbentuk dengan menghitung lift ratio  pada  masing-masing rule . Datase t  yang digunakan adalah data klimatologi  yang diambil dari BMKG  stasiun  geofisika  kelas  1  Bandung.  Hasil akhir dari Penelitian ini berupa aturan-aturan asosiasi ( association  rules )  dimana  aturan-aturan  ini  dapat dijadikan  sebagai  acuan  dalam  memprediksi  cuaca hujan atau tidak hujan untuk satu hari kedepan

## II. L ANDASAN T EORI

## II.1 Association Rule Mining
Analisis  asosiasi  atau  association  rule  mining adalah  teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan asosiatif  antara  suatu  kombinasi  item.  Analisis asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik  data mining yang menjadi dasar dari salah satu teknik data mining  lainnya.  Secara  khusus,  salah  satu  tahap analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien, yaitu  analisis  pola  frekuensi  tinggi  (frequent  pattern mining)  (Chengqi,  2002;  Han  et  al.,  2012;  Han,  Pei, Yin, & Mao, 2004; Kusrini, Luthfi, 2009).
Secara  umum  association  rule  mempunyai bentuk : LHS => RHS dimana LHS dan RHS tersebut adalah  himpunan  item;  jika  setiap  item-item  dalam LHS terdapat dalam transaksi  maka item-item dalam RHS juga terdapat dalam transaksi.
Aturan  asosiasi  biasanya  dinyatakan  dalam bentuk(Kusrini, Luthfi, 2009):
{A,B} => {C} (support = 10%, confidence = 50%)

## II.2 Support
Support dari  suatu association  rule adalah presentasi  kombinasi item tersebut  dalam  database, dimana  jika  mempunyai item A  dan item B  maka support adalah proporsi dari transaksi dalam database yang  mengandung  A  dan  B.  Rumus  untuk menghitung  nilai  support  dari  dua item tersebut adalah  sebagai  berikut(Kusrini, Luthfi,  2009; Kusumo, Bijaksana, & Darmantoro, 2016):
Support ( A, B ) = P( A ∩ B )
Support ( A, B ) =

## II.3 Confidence
Confidence dari association  rule adalah  ukuran ketepatan suatu rule , yaitu presentasi transaksi dalam
Mohamad Fauzy, Kemas Rahmat Saleh W, Ibnu Asror Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016
database  yang  mengandung  A  dan  mengandung  B. Dengan  adanya confidence kita  dapat  mengukur kuatnya hubungan antar- item dalam association rule. Rumus  untuk  menghitung  nilai confidence dari  dua item tersebut  adalalah  sebagai  berikut(Kusrini, Luthfi, 2009; Kusumo et al., 2016):
Confidence = P( B | A )
Confidence =

## II.4 Apriori
Algoritma  apriori  adalah  langkah  untuk  proses menemukan frequent-itemset dengan  melakukan iterasi  pada  data.  Dimana itemset adalah  himpunan item - item yang  berada  di  dalam  himpunan  yang diolah  oleh  sistem,  sedangkan frequent-itemset menunjukan itemset yang memiliki  frekuensi kemunculan  lebih  dari  nilai  minimum  yang  telah ditentukan (ф). Pada iterasi ke- k , semua itemset yang d item ukan  yang  memiliki k item disebut k-itemset . Setiap iterasi terdiri dari dua tahap yaitu pembangkitan kandidtat dan pembangkitan rule .
Pada  tahap  pembangkitan  kandidat  ( candidat generation ) dimana himpunan semua frequent(k – 1)- itemset yang  digunakan  pada  pass  ke- (k-1) digunakan  untuk  membangkitkan  kandidat itemset
.  Prosedur  pembangkitan  kandidat  menjamin
bahwa adalah  superset  dari  himpunan.  Kemudian di-scan  dalam  tahap  perhitungan support  (support counting). Pada  akhir  pass diperiksa  untuk menentukan kandidat mana yang muncul,
menghasilkan .  Perhitungan support berakhir ketika atau kosong.
Pada tahap membangkitkan rule , akan dibangkitkan lebih dahulu candidate rule . Candidate rule berisi  semua  kemungkinan  rule  yang  memiliki support > minimum support karena inputan candidate rule adalah frequent-itemset .  Kemudian candidate rule akan  di-join  dengan  table  F  untuk  menemukan support antecedent . Confidence rule dihitung dengan cara  membandingkan support  rule dengan  support antecendent  rule .  Hanya  rule  yang  mempunyai confidence >  minimum  confidence yang  disimpan dalam table rule (table R)(Kusumo et al., 2016).

## II.5 Lift Ratio
Lift ratio adalah suatu ukuran untuk  mengetahui kekuatan  aturan  asosisasi (association  rule) yang telah  terbentuk.  Nilai lift  ratio biasanya  digunakan sebagai  penentu  apakah  aturan  asosiasi  valid  atau tidak  valid.  Untuk  menghitung lift  ratio digunakam rumus sebagai berikut:
Lift Ratio =
Untuk  mendapatkan  nilai benchmark confidence sendiri  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  sebagai berikut:

## =
Keterangan:
 Nc    =    jumlah    transaksi    dengan    item    yang menjadi consequent
 N = jumlah transaksi basis data.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
III.1 Kebutuhan Sistem
Skenario keseluruhan sistem :
1. Data  training  dan  data  testing  adalah  data  yang sudah  melalui  proses  preprocessing  secara manual.
2. Dengan  menggunakan  algoritma  apriori  akan dilakukan training terhadap itemset yang terdapat di  dalam  data  klimatologi  yaitu  dengan membentuk kandidat kandidat itemset atau biasa disebut dengan k-itemset.
3. Setiap  k-itemset  yang  terbentuk  sebelumnya kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai  support untuk  menghitung  jumlah  transaksi  yang memuat semua item di dalam k-itemset tersebut. K-itemset yang nilai supportnya lebih tinggi dari nilai  minimum  support  kemudian  dijadikan kandidat  sebagai  pembentukan  aturan  asosiasi (association rule).
4. Dilakukan  perhitungan confidence dari  tiap  k- itemset  untuk  menentukan  apakah  kandidat tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  aturan  asosiasi (association rule) atau tidak.
Mohamad Fauzy, Kemas Rahmat Saleh W, Ibnu Asror Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016
Rule  yang  terbentuk  di  evaluasi  kekuatannya dengan  cara  uji  lift  ratio.  Nilai  lift  ratio  dari  sebuah rule didapatkan melalui perbandingan confidence rule tersebut dengan benchmark confidence
. Data training Data testing Analisis Pola Frekuensi Tinggi Pembentukan Association Rule Hasil Association Rule Uji Lift Ratio pada Rule
Gambar 1. Perancangan Umum Sistem
Selanjutnya  dikeluarkan  hasil  akhir  aturan asosiasi  dengan  format  jika  (k-itemset)  maka  hujan atau  tidak  hujan . Nilai  k-itemset  tergantung berdasarkan k-itemset yang terbentuk.

## III.2 Dataset
Dataset  yang  digunakan  oleh  sistem  yang dibangun  berupa file bertipe  excel  yang  berisikan data  cuaca  yang  diambil  dari  BMKG  stasiun geofisika  kelas  1  Bandung.  Penginputan  data  ke file excel  dilakukan  secara  manual  karena  data  yang  di dapat  dari  BMKG  merupakan  data  fisik.  Lalu  data akan  masuk ke proses data  preprocessing yang akan menghasilkan dataset yang akan dipakai oleh sistem
III.3 Tujuan Pengujian
Tujuan  dari  pengujian  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut ini:
1. Menganalisa  pengaruh  minimum  support terhadap  jumlah  frequent  itemset  yang dibangkitkan algoritma aproiri.
2. Menganalisa pengaruh minimum confidence terhadap  jumlah  rule  yang  dihasilkan berdasarkan frequent itemset.
3. Menganalisa  pengaruh minimum  support dan  minimum  confidence terhadap  akurasi dari sistem yang telah dibangun. 4. Mengetahui  kekuatan  dari  tiap  rule  yang dihasilkan.
III.4 Analisis Hasil Pengaruh Minimum Support dan Minimum Confidence terhadap Frequent Itemset .
Tabel 1. Frequent itemset mincof\minsup 10% 20% 30% 40% 50% 50% 73 40 19 17 7 60% 73 40 19 17 7 70% 73 40 19 17 7
Berdasarkan  tabel  1,  dapat  dilihat  jumlah frequent  itemset terbanyak  dibangkitkan  oleh minimum  support terkecil  dalam  pengujian  ini  yaitu 10%,  sedangkan  frequent  itemset  paling  sedikit dibangkitkan  oleh minimum  support sebesar  50%. Hal  ini  dikarenakan  nilai minimum  support adalah nilai acuan dalam perhitungan sebuah itemset. Hanya itemset yang  nilai  supportnya  sama  atau  lebih  besar dari  nilai minimum  support saja  yang  dijadikan sebagai frequent  itemset .  Sedangkan minimum confidence tidak memiliki pengaruh dalam pembangkitan frequent  itemset karena  tidak  terjadi perhitungan confidence pada  tahap  ini.  Maka  dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi minimum support yang  digunakan  maka  akan  semakin  sedikit  jumlah frequent itemset yang dibangkitkan
III.5 Analisis Hasil Pengaruh Minimum Support Minimum dan Confidence terhadap Rule .
Berdasarkan tabel 2, dapat dilihat jumlah aturan aosiatif  yang  terbentuk  terbanyak  dihasilkan  oleh
Mohamad Fauzy, Kemas Rahmat Saleh W, Ibnu Asror Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016
minimum support 10% dan minimum confidence 50% yaitu sebanyak 9 rule .
Tabel 2. Jumlah rule mincof\minsup 10% 20% 30% 40% 50% 50% 9 5 2 2 0 60% 3 1 0 0 0 70% 2 0 0 0 0
Pada setiap pertambahan nilai minimum support dan  minimum confidence yang  diujikan  terlihat rule yang  terbentuk  semakin  berkurang.  Penurunan  ini dipengaruhi  oleh  jumlah frequent  itemset yang dibangkitkan  pada  pengujian  sebelumnya.  Pada minimum  support 50%  dapat  dilihat  tidak  terbentuk satu  pun  aturan  asosiatif,  hal  ini  diakibatkan  nilai confidence dari frequent  itemset yang  dibangkitkan tidak ada yang memenuhi syarat minimum confidence yang  diujikan.  Oleh  karena  itu,  dapat  dilihat  bahwa minimum confidence berpengaruh pada pembentukan rule .  Pada  pengujian  ini  dapat  disimpulkan  semakin tinggi minimum  support dan minimum  confidence yang  digunakan  maka rule yang  dihasilkan  akan semakin sedikit
III.6 Analisis Hasil Pengaruh Minimum Support Minimum dan Confidence terhadap akurasi.
Tabel 3. Akurasi data training mincof\minsup 10% 20% 30% 40% 50% 50% 76.8 76.7 49.7 49.7 0 60% 42.7 26.7 0 0 0 70% 15.9 0 0 0 0
Berdasarkan  tabel  3  di  atas,  akurasi  tertinggi diperoleh  sebesar  76.78%  dengan minimum  support 10% dan minimum confidence 50%. Sedangkan pada minimum  support 50%,  dan  yang  bernilai  akurasi  0 lainnya  tidak  dapat  dihitung  besarnya  akurasi  karena tidak ada rule yang terbentuk. Dari grafik diatas dapat disimpulkan  semakin  tinggi minimum  support dan minimum  confidence yang  digunakan  maka  akurasi yang  dihasilkan  akan  semakin  kecil.  Hal  ini  terjadi karena rule-rule yang  dihasilkan  semakin  kuat keterkaitan  antar item -nya.  Sehingga  pada  saat  data training diuji kedalam rule dan dibandingkan kembali dengan  data  training  nilai  kebenarannya  semakin
berkurang.  Nilai  tersebut  di  prosentasekan  dan dijadikan  nilai  akurasi  dari  data  training.  Dalam pengujian  akurasi  data  training  dapat  dilihat  sistem berfungsi  optimal  pada minimum  support sebesar 20%  dan minimum  confidence sebesar  50%  yang menghasilkan akurasi sebesar 76.71%.

## Tabel 4. Akurasi data testing
mincof\minsup 10% 20% 30% 40% 50% 50% 75.9 75.9 50.4 50.4 0 60% 30.69 24.11 0 0 0 70% 6.58 0 0 0 0
Berdasarkan  tabel  4  di  atas,  akurasi  tertinggi diperoleh  sebesar  75.89%  terdapat  pada  dua minimum  support  berbeda  yaitu minimum  support 10%  dan minimum  support 20%  dengan minimum confidence 50%.  Akurasi  berikutnya  juga  diperoleh pada  dua minimum  support yang  berbeda  yaitu minimum  support 30%  dan minimum  support 40% dengan minimum  confidence 50%  sebesar  50.41%. Sedangkan  pada minimum  support 50%,  dan  yang bernilai  akurasi  0  lainnya  tidak  dapat  dihitung besarnya  akurasi  karena  tidak  ada  rule  yang terbentuk.  Dari  grafik  diatas  dapat  disimpulkan semakin  tinggi minimum  support dan minimum confidence yang  digunakan  maka  akurasi  yang dihasilkan akan semakin kecil. Hal ini terjadi karena rule-rule yang  dihasilkan  semakin  kuat  keterkaitan antar item -nya.  Sehingga  pada  saat  data  testing  diuji kedalam rule dan dibandingkan kembali dengan data testing  nilai  kebenarannya  semakin  berkurang.  Nilai tersebut  di  prosentasekan  dan  dijadikan  nilai  akurasi dari  data  testing.  Dalam  pengujian  akurasi  data testing  dapat  dilihat  sistem  berfungsi  optimal  pada minimum  support sebesar  20%  dan minimum confidence sebesar  50%  yang  menghasilkan  akurasi sebesar 75.89%.
III.7 Analisis Hasil Lift Ratio terhadap Hasil Rule .
Berdasarkan  tabel  5  berikut lift  ratio untuk semua rule yang  berhasil  dibentuk  memiliki  nilai lebih besar dari 1 ( lift ratio >1). Hal ini menunjukan bahwa  semua rule tersebut  bersifat  kuat  dan  valid untuk  digunakan  sebagai  acuan  dalam  memprediksi hujan.
Mohamad Fauzy, Kemas Rahmat Saleh W, Ibnu Asror Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016
Tabel 5. Lift ratio tiap rule minimum support minimum confidence aturan asosiatif confi dence lift ratio 10% 50% Agak Panas(temp erature) E(windDire ction) -> tidak hujan 73.08 1.46 10% 50% E(windDire ction) -> tidak hujan 72.81 1.45 10% 50% W(windDire ction) -> hujan 62.9 1.26 10% 50% Agak Basah(humi dity)  Agak Kencang(wi ndSpeed)  -> tidak hujan 53.41 1.06 10% 50% Agak Kencang(wi ndSpeed)  -> tidak hujan 53.38 1.06 10% 50% Agak Panas(temp erature) Pelan(wind Speed) -> tidak hujan 51.94 1.03 10% 50% Pelan(wind Speed) -> tidak hujan 50.88 1.01 10% 50% Agak Basah(humi dity) -> tidak hujan 50.66 1.01 10% 50% Agak Panas(temp erature)  -> tidak hujan 50.62 1.01 20% 50% W(windDire ction) -> hujan 62.9 1.26 20% 50% Agak Panas(temp erature) Pelan(wind Speed) -> tidak hujan 51.94 1.03 20% 50% Pelan(wind Speed) -> tidak hujan 50.88 1.01 20% 50% Agak 50.66 1.01
minimum support minimum confidence aturan asosiatif confi dence lift ratio Basah(humi dity) -> tidak hujan 20% 50% Agak Panas(temp erature)  -> tidak hujan 50.62 1.01 30% 50% Agak Basah(humi dity) -> tidak hujan 50.66 1.01 30% 50% Agak Panas(temp erature)  -> tidak hujan 50.62 1.01 40% 50% Agak Basah(humi dity) -> tidak hujan 50.66 1.01 40% 50% Agak Panas(temp erature)  -> tidak hujan 50.62 1.01

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Metode association  rule  mining dengan menggunakan  algoritma  apriori  dapat  diterapkan pada  sistem  simulasi  prediksi  hujan.  Semakin  tinggi minimum  support dan minimum  confidence yang digunakan  maka  semakin  sedikit  jumlah frequent itemset dan rule yang terbentuk serta akurasi semakin berkurang.  Semua  rule  yang  dihasilkan  pada penelitian  ini  memiliki  nilai lift  ratio lebih  dari  1.00 sehingga  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam memprediksi hujan
Untuk  saran  untuk  penelitian  adalah  kategori yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  hujan  dan tidak  hujan.  Untuk  kedepannya  dapat  dilakukan pengkategorian  yang  lebih  luas  sehingga  dapat diketahui  intensitas  hujan  yang  turun.  Untuk selanjutnya  dapat  menggunakan  dataset  yang  jauh lebih  besar  dari  sekarang,  misalnya  data  yang  diolah sebanyak  10  tahun  keatas.  Diharapkan  untuk penelitian  selanjutnya  dapat  menerapkan  algoritma pembangkitan frequent  itemset yang  berbeda,  seperti FP-Growth .
Mohamad Fauzy, Kemas Rahmat Saleh W, Ibnu Asror Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 2, 15 April 2016

## R EFERENSI
Chengqi,  Z.  (2002).  Association  Rule  Mining : Models and Algorithms.
Data  Mining  Student  Notes,  QUB.  (n.d.).  Retrieved from http://www.pcc.qub.ac.uk/tec/courses/datamini ng/stu_notes/dm_book_1.html
Effendy,  T.  H.  H.  V.  (2014).  Simulasi  Klasifikasi
Hujan  WIlayah  Kota  Bandung  dengan  Metode
Decision Tree Menggunakan C4.5.
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (Computer  scientist).
(2012). Data mining : concepts and techniques .
Elsevier/Morgan Kaufmann.
Han,  J.,  Pei,  J.,  Yin,  Y.,  &  Mao,  R.  (2004).  Mining frequent patterns  without candidate generation: A  frequent-pattern  tree  approach. Data  Mining and  Knowledge  Discovery , 8 (1),  53–87. http://doi.org/10.1023/B:DAMI.0000005258.31 418.83
Kusrini, Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining . Andi Yogyakarta.
Kusumo,  D.,  Bijaksana,  M.,  &  Darmantoro,  D.
(2016). Data Mining Dengan Algoritma Apriori
Pada  RDBMS  Oracle. Jurnal  Penelitian  Dan , 1–5. Retrieved
from http://www.tektrika.org/index.php/tektrika/artic le/download/10/2
Mujiasih, S. (2011). Pemanfaatan Data Mining Untuk Perkiraan Cuaca.
Nandagopal,  S.  (2010).  Mining  of  Meteorological Data  Using  Modified  Apriori  Algorithm. European  Journal  of  Scientific  … , 47 (2),  295– 308. Retrieved
from http://scholar.google.com/scholar?hl=en&btnG =Search&q=intitle:Mining+of+Meteorological +Data+Using+Modified+Apriori+Algorithm#2
Santosa,  B.  (2007). Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan  Bisnis .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu Bisni.