## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 97
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Di Wilayah Kota Palembang Menggunakan Algoritma FP-Growth
Fathan Pangestu 1 , Andri* 2
1,2 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: fathanpangestu97@gmail.com 1 , andri@binadarma.ac.id 2

## Abstract
Palembang City is one of the big cities in Indonesia. Along with the increasing population and the increasing number of motorized vehicles, it will certainly have an impact on the increasing number of traffic accidents in the city of Palembang. In this study, the writer will determine the pattern of traffic accidents by using the fp-growth algorithm and using various variables. The  variables  that  will  be  used  consist  of  weather,  time  of  incident,  road  geometry, profession, level of injury. This research is expected to be a reference for the police to be able to  take  anticipatory  measures  in  order  to  reduce  the  number  of  traffic  accidents  in  the Palembang  City  area.  The  fp-growth  algorithm  can  be  applied  properly  to  determine  the pattern of the causes of traffic accidents in the city of Palembang by using 2 minimum support of 40% and 50% and 2 minimum confidence of 70% and 90%. Based on the resulting rules, there are rules with the highest confidence value of 98% with these rules: When an accident occurs with a Side-Side accident type, the accident occurs in sunny weather conditions.
Keywords: association rules, fp-growth, traffic accident, data mining

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  dengan  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  yang  besar. Menurut data dari WHO ( World Healthy Organization), Indonesia menempati urutan kelima  dengan  jumlah  kematian  yang  disebabkan  dari  kecelakaan  lalu  lintas. Setidaknya terdapat 3 faktor utama penyebab dari kecelakaan lalu lintas yaitu faktor manusia,  kendaraan,  dan  jalan.  Sebagai  salah  satu  Negara  yang  berkembang Indonesia  mengalami  permasalahan  lalu  lintas  yang  lebih  kompleks  dibandingkan dengan  negara-negara  maju,  salah  satunya  ialah  kecelakaan  lalu  lintas.  Angka kecelakaan lalu lintas di Indonesia cenderung cukup tinggi bila dibandingkan dengan negara-negara yang ada di ASEAN.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
98 | Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penyebab .....
Kota Palembang merupakan salah satu kota besar yang berada di Indonesia. Seiring dengan  meningkatnya  jumlah  penduduk  dan  meningkatnya  jumlah  kendaraan bermotor  tentunya  akan  berdampak  pada  angka  kecelakaan  lalu  lintas  di  wilayah Kota  Palembang  yang  semakin  tinggi.  Menurut  data  dari  Polrestabes  Palembang angka kecelakaan lalu lintas di tahun 2017 telah terjadi sekitar 332 kejadian, di tahun 2018 mengalami kenaikan menjadi 360 kejadian, dan di bulan januari sampai maret 2019 telah terjadi 156 kejadian.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  peneliti  akan  mencoba  untuk  menerapkan algoritma fp-growth untuk  menentukan  pola  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  di wilayah  Kota  Palembang.  Algoritma fp-growth merupakan  salah  satu  alternatif algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  himpunan  data  yang  paling sering  muncul  dalam  sekumpulan  data.  Karakteristik  algoritma fp-growth adalah struktur  data  yang  digunakan  dalam tree yang  disebut fp-tree .  Dengan menggunakan fp-tree, algoritma fp-growth dapat  langsung  mengestrak frequent itemset dari fp-tree.
Pada penelitian ini penulis akan menentukan pola penyebab kecelakaan lalu lintas dengan  menggunakan  algoritma fp-growth dan  menggunakan  berbagai  variabel. Variabel yang akan digunakan terdiri dari waktu kejadian, tipe kecelakaan, kendaraan yang terlibat, tingkat kecelakaan, cuaca, fungsi jalan, bentuk geometri jalan, kondisi permukaan  jalan.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  kepolisian  untuk dapat melakukan tindakan antisipasi agar terjadi penurunan angka kecelakaan lalu lintas di wilayah Kota Palembang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1  Metode Analisis Data
Tahapan  menganalisis  data  dalam  penerapan  data  mining  ini  menggunakan tahapan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang  terdiri  dari  beberapa tahapan [1] :
1) Data Selection (Seleksi Data) pada tahap ini yaitu melakukan penyeleksian atau  pemilihan  atribut-atribut  data  yang  akan  digunakan  didalam  tahap penerapan data mining.
2) Data Integration (Integrasi Data) adalah proses penggabungan data.
3) Data Cleaning (Pembersihan Data) sebelum proses data mining maka perlu melakukan  proses cleaning atau  pembersihan  data  dari  data  yang mengandung missing value dan data yang mengandung redundant.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
4) Data Transformation (Transformasi Data) adalah mengubah data menjadi data yang siap untuk digunakan dalam proses data mining.
5) Data  Mining merupakan  tahapan  untuk  menemukan  pola  informasi  dari sekumpulan data dengan menggunakan teknik algoritma tertentu.
6) Pattern  Evaluation (Evaluasi  Pola)  yaitu  proses  mengidentifikasi  pola-pola yang menarik.
2.2 Data Mining
Data mining atau  penambangan  data  tidaklah  termasuk  dalam  bidang  baru. Salah  satu  kesulitan  dalam  mendefinisikan  data  mining  adalah  fakta  bahwa data  mining atau  penambangan  data  telah  mewarisi  banyak  aspek  dan teknologi  dari  bidang  ilmiah  yang  telah  mapan  [2].  Berawal  dari  beberapa disiplin  ilmu, data  mining bertujuan  untuk  memperbaiki  teknik  tradisional sehingga bisa menangani:
a. Jumlah data yang sangat besar.
b. Dimensi data yang tinggi.
c. Data yang heterogen dan berbeda sifat.
Pendapat  lain  mengatakan Data  mining atau  penambangan  data  adalah sebuah  teknik  yang  mempunyai kegunaan  yaitu  teknik  statistik, matematika, kecerdasan  buatan  dan  pembelajaran  mesin  untuk  mengekstrak  dan identifikasi  berbagai  informasi  berguna  dan  pengetahuan  terkait  database besar [3].

## 2.3 Association Rules
Association rules atau  aturan  asosiasi adalah  teknik penambangan data yang digunakan  temukan  aturan  asosiasi  antara  kombinasi  suatu  item.  Analisis asosiasi juga dikenal sebagai dasar dari teknologi data mining, itu adalah dasar dari teknologi data mining lain. Terutama salah satu tahapan analisis korelasi telah  menarik  perhatian  luas  peneliti  telah  menghasilkan  algoritma  yang efektif,  yaitu  analisis  mode  frekuensi  tinggi.  Teknik  ini  memiliki  2  langkah. Langkah  pertama  adalah  lakukan  kalkulasi  untuk  menemukan frequent itemsets , langkah kedua adalah menemukan aturan asosiasi sekumpulan item yang  sering  (aturan)  [4].  Dalam  teknik association  rules terdapat  2  kriteria yaitu  nilai support dan  nilai confidence .  Nilai support untuk  aturan  asosiasi adalah  untuk  menyajikan  kombinasi  dari  item  ini  dalam  database,  jika  Anda memiliki  item  A  dan  item  B,  nilai support adalah  rasio  dalam  transaksi

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
database berisi A dan B. Rumus untuk menghitung nilai support dua item ini adalah sebagai berikut:
Support (A) = ∑ Transaksi Mengandung A ∑ Transaksi
Support (A,B) = ∑ Transaksi Mengandung A dan B ∑ Transaksi
Nilai confidence aturan  asosiasi  adalah  ukuran  akurasi  aturan  (yaitu, representasi)  transaksi  dalam  database  yang  mengandung  nilai  A  dan  B  kita dapat mengukur kekuatan hubungan antar item dalam aturan asosiasi. rumus hitung nilai kepercayaan dari kedua item tersebut sebagai berikut:
Confidence = P (A \ B) = ∑ Transaksi Mengandung A dan B ∑ Transaksi Mengandung A
2.4 Fp-Growth
Fp - growth adalah  algoritma  alternatif  dapat  digunakan  untuk  menentukan item  yang paling sering muncul dalam  himpunan data. Fp - growth digunakan dengan  ontoh  yang  digunakan  dalam  algoritma  apriori  [5]. FP - Growth menggunakan  konsep  membangun  pohon  saat  mencari frequent itemsets . Inilah  alasan  mengapa  algoritma fp-growth lebih  cepat  daripada  algoritma apriori.  Ciri  dari  algoritma fp - growth adalah  struktur  data  yang  digunakan adalah  pohon  yang  disebut  dengan fp - tree .  Dengan  menggunakan fp - tree , algoritma fp - growth dapat  langsung  diekstraksi  kumpulan  item  yang  sering muncul  di fp-tree . Fp-Growth adalah  struktur  penyimpanan  data  kompresi. Membangun fp-tree dengan memetakan setiap data transaksi ke setiap pohon transaksi jalur yang ditentukan di fp-tree . Karena dalam setiap transaksi yang dipetakan, transaksi dengan item yang sama, maka jalur antara satu sama lain dimungkinkan  datang.  Lebih  banyak  data  transaksi  dengan  item  yang  sama, proses kompresi menggunakan struktur data fp - tree menjadi semakin efektif [2].  Menggunakan  algoritma  FP-Growth  untuk  menambang  itemsets  yang    akan digunakan untuk menghasilkan struktur pohon data (FP-Tree).  Metode FP-Growth dapat dibagi menjadi 3 tahapan utama yaitu sebagai berikut :
a. Tahap pembangkitan conditional pattern base
b. Tahap pembangkitan conditional fp-tree
c. Tahap pencarian frequent itemset

## Journal of Software Engineering Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## 2.5  Rapidminer
Rapidminer adalah software untuk  mengolah  data  dengan  menggunakan prinsip  dan  algoritma data mining , rapidminer mengekstrak  pola  dari  data melalui kumpulan  besar  metode statistik, kecerdasan  buatan, dan database . RapidMiner memudahkan pengguna  untuk  menggunakannya saat menggunakan operator untuk menghitung data dalam jumlah besar. Operator ini  digunakan  untuk  mengubah  data.  Data  dihubungkan  melalui  node  pada operator,  maka  kita  hanya  perlu  menghubungkannya  ke  node  hasil  untuk melihat hasil. Hasil yang ditampilkan  oleh rapidminer juga dapat  ditampilkan secara  visual  dengan  grafik. Rapidminer adalah  salah  satu  opsi  perangkat lunak  untuk  ekstraksi  menggunakan  metode  penambangan  data  atau data mining [6].

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
3.1  Tahapan associaton rules dengan rapidminer
Berikut ini merupakan proses association rules dengan menggunakan aplikasi rapidminer :
Gambar 1. Proses association rules menggunakan rapidminer

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Pada  proses association rules berdasarkan  data  kecelakaan  lalu  lintas  tahun 2017-2019 terdapat 4 operator, adapun operator tersebut sebagai berikut :
1) Read Excel
2) Numerical to Binominal
3) Fp-Growth
4) Create Association Rules
3.2  Proses association  rules dengan minimum  support 40%  dan minimum confidence 70%
Setelah  semua  tahapan  operator  untuk  mencari  association  rules  dijalankan dengan  menggunakan  minimum  support  sebesar  40%  dan  minimum confidence  sebesar  70%,  maka  akan  mendapat  hasil  dari  association  rules berdasarkan  data  kecelakaan  lalu  lintas  tahun  2017-2019.  Berikut  ini  adalah gambar  dari  hasil  association  rules  dengan  minimum  support  sebesar  40% dan minimum confidence sebesar 70%.
Gambar 2. Hasil association rules dengan minimum support 40%
Berdasarkan  hasil  pada  gambar  diatas,  maka  didapatkan  hasil rules dengan menggunakan minimum  support sebesar  40%  dan minimum  confidence sebesar  70%  berjumlah  24 rules .  Berikut  ini  merupakan  deskripsi  dari  hasil rules tersebut, yaitu :

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
1) Rules  1  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  kondisi  cuaca  Cerah  maka kecelakaan terjadi di kondisi permukaan jalan yang Baik.
2) Rules 2 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi permukaan jalan Baik maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
3) Rules  3  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  kondisi  cuaca  Cerahmaka kecelakaan terjadi  di geometri jalan Lurus.
4) Rules  4  :    Ketika  terjadi  kecelakaan  di  geometri  jalan  Lurus  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
5) Rules 5 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi permukaan jalan Baik maka kecelakaan terjadi di geometri jalan Lurus.
6) Rules  6  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  geometri  jalan  Lurus  maka kecelakaan terjadi di kondisi permukaan jalan Baik.
7) Rules 7 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi permukaan jalan baik maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah dan permukaan jalan Baik.
8) Rules 8 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi cuaca Cerah dan permukaan jalan Baik maka kecelakaan terjadi di geometri jalan Lurus.
9) Rules  9  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  geometri  jalan  Lurus  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah dan permukaan jalan Baik.
10) Rules 10 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi cuaca Cerah dan geometri jalan Lurus maka kecelakaan terjadi di permukaan jalan Baik.
11) Rules 11 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi permukaan jalan Baik dan geometri jalan Lurus maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
12) Rules  12  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
13) Rules  13  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakaan terjadi di permukaan jalan Baik.
14) Rules  14  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah dan permukaan jalan Baik.
15) Rules  15  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  kondisi  cuaca  Cerah  dan  fungsi Jalan Kolektor maka kecelakaan terjadi di permukaan jalan Baik.
16) Rules  16  :  Ketika  terjadi kecelakaan  di  permukaan  jalan  Baik  dan  fungsi Jalan Kolektor maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
17) Rules  17  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakaan terjadi di geometri jalan Lurus.
18) Rules  18  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  dengan  tingkat  kecelakaan  Ringan maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
19) Rules  19  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah dan geometri jalan Lurus.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
20) Rules  20  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  kondisi  cuaca  Cerah  dan  fungsi Jalan Kolektor maka kecelakaan terjadi di geometri jalan Lurus.
21) Rules  21  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  geometri  jalan  Lurus  dan  fungsi Jalan Kolektor maka kecelakaan terjadi di  kondisi cuaca Cerah.
22) Rules  22  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  dengan  tipe  kecelakaan  Samping – Samping maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
23) Rules 23  :  Ketika kecelakaan  terjadi  dengan melibatkan  kendaraan  R2 X R2 maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
24) Rules  24  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  dengan  tingkat  kecelakaan  Ringan maka kecelakaan terjadi di permukaan jalan Baik.
3.3  Proses association  rule dengan minimum  support 50%  dan minimum confidence 70%
Pada  proses association  rules dengan minimum  support 50%  sama  halnya dengan  proses  pada minimum  support 40%,  yang  membedakan  hanya  pada aturan minimum support pada operator fp - growth . Berikut ini adalah gambar dari  hasil association  rules dengan minimum support sebesar  50%  dan minimum confidence sebesar 70%:
Gambar 3. Hasil association rules dengan minimum support 50%

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Berdasarkan  hasil  pada  gambar  diatas,  maka  didapatkan  hasil rules dengan menggunakan minimum  support sebesar  50%  dan minimum  confidence sebesar  70%  berjumlah  16 rules .  Berikut  ini  merupakan  deskripsi  dari  hasil rules tersebut, yaitu:
1) Rules  1  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  kondisi  cuaca  Cerah  maka kecelakaan terjadi di kondisi permukaan jalan yang Baik.
2) Rules 2 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi permukaan jalan Baik maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
3) Rules  3  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  kondisi  cuaca  Cerahmaka kecelakaan terjadi  di geometri jalan Lurus.
4) Rules  4  :    Ketika  terjadi  kecelakaan  di  geometri  jalan  Lurus  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
5) Rules 5 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi permukaan jalan Baik maka kecelakaan terjadi di geometri jalan Lurus.
6) Rules  6  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  geometri  jalan  Lurus  maka kecelakaan terjadi di kondisi permukaan jalan Baik.
7) Rules 7 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi permukaan jalan baik maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah dan permukaan jalan Baik.
8) Rules 8 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi cuaca Cerah dan permukaan jalan Baik maka kecelakaan terjadi di geometri jalan Lurus.
9) Rules  9  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  geometri  jalan  Lurus  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah dan permukaan jalan Baik.
10) Rules 10 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi cuaca Cerah dan geometri jalan Lurus maka kecelakaan terjadi di permukaan jalan Baik.
11) Rules 11 : Ketika terjadi kecelakaan di kondisi permukaan jalan Baik dan geometri jalan Lurus maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
12) Rules  12  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
13) Rules  13  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakaan terjadi di permukaan jalan Baik.
14) Rules  14  :  Ketika  terjadi  kecelakaan  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah dan permukaan jalan Baik.
15) Rules  15  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  kondisi  cuaca  Cerah  dan  fungsi Jalan Kolektor maka kecelakaan terjadi di permukaan jalan Baik.
16) Rules  16  :  Ketika  terjadi kecelakaan  di  permukaan  jalan  Baik  dan  fungsi Jalan Kolektor maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah
3.4  Proses association  rules dengan minimum  support 40%  dan minimum confidence 90%

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Selanjutnya  tahapan  operator association  rules dijalankan  dengan menggunakan minimum support 40% dan menaikkan nilai confidence menjadi sebesar  90%.  Berikut  ini  adalah  gambar  dari  hasil association  rules dengan minimum support 40% minimum confidence sebesar 90%:
Gambar 4. Hasil association rules dengan minimum support 40% dan minimum confidence 90%
Berdasarkan  hasil  pada  gambar  diatas,  maka  didapatkan  hasil rules dengan menggunakan minimum  support sebesar  40%  dan minimum  confidence sebesar 90% berjumlah 9 rules . Berikut ini merupakan deskripsi dari hasil rules tersebut, yaitu:
1) Rules 1  :  Ketika kecelakan  terjadi  di kondisi  permukaan  jalan  Baik maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
2) Rules  2  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  geometri  jalan  lurus  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
3) Rules 3 : Ketika kecelakaan terjadi di permukaan jalan baik dan geometri jalan lurus maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
4) Rules  4  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
5) Rules  5  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  permukaan  jalan  Baik  dan  fungsi Jalan Kolektor maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
6) Rules  6  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  dengan  tingkat  kecelakaan  Ringan maka kecelakaan terjadi di kondisi Cuaca Cerah.
7) Rules 7 : Ketika kecelakan terjadi di geometri jalan Lurus dan fungsi Jalan Kolektor maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
8) Rules  8  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  dengan  tipe  kecelakaan  Samping – Samping maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
9) Rules 9 : Ketika kecelakaan terjadi dengan melibatkan kendaraan R2 X R2 maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
3.5  Proses association  rules dengan minimum  support 50%  dan minimum confidence 90%
Pada  langkah  terkahir  akan  dilakukan  proses association  rules dengan menggunakan  aturan minimum  support sebesar  50%  dan minimum confidence sebesar 90%. Berikut ini adalah gambar hasil dari association rules dengan minimum support 50% dan minimum confidence 90%:
Gambar 5. Hasil association rules dengan minimum support 50% dan minimum confidence 90%
Berdasarkan  hasil  pada  gambar  diatas,  maka  didapatkan  hasil rules dengan menggunakan minimum  support sebesar  50%  dan minimum  confidence sebesar 90% berjumlah 5 rules . Berikut ini merupakan deskripsi dari hasil rules tersebut, yaitu :
1) Rules 1  :  Ketika kecelakan  terjadi  di kondisi  permukaan  jalan  Baik maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
2) Rules  2  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  geometri  jalan  Lurus  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
3) Rules 3 : Ketika kecelakaan terjadi di permukaan jalan Baik dan geometri jalan Lurus maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
4) Rules  4  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  fungsi  Jalan  Kolektor  maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.
5) Rules  5  :  Ketika  kecelakaan  terjadi  di  permukaan  jalan  Baik  dan  fungsi Jalan Kolektor maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah
4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1) Algoritma fp-growth dapat  diterapkan  dengan  baik  untuk  menentukan  pola penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  di  wilayah  kota  Palembang  dengan menggunakan  2 minimum  support sebesar  40%  dan  50%  serta  2 minimum confidence sebesar 70% dan 90%.
2) Berdasarkan minimum support 40% dan minimum confidence 70% didapatkan rules yang  berjumlah  24 rules .  Dengan  nilai minimum  support 50%  dan minimum  confidence 70%  didapatkan rules berjumlah  16 rules .  Dengan  nilai minimum  support 40%  dan minimum  confidence 90%  didapatkan rules berjumlah  9 rules .  Dengan  nilai minimum  support 50%  dan minimum confidence 90% didapatkan rules berjumlah 5 rules .
3) Berdasarkan rules yang  dihasilkan  didapatkan rules dengan  nilai confidence tertinggi  sebesar  98  %  dengan rules :  Ketika  kecelakaan  terjadi  dengan  tipe kecelakaan Samping – Samping maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Wijaya,  ‘Perbandingan  Algoritma  Eclat  Dan  Fp -Growth  Pada Penjualan Barang (Studi Kasus: Minimarket 212 Mart Veteran Utama)’,
p. 10, 2019.
[2] A. Maulana and A. A. Fajrin, ‘Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian  Konsumen  Dengan  Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data Transaksi  Penjualan  Spare  Part  Motor’, klik ,  vol.  5,  no.  1,  p.  27,  Feb. 2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.100.
[3] M.  Ridwan  and  H.  Suyono,  ‘Penera pan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier’, vol. 7, no. 1, p. 6, 2013.
[4] B.  A.  Tama,  ‘Penetapan  Strategi  Penjualan  Menggunakan  Association Rules dalam Konteks CRM’, vol. 5, p. 4, 2010.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 1, No. 2, June 2020  e-ISSN: 2775-2488
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
[5] G.  G unadi  and  D.  I.  Sensuse,  ‘penerapan  metode  data  mining  market basket  analysis  terhadap  data  penjualan  produk  buku  dengan menggunakan  algoritma  apriori  dan  frequent  pattern  growth  (fp- growth) : studi kasus percetakan pt. Gramedia’, p. 15, 2012.
[6] Brilian  Rahmat  C.T.I. et  al. ,  ‘Implemetasi  K -Means  Clustering  Pada
Rapidminer Untuk Analisis Daerah Rawan Kecelakaan’, p. 5, 2017.