Author : Marina Rajagukguk 1 , Rafiqa Dewi 2 , Eka Irawan 3 , Jaya Tata Hardinata 4 , Irfan Sudahri Damanik 5)

## Implementasi Association Rule Mining Untuk Menentukan Pola Kombinasi Makanan Dengan Algoritma Apriori
Marina Rajagukguk 1 , Rafiqa Dewi 2 , Eka Irawan 3 , Jaya Tata Hardinata 4 , Irfan Sudahri Damanik 5 1,2,3,4,5 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Indonesia
1 marinarajagukguk3@gmail.com , 2 rafiqa.atb@gmail.com , 3 eka.irawan@amiktunasbangsa.ac.id ,
4 jayatatahardinata@gmail.com , 5 irfansudahri@gmail.com

## Abstract
OH5 Hash Cafe is a business that is engaged in the food sector and there is a lot of competition in doing business that is increasingly difficult to do so it is necessary to develop a strategy, this study aims to determine the pattern of food combinations, the  method  used  in  this  research  is  the  Apriori  Algorithm  to  be  able  to  find  out  and  processed  using  the  Rapid  Miner  9.7 software in determining food combination patterns, the Apriori Algorithm is an interesting type of association rule in data mining and an interesting association analysis to produce an efficient algorithm that is high frequency pattern analysis, an association  can  be  identified  with  two  benchmarks,  namely:  Support  and  Cofindence.  Support  is  the  percentage  of  item combinations in the database, while Confidence is the strong relationship between items in the association rule.
Keywords: Data Mining, Association Rules, Apriori Algorithm, Food Menu.

## Abstrak
OH5 Hash Cafe merupakan suatu usaha yang bergerak dalam bidang makanan dan  persaingan yang banyak dalam melakukan usaha yang semakin sulit dalam melakukannya maka perlu pengembangan strategi, penelitian ini bertujuan untuk menentukan pola kombinasi makanan, metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Algoritma Apriori untuk dapat mengetahuinya dan  diproses  menggunakan softaware  RapidMiner  9.7 dalam  menentukan  pola  kombinasi  makanan,  Algoritma  Apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining dan  analisis asosiasi yang menarik untuk menghasilkan Algoritma yang efisien adalah  analisis  pola  frekuensi  tinggi,  suatu  asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua  tolak  ukur  yaitu: Support dan Cofindence . Support (Nilai Penunjang) adalah persentase kombinasi item dalam database, sedangkan Confidence (Nilai Kepastian) adalah kuatnya hubungan antara item dalam aturan asosiasi.
Kata kunci: Data Mining, Aturan Asosiasi, Algoritma Apriori, Menu Makanan.

## 1. Pendahuluan
Data  mining  adalah  proses    teknik    statistik, perhitungan,  kecerdasan  buatan  dan machine  learning untuk  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan yang terkait dari berbagai basis data besar. Data  mining  bukanlah  suatu  bidang  yang  sama  sekali baru  dalam  aplikasinya,  data  mining  sebenarnya merupakan bagian dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD),  bukan  sebagai  teknologi  yang  utuh dan berdiri sendiri [1].
Market basket analysis adalah suatu metode analisa atas perilaku  konsumen secara  spesifik  dari  suatu  golongan atau kelompok tertentu. Algoritma Apriori  adalah suatu Algoritma    dasar  yang  di  usulkan  oleh  Agrawal  & Srikant  pada    tahun  1994  untuk  penentuan frequent itemsets untuk aturan asosiasi Boolean [2].
Dunia  Bisnis  merupakan  suatu  usaha  yang  semakin meningkat  dalam  kemajuan  zaman  dan  penuh  dengan persaingan.  Setiap  usaha  dalam  berbisnis  harus memikirkan cara untuk terus mengembangkan cara agar bisnis  dapat  maju  dan  berkembang.  Sebagian  besar organisasi  dalam  berbisnis  yang  dapat  menjadikan sebagai sistem informasi dan bagian yang penting bagi kegiatan usaha dan suatu sistem informasi yang penting
dalam  melakukan  akses  data  yang  diperlukan  dalam kegiatan usaha dengan cepat dan dapat dikembangkan, Dengan menggunakan data mining metode Association Rule  Mining ,  data  yang  tersimpan  kemudian    dapat  di diolah  sehingga  mendapatkan  sebuah  informasi  yang baru  dengan Association  Rule  Mining dalam menentukan kombinasi pola  makanan. Association Rule Mining melakukan  mining  terhadap  sebuah    data transaksi penjualan yang tercatat pada struk pembayaran yang  dicetak  oleh  mesin  kasir  pada  saat  melakukan transaksi.
Diharapkan penelitian ini dapat memberikan peningkatan kualitas dan sistem   informasi yang akurat untuk  pihak  perusahaan OH5  Hash  Cafe agar  dapat menambahkan  stok  atau  persediaan  bahan  makanan dalam hal menentukan pola  kombinasi  makanan agar proses  dalam  perusahaan  dapat  berjalan  dengan  lancar dan  dengan    menggunakan  metode  Algoritma  Apriori dan    menggunakan  aplikasi Rapidminer 9.7    agar mendapatkan hasil yang akurat  untuk mengetahui pola kombinasi  makanan .
Terdapat  beberapa  persamaan  dengan  riset-riset lain  yang  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  yaitu: [3]Mengetahui  hubungan  antar  barang  yang  akan digunakan untuk membantu dalam penempatan barang, serta menghasilkan aplikasi yang dapat digunakan untuk
Author : Marina Rajagukguk 1 , Rafiqa Dewi 2 , Eka Irawan 3 , Jaya Tata Hardinata 4 , Irfan Sudahri Damanik 5)
menerapkan  Algoritma  Apriori.  [4]  bertujuan  untuk memanfaatkan  data  transaksi  para  konsumen  untuk mencari  taktik  pemasaran  yang  tepat  sehinggan  dapat meningkatkan  penjualan  toko.  Analisis  ini  merupakan suatu  langkah  yang  tepat  untuk  diambil,  mengingat persaingan di industri yang  kian ketat.
Beberapa  peneliti  terdahulu  yang  menggunakan algoritma apriori, yaitu dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel  1.Tabel  Penelitian Terkait No Author Judul Resume 1 Jordy Lasmana Putra, Mugi Raharo, Tommi Alfian Armawan Sandi, Ridwan dan Rizal Prasetyo Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualann Pada Perusahaan Retail [5] Dapat meningkatkan omset perusahaan, karena dengan mengetahui pola pembelian barang konsumen yang paling sering dibeli dan jarang dibeli oleh konsumen. 2 Dini Silvi Purnia dan Ai Llah Warnillah Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori [6] Menyusun strategi pemasaran untuk memasarkan produk dengan merek lain dengan meneliti apa kelebihan produk yang paling banyak. 3 Septian Edi Dwi Cahyo dan Wiwik Suhrso Penerapan Metode Apriori untuk Identifikasi Pola Data Obat Pada Pasien di Puskesmas [7] pemilik usaha dapat menyusun strategi penjualan berkaitan dengan hubungan kemunculan barang secara bersama dalam suatu transaksi. 4 Efori Buulolo Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaaan Obat [8] Algoritma Apriori menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan khusus penjualan obat dengan memaksimalkan pelayanan kepada konsumen. 5 M Iqbal dan Muatin Analisa Keranjang Belanja Konsumen Pada Data Penjualan Bulan Ramadhan [9] Menghasilkan informasi yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan yang berkaitan untuk pemasaran dan penjualan.
2. Metode Penelitian
2.1. Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang dapat digunakan untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  didalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar [10] .

## 2.1. Algoritma Apriori
Apriori  menghitung  seringnya item-set yang  muncul dalam database melalui beberapa beberapa iterasi , setiap iterasi tersebut memiliki dua tahapan yaitu menentukan kandidat dan menghitung kandidat. Tahap pertama pada iterasi pertama, himpunan yang dihasilkan dari kandidat item-set berisikan seluruh 1 item-set. Menurut S.E.Goodman dan S.T. Hedetniemi, “Algoritma  adalah  suatu  urutan  tak  terbatas  yang dihasilkan  oleh  operasi  yang  sudah  terdefinisi  dengan baik, yang mana masing-masing hanya memiliki waktu dan  penyimpanan  yang  terbatas”.  Algoritma  adalah suatu  cara  penyelesaian  masalah  berdasarkan  urutan langkah-langkah terbatas yang disusun secara sistematis dan  menggunakan  bahasa  yang  logis  dengan  suatu tujuan tertentu.
Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data  mining  yang  menjadi  dasar  dari  berbagai  teknik data  mining lainnya.  Khususnya salah satu tahap dari analisis  asosiasi  yang  disebut  analisis  pola  frekuensi tinggi  ( frequent  pattern mining )  menarik  perhatian banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  Algoritma  yang efesien.
Metodogi analisis asosiasi terbagi dua tahap yaitu: 1. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap ini memberikan kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai Support dalam database, nilai support sebuah item diperoleh rumus sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% (1)
Sedangkan  nilai  support  dari  support  2  item  diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = Σ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 Σ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)

## 2. Pembentukan aturan asosiasi
Pola  frekuensi  tinggi  yang  aturan assosiatif yang memenuhui  syarat  minimum  untuk confidence dengan confidence aturan assosiatif, nilai confidence dari aturan A diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑥 100% (3)
2.1. Rapidminer
Rapidminer merupakan    perangkat  lunak  yang  bersifat terbuka  ( Open  Source ).  Dapat  juga  diartikan    sebagai solusi  untuk  melakukan  analisis  terhadap  data  mining,
Author : Marina Rajagukguk 1 , Rafiqa Dewi 2 , Eka Irawan 3 , Jaya Tata Hardinata 4 , Irfan Sudahri Damanik 5)
text mining  dan  analisis  prediksi.  Menggunakan beberapa  teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam memberikan  wawasan  bagi  pengguna. Rapidminer ditulis dengan menggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi.
Rapidminer sebelumnya  bernama  yale  ( yet  another learning  environment ),  dimana  versi  awalnya  mulai dikembangakan pada tahun 2001 oleh Ralfklinberg, Ingo Mierswa Unit dari University Of Dortmund, Rapidminer menempati  peringkat  pertama  sebagai  software  data mining pada polling oleh kdnuggets , sebuah portal data mining pada tahun 2010-2011.
Rapidminer menyediakan GUI ( Graphic user interface ) untuk  merancang  sebuah pipeline  analitis .  GUI  ini menghasilkan file XML ( Extensible Markup Language ).

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Pengolahan Data
Sekumpulan  data  yang  didapatkan  akan  diolah  untuk mendapatkan suatu model aturan dengan menggunakan Algoritma  Apriori,  Data  yang  digunakan  dibuat  ke format  data Microsoft  Excel 2010,    kemudian  untuk menguji  suatu  data  yang  telah  selesai  di  analisa menggunakan tools Rapidminer 9.7, penulis memberikan batasan nilai minimum Support 20% dan Confidence 70%.
Tabel  2.Tabel  Transaksi Makanan
(Sumber : OH5 Hash Café Pematangsiantar)
No Manu Makanan 1 Spaggeti  Blackpaper,  Soto  Ayam,  Bola  Udang,
Tenderloin Steak, Nasi Goreng Cabe Hijau, French Fries,  Soup  Buntut  Kuah, Chicken  Steak ,  Siomay Ayam.
2 Salmon Steak, Tenderloin Steak, Spaggeti Bolognise ,  Nasi  Ayam  Taliwang ,  French  Fries , Spaggeti  Carbonara ,  Nasi  Goreng  Andaliman,
Siomay Ayam.
3 Nasi  Goreng  Seafood,  Soto  Ayam,Bola  Udang, Spaggeti  Blackpaper,    Salmon  Steak,  Soup  Buntut Kuah,Nasi Ayam Taliwang.
4 Spaggeti  Bolognise,  Chicken  Steak, Tenderloin Steak, Spaggeti  Carbonara, Nasi  Ayam  Taliwang , French Fries.
5 Nasi Goreng  Andaliman,Soto Ayam,  Soup Buntut Kuah, Chicken Steak,Tenderloin Steak, Nasi Ayam Taliwang , French Fries.
6 Soto Ayam, Nasi Ayam Bakar, Nasi Ayam Geprek, Nasi  Goreng  Andaliman, French  Fries , Spaggeti Blackpaper.
7 Tenderloin  Steak ,  Spaggeti  Bolognise ,  Chicken Steak, French  Fries ,  Bola  Udang,  Nasi  Goreng Andaliman, Nasi Goreng Kepiting.
8 Spaggeti  Blackpaper, Soto  Ayam,  Bola  Udang, Tenderloin Steak,  Nasi Goreng Cabe Hijau, Siomay Ayam.
9 Nasi  Ayam  Taliwang,  Salmon  Steak,  Nasi  Goreng Kepiting, Nasi Ayam Geprek, Soup Buntut Kuah.
10 Nasi Goreng Cabe Hijau, Soto Ayam, Nasi Goreng Andaliman ,  Chicken Steak ,  Salmon  Steak,  Nasi Goreng Seafood.
No Manu Makanan
11
Nasi Goreng Andaliman, French Fries, Bola udang, Spaggeti Bolognise, Soup Buntut Kuah, Nasi Ayam Taliwang.
12
Bola  Udang,  Siomay  Ayam, Chicken  Steak ,  Nasi Ayam  Taliwang, Spaggeti  Carbonara , Spaggeti Bolognise , Tenderloin Steak.
13
Nasi  Goreng  Andaliman,  Nasi  Ayam  Bakar,  Soto Ayam,  Nasi  Ayam  Taliwang, Chicken  Steak ,  Nasi Goreng Kepiting.
14 Soup  Buntut  Kuah, French  Fries, Spaggeti Blackpaper , Spaggeti  Bolognise, Nasi  Goreng Andaliman,  Bola  Udang,  Salmon  Steak, French Fries.
15 Nasi  Ayam  Taliwang,  Soup  Buntut  Kuah,  Salmon
Steak,  Siomay  Ayam, French  Fries, Spaggeti Blackpaper ,  Nasi  Goreng  Andaliman, Chicken Steak.
16 Nasi  Ayam  Bakar,  Nasi  Goreng  Cabe  Hijau,  Nasi Goreng  Andaliman Chicken  Steak ,  Soup  Buntut Kuah, Soto Ayam.
17
Spaggeti  Carbonara,  Spaggeti  Blackpaper, Nasi Ayam  Taliwang, French  Fries ,  Soup  Buntut Kuah,Nasi Goreng Kepiting, Nasi Goreng
Andaliman.
18 Nasi  Ayam  Geprek,    Soto  Ayam,  Nasi  Goreng Andaliman,  Salmon  Steak, Spaggeti  Blackpaper, Spaggeti Bolognise , French Fries.
19 Siomay  Ayam,  Bola  udang,  Soto  Ayam,  Nasi Goreng  Andaliman, Spaggeti  Bolognise , French Fries, Nasi Goreng Kepiting, Chicken Steak .
20 Salmon Steak, Nasi Goreng  Seafood, Soup Buntut Kuah, Soto Ayam, Tenderloin Steak, French Fries , Nasi Goreng Andaliman.
21 French  Fries ,  Nasi  Goreng  Kepiting, Spaggeti Bolognise ,  Nasi  Goreng  Cabe  Hijau,  Nasi  Goreng Taliwang, Nasi  Goreng Andaliman.
22 Spaggeti  Blackpaper,  Soto  Ayam,  Nasi  Ayam Geprek,  Salmon  Steak,  Bola  udang,  Nasi  Goreng
Andaliman, Nasi Goreng Kepiting..
23 Spaggeti  Bolognise ,  Soto  Ayam,  Nasi  Goreng Kepiting,  Tenderloin  Steak,  Nasi  Ayam  Taliwang, Bola Udang, Chicken Steak.
24 Nasi  Ayam  Taliwang,  Nasi  Ayam  Geprek,  Soto Ayam,Nasi  Goreng  Kepiting, Spaggeti  Carbonara , Tenderloin Steak, Bola Udang.
25 Nasi  Goreng  Kepiting,  Nasi  Goreng  Andaliman, Spaggeti  Carbonara ,  Nasi  Ayam  Geprek, French Fries , Soto Ayam, Tenderloin Steak.
26 Siomay  Ayam,  Soup  Buntut  Kuah,  Bola  Udang, Soto Ayam, French Fries, Nasi Ayam Taliwang.
27 Nasi  Goreng  Cabe  Hijau,  Soup  Buntut  Kuah, Salmon  Steak,  Tenderloin  Steak,  Nasi  Ayam Taliwang.
28 Nasi Ayam Geprek,  Nasi Goreng Andaliman, Nasi Ayam Taliwang, Soup Buntut Kuah, Soto Ayam.
29 Nasi  Goreng  Kepiting,  Nasi  Ayam  Taliwang,  Soto Ayam, Spaggeti Carbonara, Nasi Goreng
Andaliman. 30 Salmon  Steak,  Tenderloin  Steak,  Nasi  Ayam Geprek, Chicken  Steak ,  Soto  Ayam,  Nasi  Ayam Taliwang, Bola udang.
31 Nasi Ayam Taliwang, Nasi Goreng Cabe Hijau,
Soup Buntut Kuah, Soto Ayam , Spaggeti Bolognise .
32 Tenderloin Steak, Chicken Steak , Nasi Goreng Andaliman, Bola Udang , French Fries , Soup Buntut Kuah,Soto Ayam, Nasi Ayam Taliwang.
Author : Marina Rajagukguk 1 , Rafiqa Dewi 2 , Eka Irawan 3 , Jaya Tata Hardinata 4 , Irfan Sudahri Damanik 5)
No Manu Makanan 33 Soto Ayam, Soup Buntut Kuah , Spaggeti
Carbonara , Nasi Ayam Geprek, Nasi Ayam Taliwang, Spaggeti Blackpaper , Nasi Goreng Andaliman.
34 French Fries, Nasi Goreng Andaliman,Bola Udang, Soto Ayam,Nasi Ayam Geprek,Nasi Goreng
Seafood. 35
Spaggeti Bolognise , Spaggeti Carbonara , Tenderloin Steak, Soup Buntut Kuah, Soto Ayam, Nasi Ayam Taliwang.
36 Soup Buntut Kuah, Nasi Ayam Taliwang, Soto Ayam, Spaggeti Carbonara, Nasi Goreng Andaliman
37 Nasi Goreng Kepiting, Nasi Ayam Taliwang, Nasi
Goreng Cabe Hijau, Soto Ayam. 38 Nasi  Goreng  Andaliman,  Nasi  Goreng  Kepiting  , Soup  Buntut  Kuah,  Nasi  Ayam  Taliwang,  Bola
Udang.
39 French  Fries,  Bola  Udang,  Siomay  Ayam,  Soup Buntut  Kuah, Chicken  Steak ,  Nasi  Ayam  Geprek, Nasi Ayam Taliwang.
40 Salmon  Steak,  Tenderloin  Steak,  Nasi  Goreng Kepiting, French Fries , Nasi Ayam Taliwang, Nasi Ayam Geprek, Bola Udang.
Dalam algoritma Apriori data penelitiannya sebanyak 40 transaksi  menu  makanan  seperti  pada  tabel  2  diatas sumber. Data tersebut dibuat kedalam data tabular yang berfungsi sebagai data yang akan diinput ke dalam tools Rapidminer .
Tabel  3.Tabel  Itemset 1 Makanan (C1) No Nama Makanan Jumlah Transaksi Nilai Support 1 Spaggeti Blackpaper 10 25% 2 Bola Udang 18 45% 3 Tenderloin Steak 16 40% 4 Nasi Goreng Cabe Hijau 8 20% 5 Siomay Ayam 8 20% 6 Salmon Steak 12 30% 7 Spaggeti Bolognise 12 30% 8 French Fries 20 50% 9 Nasi Ayam Geprek 12 30% 10 Chicken Steak 14 35% 11 Nasi Goreng Kepiting 14 35% 12 Nasi Goreng Andaliman 22 55% 13 Nasi Ayam Taliwang 26 65% 14 Spaggeti Carbonara 10 25% 15 Soup Buntut Kuah 20 50% 16 Soto Ayam 26 65%
Berdasarkan  data  transaksi  yang  digunakan,  tahap pertama  yang  akan  dilakukan  adalah  maencari  nilai Support 1 Itemset dengan cara menghitung nilai Support yaitu jumlah item transaksi dibagi seluruh total transaksi dikal 100% dan didapatkan Suppor 1 Itemset pada tabel 3.
Tabel  4.Tabel  Itemset 2 Makanan (C2) No Nama Makanan Jumlah Transaksi
Nilai Support
1 Spaggeti Blackpaper - Bola Udang 5 13% 2 Spaggeti Blackpaper - Tenderloin Steak 2 5%
No Nama Makanan Jumlah Transaksi Nilai Support 3 Spaggeti Blackpaper - Nasi Goreng Cabe Hijau 2 5% 4 Spaggeti Blackpaper - Siomay Ayam 3 8% 5 Spaggeti Blackpaper - Salmon Steak 5 13% 6 Spaggeti Blackpaper - Spaggeti Bolognise 2 5% 7 Spaggeti Blackpaper - French Fries 6 15% 8 Spaggeti Blackpaper - Nasi Ayam Geprek 4 10% 9 Spaggeti Blackpaper - Chicken Steak 2 5% 10 Spaggeti Blackpaper - Nasi Goreng Kepting 2 5% … … … … 111 Nasi Goreng Andaliman - Nasi Ayam Taliwang 9 23% 112 Nasi Goreng Andaliman - Spaggeti Carbonara 6 15% 113 Nasi Goreng Andaliman - Soup Buntut Kuah 11 28% 114 Nasi Goreng Andaliman - Soto Ayam 15 38% 115 Nasi Ayam Taliwang - Spaggeti Carbonara 8 20% 116 Nasi Ayam Taliwang - Soup Buntut Kuah 14 35% 117 Nasi Ayam Taliwang -  Soto Ayam 15 38% 118 Spaggeti Carbonara - Soup Buntut Kuah 4 10% 119 Spaggeti Carbonara - Soto Ayam 6 15% 120 Soup Buntut Kuah - Soto Ayam 12 30%
Dari Proses Item Tabel 3 berdasarkan minimum Support yang  sudah  ditentukan  yaitu:  20%,  maka Item yang memiliki  nilai Support kurang  dari  20%  harus dihilangkan,    maka  yang    memenuhui    nilai Support terdapat 16 jenis makanan dan kemudian akan di bentuk kombinasi  2  item  dengan  support  20%  dan  dapat dilakukan  dengan  rumus Support (A,B  =  Jumlah Transaksi  A,B  /  Total  Transaksi*  100%.  Seperti  pada tabel 4.
Tabel  5.Tabel  Itemset 3 Makanan (C3) No Nama Makanan Jumlah Transaksi Nilai Support 1 Chicken Steak, Tenderloin Steak, Bola Udang 6 15% 2 Bola Udang, Soup Buntut Kuah, French Fries 6 15% 3 Chicken Steak, Soup Buntut Kuah, French Fries 5 13% 4 Chicken Steak, Bola Udang, French Fries 5 13% 5 Chicken Steak, Tenderloin Steak, French Fries 5 13% 6 Nasi Goreng Andaliman, Soto Ayam, Nasi Ayam Taliwang 6 15% 7 Soup Buntut Kuah, Soto Ayam, Nasi Ayam Taliwang 9 23%
Author : Marina Rajagukguk 1 , Rafiqa Dewi 2 , Eka Irawan 3 , Jaya Tata Hardinata 4 , Irfan Sudahri Damanik 5)
No Nama Makanan Jumlah Transaksi Nilai Support 8 Bola Udang, Soto Ayam, Nasi Ayam Taliwang 6 15% 9 Tenderloin Steak, Soto Ayam, Nasi Ayam Taliwang 6 15% 10 Chicken Steak, Soto Ayam, Nasi Ayam Taliwang 5 13% … … … … 93 Spaggeti Carbonara, Nasi Goreng Andaliman, Nasi Ayam Taliwang 5 13% 94 Spaggeti Carbonara, Tenderloin Steak, Nasi Ayam Taliwang 5 13% 95 Tenderloin Steak, Soto Ayam, Nasi Ayam Taliwang 6 15% 96 Tenderloin Steak, French Fries, Nasi Ayam Taliwang 5 13% 97 Tenderloin Steak, Bola Udang, Nasi Ayam Taliwang 6 15% 98 Tenderloin Steak, French Fries, Soto Ayam 5 13% 99 Tenderloin Steak, Soup Buntut Kuah, Soto Ayam 5 13% 100 Tenderloin Steak, Bola Udang,  Soto Ayam 6 15% 101 Tenderloin Steak, French Fries, Nasi Goreng Andaliman 5 13% 102 Tenderloin Sreak, Bola Udang, Soto Ayam 6 15%
Berdasarkan data Support Itemset C3, Maka selanjutnya dilakukan  mencari  perhitungan Itemset C3  untuk mencari  nilai  support  dengan  menghitung  jumlah Transaksi A dan BC / Total Transaksi *100%.  Seperti pada tabel 5.
Dari  gabungan  tiga  itemset  dari  seluruh Itemset yang terbentuk,  Kemudian  menghitung Confidence Untuk menentukan  seluruh  kemungkinan  aturan Asosiasi antara  item  dengan  minimum Confidence 70%    yang dapat  dibentuk  dapat  di  lihat  pada  gambar  1  di  bawah ini:
Gambar 1. Hasil Perhitungan Confidence
Hasilnya  terbentuk  25  aturan asosiasi berdasarkan proses  yang  telah  di  tentukan  yaitu  minimum Suppor t 20% dan minimum Confidence 70%.

## 3.2. Hasil Percobaan

## Gambar 2. Tampilan Proses Algoritma Apriori
Setelah    operator  saling  berhubungan  maka  tahap selanjutnya  yaitu  dengan  mengklik  tombol  yang bersimbol  play  sehingga  hasil  dari  pengelompokkan dalam penggunaan Rapidminer 9.7.
No Nama Makanan Support Antecedent Support Item Confidence 1 Nasi Ayam Taliwang => Soto Ayam, Soup Buntut Kuah 22.5 30 75% 2 Nasi Ayam Taliwang => Soup Buntut Kuah, Bola Udang 15 20 75% 3 Nasi Ayam Taliwang => Tenderloin Steak, Chicken Steak 15 20 75% 4 Nasi Ayam Taliwang => Soup Buntut Kuah 40 50 80% 5 Nasi Ayam Taliwang => Soto Ayam, Spaggeti Carbonara 12.5 15 83% 6 Nasi Ayam Taliwang => Nasi Goreng Andaliman, Spaggeti Carbonara 12.5 15 83% 7 Nasi Ayam Taliwang => Tenderloin Steak, Spaggeti Bolognise 12.5 15 83% 8 Nasi Ayam Taliwang => Tenderloin Steak, Spaggeti Carbonara 12.5 15 83% 9 Nasi Ayam Taliwang => Spaggeti Carbonara 22.5 25 90% 10 Soto Ayam => Nasi Ayam Geprek 22.5 30 75% 11 Soto Ayam => Nasi Goreng Cabe Hijau 15 20 75% 12 Soto Ayam => Soup Buntut Kuah, Tenderloin Steak 12.5 15 83% 13 Soto Ayam => Nasi Goreng Andaliman, Nasi Ayam Geprek 15 15 100% 14 Nasi Goreng Andaliman => French Fries, Spaggeti Bolognise 15 20 75% 15 Nasi Goreng Andaliman => French Fries, Salmon Steak 12.5 15 83% 16 Nasi Goreng Andaliman => French Fries, Spaggeti Blackpaper 12.5 15 83% 17 French Fries => Siomay Ayam 15 20 75% 18 French Fries => Nasi Goreng Andaliman, Bola Udang 15 20 75% 19 French Fries => Soup Buntut Kuah, Bola Udang 15 20 75% 20 French Fries => Soup Buntut Kuah, Chicken Steak 12.5 15 83% 21 French Fries => Nasi Goreng Andaliman, Tenderloin Steak 12.5 12.5 100% 22 French Fries => Nasi Goreng Andaliman, Spaggeti Bolognise 15 15 100% 23 Bola Udang => Siomay Ayam 15 20 75% 24 Bola Udang =>  Tenderloin Steak, Chicken Steak 15 20 75% 25 Tenderloin Steak =>  Bola Udang,Chicken Steak 15 20 75%
Author : Marina Rajagukguk 1 , Rafiqa Dewi 2 , Eka Irawan 3 , Jaya Tata Hardinata 4 , Irfan Sudahri Damanik 5)
Gambar  di  atas  menjelaskan  hasil  itemset  C3  dari pengujian yang dilakukan pada aplikasi Rapidminer 9.7. dan  di  dapatkan  itemset  C3  pola  kombinasi  makanan yang bernilai 100% dari itemset makanan.

## 4.   Kesimpulan
Setelah melakukan penelitian Implementasi Association Rule  Mining Untuk  Menentukan  Pola  Kombinasi Makanan di OH5 Hash Cafe, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Bahwa data mining metode Algoritma Apriori dapat menemukan pola kombinasi makanan dengan aturan asosiasi  dengan  melakukan  perhitungan    nilai Support dan Confidence pada menu makanan. 2. Dengan  menggunakan  aplikasi Rapidminer 9.7 penelitian  ini  menghasilkan  25  aturan  asosiasi, proses  pengujian  yang  ditentukan  oleh  minimum Support 20% dan minimum Confidence 70%, hasil Confidence yang tertinggi  pola kombinasi makanan yaitu;  kombinasi  makanan French  Fries dan  Nasi Goreng  Andaliman  dan Tenderloin  Steak dengan nilai Confidence 100%,  dan  kombinasi  makanan French  fries  dan  nasi  goreng  andaliman  dan kombinasi makanan spaggeti bolognise dengan nilai Confidence 100%  semakin  banyak  jumlah itemset dalam  setiap  data  maka  akan  semakin  banyak hubungan dalam setiap data.

## Daftar Rujukan
[1] Sutrisno, Afriyudi, and Widiyanto, “Penerapan Data Mining Pada  Penjualan  Menggunakan  Metode  Clustering  Study Kasus PT.Indomarco Palembang,” vol. x, pp. 1–11, 2015.
[2] Y. Heriyanto, “Perancangan Sistem Informasi Rental Mobil Berbasis  Web  Pada  PT.  APM  Rent  Car,”  vol.  2,  no.  2,  pp.
64–77, 2018. [3] M. T. Agung, “Penerapan Data Mining Pada Data Transaksi Penualan Untuk Mengatur Penempatan Barang Menggunakan Algoritma Apriori,” pp. 0–1, 2015. [4]
N. F. Fahrudin, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis,” vol. IV, no. 1, 2019.
[5] J.  L.  Putra,  M.  Raharjo,  T.  A.  A.  Sandi,  Ridwan,  and  R. Prasetyo, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail,” vol. 15, no. 1, pp. 85– 90, 2019.
[6] D.  S.  Purnia  and  A.  L.  Warnilah,  “Implementasi  Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[7] S. E. D. Cahyo and W. Suhrso, “Penerapan Metode Apriori Untuk  Identifikasi  Pola  Data  Obat  Pada  Pasien  Di Puskesmas,” no. 1210651044.
[8] E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan  Obat  (Studi  Kasus :  Apotik  Rumah  Sakit Estomohi Medan),” no. August 2013, 2017.
[9] M.  Iqbal  and  Muatin,  “Analisa  Keranjang  Belanja Konsumen  Pada  Data  Penjualan  Bulan  Ramadhan Menggunakan  Algoritma  Apriori  (  Studi  Kasus :  Distro Coffepark Clothes Pekanbaru ),” pp. 18–19, 2017.
[10] O. T. K, M. Irfan, and A. Nurpianti, “Pembuatan Aplikasi Anbiyapedia  Ensiklopedia  Muslim  Anak  Berbasis  Web,” vol. VII, no. 1, pp. 33–52, 2013.
Author : Marina Rajagukguk 1 , Rafiqa Dewi 2 , Eka Irawan 3 , Jaya Tata Hardinata 4 , Irfan Sudahri Damanik 5) )