INTISARI KLASTERING K-MODES DAN ATURAN

INTISARI
KLASTERING K-MODES DAN ATURAN ASOSIASI UNTUK
MENGANALISIS DATA KECELAKAAN
Oleh
RIZKYANA FATIKHA
12/331247/PA/14529
Aturan asosiasi adalah salah satu teknik data mining yang bertujuan untuk
mengekstrak informasi dengan cara menganalisis adanya pola aturan yang terbentuk
dari suatu data. Namun metode ini tidak bekerja secara maksimal pada data yang
bersifat heterogen. Jika aturan asosiasi dipaksakan pada data yang heterogen, maka
akan menghilangkan informasi yang terdapat pada data. Oleh karena itu untuk
mengatasi permasalahan tersebut diperlukan klastering pada data terlebih dahulu
sebelum mengekstrak informasi dengan menggunakan aturan asosiasi. Teknik
klastering yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan teknik klastering KModes.
Studi kasus yang digunakan pada penelitian ini adalah data kecelakaan lalu
lintas. Kecelakaan lalu lintas merupakan kejadian yang tidak menentu dan dapat
terjadi sewaktu-waktu dengan berbagai macam kondisi yang berbeda-beda, sehingga
data kecelakaan dapat dikatakan data yang bersifat heterogen. Dengan menggunakan
kombinasi klastering K-Modes dan aturan asosiasi, dihasilkan informasi yang
mungkin tersembunyi jika diaplikasikan pada data yang heterogen, salah satunya
pada data kecelakaan.
Kata Kunci : Kecelakaan Lalu Lintas, Klastering, Aturan Asosiasi.
ABSTRACT
K-MODES CLUSTERING AND ASSOCIATION RULE TO ANALYZE ROAD
ACCIDENT DATA
By
RIZKYANA FATIKHA
12/331247/PA/14529
The association rule is one of the data mining techniques which aims to
extract information by analyzing the pattern of rules that are formed by the data.
However, this method does not work optimally on heterogeneous data. If the
association rule is to be imposed on heterogeneous data, it could eliminate the
information contained within the data. Therefore, in order to solve these problems, a
cluster analysis should be performed on the data prior to extracting information using
the association rule. The clustering technique employed in this research is the KModes clustering technique.
The case study used in this research is road accident data. Road accidents are
inadvertent events which may occur at any time and in a variety of circumstances, so
that the data is considered to be heterogeneous. The combination of K-Modes
clustering and association rule techniques is used in order to generate information that
might otherwise be hidden within the heterogeneous data, which includes the road
accident data.
Keywords: Road Accident, Clustering, Association Rule.