Vol. 3 No. 2 Juli 2022

## Analisis Intensitas Hujan Provinsi Jawa Barat Tahun 2020 Menggunakan Association Rule Apriori dan FP-Growth
Bagus Almahenzar 1* , Arie Wahyu Wijayanto 2
1 Program Studi D-IV Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS
2 Badan Pusat Statistik
1 221911108@stis.ac.id, 2 ariewahyu@stis.ac.id

## Abstrak
Jawa Barat adalah salah satu daerah di Indonesia dengan curah hujan yang tinggi. Salah satu penyebab banjir yang sering terjadi di wilayah DKI Jakarta disebabkan karena menerima air kiriman dari wilayah Jawa Barat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Association Rule dengan menggunakan algoritma Apriori dan FP-Growth . Association rule adalah aturan pada data mining dalam menentukan semua  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum support ( minsup )  dan  minimum confidence ( minconf ) pada sebuah dataset . Pada penelitian ini minimum support yang digunakan yaitu sebesar 5 dan minimum confidence sebesar 0,9. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan pola intensitas hujan yang sering terjadi pada setiap bulan di wilayah-wilayah stasiun pengukuran. Stasiun pengukuran yang ada di wilayah Jawa Barat yaitu Stasiun Meteorologi Citeko, Pos Meteorologi Penggung, Stasiun Meteorologi Kertajati, Stasiun Klimatologi Bogor, dan Stasiun Geofisika Bandung. Hasil penelitian ini menunjukkan  bahwa  pada  bulan  April,  Mei,  Juni,  Oktober,  dan  November  tidak  ada  pola  intensitas hujan yang terjadi antar wilayah stasiun pengukuran. Hujan dengan kategori lebat, sangat lebat, dan ekstrem sangat jarang terjadi. Pada bulan Juli, Agustus, dan September, sebagian besar wilayah tidak terjadi hujan.
Kata Kunci: Association Rule, Apriori, FP-Growth, Intensitas Hujan

## Abstract
West Java is one of the areas in Indonesia with high rainfall. One of the causes of frequent flooding in the DKI Jakarta area is due to receiving water from the West Java area. The method used in this study is the Association Rule using the Apriori algorithm and FP-Growth. Association rule is a rule in data mining  in  determining  all  association  rules  that  meet  the  minimum  support  (minsup)  and  minimum confidence (minconf) requirements in a dataset. In this study, the minimum support used is 5 and the minimum confidence is 0.9. The purpose of this study was to obtain a pattern of rainfall intensity that often occurs every month in the measurement station areas. The measurement stations in the West Java region  are  the  Citeko  Meteorological  Station,  the  Penggung  Meteorological  Post,  the  Kertajati Meteorological  Station,  the  Bogor  Climatology  Station,  and  the  Bandung  Geophysics  Station.  The results of this study indicate that in April, May, June, October, and November there is no pattern of rain intensity that occurs between the measurement station areas. Heavy, very heavy, and extreme rains are very rare. In July, August, and September, most areas do not experience rain.
Keywords: Association Rule, Apriori, FP-Growth, Rainfall Intensity

## 1. Pendahuluan
Indonesia  adalah  negara  yang  memiliki  dua  musim  yaitu  musim  kemarau  dan  musim hujan.  Musim  hujan  terjadi  pada  kisaran  bulan  September  hingga  bulan  Maret  sedangkan musim  kemarau  terjadi  pada  kisaran  bulan  Maret  hingga  September  (Diniari,  2020). Berdasarkan Buku “Prakiraan Musim Hujan Tahun 2021/2022 di Indonesia” yang dirilis oleh Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika,  sebagian  besar  wilayah  di  Indonesia  akan mengalami  awal  musim  hujan  2021/2022  pada  kisaran  bulan  Oktober  dan  November  2021
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
(BMKG, 2021). Prakiraan musim hujan penting untuk diketahui sebagai bentuk persiapan dan antisipasi ketika terjadi musibah banjir.
Salah satu daerah dengan curah hujan yang tinggi setiap tahunnya adalah Provinsi Jawa Barat. Berdasarkan data BPS, jumlah curah hujan tahun 2011 hingga 2013 di Provinsi Jawa Barat yaitu 1789 mm, 2510 mm, dan 2682 mm. Curah hujan yang tinggi menjadi salah satu penyebab banjir yang sering terjadi di wilayah DKI Jakarta karena menerima air kiriman dari wilayah Jawa Barat yaitu Bogor (BPS, 2017).
Curah hujan dapat diklasifikasikan menjadi 6 intensitas berdasarkan jumlah curah hujan per hari yaitu 0 mm untuk berawan, 0,5 hingga 20 mm untuk hujan ringan, 20 hingga 50 mm untuk hujan sedang, 50 hingga 100 mm untuk hujan lebat, 100 hingga 150 mm untuk hujan sangat lebat, dan lebih dari 150 mm untuk hujan ekstrem (BMKG, 2021).
Klasifikasi  curah  hujan  menjadi  intensitas  hujan  tentunya  lebih  mudah  dipahami  oleh masyarakat. Pola intensitas hujan dari tiap wilayah per harinya di Jawa Barat adalah informasi yang penting untuk kebijakan penanggulangan bencana di wilayah Jawa Barat maupun DKI Jakarta sehingga setiap bulan pengambil keputusan dapat menentukan kebijakan terkait hal-hal yang harus dilakukan (Putri & Wijayanto, 2021).
Pada penelitian sebelumnya dilakukan analisis prediksi hujan di wilayah kota Bandung menggunakan algoritma Apriori , didapatkan hasil bahwa semua rule yang dihasilkan memiliki nilai lift  ratio lebih  dari  1.00  sehingga  semua  rule dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam memprediksi  hujan  pada  wilayah  Kota  Bandung.  Nilai lift  ratio digunakan  sebagai  validasi aturan asosiasi yang terbentuk (Fauzy et al., 2016).
Algoritma Apriori merupakan algoritma yang sering digunakan pada Association Rule (Mansyur & Ridho, 2020) (Mishra et al., 2015) (Lestari, 2015). Pada penelitian sebelumnya hanya  menggunakan  algoritma Apriori , tetapi  pada  penelitian  ini  juga  akan  menggunakan algoritma FP-Growth dalam menganalisis pola intensitas hujan yang terjadi di Provinsi Jawa Barat.  Kelebihan  dari  algoritma FP-Growth yaitu  dapat  mengompresi  atau  memampatkan dataset asli  karena  algoritma FP-Growth merupakan  pengembangan  dari  algoritma Apriori dengan menggunakan konsep pohon atau FP-Tree ( Frequent Pattern Tree ) sehingga struktur data akan menjadi padat.
Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan pola intensitas hujan yang sering terjadi pada setiap bulan di wilayah-wilayah stasiun pengukuran dengan menggunakan dua algoritma pada Association Rule yaitu Apriori dan FP-Growth . Tiap daerah di Provinsi Jawa Barat tidak semuanya memiliki stasiun pengukuran sendiri sehingga hanya daerah yang memiliki stasiun pengukuran yang datanya akan digunakan dan dilakukan dianalisis. Stasiun pengukuran yang ada  di  wilayah  Jawa  Barat  yaitu  Stasiun  Meteorologi  Citeko,  Pos  Meteorologi  Penggung, Stasiun  Meteorologi  Kertajati,  Stasiun  Klimatologi  Bogor,  dan  Stasiun  Geofisika  Bandung. Penggunaan  algoritma Apriori dan FP-Growth pada  penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya  pada  bidang  lain,  yaitu  Mansyur  (2020),  Lestari  (2015),  dan  Fitriyani  (2016) tentang keunggulan kedua algoritma tersebut untuk tugas association rule pada data.
Kontribusi  utama  dari  penelitian  ini  yaitu  pada  pembandingan  kinerja  algoritma association rule yang terpopuler, Apriori dan FP-Growth untuk permasalahan intensitas hujan yang  di  dalam  literatur  umumnya  hanya  terbatas  pada  analisis  klasifikasi  atau  prediksi, khususnya di wilayah provinsi Jawa Barat.

## 2. Metode Penelitian
Data yang digunakan adalah data iklim harian sepanjang tahun 2020 dari setiap stasiun pengukuran  di  Jawa  Barat.  Sumber  data  tersebut  yaitu  dari  Layanan  Data  Online  Pusat Database  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG,  2020).  Pada  data  iklim
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
harian  terdapat  sepuluh  variabel  terkait  keadaan  iklim  pada  wilayah  stasiun  pengukuran. Penelitian ini hanya membutuhkan data pada satu variabel yaitu variabel curah hujan. Sepuluh variabel pada data iklim harian seperti ditunjukkan pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Variabel pada Data Iklim Harian No. Kode Variabel Satuan/Skala 1 ddd_x Arah angin saat kecepatan maksimum Derajat (°) 2 ddd_car Arah angin terbanyak Derajat (°) 3 RR Curah hujan Milimeter (mm) 4 ff_x Kecepatan angin maksimum Meter per second (m/s) 5 ff_avg Kecepatan angin rata- rata Meter per second (m/s) 6 RH_avg Kelembapan rata-rata Persen (%) 7 ss Lama penyinaran matahari Jam 8 Tx Temperatur maksimum Celcius (°C) 9 Tn Temperatur minimum Celcius (°C) 10 Tavg Temperatur rata-rata Celcius (°C)
Metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  pola  intensitas  hujan  yang  sering  terjadi pada  setiap  bulan  di  wilayah-wilayah  stasiun  pengukuran  yaitu  metode Apriori dan FP- Growth . Dua metode tersebut adalah metode-metode yang digunakan pada Association Rule. Association  rule adalah  aturan  pada  data  mining  dalam  menentukan  semua  aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum support ( minsup ) dan minimum confidence ( minconf ) pada  sebuah  basis  data  (Mansyur  &  Ridho,  2020)  (Mishra  et  al.,  2015)  (Lestari,  2015). Association rule mining merupakan suatu prosedur untuk mendapatkan hubungan antar item dalam  suatu dataset .  Dimulai  dengan  mencari frequent  itemset yaitu itemset yang  sering muncul berdasarkan minimum support yang ditetapkan (Han & Kamber, 2012).
Support didefinisikan  sebagai  peluang  sebuah  transaksi  yang  mengandung itemset tertentu pada  dataset  yang  digunakan  untuk  melihat  jumlah  kemunculan itemset tersebut. Rumus untuk support seperti ditunjukkan pada rumus 1 berikut:
𝑠𝑢𝑝𝑝(𝐴) = 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑖𝑡𝑒𝑚𝑠𝑒𝑡 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Confidence adalah  indikator  yang  memperlihatkan  kemungkinan  suatu  item  dibeli dengan syarat item tertentu dibeli juga (Mansyur & Ridho, 2020) (Mishra et al., 2015). Rumus untuk confidence seperti ditunjukkan pada rumus 2 berikut:
𝑐𝑜𝑛𝑓 (𝐴 ⇒ 𝐵) = 𝑠𝑢𝑝𝑝(𝐴∪𝐵) 𝑠𝑢𝑝𝑝(𝐴) (2)
Algoritma Apriori adalah algoritma yang melakukan scanning pada item di dalam basis data kemudian dilakukan eliminasi pada item yang tidak memenuhi minimum support yang telah ditentukan. Algoritma Apriori merupakan algoritma association rule yang diperkenalkan oleh Agrawal & Srikant pada tahun 1994 (Mansyur & Ridho, 2020) (Mishra et al., 2015).
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
Tahapan algoritma Apriori yaitu sebagai berikut:
1. Hitung semua kemunculan itemset dengan jumlah item -nya 1.
2. Eliminasi semua itemset yang tidak memenuhi minimum support .
3. Dari itemset yang memenuhi minimum support , buat semua kombinasi dengan jumlah item -nya 2 dan hitung kembali semua kemunculan itemset .
4. Eliminasi semua itemset yang tidak memenuhi minimum support .
5. Begitu seterusnya sampai tidak ada lagi kombinasi itemset yang memungkinkan pada basis data.
Algoritma FP-Growth ( Frequent Pattern Growth ) merupakan algoritma alternatif yang dapat digunakan untuk menentukan itemset yang paling sering muncul atau frequent itemset dalam  suatu  kumpulan  data.  Pada  algoritma FP-Growth tidak  memerlukan candidate generation seperti yang dilakukan pada algoritma Apriori. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori yaitu dengan menggunakan konsep pohon atau FP-Tree ( Frequent Pattern Tree ) sehingga struktur data akan menjadi lebih padat yang berguna untuk mengompresi atau memampatkan dataset asli (Asana et al., 2020).
Algoritma FP-Growth terdiri dari tiga tahapan sebagai berikut:
1. Tahap  pembangkitan conditional  pattern  base  -  Conditional  pattern  base adalah subdataset yang berisi path prefix dan pattern suffix.
2. Tahap  pembangkitan conditional  FP-Tree  - Pada  tahap  ini  dilakukan  penjumlahan support setiap item pada setiap conditional pattern base , kemudian setiap item yang memiliki  jumlah support lebih  besar  atau  sama  dengan minimum  support akan dibangkitkan dengan conditional FP-Tree.
3. Tahap  pencarian frequent  itemset  - Jika conditional  FP-Tree adalah  jalur  tunggal, maka frequent pattern diperoleh dengan menggabungkan item untuk setiap conditional FP-Tree. Jika  bukan  jalur  tunggal,  maka FP-Growth akan  dibangkitkan  secara rekursif.
Sebagai  bagian  dari  pembelajaran  mesin  ( machine  learning ),  model association  rule , termasuk  algoritma  FP-Growth  menarik  kesimpulan  berdasarkan  data  latih  yang  sudah dipelajarinya  (Santoso,  2021)  (Syukra  et  al.,  2019).  Pembelajaran  mesin  memiliki  potensi untuk  menghasilkan  performa  yang  unggul  seiring  dengan  semakin  banyaknya  data  yang tersedia,  baik  untuk  prediksi,  klasifikasi, clustering, association  rule,  dll  sehingga  dapat diimplementasikan  dalam  berbagai  bidang  (Thamrin  &  Wijayanto,  2021)  (Damayanti  & Wijayanto, 2021) (Afira & Wijayanto, 2021) (Sikana & Wijayanto, 2021) (Luthfi & Wijayanto, 2021).  Penelitian  ini  membandingkan  dua  algoritma  pada  association  rule  yaitu  algoritma Apriori dan FP-Growth yang  telah  terbukti  keunggulannya  pada  bidang  aplikasi  lainnya (Fitriyani, 2016) (Arimbawa et al., 2019).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Preprocessing
Tahap preprocessing data dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel 2016. Pada setiap stasiun pengukuran, tidak setiap hari data curah hujan dapat diukur sehingga jika data tidak terukur dikodekan dengan “8888” dan jika tidak dilakukan pengukuran dikodekan dengan “9999”  atau  datanya  kosong  pada  tabel.  Tabel  2  berikut  adalah  laporan  iklim  harian  pada Stasiun Geofisika Bandung pada bulan Maret tahun 2020.
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
Tabel 2. Laporan Iklim Harian Stasiun Geofisika Bandung Bulan Maret Tahun 2020
Hari ke- Tn Tx Tavg  RH_avg RR ss ff_x  ddd_x  ff_avg  ddd_car 1 21.8  30.4 24.7 84 8888  1.5 5 280 2 W 2 22.1 30 25.1 76 2 3.5 5 300 2 W 3 20 30.8 23.8 78 0.5 5.3 5 270 2 W 4 20 30.6 24.4 76 7.4 8 240 3 W 5 20.8 29 24.1 72 9.9 5.1 3 280 1 W 6 21 31.2 24.5 74 6 1.4 4 240 2 W 7 20.8  29.8 25.3 72 0.4 6.4 5 260 2 W 8 21.9  29.2 24.3 72 6.8 5 270 2 W 9 21.7  29.2 24.6 69 3.4 3.4 6 230 3 W 10 21.6  31.6 25.6 72 3.2 4 240 2 NW 11 22.2  31.4 25.3 77 0.4 5.7 5 290 2 W 12 22.6  27.8 23.8 84 8888  5.6 3 290 1 W 13 21.4  30.6 25.2 78 5.2 0.8 5 270 2 SW 14 21.4 29 24 84 0 7.6 3 290 1 C 15 20.2  30.6 23.8 86 6.4 3.1 3 340 1 C 16 20.6  29.4 23.4 88 38.5 5 3 300 1 C 17 20 31.2 24.3 78 6.4 4.8 3 240 1 C 18 20 27.4 23.3 91 0.5 5.2 2 100 1 C 19 21.2  28.4 23.4 86 20.6 1.2 3 330 1 C 20 20.4  27.8 22.5 91 19.4 3.3 3 240 1 C 21 19.9 29 23.4 86 28.2 3 4 270 2 W 22 22 27.6 24.2 82 0.8 4.4 2 130 1 SE 23 20.6 28 23.1 82 8888 1 3 100 1 C 24 20.2  29.2 23.2 83 2.2 0.7 6 270 1 C 25 20.3 31 24.1 82 2.4 4.3 4 240 2 NW 26 21.8  29.4 24.6 84 21.8 6 3 240 1 C 27 21.4  29.4 24.2 85 26.5 3.4 2 110 1 C 28 21 29 23.8 84 0.8 4.9 3 240 1 C 29 20.9  29.2 23.4 87 12.6 3.7 3 320 2 SE 30 20.2  29.8 23.2 86 16.2 2.8 5 270 2 W 31 20 30 22.9 86 59.7 5 3 100 1 C
Tabel 2 merupakan salah satu dari enam puluh dataset yang diunduh dari Layanan Data Online Pusat Database Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika.
Data berupa jumlah curah hujan dalam satuan milimeter sehingga harus diklasifikasikan ke dalam intensitas hujan. Berikut kode yang akan diberikan pada rentang jumlah curah hujan:
• Kode “A” untuk 0 mm
• Kode “B” untuk 0,5 – 20 mm
• Kode “C” untuk 20 – 50 mm
• Kode “D” untuk 50 – 100 mm
• Kode “E” untuk 100 – 150 mm
• Kode “F” untuk lebih dari 150 mm
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
Untuk kode pada setiap stasiun pengukuran, berikan kode berikut setelah kode intensitas hujan:
• Kode “1” untuk Stasiun Meteorologi Citeko
• Kode “2” untuk Pos Meteorologi Penggung
• Kode “3” untuk Stasiun Meteorologi Kertajati
• Kode “4” untuk Stasiun Klimatologi Bogor
• Kode “5” untuk Stasiun Geofisika Bandung
Tabel  3 berikut  adalah tabel  intensitas hujan pada bulan Januari yang sudah diberikan kode.
Tabel 3. Intensitas Hujan pada Bulan Januari Hari ke-  Citeko  Penggung  Kertajati  Bogor    Bandung 1 D1 B2 D3 C4 B5 2 D1 B2 B3 C4 B5 3 B1 A2 A3 A4 4 B1 A3 A4 A5 5 B1 A3 B4 A5 6 B1 B2 B4 A5 7 C1 B2 B3 B4 B5 8 B1 C2 C3 B4 A5 9 C1 C2 B3 B4 B5 10 C1 C2 B3 B4 B5 11 B1 A3 12 A1 C2 B3 13 A1 C2 A3 A5 14 B1 E2 A5 15 B1 A2 A3 B4 A5 16 B1 B2 A3 B4 17 A1 B2 B3 B4 A5 18 B1 C2 D3 D4 B5 19 A1 C2 B3 A4 A5 20 B1 D2 B3 D4 21 B1 C2 C3 B4 B5 22 A1 A2 B5 23 B1 C5 24 C1 B2 B3 B4 B5 25 B1 C2 B3 B4 C5 26 C1 B2 C3 B4 D5 27 B1 D3 C4 A5 28 C1 B3 B4 B5 29 A1 C3 B5 30 C1 B2 B3 B4 B5 31 A1 A2 A3 A5
Data pada tabel 3 digunakan untuk penerapan Algoritma Apriori dengan menggunakan Weka.  Penerapan  Algoritma FP-Growth akan  menggunakan  bahasa Python .  Lakukan transformasi dengan menjadikan semua item sebagai atribut sehingga akan ada 31 baris dan 30
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
kolom, selanjutnya berikan nilai 0 untuk kasus tidak terjadi dan 1 untuk kasus terjadi. Tabel 4 merupakan contoh untuk item dengan kode “B”.
Tabel 4. Item kode “B” untuk Penerapan Algoritma FP-Growth Hari ke- B1 B2 B3 B4 B5 1 0 1 0 0 1 2 0 1 1 0 1 3 1 0 0 0 0 4 1 0 0 0 0 5 1 0 0 1 0 6 1 1 0 1 0 7 0 1 1 1 1 8 1 0 0 1 0 9 0 0 1 1 1 10 0 0 1 1 1 11 1 0 0 0 0 12 0 0 1 0 0 13 0 0 0 0 0 14 1 0 0 0 0 15 1 0 0 1 0 16 1 1 0 1 0 17 0 1 1 1 0 18 1 0 0 0 1 19 0 0 1 0 0 20 1 0 1 0 0 21 1 0 0 1 1 22 0 0 0 0 1 23 1 0 0 0 0 24 0 1 1 1 1 25 1 0 1 1 0 26 0 1 0 1 0 27 1 0 0 0 0 28 0 0 1 1 1 29 0 0 0 0 1 30 0 1 1 1 1 31 0 0 0 0 0
Tabel  4  merupakan item untuk  kode  “B”  yang  digunakan  sebagai  contoh  untuk memperlihatkan proses transformasi yang dilakukan. Lakukan hal yang sama seperti tabel  4 untuk lima kode lainnya.

## 3.2. Algoritma Apriori
Setelah proses preprocessing telah selesai dilakukan, selanjutnya menentukan minimum support yaitu sebesar 5 dan minimum confidence sebesar 0,9. Kemudian hitung support setiap item yaitu jumlah kemunculan item pada suatu dataset. Hasil penghitungan support setiap item seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Support Setiap Item Item Support B1 15
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
Item Support B4 15 B3 12 B5 12 A5 11 B2 9 C2 9 A3 8 A1 7 C1 7 A2 4 C3 4 D3 3 A4 3 C4 3 D1 2 D4 2 C5 2 D2 1 E2 1 D5 1 E1 0 F1 0 F2 0 E3 0 F3 0 E4 0 F4 0 E5 0 F5 0
Record dengan  warna  gelap  menunjukan item yang  memenuhi  minimum support dan selanjutnya dapat disebut frequent.
Untuk mempermudah pada tahap selanjutnya, gunakan software machine learning yaitu Weka.  Weka  atau Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis merupakan software yang dikembangkan Universitas Waikato di Selandia Baru untuk penerapan algoritma data mining menggunakan bahasa JAVA. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan Weka ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Sebelas Rule Terbaik yang Ditemukan Menggunakan Weka
No. Rule Conf 1 C1 7 ➔ B4 7 1 2 C1 B3 6 ➔ B4 6 1 3 C1 B5 6 ➔ B3 6 1 4 C1 B3 6 ➔ B5 6 1 5 C1 B5 6 ➔ B4 6 1 6 B3 B4 B5 6 ➔ C1 6 1 7 C1 B4 B5 6 ➔ B3 6 1 8 C1 B3 B5 6 ➔ B4 6 1 9 C1 B3 B4 6 ➔ B5 6 1
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
No. Rule Conf 10 C1 B5 6 ➔ B3 B4 6 1 11 C1 B3 6 ➔ B4 B5 6 1
Angka setelah kode menunjukkan jumlah kemunculan itemset tersebut. Nilai confidence sebesar 1 artinya 100 persen yaitu seperti contoh pada nomor 1 jika C1 muncul sebanyak 7 kali maka B4 juga akan muncul sebanyak 7 kali sehingga confidence untuk rule tersebut adalah 1 atau 100 persen. Pada tabel 5 nilai support B1 sebesar 15, angka ini cukup besar tetapi tidak termasuk 11 rule terbaik karena tidak ada itemset yang memenuhi rule yang mengandung B1 dengan confidence yang tinggi yaitu 1.

## 3.3. Algoritma FP-Growth
Penerapan  algoritma FP-Growth dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa Python . Persiapan environment yang  harus  dilakukan  yaitu  menginstall package  mlxtend.  Mlxtend merupakan package yang digunakan pada metode association rule . Data yang sudah dilakukan transformasi  seperti  pada  tabel  3  akan  digunakan  pada  penerapan  algoritma FP-Growth di Python . Parameter yang digunakan yaitu data hasil preprocessing dan minimum support .  Hasil yang didapatkan dengan menggunakan Python ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7. Rule yang Ditemukan Menggunakan Python No. Antecedents  Consequents  Support  Confidence 1 C1 B4 0,2258 1 2 C1, B3 B4 0,1936 1 3 C1, B5 B4 0,1936 1 4 C1, B3 B5 0,1936 1 5 C1, B5 B3 0,1936 1 6 C1, B4, B5 B3 0,1936 1 7 C1, B4, B3 B5 0,1936 1 8 C1, B3, B5 B4 0,1936 1 9 B4, B5, B3 C1 0,1936 1 10 C1, B5 B4, B3 0,1936 1 11 C1, B3 B4, B5 0,1936 1

## 3.4. Hasil Penerapan Setiap Bulan Sepanjang Tahun 2020
Hasil penerapan algoritma Apriori pada bulan Februari hingga Desember seperti yang ditunjukkan pada tabel 8 hingga tabel 13 berikut:
Tabel 8. Rule pada Bulan Februari Menggunakan Algoritma Apriori No. Rule Confidence 1 B4 B5 6 ➔ B2 6 1 2 B2 B4 6 ➔ B5 6 1 3 C5 5 ➔ B1 5 1 4 C1 B5 5 ➔ B2 5 1 5 C1 B2 5 ➔ B5 5 1 Tabel 9. Rule pada Bulan Maret Menggunakan Algoritma Apriori No. Rule Confidence 1 B2 B5 5 ➔ B3 5 1 2 B3 B4 5 ➔ B5 5 1
Tabel 10. Rule pada Bulan Juli Menggunakan Algoritma Apriori No. Rule Confidence 1 A1 11 ➔ B3 11 1 2 A1 A5 6 ➔ A3 6 1 3 A1 A2 5 ➔ A3 5 1 4 A2 14 ➔ A3 13 0,93 5 A5 14 ➔ A3 13 0,93 Tabel 11. Rule pada Bulan Agustus Menggunakan Algoritma Apriori No. Rule Confidence 1 A5 15 ➔ A1 15 1 2 A3 A5 13 ➔ A1 13 1 3 A2 A5 9 ➔ A1 9 1 4 A2 A3 A5 7 ➔ A1 7 1 5 A4 6 ➔ A3 6 1 6 A1 A4 5 ➔ A3 5 1 Tabel 12. Rule pada Bulan September Menggunakan Algoritma Apriori No. Rule Confidence 1 A1 10 ➔ A3 10 1 2 A5 10 ➔ A3 10 1 3 A1 A5 9 ➔ A3 9 1 4 A1 A2 6 ➔ A3 6 1 5 A2 A5 6 ➔ A3 6 1 6 A4 A5 5 ➔ A3 5 1 7 A1 A2 A5 5 ➔ A3 5 1 8 A2 11 ➔ A3 10 0,91 9 A5 10 ➔ A1 9 0,9 10 A1 10 ➔ A5 9 0,9 11 A3 A5 10 ➔ A1 9 0,9 12 A1 A3 10 ➔ A5 9 0,9 13 A5 10 ➔ A1 A3 9 0,9 14 A1 10 ➔ A3 A5 9 0,9 Tabel 13. Rule pada Bulan Desember Menggunakan Algoritma Apriori No. Rule Confidence 1 B2 B3 7 ➔ B5 7 1 2 A3 5 ➔ B1 5 1 3 C3 5 ➔ B5 5 1 4 B2 B4 B5 5 ➔ B3 5 1 5 B2 B3 B4 5 ➔ B5 5 1
Pada  bulan  April,  Mei,  Juni,  Oktober,  dan  November  tidak  ditemukan  rule  yang memenuhi  minimum support yaitu  5.  Hasil  penerapan  algoritma FP-Growth pada  bulan Februari hingga Desember seperti yang ditunjukkan pada tabel 14 hingga tabel 19 berikut:
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
Tabel 14. Rule pada Bulan Februari Menggunakan Algoritma FP-Growth No. Antecedents  Consequents  Support  Confidence 1 B2, B4 B5 0,2069 1 2 B4, B5 B2 0,2069 1 3 C1, B2 B5 0,1724 1 4 C1, B5 B2 0,1724 1 5 C5 B1 0,1724 1
Tabel 15. Rule pada Bulan Maret Menggunakan Algoritma FP-Growth No. Antecedents  Consequents  Support  Confidence 1 B2, B5 B3 0,1613 1 2 B3, B4 B5 0,1613 1
Tabel 16. Rule pada Bulan Juli Menggunakan Algoritma FP-Growth No. Antecedents  Consequents  Support  Confidence 1 A5 A3 0,4194 0,9286 2 A2 A3 0,4194 0,9286 3 A1 A3 0,3548 1 4 A1, A5 A3 0,1936 1 5 A1, A2 A3 0,1612 1
Tabel 17. Rule pada Bulan Agustus Menggunakan Algoritma FP-Growth No. Antecedents  Consequents  Support  Confidence 1 A5 A1 0,4839 1 2 A3, A5 A1 0,4194 1 3 A2, A5 A1 0,2903 1 4 A2, A3, A5 A1 0,2258 1 5 A4 A3 0,1936 1 6 A1, A4 A3 0,1613 1
Tabel 18. Rule pada Bulan September Menggunakan Algoritma FP-Growth No. Antecedents  Consequents  Support  Confidence 1 A2 A3 0,3333 0,9091 2 A5 A3 0,3333 1 3 A2, A5 A3 0,2 1 4 A1 A3 0,3333 1 5 A1 A5 0,3 0,9 6 A5 A1 0,3 0,9 7 A1, A3 A5 0,3 0,9 8 A1, A5 A3 0,3 1 9 A3, A5 A1 0,3 0,9 10 A1 A3, A5 0,3 0,9 11 A5 A1, A3 0,3 0,9 12 A1, A2 A3 0,2 1 13 A1, A2, A5 A3 0,1667 1 14 A5, A4 A3 0,1667 1
Tabel 19. Rule pada Bulan Desember Menggunakan Algoritma FP-Growth
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
No. Antecedents  Consequents  Support  Confidence 1 B2, B3 B5 0,2258 1 2 B3, B2, B4 B5 0,1613 1 3 B2, B5, B4 B3 0,1613 1 4 C3 B5 0,1613 1 5 A3 B1 0,1613 1
Pada algoritma FP-Growth, rule untuk bulan April, Mei, Juni, Oktober, dan November juga tidak ditemukan yang memenuhi minimum support yaitu 5.

## 3.5. Interpretasi
Pada bulan Januari, didapatkan sebanyak sebelah rule dengan confidence sebesar 1. Rule intensitas hujan yang didapatkan menunjukkan hubungan antara wilayah stasiun pengukuran dengan intensitas hujan ringan dan hujan sedang. Contohnya jika di Stasiun Meteorologi Citeko mengalami hujan sedang dan di Stasiun Meteorologi Kertajati mengalami hujan ringan, maka di Stasiun Klimatologi Bogor akan mengalami hujan ringan.
Untuk rule intensitas hujan pada bulan Februari menunjukkan hubungan antara wilayah stasiun pengukuran dengan intensitas hujan ringan dan hujan sedang. Contohnya jika di Stasiun Klimatologi Bogor dan di Stasiun Geofisika Bandung mengalami hujan ringan, maka di Pos Meteorologi  Penggung  juga  mengalami  hujan  ringan.  Pada  bulan  Agustus  dan  September, didapatkan  masing-masing  enam  dan  empat  belas  rule  dengan  semua  rule-nya  adalah mengalami berawan.
Pada bulan Desember, didominasi rule dengan intensitas hujan ringan. Contohnya jika di Pos  Meteorologi  Penggung,  Stasiun  Meteorologi  Kertajati,  dan  Stasiun  Klimatologi  Bogor mengalami  hujan  ringan,  maka  di  Stasiun  Geofisika  Bandung  juga  akan  mengalami  hujan ringan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penerapan  algoritma Apriori dan FP-Growth pada  data  intensitas hujan Provinsi Jawa Barat sepanjang tahun 2020, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil yang diperoleh dari penerapan algoritma Apriori dengan menggunakan software Weka dan  algoritma FP-Growth dengan  menggunakan  bahasa Python menghasilkan output yang sama.
2. Pada bulan April, Mei, Juni, Oktober, dan November tidak ada pola intensitas hujan yang terjadi antar wilayah stasiun pengukuran.
3. Hujan dengan kategori lebat, sangat lebat, dan ekstrem sangat jarang terjadi.
4. Pada bulan Juli, Agustus, dan September, sebagian besar wilayah tidak terjadi hujan.
Penelitian ini masih terbatas menggunakan satu variabel bebas yaitu variabel curah hujan yang  digunakan  untuk  menganalisis  pola  intensitas  hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Untuk penelitian berikutnya, penulis menyarankan untuk dapat menggunakan beberapa variabel pada data iklim harian, misalnya lama penyinaran matahari, temperatur, kelembapan, dan kecepatan angin  untuk  membuat  rule  yang  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  cuaca  pada  suatu wilayah. Selanjutnya dapat menggunakan dataset yang lebih besar, misalnya data iklim harian pada suatu negara atau  gabungan  data tahunan. Pada penelitian selanjutnya juga diharapkan untuk menggunakan lift ratio sebagai validasi rule yang terbentuk.

## Daftar Pustaka
Diniari.,  E.  B.,  "Pembagian  Waktu  dan  Perubahan  Musim  di  Indonesia,"  ruangguru,  2020. [Online]. Tersedia: https://www.ruangguru.com/blog/pembagian-waktu-dan-perubahan- musim-di-indonesia. [Diakses: 17-Desember-2021]
Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika,  "Prakiraan  Musim  Hujan  2021/2022  di Indonesia," BMKG, 2021. [Online]. Tersedia: https://www.bmkg.go.id/iklim/prakiraan- musim.bmkg.
Badan Pusat Statistik, "Jumlah Curah Hujan dan Jumlah Hari Hujan di Stasiun Pengamatan BMKG, 2011-2015,"
BPS,
2017. [Online]. Tersedia:
https://www.bps.go.id/statictable/2017/02/08/1959/jumlah-curah-hujan-dan-jumlah- hari-hujan-di-stasiun-pengamatan-bmkg-2011-2015.html
Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika,  "Probabilitas  Curah  Hujan  20  mm  (tiap  24 jam),"  BMKG,  2021.  [Online].  Tersedia:  https://www.bmkg.go.id/cuaca/probabilistik- curah-hujan.bmkg.
Putri, S. R., & Wijayanto, A. W. (2021). Learning Bayesian Network for Rainfall Prediction Modeling  in  Urban  Area  using  Remote  Sensing  Satellite  Data  (Case  Study:  Jakarta; Indonesia). Proceedings of The International Conference on Data Science and Official Statistics, 2021, 77-90.
Fauzy,  M.,  Saleh  W,  K.  R.,  &  Asror,  I.  (2016).  Penerapan  Metode  Association  Rule Menggunakan Algoritma Apriori pada Simulasi Prediksi Hujan Wilayah Kota Bandung. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan. 2(2), 221-227.
Mansyur,  F.,  &  Ridho,  F.  (2020).  Analisis  Pola  Permintaan  Publikasi  Data  Badan  Pusat Statistik  Menggunakan  Association  Rule  Apriori.  Klik  -  Kumpulan  Jurnal  Ilmu Komputer. 7(2), 187-198.
Mishra, A. K., Pani, S. K., & Ratha, B. K. (2015). Association Rule Mining with Apriori and Fpgrowth  Using Weka. International Journal of Advanced Technology in Engineering and Science. 3(1), 91-99.
Lestari,  Y.  D.  (2015).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  FP-Tree  dan  FP- Growth  Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Obat.  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Dan Komunikasi (SNASTIKOM 2015), 60-65.
Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika,  "Data  Online  Pusat  Database  BMKG:  Data Harian," BMKG, 2021. [Online]. Tersedia: https://dataonline.bmkg.go.id/data_iklim Han,  J.,  &  Kamber,  M.  Data  Mining:  Concepts  and  Techniques.  Department  of  Computer Science, University of Illinois. 3rd ed. Waltham: Morgan Kaufmann, 2012.
Asana, I. M. D. P.,   Wiguna, I. K. A. G., Atmaja, K. J., & Sanjaya, I. P. A. (2020). FP-Growth Implementation  in  Frequent  Itemset  Mining  for  Consumer  Shopping  Pattern  Analysis Application. Jurnal Mantik, 4(3), 2063-2070.
Santoso, M. H. (2021). Application of Association Rule Method Using Apriori Algorithm to Find  Sales  Patterns  Case  Study  of  Indomaret  Tanjung  Anom.  Brilliance:  Research  of Artificial Intelligence. 1(2), 54–66.
Syukra, I., Hidayat, A., & Fauzi, M. Z. (2019). Implementation of K-Medoids and FP-Growth Algorithms for Grouping and Product Offering Recommendations. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, 2(2), 107-115.
Thamrin, N., & Wijayanto, A. W. (2021). Comparison of Soft and Hard Clustering: A Case Study on Welfare Level in Cities on Java Island. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, 5(1), 141-160.
Vol. 3 No. 2 Juli 2022
Damayanti,  A.  R.,  &  Wijayanto,  A.  W.  (2021).  Comparison  of  Hierarchical  and  Non- Hierarchical Methods in Clustering Cities in Java Island using the Human Development Index Indicators year 2018. Eigen Mathematics Journal, 4(1), 8-17.
Afira,  N.,  &  Wijayanto,  A.  W.  (2021).  Analisis  Cluster  dengan  Metode  Partitioning  dan Hierarki  pada  Data  Informasi  Kemiskinan  Provinsi  di  Indonesia  Tahun  2019. Komputika: Jurnal Sistem Komputer, 10(2), 101-109.
Sikana,  A.  M.,  &  Wijayanto,  A.  W.  (2021).  Analisis  Perbandingan  Pengelompokan  Indeks Pembangunan  Manusia  Indonesia  Tahun  2019  dengan  Metode  Partitioning  dan Hierarchical Clustering. Jurnal Ilmu Komputer, 14(2), 66-78.
Luthfi, E., & Wijayanto, A. W. (2021). Analisis Perbandingan Metode Hierarchical, K-Means, dan  K-Medoids  Clustering  Dalam  Pengelompokkan  Indeks  Pembangunan  Manusia Indonesia. INOVASI, 17(4), 770-782
Fitriyani, F. (2016). Implementasi Algoritma FP-Growth Menggunakan Association Rule Pada Market Basket Analysis. Jurnal Informatika, 2(1), 296-304.
Arimbawa  P,  D.  A.  K.,  Prabawa,  I.  N.  A.,  &  Mertasana,  P.  A.  (2019).  Implementation  of Apriori Algorithm in Determining Tourism Visit Patterns to Bali. International Journal of Engineering and Emerging Technology, 4(1), 10–14.