## PREDIKSI POLA PENJUALAN TIKET KAPAL PT. PELNI CABANG MAKASSAR MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI
Arif Firmansyah 1 ; Nita Merlina 2* * corresponding author
Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Indonesia arif.firmansyah08@gmail.com 1 ; nita@nusamandiri.ac.id 2*
Abstract — The availability of tickets for passengers is one of the most important factors in the business of  transporting  passenger  ship  transportation services.  In  undergoing  its  business  process,  the problem  that  occurs  at  PT  Pelayaran  Nasional Indonesia  Branches  is  the  depletion  of  the  stock  of ticket blanks, especially during peak season, whereas when  the  Branch  requires  the  ticket  blanks,  ticket blank  distribution  experiences  obstacles  in  the expedition  section  which  is  an  external  factor  that cannot  be  directly  controlled.  The  purpose  of  this study  is to  predict  ship  ticket  sales  which  are  often done  by  looking  at  the  pattern  of  previous  ticket purchases.  The  method  used  in  this  study  uses Algortima  Apriori,  in  this  case  the  writer  takes  the Makassar Branch case study. The Apriori algorithm produces  rules  for  associations  between  items  in January 2018 until December 2018, it is known that the  pattern  of  ship  ticket  sales  that  if  you  buy  KM Lambelu  tickets,  you  will  buy  KM  Bukit  Siguntang tickets simultaneously  with  a  support  value  of  75% and a confidence
value of 90%.
Keywords :  Apriori  Algorithm,  Data  Mining,  Ship Ticket Sales.
Intisari —Ketersediaan  tiket  untuk  penumpang merupakan  salah  satu  faktor  yang  sangat  penting dalam  bidang  usaha  transportasi  jasa  angkutan kapal  penumpang.  Dalam  menjalani  proses bisnisnya,  masalah  yang  terjadi  di  Cabang-Cabang PT Pelayaran Nasional Indonesia adalah menipisnya stok blanko tiket terutama pada masa peak season, sedangkan  ketika  Cabang  membutuhkan  blanko tiket  tersebut,  distribusi  blanko  tiket  mengalami hambatan  di  bagian  ekspedisi  yang  merupakan faktor  eksternal  yang  tidak  bisa  dikontrol  secara langsung.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memprediksikan  penjualan  tiket  kapal  laut  yang sering  dilakukan  dengan  melihat  pola  pembelian tiket  sebelumnya.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  Algortima  Apriori, dalam hal ini penulis mengambil studi kasus Cabang Makassar.  Algoritma  Apriori  menghasilkan  aturan asosiasi antar item pada bulan Januari 2018 sampai
dengan  Desember  2018  diketahui  pola  penjualan tiket  kapal  bahwa  jika  membeli  tiket  KM  Lambelu maka  akan  membeli  tiket  KM  Bukit  Siguntang secara  bersamaan  dengan  nilai  support  75%  dan nilai confidence 90%.
Katakunci :  Algoritma  Apriori,  Data  Mining, Penjualan Tiket Kapal.

## PENDAHULUAN
PT Pelayaran Nasional Indonesia adalah perusahaan pelayaran nasional yang menyediakan jasa  transportasi  laut,  meliputi  jasa  angkutan penumpang,  dan  muatan  barang  antar  pulau. Ditahun 2019 ini  perusahaan mengoperasikan 26 armada  kapal  penumpang  yang  diklasifikasi berdasarkan kapasitas jumlah penumpang, diantaranya : Kapal tipe 3.000 pax, tipe 2.000 pax, tipe 1.000 pax, tipe 500 pax, tipe Ro-Ro (Roll on - Roll  off)  dan  1  unit  kapal  ferry  cepat  dengan kapasitas seluruhnya berjumlah 36.913 penumpang,  46  kapal  perintis,  6  kapal  barang  tol laut  dan  1  kapal  ternak.  Dalam  melaksanakan tanggung jawabnya tidak hanya terbatas melayani rute  komersial,  tetapi  juga  melayani  pelayaran dengan  rute  pulau-pulau  kecil  terluar.  Saat  ini kapal PT Pelayaran Nasional Indonesia menyinggahi  95  pelabuhan  kapal  penumpang  dan lebih dari 300 pelabuhan kapal perintis dengan 46 kantor Cabang dan dilayani di 400 travel agen yang tersebar di seluruh Indonesia.
Salah  satu  Cabang  PT  Pelayaran  Nasional Indonesia  yang  paling  ramai  penumpang  adalah Pelabuhan  Makassar  yang  berada  di  Sulawesi Selatan.  Kapal-kapal  penumpang  milik  PT. Pelayaran  Nasional  Indonesia  yang  melalui Pelabuhan Makassar pada tahun 2018 diantaranya adalah  KFC  Jetliner,  KM  Binaiya,  KM  Bukit Siguntang,  KM  Ciremai,  KM  Dobonsolo,  KM Dorolonda,  KM  Gunung  Dempo,  KM  Lambelu,  KM Leuser,  KM  Nggapulu,  KM  Pangrango,  KM Sinabung,  KM  Sirimau,    KM  Tidar,  KM Tatamailau, KM Tilongkabila, KM Umsini, dan KM Wilis.
Permasalahan  yang  terjadi  di  Cabang-Cabang PT Pelayaran Nasional Indonesia adalah menipisnya  stok  blanko  tiket  terutama  pada  masa peak season, sedangkan ketika Cabang membutuhkan  blanko  tiket  tersebut,  distribusi blanko  tiket  mengalami  hambatan  di  bagian ekspedisi  yang  merupakan  faktor  eksternal  yang tidak  bisa  dikontrol  secara  langsung.  Jumlah pengiriman  blanko  tiket  dari  Kantor  Pusat  ke Cabang  selama  ini  hanya  mengikuti  permintaan dari Cabang berdasarkan data penjualan.
Dengan  adanya  kegiatan  penjualan  setiap hari,  data  semakin  lama  akan  semakin  bertambah banyak  (Pormes,  R.,  &  Manongga,  2017).  Data tersebut  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  arsip Perusahaan, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk strategi pemasaran Perusahaan.
Untuk  menjaga  ketersediaan  blanko  tiket  di Cabang  PT  Pelayaran  Nasional  Indonesia,  penulis mencoba  menggunakan  salah  satu  teknik  dalam pengolahan data penjualan tiket dengan menggunakan  Algoritma  Apriori,  dalam  hal  ini penulis mengambil studi kasus Cabang Makassar.
Proses  pencarian  asosiasi  atau  hubungan antar  item  data  ini  di  ambil  dari  suatu  basis  data relasional  (Rezkiani,  2016).  Penerapan  algorima apriori  membantu  dalam  membentuk  kandidat kombinasi  item,  kemudian  dilakukan  pengujian kombinasi  untuk  menentukan  parameter support dan confidence minimum  yang  memenuhi persyaratan.  Parameter support dan confidence minimum merupakan nilai ambang yang di berikan oleh pengguna.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memprediksikan  penjualan  tiket  kapal  laut  yang sering  dilakukan  dengan  melihat  pola  pembelian tiket  sebelumnya  ,  sehingga  dengan  adanya infromasi  terkait  dapat  mengantisipasi  terjadinya ketidak  tersediaan  tiket  khususnya  di  perusahaan PT  .  PELNI  cabang  Makasar  .  Beberapa  penelitian terkait  dengan  ketersediaan  tiket  sudah  pernah ada  namun  di  dominasi  dengan  penelitian ketersediaan tiket pesawat terbang, sedangkan unt tiket kapal laut masih belum banyak yang meneliti.

## BAHAN DAN METODE
Tahap-tahap  tersebut  bersifat  interaktif  di mana  pemakai  terlibat  langsung  atau  dengan perantaraan  knowledge  base.  Tahap-tahap  ini diilustrasikan sebagai berikut:
1. Pembersihan  data  (untuk  membuang  data yang tidak konsisten dan noise)
2. Integrasi  data  (penggabungan  data  dari beberapa sumber)
3. Transformasi  data  (data  diubah  menjadi bentuk yang sesuai untuk di-mining)
4. Aplikasi teknik DM
5. Evaluasi  pola  yang  ditemukan  (untuk menemukan yang menarik/bernilai)
6. Presentasi  pengetahuan  (dengan  teknik visualisasi).
(Surmayanti,  Marfalino,  &  Rahmi,  2015) Scalability ,  yaitu  besarnya  ukuran  basis  data  yang digunakan.
1. Dimensionality ,  yaitu  banyaknya  jumlah atribut dalam data yang akan diproses.
2. Complex  and  Heterogeneous  Data ,  yaitu  data yang  kompleks  dan  mempunyai  variasi  yang beragam.
3. Data Quality , kualitas data yang akan diproses seperti  data  yang  bersih  dari  noise,  missing value, dan sebagainya.
4. Data  Ownership  and  Distribution ,  yaitu  siapa yang memiliki data dan bagaimana distribusinya.
5. Privacy Preservation , yaitu menjaga kerahasiaan  data  yang  banyak  diterapkan pada data nasabah perbankan.
6. Streaming Data , yaitu aliran data itu sendiri.
Algoritma Apriori merupakan algoritma dasar yang diusulkan oleh Agrawal & Srikant pada tahun 1994 yang  bertujuan  untuk  menentukan    frequent itemsets  untuk  aturan  asosiasi  boolean.    (Siregar, 2014)  .  Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan asosiasi  pada data  mining .  Aturan  yang menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis.  Analisis  asosiasi  atau  association  rule mining  adalah  teknik data  mining untuk menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item.  Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma yang  efisien  adalah  analisis  pola  frequensi  tinggi (frequent  pattern  mining).  Penting  tidaknya  suatu asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua  tolak  ukur, yaitu  : support dan confidence . Support (nilai penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item tersebut  dalam  database,  sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya  hubungan  antar- item dalam aturan asosiasi.
(Putria,  2018)  Proses  utama  yang  dilakukan dalam  algoritma  apriori untuk  mendapat  frequent itemset, yaitu :
1. Join (penggabungan) Proses ini dilakukan dengan cara pengkombinasian  item  dengan  yang  item lainnya hingga tidak bisa terbentuk kombinasi lagi.
2. Prune (pemangkasan) Proses  pemangkasan  yaitu  hasil  dari  item yang telah dikombinasikan kemudian
dipangkas  dengan  menggunakan  minimum support yang telah ditentukan.
(Yakun,  2018)  Metodologi  dasar  analisis asosiasi terbagi menjadi 2 tahap sebagai berikut :
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi Tahap ini mencari kombinasi antar item yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  database.  Nilai support diperoleh  dengan rumus : Support (A)= Σ Transaksi yang mengandung A Σ Transaksi
*100%
(1)
Sementara nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus : Support (A,B) = P(A∩B)
Support (A,B) = Σ Transaksi yang mengandung A,B Σ Transaksi *100% (2) b. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tertinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A → B. Nilai confidence aturan A → B diperoleh rumus berikut:
Confidence=P(A|B= Σ Transaksi yang mengandung A dan B Σ Transaksi A *100% (3)
Dalam  tahap  metodologi  penelitian  ini menggunakan    tahapan  penelitian  yang  sistematis untuk  membantu  penelitian  menjadi  terarah dengan baik. Berikut adalah metodologi penelitian yang dilakukan penulis.
1.  Studi Awal Langkah  awal  dari  penelitian  ini  adalah dengan  mencari  dan  mempelajari  masalah yang  ada  pada  di  PT.  Pelayaran  Nasional Indonesia.  Kemudian  menentukan  ruang lingkup masalah, latar belakang masalah, dan mempelajari beberapa literatur yang berkaitan dengan permasalahan dan bagaimana  mencari  solusi  dari  masalah tersebut.
2.  Pengumpulan Data
Penulis melakukan wawancara, observasi dan dokumentasi  di  PT.  Pelayaran  Nasional Indonesia.  Untuk  mengetahui  informasi  yang dibutuhkan  peneliti  melakukan  pengumpulan data laporan penjualan periode January 2018 –  Desember  2018  di  PT.  Pelayaran  Nasional Indonesia.
3.  Pengolahan Data dengan Data Mining Pada  tahap  pengolahan  data  terlebih  dahulu melakukan  identifikasi  masalah  yang  ada  di PT.  Pelayaran  Nasional  Indonesia.  Tahap selanjutnya dilakukan analisa masalah dengan mengamati  data  laporan  penjualan  agar penulis mengetahui dan memperoleh
gambaran  yang  jelas  bagaimana  bentuk penyelesaian  dan  algoritma  apa  yang  dapat digunakan  untuk  penyelesaiannya.  Kemudian penulis  menggunakan  teknik  data  mining dengan algoritma Apriori untuk mendapatkan hasil  sebagai  tujuan  yang  akan  dicapai  oleh peneliti dengan menghitung dua pola sebagai berikut:
a. Pada  pola  perhitungan  algoritma  apriori akan  mencari  nilai  itemset  yaitu  nilai support dan nilai confidance.
b. Pada  pola  perhitungan  dengan  aplikasi Tanagra,  data  yang  akan  di  input  adalah bentuk  tabular  dari  total  keseluruhan penjualan  yang  masuk  penjualan  tiga besar, maka akan menghasilkan rule nilai sebagai  pembanding  dari  perhitungan manual  algoritma  apriori  yang  kemudian dapat  dijadikan  pihak  PT  Pelayaran Nasional  Indonesia  sebagai  pengetahuan dalam menjaga ketersediaan  stok tiket di tiap cabang.
4.  Analisis Hasil Penulis  melakukan  analisis  hasil  dengan menggunakan  Tanagra  1.4  atau  aplikasi  data mining  serta  algoritma  apriori  untuk menguhubungkan dengan database yang telah diisi atau data-data yang akan diuji. Penelitian  dilakukan  di  PT.  Pelayaran Nasional  Indonesia  cabang  Makassar  pada  jumlah penumpang  tiap  kapal  yaitu  dengan  menghitung dua variable yaitu nilai support 30% dan confidence 60%. Dalam menganalisa data penulis menggunakan perhitungan algoritma apriori .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  penjualan  tiket  kapal penumpang  PT.  Pelayaran  Nasional  Indonesia cabang  Makassar  selama  1  tahun  dengan  periode January  2018  –  Desember  2018  didapatkan  pola transaksi dengan menganalisis 3 kapal yang paling banyak  tiket  yang  terjual  setiap  bulannya.  dapat dilihat pada Tabel 1  :
Tabel 1. Pola Transaksi Penjualan Tiket Kapal Penumpang Bulan Itemset 1 KM  Lambelu,  KM  Bukit  Siguntang,  KM Gunung Dempo
2 KM Bukit Siguntang, KM Gunung Dempo, KM Tidar
3
KM  Lambelu,  KM  Tilongkabila,  KM Nggapulu 4 KM  Bukit  Siguntang,KM  Lambelu,  KM Tilongkabila
Bulan Itemset 5 KM Lambelu,  KM Tilongkabila, KM Bukit Siguntang 6 KM Tilongkabila, KM Bukit Siguntang, KM Dorolonda 7 KM  Bukit  Siguntang,  KM  Lambelu,  KM Gunung Dempo 8 KM  Bukit  Siguntang,  KM  Lambelu,  KM Binaiya 9 KM  Bukit  Siguntang,  KM  Lambelu,  KM Tilongkabila 10 KM Lambelu,  KM Tilongkabila, KM Bukit Siguntang 11 KM  Bukit  Siguntang,  KM  Lambelu,  KM Nggapulu 12 KM  Lambelu,KM  Bukit  Siguntang,  KM Tilongkabila Sumber : (PT. PELNI, 2019)
Format  Tabular  data  transaksi  bulanan,  bila dibentuk akan tampak seperti pada tabel 2 :
Tabel 2. Format Tabular Data Transaksi
Bul an KM. Bina iya KM. Bukit Sigun tang KM.
Dorol onda KM. Gun ung Dem po KM. Lam belu KM. Ngga pulu KM . Tid ar KM. Tilongk abila
1 0 1 0 1 1 0 0 0 2 0 1 0 1 0 0 1 0 3 0 0 0 0 1 1 0 1 4 0 1 0 0 1 0 0 1 5 0 1
0 0
1 0 0 1 6 0 1 1 0 0 0 0 1 7 0 1 0 1 1 0 0 0 8 1 1 0 0 1 0 0 0 9 0 1 0 0 1 0 0 1 10 0 1 0 0 1 0 0 1
11 0 1 0 0 1 1 0 0 12 0 1 0 0 1 0 0 1 Sumber :  (Firmansyah & Merlina, 2019)

## Analisa Pola Frekuensi Tinggi
1.  Pembentukan 1 Itemset Proses  pembentukan  C1  atau  disebut  dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 30%. Berikut  merupakan  perhitungan  pembentukan  1 itemset :
Support (KM Binaiya) = Σ Transaksi KM Binaiya Σ 12 = 1 12 *100%=  8,33%
Support (KM Bukit Siguntang) = Σ Transaksi KM Bukit Siguntang Σ 12 = 11 12 *100%=  91,67%
Support (KM Dorolonda) = Σ Transaksi KM Dorolonda
Σ 12 = 1 12 *100%= 8,33%
Support (KM Gunung Dempo)
= Σ Transaksi KM Gunung Dempo Σ 12 = 3 12 *100%= 25%
Support (KM Lambelu) = Σ Transaksi KM Lambelu Σ 12 = 10 12 *100%= 83,33%
Support (KM Nggapulu)
= Σ Transaksi KM Nggapulu Σ 12 = 2 12 *100%= 16,67%

## Support (KM Tidar)
(7) = Σ Transaksi KM Tidar Σ 12 = 1 12 *100%= 8,33%
Support (KM Tilongkabila) = Σ Transaksi KM Tilongkabila Σ 12 = 7 12 *100%= 58,33%
Minimal Support yang ditentukan adalah 30%, dari perhitungan diatas itemset dengan hasil yang tidak memenuhi minimal Support akan dihilangkan, terlihat seperti tabel 3:
Tabel 3. Support Dari Tiap Itemset Itemset Jumlah Support KM. Bukit Siguntang 11 91,67% KM. Lambelu 10 83,33% KM. Tilongkabila 7 58,33% Sumber :  (Firmansyah & Merlina, 2019)
Proses  selanjutnya  adalah  pembentukan  C2 atau  disebut  dengan  2  itemset  dengan  jumlah minimum support =  30%.  Berikut  merupakan perhitungan pembentukan C2 atau 2 itemset:

## Support (KM Bukit Siguntang, KM Lambelu) =
Σ Transaksi KM Bukit Siguntang dan KM Lambelu Σ 12 = 9 12 *100%= 75%
Support (KM Bukit Siguntang, KM Tilongkabila)
= Σ Transaksi KM Bukit Siguntang, KM Tilongkabila Σ 12 = 6 12 *100%= 50% Support (KM Lambelu, KM Tilongkabila) = Σ Transaksi KM Lambelu dan KM Tilongkabila Σ 12 = 6 12 *100%= 50%
Tabel 4. Support kombinasi 2 Itemset Itemset Jumlah Support KM. Bukit Siguntang, KM Lambelu 9 75% KM Bukit Siguntang, KM Tilongkabila 6 50% KM Lambelu, KM. Tilongkabila 6 50%
Sumber :  (Firmansyah & Merlina, 2019)
Proses  selanjutnya  adalah  pembentukan  C3 atau  disebut  dengan  3  itemset  dengan  jumlah minimum support =  30%.  Berikut  merupakan perhitungan pembentukan C3 atau 3  itemset:
Support (KM  Bukit  Siguntang,  KM  Lambelu,  KM Tilongkabila)
= Σ Transaksi KM Bukit Siguntang,KM Lambelu,KM Tilongkabila
Σ 12
= 5 12 *100%= 41,67%
Tabel 5. Support kombinasi 3 Itemset Itemset Jumlah Support KM.  Bukit  Siguntang, KM Lambelu, KM Tilongkabila 5 41,67% Sumber :  (Firmansyah & Merlina, 2019) Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan,  baru  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum Confidence dengan menghitung Confidence aturan  asosiatif  A→B. Minimal Confidence =  60%.  Berikut  merupakan perhitungan Confidence :
Confidence= P(KM Bukit Siguntang|KM Lambelu) = Σ Transaksi KM Bukit Siguntang dan KM Lambelu Σ Transaksi KM Bukit Siguntang
= 9 11 *100%= 81,82%

## Confidence= P(KM Lambelu|KM Bukit Siguntang)
= Σ Transaksi  KM Lambelu dan KM Bukit Siguntang Σ Transaksi KM Lambelu
= 9
10 *100%= 90% Confidence= P(KM Bukit Siguntang|KM Tilongkabila) = Σ Transaksi  KM Bukit Siguntang dan KM Tilongkabila
Σ Transaksi KM Bukit Siguntang
= 6 11 *100%= 54,55%

## Confidence= P(KM Tilongkabila|KM Bukit Siguntang)
= Σ Transaksi  KM Tilongkabila dan KM Bukit Siguntang Σ Transaksi KM Tilongkabila
= 6 7 *100%= 85,71%

## Confidence= P(KM Lambelu|KM Tilongkabila)
= Σ Transaksi  KM Lambelu dan KM Tilongkabila Σ Transaksi KM Lambelu
= 6 10 *100%= 60%
Confidence= P(KM Tilongkabila|KM Lambelu) = Σ Transaksi  KM Tilongkabila dan KM Lambelu Σ Transaksi KM Tilongkabila
= 6 7 *100%= 85,71% Confidence= P(KM Bukit Siguntang|KM Tilongkabila|KM Lambelu) = Σ Transaksi KM Bukit Siguntang,  KM Tilongkabila dan KM Lambelu
Σ Transaksi KM Bukit Siguntang
= 5 11 *100%= 45,45%
Confidence=  P(KM  Tilongkabila|  KM  Bukit Siguntang|KM Lambelu)
= Σ Transaksi KM Tilongkabila, KM Bukit Siguntang  dan KM Lambelu
Σ Transaksi KM Tilongkabila
= 5 7 *100%= 71,43%

## Confidence= P(KM Lambelu|KM Bukit Siguntang|KM Tilongkabila)
= Σ Transaksi KM Lambelu,  KM Bukit Siguntang dan KM Tilongkabila
Σ Transaksi KM Lambelu
= 5 10 *100%= 50%

## Confidence= P(KM Bukit Siguntang|KM Lambelu|KM Tilongkabila)
= Σ Transaksi KM Bukit Siguntang dan KM Lambelu, KM Tilongkabila Σ Transaksi KM Bukit Siguntang dan KM Lambelu
= 5 9 *100%= 55,56% Confidence= P(KM Bukit Siguntang|KM Tilongkabila|KM Lambelu) = Σ Transaksi KM Bukit Siguntang dan KM Tilongkabila, KM Lambelu
Σ Transaksi KM Bukit Siguntang dan KM Tilongkabila
= 5 6 *100%= 83,33%

## Confidence=  P(KM  Tilongkabila|  KM  Lambelu|KM Bukit Siguntang)
= Σ Transaksi KM Tilongkabila dan KM Lambelu, KM Bukit Siguntang Σ Transaksi KM Bukit Tilongkabila dan KM Lambelu
= 5 6 *100%= 83,33%
Dari  kombinasi  2  kombinasi  itemset  dan  3 kombinasi  itemset  dapat  dilihat  besarnya  nilai support ,  dan confidence dari  aturan  asosiasi  final seperti tampak pada Tabel 6.
Tabel 6.Aturan Asosiasi Fina l Aturan Support Confidence Jika  membeli  tiket KM  Bukit  Siguntang maka  akan  membeli Tiket KM Lambelu 75% 81,82%
Aturan Support Confidence Jika  membeli  Tiket KM  Lambelu  maka akan  membeli  tiket KM Bukit Siguntang 75% 90,00% Jika  membeli  tiket KM  Lambelu  maka akan  membeli  Tiket KM Tilongkabila 50% 60% Jika  membeli  tiket KM Tilongkabila maka  akan  membeli tiket KM Bukit Siguntang 50% 85,71% Jika  membeli  tiket KM Tilongkabila maka  akan  membeli tiket KM Lambelu 50% 85,71% Jika  membeli  Tiket KM Tilongkabila, maka  akan  membeli tiket KM Bukit Siguntang  dan  tiket KM Lambelu 41,67% 71,43% Jika  membeli  tiket KM  Bukit  Siguntang dan Tiket KM Tilongkabila maka akan  membeli  tiket KM Lambelu 41,67% 83,33% Jika  membeli  tiket KM  Lambelu  dan Tiket KM Tilongkabila maka akan  membeli  tiket KM Bukit Siguntang 41,67% 83,33%
Sumber :  (Firmansyah & Merlina, 2019)
(Badrul,  2016)  Penerapan  algoritma  Apriori yang  dilakukan  melalui  perangkat  lunak  terbukti menujukkan hasil yang sama dibandingkan dengan melakukan perhitungan secara manual Algoritma  Apriori  pada  Tanagra  dapat terbentuk  dengan  algoritma  atau  langkah-langkah yang  telah  ditentukan.  Algoritma  ini  terdiri  dari dua algoritma yaitu:
1. Algoritma Support Algoritma  penentuan Support dapat  dilihat pada  gambar  2  .  Berikut  hasil Support dari  hasil analis yang penulis lakukan
Sumber :  (Merlina & Fitriyati, 2016) Gambar 2. Proses pengambilan data
Gambar  2  diatas  menggambarkan  suatu  proses pengambilan  data,  dan  menampilkan  hasil prosesnya.
Sumber : (Firmansyah & Merlina, 2019)
Gambar 3. Tampilan support
2. Algoritma Confidence Algoritma penentuan Confidence dapat dilihat pada  gambar  4  .  Berikut  hasil  dari  penerapan menggunakan Tanagra.
Sumber :  (Firmansyah & Merlina, 2019) Gambar 5. Hasil Algoritma Confidence
Gambar  5  diatas  menampilkan  hasil  Prediksi  Pola Penjualan Tiket Kapal PT. PELNI Cabang Makassar menggunakan  algoritma Confidence.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan  dengan  metode  asosiasi  dan  algoritma apriori  serta  dilakukanya  pengujian  dan  simulasi dengan  aplikasi  Tanagra  maka  penulis  menarik beberapa  kesimpulan  yang  penting,  metode algoritma  apriori  dapat  simpulkan  pola  penjualan tiket  kapal  PT  Pelayaran  Nasional  Indonesia cabang  Makassar  pada  bulan  January  –  Desember 2018 selama 1 tahun dengan nilai support dan nilai confindence tertinggi adalah jika membeli tiket KM Lambelu  maka  akan  membeli  tiket  KM  Bukit Siguntang  secara  bersamaan  dengan  nilai support 75%  dan  nilai confidence 90%.  Algoritma  apriori dapat membantu mengembangkan strategi pemasaran  untuk  memasarkan  kapal  yang  lain, dengan  meneliti  apa  kelebihan  kapal  yang  paling banyak  tiket  terjual  serta  dapat  menjaga ketersediaan stok blanko tiket di cabang Makassar.

## REFERENSI
Badrul,  M.  (2016).  Algoritma  Asosiasi  Dengan Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data Penjualan. PILAR , 12 (2),  121–129.  Retrieved from http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php /pilar/article/view/266
Firmansyah, A., & Merlina, N. (2019). Laporan akhir penelitian :  Prediksi  Pola  Penjualan  Tiket
Kapal PT. PELNI Cabang Makassar Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori . Jakarta. Merlina,  N.,  &  Fitriyati,  N.  H.  (2016).  Sistem  Pakar Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Menular  Pada Anak  Dengan  Metode  Dempster-Shafer. Bina Insani  ICT  Journal , 3 (2),  307–316.  Retrieved from http://www.ejournal- binainsani.ac.id/index.php/BIICT/article/vie w/835 Pormes,  R.,  &  Manongga,  D.  H.  F.  (2017). Pemanfaatan  Metode  Clustering  untuk melihat  pola  penjualan  dan  perilaku pembelian  konsumen,  pada  penjualan  tiket pesawat  PT.  Garuda  Indonesia,  Cabang Batam. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem Informasi , 3 (3),  483–493.  Retrieved  from https://journal.maranatha.edu/index.php/ju tisi/article/view/690
PT.  PELNI.  (2019). Laporan  Transaksi  Penjualan Tiket Kapal Penumpang . Jakarta.
Putria,  N.  E.  (2018).  Data  Mining  Penjualan  Tiket Pesawat  Menggunakan  Algoritma  Apriori Pada  Terminal  Tiket  Batam  Tour  &  Travel. Computer  Based  Information  System  Journal ,
6 (1), 29–39. Retrieved from http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbi s/article/view/643
Rezkiani.  (2016).  Implementasi  Data  Mining Dengan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Merek Sepatu Yang Diminati Pada Mahasiswa Pascasarjana  Kelas  14.1a.01  Stmik  Nusa Mandiri  jakarta. KNIT-2  Nusa  Mandiri , 2 (1),
INF.49-INF.56. Retrieved from https://konferensi.nusamandiri.ac.id/prosidi ng/index.php/knit/article/view/45
Siregar,  S.  R.  (2014).  Implementasi  Data  Mining Pada  Penjualan  Tiket  Pesawat  Menggunakan Algoritma  Apriori(  Studi  Kasus :  Jumbo Travel  Medan  ). Pelita  Informatika  Budi Darma , 7 (1),  152–156.  Retrieved  from https://docplayer.info/82011-Implementasi- data-mining-pada-penjualan-tiket-pesawat- menggunakan-algoritma-apriori-studi-kasus- jumbo-travel-medan.html
Surmayanti,  Marfalino,  H.,  &  Rahmi,  A.  (2015).
Penerapan Analysis Clustering Pada Penjualan  Komputer  Dengan  Perancanganan Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritma  K-Means  (  Study  Kasus  Toko  Tri Buana  Komputer  Kota  Solok  ).  In Prosiding Senatkom (Vol. 1, pp. 50–59). Retrieved from http://lppm.upiyptk.ac.id/senatkom/index.p hp/senatkom/article/view/7
Yakun,  Y.  &.  (2018).  Data  Mining  Untuk  Analisis Pola  Pemilihan  Menu  Pada  Penang  Corner Cafe  Dan  Resto  Menggunakan  Algoritma Apriori. J-SISKO  TECH , 1 (2),  114–123.
Retrieved from https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/js
k/article/view/37