## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1386 − 1394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2563

## Prediksi Persediaan Bahan Baku Makanan Menerapkan Algoritma Apriori Data Mining
Salmon * , Azahari, Amelia Yusnita
STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* salmon@wicida.ac.id, 2 azahari@wicida.ac.id, 3 amelia.yusnita@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: salmon@wicida.ac.id Submitted: 21/11/2022 ; Accepted: 24/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Kegiatan  operasional  perusahaan  tidak  terlepas  dari  penyediaan  bahan  baku  yang  harus  dipenuhi  setiap  hari  guna memenuhi  permintaan  konsumen.  Restoran  menggunakan bahan baku  yaitu  sayur-mayur,  daging mentah  yang  meliputi  daging sapi dan juga daging ayam, mie kuning dan juga mie soun, dan bumbu inti. Penjualan makanan pada restoran ini cukup banyak dalam  sehari.  Hal  itu  akan  menghasilkan  data  penjualan  yang  akan  terus  bertambah  setiap  harinya,  namun  data-data  ini  tidak berguna jika tidak diolah lagi untuk mendapatkan pengetahuan yang terdapat dalam data tersebut. Algoritma Apriori merupakan suatu metode untuk mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dari dataset. Dengan demikian tumpukan data yang telah terkumpul  dapat  menghasilkan  suatu  pola  penjualan,  dimana  dari  pola  tersebut  dapat  diketahui  minat  beli  pelanggan  terhadap makanan. Dari hasil penelitian dengan menggunakan sampel data sebanyak 18 item dengan minimal Support 20% dan Confidence 50% menghasilkan 5 rule yang interisting dengan Support tertinggi mencapai 33,33% dan Confidence tertinggi mencapai 100%.
Kata Kunci: Prediksi; Persediaan; Bahan Baku; Data Mining; Algoritma Apriori
Abstract− The company's operational activities are inseparable from the supply of raw materials that must be met every day to meet consumer demand. The restaurant uses raw materials, namely vegetables, raw meat which includes beef and chicken, yellow noodles and soun noodles, and the main seasoning. Sales of food at this restaurant quite a lot in a day. This will produce sales data that will continue to grow every day, but this data is useless if it is not processed again to get the knowledge contained in the data. The Apriori algorithm is a method for finding patterns of relationships between one or more items from a dataset. Thus the pile of data that has been collected can produce a sales pattern, from which the customer's buying interest in food can be identified. From the  results  of  research  using  a  data  sample  of  18  items  with  a  minimum  of  20%  Support  and  50%  Confidence,  it  produces  5 interesting rules with the highest Support reaching 33.33% and the highest Confidence reaching 100%.
Keywords : Prediction; Supply; Raw material; Data Mining; Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  operasional  perusahaan  tidak  terlepas  dari  penyediaan  bahan  baku  yang  harus  dipenuhi  setiap  hari  guna memenuhi permintaan konsumen. Persediaan adalah stok bahan ataupun barang yang dimiliki oleh perusahaan guna memudahkan kegiatan produksi atau untuk memenuhi tingkat kebutuhan dan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, persediaan bahan baku makanan sangat dibutuhkan agar perusahaan tidak mengalami kekosongan produk makanan ketika ada konsumen yang memesan. Persediaan bisa berupa barang jadi, setengah jadi, dan barang mentah[1], [2].
Restoran ini menggunakan bahan baku yaitu sayur-mayur, daging mentah yang meliputi daging sapi dan juga daging ayam, mie kuning dan juga mie soun, dan bumbu inti (dimana bumbu tersebut terbuat dari rempah-rempah asli indonesia, misalnya kunyit, bawang, lengkuas),. Restoran juga menyediakan beberapa cemilan yang berbahan baku pisang, sosis, nugget, kentang, bawang bombay, dan juga singkong.
Penjualan makanan pada restoran ini cukup banyak dalam sehari. Hal itu akan menghasilkan data penjualan yang akan terus bertambah setiap harinya, namun data-data ini tidak berguna jika tidak diolah lagi untuk mendapatkan pengetahuan yang terdapat dalam data tersebut[3], [4]. Inilah yang menjadi masalah dalam penelitian ini. Berdasarkan masalah yang diuraikan di atas maka penulis menggunakan Algoritma Apriori. Algoritma Apriori merupakan suatu metode untuk mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dari dataset. Dengan demikian tumpukan data yang telah  terkumpul  dapat  menghasilkan  suatu  pola  penjualan,  dimana  dari  pola  tersebut  dapat  diketahui  minat  beli pelanggan terhadap makanan. Pola yang ada bisa digunakan untuk menentukan bahan baku makanan. sehingga dapat digunakan untuk membuat persediaan pada bahan baku makanan[5], [6].
Salah  satu  penelitian  yang  menggunakan  algoritma  apriori,  yaitu  melakukan  pengelompokan  terhadap  data pengelompokan  bahan  baku  makanan  menggunakan  metode asosiasi  rule ,  dan  algoritma  yang  digunakan  adalah apriori .  Dengan  menggunakan  metode  ini  data-data  yang  didapatkan  dapat  dikelompokkan  kedalam  beberapa asosiasi ,  berdasarkan  kemiripan  data-data  tersebut,  sehingga      data-data  yang  dimiliki  karakteristik    yang  sama dikelompokkan dalam asosiasi  yang lain[7], [8].
Berdasarkan dengan penelitian terdahulu yang telah dilakukan oleh Ina Maryani, dkk pada tahun 2022 dengan hasil  penelitian  bahwasannya  dengan  menggunakan  algoritma  apriori  dapat  ditemukan  pola  hubungan  antar  item dengan  nilai  support  69%  dan  confidence  88%[9].  Pada  tahun  2021  juga  telah  dilakukan  penelitian  oleh  Zahra Syahara, dkk dengan hasil penelitian yang didapatkan algoritma apriori sangat cocok dipergunakan untuk menemukan aturan kombinasi item, kombinasi item yang diapatkan memiliki nilai confidence sebesar 75[10]%
Penelitian lainnya yang telah dilakukan pada tahun 2021 oleh Kamil Erwansyah, dkk dengan hasil penelitian yaitu  algoritma  apriori  dapat  dipergunakan  untuk  melakukan  rekomendasi  terhadap  belanja  sebuah  produk[11]. Ditahun  yang  sama  juga  telah  dilakukan  penelitian  oleh  Idul  Fitri  Polorida  Ginting,  dkk  Hasil  dari  penelitian  ini

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1386 − 1394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2563
mendapatkan suatu keluaran berupa hasil pola ketersediaan stok barang atau persediaa barang pada chykes minimarket dengan metode algoritma apriori[12].
Salah satu caranya adalah dengan tetap tersediaannya bahan baku makanan. Untuk mengetahui makanan apa saja  yang  dibeli  oleh  para  konsumen,  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  analisis  keranjang  pasar  yaitu analisis  dari  kebiasaan  membeli  konsumen.  Untuk  mengetahui  mengenai  makanan  yang  sering  terbeli  secara bersamaan  disebut  association rule (aturan  asosiasi).  Proses  pencarian  asosiasi  atau  hubungan  antar  item  data  ini diambil dari suatu basis data relasional.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Pada bagian ini akan membahas tentang kerangka kerja penelitian beserta dengan tahapan-tahapannya. Kerangka kerja penelitian merupakan langka-langkah yang akan dilakukan dalam penyelesaian masalah yang akan dibahas. Kerangka kerja pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  bagian  proses  pada  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  dimana  proses  pada  data mining  melibatkan  data  –  data  denga  jumlah  yang  cukup  besar.  Proses  pada  data  mining  menggunakan  metode  – metode yang digunakan untuk menggali informasi dari data dan menemukan model – model baru yang tersimpan dari data. Model baru ini digunakan untuk memahami informasi yang terkandung pada kumpulan data yang besar tersebut. Data  mining  dapat  digunakan  pada  berbagai  bidang  ilmu  yang  menggunakan  pengolahan  data  didalamnya  seperti statistic, kesehatan, database dan lain sebagainya[13], [14].

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma yang paling sering digunakan dalam data mining. Algoritma apriori sering digunakan untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Apriori dibagi menjadi beberapa tahapan, yaitu: a. Pengumpulan data b. Tentukan minimum Support .
c. Literasi 1 : hitung item-item dari Support dengan men-scan database untuk 1-itemset sampai 1-itemset didapat (apabila telah memenuhi minimum Support , 1-itemset tersebut akan menjadi pola frequent tertinggi).
d. Literasi 2 : untuk mendapatkan 2-itemset, harus dilakukan kombinasi dari k-itemset sebelumnya, kemudian scan database lagi untuk menghitung item-item yang memuat Support .
e. Tetapkan nilai k-itemset dari Support yang telah memenuhi minimum Support dari k-itemset.
f. Lakukan proses untuk literasi selanjutnya hingga tidak ada lagi k-itemset yang memenuhi minimum Support .
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Kemudian, untuk mendapatkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut:
Support (A,B) = P(A ∩ B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Syarat minimum confidence dengan menggunakan rumus berikut :
Confidence (A ➔ B) = P(A|B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 (3)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1386 − 1394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2563

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Pada bagian ini merupakan perhitungan yang dibutuhkan untuk menentukan persediaan bahan baku makanan. Dalam prosesnya, penulis menggunakan data bahan baku makanan dengan menerapkan Algoritma Apriori . Tujuannya adalah untuk menemukan pola  kombinasi bahan baku makanan yang digunakan  secara bersamaan.
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data dengan menggunakan teknik atau metode  tertentu.  Dalam Data  mining dikenal  algoritma  untuk  menganalisis itemset yang  sering  muncul  dalam transaksi yang disebut Apriori, sedangkan teknik untuk mengetahui item-item yang sering muncul bersamaan dalam satu transaksi disebut dengan association rule . Penting tidaknya suatu aturan asosiatif dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu Support dan Confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentasi kombinasi item tersebut dalam Database, sedangkan Confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan anatara item dalam asosiasi.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Apriori
Pembentukan  pola  kombinasi  dari itemset dan  pembentukan rules dimulai  dengan  proses  analisa  dari  bahan  baku makanan yang keluar secara bersamaan, Support item yang memenuhi nilai minimum membentuk kombinasi itemset dengan nilai itemset yang memenuhi Support minimal dan Confidence minimal dihasilkan association rule . Langkah- langkah  untuk  menentukan  pola  kombinasi  bahan  baku  yang  sering  keluar  secara  bersamaan  pada  restoran  ini menggunakan algoritma APRIORI adalah sebagai berikut : a. Menggunakan menu makanan untuk menemukan bahan baku apa saja yang keluar secara bersamaan.
b. Nilai minimum Support adalah 20%.
c. Nilai minimum Confidence adalah 50%.
Tabel 1. Berikut adalah bahan baku yang keluar secara bersamaan dalam satu menu makanan
No Nama Makanan Nama bahan baku 1. Nasi Goreng Presiden Beras, Ayam, Kol, Daun Bawang, Telur
2. Nasi Goreng Spesial
Beras, Daun Bawang, Telur, Sosis
3. Nasi Goreng Telur
Beras,  Daun Bawang, Telur 4. Mie Goreng Spesial
Mie kuda, Sawi, Daun Bawang, Telur, Sosis
5. Mie Goreng Telur
Mie kuda, Kol, Daun Bawang, Telur.
6. Biehun Goreng
Biehun, Sawi, Daun Bawang, Telur, Bakso.
7. Nasi Ayam Bakar Beras, Ayam, Tahu, Tempe
8. Nasi Ayam Serundeng
Beras, Ayam, Tahu, Tempe 9. Nasi Ayam Geprek
Beras, Ayam, Tahu, Tempe 10. Bakso Kaki Lima Mie Kuda, Bakso, Sawi, Daun Bawang 11. Asam-asam Daging Beras, Daging Sapi, Daun Bawang 12. Tahu Pong Tahu 13. Mendoan Tempe, Tepung 14. Tahu Cabe Garam Tahu, Tepung 15. Tahu Kemul Tahu, Tepung, Daun Bawang 16. Kentang Goreng Kentang 17. Three in one Kentang, Nugget, Sosis 18. Roti Bakar Roti, Keju
Sebelum menemukan pola bahan baku yang keluar secara bersamaan adalah dengan memisahkan semua item bahan baku yang ada dalam data yang akan diolah, kemudian mencari pola kombinasi 1 itemset, 2 Itemset , 3 itemset , dan  seterusnya  sampai  tidak  ditemukannya  nilai  minimum Support (20%)  .  Tahap  ini  akan  mencari  item  yang memenuhi syarat minium dari nilai Support .
a. Menghitung 1 itemset
Support (A ) = Jumlah Makanan Mengandung A 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100%
Berikut merupakan pembentukan 1 item :
Support (Beras) = Σ Makanan Mengandung Beras Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛
x 100%
= 7 18 x 100% = 38,39%
Support (Ayam)
= Σ Makanan Mengandung Ayam Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100%
= 4 18 x 100% = 22,22%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1386 − 1394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2563
Support (Mie kuda) = Σ Makanan Mengandung Mie Kuda Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 2 18 x 100% = 16,67%
Support (Biehun) = Σ Makanan Mengandung Biehun Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 1 18 x 100% = 5,56%
Support (Daging sapi)   = Σ Makanan Mengandung Daging Sapi Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100%
= 1 18 x 100% = 5,56% Support (Tahu) = Σ Makanan Mengandung Tahu Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 6 18 x 100% = 33,33%
Support (Tempe) = Σ Makanan Mengandung Tempe Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 4 18 x 100% = 22,22%
Support (Kentang) = Σ Makanan Mengandung Kentang Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 2 18 x 100% = 11,11%
Support (Sosis) = Σ Makanan Mengandung Sosis Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 3 18 x 100% = 16,67%
Support (Nugget) = Σ Makanan Mengandung Nugget Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 1 18 x 100% = 5,56%
Support (Roti) = Σ Makanan Mengandung Roti Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 1 18 x 100% = 5,56%
Support (Bakso) = Σ Makanan Mengandung Bakso Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 2 18 x 100% = 11,11%
Support (Telur) = Σ Makanan Mengandung Telur Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 6 18 x 100% = 33,33%
Support (Sawi)
= Σ Makanan Mengandung Sawi Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 3 18 x 100% = 16,67%
Support (Kol)
= Σ Makanan Mengandung Kol Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100% = 3 18 x 100% = 16,67%
Support (Daunbawang)  = Σ Makanan Mengandung Daun Bawang Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100%
= 9 18 x 100% = 50%
Support (Keju slice) = Σ Makanan Mengandung Keju
Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛
x 100%
= 1 18 x 100% = 5,56%
Support (Tepung) = Σ Makanan Mengandung Tepung Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1386 − 1394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2563
= 2 18 x 100% = 11,11%
Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dibuat tabel 2. yaitu :
Tabel 2. Support Tiap Itemset No Nama Bahan Baku Support Support (%) 1. Beras 7 38,89 % 2. Ayam 4 22,22 % 3. Mie Kuda 3 16,67 % 4. Biehun 1 5,56 % 5. Daging Sapi 1 5,56 % 6. Tahu 6 33,33% 7. Tempe 4 22,22 % 8. Kentang 2 11,11 % 9. Sosis 3 16,67% 10. Nugget 1 5,56% 11. Roti 1 5,56% 12. Bakso 2 11,11% 13. Telur 6 33,33% 14. Sawi 3 16,67 % 15. Kol 3 16,67% 16. Daun Bawang 9 50% 17. Keju Slice 1 5,56% 18. Tepung 2 11,11 %
b. Kombinasi 2 itemset
Support (A∩B ) = Jumlah Makanan Mengandung A dan B 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100%
Berikut merupakan pembentukan 1 item :
Support (Beras∩Ayam)
= Σ Makanan Mengandung Beras∩Ayam
Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛
x 100%
= 4 18 x 100% = 22,22%
Support (Beras∩Tahu)
= Σ Makanan Mengandung Beras∩Tahu
Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛
x 100%
= 3 18 x 100% = 16,67%
Support (Beras∩Tempe)
= Σ Makanan Mengandung Beras
Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛
x 100%
= 3 18 x 100% = 16,67%
Support (Beras∩Telur)
= Σ Makanan Mengandung Beras∩Tempe
Σ Makanan
x 100%
= 3 18 x 100% = 16,67%
Support (Beras∩Daun Bawang)
= Σ Makanan Mengandung Beras∩Daun Bawang
Σ Makanan
x 100%
= 4 18 x 100% = 22,22%
Support (Ayam∩Tahu)
= Σ Makanan Mengandung Ayam∩Tahu
Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛
x 100%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1386 − 1394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2563
= 3 18 x 100% = 16,67%
Support (Ayam∩Tempe)
= Σ Makanan Mengandung Ayam∩Tempe
Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛
x 100%
= 3 18 x 100% = 16,67%
Support (Ayam∩Telur)
= Σ Makanan Mengandung Ayam∩Telur
Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛
x 100%
= 1 18 x 100% = 5,56%
Support (Ayam∩Daun Bawang)
= Σ Makanan Mengandung Ayam∩Daun Bawang
Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛
x 100%
= 1 18 x 100% = 5,56%
Support (Tahu∩Tempe)
= Σ Makanan Mengandung Tahu∩Tempe
Σ Makanan
x 100%
= 3 18 x 100% = 16,67%
Support (Tahu∩Telur)
= Σ Makanan Mengandung Tahu∩Telur
Σ Makanan
x 100%
= 0 18 x 100% = 0
Support (Tahu∩Daun Bawang)
= Σ Makanan Mengandung Tahu∩Daun Bawang
Σ Makanan
x 100%
= 1 18 x 100% = 5,56%
Support (Tempe∩Telur)
= Σ Makanan Mengandung Tempe∩Telur
Σ Makanan
x 100%
= 0 18 x 100% = 0
Support (Tempe∩Daun Bawang)
= Σ Makanan Mengandung Tempe∩Daun Bawang
Σ Makanan
x 100%
= 0 18 x 100% = 0
Support (Telur∩Daun Bawang)
= Σ Makanan Mengandung Telur∩Daun Bawang
Σ Makanan
x 100%
= 6 18 x 100% = 33,33%
Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dibuat tabel 3, yaitu :
Tabel 3. Kombinasi 2 itemset
No Nama Bahan Baku Support Support (%) 1. Beras, Ayam 4 22,22% 2. Beras, Tahu 3 16,67 % 3. Beras, Tempe 3 16,67 % 4. Beras, Telur 3 16,67 % 5. Beras, Daun Bawang 4 22,22% 6. Ayam, Tahu 3 16,67 %

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1386 − 1394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2563
7. Ayam, Tempe 3 16,67 % 8. Ayam, Telur 1 5,56% 9. Ayam,Daun Bawang 1 5,56% 10. Tahu, Tempe 3 16,67 % 11. Tahu, Telur 0 0 12. Tahu, Daun Bawang 1 5,56% 13. Tempe, Telur 0 0 14. Tempe, Daun Bawang 0 0 15. Telur, Daun Bawang 6 33,33%
c. Kombinasi 3 itemset
Support (A, B dan C ) = Jumlah Makanan Mengandung A,B dan C 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 x 100%
Support (Beras, Ayam, Telur)
= Σ Makanan Mengandung Beras,Ayam,Telur
Σ Makanan
x 100%
= 1 18 x 100% = 5,56%
Support (Beras, Ayam, Daun Bawang)
= Σ Makanan Mengandung Beras,Ayam,Daun Bawang
Σ Makanan
x 100%
= 1 18 x 100% = 5,56%
Support (Ayam, Telur, Daun Bawang)
= Σ Makanan Mengandung Ayam,Telur,Daun Bawang
Σ Makanan
x 100%
= 1 18 x 100% = 5,56%
Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dibuat tabel 4., yaitu :
Tabel 4. Kombinasi 3 itemset
No Nama Bahan Baku Support Support (%) 1. Beras, Ayam, Telur 1 5,56% 2. Beras, Ayam, Daun Bawang 1 5,56% 3. Ayam, Telur, Daun Bawang 1 5,56%
Karena  sudah  tidak  terdapat  lagi  itemset  yang  memenuhi  minimum Support ,  maka  untuk  pencarian  pola kombinasi  berhenti  samapai  disini.  Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  maka  dilanjutkan  dengan pencarian Association rule yang memenuhi syarat minimum untuk Confidence d engan cara menghitung Confidence aturan asosiasi “Jika A maka B “ . Confidence adalah nilai yang mendefinisikan kuat tidaknya hubungan antara item- item yang berkombinasi. Berikut adalah algoritma pembentukan association rule : Nilai Confidence dari aturan A ke B diperoleh dengan rumus :
Confidence P (A∩B|C ) = Jumlah Makanan Mengandung A,B dan C 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 x 100%
Berikut merupakan perhitungan Confidence :
Confidence (Beras∩Ayam)
= Σ Makanan Mengandung Beras∩Ayam
Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑠
x 100%
= 4 7 x 100% = 57,14%
Confidence (Ayam∩Beras)
= Σ Makanan Mengandung Ayam∩Beras Σ 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 𝐴𝑦𝑎𝑚 x 100%
= 4 4 x 100% = 100%
Confidence (Beras∩Daun Bawang)
= Σ Makanan Mengandung Beras∩Daun Bawang
Σ Makanan Beras
x 100%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1386 − 1394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2563
= 4 7 x 100% = 57,14%
Confidence (Daun Bawang∩Beras)
= Σ Makanan Mengandung Daun Bawang∩Beras
Σ Makanan Daun Bawang
x 100%
= 4 9 x 100% = 44,44%
Confidence (Telur∩Daun Bawang)
= Σ Makanan Mengandung Telur∩Daun Bawang
Σ Makanan Telur
x 100%
= 6 6 x 100% = 100%
Confidence (Daun Bawang ∩Telur)
= Σ Makanan Mengandung Telur∩Daun Bawang
Σ Makanan Daun Bawang
x 100%
= 6 9 x 100% = 66,67%
Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dibuat tabel 5., yaitu :
Tabel 5. Nilai Confidence No Nama Bahan Baku Confidence 1. Beras, Ayam 57,14% 2. Ayam, Beras 100% 3. Beras, Daun Bawang 57,14% 4. Daun Bawang, Beras 44,44% 5. Telur, Daun Bawang 100% 6. Daun Bawang, Telur 66,67%
Setelah mendapatkan nilai Support dan nilai Confidence , maka rule yang ditemukan dapat dilihat pada tabel 6., yaitu :
Tabel 6. Nilai Rule No Nama Bahan Baku Support Confidence 1. Beras, Ayam 22,22% 57,14% 2. Ayam, Beras 22,22% 100% 3. Beras, Daun Bawang 22,22% 57,14% 4. Telur, Daun Bawang 33,33% 100% 5. Daun Bawang, Telur 33,33% 66,67%
Berdasarkan hasil perhitungan Confidence yang telah diuraikan pada sub bab sebelumnya maka dari keterangan tersebut diperoleh nilai Confidence dimana seluruh nilai Confidence telah memenuhi nilai minimum, dari keterangan tersebut maka dapat disimpulkan rule kombinasi produk untuk penyusunan layout adalah sebagai berikut: Rule 1 : jika digunakan bahan  baku beras ,maka bahan baku bahan ayam juga digunakan dengan Support = 22,22% dan Confidence = 57,14%. Rule 2 : jika digunakan bahan  baku ayam, maka bahan baku beras = juga digunakan  dengan Support = 22,22% dan Confidence = 100%. Rule 3 : jika digunakan bahan  baku beras, maka bahan baku daun bawang juga digunakan dengan Support = 22,22% dan Confidence = 57,14%. Rule 4 : jika digunakan bahan  baku telur, maka bahan baku daun bawang juga digunakan dengan Support = 22,22% dan Confidence = 100%. Rule 5 : jika digunakan bahan  baku daun bawang, maka bahan baku telur juga digunakan dengan Support = 22,22% dan Confidence = 66,67%. Dari hasil rule diatas maka bisa dilihat kecendrungan bahan baku makanan yang digunakan secara bersamaan, maka kita bisa mengetahui bahwa telur dan bawang merupakan bahan baku yang sering digunakan secara bersamaan dalam  satu  menu  makanan. rule yang  didapatkan  dari  hasil  analisis  tadi  bisa  digunakan  untuk  beberapa  tujuan, misalnya  untuk  mengurangi  kekosongan  menu  makanan  yaang  diakibatkan  oleh  tidak  tersedianya  bahan  baku. Berdasarkan analisis bahan baku yang sering digunakan secara bersamaan, saling keterkaitannya bahan baku Telur dan  Daun  Bawang  maka  dalam  pengorderan  stok  bahan  baku  makanan  harus  memprioritaskan  kedua  bahan  baku tersebut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1386 − 1394 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2563

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  Penelitian  tentang  data  mining  dalam  persediaan  bahan  baku  menggunakan  algoritma  apriori,  maka diperoleh  kesimpulan  Untuk  mengetahui  sistem  persediaan  bahan  baku  adalah  dengan  cara  menjadikan  menu makanan sebagai landasan sehingga penulis mengetahui apa saja bahan baku yang digunakan dalam menu makanan tersebut.  Penerapan  data  mining  apriori  pada  data  mining  dapat  mempercepat  proses  dalam  pembentukan  pola kombinasi  bahan  baku  makanan,  yaitu  dengan  nilai Support dan Confidence yang  tertinggi.  Dari  hasil  penelitian dengan menggunakan sampel data sebanyak 18 item dengan minimal Support 20% dan Confidence 50% menghasilkan 5 rule yang interisting dengan Support tertinggi mencapai 33,33% dan Confidence tertinggi mencapai 100%.

## REFERENCES
[1] B.  Ramadani,  H.  Winata,  and  Y.  H.  Syahputra,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Mengestimasi  Biaya  Produksi  Opak Singkong Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada Cv. Sinar Jaya,” J. CyberTech Vol.3. , vol. 3, no. 11, pp. 1660–1672, 2020.
[2] R. Khalida, “Analisa Komparasi Tiga Metode Data Mining dalam Prediksi Impor Komoditas Tanaman Biofarmaka,” J. Ilm. Komputasi , vol. 19, no. 2, pp. 145–154, 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.2.82.
[3] B.  Pada  and  C.  V  Fountain,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Persediaan  Bahan  Baku  Beras Menggunakan Algoritma Regresi Linear,” no. x, pp. 1–9.
[4] T. Pengklasteran, G. Sebelum, G. Studi, K. Pabrik, and P. T. Xyz, “Analisis Kualitas Bahan Baku Tebu Melalui,” J. Tek. ITS , vol. 10, no. 2, pp. 100–108, 2021.
[5] V. A. Zulaiha, N. Rahaningsih, O. Nurdiawan, and A. R. Dikananda4, “Implementasi  Algoritma C.45 dalam Klasifikasi Bahan Baku,” J. Data Sci. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 53–57, 2022.
[6] P. Data, M. Dalam, M. Produksi, K. Remah, M. Algoritma, and R. Linier, “Pemanfaatan data mining dalam memprediksi produksi karet remah menggunakan algoritma regresi linier berganda (studi kasus: pt hok tong kramasan),” 2022.
[7] N.  Gligorijevic,  D.  Robajac,  and  O.  Nedic,  “Повышенная  Чувствительность  Тромбоцитов  К  Действию Инсулиноподобного Фактора Роста 1 У Больных Сахарным Диабетом 2-Го Типа,” Биохимия , vol. 84, no. 10, pp. 1511– 1518, 2019, doi: 10.1134/s0320972519100129.
[8] A. Junaidi, A. Rahman, and Y. Yunita, “Prediksi Persediaan Bahan Baku untuk Produksi Percetakan Menggunakan Metode Asosiasi,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 23, no. 1, pp. 25–31, 2021, doi: 10.31294/p.v23i1.9597.
[9] I. Maryani, O. Revianti, H. M. Nur, and S. Sunanto, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Di Toko GOC Kosmetik Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  92–98,  2022,  doi: 10.31294/ijse.v8i1.13017.
[10]  Z. Syahara, R. N. Adiha, and A. P. Windarto, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Bahan Bangunan Di Karang Sari,” BRAHMANA J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 107–115, 2021.
[11]  K. Erwansyah, B. Andika, and R. Gunawan, “Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis Mobile,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p. 148, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2628.
[12]  I. F. P. Ginting, D. Saripurna, and E. Fitriani, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Pola Ketersediaan Stok Barang Berdasarkan Permintaan Konsumen Di Chykes Minimarket Menggunakan Algoritma Apriori,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 20, no. 1, p. 28, 2021, doi: 10.53513/jis.v20i1.2504.
[13]  M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C45  Untuk  Memprediksi  Hasil  Belajar  Mahasiswa Berdasarkan Riwayat Akademik,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 60–65, 2016.
[14]  A. Pradipta, D. Hartama, A. Wanto, S. Saifullah, and J. Jalaluddin, “The Application of Data Mining in Determining Timely Graduation  Using  the  C45  Algorithm,” IJISTECH  (International  J.  Inf.  Syst.  Technol. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  31,  2019,  doi: 10.30645/ijistech.v3i1.30.