PENERAPAN DATA MINING ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN STOK BAHAN BAKU PADA RESTORAN NELAYAN MENGGUNAKAN METODE ASSOCIATION RULE
Saut Parsaoran Tamba, Edbert
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Jalan Sampul, Medan, Sumatera Utara, Indonesia E-mail : sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Restaurant  Nelayan  merupakan  restauran  yang  berada  di  kota  medan.  Restoran  nelayan  ialah restoran chinesse food yang paling terkenal di kota Medan. Hal tersebut tercapai karena kerja keras owner dan pihak manajemen yang terus melakukan inovasi dan pengendalian terhadap bisnis yang telah berlangsung selama bertahun-tahun  dan  sudah  memiliki  pelanggan  yang  cukup  banyak.  hampir  seluruh  outlet  mereka  tetap  ramai dikunjungi  oleh  pelanggan.  Sertifikasi  halal  dari  lembaga-lembaga  terkait  menjadikan  restoran  nelayan  dapat menjangkau  semua  pelanggan  walaupun  mengusung  menu  chinesse  food.  Sekarang  outlet-oultet  restoran Nelayan tersebar di kota Medan dan memiliki ratusan karyawan, semakin banyaknya outlet-outlet yang tersebar maka  bahan  baku  akan  makin  banyak  untuk  di  simpan  menjadi  stok.  Maka  di  butuhkan  sistem  data  mining metode Assosiation Rule menggunakan algoritma Apriori dalam mengolah data bahan baku menjadi data yang menjadi  referensi  bagi  restoran  dalam  menentukan  stok  bahan  baku.  Untuk  menganalisa  data  transaksi pengambilan  bahan  baku  restoran  maka  memperolah  22  rule  dengan  nilai  tertinggi  yaitu  jika  mengambil  Ikan Gembung, maka akan mengambil Ikan Nila dengan nilai 80%, Jika mengambil bahan baku Ikan Nila, maka akan mengambil  Ikan  Krapu  dengan  nilai  83%  dan  Jika  mengambil  bahan  baku  Ikan  Gembung,  maka  akan mengambil Ikan Krapu dengan nilai 100%.
Kata kunci : Data Mining , Association Rule , Apriori, Bahan Baku.

## 1. PENDAHULUAN
Restaurant  Nelayan  merupakan  restauran  yang berada  di  kota  medan.  Restoran  nelayan  ialah restoran  chinesse  food  yang  paling  terkenal  di  kota Medan.  Hal  tersebut  tercapai  karena  kerja  keras owner  dan  pihak  manajemen  yang  terus  melakukan inovasi dan pengendalian terhadap bisnis yang telah berlangsung  selama  bertahun-tahun  dan  sudah memiliki  pelanggan  yang  cukup  banyak.  hampir seluruh  outlet  mereka  tetap  ramai  dikunjungi  oleh pelanggan.  Sertifikasi  halal  dari  lembaga-lembaga terkait menjadikan restoran nelayan dapat menjangkau semua pelanggan walaupun mengusung menu  chinesse  food.  Sekarang  outlet-oultet  restoran Nelayan  tersebar  di  kota  Medan  dan  memiliki ratusan karyawan.
Restoran nelayan dalam  menjalankan  bisnis restoranya  makanan  yang  di  sajikan  menggugah selera  sehingga  pengunjung  semakin  banyak  yang datang. dalam hal ini makanan yang di sajikan tidak luput  dari  bahan  baku  yang  ada  di  dalam  gudang penyimpanan,  selama  ini  sistem  persediaan  bahan baku  masih  mengalasi  kendala,  dikarenakan  sistem sistem  yang  kurang  mendukung.  Dibutuhkan  sistem yang  dapat  membantu  restoran  untuk  mengetahui stok bahan baku apa saja yang harus di siapkan dan di  letakkan  secara  bersamaan  agar  karyawan  tidak repot  mengambil  bahan  baku  secara  bersamaan. Penerapan  yang  sesuai  untuk  mengatasi  masalah tersebut,  maka  perlunya  menganalisa  data  dari penjualan  untuk  mengantisipasi  persediaan  bahan
baku  dengan  menerapkan  data  mining  metode association rule .
Dalam  penelitian  lain  banyak  di  temukan algoritma apriori ini di pergunakan untuk menentukan  barang  yang  akan  sering  digunakan, salah satunya penelitian yang di jelaskan oleh Priska Hartati  Simbolon,  Sri  Wahuni,  Suherman  dan Lumalo Portibi Harahap dalam menentukan persediaan  barang  menggunakan  algoritma  apriori dan  hampir  sama  dengan  penelitian  yang  lainnya, tetapi  tidak  menjelaskan  secara  kompleks  metode yang di gunakan, dengan demikian dalam penelitian saya  ini  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya dengan  menjelaskan  secara  kompleks  metode  dan algoritma  yang  akan  di  gunakan  dan  perbedaannya lainnya  ialah  stok  bahan  baku  pada  restoran  ini berbeda dengan stok barang karena stok bahan baku memiliki  lebih  dari  30  kriteria  atau  itemset  bahan baku  berbeda  dengan  penelitian  lainnya  hanya memiliki 17 san item set

## 2. METODOLOGI
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini ialah:
1.1 Data Mining
Mining  sebagai  proses  menemukan  informasi yang  berguna  dari  gudang  basis  data  yang  besar. Data mining juga dapat diartika sebagai pengekstrakan informasi dari sekumpulan data besar untuk membantu dalam pengambilan keputusan[1]
Data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang  penting  atau  menarik  dari  data  yang  ada  di
database  yang  besar.  Dalam  jurnal  ilmiah,  data mining  juga  dikenal  dengan  nama Knowledge Discovery in  Database  (KDD)  [2]  Adapun  tahapan data mining dapat dilihat pada Gambar 1. Penjelasan dari setiap tahapannya adalah sebagai berikut:
a. Data  cleaning  (untuk  menghilangkan  noise data yang tidak konsisten).
b. Data integration (sumber data yang terpecah dapat disatukan).
c. Data  selection  (data  yang  relevan  dengan tugas  analisis  dikembalikan  ke  dalam database).
d. Data  transformation  (data  berubah  atau bersatu  menjadi  bentuk  yang  tepat  untuk menambang  dengan  ringkasan  performa atau operasi agresi).
e. Data  mining  (proses  esensial  dimana metode  yang  intelejen  digunakan  untuk mengekstrak pola data).
f. Pattern  evolution  (untuk  mengidentifikasi pola  yang  benar-benar  menarik  yang mewakili  pengetahuan  berdasarkan  atas beberapa tindakan yang menarik).
Knowledge  presentation  (dimana  gambaran teknik  visualisasi dan pengetahuan digunakan untuk memberikan  pengetahuan  yang  telah  ditambang kepada user).
1.2 Association Rule Association  rules merupakan    salah  satu metode  yang  bertujuan  mencari  pola  yang  sering muncul  diantara  banyak  transaksi,  dimana  setiap transaksi  terdiri  dari  beberapa    item.  Sehingga metode ini akan menemukan hubungan  antar  item. Ini  mungkin  memerlukan  pembacaan  data  transaksi secara  berulang-ulang  dalam  jumlah  data  transaksi yang  besar  untuk  menemukan  pola  hubungan  yang berbeda-beda [3]-[5]

## 1.3 Apriori
Association  rule  mining  adalah  teknik  data mining  untuk  menemukan  aturan  asosiatif  antara suatu kommbinasi item. Contoh aturan asosiatif dari analisis  pembelian  di  suatu  pasar  swalayan  adalah dapat  diketahuinya  berapa  besar  kemungkinan seorang  pelanggan  membeli  roti  bersamaan  dengan susu.  Penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiasi  dapat diketahui dengan dua parameter yaitu:
1. Support : Suatu  ukuran  yang  menunjukkan  seberapa besar  tingkat  nominasi  suatu  item/itemset dari  keseluruhan  transaksi.  Ukuran  ini menentukan  apakah  suatu  item/itemset layak untuk dicari confidence tersebut.
2. Confidence : Suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar 2 item secara conditional.[6]-[9]
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Menyiapkan Data Bahan Baku
Berikut  daftar  bahan  baku  pada  Restoran Nelayan dapat di lihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3.1. Data Bahan Baku No Kode Bahan Baku Nama Bahan Baku 1 B01 Ikan Kerapu 2 B02 ikan Pari 3 B03 Ikan Kakap 4 B04 Ikan Bawal 5 B05 Ikan Nila 6 B06 Ikan Gurami 7 B07 Ikan Gembung 8 B08 Cumi 9 B09 Kepiting 10 B10 Kerang 11 B11 Udang 12 B12 Lopster 13 B13 Telur 14 B14 Ayam

## 3.2 Data Transaksi Pengambilan Bahan Baku
Berikut  daftar  transaksi  bahan  baku  pada Restoran  Nelayan  sudah  dirubah  dalam  bentuk tabular dapat di lihat pada tabel di bawah ini Tabel 3.2. Data Transaksi Pengambilan Bahan Baku I d
T s B 0 1 B 0 2 B 0 3 B 0 4 B 0 5 B 0 6 B 0 7 B 0 8 B 0 9 B 1 0 B 1 1 B 1 2 B 1 3 B 1 4 T 1  1  0  1  0  0  1  0  0  0  1  0  0  0  0
T
2  1  0  0  1  1  0  1  1  1  1  0  0  0  1 T 3  0  1  1  0  0  0  0  1  0  0  1  0  0  0 T 4  1  0  1  0  1  0  1  1  0  1  1  0  1  0 T
5  1  0  0  0  1  0  0  1  0  1  0  1  0  0 T 6  0  0  1  0  0  0  0  1  1  1  0  0  0  0
T
7  1  0  1  0  0  1  1  1  0  0  1  1  0  0
T
8  1  1  0  1  1  0  1  0  1  1  0  0  0  0 T 9  1  0  1  0  1  1  1  1  0  0  0  0  1  1 T
1
0  0  1  0  1  1  0  0  1  0  1  0  1  0  0
J l h  7  3  6  3  6  3  5  8  3  7  3  3  2  2

## 3.3 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Proses pembentukan C1 atau disebut dengan 1 itemset  dengan  jumlah  minimum  support  =  40% Dengan rumus sebagai berikut :
Berikut  ini  perhitungan  pembentukan  dengan  1 itemset.
1. Pola Kombinasi Item Support 1 itemset
a.
b.
c. d. e. f. g. h. i. j. k. l. m.
n.
Berdasarkan  uraian  di  atas  dibuatlah  tabel  1 itemset Tabel 3.3. Support 1 Itemset No Item Jumlah  Transaksi Support 1 B01 7 70% 2 B02 3 30% 3 B03 6 60% 4 B04 3 30% 5 B05 6 60% 6 B06 3 30% 7 B07 5 50% 8 B08 8 80% 9 B09 3 30 % 10 B10 7 70% 11 B11 3 30 % 12 B12 3 30 % 13 B13 2 20 % 14 B14 2 20 % Tabel 3.4 Jenis Item Yang Memenuhi Support Minimal No Item Jumlah  Transaksi Support 1 B01 7 70 % 2 B03 6 60 % 3 B05 6 60 % 4 B07 5 50 % 5 B08 8 80 % 6 B10 7 70 %
2. Pola Kombinasi Item Support 2 itemset
Proses pembentukan C2 atau  disebut dengan  2 itemset  dengan  jumlah  minimum  support  =  40% Dengan rumus sebagai berikut :
Berikut ini tabel support dengan 2 itemset. Tabel 3.5. Support 2 Itemset No Kombinasi Transksi support 1 B01 B03 4 40% 2 B01 B05 5 50% 3 B01 B07 5 50% 4 B01 B08 5 50% 5 B01 B10 6 60% 6 B03 B05 2 20 % 7 B03 B07 3 30 % 8 B03 B08 5 50% 9 B03 B10 3 30 % 10 B05 B07 4 40% 11 B05 B08 5 50% 12 B05 B10 5 50% 13 B07 B08 4 40% 14 B07 B10 3 30 % 15 B08 B10 5 50% Tabel 3.6  Jenis Item Yang Memenuhi Support Minimal No Kombinasi Transks i Suppor t 1 B01 B03 4 40 % 2 B01 B05 5 50 % 3 B01 B07 5 50 % 4 B01 B08 5 50 % 5 B01 B10 6 60 % 6 B03 B08 5 50 % 7 B05 B07 4 40 % 8 B05 B08 5 50 % 9 B05 B10 5 50 % 10 B07 B08 4 40 % 11 B08 B10 5 50 %
3. Pola Kombinasi Item Support 3 itemset Proses pembentukan C3 atau  disebut dengan  3 itemset  dengan  jumlah  minimum  support  =  40% Dengan rumus sebagai berikut :
Berikut ini tabel support dengan 3 itemset.
Tabel 3.7. Support 3 Itemset no Kombinasi Transksi support 1  B01  B03  B05 2 20% 2  B01  B03  B07 3 30% 3  B01  B03  B08 3 30% 4  B01  B03  B10 2 20%
5  B05  B07  B08 3 30% 6  B05  B07  B10 3 30% 7 B01  B07  B08 4 40% 8  B01  B08  B10 3 30% Tabel 3.8 Jenis Item Yang Memenuhi Support Minimal No Kombinasi Transksi  Support 7 B01 B07 B08 4 40%

## 3.4 Hasil Assosiation Rule
Pada tahapan terakhir ini semua pola frekuensi tinggi  ditemukan,  baru  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum  Confidence  dengan menghitung  Confidence  aturan  asosiatif  A→B. Minimal  Confidence  =  60%.  Nilai  Confidence  dari aturan A→B berikut ini rumus nilai Confidence:
Dari  kombinasi  2  itemset  yang  telah  ditemukan, dapat  dilihat  besarnya  nilai  support,  dan  confidence dari  calon  aturan  asosiasi  seperti  lihat  tabel  dibawa ini.
1. Jika mengambil bahan baku B01, maka akan mengambil B03 dengan nilai 57,14
2. Jika mengambil bahan baku B03, maka akan mengambil B01 dengan nilai 66,67
3. Jika mengambil bahan baku B01, maka akan mengambil B05 dengan nilai 71,43
4. Jika mengambil bahan baku B05, maka akan mengambil B01 dengan nilai 83,33
5. Jika mengambil bahan baku B01, maka akan mengambil B07 dengan nilai 71,43
6. Jika mengambil bahan baku B07, maka akan mengambil B01 dengan nilai 100
7. Jika mengambil bahan baku B01, maka akan mengambil B08 dengan nilai 71,43
8. Jika mengambil bahan baku B08, maka akan mengambil B01 dengan nilai 62,50
9. Jika mengambil bahan baku B01, maka akan mengambil B010 dengan nilai 85,71
10. Jika mengambil bahan baku B10, maka akan mengambil B01 dengan nilai 85,71
11. Jika mengambil bahan baku B03, maka akan mengambil B08 dengan nilai 83,33
12. Jika mengambil bahan baku B08, maka akan mengambil B03 dengan nilai 62,50
13. Jika mengambil bahan baku B05, maka akan mengambil B07 dengan nilai 66,67
14. Jika mengambil bahan baku B07, maka akan mengambil B05 dengan nilai 80,00
15. Jika mengambil bahan baku B05, maka akan mengambil B08 dengan nilai 83,33
16. Jika mengambil bahan baku B08, maka akan mengambil B05 dengan nilai 62,50
17. Jika mengambil bahan baku B05, maka akan mengambil B10 dengan nilai 83,33
18. Jika mengambil bahan baku B10, maka akan mengambil B05 dengan nilai 71,43
19. Jika mengambil bahan baku B07, maka akan mengambil B08 dengan nilai 80,00
20. Jika mengambil bahan baku B08, maka akan mengambil B07 dengan nilai 50,00
21. Jika mengambil bahan baku B08, maka akan mengambil B10 dengan nilai 62,50
22. Jika mengambil bahan baku B10, maka akan mengambil B08 dengan nilai 71,43
3.4 Implementasi Sistem
Kemudian algoritma apriori diimplementasikan pada restoran nelayan, untuk menentukan association  rule.  Dengan  association  rule  tersebut management restoran dapat memberikan rekomendasi  bahan  baku  pada  koki.    Penelitian  ini menggunakan    data  sample  transaksi  pada  5  tahun terakhir untuk memberikan rekomendasi bahan baku pada  tahun  2021.  Berikut  ini  implementasi  data yang di oleh menggunakan Rapidminer.
1. Import Data Excel
Gambar 3.1. Import Data Excel Ke Rapidminer
2. Proses Menghubungkan Data ke Apriori dan ke Association Rule
Gambar 3.2. Menghubungkan Data ke Apriori dan ke Association Rule
3. Hasil Data yang di Olah
Gambar 3.10. Hasil Data yang di oleh

## 4. Hasil Rule
Gambar 3.10. Hasil Rule

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil analisa dan pengujian telah di lakukan ujicoba  sistem  data  transaksi  pengambilan  bahan baku  selama  beberapa  bulan  terakhir.  Dari  hasil percobaan  maka  dapat  di  simpulkan  bahwa  Jika mengambil  bahan  baku  Gembung,  maka  akan mengambil  Ikan  Nila  dengan  nilai  80%,  Jika mengambil  bahan  baku  Ikan  Nila,  maka  akan mengambil  Ikan  Krapu  dengan  nilai  83%  dan  Jika mengambil  bahan  baku  Ikan  Gembung,  maka  akan mengambil Ikan Krapu dengan nilai 100%

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. P. N. Harahap and S. Sulindawaty, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus PT.Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah),” Matics ,  vol.  11,  no.  2,  p.  46,  2020, doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
[2]. R. R. Rerung, “Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi  Produk,” J.  Teknol.  Rekayasa ,  vol.  3, no.
1, p. 89, 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[3]. H.  E.  Simanjuntak  and  W.  Windarto,  “Analisa
Data  Mining  Menggunakan  Frequent  Pattern Growth  pada  Data  Transaksi  Penjualan  PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk
Internet,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4, pp. 914–923, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2300.
[4]. A.  Ikhwan  and  D.  Nofriansyah,  “Penerapan Data  Mining  dengan  Algoritma  Fp-Growth
untuk Mendukung Strategi Promosi Pendidikan ( Studi Kasus Kampus STMIK Triguna Dharma ),” 1978.
[5]. A.  F.  Afif,  E.  R.  Swedia,  and  M.  Cahyanti, “Implementasi  Algoritma  Association  Rule Untuk  Promosi  Produk  Berbasis  Website  Pada
Bengkel Delta Jaya Motor,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  152–160,  2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i2.2034.
[6]. E.  Alma,  E.  Utami,  and  F.  Wahyu  Wibowo, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi  Produk  pada  Toko  Online Implementation  of  Apriori  Algorithms  for Product  Recommendations  at  Online  Stores,”
Citec J. , vol. 7, no. 1, 2020.
[7]. C.Pradeepkumar
and
S.Loganathan, “Penerapan  Metode  Asosiasi  Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Aplikasi  Pola  Belanja Konsumen ( Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro ),” Int.  J.  Sci.  Eng. Res.  (IJ0SER), vol. 3,  no.  4,  p.  2,  2015,  [Online].  Available: http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/ti/article/vi ew/5602/3619.
[8]. T.  sihombing,  “Implementasi  algoritma,”  vol. 5, pp. 67–71, 2020, doi: 10.31227/osf.io/nzk27.
[9]. P.  H.  Simbolon,  “Implementasi  Data  Mining Pada  Sistem  Persediaan  Barang  Menggunakan Algoritma  Apriori  (  Studi  Kasus :  Srikandi Cash Credit Elektronic dan Furniture ),” J. Ris.
Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.
[10]. D.  Rusdianto,  Sutiyono,  dan  L.  Zaelani, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Apriori  Untuk  Mengetahui  Pola
Peminjaman Buku Di Perpustakaan Universitas Bale Bandung”,  J-SIKA., Vol. 2, No. 2, pp. 1- 10, 2020.