 Abstract- Health is an important  factor in  human  life  that have  to  be  guarded,  both  physically  and  mentally.  This study  aimed  to  analyze  the  factors  that  affect  health condition  using  medical  check  up  data.  Factors  analyzed were  consuming  alcohol,  smoking,  exercise,  age  and gender.  The  method  was  the  association  rule  using  FP- Growth. The result of this study was factors that affect the health  condition  is  alcohol,  exercise  and  age.  This  result evidenced  by  the  rules  A3→K3,  which  means  that  if  a person  consumes  more  alcohol  than  4  days/week  with  the amount  of  alcohol  is  less  than  180ml/day,  then  health condition  was  poor  with  11%  support  and  67% confidence.  E1→K3,  which  means  that  if  one  rarely exercise then health condition was poor with 24% support and  99%  confidence.  G2→K3,  which  means  that  if  a person  in  middle  age  group,  then  the  condition  of  health was poor with 24% support and 99% confidence.
Keywords : Association Rule ; Data Mining ; FP-Growth ; Health

## I. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  faktor  penting  dalam  kehidupan manusia  yang  harus  dijaga,  baik  itu  fisik  maupun  mental. Kondisi  Kesehatan  dapat  dijaga  dengan  gaya  hidup  sehat seperti  berolahraga.  Kondisi  tersebut  juga  dapat  terjaga dengan menghindari gaya hidup kurang sehat seperti merokok
_______________________________________________________
Received:  5  Februari  2018;  Revised:  1  Maret  2018;  Accepted:  1  April 2018.
S.  Evadini,  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau ( sukma.evadini@students.uin-suska.ac.id )
A.  Nazir,  Universitas  Islam  Negeri  Sultan  Syarif  Kasim  Riau ( alwis.nazir@uin-suska.ac.id )
dan  mengkonsumsi  alkohol.  Karena  zat nikotin  yang terdapat pada rokok dan alkohol itu sendiri merupakan bahaya terbesar bagi  kesehatan [1] .  Selain  gaya  hidup,  faktor  lain  yang  juga dapat  mempengaruhi  kondisi  kesehatan  yakni  usia  dan gender [2] .  Gaya  hidup  sehat  seperti  olahraga  dapat memperkuat kondisi kesehatan. Berolahraga dapat meningkatkan  sistem  kekebalan  tubuh  untuk  melawan infeksi [3] .
Gaya  hidup  kurang  sehat  seperti  merokok  merupakan kebiasaan yang dapat memperburuk kondisi kesehatan karena menyebabkan  kerusakan  pada  organ  tubuh  dan  menimbulkan berbagai  macam  penyakit.  Hampir  6  juta orang  meninggal akibat  penyakit  yang  disebabkan  karena  penyakit  yang disebabkan  oleh  merokok [4] .  Selain  merokok,  mengkonsumsi alkohol  juga  termasuk  kedalam  gaya  hidup  kurang  sehat. Konsumsi  alkohol  dapat  menimbulkan  lebih  dari  200  jenis penyakit  dan  kondisi  cedera  bagi  yang  mengkonsumsi.  Pada tahun  2012,  sekitar  3,3  juta  kematian  atau  5,9%  dari  seluruh kematian global disebabkan karena mengkonsumsi alkohol [5] . Penelitian sebelumnya telah membahas hubungan mengkonsumsi alkohol, merokok dan berolahraga menggunakan Association  Rules dengan  algoritma Apriori . Berdasarkan  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa  olahraga merupakan  faktor  yang  paling  mempengaruhi  kondisi kesehatan  dibandingkan  dengan  mengkonsumsi  alkohol  dan merokok dengan nilai support 20.83% dan confidence 35% [6] . Namun  jika  dilihat  dari  data  statistik  WHO,  merokok  dan mengkonsumsi alkohol dianggap lebih mempengaruhi kondisi kesehatan dibandingkan berolahraga.
Oleh  sebab  itu,  penelitian  menggunakan  algoritma  yang berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  untuk  menemukan kemungkinan  adanya  hasil  yang  berbeda  terkait  hipotesa tersebut.  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ialah algoritma Frequent  Pattern  Growth ( FP-Growth) .  Algoritma FP-Growth merupakan  pengembangan  dari  algoritma  yang digunakan  pada  penelitian  sebelumnnya  yakni  algoritma Apriori . Algoritma FP-Growth mempunyai beberapa

## Analisa Faktor Yang Mempengaruhi Kondisi Kesehatan Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth
Sukma Evadini 1 , Alwis Nazir 2 , Yusra , Pizaini
kelebihan  dibandingkan  dengan  algoritma Apriori .  Eksekusi waktu  lebih  cepat,  tidak  melakukan  scanning  data  berulang- ulang dan  membutuhkan  lebih  sedikit space dibandingkan dengan Apriori .
Selain  hubungan  kesehatan  dengan  gaya  hidup,  terdapat faktor  lain  yang  juga  mempengaruhi  kondisi  kesehatan  yakni usia.  Seiring  bertambahnya  usia,  maka  bertambah  pula pengeluaran  seseorang  terkait  dengan  biaya  perawatan kesehatan.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  usia  memiliki  peran dalam  mempengaruhi  kondisi  kesehatan [7] .  Faktor  lainnya yang  mempengaruhi  adalah  jenis  kelamin  atau  gender. Hubungan  antara  gender  dengan  kesehatan  ialah  hubungan yang kompleks. Meskipun wanita hidup lebih lama di hampir setiap  Negara  di  dunia,  wanita  juga  cenderung  memiliki kondisi kesehatan yang buruk daripada pria [2] .
Dengan  pemaparan  permasalahan  tersebut  maka  peneliti akan menuangkan penelitian ini dalam bentuk “Analisa Faktor yang  Mempengaruhi  Kondisi  Kesehatan  Menggunakan Algoritma Frequent  Pattern  Growth ”.  Adapun  parameter yang  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  kondisi  kesehatan pada  penelitian  ini  yakni  mengkonsumsi  alkohol,  kebiasaan merokok, berolahraga, kelompok usia dan gender .

## II. METODE
2.1 Association rule
Metodologi  dasar  asscociation  rule  terbagi  menjadi  3 tahap :
a) Analisa Frequent itemset
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ B) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(2)
b) Pembentukan Association Rules

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵 | 𝐴) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3) c) Lift Ratio
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐶) 𝑏𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐶) (4)
2.2 Algoritma Frequent Pattern Growth Input : FP-Tree Tree
Output : Sekumpulan lengkap frequent pattern Proses : FP-Growth (Tree,α)
If tree mengandung single path p Then untuk tiap kombinasi (dinotasikan β) dari node-node dalam β Else untuk tiap a1dalam header dari tree Do { pola Bangun β = a1 α dengan
support = a1
support If tree β = θ Then panggil FP-Growth (Tree, β) }

## 2.3 Tahapan Pengolahan Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  dataset MCU yang berasal dari salah satu pusat kesehatan dikota Gifu Jepang.  Adapun  data  yang  digunakan  adalah  data  dari  tahun 2002-2007, dan jumlah data awal sebanyak 1.143.162 records . Kemudian  data  tersebut  akan  menjadi  data  inputan  pada aplikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  untuk  aplikasi yang  akan  digunakan  adalah  aplikasi Weka 3.8.0.  adapun tahapan  yang  dilakukan  pada  analisa  kebutuhan  data  terbagi menjadi 3 tahap, diantaranya yaitu :
1. Data Selection
Pada  data  MCU  ini  terdapat  19  atribut,  namun  hanya beberapa  atribut  saja  yang  akan  digunakan  sesuai  dengan kebutuhan  untuk  penelitian.  Atribut  yang  akan  digunakan adalah  rokok,  alkohol,  olahraga, compre atau  kondisi kesehatan, usia dan jenis kelamin.
2. Data Preprocessing Tahap data preprocessing adalah  tahap  lanjutan  setelah tahap data selection, pada  tahap  ini  akan  dilakukan pembersihan  terhadap  data  yang  kosong  ( missing  value), penghapusan  terhadap  data  yang  ganda  dan  data  yang  tidak konsisten.  Penghapusan  terhadap  data  yang  kosong  sebanyak 39.822  records.  Selanjutnya  penghapusan  terhadap  data inkonsisten  sebanyak  19.266 records dan  penghapusan  data ganda sebanyak 264.164 records.
3. Data Transformation
Data  transformation  dilakukan  dengan  tujuan  mempermudah pengolahan  data  pada  saat  pengujian.  Transformasi  data  juga dilakukan sesuai dengan kebutuhan perangkat lunak yang akan digunakan.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  inisialisasi atribut.
Tabel 1. Inisialisasi Atribut Kolom Kode Atribut Exercise E1 Rarely E2 Frequently (more than 3 times per week) E3 Sometimes (more than 3 times per month) Smoke S1 No S2 Yes (less than 20 cigarettes per day) S3 Yes (20-40 cigarettes per day) S4 Yes (more than 40 cigarettes per day) Alcohol A1 Rarely A2 Sometimes A3 More than 4 days per week, less than 180 ml for each day A4 More than 4 days per week, 180-540 ml for each day A5 More than 4 days per week, more than 540 ml for each day Age G1 Teenager G2 Middle Age G3 Old G4 Very Old Gender X1 Male X2 Female Compre K1 A K2 B K3 C K4 D1 K5 D2
2.4 FP-Growth Mining
FP-Growth  mining  dilakukan  dengan  penentuan minimum support dan minimum  confidence .  Berikut  merupakan  20 dataset MCU  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk
mencari faktor yang mempengaruhi kondisi kesehatan dengan penentuan minimum support 20%.
Tabel 2. Data Transaksi
TID Transaksi 1 E3, S1, A2, G1, X1. K1 2 E1, S1, A1, G2, X1, K5 3 E3, S2, A3, G1, X1, K3 4 E1, S1, A4, G2, X1, K3 5 E3, S1, A1, G1, X2, K3 6 7 E1, S1, A1, G1, X2, K3 E3, S2, A4, G1, X1, K5 8 E3, S1, A4, G2, X1, K3 9 E1, S1, A1, G2, X1, K3 10 E3, S1, A4, G2, X1, K3 11 E1, S2, A1, G1, X2, K3 12 E1, S1, A1, G1, X1, K3 13 E3, S1, A4, G2, X1, K3
TID Transaksi 14 E1, S1, A1, G2, X1, K3 15 E1, S1, A1, G2, X1, K3 16 E3, S1, A4, G2, X1, K3 17 18 E1, S3, A4, G1, X2, K1 E1, S2, A3, G1, X1, K5 19 E2, S1, A1, G1, X2, K3 20 E3, S1, A1, G2, X1, K3
1. Dilakukan perhitungan terhadap frekuensi kemunculan tiap item dan nilai support menggunakan rumus 1.
Tabel 3. Frekuensi dan support tiap item Item Frekuensi Support Support (%) S1 15 15/20 = 0.75 75 X1 15 15/20 = 0.75 75 K3 15 15/20 = 0.75 75 E1 10 10/20 = 0.5 50 A1 10 10/20 = 0.5 50 G1 10 10/20 = 0.5 50 G2 10 10/20 = 0.5 50 E3 9 9/20 = 0.45 45 A4 7 7/20 = 0.35 35 X2 5 5/20 = 0.25 25 S2 4 4/20 = 0.2 20 K5 3 3/20 = 0.15 15 A3 2 2/20 = 0.1 10 K1 2 2/20 = 0.1 10 E2 1 1/20 = 0.05 5 S3 1 1/20 = 0.05 5 A2 1 1/20 = 0.05 5
2. Menentukan  nilai support  count .  Pada  penelitian  ini diambil  nilai support  count =  20%.  Nilai support  count akan  mempengaruhi  item  yang  akan  dianalisa  ke  tahap pembuatan FP-Tree .  Berdasarkan  nilai support  count 20%,  maka  item  yang  akan  digunakan  adalah  item  yang memiliki frekuensi di ≥ 20%.
3. Melakukan pemindaian data atau menyusun kembali data yang  memenuhi minimum  support .  Data  yang  tidak memenuhi minimum  support dan  tidak  mengandung antecendent dan consequent dihapus dari transaksi. atribut yang menjadi antecendent yaitu exercise, smoke, alcohol, age dan gender ,  sedangkan consequent ialah compre (kondisi  kesehatan).  Tabel  Data  transaksi  setelah pemindaian.
4. Pembangunan FP-Tree dari  data  transaksi  yang  telah dilakukan pemindaian. FP-Tree dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Frequent Pattern Tree
5. Penerapan FP-Growth untuk mencari frequent itemset .
a) Pembangkitan conditional pattern base Pembangkitan conditional  pattern  base dilakukan dengan  cara  menentukan subtree dengan  lintasan  yang berakhiran  dengan  nilai support terkecil  yaitu  X2,  G1,
A4, E3, E1, A1, G2, X1, S1 dan K3.
b) Pembangkitan conditional pattern tree
Setiap  lintasan  yang  tidak  mengandung  X2  dibuang. Pada lintasan  yang  berakhir di  X2  terdapat lintasan  yang mengandung simpul null ⇾ K3 ⇾ E1 ⇾ S1 ⇾ A1 ⇾ G1
Berdasarkan conditional FP - tree dari X2 didapat bahwa G1,
A1, S1, dan K3 memenuhi minimum support sehingga {X2},
{G1,  X2},  {A1,  X2},  {S1,  X2},  {K3,  X2},  {G1,  A1,  X2},
{G1,  S1,  X2},  {G1,  K3,  X2},  {A1,  S1,  X2},  {A1,  K3,  X2}, {S1, K3, X2}, {G1, A1, S1, X2}, {G1, S1, K3, X2}, {A1, S1, K3, X2}. {A1, S1, K3, X2}, {G1, A1, K3, X2} dan {G1, A1, S1,  K3,  X2}  adalah frequent  itemset. Setelah  memeriksa frequent  itemset untuk  akhiran  ( suffix ),  maka  didapat  hasil yang dirangkum pada tabel.
Tabel 5. Hasil Frequent Itemset Suffix Frequent Itemset X2 {X2}, {G1,X2}, {A1,X2}, {S1,X2}, {K3,X2}, {G1,A1,X2}, {G1,S1,X2}, {K3,G1,X2}, {A1,S1,X2}, {A1,K3,X2}, {S1,K3,X2}, {G1,A1,S1,X2}, {G1 S1,K3,X2}, {A1,S1,K3,X2},{A1,S1,K3,X2}, {G1,A1,K3,X2}, {K3,G1,A1,S1,X2} G1 {G1},{A1,G1}, {S1,G1},{K3,G1}, {S1,A1,G1}, {K3,A1,G1}, {K3,S1,G1}, {K3,S1,A1,G1} A4 {A4}, {S1,A4}, {K3,A4}, {K3,S1,A4} E3 E1 {E3}, {K3,E3} {E1}, {K3,E1} A1 {A1}, {S1,A1}, {K3,A1}, {K3,S1,A1} G2 {G2}, {A1,G2}, {S1,G2}, {K3.G2}, {S1,A1,G2}, {K3,A1,G2}, {K3,S1,G2}, {K3,S1,A1,G2} X1 {X1}, {A1,X1}, {S1,X1}, {K3,X1}, {S1,A1,X1}, {K3,A1,X1}, {K3,S1,X1}, {K3,S1,A1,X1} S1 {S1}, {K3,S1} K3 {K3}
Setelah  mendapatkan frequent  itemset, selanjutnya  membuat rules dengan cara menghitung confidence dari tiap kombinasi rules. Dari  56 itemset yang  dihasilkan  pada  tabel  4.13    tidak semua  dihitung  karena rules yang  dihasilkan  adalah  jika  A maka  B,  sehingga itemset yang  dihitung  minimal  berisi  dua item. Maka  yang  dihitung confidence- nya  adalah  46 subsets.
Hanya kombinasi yang lebih besar atau sama dengan minimum confidence yang  akan  diambil  atau strong  association  rule saja.  Rumus  untuk  menghitung confidence menggunakan rumus 3.
Tabel 6. Strong Association rules No Jika Maka Confidence Support LR 1 S1 A1 G1 K3 4/4 = 100% 4/13 = 31% 1/1 = 1 2 G1 K3 4/4 = 100% 4/13 = 31% 1/0.61 = 1.63 3 A1 G1 K3 4/4 = 100% 4/13 = 31% 1/0.61 = 1.63 4 S1 G1 K3 4/4 = 100% 4/13 = 31% 1/0.61 = 1.63 5 S1 A1 G2 K3 4/4 = 100% 4/13 = 31% 1/1 = 1 6 G2 K3 9/9 = 100% 9/13 = 69% 1/1 = 1 7 A1 G2 K3 4/4 = 100% 4/13 = 31% 1/1 = 1
8 S1 G2 K3 9/9 = 100% 9/13 = 69% 1/1 = 1 9 S1 A1 X1 K3 5/5 = 100% 5/13 = 38% 1/1 = 1 10 X1 K3 10/10 = 100% 10/13 = 77% 1/1 = 1 11 A1 X1 K3 5/5 = 100% 5/13 = 38% 1/1 = 1 12 S1 X1 K3 10/10 = 100% 10/13 = 77% 1/1 = 1 13 G1 A1 S1 X2 K3 3/3 = 100% 3/13 = 23% 1/1 = 1 14 A1 S1 X2 K3 3/3 = 100% 3/13 = 23% 1/1 = 1 15 A1 G1 X2 K3 3/3 = 100% 3/13 = 23% 1/1 = 1 16 S1 G1 X2 K3 3/3 = 100% 3/13 = 23% 1/1 = 1 17 A1 X2 K3 3/3 = 100% 3/13 = 23% 1/1 = 1 18 S1 X2 K3 3/3 = 100% 3/13 = 23% 1/1 = 1 19 G1 X2 K3 3/3 = 100% 3/13 = 23% 1/1 = 1 20 X2 K3 3/3 = 100% 3/13 = 23% 1/1 = 1
Dilakukan  pengujian  terhadap  data  MCU dengan  nilai minimum  support dan  nilai minimum  confidence yang digunakan  adalah  10%,20%,  30%,  40%,  50%,  60%,  70%, 80%,90% dan 100%.
Gambar 5. Grafik pengaruh minimum support dan minimum confidence terhadap jumlah rules

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian association  rule mining dengan  algoritma FP- Growth didapat  186 rules yang  memenuhi minimum support dan minimum  confidence dengan  nilai lift  rasio ≥  1 sehingga rules yang  dihasilkan  layak  untuk  digunakan. Kemudian  dari  rules  yang  didapat,  dipilih  15 rules yang memenuhi antecedent dan consequent pada penelitian ini yaitu dengan antecedent adalah  rokok,  alkohol,  olahraga,  usia  dan gender  sedangkan consequent adalah  kondisi  kesehatan. Pengujian  dilakukan  dengan  minimum  support  10%  dan minimum confidence 50%.
Tabel 8. Rules yang memenuhi antecendent dan consequent No Jika Maka Support Confidence Lift Ratio 1 S1 ˄ E1 ˄ G2 K3 0.24 0.99 1.8 2 S1 ˄ E1   A1 ˄ G2 K3 0.12 0.99 1.8 3 E1 ˄ A1 ˄ G2 K3 0.12 0.98 1.79 4 S1 ˄ A1 ˄ G2 K3 0.16 0.98 1.79 5 S1 ˄ G2 K3 0.32 0.98 1.79 6 E1 ˄ G2 K3 0.24 0.98 1.79 7 A1 ˄ G2 K3 0.16 0.98 1.79 8 G2 K3 0.32 0.97 1.78 9 E1 ˄ A3 K3 0.10 0.75 1.37
0 100 200 300 400 500 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Ju m la h ru le s Minimum Confidence Pengaruh Minimum Support dan Minimum
Confidence terhadap jumlah rules minsup 10%
minsup 20%
minsup 30% minsup 40%
10 A3 K3 0.11 0.67 1.23 11 A4 K3 0.11 0.67 1.22 12 S1 ˄ E1 K3 0.32 0.66 1.21 13 S1 ˄ E1 ˄ A1 K3 0.16 0.64 1.17 14 E1  A1 K3 0.18 0.59 1.07 15 E1 K3 0.38 0.58 1.05
Adapun  penjelasan  tentang  beberapa  faktor  yang mempengaruhi  kondisi  kesehatan dari rules yang didapatkan adalah sebagai berikut :
1. Pengaruh merokok terhadap kondisi kesehatan
a. S1→K3, yang artinya jika seseorang tidak merokok maka kondisi  kesehatannya  kurang  baik  dengan  nilai support 24%, confidence 99% dan lift ratio 1,8.
Berdasarkan rules yang  didapat,  maka  dapat dikatakan  bahwa rule tidak  sesuai  dengan  teori  yang mengatakan  bahwa  merokok  termasuk  ke  dalam  faktor yang mempengaruhi kondisi kesehatan.
2. Pengaruh  mengkonsumsi  alkohol  terhadap  kondisi kesehatan
a. A1→K3, yang artinya jika seseorang jarang mengkonsumsi  alkohol  maka  kondisi  kesehatannya kurang  baik  dengan  nilai support 12%, confidence 99% dan lift ratio 1,8.
b. A3→K3,  yang  artinya  jika  seseorang  mengkonsumsi alkohol lebih  dari  4 hari  dalam  seminggu  dengan  jumlah alkohol  kurang  dari  180ml  per  hari,  maka  kondisi kesehatannya  kurang  baik  dengan  nilai support 11%, confidence 67% dan lift ratio 1,23.
c. A4→K3,  yang  artinya  jika  seseorang  mengkonsumsi alkohol lebih  dari  4 hari  dalam  seminggu  dengan  jumlah alkohol  sekitar  180ml-540ml  per  hari,  maka  kondisi kesehatannya  kurang  baik  dengan  nilai support 11%, confidence 67% dan lift ratio 1,22.
Berdasarkan rules yang  didapat,  maka  dapat dikatakan  bahwa  mengkonsumsi  alkohol  termasuk  ke dalam  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kondisi kesehatan.
3. Pengaruh berolahraga terhadap kondisi kesehatan E1→K3, yang artinya jika seseorang jarang berolahraga maka kondisi kesehatannya kurang baik dengan nilai support 24%, confidence 99% dan lift ratio 1,8.
Berdasarkan rules yang  didapat,  maka  dapat dikatakan  bahwa  berolahraga  termasuk  kedalam  faktor yang mempengaruhi kondisi kesehatan.
4. Pengaruh usia terhadap kondisi kesehatan
G2→K3, yang artinya jika seseorang yang termasuk ke dalam kelompok usia paruh baya (66-79 tahun) maka kondisi kesehatannya kurang baik dengan nilai support 24%, confidence 99% dan lift ratio 1,8.
Berdasarkan rules yang didapat, maka dapat dikatakan bahwa usia termasuk ke dalam faktor yang mempengaruhi kondisi kesehatan.
5. Pengaruh gender terhadap kondisi kesehatan
Berdasarkan  keseluruhan rules yang  didapat,  gender tidak  termasuk  ke  dalam  faktor  yang  mempengaruhi kondisi  kesehatan  karena  tidak  terdapat rules yang memenuhi antecendent dan consequent yang mengandung atribut gender didalamnya.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan terdapat 3 faktor  yang  mempengaruhi  kondisi  kesehatan  sesuai  dengan rules yang didapat, diantaranya yaitu :
1. Mengkonsumsi alkohol
Hal ini dibuktikan dengan rule A3→K3, yang berarti jika seseorang  mengkonsumsi alkohol  lebih  dari 4 hari  dalam seminggu  dengan  jumlah  alkohol  kurang  dari  180ml  per hari, maka kondisi kesehatannya kurang baik dengan nilai support 11% dan confidence 67%. 2. Berolahraga Hal ini dibuktikan dengan rule E1→K3, yang artinya jika seseorang  jarang  berolahraga maka  kondisi  kesehatannya kurang  baik  dengan  nilai support 24%  dan confidence 99%.
3. Usia
Hal ini dibuktikan dengan rule G2→K3, yang artinya jika seseorang yang termasuk ke dalam kelompok usia paruh baya (66-79 tahun) maka kondisi kesehatannya kurang baik dengan nilai support 24% dan confidence 99%.
Selanjutnya  berdasarkan  analisa  dan  pengujian  yang telah  dilakukan, minimum  support 10%  dan minimum confidence 50%  adalah  kombinasi  terbaik  untuk mendapatkan rules yang memenuhi ketentuan antecendent dan consequent .  Nilai support tertinggi berdasarkan  rules  yang  didapatkan  yaitu  38%  dan  nilai
confidence tertinggi  dari rules yang  didapatkan  yaitu 99%.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  penulis  ucapkan  sedalam-dalamnya  kepada dosen  pembimbing  dan  dosen  penguji  yang  telah memberikan  ilmu  dan  masukan  sehingga  penelitian  ini selesai  dan  mendapatkan  hasil  yang  semoga  bermanfaat bagi pembaca maupun peneliti di masa yang akan datang.

## REFERENSI
[1] Room, R. (2004). Smoking and drinking as complementary behaviour. Biomedicine & Pharmacotherapy , 111-115.
[2] Medalia, C. (2012). Essays on Gender and Health. http://repository.upenn.edu/dissertations/AAI35 09214.
[3] Davis, I. S., & Arany, Z. (2014). Healthy Mind Healthy Body. Longwood  seminars. Boston:  Harvard  medical school.
[4] WHO.
(2015). Tobacco Fact Sheet. http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs339/en/ . [5] WHO. (2015). Alcohol Fact Sheet. http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs349/ en/ .
[6] Fitri, N. 2015, “Penggunaan Association Rules Dengan Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan  Hubungan Kebiasaan  Mengkonsumsi  Alkohol,  Merokok  Dan Berolahraga  Terhadap  Kondisi  Kesehatan ” .  Teknik Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau.
[7] Treasury,  T.  (2004).  The  relationship  between  ageing, health, and health expenditures. Population Ageing and Government Health Expenditures New Zealand .
[8] Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). From  Data  Mining  to  Knowledge  Discovery  in Databases. American Association for Artificial Intelligence .
[9] Turban.  (2005). Decision  Support  Systems  and Intelligent Systems. Prentice Hall.
[10]   Glorunescu, F. (2011). Data Mining : Concepts, Models and Techniques.
[11]   Larose,  D.  T.  (2006). Data  Mining  Methods  and Models. Wiley-Interscience
.