## MODEL ASOSIASI PERUBAHAN WARNA PADA INDIKATOR KEMASAN CERDAS DAN PERUBAHAN MUTU PRODUK SUSU

## AN ASSOCIATION MODEL OF THE COLOUR INDICATOR CHANGING FOR SMART PACKAGING AND DIARY PRODUCT QUALITY
Elfa Susanti Thamrin,  Endang Warsiki, dan Taufik Djatna*)
Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga, PO Box 220, Bogor 16680, Indonesia
E-mail: taufik.djatna@gmail.com
Makalah: Diterima 10 Maret 2015; Diperbaiki 7 April 2016; Disetujui 20 April 2016

## ABSTRACT
Colour  based  indicator  for  smart  packaging  is  important  for  customers  to  get  real  fresh  product  and minimize the risk dealing with expiry storage. Currently, there is no exact model to relate these gradual colour changes  with  what  extend  of  quality  rate.  Thus  in  this  paper,  it  proposed  a  model  based  on  association  rules mining  to  generate  relationship  of  smart  packaging  colour  indicator  and  the  quality  of  pasteurized  milk packaged  on  the  plastic  bottle.  The  objectives  of  this  research  were  to  identify  association  parameters  and  to develop  an  association  model  of  discoloration  of  smart  packaging  indicator  on  natural  dyes  to  the  quality changes. For a complete solution, the association model was effective to predict the status of smart packaging by applying  the  apriory  algorithm  from  a  combination  of  items.  This  research  showed  applicability  from  the association parameters which were obtained from previous research. Furthermore, this research generated top 10 rules out of 77 significant association rules which effectively outlined the quality to discoloration relationship and had strong relationship. Hence, these rules directly were applicable for the implementation of natural dyes to construct a smart packaging indicator.
Keywords: smart packaging, association rules mining, color change, quality change

## ABSTRAK
Indikator  berbasis  warna  untuk  kemasan  cerdas  adalah  hal  yang  penting  bagi  pelanggan  untuk mendapatkan  produk  yang  segar  dan  meminimalkan  risiko  yang  berurusan  dengan  penyimpanan  kadaluwarsa. Saat ini, tidak ada model yang tepat untuk menghubungkan perubahan warna dan memperpanjang laju kualitas. Jadi  dalam  makalah  ini,  diusulkan  sebuah  model  berdasarkan  aturan  asosiasi  untuk  menghasilkan  hubungan indikator  warna  kemasan  cerdas  dan  kualitas  susu  pasteurisasi  yang  dikemas  di  botol  plastik.  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk  mengidentifikasi parameter asosiasi dan  mengembangkan  model asosiasi perubahan warna  indikator  kemasan  cerdas  pada  pewarna  alami  untuk  perubahan  kualitas.  Untuk  menjawab  permasalah diatas,  pemodelan  asosiasi  dengan  menerapkan  algoritme  apriori  dari  kombinasi  item.  Penelitian  ini menunjukkan  parameter  asosiasi  yang  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya.  Selain  itu,  penelitian  ini menghasilkan  10  aturan  teratas  dari  77  aturan  asosiasi  yang  signifikan  yang  efektif  menguraikan  hubungan perubahan  warna  dan  kualitas  dan  memiliki  hubungan  yang  kuat.  Oleh  karena  itu  aturan  ini  secara  langsung dapat diterapkan pada kemasan cerdas yang mengimplementasikan pewarna alami.
Kata kunci: kemasan cerdas, kaidah aturan asosiasi, perubahan warna, perubahan kualitas

## PENDAHULUAN
Kemasan  cerdas  merupakan  suatu  inovasi dalam  bidang  kemasan  yang  dapat  memantau  dan memberikan  informasi  kepada  produsen dan konsumen  perihal  kualitas  produk  yang  dikemas. Kemasan cerdas memiliki indikator yang ditempel di dalam  atau  di  luar  kemasan,  yang  mampu memberikan informasi tentang keadaan kemasan dan atau kualitas makanan didalamnya (Robetson, 2006). Metode TTI ( Time Temperature Indicator ) merupakan  salah  satu  pengembangan  kemasan cerdas  yang  merupakan  label  indikator  yang  dapat mencatat  sejarah  waktu  dan  suhu  dari  suatu  produk yang  dikemas  selama  distribusi  dan  penyimpanan.
Label indikator dapat memonitor perubahan kualitas produk  dengan  melihat  terjadinya  perubahan  warna dari label (Wanihsuksombat et al ., 2010).
Indikator  suhu  dan  waktu  telah  diterapkan untuk  mencerminkan  paparan  suhu  dingin  dan  beku pada  produk  makanan  seperti  produk  kelautan (Hasnedi et  al .,  2010),  produk  hortikultura  (Warsiki dan Putri, 2012), produk susu (Nofrida et al., 2013), produk  unggas  dan  daging  (Vaikousi et  al .,  2009). Selain  itu  TTI  juga  diterapkan  pada  produk  dengan proses  pasteurisasi  dan  sterilisasi  serta  untuk memperkirakan  umur  simpan  produk  makanan (Wanihsuksombat et al ., 2010).
Di  Indonesia  sudah  ada  beberapa  kajian mengenai  label  indikator  untuk  memonitor  sejarah
suhu  dari  produk.  Warsiki  dan  Putri  (2012) melakukan  pembuatan  film  indikator  dengan menggunakan  pewarna  alami  dan  pewarna  sintentik dengan  pengukuran  parameter  perubahan  warna label  meliputi  perhitungan  nilai  ∆E  dan  nilai  hue dan  selanjutnya  label  ini  diaplikasikan  pada  buah nanas  potong  dengan  melihat  parameter  perubahan mutu  meliputi nilai kadar air, nilai kadar vitamin C, nilai total asam, nilai pH dan susut bobot produk.
Selain  itu,  Nofrida  (2013)  melakukan pengembangan  kemasan  cerdas  dengan  pewarna alami  untuk  produk  susu  pasteurisasi,  peneliti melakukan  analisa  terhadap  perubahan  warna meliputi  parameter  nilai  ∆E  dan  nilai  hue, sedangkan  parameter  perubahan  susu  meliputi tingkat  hedonik  konsumen  dan  total  mikroba  pada susu  pasteurisasi.  Dari  kedua  penelitian  ini menggunakan  indikator  warna  untuk  mengetahui perubahan  mutu  produk  yang  dikemas  dengan terjadinya  proses  degradasi  warna  pada  label indikator. Perubahan warna sejalan dengan terjadinya  perubahan  mutu  produk  selama  masa penyimpanan.  Namun,  penelitian  ini  membutuhkan waktu  dan  biaya  yang  besar  untuk  mendapatkan perubahan  warna  label  dan  perubahan  kualitas produk.  Sehingga,  dibutuhkan  sebuah  model  yang bisa  digunakan  untuk  memprediksi  terjadinya perubahan  kualitas  produk  yang  dikemas  dengan label indikator kemasan cerdas.
Untuk menjawab permasalahan diatas maka artikel  ini  berfokus  pada  pemodelan  kinetika perubahan warna label indikator kemasan cerdas dan perubahan  mutu  produk  susu  yang  dikemas  dan menilai hubungan antara keduanya sehingga didapat kemasan cerdas yang sesuai dengan parameter mutu produk  susu.  Dari  sisi  disiplin  ilmu  komputasi  ada beberapa teknik mining atau penemuan pengetahuan yang  bisa  dipakai  untuk  menemukan  kaidah  atau Rule yang  tersembunyi  dalam  data  dan  informasi yang  dihadapi,  misalnya Rought  set  Theory , Decision Tree ataupun teknik kecerdasan komputasi lainnya.  Salah satu teknik yang dapat secara efektif digunakan  untuk  menghubungkan  suatu  kombinasi fakta  adalah  dengan  menerapkan  algoritme    apriori. Algoritme    apriori  merupakan  salah  satu  teknik dalam data  mining untuk  pengambilan  data  dengan menggunakan aturan hubungan asosiatif ( Association rules ) dari suatu kombinasi item. Association  rules  mining (ARM)  biasa disebut juga dengan istilah analisa keranjang belanja ( market basket analysis ) berkaitan dengan penggunaan association  rules  mining membantu produsen  atau  retailer  mengambil  pola  aturan  bisnis dengan  menganalisa  perilaku  konsumen  dalam membeli  produk  secara  spesifik  dan  bersamaan dalam  satu  transaksi.  Mekanisme  dalam association rules dengan  melakukan  perhitungan  nilai support , confidence,  lift dan bond dari  hubungan  item.  Jika nilai support lebih  besar  dari minimum  support dan nilai confidence lebih besar dari minimum
confidence maka  dapat  ditentukan  sebuah  asosiasi kaidah dari kombinasi item (Yin et al ., 2011).
Tantangan  dalam  penelitian  ini  yaitu menemukan hubungan sebab akibat antara perubahan  warna  label  indikator,  dengan  parameter nilai  ∆E  dan  nilai  hue  yang  telah  didapat  dari penelitian  sebelumnya,  dan  perubahan  mutu  produk yang  dikemas  dengan  parameter-parameter  yang telah  dianalisis  oleh  peneliti  sebelumnya  dan mengklasifikasikan hubungan sebab akibat tersebut.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi parameter asosiasi dan mengembangkan  model  asosiasi  perubahan  warna dan perubahan  mutu pada indikator kerusakan  mutu produk dengan pewarna alami.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Laboratorium Komputer  Departemen  Teknologi  Industri  Pertanian menggunakan  perangkat  lunak  spreadsheet  pada  PC Notebook berprocessor core-i5 4 GByte RAM.

## Kerangka Pemikiran
Tahapan penelitian diawali dengan mengidentifikasi  parameter  yang  digunakan  dalam analisis  asosiasi  dengan  mengumpulkan  data sekunder  dari  penelitian  sebelumnya,  kemudian menganalisa  asosiasi  untuk  melihat  pola  hubungan antara perubahan warna dan perubahan mutu.

## Identifikasi Parameter Asosiasi
Pengumpulan  data  diperoleh  dari  studi literatur  dan  dari  penelitian  sebelumnya  meliputi parameter  perubahan  warna,  parameter  perubahan mutu  produk,  dan  perubahan  warna  dari  label indikator,  serta  waktu  dan  suhu  penyimpanan produk.
Selanjutnya  dilakukan pre-processing jika terdapat  masalah  pada  data  yang  didapat,  seperti berbagai  jenis  data  dan  data  dengan  dimensi berbeda.  Salah  satu  metode  dalam pre-processing adalah  dengan  melakukan  diskretisasi  nilai  pada batasan  tetap.    Setelah  itu,  data  yang  telah didiskretisasi diukur pemunculannya (ada atau tidak) dalam tabel biner.

## Analisis Asosiasi Perubahan Warna
Analisis  asosiasi  untuk  mendapatkan  pola hubungan  antara  perubahan  warna  dan  perubahan mutu.  Analisis  asosiasi  dilakukan  dalam  2  tahapan yaitu  melakukan  perhitungan  untuk  menemukan frequent item set dan mengukur bond dari kombinasi item ,  setelah  itu  menetapkan  aturan  asosiasi ( association  rules )  dari  sekumpulan frequent itemsets .
Dalam  menganalisis  pola  frekuensi  tinggi dengan  menuliskan  data  yang  diperoleh  dalam sebuah  tabel  dan  melakukan  perhitungan  dari
masing-masing  atribut  pada  tabel  biner.  Kemudian untuk menentukan aturan, pengkombinasian itemsets dengan vektor data X sebagai bagian antecedent dan vektor  data Y sebagai  bagian concequent dengan kombinasi   yang dimulai dari 2- itemsets , 3- itemsets , dan  seterusnya.  Mekanisme  kombinasi  k-itemset  ini dikendalikan  mengikuti  algoritme  apriori  ARM. Algoritme  apriori  dibentuk  dari  kandidat  itemsets, kemudian  dibentuk  menjadi  sekumpulan  itemsets. Pembentukan sekumpulan itemsets dengan melakukan  pencarian  semua  kombinasi item yang memiliki  nilai support lebih  besar  dari minimum support (Agrawal  dan  Srikant,  1994).  Meskipun akan  ada  banyak rules yang  didapat,  biasanya  lebih dari 80% aturan akan dibuang atau dieliminasi yang tidak  memenuhi minimum  support dan minimum confidence (Prasetyo, 2012).
Pengukuran Association rule dari dataset meliputi :

## Menghitung Nilai Support
Nilai support merupakan  ukuran  yang menunjukkan seberapa besar kemungkinan kombinasi antara item A dan B dari seluruh database (Yin et al ., 2011).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝑃 (𝐴 ⋀ 𝐵)
Σ 𝑛 𝑥 100% … … … … … … … . (1)
(1)
Dimana 𝑃 (𝐴 ⋀ 𝐵) adalah  peluang  pemunculan kombinasi A dan B , dan Σ 𝑛 adalah total baris  atau jumlah record dari  keseluruhan  dataset  yang dipakai.

## Menghitung Nilai Confidence
Tahapan  selanjutnya  dalam  analisa  asosiasi yaitu  pembentukan  aturan  asosiasi  ( association rules ) dengan cara menghitung nilai confidence yaitu ukuran  kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  sebuah aturan  asosiasi. Confidence dihitung  dari  masing- masing  kombinasi  dengan frequent  itemsets yang memenuhi batas minimum (threshold).
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃 (𝐴 ⋀ 𝐵) 𝐶𝑜𝑛𝑗𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐴) 𝑥 100% … … (2) (2)
Dimana 𝑃 (𝐴 ⋀ 𝐵) jumlah  peluang  munculnya kombinasi  A  and  B,  dan  Conjunctive  (A)  jumlah kombinasi yang mengandung A.

## Menghitung Nilai Lift
Nilai improvement merupakan ukuran  yang menyatakan  besarnya  kemungkinan  dua item yang muncul  secara  bersamaan,  nilai improvement >  1 (Geng  dan  Hamilton,  2006).  Nilai  Support  (A)  dan Support  (B)  masing  masing  adalah  peluang kombinasi itemset A dan kombinasi itemset B.
𝐿𝑖𝑓𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴,𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴)×𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐵) … … … … … … (3) (3)

## Menghitung Nilai Bond
Nilai bond menyatakan perbandingan antara conjunctive  support (yaitu  jumlah  frekuensi
kombinasi item A  dan  B)  dan disjunctive  support (yaitu jumlah frekuensi item A atau B yang muncul) (Younes et al., 2010).
𝐵𝑜𝑛𝑑(𝐴𝐵) = Σ (𝐴⋀𝐵) Σ (𝐴⋁𝐵) 𝑥 100% … … … … … … … … . (4) (4)
Dimana  ( A ∧ B )  adalah    jumlah  kombinasi item A dan  B  ( conjunctive )  dan    ( A ∨ B )  adalah    jumlah frekuensi item A atau B yang muncul ( disjunctive ).

## Menentukan Top-10 Aturan Asosiasi
Frequent  itemsets yang  tidak  memenuhi minimum confidence akan dieliminasi untuk mendapat  batas  nilai  terkecil  yang  masih  bisa diterima    ( threshold ).  Setelah  itu  menentukan sepuluh  aturan  asosiasi  paling  atas  ( Top-10 Rangking )  berdasarkan  nilai  terbesar  dari  hasil perhitungan di bawah ini (Sari, 2013):
𝑇𝑜𝑝 10 𝑅𝑎𝑛𝑘𝑖𝑛𝑔 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑥 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 ….  (5) (5)
Langkah  akhir  dengan  merumuskan  aturan  asosiasi ke dalam model matematik.
R n = {𝐴 1 𝑛 } → {𝑌 𝑛 } …………………………..….. (6)
(6)
Dimana  R n adalah rule ke-n, 𝐴 1 𝑛 adalah  bagian antecedent dan 𝑌 𝑛 adalah  bagian consequent pada aturan asosiasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Parameter
Data  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Nofrida  (2013).  Data  yang digunakan  berupa  data  penyimpanan  produk susudengan  kemasan  cerdas  dari  daun  erpa  pada suhu  3±2 o C  yang  disimpan  dalam  refrigerator selama  12  hari.  Hal  ini  dikarenakan  penyimpanan pada suhu tersebut merupakan perlakuan terbaik dari 4  jenis  perlakuan  (penyimpanan  suhu  freezer,  suhu refrigerator,  suhu  ruang,  dan  suhu  luar  dengan paparan  cahaya).  Peneliti  melakukan  pengamatan nilai  Hue, nilai L*, nilai a*, nilai b*, nilai kesukaan panelis  terhadap  produk  dan  total  koloni  produk sejak  hari  ke-0  penyimpanan.    Nilai  L*  merupakan nilai lightness atau tingkat kecerahan warna, nilai a* dan  nilai  b*masing-masing  merupakan  parameter input  konstanta  spesifik  yang  dipakai  pada persamaan  (7)  untuk  mendapat  nilai  ∆E.  Data  ini yang kemudian dijadikan sumber informasi sekunder pada penelitian ini. Menurut  Wanihsuksombat et al. (2010) untuk mendapatkan nilai ∆E, dihitung dengan persamaan dibawah ini:
∆𝐸 = [(∆𝐿 ∗) 2 + (∆𝑎 ∗) 2 + (∆𝑏 ∗) 2 ] … … … … … (7)
Pada Tabel 1, data didiskretisasi menggunakan
batasan tertentu untuk mengklasifikasikan  data Hue,  nilai  ∆E,  nilai kesukaan  konsumen  dan  total  koloni  menjadi  nilai nominal.  Hal  ini  untuk  memudahkan  peneliti mengasosiasikan masing-masing itemsets. Kemudian, data yang sudah didiskretisasi dimasukkan  ke dalam tabel biner dan  menggunakan bilangan biner “1”  jika  ada  data  pada  item sets dan “0”  jika  tidak  ada  data  dan  dihitung  nilai support dari masing-masing itemset.
Setelah  itu,  data  dalam  tabel  biner dikembangkan  model  hubungan  antara  perubahan warna  indikator  kemasan  cerdas  dengan  perubahan kualitas  mutu  produk  susu  dengan  menggunakan metode algoritme apriori ARM.

## Model Kaidah Asosiasi
Setelah  ditentukan  nilai support dari masing-masing  itemset  yang  memenuhi  minimum support ,  semua  kombinasi  yang  mungkin  antara masing-masing itemsets disusun berdasarkan algoritme  frequent  itemset  seperti  ilustrasi  pada Gambar 2. Misalnya Item Hue “merah” berkombinasi  dengan  nilai  ∆E  “rendah”,  nilai kesukaan  “suka”,  total  koloni  “aman”,  dan  warna indikator “merah kekuningan” dan begitu seterusnya.  Pertama,  dikombinasi  2-itemsets  dan didapat  67 rules yang  terbentuk  dari  13  itemsets pada table biner. Kombinasi itemsets dimasukkan ke
dalam  data  tabular  dan  dihitung  nilai support (persamaan 1).
Jika  nilai support ≤  20%,  maka  kombinasi tersebut  akan  dieliminasi.  Dari  77  kombinasi    yang ditemukan, dieliminasi berdasarkan algoritme apriori menjadi  29  kombinasi  di  mana  nilai confidence didapat  menggunakan  Persamaan  2.    Tujuan penetapan minimum support dan minimum confidence adalah  untuk  mengeliminasi rules yang tidak penting. Menurut Niu dan Chen (2013), aturan asosiasi dibentuk dengan menemukan aturan asosiasi yang  memiliki  nilai support lebih  besar  atau  sama dengan  batasan minimum  support (minSupp)  dan confidence lebih  besar  atau  sama  dengan threshold minimum  confidence (minConf).  Banyaknya rules memberikan  banyak  kemungkinan  pola-pola  yang muncul  dalam  database.  Tidak  semua rules diinterpretasikan, rules yang  diinterpretasi  hanya rules yang  memiliki  nilai lift >1.  Nilai lift diperoleh dari Persamaan 3 yang menunjukkan adanya tingkat kekuatan rule atas kejadian acak dari antecedent dan consequent berdasarkan  pada  nilai support masing- masing. Tahapan selanjutnya, dihitung nilai conjunctive dan disjunctive dari  masing-masing kombinasi.  Perhitungan  nilai conjunctive dan disjunctive untuk menghitung nilai bond (persamaan 4).  Nilai conjunctive adalah  nilai  kemungkinan munculnya  A  dan  B  pada  waktu  yang  bersamaan, dan  nilai disjunctive adalah  nilai  kemungkinan munculnya A atau B pada masing-masing kombinasi.
Item (X) Kombinasi 2 items Merah Merah-Rendah Rendah Merah-Suka Suka Merah-Aman Aman Merah-Merah kekuningan Merah kekuningan Rendah-Suka Rendah-Aman Item (Y) Rendah-Merah kekuningan Merah Rendah Suka-Aman Suka Suka- Merah kekuningan Aman Merah kekuningan Aman- Merah kekuningan Gambar 2. Proses kombinasi 2 items
Tabel 2. Kombinasi 5-itemsets
No Rules Kombinasi 5 itemsets Support  Conf Lift Conj  Disjunc Bond 1  { Hue= merah,  ∆E= rendah, hedonik= suka, koloni= aman}   { warna indikator = merah} 30,76 100 0,032 4 10 40 2  { Hue=  merah kekuningan, ∆E=  medium, hedonik= suka,  koloni=    aman} {  warna  indikator  =  merah kekuningan} 30,76 100 0,021 4 10 40 3  { Hue=  kuning,  ∆E=  tinggi,  hedonik=  tidak  suka, koloni=  terkontaminasi}   {  warna  indikator  = kuning} 23,07 100 0,043 3 4 75
Setelah didapat rules yang telah dieliminasi kemudian  dilanjutkan  dengan  kombinasi  3  itemsets. Pada  kombinasi  3  itemsets  terdapat  30 rules terbentuk  dan  semua rules memenuhi  threshold dengan minsupp 20% dan 1 rule tidak memenuhi minbond 20%.  Dari rules yang  terbentuk dikombinasi menjadi kombinasi 4-itemsets sebanyak 15 rules dan  semua  memenuhi  threshold minsupp dan minbond .  Sehingga,  dari  15 rules tersebut menghasilkan  3  kombinasi  5  itemsets  yang memenuhi threshold (Tabel 2).
Hasil  penelitian  ini  untuk  mendapatkan hubungan  antara  terjadinya  perubahan  warna kemasan cerdas dengan perubahan mutu produk susu dan  didapatkan  3  rules  (5  kombinasi  parameter) dengan lift > 1% dan confidence ≥ 80%. Pada tabel 2, salah  satu rules yang  terbentuk  yaitu  “{ Hue= merah,  ∆E= rendah, hedonik= suka, koloni= aman}
{warna indikator = merah} dengan support 30,7% (terdapat  30,7%  frekuensi  terjadinya  hubungan antara keduanya dari seluruh  percobaan), bond 40% (terdapat  40%  frekuensi  bersama  dari  terjadinya hubungan  keduanya), confidence 100%    (100% kemungkinan  warna  indikator  merah  apabila  nilai Hue  merah,  nilai ∆E rendah, konsumen suka, dan aman  dari  kontaminasi)  dan lift >  1%  menunjukkan terjadinya  perubahan  warna  dan  perubahan  mutu berkorelasi  positif  ( rules tersebut  dapat  digunakan). Interpretasi dari rule tersebut adalah “Jika perubahan mutu  dengan  nilai  Hue  merah,  nilai  ∆E  rendah, konsumen  suka  dengan  produk  dan  produk  aman dari  kontaminasi  maka  warna  indikator  kemasan cerdas merah”. Dengan rule ini dapat dijadikan dasar
untuk  menetapkan terjadinya  perubahan  warna pada indikator kemasan cerdas dengan parameter perubahan mutu produk yang terjadi karena rules ini memiliki hubungan. Rules yang memenuhi threshold minimum  support dan minimum  confidence adalah rules yang kuat (Raorane et al ., 2012). Association rules dibentuk dengan menghitung  nilai lift pada kombinasi 5 itemsets dan kemudian  nilai support dikalikan  dengan  nilai confidence (persamaan  5)  untuk  mengurutkan association  rules yang  terbentuk  dengan  nilai pengkalian  tertinggi.  Pemilihan  top-10 association rules untuk  memunculkan  hasil  mayoritas  dari keseluruhan data dan rules sering  muncul pada data penelitian. Keseluruhan rules yang didapat ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Terdapat  77 rules yang memenuhi threshold dan  memiliki  hubungan  antara bagian antecedent dan consequent . Tabel  7  menunjukkan  peringkat  top-10 aturan  asosiasi  yang  diinterpretasikan  sebagai berikut. Sebagai contoh dari rules yang diinterpretasikan  pada  matriks  top  10 association rules , rule yang  kedelapan  menunjukkan:  °Hue. Merah  kekuningan,  ∆E.  Medium,  Total  Koloni. Aman → Warna indikator. Merah kekuningan, bearti bahwa  jika  °Hue  menunjukkan  merah  kekuningan pada  kromatografik,  nilai  ∆E  medium  dan  produk aman dari kontaminasi koloni maka warna indikator dari label cerdas berwarna merah kekuningan. Rules yang didapat dapat melihat asosiasi antara perubahan warna indikator kemasan cerdas dan kualitas produk yang  memiliki  hubungan  yang  kuat  dan  sering muncul di dalam data penelitian.
Tabel 3. Association Rules No Rules Supp  Conf  Supp x Conf 1  {Hedonik=suka}   {koloni=aman} 69,23 100 69,23 2  {°Hue  =  merah  kekuningan,    koloni=aman} {warna  indikator  =  merah kekuningan} 46,15 100 46,15 3  {°Hue = merah kekuningan}   {koloni = aman} 46,15 100 46,15 4  {°Hue = merah kekuningan}   {warna indikator = merah kekuningan} 46,15 100 46,15 5  {∆E = rendah, hedonik = suka}   { koloni = aman} 38,46 100 38,46 6  {∆E = rendah}   {hedonik = suka} 38,46 100 38,46 7 {∆E = rendah}    {koloni = aman} 38,46 100 38,46 8  {°Hue  =  merah  kekuningan,    ∆E  =  medium,  koloni  =  aman  } {warna indikator = merah kekuningan} 38,46 100 38,46 9  {°Hue  =  merah  kekuningan,  hedonik  =  suka,  koloni  =  aman  } {  warna indikator = merah kekuningan } 38,46 100 38,46 10 {°Hue = merah kekuningan,  ∆E = medium   {koloni = aman} 38,46 100 38,46 ...... ................................ ..........  ......... .......... ...... ................................ ..........  ......... .......... ...... ................................ ..........  ......... .......... 75 {hedonik = suka}    {warna indikator = merah} 30,77  44,44 13,68 76 {koloni = aman }    {warna indikator = merah} 30,77 40 12,31 77 {koloni = terkontaminasi }    {warna indikator = kuning} 23,08 13 3
J IK A Antecedent M AK A
Consequent Hue E Nilai Kesukaan Total Koloni Nilai Kesukaan Total Koloni Warna Indikator Suka Aman Merah kekuningan Aman Merah kekuningan Merah kekuningan Aman Merah kekuningan Merah kekuningan Rendah Suka Aman Rendah Suka Rendah Aman Merah kekuningan Medium Aman Merah kekuningan Merah kekuningan Suka Aman Merah kekuningan Merah kekuningan Medium Aman

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Parameter yang digunakan dalam penelitian ini  meliputi  perubahan  warna  indikator  kemasan cerdas  yang  terdiri  atas  Hue,  nilai E,  perubahan warna  indikator,  dan  parameter  perubahan  mutu produk  meliputi  nilai  uji  organoleptik  dan  total koloni  produk.  Model  kaidah  asosiasi  menghasilkan sebuah pengetahuan baru yang sebelumnya tidak ada dan memperoleh aturan asosiasi dengan mengkombinasi  hubungan  antara  perubahan  warna dengan  perubahan  mutu  menggunakan  analisa asosiasi  kombinasi  hingga  5-itemsets.  Metode  ini memperoleh  77 rules dan  dipilih  10 rules teratas yang memiliki hubungan yang kuat antara perubahan warna  indikator  dan  kualitas  produk.  Salah  satu model  asosiasi  yang  didapat  dari  analisa  asosiasi dengan  metode  ARM  yaitu  { Hue  =  merah,  ∆E  = rendah,  hedonik  =  suka,  koloni  =  aman} {warna indikator  =  merah},  dimana  interpretasi  dari  model tersebut  yaitu  jika Hue  pada  kemasan  cerdas menunjukkan  warna  merah  pada  kromatograf,  nilai ∆E  rendah,  panelis  atau  konsumen  suka  dengan produk dan produk aman dari kontaminasi sehingga masih  baik  untuk  dikonsumsi  maka  indikator kemasan cerdas berwarna merah.

## Saran
Pengembangan  model  asosiasi  perubahan warna indikator pada kemasan cerdas dan perubahan mutu hanya pada produk susu, Perlu pengembangan model  asosiasi  pada  beberapa  jenis  produk  pangan yang  berbeda  sehingga  dapat  memudahkan  peneliti selanjutnya  dalam  memprediksi  kualitas  produk pangan secara umum sehingga meminimalkan risiko mutu,  kesehatan,  biaya  produksi  dan  waktu penelitian.
DAFTAR PUSTAKA
Agrawal R dan Srikant R. 1994. Fast algorithms for mining association rules. In Proceedings of the  20th  International  Conference  on  Very Large  Data  Bases;  1994  Sep:  San Francisco . Hlm 487-499.
Geng L dan Hamilton HJ. 2006. Interesting measure for data mining: a survey. ACM Computing Surveys . 38(3):1-32.
Hasnedi  Y,  Riyanto  B,  dan  Maddu  A.  2010.
Kemasan cerdas pendeteksi kebusukan filet ikan nila. PHPI . 8(2):129-142.
Kira  K  dan  Rendell  L.  1992.  The  feature  selection problem:  traditional  methods  and  a  new algorithm. AAAI-92 Proceedings.
Niu  H  dan  Chen  H.  2013.  An  improved recommendation  algorithm  in  knowledge network. J Networks . 8(6): 1336-1342.
Nofrida  R,  Warsiki  E,  dan  Yuliasih  I.  2013. Pengaruh  suhu  penyimpanan  terhadap perubahan  warna  label  cerdas  indikator warna dari daun erpa ( Aerva sanguinolenta ). J Tek Ind Pert . 23 (3): 232- 241.
Nofrida  R.  2013.  Film  indikator  warna  daun  erpa ( Aerva  sanguinolenta )  sebagai  kemasan cerdas  untuk  produk  rentan  suhu  dan cahaya  [Tesis].  Bogor  (ID):  Institut Pertanian Bogor.
Prasetyo E. 2012. Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan  MATLAB .  Yogyakarta  (ID):
Andi Yogyakarta.
Raorane  AA,  Kulkarni  RV,  dan  Jitkar  BD.  2012. Association  rule–  extracting  knowledge using  market  basket  analysis. Res  J  Recent Sci . 1(2): 19-27.
Robertson.  2006. Food  Packaging-Principles  and Practice :  Second  Edition.  Florida  (US): CRC Press.
Sari  EN.  2013.  Analisa  algoritme    apriori  untuk menentukan  merek  pakaian  yang  paling
diminati  pada  mode  fashion  group  Medan. Pelita  Informatika  Budi  Darma .  4(3):  35- 39.
Vaikousi  H,  Biliaderis  C,  dan  Koutsoumanis  K.
2009.  Applicability  of  a  microbial  time temperature  indicator  (tti)  for  a  monitoring spoilage  of  modified  atmosphere  packed minced meat. Int J Food Microb . 133: 272- 278.
Wanihsuksombat C, Hongtrakul V, dan Suppakul P. 2010.  Development  and  characterization  of a  prototype  of  lactic  acid-based  time temperature  indicator  for  monitoring  food product quality. J Food Eng. 100: 427-434. Warsiki  E  dan  Putri  CDW.  2012.  Pembuatan label/film  indikator  warna  dengan  pewarna
alami  dan  sintetis. E-J  Agroin  Indonesia 1(2): 82-87. Yin  Y,  Kaku  I,  Tang  J,  Zhu  J.  2011. Data  mining: concepts,  methods  and  application  in management  and engineering design . London (GB): Springer.
Younes  Nb,  Hamrouni  T,  dan  Yahia  Sb.  2010.
Bridging  Conjunctive  And  Disjunctive Search Spaces For Mining  A  New Concise And  Exact  Represenattion  Of  Correlated Patterns.  Di  Dalam:  Pfahringer  B,  Holmes G, Hoffmann A. Discovery Science 13th Int Conference .  Canberra  (Au):  Springer.  Hlm 189-204.