Implementasi Data Mining Untuk Analisa Tingkat Pelanggaran Lalu Lintas Dengan Algoritma
Association Rule Yera Wahda Wahdi UNIVERSITAS PUTERA BATAM
e-mail : Yerawahdawahdi@vahoo.com
Abstract :  Kepolisian  berkaitan  dengan  fungsinya  sebagai  pengayom  masyarakat  diharapkan mampu  mengambil  tindakan  dalam  menyikapi  pelanggaran  lalu  lintas  dengan  melakukan operasi  razia  dalam  mengungkap  pelanggaran  yang  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan teknik analisis dari kebiasaan seberapa sering pelanggaran lalu lintas dilakukan. Pendeteksian pelanggaran lalu lintas yang sering terjadi secara bersamaan disebut Association Rule.
Kata Kunci : Data Mining, FP-Growth
1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
Pelanggaran lalu lintas sudah
membudaya  di  masyarakat,  tidak  tekecuali terjadi  diwilayah  Kota  Padang.  Dengan statusnya  sebagai  ibukota  provinsi  dan  kota besar  yang  memiliki  tingkat  kepadatan penduduk paling tinggi di Provinsi Sumatera Barat,  tentunya  menjadikan  Kota  Padang sebagai  Kota  yang  mempunyai  tingkat kepadatan  kendaraan  bermotor  paling  tinggi jika  dibandingkan  dengan  wilayah  lainnya. Kota  Padang  merupakan  salah  satu  kota besar yang memiliki data jumlah kecelakaan terbesar terbukti dari data tahun 2012 hingga 2013, Kota Padang berada diposisi peringkat pertama  kasus  kecelakaan  terbanyak  di Provinsi  Sumatera  Barat.  Pada  tahun  2012  , di Kota Padang tercatat 540 kasus kecelakaan,  dengan  rincian  80  korban meninggal dunia [1]. Kepolisian berkaitan
dengan fungsinya  sebagai  pengayom  masyarakat diharapkan  mampu  mengambil  tindakan dalam  menyikapi  pelanggaran  lalu  lintas dengan  melakukan  operasi  razia  dalam mengungkap pelanggaran yang dapat dilakukan  dengan  menggunakan  teknik analisis  dari  kebiasaan  seberapa  sering pelanggaran lalu lintas dilakukan.
Pendeteksian  pelanggaran  lalu  lintas  yang sering  terjadi  secara  bersamaan  disebut Association Rule.
Analisis asosiasi dikenal juga sebagai  salah  satu  teknik  data  mining  yang menjadi  dasar  dari  berbagai  teknik  data
mining  lainnya.  Khususnya  salah  satu  tahap dari  analisis  asosiasi  yang  disebut  analisis pola  frequensi  tinggi (frequent  pattern mining) menarik  perhatian  banyak  peneliti untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien. Penting  tidaknya  suatu  aturan  assosiatif dapat  diketahui  dengan  dua  parameter, support (nilai  penunjang)  yaitu  persentase kombinasi item  tersebut  dalam  database  dan confidence [2].
Dalam penelitian ini, algoritma yang digunakan  adalah Frequent  Pattern-Growth (FP-Growth) yaitu  pengembangan  dari metode Apriori yang  merupakan  salah  satu alternatif  untuk  menentukan  himpunan  data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam  sebuah  kumpulan  data  dengan membangkitkan  struktur  data Tree atau disebut  dengan Frequent  Pattern  Tree  (FP- Tree) [3].
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang diuraikan,  maka  terdapat  beberapa  hal  yang menjadi permasalahan penelitian, yaitu : 1. Bagaimana menerapkan teknik Association Rule pada data pelanggaran lalu lintas hingga diketahui  pola  hubungannya  dengan pengguna jalan ? 2. Bagaimana menganalisa tingkat pelanggaran lalu lintas dengan  menggunakan Data  Mining
Association Rule untuk melihat jenis kesalahan?
3. Bagaimana  menguji  pola  yang  telah ditemukan dengan
memanfaatkan software aplikasi  yang  menerapkan  teknik
Data  Mining aturan  asosiasi  dengan algoritma Apriori?

## 1.3 Batasan Masalah
Agar  lebih  jelas  dan  terarah  serta  tidak terjadinya banyak masalah yang akan timbul, maka  penulis  hanya  akan  memberikan batasan-batasan sebagai berikut :
1. Tools yang digunakan adalah RapidMiner 2. Penelitian  dilakukan  pada  POLRESTA Padang Menggunakan Data Mining Association Rule untuk  menghasilkan  rules  dan Algoritma FP-Growth untuk menemukan pola kombinasi itemset. 1.4 Tujuan Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini  ada beberapa  tujuan  yang  ingin  dicapai  oleh penulis yaitu :
1. Untuk mengetahui bentuk-bentuk pelanggaran  lalu  lintas  yang  terjadi  di wilayah POLRESTA Padang dan mengetahui kewenangan aparat kepolisian  dalam  penyidikan  tindak pidana pelanggaran lalu lintas
2. Menganalisa  pelanggaran  lalu  lintas  di polresta  padang  dengan  menggunakan
Association Rule
3. Merancang  metode Association  Rule untuk  penanganan  pelanggaran  lalu lintas  sehingga  dapat  meningkatkan efektifitas dan efesiensi kinerja
kepolisian.
4. Membangun  suatu  pengetahuan  baru dalam menganalisa tingkat pelanggaran lalu lintas sehingga dapat meningkatkan kesadaran  dan  ketertiban  pengguna jalan. 5. Menguji  data  pelanggaran  lalu  lintas dengan menggunakan Tools RapidMiner.  sehingga  informasi  ini dapat  membantu  kepolisian  dalam mengatasi  tingkat  pelanggaran  lalu lintas.
2. LANDASAN TEORI
Landasan  teori  merupakan  panduan untuk  membahas  tentang  teori  pemecahan masalah  yang  dihadapi.  Dalam  hal  ini  akan dikemukakan beberapa teori yang berhubungan  dengan  masalah  yang  dibahas dalam penelitian ini.
Teori-teori  yang  menjadi  landasan  dalam penulisan  tesis  ini  antara  lain  teori  Data Mining, Algoritma FP-Growth dengan aturan asosiasi. 2.1 Data Mining
Data  mining merupakan  penemuan informasi  baru  dengan  mencari  pola  atau aturan  tertentu  dari  sejumlah  data  yang sangat  besar  [4]. Data  mining atau  sering disebut  sebagai knowledge  discovery  in database (KDD)  adalah  kegiatan  yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola atau  hubungan  dalam  data  berukuran  besar. Keluaran data  mining ini bisa dipakai untuk membantu  pengambilan  keputusan  di  masa depan. Pengembangan KDD ini menyebabkan penggunaan pattern recognition semakin  berkurang  karena  telah menjadi bagian data mining [5].
2.2 Pengelompokan Data Mining
Goldie Gunadi dan Dana Indra Sensuse (2012)  menyatakan  bahwa  menurut  Larose dalam  bukunya  yang  berjudul  ” Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining ”, Data  Mining dibagi  menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas/pekerjaan yang dapat dilakukan, yaitu : 1. Deskripsi Terkadang  peneliti  dan  analisis  secara sederhana  ingin  mencoba  mencari  cara untuk menggambarkan pola dan kecenderungan  yang  terdapat  dalam data. Deskripsi dari pola kecenderungan sering memberikan kemungkinan  penjelasan  untuk  suatu pola atau kecenderungan. 2. Estimasi Estimasi hampir sama dengan klasifikasi,  kecuali  variabel  target estimasi  lebih  ke  arah  numerik  dari pada ke arah kategori. Model dibangun menggunakan  baris  data  ( record ) lengkap  yang  menyediakan  nilai  dari variabel target sebagai nilai prediksi.
Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya  estimasi  nilai  dari  variabel target  dibuat  berdasarkan  nilai  variabel prediksi. 3. Prediksi Prediksi hampir sama dengan klasifikasi  dan  estimasi,  kecuali  bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada
di  masa  mendatang.  Beberapa  metode dan  teknik  yang  digunakan  dalam klasifikasi  dan  estimasi  dapat  pula digunakan  (untuk  keadaan  yang  tepat) untuk prediksi.
4. Klasifikasi Dalam klasifikasi, terdapat target variabel  kategori.  Sebagai  contoh, penggolongan pendapatan dapat dipisahkan  dalam  tiga  kategori,  yaitu pendapatan  tinggi,  pendapatan  sedang, dan pendapatan rendah.
5. Pengklasteran (Clusterring) Pengklasteran merupakan pengelompokan record, pengamatan,
atau  memperhatikan  dan  membentuk kelas  obyek-obyek  yang  memiliki kemiripan.  Klaster  adalah  kumpulan record yang  memiliki  kemiripan  satu dengan  yang  lainnya  dan  memiliki ketidakmiripan record dalam  klaster yang  lain.  Berbeda  dengan  klasifikasi, pada  pengklasteran  tidak  ada  variabel target.  Pengklasteran  tidak  melakukan klasifikasi, mengestimasi, atau
memprediksi  nilai  dari  variabel  target, akan  tetapi,  algoritma  pengklasteran mencoba  untuk  melakukan  pembagian terhadap  keseluruhan  data  menjadi kelompok-kelompok  yang  memiliki kemiripan  (homogen),  yang  mana kemiripan record dalam satu kelompok akan  bernilai  maksimal,  sedangkan kemiripan dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal.
6. Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam Data  Mining adalah  untuk  menemukan  atribut  yang muncul  dalam  satu  waktu.  Salah  satu implementasi  dari  asosiasi  adalah market  basket  analysis atau  analisis keranjang  belanja,  sebagaimana  yang akan dibahas dalam penelitian ini.
2.3 Association Rule Analisis  asosiasi  atau association  rule mining adalah  teknik  data  mining  untuk menemukan  aturan  assosiatif  antara  suatu kombinasi  item.  Algoritma  aturan  asosiasi akan  menggunakan  data  latihan,  sesuai dengan  pengertian  data  mining,  untuk menghasilkan  pengetahuan.  Pengetahuan apakah yang hendak dihasilkan dalam aturan
asosiasi?  Pengetahuan  untuk  mengetahuan item-item belanja  yang  sering  dibeli  secara bersamaan  dalam  suatu  waktu.  Aturan asosiasi  yang  berbentuk  “ if...then ...”  atau “jika...maka...”  merupakan  pengetahuan yang  dihasilkan  dari  fungsi  aturan  asosiasi [6].
2.4 Tahapan Association Rules
Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai salah  satu  teknik  data  mining  yang  menjadi dasar  dari  berbagai  teknik  data  mining lainnya.  Khususnya  salah  satu  tahap  dari analisis  asosiasi  yang  disebut  analisis  pola frequensi  tinggi (frequent  pattern  mining) menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk menghasilkan algoritma yang efisien.
Penting  tidaknya  suatu  aturan  assosiatif dapat  diketahui  dengan  dua  parameter, support (nilai  penunjang)  yaitu  persentase kombinasi item  tersebut  dalam  database  dan confidence [7] .
A. Data Preparation .
Pada  banyak  bidang  keilmuan,  terutama komputer  sains,  diperlukan  data  yang berkualitas  melalui  proses preparation dari  data  mentah.  Dalam  prakteknya, ditemukan  bahwa  data cleaning dan preparation membutuhkan  total  usaha 80%  dari  usaha  untuk  merekayasa  data, sehingga  menjadikan  data preparation sebagai  proses  yang  krusial.  Pentingnya proses  ini  dapat  dilihat  dari  tiga  aspek, yakni:
1. Data real  world merupakan  data  kotor.
Data real  world bisa  mengandung  data yang tidak, terdapat noise , tidak konsisten, yang dikarenakan:
a. Tidak lengkap ( incomplete ), yaitu kekurangan nilai atribut atau hanya mengandung agregat data (contoh : address = " ") b. Noise , yaitu masih mengandung error dan outliers.
c. Tidak konsisten ( inconsistent ), yaitu data yang mengandung discrepansi dalam code dan nama atau singkatnya datanya tidak konsisten.
2. Sistem mining dengan performa tinggi membutuhkan data yang berkualitas. Data preparation atau preparation menghasilkan dataset yang lebih sedikit daripada dataset
yang asli, ini bias meningkatkan efisiensi dari data mining. Langkah ini mengandung: a. Memilih data yang relevan
b. Mengurangi data
3. Data yang berkualitas menghasilkan pola yang berkualitas. Dengan data preparation, maka data yang dihasilkan adalah data yang berkualitas, yang mengarah pada pola yang berkualitas pula dengan:
a. Mengembalikan data yang tidak lengkap
b. Membenarkan eror,  atau
menghilangkan outliers c. Membenahi data yang bertentangan. 2.5 Algoritma FP-Growth Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth)
adalah  salah  satu  alternatif  algoritma  yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan  data  yang  paling  sering  muncul (frequent  itemset) dalam  sebuah  kumpulan data  (david,  2008).  Algoritma  FP-Growth merupakan  pengembangan  dari  algoritma Apriori. Sehingga kekurangan dari algoritma Apriori diperbaiki oleh algoritma FP-Growth [8] .
FP-Growth menggunakan konsep pembangunan  tree dalam  pencarian  frequent itemsets. Hal tersebutlah yang menyebabkan algoritma  FP-Growth  lebih  cepat  dari algoritma  Apriori.  Karakteristik  algoritma FP-  Growth  adalah  struktur  data  yang digunakan  adalah  tree  yang  disebut  dengan FP-Tree.  Dengan  menggunakan  FP-Tree, algoritma  FP-  Growth  dapat  langsung mengekstrak frequent itemset dari FP-Tree.
FP-tree merupakan
struktur penyimpanan  data  yang  dimampatkan.  FP- tree dibangun dengan memetakan setiap data transaksi  ke  dalam  setiap  lintasan  tertentu dalam FP-tree. Karena dalam setiap transaksi yang dipetakan, mungkin ada transaksi yang memiliki  item  yang  sama,  maka  lintasannya memungkinkan  untuk  saling  menimpa. Semakin banyak data transaksi yang memiliki  item  yang  sama,  maka  proses pemampatan  dengan  struktur  data  FP-  tree semakin  efektif.  Kelebihan  dari  FP-tree adalah hanya memerlukan dua kali pemindaian  data  transaksi  yang  terbukti sangat  efisien.  Misal  I=  {a1,  a2,  ...,  an}
adalah  kumpulan  dari  item.  Dan  basis  data transaksi DB = {T1, T2, ..., Tn}, di mana Ti (i € [1..n]) adalah sekumpulan transaksi yang mengandung  item  di  I.  Sedangkan support
adalah penghitung (counter) frekuensi kemunculan  transaksi  yang  mengandung suatu  pola.  Suatu  pola  dikatakan  sering muncul (frequent  pattern) apabila support dari  pola  tersebut  tidak  kurang  dari  suatu konstanta £ (batas  ambang  minimum support ) yang telah didefinisikan sebelumnya.  Permasalahan  mencari  pola frequent  dengan  batas  ambang  minimum support  count  £ inilah  yang  dicoba  untuk dipecahkan oleh FP- Growth dengan bantuan Struktur FP-tree.
Penggalian  itemset  yang  frequent dengan  menggunakan  algoritma  FP-Growth akan dilakukan dengan cara membangkitkan struktur  data  tree  (FP-Tree).  Metode  FP- Growth  dapat  dibagi  menjadi  3  tahapan utama yaitu sebagai berikut [9] :
1. Tahap Pembangkitan conditional pattern base
Conditional  Pattern  Base merupakan subdatabase  yang  berisi prefix  path (lintasan prefix) dan suffix pattern (pola akhiran).  Pembangkitan conditional pattern base didapatkan melalui FP-tree yang telah dibangun sebelumnya.
2. Tahap  pebangkitan  conditional  FP-Tree Pada  tahap  ini, support  count dari setiap  item  pada  setiap conditional pattern  base dijumlahkan,  lalu  setiap item  yang  memiliki  jumlah  support count lebih besar sama dengan minimum support  count  £ akan dibangkitkan  dengan conditional FP-
tree.
3. Tahap pencarian frequent itemset Apabila Conditional FP-tree merupakan lintasan  tunggal (single  path), maka didapatkan frequent  itemset dengan melakukan kombinasi item untuk setiap conditional FP-tree. Jika bukan lintasan tunggal,  maka  dilakukan  pembangkitan FP-growth secara rekursif.
Ketiga  tahap  tersebut  merupakan  langkah yang  akan  dilakukan  untuk  mendapat frequent itemset,  yang  dapat  dilihat  pada  algoritma berikut :
Input : FP-Tree Tree
Output  :  Rt  sekumpulan  lengkap  pola frequent
Method : FP-growth (Tree, null)
Procedure : FP-growth (Tree, _) {
01: if Tree mengandung single path P; 02: then untuk tiap kombinasi (dinotasikan
_) dari node-node dalam path do 03:  bangkitkan  pola  _  _  dengan  support dari node-node dalam _; 04 :  else untuk  tiap  a1  dalam  header  dari Tree do { 05: bangkitkan pola
06: bangun _ = a1 _ dengan support = a1. support
07: if Tree _ = _ 08: then panggil FP-growth (Tree, _) } } 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN 3.1 Analisa Data mining dengan Algoritma FP-Growth Dalam  penelitian  ini  menerapkan Data Mining aturan  asosiasi dengan algoritma FPGrowth dalam  menganalisa data  pelanggaran  lalu  lintas  di  Polresta Padang untuk mendapatkan pola pelanggaran  yang  terjadi.  Pola  yang  ada menggambarkan sebab dan akibat terjadinya pelanggaran lalu lintas di Polresta.
Pada proses pencarian aturan asosiasi  pelanggaran  lalu  lintas  semua itemset  yang  ada  dianggap  sebagai  input pada Data  Mining .  Seluruh itemset diolah
menggunakan
algoritma
FP-Growth
sehingga  terbentuk  hubungan  asosiasi  antar itemset dengan memenuhi minimum support dan minimum  confidence untuk  menetapkan data  yang  valid.  Data  yang  dihasilkan dianalisa  dengan  aturan  asosiasi “if”  –
“then” .  Untuk  mencapai  semua  tahapan tersebut  maka  langkah  pertama  yang dilakukan  adalah  mengumpulkan  data.
Untuk melakukan penggalian data pelanggaran lalu lintas, penulis menggunakan algoritma FP-Growth .
Untuk Frekuensi kemunculan tiap item dari data  transaksi  dapat  dilihat  pada  tabel berikut : Tid  Itemset Frekuensi 1 Pelajar 6 2 Karyawan 5 3 Supir 3 4 Mobil 4 5 Motor 7 6 Bus Truck 3 7 SIM ii S  STNK 6 9 Perlengkapan 10 10  Rambu-rambu 6 3.2 Pembentukan FP-Tree TID Dataset Pelanggaran
1 (a.e^Td) 2 CMj) 3 4 5 (a.e^TU) 6 (a,d^4i4j)
7 <t=esl S 9 (=£g£)
10 (M4) 11 (a,e^Ji4) 12 13 14
Dari Tabel diatas, langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah membentuk jalur FP- Tree. Dimana hasil pembentukan jalur 1 sampai 14 dapat dilihat di gambar berikut :
3.3 Penerapan FP-Growth
Setelah  tahap  pembangunan FP-tree data  pelanggar  yang  ada,  selanjutnya diterapkan  algoritma FP-growth untuk mencari frequent  itemset. Algoritma FP- growth dibagi  menjadi  tiga  langkah  yaitu Conditional  Pattern  Base , Conditional  FP- Tree , dan Frequent Itemset . Conditional  Pattern  Base merupakan subdatabase yang berisi prefix path (lintasan prefix)  dan suffix  pattern (pola  akhiran). Pembangkitan conditional  pattern  base didapatkan  melalui FP-tree yang  telah dibangun.  Dari  hasil  pembentukan FP-Tree sebelumnya  maka  langkah  yang  dilakukan adalah  membangkitkan conditional  FP-Tree untuk  lintasan  yang  mengandung suffix j sampai suffix a
Hasil  dari  pembangkitan  FP-Tree maka  didapatkan Conditional  Pattern  Base.
Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Suffix  Conditional Pattern Base
j {(i,d,g:l),(i,dJixl),(b,e,ga:l),(b,d:l),M& i:l),(C4:l)} i {(a,e :gt h:4),(a,dji: 1 ),(b,e,g:2),(b,d: 1 ),(c,f,g: 1 ),(c: 1)}
h {(a, C , S :3),(a,d:l),(c,f,g:l)>
S {(a,e:4),(a,d:l),(b,e:3),(c,f:2)}
f {(c:2)} E
{(a:4),(b:3)}
D K*:2Hb:2)}
Support  count dari  setiap item pada conditional  pattern  base dijumlahkan,  lalu item  yang  memiliki  jumlah support  count lebih  besar  sama  dengan  minimum support count % akan dibangkitkan dengan conditional FP-tree. Suffix Conditional Pattern Base  Condition al FP- Tree J I {( a ,egJi:4),( a ,d3i:l),(b,^:2),(b,
d:lWi3tg:lX(c:l)}
{(a:5,b:3, c2 s d;2 a g:6 1 h:5)} R !( W 3i(a,±l),(ci5l)} {(a:2 :S :4)} G {(a ,e:4),(a ,d: 1 X(b,e:3X(c,f:2)> {(a:2,e:7,f :2)} F tfc:2)3 E {MW>3» {(a:4,b:3) } D {(a:2,b:2) } Apabila Conditional FP-tree merupakan lintasan tunggal, maka didapatkan frequent itemset dengan
melakukan  kombinasi  item  untuk  setiap conditional FP-tree.  Jika  bukan  lintasan tunggal,  maka  dilakukan  pembangkitan  FP- growth secara rekursif.
Suffi x Conditional Pattern Base Frequent Itemset J {(Mg lKxdtoil Id xgjim.d: 1 WcXgjl Ucjiljl (dj):3,(gj> :3 I ((3,egdi:4Mxd4i:l),(b,eg:2), (b,<l:l),(c,tg:l),{c:l)} (a4):5,(bj) :3,fe):6,(h 4):5 H C&h)4 G {(a,e:4),(a,d:l) : {b,e:3),(c,f:2 )} (<&? F {(<=2)5 E (a,e):4, {b f e):3
D {( a :2),(b:2)J selanjutnya  menghitung  nilai support dan confidence -nya. Item yang dihitung nilai support dan  confidence-nya  yaitu:  {d,j}, {g,j},  {a,i},  {b,i},  {g,i},  {h,i},  {g,h},  {e,g}, {a,e}, {b,e}.
Menghitung nilai Support :
Menghitung nilai Confidence :
Adapun  hasil  dari  nilai support dan nilai confidence untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel berikut :
Jika minimum  support 20%  dan minimum  confidence 50%,  maka strong association
rule dapat dilihat pada tabel berikut : IjJbt.Xtelan ggar \tMsa Akan Melanggar Support Confide nce Pelajar Parian Ekap an 35,71% 83,33% SIM Parlanskapan 42,86% 54,55% STNK Parian Ekap an 35,71% 83,33% Motor SIM 50% 100%
Dari rule yang dihasilkan diatas, jika item  a  (pelajar)  maka  melanggar  item  i (perlengkapan),  jika  item  g  (SIM)  maka melangar  item  i  (Perlengkapan),  jika  item  h (STNK) maka melanggar item (Perlengkapan),  jika  item  e  (Motor)  maka melanggar item g (SIM).

## 4. SIMPULAN
Algoritma FP-Growth merupakan salah satu  metode  yang  tepat  untuk  diterapkan pada  data  pelanggaran  lalu  lintas  karena membantu  kepolisian  dalam  menganalisis pola pelanggaran yang sering dilanggar. Hal ini membantu kepolisan untuk meningkatkan kinerja Kepolisian.
Dari hasil analisis menunjukkan bahwa pelanggaran  yang  sering  dilanggar  tersebut tepat  sesuai  dengan  data  yang  didapat.  Hal ini  terjadi  dikarenakan  masih  kurangnya kepedulian  pengendara  untuk  mematuhi aturan yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] POLRESTA PADANG [2] Pramudiono,  Iko.  2003.  Pengantar  Data Mining : Menambang Permata Pengetahuan  di  Gudang  Data.  http:// www.ilmukomputer.com,  tanggal  akses 24 April 2014. [3] Erwin,  2009.  Analisis  Market  Basket Dengan  Algoritma  Apriori  dan  FP- Growth. Jurnal Generic, vol. 4. [4] Irdiansyah,Enur.(2010).”Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Minuman Di PT. Pepsi Cola Indobeverages  Menggunakan  Metode Clustering”. Bandung.Univeritas Komputer Indonesia. [5] Subekti  Mujiasih  (2011).  Pemanfatan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca
[6] Sani  Susanto  dan  Dedy  Suryadi  (2010). Pengantar  Data  Mining.  Yogyakarta.
Penerbit Andi.97.
[7] Nugroho Wandi. et all (2012). Pengembangan  Sistem  Rekomendasi Penelusuran  Buku  dengan  Pengendalian Association Rule Menggunakan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  Badan Perpustakaan  dan  Kearsipan  Provinsi Jawa Timur)
[8] Kusrini dan Emha Taufig Luthfi (2009). Algoritma  Data  Mining.  Yogyakarta. Penerbit Andi.3-12.
[9] R.Agrawal,  C.  Aggarwal,  dan  V.  V.  V. Prasad. ”A tree projection algorithm for generation of frequent itemsets”. Pada J. Parallel  dan  Distributed  Computing, 2000.