Algoritma FP-Tree Pola Hubungan Kepadatan Penduduk dan Luas Daerah Kecamatan Kota Medan Upaya Peningkatan Pelayanan Publik

Authors

  • Lismardiana Sembiring Universitas Mandiri Bina Prestasi
  • Wanra Tarigan Universitas Mandiri Bina Prestasi
  • Jaidup Banjarnahor Universitas Mandiri Bina Prestasi
  • Davidson Ginting Universitas Mandiri Bina Prestasi

DOI:

https://doi.org/10.46880/jmika.Vol10No2.pp963-971

Keywords:

FP Tree, Region, City, Goverment

Abstract

Good governance prioritizes excellent service to the community, in Law No. 25 of 2009 concerning public services can be used as a basis for improving public services by state civil servants or the government. To realize good public services, the government places the number and quality of existing staff/employees must be appropriate and have an understanding of good public services, so that public services are on target and the services provided can also bring the bureaucracy closer to the community. Poor service to the community can have a negative impact on public dissatisfaction. If there is a decline in public trust in the government, this will have a negative impact on social and economic development in the Medan City Government environment. Regional expansion can improve public services by bringing the government closer to the community, improving community welfare and creating targeted services according to the bureaucracy to the community. For the solution of this problem, researchers use the FP_Growth Algorithm method. From the results of the output process from the rule mining association above, it states the group results, items with a Support System value of 34% are {A4, A3, B2, C2, C4, D1, E1}; a support system worth 60% is {A1, B1, D2}; a support system that is 17% is {C6, E2, A2, B3, C1, E3, C3} providing recommendations for sub-districts that will be expanded by the Medan city government.

References

Fajri, A., Susilo Utomo, H., & Irawan, B. (2020). Standar Pelayanan Publik (Studi Tentang Pelayanan Kartu Keluarga di Kecamatan Samarinda Seberang). Journal Administrasi Publik, 8(1), 1–12.

Khomali, N. I. (2023). Penerapan Data Mining Dalam Menemukan Pola Data Anggaran Pendapatan Belanja Daerah Kota Malang Metode Fp-Growth. Jurnal Informatika, 23(2), 214–228. https://doi.org/10.30873/ji.v23i2.3925

Kurniawan, R. C. (2017). Inovasi Kualitas Pelayanan Publik Pemerintah Daerah. FIAT JUSTISIA: Jurnal Ilmu Hukum, 10(3), 569–586. https://doi.org/10.25041/fiatjustisia.v10no3.794

Lestari, R. A., & Santoso, A. (2022). Pelayanan Publik Dalam Good Governance. Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, 2(1), 43. https://doi.org/10.30742/juispol.v2i1.2134

Marzuqah, T., Permana, I., & Afdal, M. (2023). Penerapan Algoritma FP-Growth Pada Pencarian Hubungan Waktu Pembelian Dan Barang yang Dibeli Untuk Strategi Promosi Penjualan. 10(3). https://doi.org/10.30865/jurikom.v10i3.6347

Munanda, E., & Monalisa, S. (2021). Penerapan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Penentuan Tataletak. Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi, 7(2), 173–184.

Naisaban, A., & Rahmah, M. (2020). Efektivitas Pemekaran Kecamatan Dalam Meningkatkan Pembangunan Studi Deskriptif Kualitatif di Kecamatan Insana Tengah Kabupaten Timor Tengah Utara Provinsi Nusa Tenggara Timur. Jurnal Kebijakan Pemerintahan, 57–68. https://doi.org/10.33701/jkp.v2i2.913

Nenat, A. A., Kelen, Y. P. K., & Gelu, L. P. (2025). Implementasi Algoritma FP-Growth untuk mengetahui pola penempatan buku di perpustakaan daerah TTU. ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, 7(2), 408-421. https://doi.org/10.31849/zn.v7i2.26520

Nindasari, S. A. W. (2018). Analisis Efektivitas Pelayanan Publik Pada Kantor Kecamatan Palaran Kota Samarinda. JAP: Jurnal Administrasi Publik, 1(1), 331-335.

Padillah, A., Tambunan, H. S., & Nasution, R. A. (2022). Application of the FP-Growth Algorithm in Analyzing Patterns and Layout of Foodstuffs. JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence, 1(4), 325-336. https://doi.org/10.55123/jomlai.v1i4.1673

Putro, A. N. S., & Gunawan, R. I. (2019). Implementasi Algoritma FP-Growth Untuk Strategi Pemasaran Ritel Hidroponik (Studi Kasus: PT. HAB). Jurnal Buana Informatika, 10(1), 11-18.

Kukar, K. (2022). Studi kelayakan pembentukan kecamatan melalui pemekaran kecamatan muara kaman kabupaten kutai kartanegara. https://ppid.kukarkab.go.id/

Sari, P., Kesuma, L. I., Oklilas, A. F., & Buchari, M. A. (2024). Simulasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Dalam Menentukan Rekomendasi Kodefikasi Barang Pada Transaksi Persediaan. Indonesian Journal of Computer Science, 13(1), 1135–1152. https://doi.org/10.33022/ijcs.v13i1.3632

Sembiring, L., Pinem, A., & Perangingangin, J. (2023). FP Tree Patterns of Using Social Media (Social Media) in E-Commerce Transactions. Jurnal Info Sains: Informatika dan Sains, 13(03), 1055-1064.

Sembiring, L., Thamrin, T., & Wanra, T. (2022). Data Mining Implementasi Algoritma Apriori dan FP Growth. Eureka Media Aksara.

Tamba, S. P., Tan, A. W., Gunawan, Y., & Andreas, A. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Pembuatan Paket Promosi Penjualan Menggunakan Kombinasi Fp-Tree Dan Tid-List. Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), 4(2), 201. https://doi.org/10.37600/tekinkom.v4i2.309

Wibowo, A. R., & Jananto, A. (2020). Implementasi Data Mining Metode Asosiasi Algoritma FP-Growth Pada Perusahaan Ritel. Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 10(2), 200. https://doi.org/10.35585/inspir.v10i2.2585

Yusnita, Y. (2024). Implementasi Persyaratan Dasar Pemekaran Kecamatan: Studi Kasus Pemekaran Kecamatan Halong, Kabupaten Balangan. Badamai Law Journal, 9(1), 135-149.

Published

2026-10-31

Issue

Section

METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputersisasi Akuntansi