## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENINGKATKAN PRODUKSI BUDIDAYA PERIKANAN MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE
Tajrin 1) , David Ebenezer Frans 1) , Nadia Damayanti Nainggolan 1) , Jose Agustin Fernando Marbun 1) , Sediaman Julianus Gulo 1)
1 Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia email: tajrin@unprimdn.ac.id , davidebenezerfrans@gmail.com , nadyadamayanti122@gmail.com , joseafmarbun@gmail.com , sediamangulo2019@gmail.com

## Abstract
Aquaculture production in North Sumatra needs to be increased in order to meet the increasing demand for  aquaculture  in  the  area  from  time  to  time.  In  order  to  optimize  aquaculture  production, recommendations are made for what types of aquaculture are most in demand by the community so that the  North  Sumatra  Marine  and  Fisheries  Service  can  prepare  fishery  supplies  optimally. Recommendations  for  the  provision  of  fish  are  carried  out  by  utilizing  data  mining  technology  with  an association rule algorithm. Processed data is fish sales history data. The result of this data processing is the combination of fish data that is most in demand by the community with a minimum amount of support of  40%  to  3  itemset.  Furthermore,  the  a  priori  algorithm  is  implemented  at  the  marine  and  fisheries service  to  determine  associations.  By  utilizing  the  results  of  this  a  priori  algorithm  analysis,  the Department  of  Marine  and  Fisheries  of  North  Sumatra  can  find  out  what  types  of  aquaculture  are  the priorities for increasing production so that they can meet the needs of the community.
Keywords : Aquaculture, Data Mining, Association Rule, Algorithm, Itemset.

## 1. PENDAHULUAN
Potensi Kelautan dan Perikanan Sumatera  Utara  terdiri  dari  potensi  perikanan tangkap dan perikanan budidaya, dimana potensi perikanan  tangkap  terdiri  Potensi  Selat  Malaka dan  Potensi  di  Samudera  Hindia.  Sedangkan produksi  Perikanan  Budidaya  terdiri  budidaya tambak  dan  budidaya  laut,  budidaya  air  tawar dan  perairan  umum.  Potensi  pengembangan budidaya  laut  terdiri  dari  rumput  laut,  kerapu dan  kakap,  budidaya  air  tawar  terdiri  dari  mas, nila,  lele,  patin,  gurame,  tawes  dan  nilam. Budidaya  tambak  terdiri  dari  udang  vaname, udang windu, kerapu, kakap, bandeng.
Produksi perikanan budidaya di Sumatera Utara perlu ditingkatkan dan didorong lagi  agar  dapat  memenuhi  permintaan  ikan  di daerah  tersebut.  Saat  ini,  pembelian  ikan budidaya  meningkat  dari  waktu  ke  waktu,  baik pembelian untuk kebutuhan rumah tangga, usaha kecil  maupun  besar  sehingga  diharapkan  lebih banyak ikan budidaya diproduksi untuk memenuhi  kebutuhan  penduduk  di  Sumatera Utara.  Pengoptimalan  produksi  ikan  perikanan
budidaya  perlu  dilakukan,  agar  produksi  ikan cukup  tinggi.  Oleh  karena  itu  perlu  dibuat rekomendasi  jenis  perikanan  budidaya  apa  saja yang  paling  diminati  oleh  masyarakat  sehingga Dinas  kelautan  dan  perikanan  Sumatera  Utara dapat  mengetahui  jenis  ikan  budidaya  apa  saja sering  dibeli  oleh  masyarakat  secara  bersamaan sehingga dapat menyiapkan persediaan perikanan dengan optimal.
Rekomendasi  penyediaan  ikan  dapat dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi komputer  yang  berkembang  saat  ini,  seperti pemanfaatan  sistem  pendukung  keputusan  [1]– [8]  maupun  dengan  memanfaatkan  penggalian data-data  ( data  mining )  produksi  perikanan budidaya  yang  banyak  tersedia  dan  diinginkan oleh  masyarakat  untuk  meningkatkan  distribusi dan  mendapatkan  hasil  rekomendasi  yang  lebih akurat.  Dengan  memanfaatkan data  mining dapat digunakan untuk menganalis dan mengekstraksi    pengetahuan  secara  otomatis [9]–[11]  sehingga  dapat  direkomendasikan kombinasi  ikan  yang  paling  sering  dibeli  atau dibutuhkan masyarakat.
Beberapa  contoh  penggunaan  data mining  yaitu  analisa  pola  belanja  konsumen pada  toko  buku  Gramedia  Bintaro  dimana memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  yang telah    tersimpan  dalam  database,  pihak manajemen dapat mengetahui kebiasaan pelanggan  atau  perilaku  pelanggan  mengenai apa  saja  buku  yang  sering  dibeli.  Untuk menganalisis kebiasaan pelanggan tersebut dapat digunakan  analisis  keranjang  pasar  ( market basket  analysis )  yaitu  suatu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  perilaku  pola belanja  konsumen  [12].  Dalam  penelitian  lain penggunaan  data  mining  yaitu  penilaian  kinerja pegawai  negeri  sipil  dimana  penilaian  kinerja diperlukan  untuk  proses  kenaikan  gaji,  promosi jabatan, kenaikan dan penurunan pangkat [13].
Oleh  karena  itu,  untuk    mendapatkan hasil yang lebih  akurat dari kombinasi budidaya perikanan  yang  harus  disediakan  maka  metode yang  digunakan  ialah  metode association  rule dengan  menggunakan  algoritma  apriori  yang dapat  menemukan  keterhubungan  antara  satu item dengan item lainnya [14]–[21].

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk penyelesaian penelitian ini dibuat langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  dalam bentuk  kerangka  kerja  penelitian  yang  dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  pada  instansi Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi Sumatera  Utara  yang  beralamat  di  Jl.  Sei  Batu Gingging  Ps.  X  No.6,  Merdeka,  Kec.  Medan Baru, Kota Medan, Sumatera Utara.
Teknik  Pengumpulan  Data  dilakukan dengan  dengan  tanya  jawab  dengan  pihak kepegawaian yang berhubungan dengan kebutuhan sistem. Selain itu proses tanya jawab juga  dengan  pihak  admin  yang  bertugas mempergunakan  sistem.  Dalam  tahap  ini pengamatan secara langsung dilakukan terhadap objek, baik berasal dari pengumpulan data yang digunakan  atau  pun  dari  wawancara.  Material data  yang  dikumpulkan  adalah  data  transaksi perikanan budidaya.
Setelah  data  dikumpulkan,  selanjutnya dilakukan pengolahan data dengan
menggunakan  teknik data  mining association rule yang  berfungsi  untuk  menemukan  pola hubungan  penerapan  data  transaksi  berbeda secara  berulang  dalam  jumlah  data  yang  besar. Dengan  rule  asosiasi  ini  ditemukan  aturan asosiatif antara beberapa kombinasi item/atribut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan dalam  menganalisa  sistem  dengan  menerapkan algoritma Apriori pada data perikanan budidaya Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Sumatera  Utara, yaitu :

## 1. Menyiapkan Data Perikanan budidaya
Data-data  yang  akan  diolah  terdiri  dari kode  perikanan  budidaya  dan  nama  perikanan budidaya. Data-data tersebut disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Perikanan Budidaya No Kode Perikanan budidaya Nama Perikanan budidaya 1 I01 Ikan Gurami 2 I02 Ikan Patin 3 I03 Ikan Lele 4 I04 Ikan Nila 5 I05 Ikan Nila 6 I06 Ikan Mas 7 I07 Ikan Kakap
Mengidentifikasi Masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data Implementasi Evaluasi
8 I08 Ikan Bandeng 9 I09 Ikan Kerapu 2. Pengambilan  Data  Transaksi  Perikanan budidaya
Daftar transaksi perikanan budidaya di Dinas kelautan dan perikanan disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Transaksi Perikanan Budidaya
Id Tra s I0 1 I0 2 I0 3 I0 4 I0 5 I0 6 I0 7 I0 8 I0 9 T1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 T2 1 0 0 1 1 0 1 1 1 T3 0 1 1 0 0 0 0 1 0 T4 1 0 1 0 1 0 1 1 0
T5 1 0 0 0 1 0 0 1 0
T6 0 0 1 0 0 0 0 1 1 T7 1 0 1 0 0 1 1 1 0 T8 1 1 0 1 1 0 1 0 1 T9 1 0 1 0 1 1 1 1 0 T10 0 1 0 1 1 0 0 1 0
Jlh 7 3 6 3 6 3 5 8 3

## 3. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Proses  pembentukan  C1  atau  disebut dengan  1  itemset  dengan  jumlah  minimum support  =  40%.  Berikut  ini  perhitungan pembentukan dengan 1 Itemset.

## a. Pola Support items
Support(𝐼01) 𝑛 = 7 10 x 100% = 70
Support(𝐼02) 𝑛 = 3 10 x 100% = 30
Support(𝐼03) 𝑛 = 6
10 x 100% = 60
Support(𝐼04) 𝑛 =
3
10 x 100% = 30
Support(𝐼05) 𝑛 = 6 10 x 100% = 60 Support(𝐼06) 𝑛 = 3 10 x 100% = 30
Support(𝐼07) 𝑛 = 5 10 x 100% = 50 Support(𝐼08) 𝑛 = 8 10 x 100% = 80 Support(𝐼09) 𝑛 = 3 10 x 100% = 30
Berdasarkan hasil perhitungan 1 itemset tersebut,  diperoleh  nilai  support  itemset  seperti yang disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Support Itemset No Item Jumlah  Transaksi Support 1 I01 7 70% 2 I02 3 30% 3 I03 6 60% 4 I04 3 30% 5 I05 6 60% 6 I06 3 30% 7 I07 5 50% 8 I08 8 80% 9 I09 3 30 % Tabel 4. Jenis Item Support Minimal No Item Jumlah Transaksi Support 1 I01 7 70 % 2 I03 6 60 % 3 I05 6 60 % 4 I07 5 50 % 5 I08 8 80 %
b. Gabungan Item Support 2 itemset
Proses  penerapan  C2  atau  disebut  2 itemset dengan jumlah minimum support = 40%. Nilai  support  dengan  2  itemset  disajikan  pada tabel 5.
Tabel 5 . Support 2 Itemset
No Kombinasi Transksi  support 1 I01 I03 4 40% 2 I01 I05 5 50% 3 I01 I07 5 50%
4 I01 I08 5 50% 5 I03 I05 2 20 % 6 I03 I07 3 30 % 7 I03 I08 5 50% 8 I05 I07 4 40% 9 I05 I08 5 50% 10 I07 I08 4 40% Tabel 6. Item Yang Memenuhi Support Minimal No Kombinasi Transksi  Support 1 I01 I03 4 40 % 2 I01 I05 5 50 % 3 I01 I07 5 50 % 4 I01 I08 5 50 % 5 I03 I08 5 50 % 6 I05 I07 4 40 % 7 I05 I08 5 50 % 8 I07 I08 4 40 %
c. Gabungan Item Support 3 itemset Proses  pembentukan  C3  atau  disebut dengan  3  itemset  dengan  jumlah  minimum support  =  40%.  Nilai  support  dengan  3  itemset disajikan pada tabel 7.
Tabel 7 . Support 3 Itemset No Kombinasi Transksi  Support 1 I01 I03 I05 2 20% 2 I01 I03 I07 3 30% 3 I01 I03 I08 3 30% 4 I05 I07 I08 3 30% 5 I01 I07 I08 4 40% Tabel 8. Jenis Item Yang Memenuhi Support Minimal No Kombinasi Transksi Support 7 I01 I07 I08 4 40%

## 2.1 Hasil Asosiasi
Pada  tahapan  ini  seluruh  pola  frekuensi tinggi ditemukan, menggunakan anggaran mencari  asosiasi  yang  memenuhi  kondisi minimum confidence dengan menghitung asosiatif  A→B.  Minimal Confidence =  60%. Nilai Confidence A→B. Dari  kombinasi itemset
yang  sudah  ditemukan,  dapat  dilihat  besarnya nilai support dan confidence seperti  yang disajikan pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil dan Nilai Asosiasi Aturan Nilai Jika mengambil Ikan I01, maka akan mengambil Ikan I03 4 7 57,14 Jika mengambil Ikan I03, maka akan mengambil Ikan I01 4 6 66,67 Jika mengambil Ikan I01, maka akan mengambil Ikan I05 5 7 71,43 Jika mengambil Ikan I05, maka akan mengambil Ikan I01 5 6 83,33 Jika mengambil Ikan I01, maka akan mengambil Ikan I07 5 7 71,43 Jika mengambil Ikan I07, maka akan mengambil Ikan I01 5 5 100 Jika mengambil Ikan I01, maka akan mengambil Ikan I08 5 7 71,43 Jika mengambil Ikan I08, maka akan mengambil Ikan I01 5 8 62,50 Jika mengambil Ikan I03, maka akan mengambil Ikan I08 5 6 83,33 Jika mengambil Ikan I08, maka akan mengambil Ikan I03 5 8 62,50 Jika mengambil Ikan I05, maka akan mengambil Ikan I07 4 6 66,67 Jika mengambil Ikan I07, maka akan mengambil Ikan I05 4 5 80,00 Jika mengambil Ikan I05, maka akan mengambil Ikan I08 5 6 83,33 Jika mengambil Ikan I08, maka akan mengambil Ikan I05 5 8 62,50 Jika mengambil Ikan I07, maka akan mengambil Ikan I08 4 5 80,00 Jika mengambil Ikan I08, maka akan mengambil Ikan I07 4 8 50,00 2.2 Implementasi Sistem
Selanjutnya algoritma apriori di implementasikan  pada  Dinas  Kelautan  dan Perikanan  Sumatera  Utara  untuk  menentukan assosiasi. Melalui hasil assosiasi tersebut  Dinas Kelautan  dan  Perikanan  dapat  memberikan rekomendasi perikanan budidaya pada petugas.
Tahap-tahap yang dilakukan antara lain :
1. Import Data Ikan
Gambar 1. Import Data ikan 2. Proses source code metode association rule algoritma Apriori
Gambar 2. Source Code Metode
3. Hasil Data Rule
Gambar 3. Hasil Data Rule
4. Hasil Plot. Hasil  pengolahan  data  sebelumnya ditampilkan  dalam  bentuk  grafik  scatter  plot seperti disajikan pada bambar 4.
Gambar 4. Hasil Plot

## 4. KESIMPULAN
Dari pengamatan yang dilakukan melalui  analisis  dan  pengujian  sistem  yang dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa dengan  implementasi  algoritma  Apriori  dapat digunakan  untuk  mencari  kombinasi  elemen
pada  data  transaksi  dan  dideteksi  pola  terkait daftar  perikanan  budidaya  yang  paling  sering dibeli  masyarakat.  Dengan  memanfaatkan  hasil analisis  algoritma  apriori  ini,  pihak  Dinas Kelautan  dan  Perikanan  Sumatera  Utara  dapat mengetahui  jenis  perikanan  budidaya  apa  saja yang  menjadi  prioritas  untuk  ditingkatkan produksinya sehingga dapat memenuhi kebutuhan masyarakat.

## 5. REFERENSI
[1] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,
“Determining  Goods  Delivery  Priority for  Transportation  Service  Companies Using  SAW  Method,” J.  Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 256–262, Nov. 2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[2] S.  H.  Musti,  D.  Irmayani,  and  G.  J. Yanris, “ANALYSIS OF THE ELECTRE  METHOD  IN  DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE  FOR,” Infokum ,  vol.  9,  no. 2, pp. 184–190, 2021.
[3] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar
Mahasiswa  Pada  Masa  Perkuliahan Online  Menggunakan  Rougt  Set,”
JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) ,  vol.  VII,  no.  3,  pp.  251–258, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[4] S.  Aisyah  and  W.  Purba,  “Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[5] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),” J.
Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[6] V.  Marudut,  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and
E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Pelanggan  Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J.  TEKINKOM ,  vol.  4,  no.  2, pp. 239–244, 2021.
[7] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat,  M.  Christina,  and  A.  Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  3,  no.
1, pp. 73–81, 2019.
[8] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available: https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[9] B.  M.  Henrique,  V.  A.  Sobreiro,  and  H. Kimura,  “Stock  price  prediction  using support vector regression on daily and up to  the  minute  prices,” J.  Financ.  Data Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  183–201,  2018, doi: 10.1016/j.jfds.2018.04.003.
[10] U.  Inyaem,  “Construction  Model  Using Machine  Learning  Techniques  for  the Prediction of Rice Produce for Farmers,”
2018  3rd  IEEE  Int.  Conf.  Image,  Vis. Comput.  ICIVC  2018 ,  pp.  870–874, 2018, doi:
10.1109/ICIVC.2018.8492883.
[11] S.  Mehtab  and  J.  Sen,  “A  Robust Predictive  Model  for  Stock  Price Prediction  Using  Deep  Learning  and Natural  Language  Processing,” SSRN Electron. J. , 2019, doi: 10.2139/ssrn.3502624. [12] P.  Yu  and  X.  Yan,  “Stock  price prediction based on deep neural networks,” Neural  Comput.  Appl. ,  vol. 32,  no.  6,  pp.  1609–1628,  2020,  doi: 10.1007/s00521-019-04212-x.
[13] Z.  Chen,  C.  Li,  and  W.  Sun,  “Bitcoin
price  prediction  using  machine  learning: An  approach  to  sample  dimension engineering,” J.  Comput.  Appl.  Math. , vol.
365, 2020, doi: 10.1016/j.cam.2019.112395.
[14] S. K. Singh and D. R. K. Dwivedi, “Data Mining:  Dirty  Data  and  Data  Cleaning,”
SSRN Electron.
J. , 2020, doi:
10.2139/ssrn.3610772.
[15] N. G. Ramadhan, F. D. Adhinata, A. Jala, T.  Segara,  and  D.  Putra,  “Deteksi  Berita Palsu  Menggunakan  Metode  Random
Forest  dan  Logistic  Regression,”  vol.  9, no. 2, pp. 251–256, 2022, doi:
10.30865/jurikom.v9i2.3979.
[16] C.  M.  Sitorus,  A.  Rizal,  and  M.  Jajuli, “Prediksi  Risiko  Perjalanan  Transportasi Online Dari Data Telematik Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. , vol.  6,  no.  2,  Aug.  2020,  doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2672.
[17] A. Nurhopipah and U. Hasanah, “Dataset Splitting  Techniques  Comparison  For Face  Classification  on  CCTV  Images,” vol. 14, no. 4, pp. 341–352, 2020.
[18] A. Ramdan, U. Siliwangi, N. Widyasono, U.  Siliwangi,  H.  Mubarok,  and  U. Siliwangi,  “Prediksi  Jaringan  TOR  dan VPN menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbour pada Trafik Darknet,” vol. 05,
no. 01, pp. 21–35, 2022.
[19] R.  S.  Oktavian  and  S.  Budi,  “Analisis Dataset  Google  Playstore  Menggunakan Metode  Exploratory  Data  Analysis,” J. Strateg.  Maranatha ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 636–649, 2020.
[20] M. Nawawi,
“Klasifikasi Tingkat Popularitas  Siswa  Berdasarkan  Aktifitas Komunikasi Siswa Menggunakan Smartphone  dengan  Teknik  Logistic Regression,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  978–979,
2018.
[21] E. N. Fauziyah and S. R. Nudin, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan di  SMKN  1  Pungging  Menggunakan
Gradient Boosting  Tree,”  vol. 3, pp. 42– 50, 2021.