## Vol. X No.1, Maret 2013
PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS UNTUK ANALISA POLA TANGKAPAN IKAN DI INDONESIA

## Titin Kristiana
Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Jakarta Jl. Kramat raya no. 18 Jakarta Pusat email: titin.tka@bsi.ac.id

## Abstrak
Tangkapan ikan yang beragam jenis di Indonesia sangat banyak diketahui ada lebih dari 80 jenis ikan  yang  tertangkap  di  perairan  Indonesia.  Untuk  mengetahui  informasi  jenis  ikan  yang tertangkap  diperlukan  analisa  terhadap  pola  data  hasil  tangkapan  ikan  sehingga  dapat  diketahui jenis ikan apa saja yang tertangkap. Pencarian pola atau hubungan asosiatif dari data yang berskala besar  sangat  erat  kaitannya  dengan  data  mining.  Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. Dalam metode  association  rule  terdapat  dua  proses  yaitu  proses  pembangkitan Frequent  Itemset dan penggalian  kaidah  asosiasi.  Pembangkitan    Frequent  Itemset  merupakan  sebuah  proses  untuk mendapatkan  itemset  yang  saling  berhubungan  dan  memiliki  nilai  asosiasi  berdasarkan  nilai support  dan  confidence.  Adapun  Algoritma  yang  digunakan  untuk  membangkitkan  frequent itemset  ini  adalah  Algoritma  AprioriAlgoritma  apriori  memiliki  kelemahan  pada  ekstraksi  fitur yang  sesuai  pada  atribut  yang  digunakan  sehingga  menyebabkan  rule  yang  terbentuk  menjadi banyak.dalam  penelitian  ini  menerapkan  algoritma  apriori  bebasis principal  component  analysis untuk  mendapatkan  rule  yang  lebih  optimal.Setelah  dilakukan eksperiment menggunakan algortima  apriori  dengan  besaran 𝚽 =  30,  min  Support  80%  dan  min  Confidence  80%  hasil  rule yang  terbentuk  berjumlah  82  rules.  Sedangkan eksperiment kedua  yang  dilakukan  dengan menggunakan algoritma apriori berbasis principal component analysis dengan besaran 𝚽 = 30, min Support 80% dan min Confidence 80% hasil yang terbentuk berjumlah 12 rules dengan seluruhnya lift rasio 1
Kata kunci:Penangkapan Ikan, Algoritma Apriori, Association rule, principal component analysis

## Abstract
Different kinds of fish in Indonesia is very much known to exist more than 80 species of fish caught in  the  waters  of  Indonesia.  To  find  out  which  type  of  fish  caught  necessary  analysis  of  the  data pattern  catches  so  as  to  know  what  kind  of  fish  are  caught.  Search  pattern  or  associative relationships  of  large-scale  data  that  are  closely  related  to  data  mining.  Analysis  of  the association  or  the  association  rule  mining  is  a  data  mining  technique  to  discover  the  rules  of associative  between  a  combination  of  items.  In  the  association  rule  method,  there  are  two processes,  namely  the  process  of  generating  Frequent  Itemset  and  trenching  association  rules. Frequent  Itemset  Generation  is  a  process  to  get  itemset  interconnected  and  has  a  value  of association  based  on  the  value  of  support  and  confidence.  The  algorithm  used  to  generate  the frequent itemset is Apriori Algorithm.Apriori algorithm has a weakness in the appropriate feature extraction  that  is  used  to  attribute  causing  rule  that  formed  a  research  banyak.dalam  bebasis applying  apriori  algorithm  principal  component  analysis  to  obtain  a  more  optimal  rule.  After experiments  using  apriori  algorithm  with  a  magnitude  Φ  =  30,  min  Support  80%  and  80% Confidence  min  rule  formed  results  totaled  82  rules.  While  the  second  experiment  was  done  by using  an  algorithm  based  on  principal  component  analysis  priori  the  magnitude  Φ  =  30,  min Support 80% and 80% Confidence min formed results amounted to 12 rules to fully lift the ratio of 1
Keywords: Fish catches, Apriori algorithm, Association rule, Principle component analysis
Techno Nusa Mandiri Vol. X No.1, Maret 2013

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  Negara  kepulauan memiliki potensi perikanan  yang sangat besar dan  beraneka  ragam,  Indonesia  memiliki 17.508  pulau  dengan  garis  pantai  sepanjang 104.000 km dan 70% (5,8 juta km2) dari luas Indonesia  adalah  lautan.  (PUSDATIN,  2011). Pemanfaatan  sumber  daya  kelautan  yang tersimpan  di  wilayah  perairan  nusantara sampai saat ini perlu mendapat perhatian yang memadai  mengingat  besarnya  potensi  yang tersimpan  dalam  sumber  daya  laut.  Bila dibanding  dengan  luas  wilayah  lautan  yang dimiliki  Indonesia  maka  usaha  pemerintah dalam  memanfaatkan  potensi  kelautan  masih membutuhkan  banyak  peningkatan.  Sumber daya  perikanan  laut  merupakan  salah  satu aspek penting dari sumber daya laut nusantara yang  perlu  digali  dan  dikembangkan.  Potensi perikanan  yang  ada  di  perairan  Indonesia diketahui  melimpah,  mengingat  perairan Indonesia  merupakan  daerah  tropis  dengan kandungan  plankton  yang  kaya,  sebagai tempat berkumpulnya ikan-ikan.
Penangkapan  ikan  adalah  kegiatan  yang bertujuan  untuk  memperoleh  ikan  di  perairan yang  tidak  dalam  keadaan  dibudidayakan dengan  alat  atau  cara  apapun,  termasuk kegiatan  yang  menggunakan  kapal  untuk membuat, mengangkut, menyimpan, mendinginkan,  atau  mengawetkan  (Mulyana, 2008).  Hasil  tangkapan  ikan  yang  beragam jenis di Indonesia sangat banyak diketahui ada lebih  dari  80  jenis  ikan  yang  tertangkap  di perairan Indonesia. Untuk mengetahui informasi jenis ikan yang tertangkap diperlukan  analisa  terhadap  pola  data  hasil tangkapan ikan sehingga dapat diketahui jenis ikan apa saja yang tertangkap.
Pencarian  pola  atau  hubungan  asosiatif  dari data yang berskala besar sangat erat kaitannya dengan  data  mining.  Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining adalah  teknik  data mining  untuk  menemukan  aturan  asosiatif antara suatu kombinasi item. Salah satu tahap analisis  asosiasi  adalah  untuk  menghasilkan algoritma  yang  efisien  dengan  analisis  pola frekuensi  tertinggi  ( frequent  pattern  mining ) (Kusrini,  2009),  dalam  metode  association rule  terdapat  dua  proses  yaitu  proses pembangkitan Frequent Itemset
dan penggalian  kaidah  asosiasi.  Pembangkitan Frequent  Itemset  merupakan  sebuah  proses untuk  mendapatkan  itemset  yang  saling berhubungan  dan  memiliki  nilai  asosiasi berdasarkan  nilai    support  dan  confidence. Adapun  Algoritma  yang  digunakan  untuk
membangkitkan  frequent  itemset  ini  adalah Algoritma Apriori.
Association  rule dengan  mengunakan Algoritma  Apriori  untuk  analisa  pola  data hasil  tangkapan  ikan  (Tyas,  2008), Mining gene  expression  databases  for  association rules (Hanash,  2003) ,  Feature  Selection  for Large  Scale  Rule  Mining  and  Information Gain: a Hybrid Approach (Balamurugan P. r., 2009)
Pada  penelitian  ini  mengusulkan  sebuah metode  filter  untuk  menemukan  atribut asosiasi  yang  lebih  efektif  menggunakan principal  component  analysis digunakan untuk menyederhanakan variable yang diamati
dengan cara
menyusutkan
(mereduksi) dimensinya.
Algoritma  apriori  dapat  menyelesaikan masalah  penentuan  itemset  dan  aturan  dalam data besar yang ada pada data tangkapan ikan. tetapi  algoritma  apriori  memiliki  kelemahan pada ekstraksi fitur yang sesuai pada data dan atributt yang
digunakan sehingga menyebabkan  rule  yang  terbentuk  menjadi banyak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan metode principal  component  analysis untuk ekstraksi  fitur  pada  data  tangkapan  ikan sehingga rule  yang terbentuk dapat berkurang dalam  algoritma  apriori  untuk  menentukan pola tangakapan ikan di Indonesia

## II. KAJIAN LITERATUR
Perikanan  adalah  semua  kegiatan  yang berhubungan dengan pengelolaan dan pemanfaatan sumber daya ikan dan lingkungannya mulai dari praproduksi, produksi, pengolahan sampai dengan pemasaran  yang  dilaksanakan  dalam  suatu system  bisnis  perikan  sedangakan  sumber daya  ikan  adalah  potensi  semua  jenis  ikan. Penangkapan  ikan  adalah  kegiatan  yang bertujuan  untuk  memperoleh  ikan  di  perairan yang  tidak  dalam  keadaan  dibudidayakan dengan  alat  atau  cara  apapun,  termasuk kegiatan  yang  menggunakan  kapal  untuk membuat, mengangkut, menyimpan, mendinginkan,  atau  mengawetkan  (Siombo, 2010).
Berdasarkan  tempat  hidupnya  jenis  ikan dibagi menjadi 2 kategori, sebagai berikut:
1. Ikan  Pelagis  merupakan  ikan  yang    hidup dilapisan air bagian atas
2. Ikan Demersal merupakan ikan yang biasa hidup didasar perairan
Vol. X No.1, Maret 2013 Techno Nusa Mandiri Data mining adalah suatu proses menemukan  hubungan  yang berarti, pola, dan kecenderungan  dengan  memeriksa  dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dengan menggunkan  teknik  pengenalan  pola  seperti teknik statistic dan matematika (Larose, 2007)
Data  Mining  merupakan  teknologi  baru  yang sangat  berguna  untuk  membantu  perusahaan- perusahaan menemukan informasi yang sangat  penting  dari  gudang  data  mereka. Beberapa  aplikasi  data  mining  fokus  pada prediksi,  mereka  meramalkan  apa  yang  akan terjadi  dalam  situasi  baru  dari  data  yang menggambarkan apa yang terjadi di masa lalu (Witten, Frank, & Hall, 2011) Kemajuan  luar  biasa  yang  terus  berlanjut dalam  bidang data  mining didorong  oleh beberapa faktor, antara lain (Larose, 2007):
1. Pertumbuhan  yang  cepat  dalam  kumpulan data.
2. Penyimpanan  data  dalam data  warehouse , sehingga  seluruh  perusahaan  memiliki akses ke dalam database yang handal.
3. Adanya  peningkatan  akses  data  melalui navigasi web dan intranet .  Tekanan kompetisi  bisnis  untuk  meningkatkan penguasaan pasar dalam globalisasi ekonomi.
4. Perkembangan tekonologi perangkat lunak untuk data mining
(ketersediaan teknologi).
5. Perkembangan yang hebat dalam kemampuan komputasi dan pengembangan kapasitas media penyimpanan.
Association  rule (aturan  asosiasi)  atau seringkali  disebut  juga  dengan association analysis merupakan  suatu  studi  tentang  “apa bersama apa”, yang pada awalnya merupakan studi  tentang database transaksi  pelanggan untuk  menentukan  kebiasaan  suatu  produk dibeli  bersama  dengan  produk  apa,  maka aturan  asosiasi  juga  sering  di  sebut  dengan market basket analysis .
Aturan  asosiasi  dapat  memberikan  informasi dalam  bentuk  hubungan  “ if-then” atau  “jika- maka”.  Aturan  ini  dai  hitung  dari  data  yang sifatnya  probabilistik  (Santosa,  2007)Analisis asosiasi  di  definisikan,  merupakan  suatu proses  untuk  menemukan  semua  aturan asosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum untuk support  (minimum  support) dan  syarat minimum untuk confidence (minimum
confidence), yang  nantinya  berguna  dalam menentukan interesting  association  rules , yaitu  untuk  dibandingkan  dengan  batasan ( threshold) yang  ditentukan  oleh user. Bila
memenuhi  kedua  batasan,  maka  sebuah rule dapat disebut interesting rule. Disebut support karena ia mengukur seberapa tingkat  dukungan  data  terhadap  validitas aturan  yang  dikembangkan, support biasanya dinyatakan dalam ukuran prosentase (%).

## -
Sementara  itu,  nillai support dari  2  item diperoleh dari rumus sebagai berikut :
- Confidence adalah  rasio  antara  jumlah transaksi  yang  meliputi  semua item dalam antecedent dan consequent dengan jumlah transaksi  yang  meliputi  semua item dalam antecedent , atau dapat di tulis :
Algoritma  apriori  pertama  kali  diusulkan oleh  Agrawal,  Imielinski  dan  Swami  dalam “ Mining  Association  Rules  between  Sets  of Item  in  Large  Databases”, yang  mengolah data  transaksi  dalam  suatu database dengan mencari  kombinasi item. Kemudian  mencari seluruh  kaidah  apriori  dalam  aturan  asosiasi berdasarkan  nilai support dan confidence.
Algoritma
apriori bertujuan untuk menemukan frequent  itemset yang  dijalankan oleh sekumpulan data. Pada iterasi ke-k, akan ditemukan  semua itemset yang  memiliki  k item, yang disebut dengan k- itemset.
Faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi kompleksitas  pada  algoritma  apriori  adalah sebagai berikut:
1. Pemilihan minimum support
- Dengan  menurunkan  batas minimum support dapat  menyebabkan  semakin banyaknya frequuent  itemset yang didapatkan.
- Hal  tersebut  juga  akan  menyebabkan peningkatan  jumlah  dari  kandidat  dan panjang maksimum frequent itemset.
2. Dimensi atau jumlah item pada data set.
- Lebih  banyak  ruang  yang  dibanyak ruang yang dibutuhkan untuk
menyimpan hitungan  support untuk setiap item.
Techno Nusa Mandiri Vol. X No.1, Maret 2013
- Jika  jumlah  pada frequent  item juga meningkat,  baik  komputasi  dan  I / O cost juga mungkin akan meningkat.
3. Besarnya ukuran database.
- Karena  apriori  membuat multiple pass,  run  time dari  algoritma  juga akan  meningkat  dengan  jumlah  dari transaksi.
4. Rata-rata panjang transaksi
- Lebar  transaksi  akan  meningkatkan kepadatan data set.
- Hak  ini  akan  meningkatkan  panjang maksimum  dari frequent  itemset dan garis  lintang  pada hash  tree  ( jumlah dari  subset  di  dalam  sebuah  transaksi meningkatkan lebarnya).
Gambar 1. Contoh dataset
Feature Extraction merupakan langkah preprocessing  yang  menghilangkan  varians dari  dataset,  sehingga  pengklasifikasi  hilir atau  estimator  regresi  tampil  lebih  baik (Maimon,  2010).  Pengurangan  Dimensi  dari data ke ruang dimensi yang lebih rendah yang terkait  erat  (reductionis  sering  dimensi digunakan  sebagai  langkah  dalam  ekstraksi fitur),  tetapi  tujuan  bisa  berbeda.  Reduksi dimensi  memiliki  sejarah  panjang  sebagai metode  untuk  visualisasi  data,  dan  untuk mengekstraksi  fitur  kunci  dimensi  rendah menunjukkan  bahwa,  di  bawah  asumsi keteraturan tertentu, tingkat optimal convergence1 untuk regressionvaries nonparametrik seperti m-p / (2p + d) Di mana m  adalah  ukuran  sampel,  data  terletak  pada Rd, dan di mana fungsi regresi diasumsikan p kali  terdiferensialkan..  Pertimbangkan  10.000 sampel  poin,  untuk  p  =  2  dan  d  =  10.  Jika  d meningkat  menjadi  20,  jumlah  titik  sampel harus meningkat menjadi sekitar 10 juta untuk mencapai  tingkat  optimal  konvergensi  yang sama.  Jika  data  kebohongan  kami  (sekitar) pada  L  berjenis  rendah  dimensi  yang  terjadi untuk  dimasukkan  dalam  H  berjenis  tinggi
dimensi,  pemodelan  data  proyeksi  L  daripada di  H  dapat  mengubah  masalah  tidak  layak menjadi layak satu.
Dalam ektraksi fitur dan pengurangan dimensi terbagi menjadi 2 kategori besar, yaitu: 1. Metode yang bergantung pada proyeksi
Metode  ini  merupakan  pendekatan  yang paling sederhana untuk menemukan proyeksi dimensi rendah yang mengekstrak  informasi  yang  berguna  dari data, dengan memaksimalkan fungsi tujuan  yang  cocok.  Metode  ini  adalah dasar  dari projection  pursuit, dimana proyeksi optimal ditemukan dalam proyeksi  sebelumnya.  Selain  menangani data  dimensi  tinggi,  metode  proyeksi mengejar  dapat  mengukur  kuatnya  fitur bising atau tidak relevan. Jika  data  terdistribusi  secara  normal, menemukan  proyeksi  bersama  yang  data berkorelasi  setara  dengan  menemukan proyeksi bersama yang bersifat independen, sehingga meskipun menggunakan  analisis  komponen  utama akan  cukup  untuk  menemukan  proyeksi independen, menemukan proyeksi sepanjang  mana  data  statistik  independen adalah  lebih  kuat  daripada  menemukan proyeksi sepanjang data tersebut berkorelasi. Oleh karena itu ICA
berkonsentrasi  pada  situasi  di  mana distribusi  data  berangkat  dari  normalitas, dan  pada  kenyataannya,  menemukan maksimal  non-Gaussian  komponen  akan memberikan sebuah komponen independen. 2. Metode  yang  mencoba  untuk  model manifold  di  mana  data  terletak  metode untuk pengurangan dimensi yang mengasumsikan  bahwa  data  yang  terletak pada  manifold  dimensi  rendah  tertanam dalam  ruang  H  tinggi  dimensi,  yaitu embedding
lokal linier, skala multidimensi, Isomap, Laplacian eigenmaps, dan spektral clustering.
Principal  Component  Analysis pada  dasarnya bertujuan  untuk  menyederhanakan  variabel yang  diamati  dengan  cara  menyusutkan (mereduksi)  dimensinya.    Hal    ini    dilakukan dengan    cara  menghilangkan    korelasi diantara variabel bebas melalui transformasi  variabel  bebas  asal ke variabel baru  yang  tidak  berkorelasi  sama  sekali (Maimon, 2010).

## III. METODE PENELITIAN
terdapat  beberapa  tahapan  penelitian  yang dilakukan seperti berikut:
a. Pengumpulan data Pada bagian ini dijelaskan tentang bagaimana  dan  darimana  data  dalam penelitian  ini  didapatkan,  ada  dua  tipe dalam pengumpulan
data,
yaitu pengumpulan
data
primer dan
pengumpulan  data  sekunder.  Data  primer adalah  data  yang  dikumpulkan  pertama kali untuk melihat apa yang sesungguhnya terjadi.  Data  sekunder  adalah  data  yang sebelumnya  pernah  dibuat  oleh  seseorang baik  di  terbitkan  atau  tidak  (Kothari, 2004).  Pengumpulan  data  primer  bisa didapat  dari  model  interview  terhadap responden, maupun dengan model observasi  terhadap  suatu  badan  yang sedang diteliti (Gray, 2004). Pada tahap ini ditentukan  data  yang  akan  diproses.
Mencari  data  yang  tersedia,  memperoleh data tambahan yang dibutuhkan, mengintegrasikan  semua  data  kedalam data set, termasuk variabel yang diperlukan dalam proses.
b. Pengolahan awal data Pada  bagian  ini  dijelaskan  tentang  tahap awal  data  mining.  Pengolahan  awal  data meliputi  proses  input  data  ke  format  yang dibutuhkan,
pengelompokan
dan
penentuan  atribut  data,  serta  pemecahan data  (split)  untuk  digunakan  dalam  proses pembelajaran  (training)  dan  pengujian (testing).
c. Model yang diusulkan Pada tahap ini data dianalisis, dikelompokan variabel mana yang berhubungan  dengan  satu  sama  lainnya. Setelah  data  dianalisis  lalu  diterapkan model-model  yang  sesuai  dengan  jenis data. Pembagian data kedalam data latihan ( training  data )  dan  data  uji  ( testing  data ) juga diperlukan untuk pembuatan model.
d. Eksperimen dan pengujian model Pada bagian ini dijelaskan tentang langkah-langkah eksperimen  meliputi cara pemilihan arsitektur yang tepat dari model atau  metode  yang  diusulkan  sehingga didapatkan  hasil  yang  dapat  membuktikan bahwa  metode  yang  digunakan  adalah tepat.
e. Evaluasi dan validasi hasil Pada  bagian  ini  dilakukan  evaluasi  dan validasi  hasil  penerapan  terhadap  model penelitian yang dilakukan untuk mengetahui tingkat keakurasian model.
Vol. X No.1, Maret 2013

## Techno Nusa Mandiri
Jumlah data awal yang diperoleh dari pengumpulan  data yaitu  sebanyak  1.200 data, Pada metode penelitian eksperimen,
Untuk  mendapatkan  data  yang  berkualitas,
data dibersihkan dan ditransformasikan kebentuk  yang  diinginkan  sehingga  dapat dilakukan persiapan dalam pembuatan  model. Untuk  itu  diperlukan  teknik  untuk  mem-filter data  training  atau  dikenal  dengan  teknik preprocessing (Witten,  Frank,  &  Hall,  2011). Dimana  hasil  dari  teknik  preprocessing menghasilkan  atribut  yang  berbeda.  Berikut tabel  hasil  teknik preprocessing (Han  & Kamber, 2007) yaitu:
a. Data cleansing digunakan untuk membersihkan  nilai  yang  kosong,  tidak konsisten  atau  ada  data  yang  kosong ( missing value dan noisy ).
b. Data integration digunakan untuk menyatukan  tempat  penyimpanan  yang berbeda-beda  ke  dalam  satu  tempat penyimpanan  yang  sama.  Dalam  hal  ini data  diambil  dari  data warehouse yaitu data  pelanggan  dan  data  transaksi penjualan.
c. Data reduction ,  dimana  jumlah  data tupel yang digunakan untuk data training terlalu  besar  dan  hanya  beberapa  atribut yang  diperlukan,  sehingga  atribut  yang tidak  perlu  akan  dihapus.  Apabila terdapat  tupel  yang  sama  maka  hanya menggunakan satu tupel saja.
Tahap  modeling  untuk  menyelesaikan analisa pola tangkapan ikan dengan menggunakan  dua  metode  yaitu  algoritma apriori  dan  algoritma principal  component analysis 1. Algoritma  Apriori  yaitu  metode  untuk menemukan frequent  itemset yang dijalankan oleh sekumpulan data
2. Principal  Component  Analysis  (PCA) yaitu  metode  ekstraksi  fitur  untuk menyederhanakan variabel yang diamati  dengan  cara  menyusutkan (mereduksi)  dimensinya.    Hal    ini dilakukan dengan
cara menghilangkan    korelasi    diantara variabel    bebas    melalui    transformasi variabel    bebas    asal  ke  variabel  baru yang tidak berkorelasi sama sekali

## IV. PEMBAHASAN
Model  yang  diusulkan  pada  penelitian tentang  analisa  pola  tangkapan  ikan  adalah dengan menerapkan algoritma apriori menggunakan principal  component  analysis. Penerapan  algoritma  apriori  menentukan itemset  dengan support dan confidence
Techno Nusa Mandiri Vol. X No.1, Maret 2013
terlebih  dahulu.  Kemudian  didapatkan  nilai rasio  dari  itemset  yang  terbentuk.  Sedangkan algoritma
apriori berbasis principal component  analysis menentukan  cumulative variance  terbesar  dari  hasil  transformasi sehingga  terbentuk  aturan  yang  lebih  efisien untuk pemecahan masalah tersebut
Algorithm Apriori Confidence Lift Rasio Update rules   best and global best Is stop condition satisfied ? Optimal Association Rules Training Association Model Principal Component Analysis Yes No Support Data Tangakapan Ikan Principal Component Analysis

## Gambar 2. Model yang Diusulkan
Setelah  melalui  proses  pembersihan  ada  437 record data  tangkapan  ikan,  dengan  31  jenis ikan yang akan dipakai dalam aturan asosiasi. Pada  tabel  dibawah  inidapat  dilihat  31  jenis ikan yang akan dipakai dalam aturan asosiasi .
Nama atribut yang digunakan dalam penelitian ini yaitu :
1. Beronang Kuning
2. Beronang lingkis
3. Biji nangka
4. Gabus Laut
5. Gulamah/Tigawaja
6. ikan gaji
7. Ikan kakap merah/Bambangan
8. ikan lidah
9. Ikan sebelah (Terompa)
10. Ikan sebelah mata kiri
11. Jenaha
12. Kakap Batu
13. Kakap Merah
14. Kakap putih
15. Kapas-kapas
16. Kerapu bebek
17. Kerapu karang
18. Kerapu karet
19. Kuniran
20. Kurau 21. Kurisi 22. Kuro/senangin
23. Layur
24. Lencam
25. Manyung
26. Pari burung
27. Pari hidung
28. sekop
29. Pari kembang/Pari macan
30. Pari kekeh 31. Remang
32. Swanggi
Dari data  training inilah  yang  akan dipakai  untuk  menganalisis  data.  Langkah- langkah  algoritma  pada association  rule adalah:
1.  Tentukan  besarnya  besaran 𝚽 ,  besaran nilai minimum support dan nilai minimum confidence.
2. Tentukan semua frekuen itemset sering .
3.  Untuk  setiap frekuen  itemset lakukan  hal sbb: a. Ambil sebuah unsur, namakanlah s b. Untuk sisanya namakanlah ss-s c.Masukkan unsur-unsur yang diumpamakan  ke  dalam rule  if  (ss-s)
then s.
Dari data training yang akan dipakai, terlebih dahulu ditentukan:
1. Mentukan besarnya:
a. besaran 𝚽 , yaitu = 30
b. besarnya  nilai  minimun support  = 80%
c. besarnya nilai minimum confidence = 80%
Vol. X No.1, Maret 2013
Techno Nusa Mandiri
2. Menentukan  semua frekuen  itemset sering dari data training.
Pada  langkah  ini,  disusunlah  semua itemset sering,  yaitu temset yang  memiliki frekuensi itemset minimal sebesar bilangan 𝚽 =  30,  yang  telah  ditetapkan  pada langkah  pertama,  dimana  akan  dimulai dengan membahas setiap 1- itemset berikut: F ₁ = {{ Beloso/buntu  kerno},  { Beronang kuning}, { Beronang lingkis}, {Biji nangka}, {Gabus Laut}, {Gulamah/Tigawaja},  {ikan  gaji},
{Ikan  kakap  merah/Bambangan}, {ikan lidah}, {Ikan sebelah
(Terompa)},  {Ikan  sebelah  mata kiri},  {Jenaha},  {Kakap  Batu}, {Kakap Merah}, {Kakap putih},{Kapas-kapas}, {Kerapu bebek},  {Kerapu  karang},  {Kerapu kare}, {Kuniran}, {Kurau},{Kurisi}, {Kuro/senangin}, {Layur},
{Lencam}, {Manyung}, {Pari burung}, {Pari hidung sekop},{Pari kekeh}, {Pari kembang/Pari macan}, {Remang}, {Swanggi}}
Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  membahas setiap 2- itemset berikut: F ₂ ={{Beloso/buntu  kerno,  Biji  nangka},
{Beloso/buntu kerno, Kerapu karang}, {Beloso/buntu kerno, Layur}, {Beloso/buntu kerno, Manyung},  {Beloso/buntu  kerno,
Pari  kekeh},  {Beloso/buntu  kerno,
Swanggi},  {Biji  nangka,  Layur}, {Biji  nangka,  Manyung},  {Biji nangka, Swanggi},
{Gulamah/Tigawaja,  Ikan  kakap}, {Gulamah/Tigawaja,  Ikan  sebelah mata  kiri},  {Gulamah/Tigawaja,
Kakap putih}, {Gulamah/Tigawaja,
Kapas-kapas}, {Gulamah/Tigawaja, Kerapu karang}, {Gulamah/Tigawaja, Kuniran}, {Gulamah/Tigawaja, Kurisi}, {Gulamah/Tigawaja,
Layur}, {Gulamah/Tigawaja,
Manyung}, {Gulamah/Tigawaja, Pari burung}, {Ikan kakap merah/Bambangan,  Kurisi},  {Ikan kakap  merah/Bambangan,  Layur}, {Ikan  kakap  merah/Bambangan, Manyung}, {Ikan sebelah mata kiri, Kakap  putih},  {Ikan  sebelah  mata kiri,  Kapas-kapas},  {Ikan  sebelah mata  kiri,  Kerapu  karang  },  {Ikan sebelah  mata  kiri,  Kuniran},  {Ikan sebelah  mata  kiri,  Kurisi  },  {Ikan
sebelah  mata  kiri,  Layur},  {Ikan sebelah  mata  kiri,  Pari  burung}, {Kakap Merah, Manyung}, {Kakap putih, Kapas-kapas}, {Kakap putih, Kerapu  karang},  {Kakap  putih, Kuniran},  {Kakap  putih,  Kurisi}, {Kakap  putih,  Layur},  {Kakap putih,  Pari  burung},  {Kapas-kapas, Kuniran},  {Kapas-kapas,  Kurisi}, {Kerapu karang, Kuniran},{Kerapu karang,  Kurisi},  {Kerapu  karang, Layur}, {Kerapu karang, ManyungKerapu karang, Manyung},  {Kerapu  karang,  Pari burung}, {Kerapu karang, Swanggi}, {Kuniran, Kurisi}, {Kuniran,  Layur},  {Kuniran,  Pari burung},  {Kurisi,  Layur},  {Kurisi, Lencam}, {Kurisi, Manyung}, {Kurisi,  Pari  burung},  {Kurisi, Swanggi}, {Layur, Lencam}, {Layur,  Manyung},  {Layur,  Pari burung},  {Layur,  Pari  kekeh}, {Layur, Swanggi}, {Lencam, Manyung}, {Manyung, Pari kekeh}, {Manyung, Pari kembang/Pari  macan},  {Manyung, Swanggi}, {Pari kekeh, Swanggi}}
Setelah itu dilanjutkan dengan membahas setiap 3- itemset berikut:
F ₃ = {{Biji nangka, Layur, manyung},
{  Biji  nangka,  Layur,  Pari kekeh},  {Biji  nangka,  Layur, Swanggi},
{Biji nangka,
Manyung,  Pari  kekeh},  {Biji nangka,  Manyung,  Swanggi},
{Biji nangka, Pari kekeh,
Swanggi},  {Gulamah/Tigawaja,
Ikan  kakap  merah/Bambangan,
Kurisi}, {Gulamah/Tigawaja, Ikan  sebelah  mata  kiri,  Kakap Putih}, {Gulamah/Tigawaja, Ikan  sebelah  mata  kiri,  Kerapu karang}, {Gulamah/Tigawaja, Ikan sebelah mata kiri, Kuniran},  {Gulamah/Tigawaja, Ikan  sebelah  mata  kiri,  Kurisi}, {Gulamah/Tigawaja, Ikan
sebelah mata kiri, layur},
{Gulamah/Tigawaja, Ikan sebelah mata kiri, Pari Burung}, {Gulamah/Tigawaja, kakap putih, Kerapu karang}, {Gulamah/Tigawaja, kakap putih,kuniran},
{Gulamah/Tigawaja, kakap putih, Kurisi},
Techno Nusa Mandiri Vol. X No.1, Maret 2013
{Gulamah/Tigawaja, kakap putih, Layur}, {Gulamah/Tigawaja, kakap putih, Pari Burung}, {Gulamah/Tigawaja, Kapas- kapas, Kuniran},
{Gulamah/Tigawaja, Kapas-
kapas, Kurisi}, {Gulamah/Tigawaja, Kerapu karang, Kuniran}, {Gulamah/Tigawaja, Kerapu karang, Kurisi}, {Gulamah/Tigawaja, Kerapu karang, layur}, {Gulamah/Tigawaja, Kerapu karang, Pari burung}, {Gulamah/Tigawaja,  Kuniran, Kurisi}, {Gulamah/Tigawaja, Kuniran, Layur}, {Gulamah/Tigawaja,  Kuniran, Pari Burung}, {Gulamah/Tigawaja, Kurisi,
layur}, {Gulamah/Tigawaja, Kurisi,  Pari  Burung},  {Ikan Kakap merah/bambangan, Kurisi,  layur},  {Ikan  Sebelah mata  kiri,  kakap  putih,  kapas-
kapas}}
3. Rule yang  dipakai  adalah if  x  then  y , dimana x adalah antecendent dan y adalah consequent. Berdasarkan rule tersebut, maka  dibutuhkan  dua  buah  item  yang mana  salah  satunya  sebagai antecendent dan  sisanya  sebagai consequent. Dari langkah kedua didapat 1buah Fk yaitu F2. F1 tidak  disertakan  karena  hanya  terdiri dari  1  item  saja.  Untuk antecedent boleh lebih  dari  1  unsur,  sedangkan  untuk consequent terdiri dari 1 unsur.
Hasil dari pengujian model yang dilakukan  adalah  analisa  pola  tangkapan  ikan dengan algoritma apriori dan algoritma apriori berbasis principal  component  analysis. hasil eksperimen  menggunakan  algortima  apriori dengan besaran 𝚽 = 30, min Support 80% dan min Confidence 80% hasil rule yang terbentuk berjumlah  82  rules  yang  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini
Formula-formula  pada  algoritma Apriori
sudah  dirangkum  dalam  model  algoritma
Apriori pada framework RapidMiner.
Formulanya sebagai berikut:

## Gambar 3 Desain Model
Maka  didapat  hasil  rule  yang  terbentuk menjadi  82  rule  dari  hasil  rapidminer  sebagai berikut :

## Gambar 4. Hasil Rule yang terbentuk
Setelah  itu  hasil  eksperimen  dengan penerapan ekstraksi fitur diterapkan menggunakan principal  component  analysis untuk efisiensi rule. Hasil
Maximizes  Mutual  Information  on  Gaussian Data, dengan entropy:
Sedangkan  eksperimen  kedua  yang  dilakukan dengan menggunakan algoritma apriori berbasis principal component analysis dengan besaran 𝚽 =  30,  min  Support  80%  dan  min Confidence 80% hasil yang terbentuk berjumlah 12 rules
Gambar 5. Model dengan PCA
Gambar 5. Hasil Rule setelah ekstraksi fitur

## V. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  menunjukan  hasil eksperimen yang dilakukan untuk analisa pola tangkapan ikan, dapat disimpulkan bahwa: 1. Hasil  eksperimen  menggunakan  algortima apriori  dengan  besaran 𝚽 =  30,  min Support  80%  dan  min  Confidence  80% hasil  rule  yang  terbentuk  berjumlah  82 rules
2. Sedangkan eksperimen kedua yang dilakukan dengan  menggunakan algoritma apriori  berbasis principal  component analysis dengan  besaran 𝚽 =  30,  min Support  80%  dan  min  Confidence  80% hasil  yang  terbentuk  berjumlah  12  rules dengan seluruhnya lift rasio 1.
Vol. X No.1, Maret 2013

## Techno Nusa Mandiri
Maka dapat disimpulan pengujian pengujian data tangakapan ikan menggunakan algoritma apriori berbasis principal component analysis lebih baik dari pada algoritma apriori sendiri. Dengan demikian dari hasil pengujian model diatas dapat disimpulkan bahwa algoritma apriori berbasis principal component analysis dapat memecahkan masalah dalam analisa pola tangkapan ikan Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dan hasil kesimpulan yang diberikan maka ada saran atau usul yang di berikan antara lain: 1. Data yang di pakai di harapkan menggunakan  data  yang  terbaru,  karena hasilnya  dapat  di  pakai  untuk  strategi penangkapan ikan. 2. Agar  lebih  memperhatikan  dimensi  atau jumlah item pada data  set, karena  akan membutuhkan  ruang  yang  banyak  untuk penyimpanan  hitungan support untuk setiap item. 3. Penelitian semacam ini dapat dikembangkan  algoritma  aturan  asosiasi yang  lain,  seperti  algoritma quantitative association rule
dan algoritma generalized association rule

## DAFTAR PUSTAKA
Large  Scale  Data  by  Combining  Class Association Rule Mining and
Information  :  a  Hybrid  Approach.
Internetworking  Indonesian  Journal , 17.
Balamurugan,  P.  r.  (2009).  Feature  Selection for  Large  Scale  Rule  Mining  and Information Gain : a Hybrid Approach . Internetworking  Indonesia  Journal , 17-24.
Berndtsson,  M.,  Olsson,  J.  H.,  &  Lundell,  B.
(2008). Thesis  Projects  A  Guide  for Students  in  Computer  Science  and Information  Systems. Verlag  London: Springer. Dawson, C. W. (2009). Projects in Computing and  Information  System  A  Student's Guide. England: Addison-Wesley. Gray,  D.  E.  (2004). Doing  Research  in  the Real World. New Delhi: SAGE. Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2007). Data  Mining
Consepts and technique. San Fransisco: Morgan Kaufmann. Hanash, C. C. (2003). Mining gene expresion databases for association rule. Bioinformatics , 79-86.
Techno Nusa Mandiri Vol. X No.1, Maret 2013
K,  G.  S.,  &  Deepa,  D.  S. (2011).  Analysis  of Computing Algorithm using Momentum in Neural Networks.
Journal of computing, volume 3, issue 6 , 163-166. Kothari, C. R. (2004). Research Methology methodes and Technique. India: New
Age Interntional. Kusrini, E. t. (2009). Algoritma Data Mining. Yogjakarta: Andi. Larose, D. T. (2007). Data Mining Methods And Models. New Jersey: A John
Wiley & Sons. Maimon, O. (2010). Data Mining and Knowledge Discovery  Handbook. New York Dordrecht Heldelberg London:
Springer. PUSDATIN. (2011). Kelautan dan Perikanan dalam angka
2010. Jakarta: Kementerian kelautan dan Perikanan. Santosa,  B.  (2007). Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  Untuk  keperluan Bisnis. Yogjakarta: Graha Ilmu. Siombo,  M.  r.  (2010). Hukum  perikanan nasional  dan  internasional. Jakarta:
Gramedia Pustaka Utama. Tyas,  E.  W.  (2008).  Penerapan  Association rule  dengan  menggunakan  algoritma apriori  untuk  analisa  pola  data  hasi tangkapan  ikan. Konferensi  dan  temu Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi Untuk Infonesia . Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011).
Data Mining Practical Machine Learning  Tools  and  Techniques  Third
Edition. USA: Morgan Kaufmann. Yaya  Mulyana,  A.  D.  (2008). Konservasi kawasan perairan indonesia bagi masa depan dunia. Jakarta: Direktorat
Konservasi  dan  Taman  Nasional  laut, Kementerian Kelautan dan Perikanan.
Titin  Kristiana,  lahir  di  Jakarta,  31  Januari 1983.  Pendidikan  terakhir  Megister  Ilmu Komputer  di  STMIK  Nusamandiri  Jakarta lulus  tahun  2012.  Sejak  Maret  tahun  2008 sampai sekarang bekerja di Lembaga Pendidikan  Bina  Sarana  Informatika  sebagai dosen  ilmu  komputer.  Selain  mengajar  saya juga membimbing mahasiswa dalam penyusunan tugas akhir.