## PENERAPAN DATA MINING UNTUK REKOMENDASI PAKET PERNIKAHAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Delima Sitanggang 1*) , Nanchy Adeliana Br S. Muham 1) , Saljuna Hayu Rangkuti 1) , Sion Putri Zalukhu 1) , Evta Indra 1)
1 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia, Medan email: delimasitanggang@unprimdn.ac.id , nanchyadeliana02@gmail.com, sljuna2@gmail.com, putris715@gmail.com, evtaindra@unprimdn.ac.id

## Abstract
SM Wedding Decoration is a place that provides services to take care of everything related to weddings. For example, wedding decorations, wedding organizers, and wedding planners. SM Wedding Decoration has several  wedding packages that can be offered to customers. The many packages available make the bride and groom or customers confused to determine which wedding package is suitable for their wedding. The a priori algorithm method is used in this study to find recommendations for wedding packages based on existing transaction data and to improve the company's strategy and sales of other wedding packages. The Apriori algorithm is used to help computers learn patterns of association rules. This algorithm looks for a set of things that match the given criteria or sequence and has a certain frequency value. From this research, customers tend to order Photographer & Documentation and MUA → Deluxe packages more often, and these orders account for 44% of all package order transaction data. Package order transaction data  for  MUA→Deluxe  package  is  41.3%.  Transaction  data  for  the  Photographer  &  Documentation package → Deluxe Package is 41.2%. And the transaction data for ordering the MUA → Premium Deluxe Package package is 41.3%.
Keywords : Data Mining, Apriori Algorithm, Association Rules, Wedding Planner, Trancation Data

## 1. PENDAHULUAN
Pernikahan  adalah  ritual  yang  diikuti sebagian  besar  pengantin  sebelum  memulai sebuah  keluarga.  Sebelum  prosesi  pernikahan, banyak  persiapan  yang  dilakukan,  seperti pembuatan  kartu  undangan,  persiapan  tim  rias pengantin, dan penataan lokasi pernikahan [1].
SM Wedding  Decoration adalah tempat yang menawarkan layanan jasa untuk menangani setiap  aspek  pernikahan,  contonya Wedding Planner.  Wedding  Planner merupakan  kegiatan industri  jasa  yang  memberikan  pelayanan terpercaya  untuk  membuat  acara  pernikahan lebih  lancar  dan  menawarkan  untuk  membantu pasangan  merencanakan  pernikahan,  mulai  dari tahap perencanaan hingga pelaksanaan rangkaian acara  pernikahan  [2].  Pada  SM Wedding Decoration juga  menawarkan  pada  calon pengantin  berbagai  macam  paket  pernikahan yang  ada,  yaitu  paket basic , premium , deluxe , ultimate ,  paket executive,  fotografer (FG)  &
dokumentasi, henna  art dan  MUA.  Banyaknya Paket  pernikahan  yang  ada  membuat customer bingung  untuk  memilih  paket  pernikahan,  maka dari  itu  banyak  calon  pengantin  meminta  untuk direkomendasikan paket pernikahan.
Penggunaan  data  mining  diperlukan  dalam penyelidikan ini untuk menemukan solusi.
Data  mining  adalah  bidang  yang menggunakan  pembelajaran  mesin,  klasifikasi pola,  statistik,  database,  dan  visualisasi  untuk menarik informasi dari kumpulan data yang besar [3].  Data  mining  juga  merupakan  metode  untuk mengidentifikasi pola dan mengekstrak informasi yang relevan dari kumpulan data yang besar [4], [5],  [6].  Ada  banyak  metode  data  mining  yang saat  ini  digunakan  di  berbagai  bidang,  seperti sistem  penyaringan,  manajemen  analisis  risiko, deteksi  penipuan,  farmasi, e-commerce ,  dan banyak lagi [7], [8]–[11]. Data yang diproses oleh data mining ini dapat diterapkan pada pengambilan  keputusan  di  masa  yang  akan
datang  [12].  Untuk  mencari  rekomendasi  paket pernikahan,    penelitian  ini  menggunakan  data transaksi pemesanan dan mencari pola kombinasi menggunakan metode algoritma apriori. Berdasarkan data transaksi pemesanan yang ada, algoritma  ini  menghasilkan  kombinasi  item dengan  nilai  frekuensi  [13].  Untuk  membantu computer dalam  mempelajari  pola  aturan asosiasi, dapat digunakan algoritma apriori. Hasil pengolahan  melalui  algoritma  tersebut  dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan [14].

## 2. METODE PENELITIAN
Prosedur kerja pada Gambar 1. diterapkan pada penelitian dibawah ini :
Mulai Observasi Wawancara Studi Literatur Pengumpulan Data Seleks i Data Normalis asi Data Transformasi Data Pre-Processing Identifikasi Ass ociation Rule Perhitungan Menggunakan Metode Algoritma Apriori Menentukan Rule

## Selesai
Gambar 1. Prosedur Kerja Dari  gambar  di  atas  dapat  dilihat  ada beberapa  tahapan  prosedur  kerja  yang  akan dilaksanakan untuk menyelesaikan penelitian ini
yaitu: teknik pengumpulan data melalui observasi, interview atau  wawancara,  dan  studi literature, selanjutnya melakukan pre-processing dengan  cara  seleksi  data,  normalisasi  data  dan transformasi data, tahapan berikutnya melakukan identifikasi  penerapan  metode association  rule menggunakan algoritma apriori, tahapan terakhir menentukan rule untuk menemukan jawaban atas permasalahan dari penelitian ini.

## 2.1 Pre-processing
Tahap  pra-pemrosesan  ( pre - processing ) sangat  penting  dalam  data  mining  agar mendapatkan hasil yang terbaik. Pra-pemrosesan data  membantu  algoritma  berjalan  lebih  cepat. Salah  satu  langkah  pra-pemrosesan  adalah normalisasi  [15].  Tahap  pra-pemrosesan  dari penelitian ini dapat dilihat dibawah ini:

## 2.1.1 Seleksi Data
Tahap  seleksi  data  adalah  tahap  awal untuk  mengubah  data  mentah  yang  dikumpulan dari berbagai sumber menjadi informasi dan bisa digunakan untuk proses selanjutnya.

## 2.1.2 Normalisasi Data
Normalisasi dilakukan  untuk mengukur signifikasi  atribut  data  sehingga  sesuai  dengan rentang  yang  ditentukan  [16].  Normalisasi  juga dilakukan untuk memastikan bahwa setiap kolom ditugaskan ke tabel  yang valid dan bukan ke tabel lain  serta  memastikan  bahwa  database  hanya berisi satu  kolom menggunakan nama  dan nilai dalam satu waktu [17].

## 2.1.3 Transformasi Data
Proses  transformasi  data  yang  dipilih sebagai hasil dari sinkronisasi data untuk strategi data  mining  disebut  sebagai transformasi data. Proses  transformasi  KDD  merupakan  proses kreatif, dan jenis atau model informasi yang akan dicari dalam database sangat dinanti [18].

## 2.2 Identifikasi Association Rule
Association rule adalah pendekatan data mining  yang  mencari  perintah  asosiatif  antara berbagai macam kombinasi item [19].

## 2.3 Perhitungan dengan Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  dilakukan  menjadi  4 bagian  yang  disebut  iterasi  atau  lintasan,  yaitu [20]: Membuat itemset, menghitung support guna tiap-tiap  calon k-itemset .  Support  buat  tiap  set calon  k- item didapatkan  dengan  mengamati kumpulan data yang bermaksud buat menghitung jumlah  transaksi  yang  terdapat  seluruh item dalam  calon k-itemset .  Acuan  frekuensi  yang besar  yang  memuat  k-item  atau  k- itemset ditetapkan dari calon k-itemset yang supportnya lebih  tinggi  dari  minimum  support  yang  telah ditetapkan.  Jika  ada  acuan  frekuensi  yang  besar baru  yang  didapatkan,  maka  segala  operasi perhitungan akan berhenti
Aktivitas-aktivitas dari perhitungan algoritma  apriori  yang  dilakukan  adalah  [21] penguraian  acuan  Frekuensi  yang  tinggi, dilanjutkan dengan mencari aturan asosiasi yang mencukupi persyaratan minimum guna menghitung confidence aturan  asosiatif  A  |  B.
Menghitung  hasil confidence aturan  A  |  B diperoleh dari rumus:

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  diterapkan  pada  SM Wedding Decoration ,  SM Wedding Decoration memiliki beberapa paket pernikahan yang dapat ditawarkan  pada customer .  Tabel  nama-nama paket  pernikahan  yang  ada  di  SM Wedding Decoration dapat dilihat dibawah ini:
Tabel 1. Paket Pernikahan Id Items Items Harga C001 Paket Basic Rp 7,500,000 C002 Paket Premium Rp 9,500,000 C003 Paket Deluxe Rp 13,000,000 C004 Paket Ultimate Rp 17,000,000 C005 Paket Executive Rp 23,000,000 C006 Fotografer (FG) & Dokumentasi Rp 3,000,000 C007 Henna Art Rp 350,000 C008 MUA Rp 6,000,000
Penelitian  ini  memakai  arsip  data transaksi  pemesanan  paket  pernikahan  dari
tanggal  06  Januari  2019  sampai  tanggal  5 Desember  2021.  Arsip  data  transaksi  tersebut memiliki  jumlah  transaksi  sebanyak  297  data. Gambar  1  menunjukkan  gambar  arsip  data transaksi  :
Gambar 2. Arsip Data Transaksi Pemesanan
Ssudah  melakukan  pengolahan  data, tahap selanjutnya data transaksi pemesanan paket pernikahan diimplementasikan ke dalam algoritma apriori.

## 3.1 Pembentukan 1 itemset
Sebelum  melakukan  perhitungan  K 1 , tentukan  terlebih  dahulu  nila  atau  angka minimum support serta  angka  yang  menjadi minimum confidence .  Dalam  analisis  ini  angka minimum support yaitu  telah  ditentukan  yaitu 3,5% dan angka minimum confidence yaitu 40%. Tabel  2  menunjukan  tabel  untuk  nilai support setiap item :
Tabel 2. Hasil Perhitungan 1 itemset Items Jumlah Transaksi Support Paket Basic 47 15.8% Paket Premium 85 28.6% Paket Deluxe 98 32.9% Paket Ultimate 40 13.4% Paket Executive 27 9%
Fotografer (FG)& Dokumentasi 75 25.2% Henna Art 77 25.9% MUA 77 25.9% Dari  tabel  diatas,  dapat  dilihat  nilai
support untuk  setiap items .  Setelah  melakukan perhitungan nilai support, setiap items memenuhi nilai support yang telah ditentukan. Oleh karena itu, perhitungannya dapat dilanjut untuk menghitung kombinasi 2 items .
3.2 Pembentukan 2 itemset Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  yaitu mengkombinasikan  semua item menjadi  2 kombinasi, contohnya item yang mengandung A di kombinasikan dengan  yang mengandung item B.  Tabel  3  menunjukkan  hasil  perhitungan  2 itemset :
Tabel 3. Hasil Perhitungan 2 itemset Items Jumlah Transaksi Support Paket Basic, Henna Art 17 5.7% Paket Premium, Fotografer (FG) & Dokumentasi 20 6.7% Paket Premium, Henna Art 20 6.7% Paket Premium, MUA 32 10.7% Paket Deluxe, Fotografer (FG) & Dokumentasi 31 10.4% Paket Deluxe, Henna Art 27 9% Paket Deluxe, MUA 32 10.7% Fotografer (FG) & Dokumentasi, Henna Art 19 6.3% Fotografer (FG) & Dokumentasi, MUA 25 8.4% Henna Art, MUA 23 7.7% 3.3 Pembentukan 3 itemset Tahap ini hampir sama dengan membentuk  K 2 atau  2 itemset ,  hanya  saja  yang membedakannya pada tahap ini yang dikombinasikan adalah 3 itemset .  Misalnya item yang memiliki A dan B di kombinasikan dengan yang item yang  memiliki  C.  Tabel  4
menunjukkan  untuk  nilai support K 3 atau  3 itemset :
Tabel 4. Hasil Perhitungan 3 itemset Items Jumlah Transaksi Support Paket Deluxe, Fotografer (FG)& Dokumentasi, MUA 11 3.7%
Hasil dari perhitungan 3 kombinasi atau pembentukan  3 itemset ditemukan  1  aturan asosiasi,  seperti  ditunjukan  pada  tabel  diatas. Karena  tidak  bisa  membentuk  kombinasi  lagi, maka  proses  perhitungan  diberhentikan  sampai pembentukan 3 itemset.

## 3.4 Implementasi Apriori pada Python
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah mengimport library pandas  dan  dilanjutkan dengan membaca dataset excel. Hasil pembacaan disajikan pada gambar 3.
Gambar 3. Output Read File
Setelah  dilakukan read dataset  maka selanjutnya  diterapkan apriori dengan Python menggunakan nilai minimal support sebesar 35% dengan  hasil  seperti  pada  gambar  4  dengan menggunakan script berikut ini.
frequent_itemsets = apriori(AllPackage,min_support = 0.035, use_colnames=True)
frequent_itemsets
Gambar 4. Output Nilai Support
Langkah  terakhir  dilakukan  penerapan Apriori dengan Python untuk  menentukan minimum threshold  Confidence dengan  nilai minimal sebesar 35% dan hasilnya seperti tersaji pada gambar 5.
Gambar 5. Output Nilai Confidence
3.5 Pembentukan Rule Asosiasi Pada tahap ini dibentuk sebuah rule atau perintah  asosiasi  untuk  menentukan  nilai confidence .  Gambar  dari  hasil  penjabaran  nilai support dan  nilai confidence dari  pembentukan aturan asosiasi 2 itemset ditunjukan pada gambar 6 dan gambar 7.
Gambar 6. Nilai support 2 itemset
Gambar 7. Nilai Confidence 2 itemset
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  juga untuk melihat nilai confidence untuk pembentukan aturan asosiasi 3 itemset .
Gambar 8. Nilai Support 3 itemset
Gambar 9. Nilai Confidence 3 itemset
Setelah  melakukan  perhitungan  nilai confidence, banyak  kombinasi  yang  tidak memenuhi  nilai  minimal confidence yang  telah diterapkan. Nilai confidence yang telah diterapkan  yaitu  40%,  karena  itu,  untuk kombinasi  yang  tidak  memandai  nilai  minimal confidence akan  dihilangkan.  Hasil confidence untuk  pembentukan  aturan  asosiasi  ditunjukan pada gambar 10.
Gambar 10. Hasil Support Aturan Asosiasi
Gambar 11. Hasil Confidence Aturan Asosiasi
Dari  perhitungan  dapat  ditemukan  4 perintah  asosiasi  yang  telah  dihasilkan,  dimana terdapat  3  perintah  asosiasi  yang  diperoleh didalam  kumpulan itemset 2  dan  1  perintah asosiasi yang terbentuk dari kumpulan 3 itemset .
Berikut  ini  rule  atau  perintah  asosiasi yang  diterapkan  pada  rekomendasi  paket pernikahan  dengan  minimal support 3.5%  dan confidence 40%:
1. Jika  memesan  jasa  MUA  maka  akan memesan  juga  paket  pernikahan  yang  Paket Premium .
2. Jika memesan jasa Fotografer &
Dokumentasi maka akan memesan juga paket pernikahan yang Paket Deluxe .
3. Jika  memesan  jasa  MUA  maka  akan memesan  juga  paket  pernikahan  yang  Paket Deluxe .
4. Jika memesan jasa Fotografer & Dokumentasi dan MUA maka akan memesan juga paket pernikahan yang Paket Deluxe .

## 4. KESIMPULAN
Menurut  analisis  paket  pernikahan  SM Wedding  Decoration sebelumnya,  penelitian  ini menggunakan  metode  algoritma  apriori  untuk mencari rekomendasi paket pernikahan sehingga Pemesanan untuk paket Fotografer &
Dokumentasi, MUA → Paket Deluxe lebih sering dipesan customer dan  signifikan  terhadap  data transaksi  pemesanan  paket  sebesar  44%.  Untuk paket  MUA→Paket Deluxe terhadap  data transaksi pemesanan paket sebesar 41.3%. Untuk paket Fotografer & Dokumentasi→ Paket Deluxe terhadap data transaksi pemesanan paket sebesar 41.2%. Dan untuk paket MUA→Paket Premium Deluxe terhadap data transaksi pemesanan paket sebesar 41.3%.

## 5. REFERENSI
[1] J. Sofian and H. H. Solihin, “Pembangunan  Aplikasi  M-Wedding Sebagai Solusi Usaha Wedding Organizer,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 8, no.
2, 2018, doi: 10.34010/jati.v8i2.1038.
[2] A.  M.  Muzaiyin,  “ANALISIS  SISTEM
PELAYANAN JASA WEDDING ORGANIZER DITINJAU DARI ETIKA BISNIS  ISLAM  (Studi  Kasus  Di  UD. Santoso Wedding Organizer),” Fenomena ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  129–144, 2021, doi: 10.35719/fenomena.v20i1.56.
[3] P.  Kasih,  “Pemodelan  Data  Mining Decision  Tree  Dengan  Classification Error  Untuk  Seleksi  Calon  Anggota  Tim Paduan  Suara,” Innov.  Res.  Informatics , vol.  1,  no.  2,  pp.  63–69,  2019,  doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[4] J. Gladju and B. Sam, “Smart Agricultural Technology  Aplikasi  kerangka  kerja penambangan  data  dan  pembelajaran mesin  dalam  akuakultur  dan  perikanan : Tinjauan,” vol. 2, 2022.
[5] G. J. Yanris, “Analisis Dan Implementasi Data Mining Dalam Menganalisa Kendala Akademik  Yang  Sering  Dikeluhkan Mahasiswa  Amik  Labuhanbatu  (Studi Kasus : Amik Labuhanbatu),” J.  Inform. , vol.  4,  no.  1,  pp.  15–24,  2019,  doi: 10.36987/informatika.v4i1.226.
[6] N. A. Sinaga and A. T. Purba, “Penerapan
Algoritma  C.45  Untuk  Memprediksi Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Politeknik Bisnis Indonesia,” J. TEKINKOM ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  245–254,
2021.
[7] T. Uçar and A. Karahoca, “Benchmarking data  mining  approaches  for  traveler segmentation,” Int.  J.  Electr.  Comput. Eng. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  409–415,  2021, doi: 10.11591/ijece.v11i1.pp409-415.
[8] S.  P.  Tamba,  M.  D.  Batubara,  W.  Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, p. 012074,  Jul.  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1230/1/012074.
[9] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out
potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018, [Online]. Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049
[10] A. M. Husein, M. Harahap, S. Aisyah, W. Purba, and A. Muhazir, “The implementation  of  two  stages  clustering (k-means  clustering  and  adaptive  neuro fuzzy inference system) for prediction of medicine need based on medical data,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 978, p. 12019, Mar. 2018, doi: 10.1088/1742- 6596/978/1/012019.
[11] D. Sitanggang et al. , “Diagnosing chicken diseases  using  fuzzy  Tsukamoto  web- based  expert  system,” IOP  Conf.  Ser. Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  505,  no.  1,  p. 012086,  Jul.  2019,  doi:  10.1088/1757- 899X/505/1/012086.
[12] P.  Prahasti,  “Data  Mining  Dalam
Pengelompokan Jenis Dan Jumlah Pembagian  Zakat  Dengan  Menggunakan Metode  Clustering  K-Means  (Studi Kasus: Badan Amil Zakat Kota Bengkulu),” J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, p. 211, 2018, doi: 10.36294/jurti.v1i2.298. [13] N. Azwanti, “Combination, Pola, Apriori ANALISIS POLA BELANJA KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA RAFFA
PHOTOCOPY,” J.  Teknol.  Dan  Open Source , vol. 2, no. 2, pp. 63–73, 2019, doi: 10.36378/jtos.v2i2.348.
[14] S. Nurajizah, “Analisa Transaksi
Penjualan  Obat  menggunakan  Algoritma Apriori,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  35,  2019,  doi: 10.35314/isi.v4i1.938.
[15] Ahmad Harmain, P. Paiman, H.
Kurniawan,  K.  Kusrini,  and  Dina Maulina,  “Normalisasi  Data  Untuk Efisiensi  K-Means  Pada  Pengelompokan Wilayah  Berpotensi  Kebakaran  Hutan Dan  Lahan  Berdasarkan  Sebaran  Titik Panas,” Tek.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed. , vol.  2,  no.  2,  pp.  83–89,  2022,  doi:
10.46764/teknimedia.v2i2.49.
[16] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N.
Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p.
78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[17] S.  Mulyati,  B.  A.  Sujatmoko,  T.  I.  M.
Wira,  R.  Afif,  and  R.  A.  Pratama, “Normalisasi  Database  Dan  Migrasi Database Untuk Memudahkan Manajemen Data,” Sebatik , vol. 22, no. 2, pp. 124–129, 2018, doi:
10.46984/sebatik.v22i2.319.
[18] D.  -  and  F.  Sari,  “Penerapan  Algoritma Apriori  Terhadap  Perawatan  Tubuh  di Kakiku,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol.  5,  no.  1,  pp.  51–59,  2019,  doi: 10.33372/stn.v5i1.457.
[19] A.  F.  Lestari  and  M.  Hafiz,  “Penerapan Algoritma  Apriori  Pada  Data  Penjualan Barbar Warehouse,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 1, p. 96, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[20] I.  Wahyudi,  S.  Bahri,  and  P.  Handayani, “Aplikasi Pembelajaran Pengenalan
Budaya Indonesia,” vol. V, no. 1, pp. 135–
138, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[21] I.  Ismasari,  M.  Ramadhan,  and  W. Hadikristanto, “Analisis Tingkat
Pembelian  Konsumen  dengan  Algoritma Apriori,” J.  Ilm.  Intech    Inf.  Technol.  J. UMUS ,  vol.  2,  no.  02,  2020,  doi: 10.46772/intech.v2i02.292.