Mahardika Kharisma Adjie, - (2020) PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA HASIL PENIMBANGAN KENDARAAN ANGKUTAN BARANG (STUDI KASUS : UPPKB BALAI RAJA BENGKALIS). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text File lengkap sampai lampiran kecuali hasil penelitian (Bab IV dan atau Bab V).pdf Download (9MB)
	Text (BAB IV) File Hasil Penelitian (Bab IV dan atau Bab V).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Overloading adalah suatu keadaan ketika muatan kendaraan melebihi batas muatan yang sudah ditetapkan. Salah satu penyebab utama kerusakan jalan adalah kendaraan yang membawa muatan berlebih atau overload. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis melakukan identifikasi pola asosiasi pada hasil penimbangan kendaraan angkutan barang menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth). Data yang digunakan adalah data hasil penimbangan kendaraan angkutan barang di Unit Pelaksana Penimbangan Kendaraan Bermotor (UPPKB) Balai Raja Bengkalis tahun 2018 dengan jumlah data awal sebanyak 13.788 records, dan atribut yang akan digunakan sebagai pola adalah jenis kendaraan, jenis muatan, asal, tujuan, dan jenis pelanggaran. Jumlah data setelah melalui proses seleksi dan pembersihan data adalah sebanyak 8.080 records. Hasil penelitian menunjukkan 6 pola yang memenuhi tujuan penelitian. Pola asosiasi dengan nilai support tertinggi adalah kombinasi pola jenis kendaraan truk panjang, jenis muatan bahan umum, asal Bengkalis, tujuan Bengkalis, dan jenis pelanggaran berat dengan nilai support 24,6%, confidence 85,09%, dan lift ratio 0,97. Proses implementasi identifikasi pola menggunakan algoritma FP-Growth dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan diuji menggunakan tools SPMF. Pengujian dilakukan untuk membuktikan hasil yang didapatkan dari sistem yang dibangun sama dengan hasil pola yang dihasilkan oleh tools SPMF, seperti kombinasi item, nilai support, nilai confidence, dan nilai lift ratio.

Actions (login required)

View Item