Jurnal Teknik Elektro dan Komputer vol 12 no 2 May – August 2023,  pp. 101-112 p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
Abstract —  There  are  various  game  rides  that  can  be  used by the public like playing a Redemption Tickets game, vending machines, Large Game, and then bumper cars, and there also children's games 4 - 10 years called Kiddie Land/Kiddie Zone. This research will determine the position of game in The Play Zone  Balikpapan using transaction  data in June 2022 using 2 methods,  aras  method,  association  rules  using  the  apriori algorithm  and  combination  of  these  2  methods.  With  aras method,  a  ranking  search  will  be  carried  out  with normalization  and  data  optimization  in  order  to  find  out  the top 10 top machines that will be positioned near the entrance. With  apriori  algorithm,  an  itemset  combination  will  be choosed on the minimum support and confidence parameters, in  order  to  combine  a  game  machine  that is  often  played  if  a customer  plays  1  or  more  then  the  customer  also  plays  other machines in  close proximity. From  the results of  this study, it was  obtained  the  increase  in  game  machine  revenue  for  The Play  Zone  Balikpapan  is  game  ticket  redemption  at  the  level method  of  66.98%,  the  a  priori  algorithm  is  173.11%,  and  a combination of these 2 methods is 489.54%.
Key words — Game Center, Algorithm Apriori, Data Mining, Aras Methods, Decision System Support
Abstrak —  Ada  berbagai  wahana  permainan  yang  dapat dipakai  oleh  masyarakat,  seperti  memainkan  game  yang mengeluarkan  tiket  yaitu Tiket  Redemption , vending  machine , juga Large  Game  seperti shooting  game , fighting  game , dance game , ada juga bumper car , dan permainan anak-anak 4 - 10 tahun  yaitu Kiddie  Land/Kiddie  Zone dan Kiddy  Ride .  Pada penelitian ini akan dilakukannya penentuan posisi permainan di The  Play  Zone  Balikpapan menggunakan  data  transaksi mesin  pada  bulan  Juni  2022  dengan  menggunakan  2  metode yaitu  metode  aras,  aturan  asosisai  menggunakan  algoritma apriori dan gabungan 2 metode ini. Dengan metode aras posisi mesin  game  akan  dilakukannya  pencarian  ranking  dengan normalisasi  dan  optimasi  data  guna  untuk  mengetahui  10 mesin  top  teratas  yang  nantinya  posisi  mesin  tersebut  akan diletakkan  di  dekat  pintu  masuk.  Dengan  menggunakan algoritma  apriori  akan  dilakukannya  kombinasi itemset berdasarkan  parameter  minimum support dan confidence , guna untuk mengkombinasikan suatu mesin game yang sering dimainkan  jika  suatu  pelanggan  memainkan  1  atau  lebih maka  pelanggan  juga  memainkan  mesin  yang  lain  secara berdekatan (aturan asosiasi) Dari hasil penelitian ini, didapat peningkatan  pendapatan  mesin  game  untuk  perusahaan The Play  Zone Balikpapan  adalah  game t iket redemption pada
metode  aras  66,98  %,  algoritma  apriori  173,11  %,  dan gabungan antara 2 metode ini 489,54 %.
Kata kunci — Game Center, Algoritma Apriori, Data Mining, Metode  Aras,  Sistem  Pendukung  Keputusan,  MCDM,  Metode Asosiasi

## P ENDAHULUAN
Banyak sekali wahana permainan keluarga di seluruh dunia ini, yang dimana wahana-wahana tersebut  sangat menghibur,  bahkan  mengembangkan  bakat  dan  potensi seorang  anak  jika  memainkan  suatu  permainan  di  wahana- wahana  permaianan  anak  di  seluruh  dunia  anak.  Wahana permainan  ini  bertujuan  untuk  menghibur  sambal mengedukasi  masyarakat  yang  dimana  mereka  ingin bersantai-santai dengan tantangan-tantangan yang menghibur,  dan  juga  bermanfaat  seperti  meningkatkan ketangkasan,  keuletan,  dan  atraksi  bagi  masyarakat  yang bermain di wahana permainan.[1]
Ada  berbagai  wahana  permainan  yang  dapat  dipakai  oleh masyarakat  yang  dimana  orang-orang  bisa  memenangkan hadiah  dengan  memainkan  suatu  mesin  game  yang menghasilkan  tiket  (permainan  ini  disebut  juga  ( Tiket Redemption )  yang  nantinya  ditukarkan  di  kasir,  ada  juga mesin  game  yang  jika  dimenangkan  akan  mengeluarkan boneka,  snack,  mainan,  permen  atau  disebut  juga vending machine , juga game arcade seperti shooting game , fighting game ,  juga  game  yang  bisa  mengajak  para  pengunjungnya untuk menari, memasukkan bola basket ke ring (jenis-jenis permainan  ini  disebut Large  Game ),  ada  juga  bumper  car atau  biasa  disebut  biang  lala  atau  bombom  car,  ada  juga mandi  bola  anak-anak  (permainan  ini  disebut Kiddie Land/Kiddie Zone ), ada juga kuda-kudaan, mobil-mobil-an, atau  burung  terbang  yang  biasanya  dipergunakan  untuk anak-anak  dibawah  11  tahun  (permainan  ini  disebut  juga Kiddy  Ride ).  Namun  untuk  dapat  meningkatkan  profit perusahaan,  dibutuhkan  pengaturan  posisi-posisi  mesin game yang dimana memudahkan pelanggan dalam bermain berdasarkan kategori-kategori permainan.
Ada  berbagai  macam  metode  sistem  pendukung  keputusan

## Determination of Game Machine Position Using Aras Method And Apriori Algorithm
Penentuan Posisi Mesin Game Menggunakan Metode Aras Dan Algoritma Apriori
Durand Fernandito, Kusrini, Dhani Ariatmanto Program Studi S2 Teknik Informatika, Program Pascasarjana, Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ringroad Utara Ngiringin, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta 55281, Indonesia e-mails   : nandodurand@students.amikom.ac.id , kusrini@amikom.ac.id , dhaniari@amikom.ac.id Received: 21 June 2023; revised: 12 July 2023; accepted: 25 July 2023
dalam  menentukan  suatu  pilihan  yang  terbaik  dan  data mining.  Beberapa  studi  literatur  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  disesuaikan  dengan  kebutuhan peneliti.  .  Riza  A,  Setyo  P  &  Pratiwi  Susanti  (2022)  [2] melakukan  penelitian  yang  sama  yaitu  menggunakan metode  Aras  pada  studi  kasus  pemilihan  perumahan  di Kabupaten  Pronorogo.  Lalu,  ada  studi  literatur  dengan menggunakan data mining yaitu aturan asosiasi menggunakan  algoritma  apriori  yang  disesuaikan  dengan kebutuhan peneliti. Adhitia Erfina, Melawati, Nunik Destria Arianti  (2020)[3]  melakukan  penelitian  untuk  Penentuan kombinasi  item  dan  tata  letak  barang  berdasarkan kecenderungan  pembeli,  dan  mengembangkan  strategi pemasaran agar dapat meningkatkan penjualan toko dengan aturan  asosiasi  menggunakan  algoritma  apriori  guna  untuk mencari  kombinasi  item/barang apa  saja yang sering dibeli secara  bersamaan  dalam  suatu  waktu.  Dari  2  penelitian terkait, maka sistem pendukung keputusan dapat membantu pengguna  dalam  menentukan  pillihan  dan  dengan  data mining  menggunakan  aturan  asosiasi  pemilik  usaha  bisa menentukan  kombinasi  suatu  item  yang  suatu  waktu  dibeli secara  bersamaan  dan  meningkatkan  keuntungan  bagi pemilik usaha.
Berdasarkan latar belakang masalah penelitian ini berfokus pada  perusahaan  yang  dilakukan  di  Zone  2000  yang  kini berganti  nama  menjadi  The  Play  Zone  di  Ramayana Balikpapan,  Rapak  Plaza,  Balikpapan  Barat.  Peneliti  akan melakukan penentuan posisi permainan-permainan tersebut berdasarkan  omset  yang  diperoleh  dari  tiap  mesin  pada bulan  Juni  2022  (dimana  mesin-mesin  ditambah  juga wahana mandi bola dan walking animal sebanyak 85 mesin +  1  wahana  mandi  bola)  dengan  menggunakan  Sistem Penentuan Keputusan menggunakan metode ARAS dengan perhitungan Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM) dengan  pencarian  ranking  dilakukan  normalisasi  dan optimasi  data  guna  untuk  mengetahui  10  mesin  top  teratas yang  nantinya  posisi  mesin  tersebut  akan  diletakkan  di dekat pintu masuk dan melakukan promosi terhadap  mesin dibawah  10  ranking  teratas  (seperti  rank  11  sampai seterusnya)  dengan  bantuan  porses  Data  Mining  dengan metode  Asosisasi  menggunakan  Algoritma  Apriori  dengan melakukan  kombinasi itemset berdasarkan  parameter minimum support dan confidence , guna untuk mengkombinasikan  suatu  mesin  game  yang  sering dimainkan  jika  suatu  pelanggan  memainkan  1  atau  lebih maka  pelanggan  juga  memainkan  mesin  yang  lain  secara berdekatan  (aturan  asosiasi)  yang  bisa  dimainkan  secara bersamaan  suatu  waktu  dan  juga  bisa  mengkombinkasikan mesin game yang laku didekatkan dengan mesin game yang kurang  laku  menghasilkan  profit  walaupun  tidak  begitu siginifikan

## M ETODE

## A Metode Pengumpulan Data
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem informasi  yang  menggunakan  model-model  keputusan,
basis data, dan pemikitan manajer sendiri, proses modelling interaktif  dengan  komputer  untuk  mencapai  pengambilan keputusan  oleh  manajer.  Menurut  Maryam  Alavi  dan H.Albert Napier, Sistem Penunjang Keputusan adalah suatu kumpulan  prosedur  pemprosesan  data  dan  informasi  yang berorientasi  pada  penggunaan  model  untuk  menghasilkan berbagai jawaban yang dapat membantu manajemen dalam pengambilan keputusan.
Dan  juga  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan metode  penelitian  kualitatif,  dimana  penelitian  ini menggunakan  observasi  untuk  mendapatkan  data  dan melakukan  perhitungan  untuk  mengolah  data  yang  ingin dihasilkan.  Menurut  Sugiyono  (2012)[4]  metode  penelitian kualitatif  sering  disebut  metode  naturalistik  karena penelitiannya  pada  kondisi  yang  alamiah  ( natural  setting) . Bogdan  dan  Taylor  (2012)[5]  mendefinisikan  metodologi kualitatif  sebagai  prosedur  penelitian  yang  menghasilkan data deskriptif berupa kata-kata atau lisan dari orang-orang dan perilaku yang dapat diamati.

## B Metode ARAS
Metode ARAS ( Additive Ratio Assessment ) pertama kali diperkenalkan
oleh
Zavadskas dan Turksis (2010)[6].Metode
ini menentukan kinerja dan membandingkan  peringkat  dari  beberapa  alternatif  dengan alternatif ideal. Hal ini didasarkan bahwa perbandingan dari jumlah  nilai  ternormalisasi  terbobot  dari  suatu  alternatif terhadap jumlah nilai ternormalisasi terbobot dari alternatif yang  optimal  pada  semua  kriterianya  adalah  merupakan tingkat  paling  optimal  dari  alternatif  yang  dibandingkan tersebut (Turksis 2010)[6].
Metode ARAS melakukan perangkingan dengan membandingkan  nilai  setiap  kriteria  pada  masing-masing alternative  dengan  melihat  bobot  masing-masing  untuk memperoleh  alternatif  yang  ideal  (Susanto  2017)[7].  Pada metode  ARAS  nilai  fungsi  utilitas  yang  menentukan efisiensi  relatif  kompleks  dari  alternatif  yang  layak berbanding  lurus  dengan  efek  relatif  dari  nilai  dan  bobot kriteria  utama  yang  dipertimbangkan  penentuan  alternatif terbaik (Zavadskas 2010)[6].
ARAS  didasarkan  pada  argumen  bahwa  permasalahan yang rumit dapat dipahami dengan sederhana menggunakan perbandingan relatif. Pada ARAS, rasio jumlah nilai kriteria yang  dinormalkan  dan  ditimbang,  yang  menggambarkan alternatif  yang  dipertimbangkan,  dengan  jumlah  nilai kriteria  normal  dan  tertimbang,  yang  menggambarkan alternatif  yang  optimal.  Dalam  pendekatan  klasik,  metode pengambilan keputusan multi-kriteria fokus pada peringkat. Metode MCDM membandingkan nilai  fungsi utilitas  solusi yang  ada  dengan  nilai  solusi  alternatif  positif  yang  ideal atau  mengambil  jarak  ke  solusi  positif  dan  ideal  negatif yang  ideal  menjadi  pertimbangan  (Koçak  2018)[8]. Sedangkan  metode  ARAS  membandingkan  fungsi  utilitas dari  alternatif  dengan  nilai  fungsi  utilitas  yang  optimal (Koçak 2018) [8].
1) Tahapan Metode Aras
Dalam  melakukan  perangkingan,  metode  ARAS menggunakan beberapa langkah, yaitu :
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer vol 12 no 2 May – August 2023,  pp. 101-112 p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
103

## a. Pembentukan Matriks Keputusan
Pada  matriks  keputusan  (X),  baris  menunjukkan Alternatif  dan  kolom  menunjukkan  kriteria.  Matriks keputusan  menunjukkan  kinerja  dari  masing-masing alternatif terhadap  berbagai kriteria dapat  dilihat pada persamaan (1) sebagai berikut :
(1)
xij  menunjukkan  nilai  kinerja  alternatif  ke-i  pada kriteria  ke-j,  m  adalah  banyaknya  alternatif sedangkan  n  adalah  banyaknya  kriteria.  x0j merupakan  peringkat  kinerja  yang  optimal  dari kriteria  ke  j  .  Jika  x0j  tidak  diketahui,  maka dianggap  sebagai  nilai  maksimum  kriteria  manfaat (benefit)  atau  nilai  minimum  kriteria  tidak bermanfaat(cost) (Zavadskas 2010)[6].
b. Pembentukan Matriks Ternormalisasi (R)
Kriteria  bertipe  benefit  dinormalisasi  dengan prosedur  normalisasi  linier  sebagaimana  dapat dilihat pada persamaan (2) :
(2)
Dimana nilai rij adalah nilai yang ternormalisasi Kriteria  bertipe  cost  dinormalisasi  dengan  dua prosedur.  Pada  tahap  pertama,  kebalikan  dari  setiap kriteria sehubungan dengan semua alternatif diambil sebagaimana dapat dilihat pada persamaan (3):
(3)
Pada  tahap  kedua,  nilai-nilai  normal  dihitung sebagaimana  dapat  dilihat  pada  persamaan  (4) sebagai berikut :
(4)
c. Membentuk  Matriks  Ternormalisasi  Terbobot  (D) sebagaimana  dapat  dilihat  pada  persamaan  (5) sebagai berikut :
(5)
Dimana wj adalah bobot ( weight ) dari kriteria j d. Menentukan  Nilai  dari  Fungsi  Optimum  (S) sebagaimana  dapat  dilihat  pada  persamaan  (6) sebagai berikut :
Dimana Si adalah  nilai  fungsi  optimum  dari alternatif i
Nilai  terbesar  adalah  yang  terbaik,  dan  nilai  yang paling  sedikit  adalah  yang  terburuk.  Dengan memperhitungkan  proses,hubungan  proporsional dengan  nilai  dan  bobot  kriteria  yang  diteliti berpengaruh  pada  hasil  akhir. S0 adalah  fungsi optimum dari alternatif optimal.
e. Menentukan Peringkat Utilitas ( K )
Tahapan  berikutnya  adalah      menentukan  tingkat utilitas  Ki  untuk  setiap  alternatif I sebagaimana dapat dilihat pada persamaan (7) sebagai berikut :
(7)
Si dan S0 merupakan  nilai  kriteria  optimasi.  Nilai utilitas Ki berada  dalam  interval  [0,1]  dan  nilai K terbesar merupakan nilai prioritas. Alternatif dengan nilai  utilitas  K  terbesar  menghasilkan  alternatif terbaik  (Turskis  2010)[6]  dan  berurutan  sehingga menghasilkan rangking

## C. Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori
Metode association (asosiasi)  adalah  metode  yang menemukan suatu kombinasi item yang muncul bersamaan. Association adalah metode berbasis aturan yang digunakan untuk  menemukan  asosiasi  dan  hubungan  variabel  dalam satu set data. Biasanya analisis ini terdiri dari pernyataan “if atau then” sederhana. Association banyak digunakan dalam mengidentifikasi  korelasi  produk  dalam  keranjang  belanja untuk memahami kebiasaan konsumsi pelanggan. Sehingga, perusahaan  dapat  mengembangkan  strategi  penjualan  dan membuat sistem rekomendasi yang lebih baik. Dalam dunia bisnis  sering  disebut affinity  Analysis atau Market  Basket Analysis .  Aturan Association  rules biasanya  menggunakan pola  “jika  ( if )”  mewakili antecendent dan  “maka  ( then )” mewakili  consequent,  bersamaan  dengan  pengukuran support ( converege )  dan confidence ( accuration )  yang terasosiasi dalam aturan. Fungsi association rule sering kali disebut  dengan  " Market  Basket  Analysis ",  yang  digunakan untuk  menentukan  kombinasi  diantara  himpunan  item  - item. Market  Basket  Analysis merupakan  kebiasaan membeli  konsumen  dengan  mencari association dan kombinasi  antara  item  -  item  berbeda  (Devi  Dinda Setiawati,  Waode  Ika  Febriyanti)[9].  Menurut  Pracoyo (2016)[10]  Apriori  adalah  suatu  algoritma  yang  sudah sangat  dikenal  dalam  melakukan  pencarian frequent item set  dengan  menggunakan  teknik association  rule . Algoritma  Apriori  menggunakan knowledge mengenai frequent itemset  yang  sebelumnya  telah  diketahui,  untuk memproses  informasi  selanjutnya.  Pada  algoritma  Apriori untuk  menentukan  kandidat-kandidat  yang  mungkin muncul  yakni  dengan  cara  memperhatikan  nilai  minimum support lalu  masuk  ke  pembentukan  aturan  asosiasi  pada nilai  minimum confidence .  Menurut  Azida  (2015)[11], algoritma  Apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data

## Durand Fernandito – Penentuan Posisi Mesin Game Menggunakan Metode Aras Dan Algoritma Apriori
mining.  Aturan  yang  menyatakan  asosiasi  antara  beberapa atribut  sering  disebut affinity  analysis atau market  basket analysis .  Misalnya  sebuah  swalayan  memiliki  market basket, dengan adanya algoritma apriori, pemiliki swalayan dapat  mengetahui  pola  pembelian  seorang  konsumen,  jika seorang konsumen membeli item A, B, punya kemungkinan 50%  orang  tersebut  akan  membeli  item  C,  pola  ini  sangat signifikan dengan adanya data transaksi selama ini.Algoritma  Apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada data  mining.  Aturan  yang  menyatakan  asosiasi  antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket  analysis .  Misalnya  sebuah  swalayan  memiliki market  basket,  dengan  adanya  algoritma  apriori,  pemiliki swalayan  dapat  mengetahui  pola  pembelian  seorang konsumen,  jika  seorang  konsumen  membeli  item  A,  B, punya kemungkinan 50% orang tersebut akan membeli item C,  pola  ini  sangat  signifikan  dengan  adanya  data  transaksi selama  ini,  penelitian  ini  terkait  dengan  penelitian  Padli Agus, dkk [12].
1. Tahapan Association Rule Metodologi dasar analisis asosiasi 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  dari  persamaan  (8) rumus sebagai berikut :
(8)
Sementara  nilai  support  dari  2-item  dapat  dilihat  dari persamaan (9) :
(9)
b. Pembentukan aturan asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tertinggi  ditemukan, barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiatif  A  ->  B  Nilai  Aturan  A  ->  B  diperoleh  pada persamaan (10) :
(10)

## H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A.Pengolahan Data Menggunakan Metode ARAS
Pertama-tama  data  akan  diolah  kedalam  perhitungan metode  Aras  dengan  menggunakan  data  transaksi  pada bulan Juni 2022 :
a. Pembobotan kriteria
Menentukan  tiap  rangking  dari  beberapa  alternatif, dengan  melakukan  penentuan  bobot  pada  tiap  kriteria ( Wj ) Berikut penentuan bobot pada tiap kriteria ( Wj ) pada tabel 1 yang dimana tabel penentuan bobot berikut seperti pada penelitian oleh Dadang dan Sri [13] :
b. Menentukan Alternatif
Pada  tahap  ini,  dilakukannya penilaian kriteria pada
tiap  alternatif  yang  sudah  dikumpulkan.  Berikut penentuan  nilai  kriteria  pada  tiap  alternatif  pada tabel  2  yang  penentuan  nilai  kriteria  pada  tiap alternatifnya  seperti  pada  penelitian  Juniar.H,  dkk [14]
c. Normalisasi Decision Making Matrix
Pada tahap ini dilakukan normalisasi matriks setelah melakukan  penilaian  terhadap  beberapa  alternatif seperti yang tertera  pada  tabel  II. Pada  tabel  berikut ini,  tabel  II  di  konversikan  ke  dalam  normalisasi matriks  keputusan  untuk  dijumlahkan  alternatif- alternatif dengan kriteria yan telah diberi nilai/ditentukan agar bisa masuk ke tahap selanjutnya yaitu tahap penentuan bobot matriks
Gambar 1. Alur Bagan Penelitian TABEL I. PEMBOBOTAN KRITERIA Kriteria Keterangan Jenis Nilai bobot kriteria C1 Omset Mesin Game Benefit 0,5 C2 Banyaknya orang yang memainkan  per game Benefit 0,3 C3
Kontribusi  per game Benefit 0,1 C4 Harga per game Cost 0,1
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer vol 12 no 2 May – August 2023,  pp. 101-112 p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
Rumus  menentukan  nilai  max/benefit  seperti  pada persamaan (2)
Rumus  menentukan  nilai  min/cost  seperti  pada persamaan (3) dan (4)
Setelah
pembentukkan matriks, dilakukannya normalisasi  terhadap  beberapa  alternatif  yang  bersifat benefit atau max menggunakan persamaan (2) maupun min  atau  cost  menggunakan  persamaan  (3)  dan  (4) dengan  hasil  matriks  diatas  dijumlahkan  dari  atas kebawah [146,132, 157,347].  Hasll  dari DDM bisa dibandingkan oleh Eferoni, dkk. [15]. a. A 1

## TABEL II. PENENTUAN NILAI KRITERIA PADA TIAP
ALTERNATIF Nama/Alternatif C1 C2 C3 C4 A0 5 5 5 1 Slam  A  Winner A (A1) 5 5 5 4 Timing (A2) 5 5 5 5 Extra  Play  A (A3) 4 3 4 4 Slam  A  Winner E (A4) 4 3 4 4 Trolley B (A5) 5 4 5 4 Ufo  Galaxy  A (A6) 4 3 4 4 Ufo  Galaxy  B (A7) 4 3 4 4 Jumbo Toy Story A (A8) 4 3 3 4 Walking Animal (A9) 4 3 2 1 Bumper Car (A10) 4 4 1 1
R 0,1 = 5/146 = 0,034246575 (Benefit) (dan selanjutnya perhitungan  normalisasi  untuk  benefit  seperti  rumus perhitungan yang telah dilakukan) R 1,1 = 5/146 = 0,034246575
R 2,,1 = 5/146 = 0,034246575 R 3,1 = 4/146 = 0,02739726 b. A 2 R 0,2 = 5/132 = 0,037878788 (Benefit) R 1,2 = 5/132 = 0,037878788 R 2,2 = 5/132 = 0,037878788 R 3,2 = 3/132 = 0,022727273 c. A 3 R 0,3 = 5/157 = 0,031847134 (Benefit) R 1,3 = 5/157 = 0,031847134 R 2,3 = 5/157 = 0,031847134 R 3,3 = 4/157 = 0,025477707 d. A 4 R 0,4 = X 0,4 /Ʃ X 4 = 1/19,7 = 0,050761421 (Cost) R 1,4 = X 1,4 / Ʃ X 4 = 0,25/19,7 = 0,012690355
R 2,4 = X 2,4 / Ʃ X 4 = 0,2/19,7 = 0,010152284 R 3,4 = X 3,4 / Ʃ X 4 = = 0,2/19,7 = 0,010152284
Dari  hasil  perhitungan  matriks  normalisasi  diatas, berikut matriks keputusan hasil normalisasi :

## d. Menentukan Bobot Matriks
Hasil  dari  matriks  keputusan  yang  sudah  di normalisasi  pada  tahap  sebelumnya,  maka  tahap selanjutnya dilakukannya perkalian matriks terbobot kriteria. Bobot kriteria merupakan bobot yang sudah diinput  nilainya    seperti  pada  matriks  normalisasi dengan nilai bobot menggunakan persamaan (5) :

## a. A1
D 0,1 = R 0,1 * W 1 = 0,034246575 * 0,5 = 0,017123288 D 1,1 = R 1,1 * W 1 = 0,037878788 * 0,5 = 0,017123288 D 2,1 = R 1,2 * W 1 = 0,037878788 * 0,5 = 0,017123288 D 3,1 = R 1,3 * W 1 = 0,02739726 * 0,5 = 0,01369863
b. A2 D 0,2 = R 0,2 * W 2 = 0,037878788 * 0,3 = 0,011363636
Durand Fernandito – Penentuan Posisi Mesin Game Menggunakan Metode Aras Dan Algoritma Apriori
D 1,2 = R 1,2 * W 2 = 0,037878788 * 0,3 = 0,011363636
D 2,2 = R 2,2 * W 2 = 0,037878788 * 0,3 = 0,011363636 D 3,2 = R 3,2 * W 2 = 0,022727273 * 0,3 = 0,006818182
c. A3 D 0,3 = R 0,3 * W 3 = 0,031847134 * 0,1 = 0,003184713 D 1,3 = R 1,3 * W 3 = 0,031847134 * 0,1 = 0,003184713 D 2,3 = R 2,3 * W 3 = 0,031847134 * 0,1 = 0,003184713 D 3,3 = R 3,3 * W 3 = 0,025477707 * 0,1 = 0,002547771
d. A4 D 0,4 = R 0,4 * W 4 = 0,050761421 * 0,1 = 0,005076142
D 1,4 = R 1,4 * W 4 = 0,012690355 * 0,1 = 0,001269035 D 2,4 = R 2,4 * W 4 = 0,010152284 * 0,1 = 0,001015228 D 3,4 = R 3,4 * W 4 = 0,010152284 * 0,1 = 0,010152284
Dari  perhitungan  diatas,  maka  matriks  yang diperoleh adalah sebagai berikut :
e. Mencari nilai dari fungsi optimum (S)
setelah normalisasi matriks terbobot dengan menggunakan  persamaan  (6),  antara  lain  sebagai berikut :
(6)
S 0 =  0,017123288  +  0,011363636  +  0,003184713  + 0,005076142 = 0,03674778
S 1 =  0,017123288  +  0,011363636  +  0,003184713  + 0,001269036 = 0,032940673
S 2 =  0,017123288  +  0,011363636  +  0,003184713  + 0,001015228 = 0,032686866
S 3 =  0,01369863  +  0,006818182  +  0,002547771  + 0,001269036 = 0,024333618
S 4 =    0,01369863  +  0,006818182  +  0,002547771  +
0,001269036 = 0,024333618 S 5 =  0,017123288  +  0,009090909  +  0,003184713  + 0,001269036 = 0,030667946 S 6 =  0,01369863  +  0,006818182  +  0,002547771  + 0,001269036 = 0,024333618 S 7 =  0,01369863  +  0,006818182  +  0,002547771  +
0,001269036 = 0,024333618 S 8 =  0,01369863 + 0,006818182  +  0,001910828  +
0,001269036 = 0,023696676 S 9 =  0,01369863  +  0,006818182    +  0,001273885  +
0,005076142 = 0,026866839 S 10 =  0,01369863  +  0,009090909    +  0,001273885  + 0,005076142 = 0,029139567

## f. Menentukan peringkat utilitas (Ki)
Menentukan  peringkat  utilitas  (Ki)  untuk  setiap alternatif    dengan  membahagikan  hasil  dari  Optimum (Si)  dengan  alternatif  0  menggunakan  persamaan  (7) seperti penelitian yang dilakukan oleh N.P. Dewi, dkk [17] sebagai berikut :
K 0 = 0,03674778 / 0,03674778 = 1 K 1 = 0,032940673 / 0,03674778 = 0,896399003
K 2 = 0,032686866 / 0,03674778 = 0,88949227 K 3 = 0,024333618 / 0,03674778 = 0,66217928 K 4 = 0,024333618 / 0,03674778 = 0,66217928 K 5 = 0,030667946 / 0,03674778 = 0,834552347 K 6 = 0,024333618 / 0,03674778 = 0,66217928 K 7 = 0,024333618 / 0,03674778 = 0,66217928 K 8 = 0,023696676 / 0,03674778 = 0,644846459 K 9 = 0,026866839 / 0,03674778 = 0,731114635
K 10 = 0,029139567 / 0,03674778 = 0,792961291
Hasil keputusan dalam menentukan posisi mesin game terbaik sesuai tabel III

## TABEL III HASIL KEPUTUSAN PENENTUAN POSISI MESIN
GAME BERDASARKAN PERINGKAT No Nama/ Alternatif Hasil Akhir Kelayakkan (Ki) Peringkat
1 Slam A Winner A (A1) 0,896399003 1 2 Timing (A2) 0,88949227 2 3 Extra Play A (A3) 0,66217928 6 4 Slam A Winner E (A4) 0,66217928 7 5 Trolley B (A5) 0,834552347 3 6 Ufo Galaxy A (A6) 0,66217928 8 7 Ufo Galaxy B (A7) 0,66217928 9 8 Jumbo Toy Story A (A8) 0,644846459 10 9 Walking Animal (A9) 0,731114635 4 10 Bumper Car (A10) 0,792961291 5
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer vol 12 no 2 May – August 2023,  pp. 101-112 p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
Gambar 2. Denah Posisi Awal Mesin Game
Gambar 3. Denah Posisi Mesin Game setelah dipindahkan dengan menggunakan metode Aras pada transaksi bulan Juni 2022

## g. Hasil Implementasi.
Berdasarkan  hasil  keputusan  dari  tabel  III,  diperoleh alternatif  dengan  Ki  tertinggi  =  0,896399003  yaitu mesin game Slam A Winner A (A1) yang posisi mesin semula  seperti  pada  gambar  2  akan  dipindahkan  ke paling  depan  dengan  pintu  masuk  The  Play  Zone Balikpapan dengan denah yang tertera pada gambar 3 dengan  urutan  mesin  yang  memiliki  peringkat  teratas akan di pindahkan depan pintu masuk dan berbaris ke belakang untuk peringkat terbawah.

## B. Pengolahan Data Menggunakan Algoritma Apriori
Pada  tahap  ini,  data-data  transaksi  The  Play  Zone Balikpapan  bulan  juni  2022  dengan  banyaknya  jumlah transaksi  49  kali  transaksi,  dan  ditentukan  nilai  minimum support sebesar 55% dan nilai minimum confidence sebesar 95%.  Adapun  langkah-langkah  yang  akan  di  eksekusi menggunakan algoritma apriori :
a. Langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  mencari support  dan  menggunakan  perhitungan  dari persamaan (8) suatu itemset.
Maka diperlukannya data transaksi seperti penelitian yang dilakukan oleh Diantoro [18]  dari server
TABEL IV. TABEL DATA TRANSAKSI JUNI 2022 Data Transaksi per hari Nama Mesin 1 Walking A, Animal P, CH A, CH B, CH C, LT B, PC, H 2000 B, KP B, KP C, OG, PIUF, SH A, SR A, SR B, SB B, SB C, SBJ B, TC 4 A, TC 4 B, DT A, E A, E B, HF B, HF A, Rbw, SB, SAW A, SAW E, Tmg, Tr B, UFO A, UFO B, BC, CDB A, CDB B, EP A, EP B, JTS B, MC C, PC A, PC B, SF B 2 Animal P, CH A, CH B, CH C, LT B, PC, DB, H2000 B, KP B, KP C, OG, SH A, SR A, SR B, SB B, SBJ B, TC 4 B, DT A, E A, E B, HF B, HF A, Rbw, SB, SAW A, SAW E, Tmg, Tr B, UFO A, CDB A, CDB B, EP A, EP B, JTS B, PC A, PC B, SF B 3 CH B, PIUF, SH A, BE, HF B, Tmg, CDB A, PC A 4 Walking A, Animal P, CH A, CH C, LT B, PC, KP B, KP C, OG, PIUF, SH A, SR A, SBJ B, BE, DT A, E A, E B, HF B, HF A, SB, SAW A, SAW E, Tmg, Tr B, UFO A, UFO B, BC, CDB A, CDB B, EP A, EP B, JTS B, PC A, PC B 5 Walking A, Animal P, CH A, CH B, CH C, LT B, PC, H 2000 B, KP B, KP C, OG, PIUF, SH A, SR A, SR B, SB B, SB C, SBJ B, DT A, E A, E B, HF B, HF A, Rbw, SB, SAW A, SAW E, Tmg, Tr B, UFO A, UFO
B, BC, CDB A, CDB B, EP A, EP B, JTS B, MC C,
MC B, MC A, MC D, PC A, PC B, SF B
Gambar 4. Data Tabular Transaksi The Play Zone Juni 2022
komputer  office  The  Play  Zone  Ramayana Balikpapan  (nama  mesin  disingkat)  seperti  yang tertera  pada  tabel  IV,  yang  nantinya  pada  suatu mesin  game  yang  memiliki  transaksi  dengan intensitas  tinggi  akan  di  bentuk  iterasi  kedua,  dan iterasi selanjutnya.

## b. Membuat data tabular transaksi
Setelah  didapatnya  data  transaksi  pada  setiap  mesin game  yang  dimainkan  pelanggan,  dibuatnya  data tabular  seperti  pada  gambar  4  agar  nantinya  dapat diketahui beberapa mesin yang mempunyai intensitas transaksi tertinggi yang nantinya terbentuk iterasi-2, iterasi-3 dan selanjutnya dengan menggunakan persamaan (8)

## c. Membuat tabel nilai support dan confidence 1 itemset
Setelah  membuat  data  tabular  untuk  menjabarkan transaksi tiap mesin game per harinya, maka di tahap ini  dilakukannya  pencarian  nilai support dengan nilai  minimum support 55%,  dengan  melakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  (8)  dan didapatnya  data Suppport 1 itemset seperti  pada tabel V :
108 Durand Fernandito – Penentuan Posisi Mesin Game Menggunakan Metode Aras Dan Algoritma Apriori TABEL V. DATA SUPPORT 1 ITEMSET Nama Mesin Jumlah Support Walking Animal (Walking A) 15 31% Animal Paradise (Animal A) 19 39% Crazy Horse A (CH A) 23 47% Crazy Horse B (CH B) 25 51% Crazy Horse C (CH C) 23 47% Lovely Train B (LT B) 17 35% Pipi Car (PC) 24 49% Danz Base (DB) 11 22% Hockey 2000 B (H 2000 B) 27 55% Kursi Pijat B (KP B) 27 55% Kursi Pijat C (KP C) 27 55% Operation Ghost (OG) 23 47% Pump It Up Fiesta (PIUF) 20 41% Sega Hummer A (SH A) 25 51% Speed Riders A (SR A) 18 37% Speed Riders B (SR B) 6 12% Street Basket B (SB B) 24 49% Street Basket C (SB C) 11 22% Street Basket Junior B (SBJ B) 24 49% Time Crisis 4A (TC 4 A) 2 4% Time Crisis 4B (TC 4 B) 12 24% Bonus Extreme (BE) 25 51% Dino Time A (DT A) 23 47% Enchanter A (E A) 21 43% Enchanter B (E B) 16 33% Happy Frog B (HF B) 29 59% Happy Frog A (HF A) 26 53% Rainbow (Rbw) 28 57% School Bus (SB) 28 57% Slam A Winner A (SAW A) 28 57% Slam A Winner E (SAW E) 26 53% Timing (Tmg) 28 57% Trolley B (Tr B) 28 57% UFO Galaxy A (UFO A) 20 41% UFO Galaxy B (UFO B) 20 41% Bumper Car (BC) 18 37% Catch Da Bear A (CDB A) 27 55% Catch Da Bear B (CDB B) 6 12% Extra Play A (EP A) 28 57% Extra Play B (EP B) 26 53% Jumbo Toy Story B (JTS B) 6 12% Jumbo Toy Story A (JTS A) 19 39% Moving Castle C (MC C) 20 41% Moving Castle B (MC B) 17 35%
Moving Castle A (MC A) 13 27% Moving Castle D (MC D) 15 31% Pro Catcher A (PC A) 28 57% Pro Catcher B (PC A) 9 18% Sweet Frenzy B (SF B) 9 18%
d. Melakukan iterasi support dan confidence 2-itemset
Setelah mendapatkan hasil perhitungan data transaksi  untuk support 1 itemset seperti  pada  tabel V,  selanjutnya  mencari support dengan 2  itemset atau  melakukan  iterasi  ke-2  dengan  melakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  (9)  pada mesin-mesin  game  yang  nilai support nya  mencapai 55%  atau  lebih  seperti  pada  tabel  V  yang di  warnai hijau  pada  barisnya,  pada  tabel  VI  dan  sekaligus melakukan  pembentukan  aturan  asosiasi  dengan mencari confidence pada  2 itemset dengan  nilai minimum  95%  dengan  melakukan  perhitungan menggunakan persamaan (10) :
e. Melakukan iterasi support dan confidence 3- itemset Setelah mendapatkan hasil perhitungan data transaksi  untuk support 1 itemset seperti  pada  tabel V,  selanjutnya  mencari support dengan  3 itemset atau  melakukan  iterasi  ke-3  dengan  melakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  (9)  pada mesin-mesin  game  yang  nilai support nya  mencapai 55%  atau  lebih  seperti  pada  tabel  V  yang di  warnai hijau  pada  barisnya,  pada  tabel  VII  dan  sekaligus melakukan  pembentukan  aturan  asosiasi  dengan mencari confidence pada  3 itemset dengan  nilai minimum  95%  dengan  melakukan  perhitungan menggunakan persamaan (10)
f. Melakukan iterasi support dan confidence 4- itemset Setelah mendapatkan hasil perhitungan data transaksi  untuk support 1 itemset seperti  pada  tabel V,  selanjutnya  mencari support dengan  4 itemset atau  melakukan  iterasi  ke-4  dengan  melakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  (9)  pada mesin-mesin  game  yang  nilai support nya  mencapai 55%  atau  lebih  seperti  pada  tabel  V  yang di  warnai hijau  pada  barisnya,  pada  tabel  VIII  dan  sekaligus melakukan  pembentukan  aturan  asosiasi  dengan mencari confidence pada  4 itemset dengan  nilai minimum  95%  dengan  melakukan  perhitungan menggunakan persamaan (10).
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer vol 12 no 2 May – August 2023,  pp. 101-112 p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
109
TABEL VI. DATA SUPPORT 2 ITEMSET & Confidence Nama Mesin Jml Transaksi Support Confidence H 2000 B, Rainbow 27 55% 100% Jika memainkan H2B  maka memainkan Rbw H 2000 B, SAW A 27 55% 100% jika memainkan H2b  maka memainkan SAW A HF B, SB 27 55% 93% HF B, SAW A 28 57% 97% jika memainkan
HFB  maka memainkan
SAW A HF B, Tr B 28 57% 97% jika memainkan
HF B maka memainkan Tr B HF B, CDB A 28 57% 97% jika
memainkan HF B maka memainkan CDB A HF B, EP A 27 55% 93%
- Rbw, SAW A 27 55% 96% jika memainkan
Rbw  maka memainkan SAW A Rbw, CDB A 27 55% 96%
jika memainkan
Rbw  maka memainkan CDB A SB, Tr B 27 55% 96% Jika memainkan
SB maka memainkan Tr B SB, CDB A 28 55%
100% Jika memainkan SB maka memainkan
CDB A SAW A,
TR B 27 55% 96% jika memainkan SAW A maka memainkan TR B SAW A, CDB A 27 55% 96% jika memainkan SAW A maka memainkan CDB A Tmg, CDB A 27 55% 96% jika memainkan Tmg  maka memainkan CDB A Tr B, CDB A 27 55% 96% jika memainkan Tr  B  maka memainkan CDB A CDB A, 27 55% 100% jika
EP A memainkan CDB A maka memainkan EP A EP A, PC A 28 57% 100% jika memainkan CDB A maka memainkan PC A TABEL VII. DATA SUPPORT & CONFIDENCE 3 ITEMSET Nama Mesin Jml Transaksi Support Confidence HF B, SB, SAW A 27 55% 93% -
HF B,
SB, Tr B 28 57% 97% jika Memainkan HF B dan SB maka memainkan
Tr B
HF B,
SB, EP
A 28 57% 97% jika memainkan HF B dan SB maka memainkan EP A HF B,
SAW A,
Tr B
27 55% 93% jika memainkan HF B dan SAW A maka memainkan
Tr B HF B, SAW A, EP A 27 55% 93% - HF B, Tr B, EP A 28 57% 97% jika memainkan HF B dan
Tr B maka memainkan EP A HF B,
Tr B, PC A 27 55% 93% - TABEL VIII. DATA SUPPORT & CONFIDENCE 4 ITEMSET Nama Mesin Jml Transaksi Support Confidence HF B,
SB, SAW A, Tr B 27 55% 93% - HF B,
SB, SAW A, EP A
27
55% 93% -
HF B,
SB, Tr B, EP A
28 57%
97% jika memainkan HF B, SB,
& Tr B maka memainkan
EP A) HF B, SB, Tr B, PC A 27 55% 93% -

## Durand Fernandito – Penentuan Posisi Mesin Game Menggunakan
Metode Aras Dan Algoritma Apriori
TABEL IX. DATA SUPPORT & CONFIDENCE 5 ITEMSET Nama Mesin Jml Transaksi Support Confidence HF B, SB, SAW A, Tr B, EP A 27 55% 93%
HF B, SB, SAW A, Tr B, PC A 26 53% 90% TABEL X. DATA SUPPORT & CONFIDENCE 6 ITEMSET Nama Mesin Jml Transaksi Support HF B, SB, SAW A, Tr B, EP A
27
55% HF B, SB, SAW A, Tr B, PC A 26 53%
g. Melakukan iterasi support dan confidence 5-itemset
Setelah mendapatkan hasil perhitungan data transaksi  untuk support 1 itemset seperti  pada  tabel V,  selanjutnya  mencari support dengan  5 itemset atau  melakukan  iterasi  ke-5  dengan  melakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  (9)  pada mesin-mesin  game  yang  nilai support nya  mencapai 55%  atau  lebih  seperti  pada  tabel  V  yang  di  warnai hijau  pada  barisnya,  pada  tabel  IX  dan  sekaligus melakukan  pembentukan  aturan  asosiasi  dengan mencari confidence pada  5 itemset dengan  nilai minimum  95%  dengan  melakukan  perhitungan menggunakan persamaan (10) Pada  tabel  VIII, confidence sudah  tidak  mencapai nilai  minimum  yang  telah  ditentukan,  maka  iterasi tidak dilanjutkan
h. Melakukan iterasi support dan confidence 6-itemset
Setelah mendapatkan hasil perhitungan data transaksi  untuk support 1 itemset seperti  pada  tabel V,  selanjutnya  mencari support dengan  6 itemset atau  melakukan  iterasi  ke-6  dengan  melakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  (9)  pada mesin-mesin  game  yang  nilai support nya  mencapai 55%  atau  lebih  seperti  pada  tabel  V  yang  di  warnai hijau pada barisnya, pada tabel X
i. Implementasi
Setelah  mendapatkan  nilai support dan confidence yang  cocok  dan  sesuai  nilai minimum  dari support dan confidence ,  maka  selanjutnya  posisi  mesin-mesin  game The  Play  Zone  Balikpapan  akan  di  pindahkan  dengan pembentukan aturan asosiasi seperti pada tabel VI, VII, VIII  dan  nantinya  pada  tahapan  selanjutnya  akan membandingkan  hasil  penjualan  5  hari  pertama  untuk penggunaan  metode  Aras  dan  5  hari  kedua  dengan penerapan  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma apriori  seperti  yang  tertera  pada  gambar  5  dan  pada gambar 6 hasil posisi mesin game setelah dilakukannya pembentukkan aturan asosiasi dan sebagaimana gambar 5  ini  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gita  Indah [19]
Gambar 5. Denah posisi awal mesin game The Play Zone sebelum diubah dengan penerapan pembentukan aturan asosiasi menggunakan algoritma apriori
Gambar 6. Denah Posisi mesin game The Play Zone Balikpapan setelah dilakukannya pembentukan aturan asosiasi menggunakan algoritma apriori

## C. Penentuan Posisi Mesin Game Dengan 2 Metode Yaitu Metode Aras Dan Algoritma Apriori
Pada  penelitian  ini,  setelah  melakukan  penentuan  posisi berdasarkan  satu  metode,  maka  pada  tahap  ini  peneliti melakukan penentuan posis mesin game dengan menggabungkan  2  metode  yang  berbeda,  seperti  pada gambar 7.
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer vol 12 no 2 May – August 2023,  pp. 101-112 p-ISSN : 2301-8402 , e-ISSN : 2685-368X , available at : https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom
Gambar 7. Gabungan Metode Aras dan Algoritma Apriori Dalam Penentuan Posisi Mesin Game

## TABEL XI. HASIL PERBANDINGAN HARI 1 – 10 DENGAN
METODE ARAS Metode Aras Hari Penjualan (Juni 2022 (poin) Penjualan (April 2023)
Prosentase (%) 1
1530,7 2128,6
2 266,1 1297,5 3 31,5 361,6 4 529,15 437,2 5 1457,5 741,1 6 2069 384,4 7 296,15 1065,5 8 53,7 1830,7 9 380,1 2557,8 10 280,1 707,4 Total 6894 11.511,8 66,98

## D. Hasil Akhir
Sebagaimana  hasil  dari  perhitungan  antara  metode  aras ,pembentukkan  aturan  asosiasi  menggunakan  algoritma apriori,  dan  gabungan  antara  2  metode  ini,  berikut prosentase  penjualan  mesin  game  di  tiap  interval  10  hari seperti pada tabel XI , XII dan XIII.
Dimana  pelanggan  lebih  banyak  memainkan  permainan yang  bisa  menghasilkan  tiket  seperti  pada  mesin  tiket redemption dan  mesin  capit  yang  mengeluarkan  boneka pada  mesin  permainan vending  machine .  Pada  perhitungan menggunakan  metode  Aras,  mesin-mesin  game  yang memiliki  peringkat/ranking  teratas  adalah  permainan  jenis tiket redemption dan big  ride  yang berada  didepan  pintu masuk The  Play  Zone Balikpapan,  lalu  diurutkan  ke belakang  mesin-mesin  sesuai  peringkat  seperti  game vending machine , dan campuran large game dan kiddy ride hingga  ke kasir.  Pada  perhitungan  menggunakan  algoritma apriori, hampir sebanding dengan metode aras implementasi posisi mesin-mesing game tersebut.

## TABEL XII. HASIL PERBANDINGAN HARI 11 – 20 DENGAN ALGORITMA APRIORI
Metode Aras Hari Penjualan (Juni 2022 (poin) Penjualan (April 2023) Prosentase (%) 11
870,5 496
12 1720,3 823,95 13 192,7 2054,5 14 529,6 3336,7 15 1070,75 4433,1 16 286,1 2437,9 17 397,55 1543,3 18 860,45 3805,5 19 2004,7 1842,5 20 583,6 2485,3 Total 8516,25 23258,75 173,11

## TABEL XIII. HASIL PERBANDINGAN HARI 21 – 30 DENGAN
GABUNGAN 2 METODE Metode Aras + Algoritma Apriori Hari Penjualan (Juni 2022 (poin) Penjualan (April 2023) Prosentase (%) 21 95,95
7157,1
22 313,2 9638,9 23 899,8 7549,6 24 387,95 4789,6 25 1134,9 2062,2 26 1591,85 1812,2 27 588,4 2249,2 28 540,7 4580,7 29 562,55 2414,2 30 1251,65 1177,9 Total 7366,95 43431,6 489,54
Sebagaimana,  mesin  tiket redemption merupakan  mesin yang  sangat  banyak  dimainkan  oleh  pelanggan,  sehinnga beberapa  mesin  seperti  HF  B  dimainkan  maka  pelanggan memainkan  SAW  A,  Tmg,  Tr  B,  H  2000  B,  Rbw,  CDBA, SB  seperti  pada  gambar  6,  hanya  saja  mesin  seperti  SAW A,  Tr  B,  Tmg  yang  memiliki  3  peringkat  teratas dipindahkan  dengan  mesin  HF  B  yang  berada  di  tengah- tengah antara pintu masuk dan kasir. Maka dari perhitungan yang  didapat,  penerapan  metode  aras,  aturan  asosiasi menggunakan  algoritma  apriori  dan  gabungan  metode  aras dan algoritma apriori dalam menentukan posisi mesin game cukup signifikan dalam meningkatkan pendapatan penjualan  mesin  game The  Play  Zone Balikpapan  dengan prosentase peningkatan pendapatan pada metode aras 66,98 %,  algoritma  apriori  173,11  %,  dan  gabungan  antara  2 metode ini 489,54 %

## K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  hasil  akhir  penelitian  ini,  maka  kesimpulannya adalah  didapatnya  posisi  penentuan  mesin  game  antara metode aras dan algoritma apriori dan penggabungan antara 2  metode  ini.  Dari hasil  perhitungan dengan  menggunakan metode aras, algoritma apriori dan gabungan antara metode aras  dan  algoritma  apriori,  mesin-mesin  game  yang  sangat diminati  pelanggan  dan  kontribusi  yang  memperoleh  nilai jual  yang  tinggi  adalah  mesin  permainan  tiket redemption , dengan  tingkat  peningkatan  pendapatan  pada  metode  aras 66,98 %, algoritma apriori 173,11 %, dan gabungan antara 2  metode  ini  489,54  %  dengan  menggunakan  data  sampel
Durand Fernandito – Penentuan Posisi Mesin Game Menggunakan
Metode Aras Dan Algoritma Apriori
transaksi  bulan  Juni  2022  ( layout mesin  disetting  seperti gambar 4, 6 dan 7).
Saran  untuk  penelitian  ini,  untuk  melakukan  perubahan posisi-posisi  mesin  game  (disebut  juga layout )  tidak  hanya dalam waktu 1 bulan dengan interval untuk tiap metode 10 hari,  karena  waktunya  tidak  panjang  untuk  tingkat  ke efektivitas  akurasi  kontribusi  mesin  antara  2  metode  ini dengan  melakukan  perbandingan  1  metode  dan  gabungan antara  2  metode  ini  Dan  juga  untuk  penelitian  berikutnya, untuk  melakukan  perbandingan  omset  dilakukan  dengan durasi  penelitian  lebih  panjang  dengan  berbeda-beda perusahaan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  diucapkan  kepada  pihak  perusahaan  The Play  Zone  Balikpapan  karena  telah  mendukung  dalam penelitian ini.

## K
UTIPAN [1] T. Informatika, F. T. Informasi, and U. R. Indonesia, “SISTEM PENJUALAN TIKET DI WAHANA ANAK-ANAK TAMAN MINI,” 1975.
[2] R. Akhsani, S. Prayoga, and P. Susanti, “Sistem Pendukung
Keputusan Pemilihan Perumahan dengan Metode ARAS ( Studi Kasus Kabupaten Ponorogo ),” vol. 8, pp. 31–40, 2022.
[3]
A. Erfina and N. D. Arianti, “PENERAPAN METODE DATA MINING TERHADAP DATA TRANSAKSI PENJUALAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI ( STUDI KASUS : TOKO FASENTRO FANCY ),” vol. 2, no. 3, pp. 14–
22, 2020.
[4]
Z. Arifin, S. A. Bumi, and A. Way, “Metodologi penelitian pendidikan education research methodology.”
[5] M. S. Dr. H. Endang Solihin, “pendekatan kualitatif dalam penelitian pendidikan.pdf.” p. 55, 2021.
[6] E. K. Zavadskas and Z. Turskis, “Ukio Technologinis ir Ekonominis Vystymas A new additive ratio assessment ( ARAS
) method in multicriteria decision ‐ making,” no. August 2014,
2010. [7]
V. Sihombing, Z. Nasution, M. Ali, A. Ihsan, and M. Siregar, “Additive Ratio Assessment ( ARAS ) Method for Selecting English Course Branch Locations Additive Ratio Assessment (
ARAS ) Method for Selecting English Course Branch Locations,” pp. 0–5, 2021. [8] P. K. Dumai, “L e n t e r a d u m a i ,” vol. 9, pp. 18–28, 2018.
[9] D. D. Setiawati, “Penggunaan Metode Apriori Untuk Analisa Pasar Pada Data Transaksi Penjualan Minimarket Menggunakan
Java & MySQL.”
[10]
N. E. Suhardi, Maryaningsih, and R. T. Alinse, “The Implementation Of Apriori Algorithm Methods For Predicting Project Material Purchases At CV . Padat Karya Konstruksi
Penerapan Metode Algoritma Apriori Untuk Memprediksi
Pembelian,” vol. 2, no. 1, pp. 191–196, 2022.
[11]
Lismardiana, H. Mawengkang, and E. N. Budhiarti, “THE
DEVELOPMENT APRIORI ALGORITHM FOR DECISION-
MAKING,” vol. 4, no. 2, pp. 110–121, 2015.
[12] P. A. Saputro and G. P. Utama, “Implementasi Asosiasi Data
Mining Untuk Korelasi Penjualan Suku Cadang 555 Motor Dengan Algoritma Apriori Implementation Of Data Mining
Association For Correlation Of Sales Of 555 Motor Parts With
Apriori Algorithm,” no. September, pp. 653–659, 2022.
[13]
S. Lestanti and F. Dadang Arib, “Penerapan Metode Additive
Ratio,” vol. 8106, pp. 1–13, 2020.
[14] J. Hutagalung, B. Anwar, and I. Santoso, “Implementasi Metode
Additive Ratio Assessment ( ARAS ) Untuk Menentukan Siswa
Terbaik,” vol. 21, no. 3, pp. 462–474, 2022.
[15] E. Ndruru and Y. Novita, “Penerapan Metode Aras Dalam
Pemilihan Lokasi Objek Wisata Yang Terbaik Pada Kabupaten
Nias Selatan,” vol. 3, no. 2, pp. 151–159, 2019.
[16] N. K. Dewi, S. Aripin, R. K. Hondro, and A. Fau, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Game Untuk Anak Usia 5-10 Tahun Menggunakan Metode ARAS,” pp. 635–642, 2019. [17] N. P. Dewi and E. Maharani, “Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Sales Terbaik Menggunakan Metode Rank Order Centroid ( ROC ) dan Additive Ratio Assessment ( ARAS ) Berbasis Web,” vol. 11, no. x, pp. 172–183, 2021.
[18] K. Diantoro and D. Gustina, “Analisa Pembelian Konsumen Terhadap Seksi Alat Menggunakan Metode Algoritma Apriori pada GA 13 Cabang Arion Mall,” vol. 3, no. 1, pp. 40–47, 2019.
[19] G. I. Marthasari, “IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI
UNTUK EKSTRAKSI ATURAN DARI DATA KUNJUNGAN,” pp. 978–979, 2015.
Durand  Fernandito  F.  S. , Lulusan  Sarjana bidang Teknik Informatika dengan gelar Sarjana Komputer  (S.  Kom)  dari  Jurusan  Teknik  Elektro, Prodi  Teknik  Informatika,  Universitas  Sam Ratulangi  Manado.  Melanjutkan  kuliah  jenjang magister  di  Universitas  Amikom,  Yogyakarta (sedang  berjalan).  Pernah  mengikuti  UKM  Seni Fakultas  Teknik  Unsrat  dan  menjabat  sebagai Koordinator  Inventaris,  pernah  bekerja  sebagai Supervisor Area di The Play Zone Balikpapan