PENGGUNAAN ASSOCIATION RULE MINING ALGORITME CT-PRO DALAM PROSES PENENTUAN POLA TINDAK KEJAHATAN PERDAGANGAN MANUSIA (Studi Kasus: Data Kepolisian Daerah Jawa Barat)

NUR FITRIYAH AYU T.S, Dr. Azhari S. N., M.T.; Aina Musdholifah, M.Kom., Ph.D.

2016 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Berdasarkan data tahun 2015, Indonesia merupakan negara dengan Tindak Pidana Perdagangan Orang (TPPO) nomor tiga terbanyak di dunia. Hal tersebut menjadikan kejahatan ini membutuhkan perhatian khusus dari banyak pihak, salah satunya kepolisian. Salah satu cara yang dapat dilakukan kepolisian untuk menekan terjadinya kejahatan tersebut adalah dengan menganalisa data kejahatan. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk menganalisa adalah CT-PRO association rule mining. Hasil luaran penelitian ini adalah aturan yang divisualisasikan dalam bentuk visualisasi berbasis matriks yang dapat digunakan sebagai pengetahuan atau informasi baru untuk menentukan pola kejahatan oleh kepolisian. Pada penelitian dilakukan pengujian validitas melalui pengambilan angket ke Polda Jawa Barat. Pengujian juga dilakukan dari sisi sistem sebanyak 4 kali pengujian dengan berbagai nilai minimum support yaitu, 0,02; 0,05; 0,1 dan 0,2 dan minimum confidence sebesar 0,01 untuk melihat pola kejahatan yang dapat ditentukan dari aturan dan visualisasi yang dihasilkan sistem. Selanjutnya, pengujian dilakukan dengan membandingkan aturan yang dihasilkan oleh algoritme CT-PRO dengan algoritme apriori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aturan dan visualisasi yang dihasilkan dapat mewakili kejadian yang ada untuk membantu kepolisian menentukan pola terjadinya kejahatan perdagangan manusia. Pada tahun 2010-2015, pola tindak kejahatan perdagangan manusia paling banyak terjadi di Indramayu dengan korban berjenis kelamin perempuan. Sedangkan pencarian aturan dengan algoritme apriori menghasilkan aturan yang sama dengan algoritme CT-PRO pada minimum support 0,1 dan 0,2. Dari segi kecepatan, algoritme CT-PRO lebih cepat rata-rata 5,352993 kali jika dibandingkan dengan algoritme apriori.

Based on data in 2015, Indonesia is the country with the crime of trafficking in person number three in the world. It makes this crime need special attention from many sides, one of them is the police. One of the ways the police can press the occurrence of human trafficking is analyze the data crime. One of the technique that can be used to the analyze is CT-PRO association rule mining. The output of this research is a rule and visualization of rule based on matrix visualization that can be used as knowledge or new information to determine the patterns of crime by the police. Implementation of CT-PRO algorithms association rule mining has verified for validity by making a questionnaire to the West Java Regional Police to see if the rules are generated to represent the actual events on the reality. Testing also performed in the system with the various value of minimum support; that is 0.02; 0.05; 0.1 and 0.2 and minimum confidence 0.01 to see the pattern of the crimes that can be determined from the resulting rules and visualization. Furthermore, testing also by comparing the rules generated by the CT-PRO algorithm with the apriori algorithm. The results showed that the resulting rules and visualization could represent events that are there to help police determine the pattern of the crime of human trafficking. In 2010-2015, the pattern of the crime of human trafficking was most intense in Indramayu with the victims is female. While generating rule using the apriori algorithm give the same result as generate rule using a CT-PRO algorithm on the minimum support of 0.1 and 0.2. The process of generating rules by using CT-PRO algorithm is faster on average 5.352993 times compared with the apriori algorithm.

Kata Kunci : association rule mining, CT-PRO, perdagangan manusia, visualisasi matriks