Algoritma Fp-Growth untuk Mengetahui Pola Perceraian Selama Masa Pandemi COVID-19 di Kab. Majalengka

  • M. Rayhan Rizqullah Syarif Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Intan Purnamasari Universitas Singaperbangsa Karawang
  • Rini Mayasari Universitas Singaperbangsa Karawang

Abstract

Pandemi COVID-19 seharusnya menjadi kesempatan bagi semua keluarga untuk menjadi lebih akrab di rumah, namun disayangkan banyak sekali pasangan suami istri yang memutuskan untuk mengakhiri hubungannya selama masa ini. Banyak dampak buruk akibat perceraian ini, diantaranya yang paling berpengaruh adalah terhadap kehidupan anak. Oleh karena itu pada penelitian kali ini akan mencari paham hal-hal apa saja yang dapat berpotensi menyebabkan perceraian. Untuk mengatasi permasalahan tersebut penelitian ini akan menggunakan teknik data mining asosisasi dengan Algoritma FP-Growth untuk mencari pola-pola perceraian di Kabupaten Majalengka. Data yang digunakan adalah data Perceraian di Kabupaten Majalengka rentang waktu April – Desember 2020 sebanyak 3054.data Penelitian yang dilakukan menggunakan aturan minimum support 30%, minimum confidence 80%, dan lift ratio lebih dari 1 ini menghasilkan 13 kombinasi pola menarik.

References

Badan Pusat Statistik. (2017). Nikah, Talak dan Cerai, serta Rujuk, 2007–2016. Badan Pusat Statistik. https://www.bps.go.id/LinkTableDinamis/view/id/893
Chaterine, R. N. (2020). Menag: Angka Perceraian Meningkat Selama COVID-19. DetikNews. https://news.detik.com/berita/d-5266413/menag-angka-perceraian-meningkat-selama-covid-19
Fauzy, M., Saleh W, K. R., & Asror, I. (2016). Penerapan Metode Association Rule Menggunakan. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, II(2), 221–227.
Hertina, H., Nurwahid, M., Haswir, H., Sayuti, H., Darwis, A., Rahman, M., ... & Hamzah, M. L. (2021). Data mining applied about polygamy using sentiment analysis on Twitters in Indonesian perception. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 10(4), 2231-2236.
Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining (1st ed.). Yogyakarta Andi.
Merdeka. (2020). Penyebab Angka Perceraian Meningkat Selama Pandemi Covid-19. Merdeka.Com. https://www.merdeka.com/peristiwa/penyebab-angka-perceraian-meningkat-selama-pandemi-covid-19.html?page=2
Nurexsan, C., Rachman, R., & Si, S. (2019). ALGORITMA APRIORI PERBANDINGAN FP-TREE ( STUDI KASUS : PT KIMIA FARMA PLANT JAKARTA ). Universitas ARS.
Prihatin, I. U. (2020). Kemenag Sebut Angka Perceraian Mencapai 306.688 Per Agustus 2020. Merdeka. https://www.merdeka.com/peristiwa/kemenag-sebut-angka-perceraian-mencapai-306688-per-agustus-2020.html
Sepri, D., & Afdal, M. (2017). Analisa Dan Perbandingan Metode Algoritma Apriori Dan Fp-Growth Untuk Mencari Pola Daerah Strategis. Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK), 1(1), 47–55.
Setiawan, N. (2005). Teknik Sampling. Inspektorat Jenderal Departemen Pendidikan Nasional, 25–28.
Sugianto, C. A., & Astita, M. N. (2017). Implementasi Data Mining Dalam Data Bencana Tanah Longsor Di Jawa Barat Menggunakan Algoritma Fp-Growth. Techno.Com, 17(1), 91–102. https://doi.org/10.33633/tc.v17i1.1601
Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Pendidikan (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D). Alfabeta.
Tan, P.-N., Steinbach, M., Karpatne, A., & Kumar, V. (2004). Introduction to Data Mining (2nd ed.). Pearson Education.
World Health Organization. (2020). Coronavirus disease (COVID-19). World Health Organization. https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/question-and-answers-hub/q-a-detail/coronavirus-disease-covid-19#:~:text=symptoms
Yustika, T. D. (2020). Faktor-Faktor yang Menyebabkan Terjadinya Perceraian Menggunakan Algoritma Apriori. Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
Published
2021-12-28
How to Cite
Syarif, M. R., Purnamasari, I., & Mayasari, R. (2021). Algoritma Fp-Growth untuk Mengetahui Pola Perceraian Selama Masa Pandemi COVID-19 di Kab. Majalengka. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 4(2), 367 - 383. https://doi.org/https://doi.org/10.31539/intecoms.v4i2.2782
Abstract viewed = 0 times
PDF downloaded = 0 times