## PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE DAN ALGORITMA APRIORI UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN DI KOTA TEGAL
Gunawan 1) , Wresti Andriani 2) , Fikri Zain Hidayatullah 3)
1,2) Teknik Informatika
3) Sistem Informasi
STMIK YMI Tegal
E-mail : gunawan.gayo@gmail.com 1) , wresty.andriani@gmail.com 2) , fikrizain7777@gmail.com 3)

## Abstract
Rainfall is a very important factor in daily life, especially in agriculture and water resources management. Accurate rainfall forecasts are essential to mitigate the impact of floods, droughts, and water shortages. This  study  aimed  to  predict  rainfall  in  Tegal  City  using  data  on  rainfall,  temperature,  humidity,  and barometric pressure. Explore association rules to define relationships between elements to predict weather. Then, the data is processed using a priori algorithms to find patterns of relationships between variables in the data. The results showed that a priori algorithms can be used to find ways of association that can be used to predict rainfall in Tegal City. Based on the research results and discussions that have been carried out, it can be concluded that the Association Rule method using a priori algorithm can be applied quite well in rainfall forecasting simulations in Tegal City. Based on the analysis, it was found that some association rules have a lift ratio value greater than 1, thus indicating that these rules have a significant level of strength and can be relied upon as a guideline in forecasting rainfall in Tegal City. This method can help predict weather  conditions  and  provide  useful  information  for  the  public  and  authorities  to  decide  on  outdoor activities.
Keywords— Association Rule, Apriori Algorithm, Rainfall Prediction

## Intisari
Curah hujan merupakan faktor yang sangat penting dalam kehidupan sehari-hari, khususnya dalam bidang pertanian dan pengelolaan sumber daya air. Prakiraan curah hujan yang akurat sangat penting untuk  mengurangi  dampak  banjir,  kekeringan,  dan  kekurangan  air.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk memprediksi curah hujan di kota Tegal dengan menggunakan data curah hujan, suhu, kelembaban dan  tekanan  barometrik.  Jelajahi  aturan  asosiasi  untuk  menentukan  hubungan  antar  elemen  untuk memprediksi cuaca. Kemudian, data tersebut diolah menggunakan algoritma Apriori untuk menemukan pola hubungan antar variabel dalam data tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori dapat digunakan untuk menemukan pola asosiasi yang dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan di  Kota  Tegal.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa metode Association Rule dengan menggunakan algoritma Apriori dapat diterapkan dengan cukup baik  dalam  simulasi  peramalan  curah  hujan  di  Kota  Tegal.  Berdasarkan  analisis  ditemukan  bahwa beberapa  aturan  asosiasi  memiliki  nilai  lift  rasio  lebih  besar  dari  1,  sehingga  mengindikasikan  bahwa aturan-aturan tersebut memiliki tingkat kekuatan yang signifikan dan dapat diandalkan sebagai pedoman dalam meramalkan curah hujan di Kota Tegal. Metode ini dapat membantu memprediksi kondisi cuaca dan memberikan informasi berguna bagi masyarakat dan pihak berwenang untuk mengambil keputusan mengenai aktivitas luar ruangan.
Kata Kunci — Aturan Asosiasi, Algoritma Apriori, Prediksi Curah Hujan

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  variable  dalam  perkiraan  cuaca adalah  curah  hujan.  Prediksi  curah  hujan berperan  penting  dalam  kehidupan  sehari-hari, terutama dalam sektor pertanian dan manajemen sumber  daya  air.  Pada  prediksi  curah  hujan memerlukan hasil yang tepat dan akurat untuk mengurangi konsekuensi negatif seperti banjir,
kekeringan,  dan  kelangkaan  air  [1].  Prediksi curah hujan yang akurat sangat bergantung pada data historis dan analisis yang tepat.
Peningkatan  frekwensi  dan  intensitas  curah hujan  ekstrem  sering  terjadi  seiring  dengna peningkatan suhu, ini sebabnya mengapa curah hujan  sering  terjadi  di  daerah  perkotaan  dari pada pedesaan. Peningkatan curah hujan di Kota Tegal pada beberapa tahun terakhir
menyebabkan  banjir  dan  longsor  di  beberapa tempat di Tegal, seperti di daerah Tegalsari dan Margadana. Akibatnya tentu sangat merugikan bagi  masyarakat  baik  kerugian  material  dan spritual,
Penelitian mengenai curah hujan telah dilakukan seperti[2]yang  memprediksi  curah  hujan menggunakan    métode  decisión  tree    dan menghasilkan  akurasi  sebesar  89.4%.  Pada  [3] yang  memprediksi  curah  hujan  di  Wonosobo dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dan menghasilkan RMSE sebesar 0,17042.
Kemudian  pada  [4]memprediksi  curah  hujan bukanan  menggunakan  persamaan  regresi Linier dan menghasilkan RMSE sebesar 77.42 dengan nilai korelasi sebesar 0.73.
Metode decisión tree memiliki kekurangan pada cenderung  overfitting  terutama  jika  pohonnya terlalu  kompleks  dan  tidak  efisien  untuk variable input yang terlalu banyak kategori [5]. Pada  métode  Jaringan  saraf  Tiruan  memiliki kekurangan  pada  ketidak  efektifannya  pada operasi numerik dengan presisi yang tinggi serta tidak  effisen  untuk  perhitungan  algoritma aritmatik,  logika  dan  simbolis  [6].  Sedangkan kekurangan pada regresi linier yaitu kemungkinan  terjadinya  multikolinieritas  di setiap  variable  bebas  sehingga  tidak  dapat menjelaskan kaitan setiap variable bebasnya.[7]
Pada  penelitian  ini  menggunakan Association Rule  Mining (ARM)  dengan  algoritma  Apriori dapat  menganalisis  data  historis  curah  hujan pada  Kota  Tegal.  Metode  ARM  digunakan dengan  mencari  kandidat  dari  aturan  asosiasi, salah  satunya  dengan  algoritma  Apriori. Kelebihan  dari  algoritma  ini  yaitu  lebih sederhana dan bisa menangani data yang besar, dibandingkan algoritma yang lain [8]. Ada dua paremeter pada aturan assosiasi yaitu minimum support  dan  minimum  confidence,  kedua parameter ini ditentukan oleh user.
Pada  penelitian  yang  pernah  dilakukan sebelumnya  [9]  yang  melakukan  Analisa terhadap intesitas Hujan di Provinsi Jawa Barat dengan  Apriori,  menghasilkan    pada  bulan April, Mei, Juni, Oktober dan November tidak turun  hujan,  begitu  juga  pada  penelitian  [10] yang  menemukan  hubungan  antara  cuaca dengan  curah  hujan  menggunakan  algoritma Apriori  dan  menghasilkan  bahwa  hubungan keduanya memiliki koreasi yang positif.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  pada penelitian ini akan melakukan prediksi Curah  hujan  di  Kota  Tegal  dengan menggunakan  metode  Assosiation  Rule  dan algoritma Apriori. Pada penelitian ini bertujuan untuk mencari Lift Rasio dari hubungan antara aturan  assosiasi  dengan  variable  target menggunakan  variabel curah  hujan,  suhu, kelembaban  dan  tekanan  barometrik. ,  yang mengindikasikan  bahwa  aturan-aturan  tersebut memiliki tingkat kekuatan yang signifikan dan dapat  diandalkan  sebagai  pedoman  dalam meramalkan curah hujan di Kota Tegal.

## 2. METODOLOGI
Berikut ini disajikan gambaran umum mengenai langkah-langkah penelitian yang dapat dilakukan dalam membahas penerapan metode aturan asosiasi dengan algoritma Apriori dalam prediksi curah hujan di Kota Tegal [11].
Gambar  1. Desain Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  ditunjukkan  desain penelitian  ini,  yang  diawali  dengan  tinjauan pustaka  dilakukan  terkait  metode  Association Rule  dan  algoritma  Apriori  yang  diterapkan dalam  konteks  prediksi  cuaca  di  Kota  Tegal. Data  cuaca  dikumpulkan  dan  disubstansikan, lalu  algoritma  Apriori  dijalankan  untuk menghasilkan  aturan  asosiasi  antara  berbagai variabel  cuaca  [10].  Kinerja  model  dievaluasi dengan  mengukur  akurasi  dan  presisi  prediksi hujan.  Analisis  terhadap  hasil  penelitian  dan kontribusinya  dalam  pengembangan  ilmu pengetahuan  dan  juga  teknologi  di  bidang prediksi  cuaca.  Kesimpulan  dan  saran pengembangan  penelitian  selanjutnya  juga disajikan  untuk  memberikan  arahan  pada
penelitian di bidang prediksi hujan menerapkan metode  Aturan  asosiasi  dengan  menggunakan algoritma Apriori.
Berbagai  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  Aturan  asosiasi  dengan  algoritma Apriori  memiliki  potensi  yang  kuat  dalam aplikasinya  untuk  meramal  curah  hujan  di berbagai  lokasi[12].  Penelitian  ini  juga  dapat memberikan  wawasan  yang  berharga  dalam memahami korelasi antara variabel cuaca yang beragam dan curah hujan di suatu daerah.
Berikut ini adalah tabel data curah hujan di Kota Tegal dari Bulan November sampai Maret 2023.
Tabel 1. Curah Hujan Kota Tegal November 2022 - Maret 2023
Tanggal Tn  Tx  Tavg  RH_avg  RR  Ss  ff_avg 01/11/2022  24,8  33,8  29 74 0 8,1 3 02/11/2022  25,4  31,7  28 79 0 8,8 1 03/11/2022  26,4  32,4  28,8 83 8888  0,9 1 04/11/2022  25,8  32,8  28,7 76 0 7,4 1 05/11/2022  25,6  33  28,9 76 0 5,8 2 … … … … … …  … … 07/03/2023  24,8  32,4  27,8 81 0 7,3 2 08/03/2023  24,3  31,8  27,5 85 32,4  9,3 3 09/03/2023  25,2  31,8  27,9 82 0 9 2 10/03/2023  25,4  32  27,8 81 0 7,4 1 11/03/2023  25,6  32,5  28,2 78 0 7,3 2
Keterangan pada Tabel 1, dimana Tn merupakan tahun normal, Tx adalah suhu maksimum harian pada hari i di tahun j, Tavg adalah temperature rata-rata  dalam  satuan  derajat  celcius  ( o C), RH_avg  adalah  Kelembaban  Udara  Rata-Rata Dalam Satuan Persen (%), RR adalah rain rate merupakan  intensitas  curah  hujan  dalam  suatu rentang  waktu  yang  diberikan  dan  dinyatakan dalam satuan mm/h (milimeter/hour), Ss adalah penyinaran  matahari  dalam  satuan  persen  (%), sedangkan ff_avg adalah kecepatan angin rata- rata.

## 2.1. Data analysis
Pertambangan  Aturan  asosiasi  (ARM)  adalah sebuah teknik analisis data yang bertujuan untuk mengidentifikasi  keterkaitan  atau  pola-pola asosiasi antara item atau variabel dalam satu set data.  Dalam  ARM,  aturan  asosiasi  dihasilkan melalui  perhitungan  nilai  dukungan  ( support ), kepercayaan  (confidence),  dan  rasio  kenaikan ( lift )  untuk  item  atau  variabel  yang  terdapat dalam  dataset [13].  Aturan  asosiasi  yang
terbentuk dapat dimanfaatkan untuk
mendapatkan informasi dan wawasan mengenai relasi  antara  item  atau  variabel  dalam  sebuah datasett [14]. Penerapan Aturan asosiasi sangat umum  dalam  berbagai  konteks,  termasuk analisis keranjang belanja, penilaian kredit, dan analisis keamanan jaringan..
Secara umum, association rule memiliki format yang  ditunjukkan  sebagai  LHS  =>  RHS,  Di mana  LHS  ( Left  Hand  Side )    dapat  diartikan sebagai  tingkat  kelembaban  tinggi  dan  suhu rendah  sedangkan  RHS  (Right  Hand  Side) merupakan  prediksi  curah  hujan  tinggi  [15]; LHS  dan  RHS  merujuk  pada  dua  bagian  dari sebuah  aturan  asosiasi  yang  menghubungkan antara item atau kondisi dengan hasil atau hasil yang diinginkan [16]. Aturan asosiasi digunakan untuk  mengidentifikasi  hubungan  atau  pola antara  berbagai  item  dalam  dataset,  termasuk dalam analisis prediksi curah hujan Jika semua elemen  dalam  LHS  terdapat  dalam  transaksi, maka elemen-elemen dalam RHS juga harus ada dalam transaksi tersebut [17]. Biasanya, aturan asosiasi  diungkapkan  dalam  format  tertentu: {𝐴, 𝐵} → {𝐶}(𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 10%, 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 50% .
2.2. Support
Support adalah  salah  satu  ukuran  dalam Association Rule Mining (ARM) ini adalah cara untuk  mengukur  seberapa  sering  item  atau variabel  muncul  dalam  dataset.  [18].  Secara matematis,  support  dihitung  dilakukan  dengan memecah  jumlah  transaksi  yang  mengandung item  tersebut  atau  variabel  tersebut  bersama jumlah  total  transaksi  dalam  dataset.  Dalam ARM, nilai support digunakan untuk mengenali item  atau  variabel  yang  paling  sering  muncul dalam dataset, yang selanjutnya akan digunakan sebagai dasar untuk menemukan aturan asosiasi [19].  Semakin  tinggi  nilai  support  suatu  item atau  variabel,  makin  sering  item  atau  variabel tersebut  terjadi  dalam  dataset  dan  semakin signifikan  untuk  menemukan  aturan  asosiasi yang terkait dengan item atau variabel tersebut. Formula  yang  digunakan  untuk  menghitung nilai dukungan (support) dari dua item ini adalah sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) (1)
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = å !"#$%#&%' )*$+#$,-$+ . ,#$ / å !"#$%#&%'
2.3. Confidence
Kepercayaan (confidence) merupakan  ukuran dalam Penambangan Aturan asosiasi ( Association Rule Mining /ARM) yang menunjukkan  seberapa  sering  suatu  aturan asosiasi  terbukti  benar  dalam  dataset  [20]. Dalam  ARM,  nilai  kepercayaan  ( confidence ) digunakan  untuk  menilai  tingkat  kekuatan hubungan  antara  dua  item  atau  variabel  dalam suatu  aturan  asosiasi.  Perhitungan  confidence melibatkan  pembagian  jumlah  transaksi  yang mencakup  item  A  dan  B  dengan  jumlah transaksi  yang  hanya  mencakup  item  A  [21]. Semakin  tinggi  nilai  confidence,  semakin  kuat hubungan  antara  item  A  dan  B  dalam  aturan asosiasi,  dan  sebaliknya  jika  nilai  confidence rendah,  maka  hubungan  antara  item  A  dan  B dalam  aturan  asosiasi  dianggap  lemah.  Rumus yang  digunakan  untuk  mengkalkulasi  nilai kepercayaan  ( confidence )  dari  kedua  item tersebut, rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵\𝐴) (2)
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ∑ "#$%&$'&( *+%,$%-.%, / -$% 0
∑ "#$%&$'&( *+%,$%-.%, /

## 2.4. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu algoritma dalam penambangan data yang dapat digunakan  untuk  menemukan  asosiasi  atau relasi  antara  item  dalam  sebuah  dataset  [22]. Algoritma  ini  operasional  dengan  konsep frekuensi  itemset,  di  mana  itemset  adalah gabungan  dari  beberapa  item  dalam  satu transaksi.  Algoritma  Apriori  mencari  itemset yang sering muncul dalam dataset dengan cara menghitung  support  untuk  setiap  itemset.  Jika support  dari  suatu  itemset  melebihi  nilai dukungan  minimum  yang  telah  ditetapkan, maka  itemset  tersebut  dianggap  signifikan  dan kemudian digunakan untuk menemukan aturan asosiasi menggunakan perhitungan confidence . Melalui  pemanfaatan  Algoritma  Apriori,  kita dapat mengidentifikasi pola-pola menarik dalam dataset yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi atau memberikan rekomendasi.
2.5. Lift Ratio
Lift Ratio adalah sebuah metrik yang digunakan untuk  menilai  sejauh  mana  pengaruh  suatu aturan  asosiasi  terhadap  variabel  target. Perhitungan Lift Ratio dilakukan menggunakan rumus berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 01$2',*$0* (.,/) /*$06)#"& 71$2',*$0* (.,/) (3)
Untuk  mencapai  nilai benchmark  confidence , dapat  menghitungnya  dengan  persamaan sebagai berikut:
𝐵𝑒𝑛𝑐𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 1 ! 1 (4)
Pada persamaan (4) dijelaskan 𝑁 2 adalah jumlah transaksi dengan item yang menjadi consequent, dan 𝑁 adalah jumlah transaksi basis data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  aturan  asosiasi  adalah  suatu  teknik dalam  data  mining  yang  dimanfaatkan  untuk mengidentifikasi  relasi  dan  pola-pola  asosiasi antara  item  atau  variabel  dalam  suatu  dataset. Algoritma Apriori, di sisi lain, adalah salah satu algoritma yang paling terkenal dalam kerangka Metode  Aturan  asosiasi  yang  berfungsi  untuk mengekstraksi  aturan  asosiasi  yang  signifikan dari dataset tersebut.
Dalam  jurnal  ini,  penulis  menggunakan  data klimat  Kota  Tegal  sebagai  dataset  yang digunakan untuk melakukan training dan testing dengan  menerapkan  Metode  aturan  asosiasi dengan  algoritma  Apriori  dilakukan  dengan menggunakan dataset yang mencakup berbagai variabel  seperti  suhu,  kelembaban,  tekanan udara,  kecepatan  angin,  dan  lainnya.  Nilai minimum  support  dan  minimum  confidence dipilih secara teliti untuk menghasilkan itemset dan  aturan  asosiasi  yang  dapat  memprediksi curah hujan dengan akurasi di Kota Tegal..
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem prediksi hujan yang dikembangkan menggunakan  metode  aturan  asosiasi  dan algoritma  Apriori  dapat  memberikan  prediksi dengan  akurasi  yang  lumayan  tinggi.  Hal  ini dapat  menunjukkan  bahwa  metode  ini  bisa diaplikasikan  dalam  pengembangan  sistem prediksi  hujan  yang  lebih  akurat  dan  efektif untuk  membantu  dalam  memperkirakan  cuaca
yang  dapat  berdampak  pada  keselamatan  dan kenyamanan warga di Kota Tegal.
Gambar  2. Grafik Curah Hujan
Berdasarkan  Gambar  2  yang  menggambarkan grafik  curah  hujan  yang  menunjukkan  pola curah hujan yang terjadi di Kota Tegal selama 5 bulan  terakhir,  yang  dapat  memberikan gambaran  tentang  kondisi  cuaca  di  daerah tersebut.
Gambar  3. Perancangan Umum Sistem
Pada Gambar 2 menjelaskan pada perancangan umum sistem yaitu:
1. Menentukan Data training dan data testing yaitu data yang sudah melalui preprocessing ,  yang  dilakukan  secara manual.
2. Algoritma Apriori melakukan training pada itemset  di  dalam  data  klimatologi  dengan membentuk kandidat-kandidat yang disebut k-itemset.
3. Setiap k-itemset yang sebelumya  terbentuk dilakukan perhitungan nilai support untuk menghitung jumlah transaksi yang memuat semua item di dalam k-itemset. Yang nilai supportnya  paling  tinggi  dari  nilai minimum  dijadikan  kandidat  untuk pembentukan  aturan  asosiasi  ( association rule ).
4. Perhitungan confidence dilakukan  untuk menentukan  kandidat  apakah  kandidat  ini bisa dijadikan assosiation rule .
5. Rule  yang  terbentuk  dievaluasi  dengan menggunakan uji lift ratio . Yang diperoleh dari  perbandingan confidence  rule dan benchmark confidence .
6. Kemudian  diperoleh  hasil  akhir,  dengan format  jika  k-itemset  maka  hujan  atau tidak.  Nilai  k-itemset  tergantung  dari  k- itemset yang diperoleh.
Skenario  keseluruhan  sistem  yang  diusulkan adalah sebagai berikut:
1. Data  Preprocessing :  Data  klimat  akan dilakukan  proses preprocessing secara manual  untuk  mempersiapkan  data  untuk dilakukan  training  dan  testing.  Proses preprocessing mencakup pemilihan variabel,  pembersihan  data,  pengkodean data,  dan  pemrosesan  lainnya  untuk memastikan kualitas data yang digunakan.
2. Data Training: Algoritma Apriori digunakan  untuk  mengidentifikasi  aturan asosiasi  antara  elemen-elemen  dalam dataset  cuaca  dengan  menentukan  nilai minimum  support dan confidence yang sesuai.
3. Data  Testing:  digunakan  untuk  menguji model  yang  telah  dilatih,  dengan memberikan  itemset  atau  kombinasi itemset yang akan diprediksi kemungkinan terjadinya hujan di Kota Tegal.
4. Evaluasi Hasil: Hasil prediksi akan dinilai dengan  menggunakan  metrik  evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan skor F1 untuk mengukur performa model. Apabila hasil  prediksi  kurang  memuaskan,  maka dapat dilakukan perbaikan pada parameter
0 500 1000 1500 No ve mb er De se mb er Jan ua ri Fe br ua ri Ma ret Data training Analisis Pola Frekuensi Tinggi Pembentukan Association Rule Uji Lift Ratio Hasil Data testing
atau  teknik  yang  digunakan  pada  model untuk meningkatkan performa.
5. Implementasi:  Setelah  model  dipastikan memuaskan, dilakukan implementasi model  dalam  sistem  yang  digunakan  di Kota  Tegal  untuk  memprediksi  terjadinya hujan. Sistem ini membantu
memperkirakan  cuaca  yang  berdampak pada  keselamatan  dan  kenyamanan  warga Kota Tegal.

## Tabel 2. Frekuensi Itemset
Minimumsupport  10%  20%  30%  40%  50% 50% 72 40 19 17 7 60% 72 40 19 17 7
70% 72 40 19 17 7
Berdasarkan  tabel  2  yang  dimaksud,  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  nilai  minimum support  yang  lebih  kecil  (10%),  maka  dari  itu lebih banyak frequent itemset yang dibangkitkan  dan  lebih  banyak  aturan  asosiasi yang  dapat  dihasilkan.  Hal  ini  dapat memberikan fleksibilitas dalam memilih aturan asosiasi  yang  paling  relevan  dan  akurat  untuk memprediksi  terjadinya  hujan  di  Kota  Tegal. Akan  tetapi,  meskipun  menghasilkan  lebih banyak himpunan item yang sering muncul dan aturan  asosiasi  dengan  menggunakan  nilai minimum support yang lebih rendah, hal ini bisa menghadirkan masalah dalam performa model. Jika  terlalu  banyak frequent  itemset yang dihasilkan,  maka  model  akan  memerlukan waktu yang sedikit lebih lama untuk melakukan proses  training  dan  testing,  serta  memerlukan sumber daya komputasi yang lebih besar. Oleh karena itu, nilai minimum support harus dipilih dengan  cermat  untuk  mencapai  keseimbangan antara kinerja model dan akurasi prediksi.

## Tabel 3. Jumlah dari Rule
Minimumsupport  10%  20%  30%  40%  50% 50%
8 4 2 2 0
60%
3 1 0 0 0
70%
2 0 0 0 0
Dalam  tabel  3,  Dalam  konteks  ini,  jumlah maksimum  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan adalah saat nilai minimum support adalah 10% dan minimum  confidence adalah  50%.  Ini menunjukkan  bahwa  aturan  asosiasi  yang dihasilkan  dalam  pengujian  ini  paling  banyak dan  kemungkinan  paling  relevan  dalam memprediksi  hujan  di  Kota  Tegal.  Namun,
penggunaan  nilai minimum  support dan minimum confidence yang terlalu rendah dapat memengaruhi  akurasi  prediksi  model.  Oleh karena itu, penting untuk memilih nilai-nilai ini dengan  hati-hati  agar  mencapai  keseimbangan antara kinerja model dan akurasi prediksi yang diperoleh.

## Tabel 4. Akurasi Data
Minimumsupport  10%  20%  30%  40%  50% 50% 75.78  75.71  49.73  49.73 0 60% 41.67  25.71 0 0 0 70% 15.69 0 0 0 0
Berdasarkan  tabel  4,  Penting  untuk  dicatat bahwa  akurasi  tertinggi  tercapai  pada  nilai minimum  support  10%  dan  minimum confidence 70%, mencapai 78,68%. Sementara itu, pada nilai minimum support 50%, terdapat dua  nilai minimum  confidence yang  tidak menghasilkan rule, sehingga akurasi tidak dapat dihitung.

## Tabel 5. Akuarsi Data Testing
Minimumsupport  10%  20%  30%  40%  50% 50% 74.89  74.89  50.41  50.41 0 60% 31.69  25.11 0 0 0 70% 6.58 0 0 0 0
Mengacu pada Tabel 5, pada minimum support 50% tidak adanya rule yang terbentuk sehingga tidak  bisa  dihitung  besarnya  akurasi.  Ini menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  nilai minimum  support yang  digunakan,  semakin sedikitnya frequent itemset yang terbentuk dan semakin  sedikitnya  pula  rule  yang  dihasilkan. Namun, jika dari nilai minimum support terlalu rendah,  maka  terlalu  banyak frequent  itemset yang  terbentuk  dan  juga  akan  memperlemah keterkaitan  antar  item,  sehingga  rule  yang dihasilkan  tidak  akan  kuat.  Oleh  karena  itu, dalam  penggunaan  algoritma  apriori  perlu Gambar 3. Hasil Lift Ratio terhadap hasil Rule dilakukan  penyesuaian  nilai minimum  support agar didapatkan hasil yang optimal.

## Gambar  4. Hasil Lift Ratio Terhadap Hasil
Rule Lift Ratio yang melebihi angka 1 mengindikasikan  bahwa  ada  korelasi  positif antara  item  yang  dianalisis  dalam  suatu peraturan.  Semakin  tinggi  nilai lift  ratio , semakin  kuat  keterkaitan  antara  item  tersebut. Dalam situasi ini, semua aturan yang dihasilkan memiliki lift  ratio lebih  dari  1,  menunjukkan bahwa semua aturan yang terbentuk sangat kuat dan  dapat  diandalkan  sebagai  panduan  untuk memprediksi  hujan  di  Kota  Tegal.  Namun, selain  mempertimbangkan lift  ratio ,  penting juga  untuk  memperhatikan  faktor  lain  seperti support dan confidence untuk mengoptimalkan kinerja model yang dibangun.
Dalam penelitian ini, data cuaca di Kota Tegal digunakan  sebagai  basis  untuk  membangun aturan  asosiasi.  Temuan  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa semua aturan asosiasi yang dihasilkan  memiliki lift  ratio di  atas  1, menunjukkan  bahwa  semua  aturan  tersebut memiliki  kekuatan  yang  signifikan  dan  dapat dipercaya  sebagai  panduan  untuk  meramalkan cuaca  hujan  di  Kota  Tegal.  Penelitian  ini memberikan kontribusi penting pada pengembangan  sistem  prediksi  cuaca  di  Kota Tegal  dengan  menerapkan  metode  aturan asosiasi  menggunakan  algoritma  Apriori. Namun,  perlu  diingat  bahwa  penelitian  ini memiliki  keterbatasan  pada  dataset  yang digunakan dan kondisi lingkungan yang khusus hanya  di  Kota  Tegal,  sehingga  hasilnya mungkin tidak dapat digeneralisasi pada kondisi lingkungan lain.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  diskusi  yang telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa metode Association Rule menggunakan
algoritma  Apriori  dapat  berhasil  diterapkan dalam  simulasi  prediksi  hujan  di  Kota  Tegal dengan  baik.  Analisis  menunjukkan  bahwa beberapa aturan asosiasi memiliki lift ratio lebih dari  1,  yang  mengindikasikan  bahwa  aturan- aturan tersebut memiliki tingkat kekuatan yang signifikan  dan  dapat  diandalkan  sebagai pedoman dalam meramalkan cuaca hujan. Hasil penemuan  ini  dapat  memberikan  manfaat  bagi masyarakat  dan  pihak  yang  berkepentingan dalam  pengambilan  keputusan  terkait  dampak cuaca, khususnya dalam upaya penanggulangan bencana  alam.  Namun,  penelitian  ini  terbatas oleh  keterbatasan  dalam  jumlah  data  yang tersedia. Oleh karena itu, penelitian lebih lanjut dengan  dataset  yang  lebih  besar  dan  lebih beragam  diperlukan  untuk  memperkuat  hasil temuan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Buyrukoğlu, “New hybrid data mining model  for  prediction  of  Salmonella presence in agricultural waters based on ensemble feature selection and machine learning  algorithms,” J.  Food  Saf. ,  vol. 41, no. 4, p. e12903, 2021.
[2] M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S. Handayani,  “Implementasi  CRISP-DM Model  Menggunakan  Metode  Decision Tree  dengan  Algoritma  CART  untuk Prediksi  Curah  Hujan  Berpotensi Banjir,” J.  Appl.  Informatics  Comput. , vol.  5,  no.  2,  pp.  103–108,  2021,  doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[3] G. Z. Muflih, Sunardi, and A. Yudhana,
“Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Curah Hujan Di Wilayah Kabupaten Wonosobo Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta
Pendahuluan  Hujan  berperan  penting bagi kehidupan , curah hujan yang turun pada  suatu  wilayah  dapat  diprediksi namun  tidak,” J.  Math.  Educ.  Sci. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 45–56, 2019.
[4] I.  Jhonson,  A.  Saragih,  I.  Rumahorbo, and R. Yudistira, “Prediksi Curah Hujan Bulanan Di Deli Serdang Menggunakan Persamaan  Regresi  dengan  Prediktor Data  Suhu  dan  Kelembapan  Udara,” J. Meteorol. Klimatologi dan Geofis. , vol. 7, no. 2, pp. 6–14, 2020.
[5] A. P. Permana, K. Ainiyah, and K. F. H.
Holle, “Analisis Perbandingan
Algoritma  Decision  Tree,  kNN,  dan Naive Bayes untuk Prediksi Kesuksesan Start-up,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  178–188,
2021, doi: 10.14421/jiska.2021.6.3.178- 188.
[6] A.  C.  Siregar  and  B.  C.  Octariadi, “Perbandingan  Metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  Pada  Klasifikasi  Motif  Kain Tenun Sambas,” Cybernetics , vol. 4, no. 02, 2021, doi: 10.29406/cbn.v4i02.2489.
[7] B. Liu, Q. Zhao, Y. Jin, J. Shen, and C. Li,  “Application  of  combined  model  of stepwise  regression  analysis  and artificial  neural  network  in  data calibration  of  miniature  air  quality detector,” Sci. Rep. , vol. 11, no. 1, pp. 1– 12,  2021,  doi:  10.1038/s41598-021- 82871-4.
[8] F.  Zoelfiandi  and  U.  Budiyanto, “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Toko  Adelia Frozen Food,” J. Ticom … , vol. 11, no. September,  pp.  13–19,  2022,  [Online]. Available: https://jurnal- ticom.jakarta.aptikom.or.id/index.php/T icom/article/view/65%0Ahttps://jurnal- ticom.jakarta.aptikom.or.id/index.php/T icom/article/download/65/54
[9] B.  Almahenzar  and  A.  W.  Wijayanto, “Analisis Intensitas Hujan Provinsi Jawa Barat  Tahun  2020  Menggunakan Association  Rule  Apriori  dan  FP- Growth,” J.  Syst.  Comput.  Eng.  ISSN , vol. 3, no. 2, pp. 2723–1240, 2022.
[10]  S.  S.  Purwandari,  M.  Bettiza,  and  A. Uperiati, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk  Menemukan  Hubungan  Antara Faktor  Cuaca  Dan  Curah  Hujan  (Studi Kasus:  Kota  Tanjungpinang),” Student Online  J.  Umr. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  219– 222, 2021.
[11]  D.  Pratiwi  and  J.  S.  Wibowo, “Implementasi  Algoritme  Apriori  Pada Sistem Persediaan Obat Apotik
Puskesmas,” Jutisi  J.  Ilm.  Tek.  Inform. dan Sist. Inf. , vol. 12, no. 1, 2023.
[12]  R. E. Putra and T. Indriyani, “Penerapan Aturan  Asosiasi  dengan  Algoritma Apriori untuk Analisis Polutan Udara di Surabaya,” SESINDO  2015 ,  vol.  2015, 2015.
[13]  O.  S.  Adebayo  and  N.  Abdul  Aziz, “Improved  malware  detection  model with apriori association rule and particle
swarm  optimization,” Secur.  Commun. Networks , vol. 2019, 2019.
[14]  A. Moubayed, M. Injadat, A. Shami, and H.  Lutfiyya,  “Relationship  between student engagement and performance in e-learning environment using association  rules,”  in 2018  IEEE  world engineering education conference
(EDUNINE) , IEEE, 2018, pp. 1–6.
[15]  E.  Varol  Altay  and  B.  Alatas, “Performance analysis of multi- objective artificial intelligence optimization  algorithms  in  numerical association  rule  mining,” J.  Ambient Intell.  Humaniz.  Comput. ,  vol.  11,  pp.
3449–3469, 2020.
[16]  K. Vougas et al. , “Machine learning and data  mining  frameworks  for  predicting drug  response  in  cancer:  An  overview and  a  novel  in  silico  screening  process based  on  association  rule  mining,” Pharmacol.  Ther. ,  vol.  203,  p.  107395,
2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.pharmthera.20 19.107395.
[17]  C.  P.  Putra,  A.  Rifai,  and  K.  Widianto, “Penerapan  Metode  Association  Rule Terhadap  Pola  Data  Penyakit  Pada RSUD Jakarta Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2022.
[18]  L.  Cai,  “Japanese  teaching  quality satisfaction  analysis  with  improved apriori algorithms under cloud computing platform,” Comput. Syst. Sci. Eng. , vol. 35, no. 3, pp. 183–189, 2020.
[19]  F.  M.  Nafie  Ali  and  A.  A.  Mohamed Hamed,  “Usage  Apriori  and  clustering algorithms  in  WEKA  tools  to  mining dataset  of  traffic  accidents,” J.  Inf. Telecommun. , vol. 2, no. 3, pp. 231–245,
2018.
[20]  J.  Hong,  R.  Tamakloe,  and  D.  Park, “Application of association rules mining algorithm  for  hazardous  materials transportation  crashes  on  expressway,” Accid. Anal. Prev. , vol. 142, p. 105497,
2020.
[21]  Y. Kurnia, Y. Isharianto, Y. C. Giap, and A. Hermawan, “Study of application of data  mining  market  basket  analysis  for knowing  sales  pattern  (association  of items)  at  the  O!  Fish  restaurant  using apriori algorithm,” in Journal of Physics: Conference  Series ,  IOP  Publishing, 2019, p. 12047.
[22]  Z.  Li,  X.  Li,  R.  Tang,  and  L.  Zhang,
“Apriori algorithm for the data mining of global  cyberspace  security  issues  for human
participatory based on association rules,” Front. Psychol. ,  vol. 11, p. 582480, 2021.