Pencarian Hubungan Curah Hujan Antar Stasiun Hujan Di Ponorogo Menggunakan Algoritma Fp-Growth

Perubahan iklim yang ditandai dengan cuaca yang ekstrim mengakibatkan sulitnya memperkirakan daerah-daerah rawan hujan. Berdasarkan pengamatan Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Ponorogo bidang sumber daya air, curah hujan di setiap daerah yang secara otomatis tercatat pada alat di stasiun hujan masing-masing daerah, yang memiliki perbedaan kontur tanah, menunjukkan hasil yang berbeda. Pola curah hujan antar stasiun hujan tersebut sulit diketahui jika dengan menggunakan perhitungan manual. Kesulitan tersebut dapat diatasi dengan data mining. Salah satu teknik yang terkenal dalam data mining adalah assocation rule mining . Dalam a ssocation rule mining terdapat beberapa algoritma salah satunya Frequent Pattern-Growth ( FP-Growth ). Algoritma FP-Growth adalah algoritma pencarian pola yang sering muncul ( frequent patten ) berdasarkan struktur data fp-tree . Fp-tree adalah sebuah tree yang terdiri dari : satu header table , satu root yang diberi label ‘null’, dan satu himpunan item prefix subtree sebagai node dari anak root . Data curah hujan diproses dengan menggunakan algoritma FP-Growth untuk mengetahui pola dan hubungan keterkaitan antar data. Parameter yang digunakan dalam analisa adalah waktu pengamatan curah hujan dalam satuan hari, nama stasiun hujan dan jumlah curah hujan pada masing-masing stasiun dengan satuan milimeter. Dari hasil uji coba banyaknya aturan yang terbentuk dipengaruhi oleh periode, minimum support dan minimum confidence yang ditetapkan pengguna. Aturan yang terbentuk memiliki rata-rata lift ratio lebih dari 1 sehingga semua rule yang terbentuk memiliki kekuatan asosiasi yang besar