http://jurnal.umsb.ac.id/index.php/RANGTEKNIKJOURNAL

## DATA MINING DALAM PREDIKSI PASOKAN KELAPA SAWIT

## Anisya
Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Padang email: anisya@itp.ac.id DOI: http://dx.doi.org/10.31869/rtj.v3i1.1687
Abstract: Permasalahan yang kerap dihadapi oleh perusahaan yang bergerak di bidang pengolahan kelapa  sawit  salah  satunya  mereka  harus  memikirkan  berapa  pasokan  kelapa  sawit  yang  akan diperoleh  setiap  tahunnya. Dimana  jumlah  supplier  yang  menyuplai buah  kelapa  sawit  setiap  tahun akan  mempengaruhi  kegiatan  produksi  olahan  kelapa  sawit  salah  satunya  berupa  minyak  goreng yang merupakan pendapatan dari perusahaan tersebut. Sehingga pihak perusahaan ini membutuhkan sebuah  strategi  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  penyuplaian  buah  kelapa  sawit.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  merancang  aplikasi  yang  mampu  mengetahui  supplier  yang  akan  memasok  dan jumlah beban kelapa sawit yang akan dipasok. Metode yang digunakan dalam penelitian ini berupa data mining Association Rule. Metode ini meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku bisnis yang sangat berguna  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  penting.  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan berupa  aplikasi  berbasis  web  dan  didukung  database  MySQL  yang  mampu  menampilkan  supplier yang akan memasok serta jumlah beban yang akan dipasok setiap tahun.
Keywords: Beban Kelapa Sawit, Data mining, Website]

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan  teknolgi  diterapkan  disemua bidang yang ada, tidak terkecuali dalam bidang bisnis.  Data  bisnis  dalam  jumlah  besar merupakan  salah  satu  aset  berharga  yang dimiliki sebuah perusahaan, Permasalahan yang sering  mereka  hadapi,  mengetahui  jumlah kelapa  sawit  yang  akan  diperoleh  dari  supplier setiap tahunnya. Jumlah kelapa sawit yang akan dipasok  oleh    supplier  akan    mempengaruhi kegiatan produksi berupa minyak goreng.
Data  mining    merupakan    teknologi  yang sangat  berguna  untuk  membantu  perusahan menemukan informasi yang sangat penting dari pusat  data.  Data  mining  meramalkan  tren  dan sifat-sifat  perilaku  bisnis  yang  sangat  berguna untuk  mendukung  pengambilan  keputusan penting. Ketersediaan data yang cukup banyak, kebutuhan  akan  informasi  (atau  pengetahuan) sebagai  pendukung  pengambilan  keputusan untuk      membuat      bussines      solution  serta dukungan  infrastruktur  dibidang  teknologi informasi  merupakan  lahirnya  suatu  teknologi data  mining. Data mining  memberikan  solusi nyata    bagi  para  pengambilan  keputusan didunia  bisnis  untuk  mengembangkan  suatu bisnis  [1].  Teknik  data  mining  yang  digunakan oleh penulis yaitu teknik Association  Rule .
Association    Rule merupakan    teknik    Data Mining  untuk  menemukan  aturan  asosiasi antara  kombinasi  item.  Dengan    menggunakan teknik Association    Rule ini  akan    membantu perusahaan  untuk  memprediksi  supplier  yang akan  menyuplai  buah  kelapa  sawit  pada  tahun berikutnya.  Banyak  sedikitnya  supplier  yang menyuplai  buah  kelapa  sawit  pada  setiap  tahun akan mempengaruhi hasil produksi buah kelapa sawit  .  Sistem  ini  akan  membantu  perusahaan dalam  memprediksi  pendapatan  yang  mereka dapat  pada  setiap    tahunnya.    Dengan menggunakan    Teknik  Association  Rule  dapat mengetahui sebuah  pengetahuan atau informasi dari  data  center  yang  berguna  bagi  perusahaan dalam mengambil keputusan.

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  penulis  membuat sebuah  sistem  penjualan  berbasis  komputer dengan  dukungan data  mining pada  sistem aplikasi  tersebut.  Aplikasi  ini  dibuat  untuk melakukan  penggalian data yang belum diketahui  sebelumnya  untuk  membuat  suatu keputusan bisnis yang sangat penting.
Sebelumnya  banyak  penelitian  mengenai penerapan  Data Mining , dengan   menggunakan berbagai    macam    metode,    dan    implementasi yang  beragam.  Tentunya  dengan  sedikit
persamaan dan perbedaan. Dalam penelitian ini penulis memperoleh beberapa teori dan literatur yang  digunakan  sebagai  pedoman  maupun acuan. Ada beberapa penelitian yang berhubungan dengan penelitian penulis.
Penelitian  yang  dilakukan oleh  Bahrur Roji yang  menjelaskan    tentang  cara      memprediksi rencana  penambahan  stok  pupuk  dengan metode Association  Rule  Mining (ARM).
Pada  penelitian  ini  ada  beberapa  persamaan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis salah  satunya  bertujuan  memprediksi  suatu item.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bahrur Roji akan mengetahui prediksi rencana penambahan  stok  pupuk  dengan  menggunakan metode association  rule (ARM),  dari  hasil pengujian  tersebut  akan  mengetahui  pupuk yang  sering  dibeli  oleh  pelanggan  [2]. Perbedaan penelitian penulis dengan penelitian  Bahrur  Roji  yaitu  studi  kasus yang di gunakan berbeda.
Untuk  Penelitian  dari  Darmawan  Abdi Nurjoko    yang menjelaskan bagaimana
menerapkan Data Mining Menggunakan Metode  Association  Rules untuk  mendukung strategi pemasaran calon mahasiswa baru (Studi Kasus IBI Darmajaya) [3].  Penelitian  ini  akan dapat  digunakan  sebagai pertimbangan  dalam mengambil    keputusan    lebih    lanjut    tentang sumber  informasi  sebagai  media  promosi  yang tepat  untuk  mendukung  strategi  pemasaran  di Darmajaya. Perbedaan penelitian penulis dengan  Darmawan  yaitu  strategi  dan  studi kasus yang berbeda.
Sedangkan  dari  Penelitian  Goldie  Gunadi, dkk  yang  menjelaskan  bagaimana  menerapkan Data  Mining Menggunakan Metode Market Basket  Analysis terhadap  data  penjualan produk  buku  dengan  menggunakan  Algoritma Apriori Dan Frequent   Pattern   Growth   (Fp- Growth) dengan    studi    kasus  Percetakan PT.Gramedia.    Terdapat  beberapa  perbedaan pada  penelitian  Goldie  menggunakan  dua algoritma yaitu Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp-Growth). Penelitian ini membantu dalam proses pengambilan  keputusan  manjerial,  terutama yang  berkaitan      dengan      pembuatan      strategi pemasaran  dan  penjualan  terhadap  produk- produk buku dipercetakan PT.Gramedia [4] .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Rancangan ERD
Gambar  1  enggambarkan  hubungan  antar  tabel pada database penyusun aplikasi. admin suplier pembelian nama_admin email *id_admin telpon password username *kode_beli bulan pembelian kode_suplier tahun *kode_suplier nama_suplier alamat telpon mempunyai 1 1 final proses *id suplier Beban 1 1

## Gambar 1. Rancangan Entity Relationship Diagram

## Context Diagram
Gambar 2 menggambarkan level user dan transaksi yang dapat dilakukan pada sistem.
Gambar 2. Rancangan Context Diagram
http://jurnal.umsb.ac.id/index.php/RANGTEKNIKJOURNAL

## Flowchart Proses Sistem
Proses  yang  dilakukan  didalam  sistem prediksi  penyuplaian  buah  kelapa  sawit  pada bulan  berikutnya  dengan  menerapkan data mining dan  metode association rule ,  dapat digambarkan menggunakan flowchart berikut :
Mulai user & password Halaman suplier Halaman pembelian best rule logout NO YES selesai beranda YES NO suplier YES NO halaman utama pembelian YES NO analisa YES NO
Gambar 3. Flowchart Sistem
Rancangan Halaman Pembelian Buah

## Kelapa Sawit
Rancangan ini untuk memproses pembelian  buah  dari  setiap supplier .  Dimana data tersebut akan digunakan untuk memprediksi supplier yang  menyuplai  pada bulan  berikutnya.  Seperti  tampilan  dibawah  ini :
Gambar 4. Rancangan Halaman Pembelian Buah Kelapa Sawit

## Rancangan Halaman Perhitungan ARM
Halaman ini dirancang untuk melakukan pemprosesan perhitungan 1 itemset ,
dengan menentukan tahun dan bulan penyuplaian.  Setelah  identitas  tahun  dan  bulan diinputkan,  maka  akan  tampil  jumlah  data beserta  nilai minimum  support dari  data tersebut.

## Gambar 5. Halaman Itemset 1

## Rancangan Halaman Menu Pembentukan
Best Rule Rancangan  ini  untuk  menampilkan hasil pembentukan best rule dari nilai minimum support dan minimum  confidence .  Seperti tampilan berikut :
Gambar 6. Rancangan Halaman Pembentukan Best Rule

## Rancangan Laporan Prediksi Penyuplaian
Rancangan ini untuk menampilkan hasil pembentukan best rule dari nilai minimum support dan minimum confidence . Seperti tampilan berikut :

## Gambar 7. Rancangan Laporan Prediksi
Supplier yang Menyuplai
Data  yang  dianalisa  terdapat  tiga bagian,  yaitu  data input ,  data  proses,  dan  data output .  Data  input  merupakan  data  yang dimasukkan  oleh  admin  kedalam  sistem.  Data proses  merupakan  data  yang    diproses    untuk mendapatkan      perhitungan association  rule mining. Sedangkan  data output merupakan hasil  dari  data  yang  telah  dimasukkan  dan diproses didalam sistem.
Data yang digunakan untuk mengimplementasikan  perangkat  lunak,  dalam memprediksi supplier yang  akan  menyuplai buah  kelapa  sawit  untuk    tahun    berikutnya dengan    menggunakan  metode association rule   mining, dalam   sistem   data   input   yang penulis  tampilkan  yaitu  data  penyuplaian (pembelian).
Data  perhitungan  dengan association rule  mining Data  ini berisi hasil perhitungan yang  dilakukan  dengan  menentukan  minimum support dan  minimum confidence, untuk mendapatkan  hubungan  asosiasi  dari  data penyuplaian buah kelapa sawit. Data penyuplaian  tersebut  didapatkan  dari  dari setiap supplier yang menyuplai setiap tahunnya.
Penerapan association  rule  mining dalam  perangkat  lunak  akan  menghasilkan output  hasil  analisa  data  pembelian  buah kelapa sawit yang akan menghasilkan pengetahuan  maupun  informasi  yang  berupa pola base  rule yang  digunakan  dalam penyuplaian buah kelapa sawit.
http://jurnal.umsb.ac.id/index.php/RANGTEKNIKJOURNAL
Pada data pembelian ini menampilkan masing - masing data penyuplaian  dari    setiap supplier .  Data penyuplaian  dari  setiap supplier pada  satu tahun  akan  digunakan  untuk  memprediksi supplier yang  akan  menyuplai  pada  tahun berikutnya.
Support  Untuk  Kandidat
Itemset 2
Tabel 1. Suppor Kandidat Itemsel 2
Aturan Support (Nilai A + B / Total Pembelian x 100%) Confidence (Nilai A / A + B x 100%)
Best Rule
Support x Confidence / 100% Jika Membeli Supplier Khairunas Maka Membeli Idris 273+234/12937*100 % =3.91% 273/507x100% =53.84% 3.91x53.84/100% =2.10% Jika Membeli Supplier Idris Maka Membeli Khairunas 234+273/12937*100 % =3.91% 234/507x100% =46.15% 3.91x46.15/100% =1.80% Jika Membeli Supplier Khairunas  Maka Membeli Dt Musa 273+367/12937*100 % =4.94% 273/640x100% =42,65% 4.94x42,65/100% =2.10% Ika Membeli Supplier Dt Musa Maka Membeli Khairunas 367+273/12937*100 % =4.94% 367/640x100% =57.34% 4.94x57.34/100% =2.83% Jika Membeli Supplier Khairunas  Maka Membeli Ptp 273+3528/12937*100 % =29.38% 273/3801x100% =7,18% 29.38x7.18/100% =2.10% Jika Membeli Supplier Ptp Maka Membeli Khairunas 3528+273/12937*100 % =29.38% 3528/3801x100% =92.81% 29.38x92.81/100% =27.26% Jika Membeli Supplier Khairunas  Maka Membeli Talao 273+4341/12937*100 % =35.66% 273/4614x100% =5.91% 35.66x5.91/100% =2.10% Jika Membeli Supplier Talao Maka Membeli Khairunas 4341+273/12937*100 % =35.66% 4341/4614x100% =94.08% 35.66x94.08/100% =33.54% Jika Membeli Supplier Khairunas Maka Membeli Sei Kunyit 273+4194/12937*100 % =34.52% 273/4467x100% =6.11% 34.52x6.11/100% =2.10% Jika Membeli Supplier  Sei Kunyit Maka Membeli Khairunas 4194+273/12937*100 % =34.52% 4194/4467x100% =93.88% 34.52x93.88/100% =32,40% Jika Membeli Suplier Idris Maka Membeli Supplier Dt Musa 234+367/12937*100 % =4.64% 234/601x100% =38.93% 4.64x38.93/100% =1.80% Jika Membeli Suplier Dt Musa Maka Membeli Supplier Idris 367+234/12937*100 % =4.64% 367/601x100% =61,06% 4.64x61.06/100% =2.83% Jika Membeli Suplier Idris Maka Membeli Supplier Dt Ptp 234+3528/12937*100 % =29.07% 234/3762x100% =6.22% 29.07x6.22/100% =1.80% Jika Membeli Suplier Ptp  Maka Membeli Supplier  Idris 3528+234/12937*100 % =29.07% 3528/3762x100% =93.77% 29.07x93.77/100% =27.25% Jika Membeli Suplier Idris Maka Membeli Supplier  Talao 234+4341/12937*100 % =35.36% 234/4575x100% =5.11% 35.36x5.11/100% =1.80% Jika Membeli Supplier Talao Maka Membeli Suplier Idris 4341+234/12937*100 % =35.36% 4341/4575x100% =94.88% 35.36x94.88/100% =33.54% Jika Membeli Idris  Maka Membeli Supplier Sei Kunyit 234+4194/12937*100 % =34.22% 234/4428x100% =5.28% 34.22x5.28/100% =1.80% Jika Membeli  Sei Kunyit  Maka Membeli Supplier Idris 4194+234/12937*100 % =34.22% 4194/4428x100% =94.71% 34.22x94.71/100% =32.40% Jika Membeli  Dt Musa  Maka Membeli Supplier Ptp 367+3528/12937*100 % =30.10% 367/3895x100% =9.42% 30.10x9.42/100% =2.83% Jika Membeli  Ptp Maka Membeli Supplier Dt Musa 3528+367/12937*100 % =30.10% 3528/3895x100% =90.57% 30.10x90.57/100% =27.26% Jika Membeli  Dt Musa  Maka Membeli Supplier Talao 367+4341/12937*100 % =36.39% 367/4708x100% =7.79% 36.39x7.79/100% =2.83% Jika Membeli Talao Maka Membeli Supplier Dt Musa 4341+367/12937*100 % =36.39% 4341/4708x100% =92.20% 36.39x92.20/100% =33.55% Jika Membeli Dt Musa Maka Membeli Supplier Sei  Kunyit 367+4194/12937*100 % =35.25% 367/4561x100% =8.04% 35.25x8.04/100% =28.34% Jika Membeli  Sei Kunyit Maka Membeli Supplier Dt Musa 4194+367/12937*100 % =35.25% 4194/4561x100% =91.95% 35.25x91.95/100% =32.41%
Aturan
Support (Nilai A + B + C / Total Pembelian
x 100%)
Confidence
(Nilai A / A+ B + C x 100%) Best Rule Support x Confiden ce / 100% Jika membeli Ptp dan khairunas maka akan membeli talao 3528+273+4341/129 37 x 100%=62.93% 4341/3528+273+4341x10 0% =53.31% 62.93×53.31/100% =33.54% Jika membeli ptp dan khairunas maka akan membeli sei kunyit 3528+273+4194/129 37 x 100%=62.93% 4194/3528+273+4194x10 0% =52.45% 62.93×52.45/100% =33.00% Jika membeli ptp
dan  talao maka akan membeli sei
kunyit 3528+4341+4194/129 37x 100%=93.24% 4194/3528+4341+4194x100 % =34.76% 93.24×34.76/100%=32.41% Jika membeli kharunas dan talao maka akan membeli sei kunyit 273+4341+4194/129 37 x 100%=68.03% 4194/273+4341+4194x10 0% =47.61% 68.03×47.61/100% =32.38% Jika Membeli Ptp Maka Membeli Supplier Talao 3528+4341/12937*100 % =60.82% 3528/7869x100% =44.83% 60.82x44.83/100% =27.26% Jika Membeli Talao Maka Membeli Supplier Ptp 4341+3528/12937*100 % =60.82% 4341/7869x100% =55.16% 60.82x55.16/100% =33.54% Jika Membeli Ptp Maka Membeli Supplier Sei Kunyit 3528+4194/12937*100 % =59.68% 3528/7722x100% =45.68% 59.68x45.68/100% =27.26% Jika Membeli Sei Kunyit Maka Membeli Supplier Ptp 4194+3528/12937*100 % =59.68% 4194/7722x100% =54.31% 59.68x54.31/100% =32.41% Jika Membeli Talao Maka Membeli Supplier Sei Kunyit 4341+4194/12937*100 % =65.97% 4341/8535x100% =50.86% 65.97x50.86/100% =33.55% Jika Membeli Sei Kunyit Maka Membeli Supplier Talao 4194+4341/12937*100 % =65.97% 4194/8535x100% =49.13% 65.97x49.13/100% =32.41%
Data  diatas  adalah  hasil  pengolahan  data menggunakan nilai minimum support 10%. dan nilai  minimum confidence 10%. Itemset yang memenuhi  nilai  dari  minimum support dan minimum confidence yang  telah  ditentukan merupakan best rule .
Rumus    diatas    merupakan    rumus    yang digunakan    dalam  perhitungan association  rule (ARM). Seperti tabel dibawah ini :
Tabel 2. Support Kandidat Itemset 3
Data  diatas  merupakan  perhitungan  3 itemset,  data  yang  memenuhi  nilai  minimum support dan  minimum confidence ,  maka dinyatan  sebagai best  rule .  Nilai  yang  tidak memenuhi  minimum support dan  minimum confidence yaitu  10%,  maka  akan  dilakukan pemangkasan  ( prune ).  Nilai  yang  memenuhi
minimum support dan  minimum confidence , merupakan best rule .

## PENUTUP
Adapun    kesimpulan    dari    penelitian    ini yaitu,    aplikasi    dapat  memprediksi  prediksi supplier beserta  beban  yang  akan  disupplai pada  tahun  berikutnya.  Menggunakan  nilai minimum  support  dan  minimum  confidence besar  dari  nilai  yang  telah  ditentukan  yaitu 10%. Untuk pengembangan selanjutnya, aplikasi  ini  tidak  hanya  dapat  memprediksi supplier beserta beban  penyuplaian  pada tahun berikutnya,      tapi      juga      bisa      memperoleh prediksi pengeluaran perusahaan menggunakan  metode  data mining yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sutrisno,    Dkk    (2013),    Penerapan    Data Mining    Pada    Penjualan    Menggunakan Metode    Clustering    Study    Kasus Pt . Indomarco  Palembang.  Jurnal  Ilmiah Teknik  Informatika  Ilmu  Komputer  Vol.x
(x) : 1-11
[2] Nurjoko, Darmawan Abdi, (2015), Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Association RULES UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN. Jurnal Teknologi Informasi Magister. Volume 1 (1) : 17 - 32
[3] Roji,  Bahrur.2013.  Penerapan  Metode Association  Rule  Mining  (ARM)  Untuk Memprediksi  Rencana  Penambahan  Stok Pupuk
[4] Berdasarkan  Kebiasaan  Pelanggan  (Studi
Kasus: Cv. Tani Makmur Jaya). Pekanbaru
: UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU
[5] Gunadi,  Goldie,  Dkk.2012.  Penerapan Metode  Data  Mining  Market  Basket Analysis Terhadap  Data Penjualan Produk Buku
[6] Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp-Growth)
:  Studi  Kasus  Percetakkan  Pt.Gramedia. Jurnal  TELEMATIKA  MKOM.  Volume  4 (1) : 118 – 132
[7] Nurdin  dan  astika  dewi.2015.  Penerapan
Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan  Barang  Dengan  Menggunakan Metode Apriori Pada Supermarket Sejahtera Lhokseumawe. Techsi Volume. 6 (1) : 133 - 155
[8] Tampubolon, Kennedi, Dkk.2013.
Implementasi  Data  Mining  Algoritma
Apriori Pada Sistem Persediaan Alat – Alat Kesehatan.  Majalah  Ilmiah  Informasi  dan Teknologi Ilmiah. Volume : I (I) : 93 – 106
[9] Verano,  Dwi  Assa.  2016.  Assosiasi  Rules Dan  Moving  Average  Untuk  Memprediksi Persediaan Bahan Buku Produksi.Palembang : Universitas Sriwijaya [10] Widodo  Prabowo  Pudjo,  Dkk.  2013.
Penerapan  data  mining  dengan  matlab. Bandung : Informatika. [11] Anisya.2014. Aplikasi Sistem Informasi Jual Beli Batik Dengan
Menggunakan  Visual  Basic  (Studi  Kasus  :
Rumah  Batik  Jambi).  Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Pendidikan.  Volume  7  (2)  : 69 - 81