## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349

## Implementasi Data Mining dengan Metode Apriori Dalam Menentukan Pola Pemilihan Pemeriksaan Kimia
Denih Romdon, Iskhak Kholil *
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 11207152@nusamandiri.ac.id, 2,* ishak.ihk@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Bisnis dan organisasi yang ingin  bertahan perlu mengembangkan strategi bisnis yang jitu. Meninjau data transaksi penjualan perusahaan  secara  bertahap  mengarah  ke  tumpukan  data.  Sehingga  sangat  disayangkan  jika  tidak  di  analisa  kembali.  Produk pemeriksaan  yang  ditawarkan  pada  Laboratorium  Prodia  bermacam-macam,  dan  terkadang  paket  pemeriksaaan  yang  ditawarkan mempengaruhi  masyarakat  untuk  memilih  paket  tersebut.  Metode  Apriori  adalah  metode  yang  dapat  membatu  perusahaan  untuk mengetahui pemeriksaan tes yang paling banyak terjual serta mengetahui relasi pemeriksaan satu dengan yang lainnya, serta dengan bantuan software RapidMiner jenis pemeriksaan atau test yang keluar secara bersamaan dapat diketahui. Algoritma apriori  termasuk jenis  aturan  asosiasi  pada  penambangan data (data mining).  Salah  satu  tahap  analisa  asosiasi  yang menarik perhatian banyak peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien  adalah  analisis  pola  frequensi  tinggi  (frequent    pattern  mining).  Penting  atau tidaknya  suatu  aturan  asosiasi  dapat  dimengerti   dengan  dua    tolak  ukur  , yaitu nilai  support dan  nilai  confidence.  Support    (nilai penunjang)    adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam  database,    sedangkan    confidence    (nilai    kepastian)  adalah  kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi. Dari hasil  perhitungan  menggunakan  metode Apriori untuk menentukan pola pembelian pada jenis pemeriksaan kimia/lemak dengan ditentukan minimum support 35 % dan confidence 75 %, menghasilkan 3 aturan asosiasi yaitu  pertama  jika  membeli  Cholesterol  Total,  maka  akan  membeli  Cholesterol  LDL  dengan  support  100%  dan  confidence  100%, kedua  jika  membeli  Cholesterol  Total,  maka  akan  membeli  Trigliserida  dengan  supportt100%  dan  confidence  100%,  ketiga Jikaamembeli Cholesterol LDL, maka akan membeli Trigliserida dengan support 100% dan confidence 100%.
Kata Kunci: Asosiasi; Algoritma Apriori; Penjualan; Data Mining
Abstract− Businesses and organizations that want to survive need to develop effective business strategies. Reviewing the company's transaction data gradually leads to sales data. So it is very if not re-analyzed. The examination products offered at Prodia Laboratories vary, and the exploration of the packages offered influences the public to choose these packages. The Apriori method is a method that can help companies find out which test inspections are the most sold and know the relationship between inspections with one another, and with the help of the RapidMiner software the types of tests or tests that come out at the same time can be known. The a priori algorithm is a type of association rule in data mining (data mining). One of the stages of Association Analysis that has attracted the attention of many researchers to produce efficient algorithms is high-frequency pattern mining. The importance or not of an association rule  can  be  understood  with  two  benchmarks,  namely  the  support  value  and  the  confidence  value.  Support  (support  value)  is  the proportion of the combination of these items in the database, while confidence (value) is the strength of the relationship between items in  the  association  rules. From  the  results  of  calculations using  the  Apriori  method  to  determine purchasing  patterns  on  the type  of chemical/fat check by determining a minimum support of 35% and 75% confidence, resulting in 3 association rules, namely first, if you buy Total Cholesterol, you will buy LDL Cholesterol with 100% support and 100% confidence, secondly. If Total Cholesterol, then I will buy Triglycerides with 100% support and 100% confidence, buy all three. If I buy LDL Cholesterol, I will buy Triglycerides with 100% support and 100% confidence.
Keywords : Association; Apriori Algorithm; Sales; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Semakin ketatnya persaingan dalam dunia bisnis terutama didalam  industri penjualan mendorong pihak perusahaan untuk strategi agar tetap dapat survive didalam usahanya.  Hal  tersebut tentunya perlu disiasati, oleh karena itu pihak perusahaan perlu  memiliki  kemampuan  untuk  menelaah  suatu  data  yang  ada  agar  dapat  di  jadikan  bahan  rujukan  sehingga memungkinkan  dapat  dijadikan  pertimbangan  untuk  dijadikan  bahan  pengambilan  keputusan  dalam  segala  aspek, khususnya dalam strategi penjulan atau marketing[1].
Tersedianya  informasi  komprehensif  transaksi  customer  memicu  pengembangan  teknis  yang  secara  otomatis mencari  relasi  antar  item  didalam  data  pada  basis  data  atau  database.  Misalnya,  informasi  data  dapat  diperoleh  dari pemindai kode batang (barcode) di supermarket. Basis data penjualan (database ) menyimpan catatan transaksi penjualan dalam jumlah yang cukup signifikan. Setiap struktur data akan memberikan list barang yang dibeli oleh customer didalam sebuah  transaksi.  Pengelola  kemungkin  bisa  tertarik  untuk  mencari  tau  bagaimana  item  set  dapat  terjual secara a bersamaan. Pengelola bisa memakai informasi ini dalam pengaturan posisi atau tata letak barang yang ada di toko untuk  mengoptimalkan  barang  dagangan  yang  saling  terkait,  atau  untuk  promosi  atau  desain  katalog,  serta  dapat digunakan untuk mengidentifikasi kelompok customer berdasarkan pola pembelian yang dilakukan[2].
Pemilik  perlu  memperhatikan  strategi  yang  dapat  menaikan  tingkat  penjualan  produk,  diantaranya  dengan menggunakan informasi data penjualan [3]. Dengan pergerakan transaksi setiap hari, informasi akan bertambah dalam jangka  panjang.  Informasi  tidak  selalu  digunakan  hanya  untuk  sebagai  file  organisasi,  tetapi  dapat  juga  dipakai  dan dikelola menjadi data yang berguna untuk membuat penawaran dan pengembangan produk. Metode yang terlibat dengan melacak informasi dalam kumpulan data untuk melihat hubungan bisnis antara hal-hal di atas, yang merupakan ide yang disebut  penambangan  informasi.  Penambangan  data  adalah  ekstraksi  implisit,  yang  sebelumnya  tidak  diketahui,  dan berpotensi  informasi  yang  berguna  dari  data.  Idenya  adalah  untuk  membangun  program  komputer  yang  menyaring melalui  database  secara  otomatis,  mencari  keteraturan  atau  pola.  Pola  yang  kuat,  jika  ditemukan,  kemungkinan  akan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349
digeneralisasi untuk membuat prediksi akurat pada data masa depan [4]. Ada berbagai macam perhitungan Data Mining yang dengan asumsi bahwa mereka dapat diimplementasikan kedalam proses bisnis, akan menawarkan manfaat positif untuk  mengerjakan  pameran  proses  bisnis  ini  yang  akan  mendorong  manfaat  yang  diperluas  dari  bisnis.  Penggunaan informasi  yang  ada  dalam  kerangka  data  untuk  membantu  latihan  dinamis,  tidak  sampai  pada  titik  tergantung  pada informasi  fungsional  saja,  pemeriksaan  informasi  diharapkan  untuk  menyelidiki  kemampuan  data  yang  ada.  Para pemimpin berusaha untuk mengeksploitasi pusat distribusi informasi yang ada untuk menyelidiki data berharga untuk membantu memutuskan, ini mendukung munculnya bagian-bagian baru ilmu pengetahuan untuk mengalahkan masalah menghapus data atau contoh yang signifikan atau menarik dari banyak informasi, yang disebut penambangan informasi. Pemanfaatan  strategi  information  mining  diandalkan  untuk  memberikan  informasi  yang  selama  ini  disembunyikan  di pusat  distribusi  informasi  sehingga  menjadi  data  penting  [5].  Perhitungan  afiliasi  adalah  jenis  perhitungan  dalam penambangan informasi yang memberikan data tentang hubungan antara hal-hal informasi dalam kumpulan data. Analisa diatas dapat digunakan secara komprehensif kedalam proses bisnis, mengingat untuk interaksi bisnis. Perhitungan afiliasi penambangan informasi dapat membantu  interaksi bisnis dengan memberikan koneksi antara informasi transaksi yang dibuat oleh klien dengan tujuan agar contoh pembelian klien akan diperoleh. Organisasi dapat memanfaatkan data ini untuk membuat langkah bisnis yang tepat. Di wilayah bisnis ritel, teknik penambangan aturan afiliasi juga disebut market basket  analisys  atau  analisa  keranjang  belanja  (Elisa  2018).  Pengambilan  data  dengan  aturan  association  rule  yang digunakan untuk menetapkan hubungan asosiatif suatu kolaborasi atau kombinasi item adalah pengertian dari algoritma apriori [1] [6].
Beberapa  penelitian  terkait  yang  penulis  cantumkan  dari  beberapa  jurnal  terdahulu  untuk  memperkuat  dasar mengenai metode yang digunakan dalam pembuatan penelitian ini, penulis menambahkan beberapa jurnal yaitu: Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori. Dalam penelitian ini, data mining yang digunakan adalah teknik asosiasi dengan menggunakan  algoritma apriori. Algoritma apriori dapat membantu dalam menentukan strategi pemasaran dalam penjualan. Algoritma apriori merupakan Teknik data mining yang menggunakan aturan dari kombinasi item  dengan  menggunakan  support  dan  confidence  sebagai  parameternya.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  nilai minimum support sebesar 30% serta nilai minimum confidence sebesar 60%. Hasil yang diperoleh dari proses algoritma apriori  yaitu  terdapat  2  aturan  asosiasi  dengan  2  kombinasi  itemset  yaitu  fasidol  serta  ifarsyl.  Aturan  pertama  adalah fasidol dan ifarsyl dengan nilai support 41,67% dan nilai confidence 62,5%, sedangkan untuk ifarsyl dan fasidol memiliki nilai support 41,67% dan nilai confidence 71,42%[7].
Data Mining ialah proses menemukan makna korelasi, pola, dan tren dengan menyaring jumlah data yang disimpan dalam repositori. Penambangan data menggunakan teknologi pengenalan pola, serta teknik statistik dan matematika [8]. Penambangan informasi dapat menangani data dari sekumpulan data  yang cukup banyak dan dalam mencari informasi membentuk  sebuah  contoh  yang  pada  umumnya  dinamakan  aturan  asosiasi  keranjang  belanja  atau  market  basket analisys[9].  Analisa  keranjang  belanja  (market  basket  analisys)  adalah  strategi  untuk  membedah  perilaku  pelanggan secara  eksplisit  dari  kelompok  tertentu.  Market  basket  analisys  sebagian  besar  digunakan  sebagai  tahap  awal  untuk mencari informasi dari pertukaran informasi ketika kita tidak memiliki gambaran yang jelas tentang contoh eksplisit apa yang  kita  cari.  Strategi  Market  basket  analisys  adalah  prosedur  yang  menyesuaikan  studi  penambangan  informasi. Prosedur ini digunakan untuk merencanakan metodologi penjualan dan pemasaran produk melalui cara yang paling umum untuk mencari afiliasi atau hubungan antara item informasi dari kumpulan data yang saling berhubungan [10]. Pencarian afiliasi dimulai dengan menangani pertukaran informasi. perolehan barang dagangan dari setiap pembeli, kemudian, pada saat itu, mencari hubungan antara produk yang dibeli. Menambang data hampir sama dengan menemukan keadaan yang menjanjikan untuk keberadaan barang dagangan yang dibeli yang sesuai dengan kecenderungan belanja individu serta jumlah pertukaran yang ada[7].
Adanya kebutuhan market basket analisys dimulai dengan ketepatan dan keunggulan yang dihasilkannya sebagai aturan  asosiasi  ( association  rules ).  Apa  yang  tersirat  oleh  aturan  afiliasi  adalah  contoh  keterkaitan  informasi  dalam kumpulan  data[11].  Informasi  ini  akan  diselidiki  oleh  pemeriksa  informasi  untuk  mengamati  desain  dari  informasi kesepakatan  yang  telah  dikumpulkan  setiap  hari  untuk  melakukan  interaksi  dinamis.  Aturan  Afiliasi  yang  dimaksud dimunculkan melalui suatu sistem untuk menghitung support serta confidence dari suatu relasi antara item. Association rule sebaiknya menarik bilamana nilai support  lebih besar  dari minimum support dan tentunya nilai confidence lebih besar dari minimum confidence [1]. Mekanisme penemuan association rule ini menggunakan perhitungan apriori, yang dapat  berguna  untuk  membentuk k calon  kombinasi  item m yang  mungkin,  selanjutnya  dites  apakah  kolaborasi  itu memenuhi  batasan  support  juga  confidence e yang  sudah  ditentukan  oleh  pengguna.  Dalam  ulasan  ini,  penulis  akan membedah pertukaran informasi yang telah dilengkapi dengan instrumen untuk mengerjakan relasi antara support serta confidence dari salah-satu hubungan item set, yang selanjutnya nilai support dan confidence yang dihasilkan akan menjadi pertimbangan sebagai sumber untuk pengambilan keputusan oleh perusahaan untuk memaksimalkan strategi penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian adalah prosedur atau cara yang harus dipilih untuk melakukan sebuah penelitian. Metode penelitian merupakan  cara  utama  yang  digunakan  peneliti  untuk  mencapai  tujuan  dan  menentukan  jawaban  atas  masalah  yang diajukan[12].

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
1. Observasi
Studi lapangan diarahkan dengan memperhatikan informasi organisasi. Persepsi dibuat untuk mengaudit kondisi asli organisasi yang menjadi tujuan eksplorasi.
2. Wawancara
Penyusun melakukan interview dan diskusi untuk  mengetahui rencana  marketing  apa  saja  yang  telah  dilakukan oleh perusahaan,  serta menganalisa laporan transaksi sebagai sumber data yang akan dikerjakan.
3. Studi Pustaka
Dalam  metode  penelitian  ini penulis mencari, mengumpulkan dan membaca berbagai data yang diangga perlu dalam mengisi kebutuhan penelitian berhubungan dengan objek yang diteliti. Semua data dikumpulkan yang terkait dengan objek yang akan diteliti seperti kumpulan  buku, referensi jurnal dan berbagai contoh penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya.  Adanya  referensi  terkait  dengan  objek  penelitian,  juga  dapat  dijadikan  sebagai  rujukan  bagi  seluruh proses studi.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Bagian  ini  akan  mengungkapkan  cara-cara  yang  ditempuh  untuk  mendapatkan  teknik  pemeriksaan  yang  merupakan tahapan yang  harus diterapkan  agar  eksplorasi  dapat  dilakukan  secara  terkoordinasi  dan  lebih  mudah  untuk  memecah permasalahan yang ada. Adapun tahapan penelitiannya adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.3 Metode Analisis Data
Penelitian yang dikerjakan pada Laboratorium Klinik Prodia Bekasi dibidang penjualan pemeriksaan laboratorium. Pada saat menganalisa data yaitu dengan cara menerapkan algoritma apriori.
1. Analisa pola frekuensi tinggi
Pada  proses  ini  menemukan  kombinasi  item  yang  memiliki  kriteria  syarat  minimum  dari  nilai  support  didalam database. Nilai support satu (1) item didapat dengan formula berikut ini :
(1)
Sedangkan nilai support dari dua (2) item diperoleh dari formula 2 sebagai berikut :
(2)

## 2. Pembentukan aturan asosiasi
Sesudah seluruh pola frekuensi tinggi didapatkan, kemudian dicari association rule yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A → B . Nilai confidence dari aturan A → B didapat dari formula berikut ini :
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Persiapan Data (Data Preparation)
Langkah awal yang dikerjakan oleh penulis pada penelitan ini yaitu data preparation atau persiapan data yang akan dipakai kedalam pengamatan ini. Data yang dipergunakan adalah data transaksi pada Lab.Klinik Prodia sejak bulan Januari 2021 sampai bulan November 2021 pada kelompok pemeriksaan Lemak atau Kimia, data yang di ambil adalah 3 data transaksi penjulan terbanyak setiap bulannya.
STUDI AWAL PENGUMPULAN DATA PENGOLAHAN DATA ANALISA DATA KESIMPULAN & SARAN
Support (A) = ∑ Transaksi Mengandung A ∑ Transaksi
Support (A, B) = ∑ Transaksi Mengandung A dan B
∑ Transaksi
Confidence = P (B | A) = ∑ Transaksi Mengandung A dan B ∑ Transaksi Mengandung A

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349
Tabel 1. Data transaksi 3 besar bulan Januari 2021
Nama Test Jumlah Cholesterol LDL 1.017 Cholesterol Total 997 Trigliserida 932
Berdasarkan  dari  tabel  1  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  LDL  1.017, Cholesterol Total 997 dan Trigliserida 932.
Tabel 2. Data transaksi 3 besar bulan Februari 2021 Nama Test Jumlah Cholesterol Total 940 Cholesterol LDL 931 Trigliserida 896
Berdasarkan  dari  tabel  2  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  940, Cholesterol LDL 931 dan Trigliserida 896.
Tabel 3. Data transaksi 3 besar bulan Maret 2021 Nama Test Jumlah Cholesterol Total 1.396 Cholesterol LDL 1.356 Trigliserida 1.331
Berdasarkan  dari  tabel  3  di  atas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  1.396, Cholesterol LDL 1.356 dan Trigliserida 1.331.
Tabel 4. Data transaksi 3 besar bulan April 2021 Nama Test Jumlah Cholesterol Total 1.005 Cholesterol LDL 949 Trigliserida 940
Berdasarkan  dari  tabel  4  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  1.005, Cholesterol LDL 949 dan Trigliserida 940.
Tabel 5. Data transaksi 3 besar bulan Mei 2021 Nama Test Jumlah Cholesterol Total 907 Cholesterol LDL 873 Trigliserida 839
Berdasarkan  dari  tabel  5  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  907, Cholesterol LDL 873 dan Trigliserida 839.
Tabel 6. Data transaksi 3 besar bulan Juni 2021 Nama Test Jumlah Cholesterol Total 1.320 Cholesterol LDL 1.265 Trigliserida 1.221
Berdasarkan  dari  tabel  6  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  1.320, Cholesterol LDL 1.265 dan Trigliserida 1.221.
Tabel 7. Data transaksi 3 besar bulan Juli 2021 Nama Test Jumlah Cholesterol Total 911 Cholesterol LDL 881 Trigliserida 827
Berdasarkan  dari  7  tabel  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  911, Cholesterol LDL 881 dan Trigliserida 827.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349
Tabel 8. Data transaksi 3 besar bulan Agustus 2021
Nama Test Jumlah Cholesterol Total 1.436 Cholesterol LDL 1.399 Trigliserida 1.350
Berdasarkan  dari  tabel  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  1.436, Cholesterol LDL 1.399 dan Trigliserida 1.350.
Tabel 9. Data transaksi 3 besar bulan September 2021 Nama Test Jumlah Cholesterol Total 1.235 Cholesterol LDL 1.124 Trigliserida 1.158
Berdasarkan  dari  tabel  9  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  1.235, Cholesterol LDL 1.124 dan Trigliserida 1.158.
Tabel 10. Data transaksi 3 besar bulan Oktober 2021 Nama Test Jumlah Cholesterol Total 1.035 Cholesterol LDL 915 Trigliserida 888
Berdasarkan  dari  tabel  10  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  1.035, Cholesterol LDL 915 dan Trigliserida 888.
Tabel 11. Data transaksi 3 besar bulan November 2021 Nama Test Jumlah Cholesterol Total 1463 Cholesterol LDL 1417 Trigliserida 1409
Berdasarkan  dari  tabel  11  diatas  jumlah  transaksi  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Cholesterol  Total  1.463, Cholesterol LDL 1.417 dan Trigliserida 1.409.

## 3.2 Tabulasi Data Transaksi
Data  proses  transaksi penjualan  dibuat kedalam  tabel  tabular  yang  dapat  mempermudah didalam  memahami  seberapa banyak  item  yang  di  beli  pada  setiap  tansaksi  penjualan,  adapun  data  transaksi  yang  di  ambil  adalah  3  besar  yang terbanyak didalam setiap bulannya, dapat dilihat pada tabel berikut ini ;
Tabel 12. Data transaksi bulan Januri sampai November 2021 Bulan Itemset 1 Cholesterol LDL, Cholesterol Total, Trigliserida 2 Cholesterol Total, Cholesterol LDL, Trigliserida 3 Cholesterol Total, Cholesterol LDL, Trigliserida 4 Cholesterol Total, Cholesterol LDL, Trigliserida 5 Cholesterol Total, Cholesterol LDL, Trigliserida 6 Cholesterol Total, Cholesterol LDL, Trigliserida 7 Cholesterol Total, Cholesterol LDL, Trigliserida 8 Cholesterol Total, Cholesterol LDL, Trigliserida 9 Cholesterol Total, Trigliserida, Cholesterol LDL 10 Cholesterol Total, Cholesterol LDL, Trigliserida 11 Cholesterol Total, Cholesterol LDL, Trigliserida Tabel 13. Data transaksi tabular Bulan Chol. Total Chol. LDL Chol. HDL Trig Apo A1 Apo B Lp (a) Adiponektin 1 1 1 0 1 0 0 0 0 2 1 1 0 1 0 0 0 0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349
Bulan Chol. Total Chol. LDL Chol. HDL Trig Apo A1 Apo B Lp (a) Adiponektin 3 1 1 0 1 0 0 0 0 4 1 1 0 1 0 0 0 0 5 1 1 0 1 0 0 0 0 6 1 1 0 1 0 0 0 0 7 1 1 0 1 0 0 0 0 8 1 1 0 1 0 0 0 0 9 1 1 0 1 0 0 0 0 10 1 1 0 1 0 0 0 0 11 1 1 0 1 0 0 0 0 Jumlah 11 11 0 11 0 0 0 0

## 3.3 Pembentukan Itemset
a. Satu (1) Itemset
Berikut ini adalah pemecahan masalah berdasarkan data yang telah disediakan pada tabel 13 Proses pembentukan C1 atau biasa juga dipanggil dengan satu (1) itemset dengan total minimum support = 35% dengan formula seperti dibawah ini :
(4) Tabel 14. Support dari setiap Item Item Jumlah Transaksi Support (%) Chol. Total 11 100,00 Chol. LDL 11 100,00 Chol. HDL 0 0,00 Trigliserida 11 100,00 Apo A1 0 0,00 Apo B 0 0,00 Lp (a) 0 0,00 Adiponektin 0 0,00
Pada tahap pembentukannitem pada tabel 14 dengan minimum support 35%, maka dapat di ketahui yang memiliki standar minimum support adalah ada 3 Jenis, dari ke-3 jenis tersebut selanjutnya dibentuk kombinasi item 2 item. Tabel dibawah ini adalah jenis item yang mencapai standart minimum support:
Tabel 15. Minimum Support Dari 1 Itemset 35% Item Jumlah Transaksi Support (%) Chol. Total 11 100,00 Chol. LDL 11 100,00 Trigliserida 11 100,00
b. Kombinasi 2 Itemset
PembentukannC2  atau  bisa  dikatakan  denganndua  (2)  item  dengannjumlah  minimummsupport  =35%  serta  bisa dikerjakan dengan formula sebagai berikut:
(5)
Dari  kombinasi  2  itemset  dengan  minimum  support  35%,  maka  dapat  diketahui  item  yang  memenuhi  standart minimum support adalah berikut ini:
Tabel 18. Minimum Support Dari 2 Itemset 35% Item Jumlah Transaksi Support (%) Chol. Total - Chol. LDL 11 100 Chol. Total - Trigliserida 11 100 Chol. LDL - Trigliserida 11 100 Support (A) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 x 100% Support (A,B) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
x 100%

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349

## 3.4 Pembentukan Association Rule
Setelah  seluruh  pola  frekuensi  tinggi  didapatkan,  selanjutnya  dapat  ditemukan association  rule yang  telah  memenuhi persyaratan minimum untuk confidence dengan mengkalkulasi confidence aturan asosiatif A→B. Minimum Confidence = 75% Nilai Confidence dari aturan A→B yang didapat ;
(6)
Tabel 20. Aturan _ Asosiasi Aturan Confidence Jika membeli Chol. Total, maka akan membeli Chol. LDL 11/11 100% Jika membeli Chol. LDL, maka akan membeli Chol.Total 11/11 100% Jika membeli Chol.Total, maka akan membeli Trigliserida 11/11 100% Jika membeli Trigliserida, maka akan membeli Chol.Total 11/11 100% Jika membeli Chol.LDL, maka akan membeli Trigliserida 11/11 100% Jika membeli Trigliserida, maka akan membeli Chol. LDL 11/11 100%

## 3.5 Perhitungan Algoritma Apriori dengan RapidMiner
Aplikasi RapidMiner merupakan aplikasi yang digunakan untuk proses data mining. Didalam aplikasi ini terdapat banyak algoritma  yang  terkandung  guna  kebutuhan  data  mining  [13].  Berikut  ini  merupakan  step-step  menggunaan  aplikasi RapidMiner:
Gambar 2. Halaman Utama Aplikasi RapidMiner
Gambar 3. Operator Add Data Excel
Pada  tampilan  gambar  diatas  merupakan  operator  untuk  menambahkan  data  yang  telah  dipersiapkan  untuk dilakukan penelitian melalui pilihan Read Excel  kemudian di drag kekanan.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349
Gambar 4. Import Configuration Wizard
Seteleh itu pilih menu Import Configuration Wizard selanjutnya pilih letak file yang akan di input. Setelah file di pilih, maka tampilan dapat terlihat pada gambar berikut ini ;
Gambar 5. Lembar Import Data
Pada gambar diatas dapat dijelaskan bahwa semua data telah berhasil di input ke aplikasi RapidMiner tanpa ada eror.
Gambar 6. Tampilan Import Data
Pada tahap ini, jika ada atribut nama test sama maka akan ada eror dan tidak dapat melanjutkan proses input data. Setelah  tidak  ada  eror,  maka  pilih  next.  Proses  selanjutnya  yaitu  pilih  tempat  untuk  penyimpana  data  pada  aplikasi RapidMiner  kemudian  pilih  finish.  Langkah  selanjutnya  yaitu  proses  data  mining  menggunakan  tools  pada  aplikasi RapidMiner.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349
Langkah berikutnya yaitu menjalankan aplikasi dengan memilih tombol run. Pada penelitian saat ini ditentukan nilai minimum support yang dipakai adalah 35% serta nilai confidence 75%. Maksudnya yaitu penulis membatasi jumlah itemset yang mempunyai nilai support minimal 35 % atau dapat dikatakan 0,35 dari data dan memiliki nilai confidence minimal 75 % atau 0,75. Setelah dijalankan, maka data yang ditampilkan adalah sebagai berikut ;
Gambar 8. Hasil Proses Data Mining
Gambar 9. Deskripsi Hasil Data Mining

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian secara keseluruhan, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut, dengan menerapkan algoritma apriori pada 48.731 data transaksi penjualan (tes lemak) di Lab.Klinik Prodia Bekasi selama periode Januari 2021 sampai dengan November 2021 menggunakan perhitungan manual dan aplikasi Rapid Miner dengan ditentukan minimum support 35 % dan confidence 75  %,  menghasilkan  3  rules  asosiasi.  Berikut  ini  merupakan  3  rules  yang  dihasilakan,    pertama  jika membeli Cholesterol Total, maka a akan n membeli Cholesterol LDL dengan n support 100% dan n confidence 100%. Kedua jika membeli Cholesterol Total, maka a akan a membeli Trigliserida  dengan n support t 100% dan n confidence 100%. Ketiga jika a membeli Cholesterol LDL, maka akan membeli Trigliserida a dengan support t 100% dan c confidence 100%.

## REFERENCES
[1] M. Badrul, “Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. XII, no. 2, pp. 121–129, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/266.
[2] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[3] V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[4] M. A. H. Ian H. Witten, Eibe Frank, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques . 2011.
[5] F.  Rahmawati  and  N.  Merlina,  “Metode  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan  Sparepart  Mesin  Fotocopy  Menggunakan Algoritma  Apriori,” PIKSEL    Penelit.  Ilmu  Komput.  Sist.  Embed.  Log. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  9–20,  2018,  doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
[6] O. Pahlevi, A. Sugandi, and I. D. Sintawati, “Penerapan Algoritma Apriori Dalam Pengendalian Kualitas Produk,” Sinkron , vol. 3,  no.  1,  pp.  272–278,  2018,  [Online].  Available:  https://docplayer.info/99006525-Penerapan-algoritma-apriori-dalam- pengendalian-kualitas-produk.html.
[7] 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.
[8] P. C. B. Galit Shamueli, Nitin R. Patel, “Data Mining For Business Intelligence,” 2012.
[9] E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.280.
[10]  F. A. Sianturi, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,” Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018, [Online]. Available: http://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/330.
[11]  U. Ependi and A. Putra, “Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i2.32648.
[12]  I. Djamaludin and A. Nursikuwagus, “Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, p. 671, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1566.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1349
[13]  D. Aprilia C, D. Aji Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, “Belajar Data Mining Dengan Rapid Minner,” p. 139, 2013, [Online]. Available: https://www.academia.edu/7712860/Belajar_Data_Mining_dengan_RapidMiner.