Analisis Prediksi Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma CT-PRO dan Algoritma Hash-Based dalam Kasus Kekerasan pada Anak

Abstract

The number of violence against children in North Sumatra is relatively high. Violence against children can be carried out by parents, family, close people in the neighborhood, or strangers. The police expected to be able to respond to the phenomenon of crime against children and uncover crimes that can commit by using analysis techniques on several habits that often coincide with several crimes against children. This analysis can use the association rules technique. The search for frequent itemset in the search for support and confidence values with the Association rules Apriori algorithm has a weakness in performance because it has to read the database repeatedly in determining frequent itemset. This becomes a serious problem if the database is large. Reading the database frequently results in very high processing times. It takes a long time to generate support & confidence values. So the importance of another approach in terms of analyzing association rules mining is to use CT-Pro and Hash-Based. CT-Pro works well because the CFP-Tree data structure allows faster frequent item search processes where the number of trajectories or trees built has been reduced (compressed). Hash-Based works with a hashing technique where the scan or reading of the database is only done in the first iteration by entering the candidate itemset in the hash table. The test results carried out with 3% support and 15% confidence, CT-Pro formed 22 rules and execution time of 0.25 seconds, Hash-Based formed 22 rules and execution time of 0.73 seconds. And a new crime pattern that was found with the highest confidence and support is that if there is an act of sexual harassment, there will be an act of physical torture with a confidence of 59%, support 34, and a lift ratio of 1.29.

Jumlah kekerasan pada anak di Sumatera Utara cukup tinggi. Tindak kekerasan pada anak bisa dilakukan oleh orang tua, keluarga, orang yang dekat dilingkungan rumah, maupun orang tak dikenal. Kepolisian diharapkan mampu mengambil tindakan dalam menyikapi fenomena kejahatan pada anak dan mengungkap kejahatan yang dapat dilakukan dengan menggunakan teknik analisis terhadap beberapa kebiasaan yang sering terjadi bersamaan dengan beberapa tindak kejahatan pada anak. Analisis tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan teknik aturan asosiasi. Teknik mencari pola item yang sering muncul (frequent itemset) pada pencarian nilai support dan nilai confidence dengan metode aturan asosiasi algoritma Apriori memiliki kelemahan pada performa karena harus membaca database secara berulang dalam menentukan frequent itemset. Hal ini menjadi masalah serius apabila database berukuran besar, membaca database secara berulang mengakibatkan pemprosesan yang sangat tinggi dan dibutuhkan waktu yang cukup lama dalam menghasilkan nilai support dan confidence. Sehingga pentingnya suatu pendekatan lain dalam hal menganalisis aturan asosiasi yaitu dengan menggunakan CT-Pro dan Hash-Based. CT-Pro bekerja dengan baik dikarenakan struktur data CFP-Tree memungkinkan proses pencarian frequent itemset lebih cepat dimana jumlah lintasan atau tree yang dibangun sudah diperkecil (compressed). Hash-Based bekerja dengan teknik hashing dimana scan atau membaca database hanya dilakukan pada iterasi pertama dengan memasukkan kandidat itemset pada table hash. Hasil ujicoba yang dilakukan dengan support 3% dan confidence 15%, CT-Pro membentuk 22 aturan dan waktu eksekusi 0.25 detik, Hash-Based membentuk 22 aturan dan waktu eksekusi 0.73 detik. Dan pola kejahatan baru yang ditemukan dengan confidence dan support tertinggi adalah jika terjadi tindak pelecehan seksual maka akan terjadi tindak penyiksaan fisik dengan confidence 59 %, support 34 dan lift rasio 1.29.