## PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI UNTUK KORELASI UMUR, PANGKAT DAN PENDIDIKAN TERHADAP JABATAN PADA POLRES BINJAI
Miftahu Rahmah 1 , Budi Serasi Ginting 2
STMIK Kaputama Program Studi Sistem Informasi Jl. Veteran No.4A-9A Binjai, Sumatera Utara
miftahurahmah12@gmail.com 1 , budiserasiginting910@gmail.com 2

## ABSTRAK
Mengenai penyediaan informasi jabatan, Personel harus memenuhi persyaratan untuk menduduki jabatan  tersebut,  Sesuai  dengan  Peraturan  Kepolisian  (PERKAP)  tentang  jabatan  personel. Contohnya  ialah  seorang  personel  harus  mencapai  Ajun  Komisaris  Besar  Polisi  (AKBP) sehingga ia bisa menduduki jabatan sebagai Kepala Kepolisian Resort (KAPOLRES). Kegiatan menghubungkan data personel dengan menggunakan Algoritma Apriori dapat di lakukan dengan aturan  aturan  tertentu  sehingga  dapat  menghasilkan  hubungan  antara  pangkat  dan  umur  dan mampu membantu para personel agar mengetahui informasi  jenjang karir nya kedepan melalui sistem informasi kepolisian. Dari data personel yang mencakup umur, pangkat dan keahlian yang di korelasikan dengan jabatan menggunakan metode Algoritma Apriori terdapat nilai minimum Support 30%  dan confidence nya  50%  sehingga  mendapatkan Best  Rule nya  adalah  15%.  Dari hasil yang didapat  yaitu jika usia Usia Polisi U2( 32  - 45 ), Pangkat Polisi  APD (AIPDA) dan Pendidikan  SMAmaka  Jabatan  yang  diterima  Polisi  lebih  cenderung  kepada  SSB (SATSABHARA)  Hasil  pengetahuan  informasi  baru  untuk  membantu  para  personel  agar mengetahui  informasi    jenjang  karir  polisi  kedepan  dengan  pangkat  yang  ia  duduki  sekarang berdasarkan suppor t dan confidence sesuai pangkat dan umur.
Kata kunci : Algoritma_ Apriori , Data_Mining , Jabatan_Personel,Korelasi

## 1. PENDAHULUAN
Polisi  Resort  (Polres)  merupakan satuan    organisasi    Kepolisian    Republik Indonesia  (Polri)  yang  berkedudukan  di Kabupaten/Kota  di  daerah  hukum,  masing- masing memiliki satuan bertugas menyelenggarakan  tugas  pokok  Polri  dalam memelihara keamanan dan ketertiban masyarakat,  menegakkan  hukum,  serta memberikan  perlindungan,  pengayoman, dan  pelayanan  kepada  masyarakat  dan melaksanakan  tugas-tugas  Polri  lainnya dalam  daerah  hukum  Polres,  sesuai  dengan ketentuan peraturan perundang-undangan.
Pada penyediaan mengenai sistem informasi jabatan  di  polres  Binjai  tidak  adanya penerapan  korelasi  antara  pangkat,  umur, pendidikan  dan  jabatan  untuk  menyediakan informasi    bagi  tiap  personel,  sehingga dengan informasi yang dibuat dapat mengetahui  jenjang  yang  akan  ia  tempuh dan    dapat  mengetahui  jabatan  mana  yang lebih dominan pada kepolisian polres Binjai.
Mengenai penyediaan informasi jabatan, personel harus memenuhi persyaratan  untuk  menduduki    jabatan tersebut, sesuai dengan Peraturan Kepolisian (PERKAP) mengenai jabatan personel maka
dalam  penelitian  ini  menerapkan  metode A priori .  Pada  metode  ini  menghubungkan data  antara  masing  masing  variabel  yang telah  di  tentukan  sehingga  hasilnya  kita dapat  mengetahui Rule dari  data  yang  telah di hubungkan, sehingga terdapat support dan confidence .  Adapun  tujuan  penulisan  artikel ini  adalah  :  1)  Untuk  Perancangan  sistem yang  dibangun  agar  dapat  memudahkan pihak  kepolisian  terutama  pada  bagian BAGSUMDA  dalam  pencarian  informasi mengenai  hubungan  data  personel  terhadap jabatan  kepolisian,  2)  Membantu  kepala bagian Bagsumda untuk mengetahui
informasi  jabatan  para  personel  di  Polres
Binjai, 3) Untuk mendapatkan laporan Hasil rule berdasarkan nilai Support dan Confidence yang maksimal.

## 2. METODOLOGI
Metodologi  dilakukan  adalah    untuk mencari  sesuatu  secara  sistematis  dengan mengunakan  metode  ilmiah  serta  sumber yang  berlaku.  Dalam  proses  penelitian  ini, ditunjukan  untuk  lebih  memberikan  hasil yang  berarti  bagi  pihak  dalam  menangani hubungan antara pangkat, umur dan pendidikan    dalam    penenpatan    jabatan  di Polres  Binjai    sehingga  dengan    informasi yang  dibuat  dapat    mengetahui    jenjang yang    akan    tempuh  dan    dapat  mengetahui jabatan mana yang lebih dominan.
Hasil    dari    konseptualisasi    akan dituangkan  menjadi  satu  metode penelitian yang  lekat  dengan  pola  studi literature , pengumpulan  data  yang  diperlukan  untuk menganalisis system prediksi  yang  akan dibuat  dengan  menggunakan  algoritma  A priori.  Atas  dasar  metodologi  penelitian pada  peneliti  ini,  dapat  dibuat  suatu  alur kegiatan sebagai berikut :

## Gambar 1 : Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1 Pengetian Data Mining
Data  mining    adalah  proses  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang  terkait  dari  berbagai  database  besar. Istilah data mining memiliki hakikat sebagai disiplin  ilmu  yang  tujuan  utamanya  adalah untuk menemukan, menggali, atau menambang  pengetahuan  dari  data  atau informasi yang kita miliki.
Menurut  Pramudiono  di  dalam  buku kursini dan Taufiq (2009, h.4) “Data mining adalah  analisis  otomatis  dari  data  yang berjumlah  besar  atau  kompleks  dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecendrungan  yang  penting  yang  biasanya tidak disadari keberadaannya”.
Menurut  Turban  dkk  di  dalam  buku kursini  dan  Taufiq  (2009,  h.3)  )  “ Data mining proses  yang  menggunakan  teknik statistik, Matematika,  Kecerdasan  buatan , dan  machine  Learning untuk  mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang
Persiapan Kajian Teori Pengumpulan Data Analisa Data Pengujian dan Implementasi Sistem Tahap Akhir
bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait dari berbagai database besar”.
Tahapan proses data mining merupakan  proses Knowlege  Discovery  in Databases (KDD) seperti  yang terlihat pada gambar 2 berikut :

## Gambar  2 Tahapan Data Mining

## 2.2 Pengertian Korelasi
Korelasi  dapat  diartikan  sebagai hubungan.  Korelasi  merupakan  salah  satu teknik analisis dalam statistik yang digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara dua  variabel  yang  bersifat  kuantitatif. Hubungan dua variabel tersebut dapat terjadi karena  adanya  hubungan  sebab  akibat  atau pun  terjadi  secara  kebetulan.  Dua  variabel dikatakan  berkorelasi  apabila  perubahan pada  variabel  yang  satu  akan  diikuti perubahan  pada  variabel  yang  lain  secara teratur  dengan  arah  yang  sama  (korelasi positif) atau berlawanan (korelasi negatif).
Menurut  Wahyono  (2012,  h.115), “Korelasi  adalah  suatu  hubungan  timbal balik  atau  sebab  akibat  antara  dua  buah kejadian”.

## 2.3 Pengertian Algoritma A priori
Algoritma apriori Merupakan algoritma paling terkenal untuk menemukan pola frekuensi tinggi, yaitu pola-pola item di dalam  suatu database yang  memiliki frekuensi  atau support di  atas ambang batas tertentu yang disebut dengan istilah minimum support atau threshold . Threshold adalah batas minimum transaksi, Jika jumlah transaksi  kurang  dari threshold maka  item
atau  kombinasi  item  tidak  akan  diikutkan perhitungan selanjutnya.
Menurut  Kusrini  dan  Luthfi  Emha Taufiq  (2009  h.  149)  “ Algotima  a  priori termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data mining  selain  a  priori,  yang  termasuk  pada golongan  ini  adalah  metode Generalized Rule  induction dan  Algoritma Hash Based”. Aturan  yang  menyatakan  asosiasi antara  beberapa  atribut  sering  disebut affinity analysis atau market basket analysis. Analisis    asosiasi  atau association  rule mining adalah  teknik data  mining untuk menemukan  aturan  asosiatif  antara  suatu kombinasi item.

## 2.3.1 Analisis pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  database.  Nilai support sebuah  item  diperoleh  dengan  rumus berikut:
……. (1 )
Sementara  itu,  nilai support dari  2  item diperoleh dari rumus 2 berikut.
Support (A,B) = P(A∩B
∑ ∑ ) .. (2)

## 2.3.2  Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola frekuensi tinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi yang  memenuhi    syarat    minimum    untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiatif A→ B. Nilai  confidence  dari  aturan  A→B diperlukan dari rumus berikut:

## |
∑ ∑ ....... (3)

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  merupakan  penjabaran dari  hasil  dan  pembahasan    tentang  analisa menerapkan
data mining
dengan menggunakan metode apriori  untuk korelasi umur,  pangkat  dan  pendidikan  untuk menentukan  posisi  jabatan  yang  tepat  bagi personil Polisi di Polres Binjai.

## 3.1 Flowchart Proses Apriori
Berikut  ini  adalah Flowchart yang diusulkan  dapat  diimplementasikan  dengan aturan-aturan yang berlaku dalam perancangan. Dan dapat dilihat perancangan tersebut  dengan  konsep  perancangan  yang terstruktur sebagai berikut:

## Gambar  3 Flowchart Proses Apriori

## 3.2 Perancangan Use – Case
Berikut  alur  proses  rancangan  Use Case dari korelasi umur,pangkat dan jabatan, dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 4  Diagram Use Case
3.3 Rancangan Activity  Diagram Activity Diagram adalah diagram yang  menggambarkan  aktivitas  sistem bukan yang  dilakukan aktor/Admin.

## Gambar 5 Activity Diagram

## 3.4 Analisis Asosiasi
Untuk  mengkorelasikan  berbagai criteria  yang  menjadi  Analisis  Asosiasi terbagi menjadi dua tahap yaitu :
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi Tahap  ini  mencari  kombinasi Item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database.
b. Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah semua frekuensi tinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan assosiasi yang memenuhi confidance dengan menghitung aturan assosiatif. Untuk  kasus  menentukan  korelasi  jabatan personel  berdasarkan  Usia,  Pndidikan,  dan Pangkat  dilakukan  representasi  sebagai berikut :
Tabel 1 Representasi Data Usia Personel No Umur Kode 1 18 - 31 U1 2 32 - 45 U2 3 46 - 59 U3

## Tabel 2 Representasi Data Pangkat Personel
No Pangkat Kode 1 Bripda BPD 2 Briptu BPT 3 Brigpol BP 4 Bripka BPK 5 Aipda APD 6 Aiptu APT 7 Pama PM 8 Ipda IPD 9 Iptu IPT 10 Akp AP 11 Pamen PMN 12 Kompol KPL 13 Akbp ABP Tabel 3  Representasi Data Pendidikan No Pendidikan Kode 1 SMA SMA 2 D3 D3 3 S1 S1 4 S2 S2 5 S3 S3 Tabel 4 Representasi Data Jabatan No Jabatan Kode 1 Bagops BOP 2 Bagsumda BSM 3 Bagren BRN 4 Sium SM 5 Sikeu SK 6 Sipropam SPR 7 Siwas SW 8 SPKT ST 9 Satintelkam SIK 10 Satreskrim SIR 11 Satresnarkoba SRN 12 Satbinmas SB 13 Satsabhara SSB 14 Satlantas SL 15 Satpamobvit SPM 16 Satpolair SPR 17 Sattahti STH 18 Sitipol SPL 19 KaPolsek KPK
Rule untuk 4 itemset terdiri atas 1 rule yang di implementasikan pada tabel berikut:

## Tabel 5  Aturan Assosiasi 4 itemset
If  antecendent  then consequent Support Cofidence U2 APD SMA           SSB 6/20 X 100% = 30% 3/6 X 100%= 50%
Dan  setelah  didapat  nilai Support dan Cofidence, dilakukan perkalian antara Support dan Cofidence:
If  antecendent  then consequent
Support
Cofidence S*C U2 APD SMA           SSB 6/20 X 100% =30% 3/6 X 100% =50% 15%
Setelah melakukan perkalian antara support dan cofidence, maka S * C yang paling besar dijadikan Best Rule :

## Tabel 6 Best Rule
If antecendent then consequent
Support Cofidence S * C U2 APD SMA           SSB 6/20 X 100% =30% 3/6 X 100% =50% 15%
Jika Usia Polisi U2(32 - 45), Pangkat Polisi APD    (AIPDA)  dan  Pendidikan  SMA (SMA)  maka  Jabatan  yang  diterima  Polisi lebih cenderung kepada SSB
(SATSABHARA)  dengan  nilai  pendukung sebesar  30%  dan  nilai  kepastian  sebesar 50%.

## 3.5  Uji Coba Penemuan Rule
Dari  pengelolahan  data  personel  kepolisian Resort  Binjai  pada  aplikasi  Weka  makan akan didapat pembentukan rule –rule terbaik yang nantinya dapat digunakan untuk sistem korelasi data personel terhadap jenjang karir jabatan  kedepan  untuk  personel,  Uji  Coba dengan Maksimal Support 0,04 dan Confidence    0,34  sehingga  terbentuk  rule sebagai berikut :
Tabel 7 Aturan Assosiasi No Rule
Support  Confidence  S*C 1 Jika umur U1( 18  – 31) dengan Pangkat
BPD(BRIPDA) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SSB
(SATSABHARA) 1% 50% 0,5% 2 Jika umur U3( 46 -
58) dengan Pangkat BPK(BRIPKA) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SSB(SATSABHARA) 1% 40% 0,4%
3 Jika umur U2(
32  - 45) dengan Pangkat BPK(BRIPKA) dan
Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SB
(SATBINMAS)
1% 34% 0,34 %
4 Jika umur U2( 32  -
45) dengan Pangkat BPK(BRIPKA)dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung
SB
(SATBINMAS) 1% 30% 0,3% 5 Jika umur U2( 32  - 45) dengan Pangkat BP(BRIGPOL) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan
cenderung SSB (SATSABHARA) 1% 25% 0,25 % 6 Jika umur U1( 18  – 31)  dengan  Pangkat  BPT (BRIPTU)  dan  Pendidikan SMA(SMA)  maka  Jabatan 1% 25% 0,25
%
kedepan  cenderung    SL
(SATLANTAS) 7 Jika umur U3( 46  - 58)  dengan  Pangkat    APT (AIPTU)  dan  Pendidikan SMA(SMA)  maka  Jabatan kedepan  cenderung    SIR (SATRESKRIM) 1% 15% 0,15
% 8 Jika umur U1( 18 – 31) dengan Pangkat BPT (BRIPTU) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung  SRN (SATRESNARKOBA) 1% 15% 0,15 % 9 Jika umur U3( 46  - 58)  dengan  Pangkat  APT (AIPTU)  dan  Pendidikan SMA(SMA)  maka  Jabatan kedepan  cenderung    SB (SATBINMAS) 1% 15% 0,15 % 10 Jika umur U2( 32  - 45)    dengan  Pangkat  BP (BRIGPOL) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SIR (SATRESKRIM) 1% 15% 0,15
% 11 Jika umur U2( 32 - 45)  dengan Pangkat BP
(BRIGPOL) dan
Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung  SL
(SATLANTAS) 1% 15% 0,15 % 12 Jika umur U1( 18  – 31)  dengan  Pangkat  BP (BRIGPOL) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SIK (SATINTELKAM)
1% 15% 0,15 % 13 Jika umur U1( 18  – 31)  dengan  Pangkat  BP (BRIGPOL) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SRN (SATRESNARKOBA)
1% 15% 0,15 % 14 Jika umur U2( 32  - 45)    dengan  Pangkat  APT (AIPTU)  dan  Pendidikan SMA(SMA)  maka  Jabatan kedepan  cenderung  SIK (SATINTELKAM)
1% 15% 0,15 % 15 Jika umur U3( 46  - 58)  dengan  Pangkat  APT (AIPTU)  dan  Pendidikan SMA(SMA)  maka  Jabatan kedepan  cenderung    ST (SPKT)
1% 15% 0,15 %
16 Jika umur U2( 32  - 45) dengan Pangkat APT(AIPTU) dan
Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SL(SATLANTAS) 1% 10% 0,10 % 17 Jika umur U3( 46  -
58) dengan Pangkat 1%  10% 0,10 %
APT(AIPTU) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SL
(SATLANTAS) 18 Jika umur U2( 32  - 45)  dengan  Pangkat  APT (AIPTU)  dan  Pendidikan SMA(SMA)  maka  Jabatan kedepan  cenderung    SL (SATRESKRIM) 1% 10% 0,10
%
19 Jika umur U3( 46  -
58) dengan Pangkat APT(AIPTU) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan
cenderung SL(SATLANTAS) 1% 10% 0,10
% 20 Jika umur U2( 32  -
45) dengan Pangkat APT(AIPTU) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan
cenderung SL(SATLANTAS) 1% 10% 0,10
% 21 Jika umur U3( 46  -
58) dengan Pangkat BPK(BRIPKA) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan
cenderung SSB(SATSABHARA)
2% 60% 1,20
% 22 Jika umur U2( 32 - 45)  dengan Pangkat (BRIPKA) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SB(SATBINMAS) 2% 30% 0,60
% 23 Jika umur U2( 32  - 45) dengan Pangkat BP(BRIGPOL) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SSB(SATSABHARA)
2% 27% 0,54
% 24 Jika umur U3( 46 - 58)  dengan Pangkat
APT(AIPTU) dan
Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SIR(SATRESKRIM) 2% 20%
0,4%
25 Jika umur U3( 46 -
58)  dengan Pangkat
APT(AIPTU) dan
Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung  SATBINMAS
(SSB) 2% 17% 0,34 %
26 Jika umur U3( 46  -
58) dengan Pangkat APT(AIPTU) dan
Pendidikan SMA(SMA)
maka Jabatan kedepan
cenderung SIR(SATRESKRIM) 2% 17% 0,34 %
27 Jika umur U2( 32 - 45)  dengan Pangkat
BP(BRIGPOL) dan 2% 17% 0,34 %
Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SSB(SATSABHARA) 28 Jika umur U2( 32  - 45)    dengan  Pangkat  BPK (BRIPKA)  dan  Pendidikan SMA(SMA)  maka  Jabatan kedepan cenderung SB(SATBINMAS) 2% 17% 0,34 %
29 Jika umur U3( 46  - 58) dengan Pangkat APT(AIPTU) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SB(SATBINMAS) 2% 18% 0,36 %
30 Jika umur U3( 46  - 58) dengan Pangkat APT(AIPTU) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SIR(SATRESKRIM)
2% 18% 0,36 %
31 Jika umur U2( 32  - 45) dengan Pangkat BPK(BRIPKA) dan
Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SB(SATBINMAS)
2% 10% 0,20 %
32 Jika umur U3( 46  - 58) dengan Pangkat BPK(BRIPKA) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SSB(SATSABHARA) 3% 74% 2,22 % 33 Jika umur U2( 32  - 45) dengan Pangkat BPK(BRIPKA) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SB(SATBINMAS) 3% 30% 0,90 % 34 Jika umur U2( 32 -
45)  dengan Pangkat BP(BRIGPOL) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SSB(SATSABHARA)
3% 26% 0,78 % 35 Jika umur U3( 46 -
58)  dengan Pangkat APT(AIPTU) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SB(SATBINMAS) 3% 17% 0,51 %
36 Jika umur U3( 46  - 58) dengan Pangkat APT(AIPTU) dan
Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SIR(SATRESKRIM) 3% 17% 0,51
%
37 Jika umur U2( 32 - 45)  dengan Pangkat BPK(BRIPKA) dan 4% 34% 1,36 %
Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SB(SATBINMAS)
Dengan melakukan perkalian antara Support dan  confidence  pada  setiap  rule,  maka  di dapat  hasil  yang  tertinggi  dengan  nilai  S*C adalah        yaitu  Jika  umur  U2  (32  -  45) dengan  Pangkat  (BRIPKA)  dan  Pendidikan (SMA)  maka  Jabatan  kedepan    cenderung (SATBINMAS)  dengan  nilai Support dalam database 4% dan nilai Confidence 34%.

## 3.6  Implementasi
Tahap implementasi  perangkat  lunak merupakan
kelanjutab
daru tahap
perancangan,  Sehingga  implementasi  ini harus  didasarkan  pada  perancangan  yang telah dilaksanakan
sebelumnyadan pengujian dilakukan untuk melihat hasilapakah pada setiap proses yang berjalan dapat menghasilakan output yang
diharapkan. 3.6.1 Halaman Input Rule Halaman ini berfungsi untuk menginput  rule  yang  sudah  tercipta  dari Weka Berikut ini gambar dari halaman input Rule.

## Gambar 6 Halaman Input Rule

## 3.6.2 Halaman Input Data Personel
Halaman  ini  dapat  diakses  oleh admin  dan  berfungsi  untuk  menginput  Data personel kedalam database.

## Gambar 7 Halaman Input Data Personel

## 3.6.3 Halaman Tampil Rule
Halaman ini berfungsi  untuk  melihat Rule  yang  diinput  serta  admin  dapat mengedit  dan  menghapus  seperti  gambar dibawah ini:

## Gambar 8 Halaman Tampil Rule

## 3.6.4 Halaman Tampil Data Personel
Halaman  ini  menampilkan  informasi mengenai data personels yang telah diinputkan  oleh  admin  dan  halaman  dapat mengedit  serta  menghapus  data  yang  telah dinputkan  oleh  admin.  Gambar  halaman tampi  data  personel  dapat  dilihat  seperti dibawah ini:
Gambar 9 Halaman Tampil Data Personel

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka didapatkan  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Dari pengujian data yang telah dilakukan, penerapan  aturan  Assosiasi  data  mining menggunakan  Algoritma  Apriori  dapat digunakan untuk  mencari  kombinasi  data yang ada pada data personel polres binjai.
2. Dari  pengujian  yang  dilakukan  dengan metode  a  priori,  di  dapat  nilai  minimum Support  1%  dengan  confidence  sebesar 34%  yaitu  sebanyak  37  rule  yang beragam dengan Support dan Confidence yang beragam.
3. Dari  hasil  pengujian  data  personel  pada tahun  2018  di  dapat  sebanyak  740  data personel ditemukan 37 rule yang terbentuk  dan  diperoleh  Best  Rule tertinggi dengan nilai Maksimum Support 4%  dan  nilai  Confidence  34%  dimana jika  umur  personel  dengan  rentang  32  - 45 dengan Pangkat BRIPKA dan
Pendidikan  SMA  maka  Jabatan  kedepan cenderung  SATBINMAS
4.2 Saran
Mengingat
keterbatasan yang dimiliki  oleh  penulis,  baik  pengetahuan, waktu  maupun  pemikiran,  maka  penulis dapat memberikan saran yang dapat dijadikan sebagai acuan dari hasil penelitian ini dimasa yang akan datang antara lain : 1. Untuk  penelitian  selanjutnya  agar  dapat menambah  variabel  untuk  memperoleh jabatan personel kedepan agar menghasilkan  kombinasi  rule  yang  lebih akurat.
2. Untuk  penelitian  berikutnya  agar  dapat menaikkan  nilai  minimum  Support  dan Minimum  Confidence  agar  didapat  rule yang lebih baik.
3. Perlunya  penambahan  data  personel dengan penggabungan data masing masing Polres.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anhar, 2010. Panduan  Menguasai PHP  &  MYSQL  Secara  Otodidak, Media Kita, Jakarta.
[2]  Hermawati,  F.  A.  2013. Data  Mining, Edisi pertama,  Andi, Yogyakarta,
[3] Kursini & Emha Taufiq. 2009. Algoritma Data  Mining .Edisi  pertama,  Andi, Yogyakarta,
[4] Kristanto,  Harianto.  2004 .  Konsep  & Perancangan Database , Edisi
Ketiga, Andi, Yogyakarta.
[5]  Madcoms,  2012. Adobe  Dreamweaver CS6 & PHP- MYSQl untuk Pemula, Edisi Pertama, Andi,
[6]  Nugroho,  Bunafit.  2005. Database Relational  dengan  MySql .  Edisi Pertama Andi, Yogyakarta.
[7] Oetomo,  Budi  Sutedjo  Dharma.  2010. Perencanaan & Pembangunan
Sistem  Informasi ,  Edisi  Pertama,
Andi Offset, Yogyakarta.
[8]  Prasetyo,  E.  2012. Data  Mining
Mengolah  Data  Menjadi  Informasi Menggunakan Matlab.
Edisi pertama,  Andi, Yogyakarta, [9]  Peraturan  Kepala  Kepolisian  Negara Republik Indonesia. 2006 Administrasi  Kepangkatan  Anggota Kepolisian Negara Republik Indonesia, Jakarta. [10]  Peraturan  Presiden  Negara  Republik Indonesia.  2007  Jabatan  fungsional Anggota
Kepolisian Negara Republik Indonesia, Jakarta. [11] Sukardi, 2004. penelitian korelasi, https :  //  www  .academia  .edu  /9451405 /Penelitian Korelasi.pdf, diakses pada tanggal 21 mei 2019.
[12]  Wahyono,  T.  2012. Analisis  Statistik Mudah dengan SPSS 20. Elex Media
Komputindo, Jakarta,
[13]  Yatini  B,  Indra.  2010. Flowchart  dan pemorgraman  Menggunakan  C++ Builder .  Edisi  Pertama,  Cetaan
Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[14]  Yanto,  Khoiriah,  Citec  Journal,  Vol.2, Bulan  Februari  2015  Implementasi
Data Mining dengan Metode Algoritma  Apriori  dalam  Menentukan
Pola Pembelian Obat.