Darmawan, I. A., Randy, M. F., Yunianto, I., Mutoffar, M. M. and Salis, M. T. P. (2022) “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Golongan Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial”, Sebatik, 26(1).
Submitted:  2021-11-13 Accepted:  2022-01-01 Published:  2022-06-01

## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN POLA GOLONGAN PENYANDANG MASALAH KESEJAHTERAAN SOSIAL
Irwan Adji Darmawan 1 , Muhammad Fakhri Randy 2 , Imam Yunianto 3 , Muhamad Malik Mutoffar 4 , dan M Tio Putra Salis 5
1,2.5 Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur
3 Teknik Informatika, Institut Bisnis Muhammadiyah Bekasi
4 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung
1,2,5 Jl. Ciledug Raya Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260
3 Jl. Sersan Aswan No.16, Bekasi Timur, 17113
4 Jl. Sukarno Hatta No. 378, Bandung, 40235 E-mail: 1911600748@student.budiluhur.ac.id 1) , 1911600722@student.budiluhur.ac.id 2) , imam@ibm.ac.id 3) , malik@sttbandung.ac.id 4) , 1911600680@student.budiluhur.ac.id 5)

## ABSTRAK
Penyandang  Masalah  Kesejahteraan  Sosial  (PMKS)  menjadi  satu  dari  sekian  masalah  yang  terdapat  di  daerah  perkotaan, sebab  dapat  mengganggu  pembangunan  kota,  ketertiban  umum,  keamanan  dan  stabilitas.  Sejauh  ini  langkah  yang dilakukan  sementara  masih  terfokus  dengan  cara  penanganan  PMKS,  masih  belum  mengarah  untuk  mencegah. Menentukan  pola  golongan  PMKS  merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan.  Algoritma  Apriori  memiliki  fungsi untuk  membantu  menemukan  pola  yang  terdapat  pada  data  ( frequent pattern mining) untuk menentukan  frequent  itemset yang menggunakan metode Association Rule dalam data mining. Dalam penghitungan secara manual yang dilakukan maka didapat pola kombinasi antara  lain 3 rules yang  memiliki  nilai minimum support 15% dengan confidence tertinggi 100% menggunakan  Algoritma  Apriori.  Dalam  menguji  Algoritma  Apriori  digunakan  aplikasi  RapidMiner.  RapidMiner merupakan  satu  dari  beberapa software pengolah data mining, misalnya  menganalisis  teks,  mengekstrak  pola  data  set kemudian  dikombinasikan  menggunakan  metode  statistik, database ,  dan  kecerdasan  buatan  agar  didapat  informasi  yang tinggi berasal dari olahan data. Hasil yang didapat dari pengujian perbandingan pola antar golongan PMKS. Dari pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner dan penghitungan secara manual Algoritma Apriori, maka disimpulkan dengan kriteria pengujian, bahwa pola ( rules ) golongan dengan nilai confidence (c) penghitungan manual Algoritma Apriori dapat dibilang tidak  mendekati  hasil  pengujian  aplikasi  RapidMiner,  maka  dapat  dikatakan  tingkat  keakuratan  pengujian  rendah  hanya 37,5%.
Kata Kunci: PMKS, algoritma, data mining, apriori, asosiasi

## 1. PENDAHULUAN
Penyandang  Masalah  Kesejahteraan  Sosial  adalah salah satu masalah yang ada di daerah perkotaan, karena dapat mengganggu ketertiban umum, keamanan, stabilitas  dan  pembangunan  kota.    Langkah  yang dilakukan  beberapa  instansi  saat  ini  yaitu  dengan  cara penanganan golongan PMKS, belum mencegah terjadinya  PMKS.  Menentukan  pola  peningkatan golongan  PMKS  akan  menjadi  satu  dari  sekian  untuk penanganan PMKS.
Proses  pencarian  pola  dan  atau  informasi  di  dalam data  dengan  salah  satu  metode  atau  salah  satu  teknik disebut data  mining. Ada  banyak  metode,  Teknik  serta Algoritma data  mining (Amril  Mutoi  Siregar;Adam Puspabuana,  2017).  Dalam  pemiliham  algoritma  atau metode  harus  tepat    dengan  tujuan  serta  proses Karakteristik  Data  Mining  (KDD)  (Yanto  and  Khoiriah, 2015). Data  mining adalah  proses  pencarian  pola-pola yang  tersembunyi  berupa  pengetahuan  yang  tidak
diketahui sebelumnya dari sekumpulan data. (Takdirillah, 2020).
Data  mining  diartikan  sebagai  menambang  data atau upaya untuk menggali informasi yang berharga dan berguna  pada database yang  sangat  besar  (Rusdianto et al. ,  2020).  Definisi  lain  diantaranya  merupakan pembelajaran berbasis induksi ( induction based learning ) adalah proses pembentukan definisi-definisi konsep pada umum  yang  dilakukan  dengan  cara  mengobservasi contoh-contoh  spesifik  dari  konsep  yang  akan  dipelajari (Sanjani, Fahmi and Sindar, 2019). Teknik yang dikenal data mining tersebut dapat menghasilkan informasi yang bermanfaat  untuk  berbagai  kepentingan  (Kusumo, Sediyono and Marwata, 2019).
Association  rule  merupakan  konsep  menarik  pada data  mining  untuk  menemukan  asosiasi  atau  keterkaitan antar  data  (Ulfha  and  Amin,  2020).  Algoritma  Apriori memiliki fungsi untuk membantu menemukan pola pada data  ( frequent  pattern  mining )  untuk  menentukan frequent itemset yang  menggunakan  metode Association
Rule dalam data  mining (Harahap  and  Sulindawaty, 2020).
Algoritma Apriori memiliki fungsi untuk membantu  menemukan  pola  pada  data  ( frequent  pattern mining )  untuk  menentukan frequent itemset yang menggunakan  metode Association  Rule dalam data mining .  Metode  asosiasi  mempunyai  kelebihan  dalam menentukan  pola  atau  hubungan  antara  peningkatan golongan PMKS..
Untuk  menguji  Algoritma  Apriori  dapat  digunakan salah  satu  aplikasi  pengolah data mining RapidMiner. RapidMiner  merupakan  satu  dari  beberapa  software pengolah  data  mining,  misalnya  menganalisis  teks, mengkombinasikan menggunakan statistik, database, dan kecerdasan  buatan  agar  didapat  informasi  yang  tinggi berasal  dari  olahan  data  (Yanto  and  Khoiriah,  2015). Dengan ini didapet hasil pengujian yang menginformasikan  perbandingan  pola  golongan  PMKS yang    berpotensi  mengalami  peningkatan  berdasarkan pengujian  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  serta penghitungan manual dengan Algoritma Apriori.
Adapun  hasil  dari  penelitian  ini  bertujuan  untuk menentukan pola peningkatan golongan PMKS.
Batasan  masalah  pada  penelitian  ini  hanya membahas pengembangan data mining dengan menghasilkan  suatu  pola  peningkatan  atara  golongan satu  dengan  golongan  lainnya  dari  hasil  sumber  data, Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Apriori  dengan  metode  asosiasi.  Data  yang  kami digunakan  dalam  penelitian  merupakan  data    PMKS tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2020,  Penelitian  yang dibuat  hanya  memberikan  informasi  pendukung  saja mengenai pola peningkatan.
Penelitian  terdahulu  telah  memakai  algoritma Apriori  dalam  menentukan  pola  penyebab  gelandangan dan  pengemis  (Agustin  and  Muharmi,  2020).  Penelitian tersebut  membahas  mengenai  pengujian data  mining mengenai  data  gelandangan  pengemis  dengan  cara menentukan  pola  usia  gelandangan  dan  pengemis. (Agustin and Muharmi, 2020).
Penelitian  terdahulu  berikutnya  menggunakan Algoritma  Apriori  digunakan  untuk  mencari frequent itemset di  dalam  keranjang  belanja  (Oktavia  Gama, Gede  Darma  Putra  and  Agung  Bayupati,  2016). Penelitian  tersebut  membahas  mengenai  pengujian berupa  data  keranjang  untuk  memukan  pola  item frequent set.  Apriori  memakai  pendekatan  iteratif  k- itemset    digunakan  untuk  mengeksplorasi  (k+1)-itemset [dua].  Pada  algoritma  ini  calon  (k+1)-itemset  dihasilkan oleh  penggabungan  dua    itemset  pada  domain/ukuran  k. Calon  (k+1)-itemset  yang  mengandung  frekuensi  subset yang  jarang  muncul  atau  dibawah    threshold  sehingga akan  dipangkas  dan  tidak  digunakan  dalam  menentukan aturan  asosiasi  (Oktavia  Gama,  Gede  Darma  Putra  and Agung Bayupati, 2016).
Data  mining merupakan  analisis  dari  peninjauan kumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan  yang  tidak diduga  dan  meringkas  data  dengan  cara  membedakan
data  sebelumnya,  yang  dapat  dipahami  dan  bermanfaat bagi  pemilik  data  (Manurung  and  Hasugian,  2019). Penambangan  data  adalah  sebuah  proses  salah  satu teknik  untuk  menganalisis,  Mendapatkan  informasi secara otomatis (Budiyasari et al. , 2017) Association  Rule terdiri  dua  tahapan  antara  lain mendefinsikan  condition  serta  result  (untuk conditional association  rule )  dan  mencari  kombinasi  yang  paling sering  terjadi  dari  suatu  itemset  .  Aturan  asosiasi  yang berbentuk  “ if…then …”  atau  “jika…maka…”  adalah informasi  yang  didapat  dari  fungsi  aturan  asosiasi (Sinaga  and  Husein,  2019).  Metodologi  dasar  analisis asosiasi  terbagi  menjadi  dua  tahap  yaitu  Analisa  pola frekuensi  tinggi  dan  aturan  asosiatif  (Tana,  Marisa  and Wijaya, 2018)
Algoritma  Apriori  merupakan  sebuah  metode  yang digunakan dalam  mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu dataset (Rahmawati and Merlina, 2018).  Algoritma  apriori  adalah  adalah  algoritma  yang paling  banyak  dipakai  atau  diketahui  untuk  menemukan pola  frekuensi  tinggi  (Elisa,  2018).  Algoritma  apriori sering digunakan  untuk data transaksi atau biasa disebut market basket ,  contoh  pada  sebuah  swalayan  memiliki market basket , dengan adanya algoritma apriori, pemilik swalayan  tersebut  dapat  memiliki  pola  pembelian seorang konsumen,  apabila  konsumen  membeli item  A , B,  maka  50%  kemungkinan  konsumen  akan  membeli item  C,  pola  ini  sangat  signifikan  dengan  adanya  data transaksi  yang  ada  sejauh  ini  (Ristianingrum  and Sulastri,  2017).  Dengan  bantuan  algoritma  yang  tepat suatu pekerjaan dapat  dioptimalkan  (Mutoffar, Yunianto and Afitriansyah, 2019)
Algoritma  Apriori  memiliki  prinsip  “jika  sebuah itemset  sering  muncul,  maka  semua  subset  dari  itemset tersebut  juga  sering  muncul”.  Prinsip  tersebut  mengacu kepada  sifat  ukuran  support  yang  berarti  bahwa  support dari  sebuah  itemset  tidak  pernah  melebihi  support  data subsets-nya (Despitaria, H. Sujaini, 2016).
Algoritma  apriori  merupakan  proses  menemukan frequent-itemset dengan  dilakukannya  iterasi  dengan data.  Itemset  merupakan  himpunan  beberapa  item  yang ada  di  dalam  himpunan  yang  diolah  oleh  sistem, kemudian frequent-itemset menunjukan  itemset  yang memiliki frekuensi kemunculan lebih dari nilai minimum yang  telah  ditentukan  (ф).  Pada  iterasi  ke-k,  seluruh itemset  yang  ditemukan  memiliki  k  item  disebut  k- itemset.  Tiap  iterasi  terdiri  dari  dua  tahap  yaitu pembangkitan  rule  dan  pembangkitan  kandidat  (Fauzy, Saleh W and Asror, 2016).
Untuk mencari nilai support dari 1(satu) item dapat digunakan persamaan (1) (Despitaria, H. Sujaini, 2016) :
Support (A) = Jumlah Transaksi mengandung A Total Transaksi
(1)
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article.
Sedangkan  untuk  mendapat  nilai  support  2  (dua) item data memggunakan persamaan (2):
Support (A,B) = (P n B)
Support(A,B) = ƩTransaksiMengandung Adan B ƩTransaksi
(2) .
2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Cakupan permasalahan.
Sejauh  ini  langkah  yang  dilakukan  sementara  masih terfokus  dengan  cara  penanganan  PMKS,  masih  belum mengarah  untuk  mencegah.  Menentukan  pola  golongan PMKS merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan. 2. Batasan-batasan penelitian.
Batasan masalah pada penelitian ini hanya membahas pengembangan  data  mining  dengan  menghasilkan  suatu pola  peningkatan  atara  golongan  satu  dengan  golongan lainnya  dari  hasil  sumber  data,  Algoritma  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Apriori  dengan metode  asosiasi.  Data  yang  kami  digunakan  dalam penelitian  merupakan  data    PMKS  tahun  2017  sampai dengan  tahun  2020,  Penelitian  yang  dibuat  hanya memberikan  informasi  pendukung  saja  mengenai  pola peningkatan.
3. Rencana hasil yang didapatkan.
Pengujian yang menginformasikan perbandingan pola golongan PMKS yang berpotensi mengalami peningkatan berdasarkan pengujian menggunakan aplikasi Rapid Miner serta penghitungan manual dengan Algoritma Apriori.

## 3. BAHAN DAN METODE
Tahapan-tahapan  metode  yang  digunakan  pada penelitian ini:
3.1. Tahapan Penelitian
1. Inisiasi, pengumpulan informasi serta bahan- bahan  literatur,  dapat  berupa  jurnal,  buku atau  makalah  yang  berkaitan  dengan penelitian
2. Identifikasi  Masalah,  identifikasi  masalah yang  akan  dibahas  berdasarkan  informasi dan literatur yang telah didapat.
3. Kajian  Literatur,  mendalami  literatur  yang berupa  jurnal,  buku  atau  makalah  yang digunakan untuk penelitian kali ini.
Tahapan  Menentukan  dan  Menyusun  Instrumen Penelitian :
1. Pengumpulan  Data,  pengumpulan  data utama  serta  data  sekunder  yang  penulis dapat  dari  hasil  observasi  lapangan  serta wawancara kepada instansi terkait.
2. Pengelompokan  Data,  mengelompokan  data berdasarkan golongan yang ada.
3. Analisis Data, menganalisis data berdasarkan  hasil  pengelompokan  data  pada metode yang digunakan (Algoritma Apriori/Aturan Asosiasi).
4. Pengujian  Algoritma  Apriori,  melakukan pengujian  hasil  perhitungan  Algoritma Apriori menggunakan aplikasi RapidMiner
5. Hasil  dan  Kesimpulan,  menganalisis  hasil pengujian  Algoritma  Apriori  berdasarkan penghitungan  manual  dan  menggunakan aplikasi RapidMiner.

## 3.2. Objek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  Dinas  Sosial  Kota Jakarta Wilayah Jakarta Barat, dah subyek dari penelitian ini  adalah  Pengemis,  Waria,  Pengamen,  Pemulung  dan Asongan, termasuk pada Penyandang Masalah Kesejahteraan  Sosial  (PMKS).  Data  penelitian  diambil dari data.jakarta.go.id untuk periode tahun 2017-2020.

## 3.3. Analisis Data
Penelitian  menggunakan  Algoritma  Apriori/aturan asosiasi,  adapun  tahapan  atau  cara  kerjanya  sebagai berikut :
1. Membentuk Kandidat Itemset  Kandidat  k-itemset  dibentuk  berdasarkan kombinasi  (k-1)-itemset  yang  didapat  dari  iterasi sebelumnya. Pemangkasan kandidat k-item set yang sub-setnya  mengandung  k-1item  tidak  termasuk  ke dalam  pola  frekuensi  tinggi  dengan  Panjang  k-1 merupakan ciri dari algoritma apriori.
2. Menentukan Nilai Minimum Support Untuk  iterasi  1,  hitung  item  dari  support  yang  ada dengan    cara  menganalisa  basis  data    untuk    1- itemset,    dan    untuk    iterasi  2,  melakukan pencampuran  2  item  yang  berasal  dari  k-itemset yang  didapat  sebelumnya,  lalu  lakukan  Analisa  ke bali untuk mendapatkan support .
3. Menetapkan Pola Frekuensi Tinggi Itemset  atau  pasangan  yang  memiliki  nilai  sama atau  lebih  besar  dari  nilai  minimum  support  pada iterasi  1  dan  iterasi  2  akan  ditunjuk  sebagai  pola yang  memiliki    frekuensi  tinggi  dari  beberapa kandidat pasangan k-itemset yang ada.
4. Menetapkan  nilai  pasangan  k-itemset  dari  support yang  didapat  sehingga  telah  mencukupi  nilai minimum support .

## 4.     PEMBAHASAN
Data  yang  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  data PMKS  untuk  golongan  Pengemis,  Waria,  Pengamen, Pemulung dan Asongan dari tahun 2017 – 2020.
Berdasarkan  atribut  data  yang  telah  dilihat  pada Tabel  1,  kami  mulai  memisahkan  jenis  data  yang  akan dianalisa,  yang  merupakan  ringkasan  dari  hasil  data, yang  hanya  memiliki  hasil  sesuai  jenis  golongan  PMKS yang dibahas.
Tabel 1. Atribut Data No Attribute Name Description 1 Tanggal Tanggal penertiban 2 Golongan Jenis golongan 3 Jumlah Jumlah penertiban
Fase  pemisahan  ini  disebut  pemilihan  data.  Hasil dari  tahap  pemilihan  data  adalah  penemuan  struktur golongan PMKS yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data PMKS date golongan 01-2017 PGMS, PGMN 02-2017 PGMS, WR, PGMN, PMG
03-2017 PGMS, PGMN, PMG, ASG
04-2017 PGMS, PGMN, ASG
05-2017 PGMS, WR, PGMN
06-2017 PGMS, PGMN
07-2017 PGMS, PGMN, PMG
08-2017 PGMS, PGMN
09-2017 PGMS, WR, PGMN
10-2017 PGMS, PGMN, ASG
11-2017 PGMS, PGMN
12-2017 PGMS, WR, PGMN
01-2018 PGMS, PGMN
02-2018 PGMS, PGMN
03-2018 PGMS, PGMN
04-2018 PGMS, PGMN
05-2018 PGMS, WR, PGMN
06-2018 PGMS, WR, PGMN
07-2018 PGMS, PGMN
08-2018 PGMS, WR, PGMN
09-2018 PGMS, WR, PGMN
10-2018 PGMS, PGMN
11-2018 PGMS, WR, PGMN, PMG, ASG 12-2018 PGMS, WR, PGMN
01-2019 PGMS, PGMN, PMG, ASG
02-2019 PGMS, PGMN, PMG
03-2019 PGMS, PMG, ASG
04-2019 PGMS, PGMN, ASG
05-2019 PGMS, WR, PGMN, PMG
06-2019 PGMS 07-2019 PGMS, PGMN, PMG
08-2019 PGMS, WR, PGMN, PMG 09-2019 PGMS, WR, PGMN, PMG 10-2019 PGMS, WR, PGMN, PMG 11-2019 PGMS, PGMN, PMG, ASG
12-2019 PGMS, WR, PGMN, PMG 01-2020 PGMS, PGMN, ASG
02-2020 PGMS, PGMN
03-2020 PGMS, PGMN
Deskripsi  masing-masing  inisial  golongan  PMKS adalah sebagai berikut :
PNGMS : Pengemis WR : Waria
PGMN
: Pengamen PMG : Pemulung ASG : Asongan

## 4.1. Pembuatan Itemset
Pada  Tabel  3  merupakan  pembentukan  sebuah format tabular data golongan PMKS.
Tabel 3. Format Tabular Data PMKS date PNGMS WR PGMN PMG ASG 01-2017 1 0 1 0 0 02-2017 1 1 1 1 0 03-2017 1 0 1 1 1 04-2017 1 0 1 0 1 05-2017 1 1 1 0 0 06-2017 1 0 1 0 0 07-2017 1 0 1 1 0 08-2017 1 0 1 0 0 09-2017 1 1 1 0 0 10-2017 1 0 1 0 1 11-2017 1 0 1 0 0 12-2017 1 1 1 0 0 01-2018 1 0 1 0 0 02-2018 1 0 1 0 0 03-2018 1 0 1 0 0 04-2018 1 0 1 0 0 05-2018 1 1 1 0 0 06-2018 1 1 1 0 0 07-2018 1 0 1 0 0 08-2018 1 1 1 0 0 09-2018 1 1 1 0 0 10-2018 1 0 1 0 0 11-2018 1 1 1 1 1 12-2018 1 1 1 0 0 01-2019 1 0 1 1 1 02-2019 1 0 1 1 0 03-2019 1 0 0 1 1 04-2019 1 0 1 0 1 05-2019 1 1 1 1 0 06-2019 1 0 0 0 0 07-2019 1 0 1 1 0 08-2019 1 1 1 1 0 09-2019 1 1 1 1 0 10-2019 1 1 1 1 0 11-2019 1 0 1 1 1 12-2019 1 1 1 1 0 01-2020 1 0 1 0 1 02-2020 1 0 1 0 0 03-2020 1 0 1 0 0
Tabel 4 merupakan pembentukan itemset 1. Proses pembentukan itemset 1 dengan jumlah minimum support = 15.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article.
Tabel 4. Tabel Pembentukan 1 itemset date PNGMS WR PGMN PMG ASG 01-2017 1 0 1 0 0 02-2017 1 1 1 1 0 03-2017 1 0 1 1 1 04-2017 1 0 1 0 1 05-2017 1 1 1 0 0 06-2017 1 0 1 0 0 07-2017 1 0 1 1 0 08-2017 1 0 1 0 0 09-2017 1 1 1 0 0 10-2017 1 0 1 0 1 11-2017 1 0 1 0 0 12-2017 1 1 1 0 0 01-2018 1 0 1 0 0 02-2018 1 0 1 0 0 03-2018 1 0 1 0 0 04-2018 1 0 1 0 0 05-2018 1 1 1 0 0 06-2018 1 1 1 0 0 07-2018 1 0 1 0 0 08-2018 1 1 1 0 0 09-2018 1 1 1 0 0 10-2018 1 0 1 0 0 11-2018 1 1 1 1 1 12-2018 1 1 1 0 0 01-2019 1 0 1 1 1 02-2019 1 0 1 1 0 03-2019 1 0 0 1 1 04-2019 1 0 1 0 1 05-2019 1 1 1 1 0 06-2019 1 0 0 0 0 07-2019 1 0 1 1 0 08-2019 1 1 1 1 0 09-2019 1 1 1 1 0 10-2019 1 1 1 1 0 11-2019 1 0 1 1 1 12-2019 1 1 1 1 0 01-2020 1 0 1 0 1 02-2020 1 0 1 0 0 03-2020 1 0 1 0 0 Total 39 15 37 14 9
Kesimpulan  dari  pembentukan  itemset  1  dari minimum  support =  15,  maka  didapat  itemset  1  yaitu PNGMS, WR, PNGMN. Tabel 5 merupakan pembentukan  itemset  2.  Proses  pembentukan  itemset  2 dengan jumlah minimum support = 15.

## Tabel 5. Tabel Pembentukan 2 itemset
golongan jumlah PGMS, WR 14 PGMS, PGMN 37 PGMS, PMG 13 PGMS, ASG 9 WR, PGMN 15 WR, PMG 7 WR, ASG 1 PGMN, PMG 13 PGMN, ASG 8 PMG, ASG 5
Kesimpulan  dari  pembentukan  itemset  2  dari minimum support = 15, maka didapat frequent itemset 2 yaitu  (PNGMS,  PGMN),  (WR,PGMN).  Tabel  6 merupakan pembentukan itemset 3. Proses pembentukan itemset 3.

## Tabel 6. Tabel Pembentukan 3 itemset
golongan jumlah PGMS, WR, PGMN 15 PGMS, WR, PMG 6 PGMS, WR, ASG 1 PGMS, PGMN, PMG 13 PGMS, PGMN, ASG 8 PGMS, PMG, ASG 4 WR, PGMN, PMG 7 WR, PGMN, ASG 1 WR, PMG, ASG 1 PGMN, PMG, ASG 4
Kesimpulan  dari  pembentukan  itemset  3  dari minium  sipport  =  15,  maka  didapat frequent itemset 3 yaitu (PNGMS, WR, PGMN).

## 4.2. Aturan Asosiasi
Aturan  asosiasi  merupakan  hasil  akhir  yang  ingin dicapai yaitu bertujuan untuk memilih aturan yang paling cocok  untuk  dapat  digunakan  sebagai  pedoman pengambilan  keputusan  dan  strategi  yang  lebih  baik. Tahap  ini  menghasilkan  output  berupa frequent  itemset atau rule dengan  nilai  perkalian  antara support serta confidence yang  paling  tinggi.  Pada  tahapan  ini  adalah kesimpulan  akhir  proses  apriori  yang  selanjutnya menerangkan  bahwa  aturan  asosiasi  yang  punya pengaruh  terkuat  adalah  aturan  yang  punya  nilai perkalian support dan confidence tertinggi.
Tabel  7  merupakan  table  aturan  asosiasi  dari frequent itemset 1
Tabel 7. Tabel Support 1 itemset golongan jumlah Support PNGMS 39 39/39 = 100% WR 15 15/39 = 38% PGMN 37 37/39 = 94%
Tabel  8  merupakan  table  aturan  asosiasi  dari frequent itemset 2.

## Tabel 8. Tabel Support 2 itemset
IF Amtecedent, then Consquent Support Confidence If PNGMS then PGMN 37/39 = 94% 37/39 = 94% If PGMN then PNGMS 37/39 = 94% 37/37 = 100% If WR then PGMN 15/39 = 38% 15/15 = 100% If PGMN then WR 15/39 = 38% 15/37 = 40%
Tabel  9  merupakan  table  aturan  asosiasi  dari frequent itemset 3.
Tabel 9. Tabel Support 3 itemset IF Amtecedent, then Consquent Support Confidence If PNGMS and WR then PGMN 15/39 = 38% 15/39 = 38% If WR and PNGMS then PGMN 15/39 = 38% 15/15 = 100% If PGMN and WR then PNGMS 15/39 = 38% 15/37 = 40%
Aturan  asosiasi  yang  dipilih  adalah  aturan  yang penulis anggap punya  nilai confidence  yang lebih tinggi atau  sama  dengan  dari  nilai min confidence .  Ditetapkan nilai min  confidence adalah  80%,  maka  aturan  asosiai final dapat dibentuk seperti pada tabel 10.
Berdasarkan  Tabel  10,  golongan  PMKS  yang paling  sering  muncul  adalah  Pengemis,  Pengamen  dan Waria,  sehingga  pemerintah  Kota  Jakarta  Barat  dapat lebih  fokus  untuk  mepersamaankan  cara  pencegahan PMKS  sesuai  golongan  kombinasi  itemset  PMKS  yang telah terbentuk.

## Tabel 10. Tabel Aturan Asosiasi
IF Amtecedent, then Consquent Support Confidenc e Support * Confidence If PNGMS then PGMN 37/39 = 94% 37/39 = 94% 1 If PGMN then PNGMS 37/39 = 94% 37/37 = 100% 0.9 If WR then PGMN 15/39 = 38% 15/15 = 100% 0.3 If WR and PNGMS then PGMN 15/39 = 38% 15/15 = 100% 0.3

## 4.3. Kriteria Pengujian
Penentuan  kriteria  pengujian  data  golongan  PMKS dilakukan  dengan  RapidMiner  dengan  serangkaian
pengujian.  Dari  pengujian  tersebut  maka  didapat diantaranya  3(tiga)  pola  aturan  ( rules )  serta  confidence (c)  =100%.  (1)  Jika  dengan  penghitungan  manual  pola ( rules )  serta confident (c)  tidak  mendekati  dengan pengujian  RapidMiner,  maka  pengujian  dapat  dianggap keakuratannya  rendah.  (2)  Jika  dengan  penghitungan manual pola (rules) serta confident (c) mendekati dengan pengujian  RapidMiner,  maka  pengujian  dapat  dianggap keakuratannya  tinggi.  (3)  Jika  dengan  penghitungan manual  pola  (rules)  serta  confident  (c)  sama  dengan pengujian  RapidMiner,  maka  pengujian  dapat  dianggap keakuratannya sangat tinggi.

## 4.4. Proses Pengujian
Software data  mining  yang  penulis  gunakan  untuk pengujian  kali  ini  adalah  RapidMiner  versi  9.7. Pengujian  menggunakan  RapidMiner  terdapat  beberapa tahap,  diantaranya  adalah  import  data  dari  yang  telah disediakan, memilih file dalam format excel,  mengambil data  tabular  tanggal,  golongan  PMKS  dan  jumlah  orang yang  telah  tersimpan,  hasil  dari  visualisasi  data  yang telah  diimport,  penggabungan  data  dengan  operasi  yang dibutuhkan  dalam  penggunaan  Algoritma  Apriori  dan hasil running Algoritma Apriori.
Menganalisa  dan  mengelompokkan  data  yang terdapat pada tabel 3 berdasarkan jenis data PMKS yang akan  dianalisa,  yang  kemudian  dilakukan  konversi  dari data  asli  PMKS  yang  didapat  menjadi  sebuah  format tabular.
Gambar  1  hasil  konversi  ke  dalam  bentuk  tabular, memvisualisasikan  bentuk  data  kedalam  diagram  agar lebih terlihat perbedaan dari tiap golongan PMKS.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article.
Pada  gambar  2  terlihat  setelah  dilakukan  proses Analisa, konversi menjadi format tabular, dan penerapan algoritma apriori pada data PMKS menggunakan aplikasi RapidMiner  dengan  menetapkan min  confidence 80%, maka  diperoleh rules terbaik  diantaranya  pemulung  - pengamen  dengan  perolehan  confidence  90%  dan pemulung – asongan dengan perolehan confidence 80%.
Gambar 2. Hasil Pengujian Data

## 5.      KESIMPULAN
Hasil pengujian RapidMiner tampak tidak mendekati  nilai  hasil  penghitungan  manual,  oleh  sebab itu  dapat  dikatakan  bahwa  tingkat  pengujian  rendah, yaitu 37,5%. Dari Penelitian yang dilakukan oleh penulis saat ini serta penelitian terdahulu yang pernah ada maka dapat  disimpulkan  perbedaan  yang  cukup  terlihat,  yani penelitian  terdahulu  merupakan  internal  faktor  seperti rendahnya  pendidikan,  rendah  keterampilan,  cacat  fisik, kemiskinan,  keluarga  dan  sikap  mental.  Dan  faktor eksternal seperti lemahnya penanganan PMKS, lingkungan  dan  letak  wilayah  yang  menyebabkan terjadinya  PMKS.  Upaya  yang  dilakukan  dalam Pembinaan  PMKS  sejauh  ini  berdasarkan  indikator Penilaian serta Perencanaan. Sedangkan untuk hasil yang didapat  dari  penelitian  yang  dilakukan  kali  ini  yaitu berupa pola jenis golongan PMKS yang memiliki potensi mengalami peningkatan.
6.   SARAN
Selanjutnya,  algoritma Frequent  Pattern-Growth ( FP-Growth) mungkin  dapat  digunakan  untuk  melihat perbandingan dari hasil yang didapat dari penelitian saat ini,  atau  digabungkan  kedua  algoritma  tersebut  ( hybrid ) yang  mungkin  memiliki potensi  mengalami peningkatan lebih akurat dan efektif.

## 7.   DAFTAR PUSTAKA
Agustin,  W.  and  Muharmi,  Y.  2020.  „Penerapan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan  Pola  Penyebab  Gelandangan  Dan Pengemis‟, Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer  (JTIIK) ,  7(2),  pp.  229–234.  doi: 10.25126/jtiik.202071376.
Amril  Mutoi  Siregar;Adam  Puspabuana.  2017. DATA MINING .  Pertama.  Edited  by  A.  K.  Putra. Surakarta: Kekata Publishier.
Budiyasari,  V.  N.  dkk . .  2017.  „Implementasi  Data
Mining  Pada  Penjualan  kacamata  Dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori‟, Indonesian Journal on Computer and Information Technology , 2(2), pp. 31–39. Despitaria,  H.  Sujaini,  Tursina.  2016.  „Analisis  Asosiasi pada  Transaksi  Obat  Menggunakan  Data  Mining dengan Algoritma A Priori‟, Justin , 4(2), p. 6. Elisa,  E.  2018.  „Market  Basket  Analysis  Pada  Mini
Market  Ayu  Dengan  Algoritma  Apriori‟, Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , 2(2), pp. 472–478. doi: 10.29207/resti.v2i2.280. Fauzy,  M.,  Saleh  W,  K.  R.  and  Asror,  I.  2016. „Penerapan Metode Association Rule
Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada  Simulasi Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota  Bandung‟, Jurnal Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan ,  II(2),  pp. 221–227. doi: 2407-3911.
Harahap, P. N. and Sulindawaty, S. 2020. „Implementasi Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus  PT.Arma  Anugerah  Abadi  Cabang  Sei Rampah)‟, Matics , 11(2), p. 46. doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
Kusumo,  H.,  Sediyono,  E.  and  Marwata,  M.  2019. „Analisis  Algoritma  Apriori  untuk  Mendukung Strategi  Promosi  Perguruan  Tinggi‟, Walisongo Journal  of  Information  Technology ,  1(1),  p.  49. doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.4000.
Manurung,  E.  and  Hasugian,  P.  S.  2019.  „Data  mining tingkat  pesanan  inventaris  kantor  menggunakan algoritma apriori pada kepolisian daerah sumatera utara‟, Journal  Of  Informatic  Pelita  Nusantara , 4(2), pp. 8–13.
Mutoffar, M. M., Yunianto, I. and Afitriansyah, H. 2019. „Aplikasi Praktek Kerja Lapangan Berbasis Web‟, Nasional  Riset  Aplikasi  dan  Teknik  Informatika , 01(02), pp. 29–38.
Oktavia  Gama,  A.  W.,  Gede  Darma  Putra,  I.  K.  and Agung  Bayupati,  I.  P.  2016.  „Implementasi Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan  Frequent Itemset  Dalam  Keranjang  Belanja‟, Majalah Ilmiah  Teknologi  Elektro ,  15(2),  pp.  21–26.  doi: 10.24843/mite.1502.04.
Rahmawati,  F.  and  Merlina,  N.  2018.  „Metode  Data

## Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin
Fotocopy  Menggunakan  Algoritma  Apriori‟, PIKSEL :  Penelitian  Ilmu  Komputer  Sistem Embedded  and  Logic ,  6(1),  pp.  9–20.  doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
Ristianingrum  and  Sulastri.  2017.  „Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori‟,  in Prosiding SINTAK , pp. 372–382.
Rusdianto,  D.  dkk . 2020.  „Implementasi  Data  Mining
Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengetahui Pola Peminjaman Buku Di Perpustakaan Universitas Jurnal Sistem Informasi , J-SIKA Volume 02 Nomor 02 , Desember 202‟, Jurnal Sistem Informasi , 02(02), pp. 1–10.
Sanjani,  Fahmi,  H.  and  Sindar,  A.  2019.  „Implementasi
Data  mining  Penjualan  Produk  Pakaian  Dengan Algoritma  Apriori‟, Indonesian  Journal  of Applied Informatics , 4.
Sinaga,  S.  and  Husein,  A.  M.  2019.  „Penerapan Algoritma  Apriori  dalam  Data  Mining  untuk Memprediksi  Pola  Pengunjung  pada  Objek Wisata  Kabupaten  Karo‟, Jurnal  Penelitian
Teknik Informatika , 2(1), pp. 49–54. Takdirillah, R. 2020. „Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data
Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi  Strategi Penjualan‟, Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika , 4(1), pp. 37–46. doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
Tana,  M.  P.,  Marisa,  F.  and  Wijaya,  I.  D.  2018. „Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori‟, J I M  P  -  Jurnal  Informatika  Merdeka  Pasuruan , 3(2), pp. 17–22. doi: 10.37438/jimp.v3i2.167. Ulfha,  N.  F.  and  Amin,  R.  2020.  „Implementasi  Data Mining  Untuk  Mengetahui  Pola  Pembelian  Obat Menggunakan  Algoritma  Apriori‟, Komputasi: Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  dan  Matematika , 17(2), pp. 396–402. doi:
10.33751/komputasi.v17i2.2156.
Yanto,  R.  and  Khoiriah,  R.  2015.  „Implementasi  Data Mining  dengan  Metode  Algoritma  Apriori  dalam Menentukan  Pola  Pembelian  Obat‟, Creative Information  Technology  Journal ,  2(2),  p.  102. doi: 10.24076/citec.2015v2i2.41.