## PENERAPAN DATA MINING KORELASI UMUR, PANGKAT DAN PENDIDIKAN TERHADAP JABATAN PADA POLRES BINJAI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI
Nurhayati
Teknik Informatika STMIK KAPUTAMA nurhayati_Azura@yahoo.co.id

## 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,  Pangkat, Pendidikan, Umur

## 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 .  (Nursikuwagus  and  Hartono,
2016) (Yanto and Khoiriah, 2015)
mengatakan  produk  yang  paling  banyak terjual,
Sehingga dapat membantu membuat  aturan Assosiasi berdasarkan pemilihan itemset pada  setiap  transaksi. Penelitian  ini  dapat  dijadikan  acuan  dalam membangun sistem pengkorelasian penjualanan dengan
menggunakan Algoritm Apriori. (Mardi, 2017) Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) dan  data  mining  sering  digunakan  secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian  informasi  tersembunyi  dalam suata basis data yang besar.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  dilakukan  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
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  Apriori.  (Masalah, 1993)  korelasi  adalah  istilah  statistik  yang menyatakan  derajat  hubungan  linear  antara dua  variabel  atau  lebih,  yang  ditemukan oleh  Karl  Pearson  pada  awal  1900.  Oleh sebab  itu  terkenal  dengan  sebutan  Korelasi Pearson Product Moment (PPM).

## HASIL
Untuk  kasus  menentukan  korelasi  jabatan personel  berdasarkan  Usia,  Pndidikan,  dan Pangkat,  Penulis  mengambil  20  contoh kasus,  5  jenis  Usia,  13  Jenis  Pangkat,  4 jenis pendidikan.
Tabel 1.  Representasi Data

## Transaksional
N o Um ur Pangka t Pendidi kan Jabatan 1 45 AKP S3 BAGSUMD
A 2 53 AIPTU SMA BAGSUMD A 3 43 AIPTU SMA BAGSUMD A 4 36 BRIPK A S1 SATPOLAI R
5 36 BRIPK A S1 SATPOLAI R
6 35 BRIPK A S1 SATPOLAI R
7 33 BRIGP OL
SMA
SATPOLAI R 8 42 BRIGP OL SMA SATINTEL KAM 9 33 BRIGP OL S1 SATINTEL KAM 1 0 43 AIPTU SMA SATSABH
ARA Tabel 2. Representasi Data Usia Personel No Umur Kode 1 18 - 31 U1 2 32 - 45 U2 3 46 - 59 U3 Tabel 3. 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 Tabel 4.  Representasi Data Pendidikan No Pendidikan Kode 1 SMA SMA 2 D3 D3 3 S1 S1 4 S2 S2 5 S3 S3

## Tabel 5. Representasi Data Jabatan
1. Tentukan ( Frequent ) Tentukan  Ɵ  >  =  3,  Maka  kita  dapat menemukan frequent  itemset. Dari  tabel diatas  di  ketahui  total  Ɵ  untuk koresponden  K  =  1,  tidak  semuanya lebih besar sama dengan dari Ɵ.
2. Tentukan item Set
Maka  F1  untuk  tabel  Data  personel terhadap  jabatan  yang  nilainya  lebih besar  dari  Ɵ  Yaitu  F1  ={(U2),  (U3), (BP), (BPK, (APD, (APT), (BP), (BPK), (APD), (APT), (SMA), (S1)} Sedangkan untuk  Jabatan  (BSM),  (SPR),  (SIK), (SSB).
3. Ujikan set Ɵ
Himpunan  yang  mungkin  terbentuk adalah {(U2 BSM), (U3 BSM), (BP,BSM),  (BPK  BSM),  (APD  BSM), (APT  BSM),  (SMA  BSM),  (S1  BSM), (U2 SPR), (U3 SPR),    (BP SPR), (BPK SPR),  (APD  SPR),  (APT  SPR),  (SMA SPR),  (S1  SPR),  (U2  SSB),  (U3  SSB), (BP  SSB),  (BPK  SSB),  (APD  SSB), (APT SSB), (SMA SSB), (S1 SSB)}.
Berikut  Dari  data  diatas  jika  ditetapkan nilai  ϕ  =  3,  maka    tabel  yang  terbentuk dapat  dilihat    pada  tabel  6.  sebagai berikut.
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 Tabel 6. Calon 2 Itemset
Perhitungan Iterasi 1
K BPK
BSM F
1 0
1 N 2 0 1 N
3 0 1
N 4 1 0
N 5 1 0
N K BPK BSM F 6 0 0
N 7 0 0
N 8 0 0
N 9 0 0 N 10 0 0 N ∑ 0 K U2 BSM F 1 1 1 Y 2 0 1 N
3 1 1 Y K U2 BSM F
4 1 0 N
5 1 0 N 6 1 0 N 7 1 0 N 8 1 0 N 9 1 0 N 10 1 0 N ∑ 2
Dari  tabel  –  tabel  unsur  diatas,  Y  artinya item set yang saling berhubungan, Sedangkan N berarti tidak ada item set yang saling  berhubungan  .Jumlah  frekuensi  item set  harus lebih besar atau sama dengan dari jumlah frekuensi itemset Ɵ.Dari tabel  diatas maka  di  dapat F2 :{U2  SPR},  {BPK  SPR}, {S1  SPR},{U2  SSB},    {APD  SSB},  {SMA SSB}.
Kombinasi dari itemset dalam F2, dapat kita gabungkan menjadi 3 itemset. Karena memiliki kesamaan dalam K- itemset dari faktor penyebab, Untuk K=3 (3 unsur), dan himpunan yang mugkin terbentuk f3 adalah :
{ U2 BPK SPR}, { U2
BPK BSM}, { BPK S1 SPR }, { U2 APD SSB }, { SMA APD SSB }, { U2 S1 SPR},{U2 SMA SSB }, { APD SMA SSB }
Dari tabel diatas , Y artinya Item yang saling berhubungan, Sedangkan N berarti tidak ada Item yang  saling  berhubungan  jumlah frekuesi itemset. Dari  tabel  diatas,  Itemset yang  di  dapat  adalah  :  {  U2  BPK  SPR},  { BPK  S1  SPR},  {  U2  APD  SSB  },  {  SMA APD SSB }, {U2 S1 SPR },{ U2 SMA SSB }, { APD SMA SSB }
Kombinasi  dari itemset dalam f3 ,  dapat  kita gabungkan  menjadi  4 itemset .  Karena memiliki  kesamaan  dalam  K- itemset dari faktor  penyebab,  untuk  k=4  (4  unsur) himpunan  yang  mungkin  terbentuk  adalah  { U2 BPK S1 SPR}, { U2 APD SMA SSB}
Dari tabel unsur diatas , Y artinya Item yang saling  berhubungan,  Sedangkan  N  berarti tidak  ada Item yang  saling  berhubungan jumlah  frekuesi itemset. Dari  tabel  diatas, Itemset  yang  di  dapat  adalah  :{  U2  BPK  S1 SPR}, { U2 APD SMA SSB}
Untuk  mengetahui  hubungan  atau  korelasi antar  item  kekuatan  hubungan  ditentukan oleh  2  faktor  support  dan  confidence,  yang diproleh dengan rumus sebagai berikut :
Support = Nilai Pendukung
∑ ∑
Cofidence = Nilai Pendukung
∑ ∑
Rule untuk 4 itemset terdiri atas 1 rule yang di implementasikan pada tabel berikut:

## Tabel 7.  Aturan Assosiasi 4 itemset
Tabel 8.  Aturan Assosiasi 4 itemset
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
K SMA BSM  F 1 0 1 N 2 1 1 Y 3 1 1 Y 4 0 0 N 5 0 0 N 6 0 0 N 7 1 0 N 8 1 0 N 9 0 0 N 10 1 0 N ∑ 2
If antecendent then consequent Support Cofidence U2 APD SMA SSB 6/20 X 100% = 30% 3/6 X 100%= 50%
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%.
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 9. Aturan Assosiasi
N o Rule Supp ort Confid ence 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 1% 30% 0,3 %
BPK(BRIPKA)dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SB (SATBINMAS) 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 kedepan  cenderung    SL (SATLANTAS) 1% 25% 0,25 % 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 % 1 0 Jika umur U2( 32  -  45) dengan Pangkat BP (BRIGPOL) dan Pendidikan SMA(SMA) maka Jabatan kedepan cenderung SIR (SATRESKRIM) 1% 15% 0,15 %
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(SMA)  maka  Jabatan kedepan  cenderung (SATBINMAS)  dengan nilai Support dalam database 4%  dan  nilai Confidence 34%.
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
If antecendent then consequent Support Cofidence S * C U2 APD SMA SSB 6/20 X 100%=30% 3/6 X 100%=50% 15%
tampi  data  personel  dapat  dilihat  seperti dibawah ini.
Gambar 1. Halaman Tampil Data
Personel
KESIMPULAN Berdasarkan
hasil penelitian
dan pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka didapatkan  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut :
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.
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.
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.

## DAFTAR PUSTAKA
Mardi, Y. (2017) ‘Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5’, Jurnal Edik Informatika , 2(2), pp. 213–219.
Masalah, L. B. (1993) ‘Universitas Sumatera
Utara 1’, pp. 1–12.
Nursikuwagus, A. and Hartono, T. (2016) ‘Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web’, Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan
Ilmu Komputer , 7(2), p. 701. doi:
10.24176/simet.v7i2.784. 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.