## Realtime Business Intelligence Menggunakan Algoritma Apriori dengan Data Stream Mining

## (Studi Kasus: Penjadwalan PT. Citra Tiara Global)
Fakhrian Fadlia Adiwijaya 1 , Ana Hadiana 2
1 Magister Sistem Informasi, Fakultas Pasca Sarjana Universitas Komputer Indonesia
Jalan Dipati Ukur no. 112 - 116, Bandung, Jawa Barat, Indonesia
 : tkj.fakhrian@gmail.com
2 Pusat Penelitian Informatika Lembaga Ilmu Penelitian (LIPI)
Jl. Cisitu, Sangkuriang, Bandung Jawa Barat, Indonesia
 : anahadiana68@gmail.com
Abstrak — Proses penjadwalan yang dilakukan oleh PT. Citra Tiara Global saat ini masih mengandalkan kedatangan kendaraan untuk setiap keberangkatannya, hal ini dikarenakan keterbatasan lahan parkir yang mengakibatkan jumlah kendaraan yang dapat ditampung di setiap cabang terbatas. Hal tersebut memaksa manajemen untuk memaksimalkan jadwal keberangkatan, agar tidak terjadi penumpukan kendaraan di setiap cabangnya. Data keberangkatan yang ada di PT. Citra Tiara Global saat ini hanya digunakan untuk melakukan rekapitulasi dan evaluasi terhadap keberangkatan. Dengan  menggunakan  algoritma  apriori,  data  keberangkatan  yang  ada  dapat  digunakan  untuk  menggali  informasi prediksi keterlambatan dan prediksi jumlah penumpang berdasarkan kriteria tertentu. Informasi prediksi yang diberikan akan  diberikan  secara  realtime,  dengan  proses  update data menggunakan metode  CDC  Push  dan  proses  data mining menggunakan data stream mining.Pengimplementasian realtime business intelligence menggunakan algoritma apriori dengan data stream mining dapat membantu proses penjadwalan di PT. Citra Tiara Global dengan memberikan prediksi keterlambatan  kendaraan  dan  predksi  jumlah  penumpang.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan, keakurasian prediksi berada antara 44% hingga 79% dengan minimum support yang digunakan bernilai 5%.
Kata Kunci — Association Rule , Apriori , Business Intelligence , Change Data Capture , Penjadwalan

## PENDAHULUAN
PT. Citra Tiara Global atau lebih dikenal dengan Cititrans Travel merupakan perusahaan yang bergerak di bidang travel dengan  tujuan  Bandung-Jakarta  yang  berfokus  kepada penjualan tiket keberangkatan. Cititrans berkantor pusat di Jl. Dipatiukur No.53 memiliki lahan parkir yang terbatas sehingga jumlah  kendaraan  yang  dapat  ditampung  hanya  sedikit  dan sebagian  kendaraan  yang  tidak  digunakan  di  parkir  di  lokasi yang  jauh,  jumlah  kendaraan  yang  sedikit  juga  berpengaruh terhadap  keberangkatan  untuk  setiap  tujuannya.  Dengan kondisi tersebut membuat manajemen perlu untuk memaksimalkan  penjadwalan  agar  tidak  ada  penumpukan kendaraan dan jumlah kendaraan yang ada dapat mememnuhi kebutuhan  untuk  setiap  tujuan  keberangkatan.  Jumlah penumpang yang menggunakan travel pada setiap keberangkatannya sangat beragam yang dipengaruhi oleh hari libur  kantor  dan  hari-hari  besar,  akan  lebih  optimal  apabila pada  setiap  keberangkatan  dapat  menutup  pengeluaran  untuk setiap keberangkatannya.
Data keberangkatan yang ada di PT. Citra Tiara Global saat ini hanya digunakan untuk melakukan rekapitulasi dan evaluasi terhadap  keberangkatan  untuk  setiap  tujuannya.  Agar  data tersebut  dapat  membantu  dalam  proses  penjadwalan diperlukan business  intelligence yang  digunakan  untuk mendapatkan pengetahuan dari operasi bisnis yang dilakukan,
pada  kasus  ini  menggunakan data  mining untuk  menggali informasi  prediksi  keterlambatan  berdasarkan  kriteria  waktu keberangkatan,  keterlambatan  keberangkatan,  keterlambatan tiba,  asal  keberangkatan,  tujuan  keberangkatan  dan  jumlah penumpang  untuk  setiap  keberangkatan.  metode  data  mining yang  tepat  adalah association  rule menggunakan  algoritma apriori untuk mencari keterkaitan antar atribut tersebut. Algoritma apriori membutuhkan  waktu proses  yang lama serta  membutuhkan  kapasitas memory yang  besar,  hal  ini disebabkan proses mengekplorasi data yang dilakukan dengan cara  mencari  hubungan  antar  atribut  (G.  Piatetsky,  1992). Algortima apriori dapat  menemukan  kombinasi  antar  atribut dengan cepat apabila nilai minimum support yang ditentukkan cenderng besar  (R.  Agrawal,  1994), namun dengan minimum support yang besar akan menghasilkan rulebase yang sedikit. Penentuan  nilai minimum  support yang  kecil  dapat menyebabkan  waktu  proses  yang  lama. Data  stream  mining memiliki  tujuan  untuk  mengatasi  masalah  dari  pemprosesan jumlah data yang banyak dan diproduksi secara terus menerus, sehingga membutuhkan waktu lama dan dapat menghabiskan memory komputer  (Albert Bifet,  2009). Dengan  metode data stream mining, diharapkan sistem business  intelligence dapat menghasilkan  analisis  BI  dengan  tingkat  keterlambatan  yang rendah dengan membantu analisis

## TINJAUAN PUSTAKA
Bagian  ini  menjelaskan  dasar-dasar  landasan  teori  yang digunakan dalam penelitian ini

## A. Business Intelligence
Business  intelligence (BI)  adalah  sebuah  proses  analisis yang  mengubah  data  internal  dan  data  eksternal  menjadi informasi tentang kapabilitas, posisi pasar, aktifitas dan tujuan yang harus dicapai oleh perusahaan untuk tetap kompetitif. BI berdiri  berdasarkan  konsep  sistem  informasi  seperti Online Analytical  Processing (OLAP),  pembuatan query, pelaporan, dan data  mining yang  menyediakan  metode-metode  berbeda untuk sebuah analisis data bisnis (J. Schiefer, 2005).
BI  bertujuan  untuk  menyajikan  berbagai  informasi  yang disesuaikan dengan kebutuhan setiap penggunanya. Informasi tersebut  bisa  berasal  dari  mana  saja,  kemudian  data  tersebut diolah  dan  disajikan  dalam  bentuk  informasi  yang  dapat dimengerti  oleh  penggunanya  untuk  memenuhi  tujuan perusahaan.

## B. Jenis-jenis Business Intelligence
Terdapat  lima  jenis  atau  kategori  dari  business intelligence, yaitu :
1.  Enterprise  Reporting,  digunakan  untuk  menghasilkan laporan-laporan  statis  yang  di  distribusikan  ke  banyak orang.  Jenis  laporan  ini  sangat  sesuai  untuk  laporan operasional dan dashboard.
2.  Cube  Analysis,  digunakan  untuk  menyediakan  analisis OLTP  multidimensional  yang  ditujukan  untuk  manajer bisnis dalam lingkungan terbatas.
3.  Ad-Hoc  Query  and  Analysis,  digunakan  untuk memberikan  akses  kepada  pengguna  agar  dapat melakukan query pada basis data, dan menggali informasi sampai  pada  tingkat  paling  dasar  dari  informasi transaksional.  Query  ini  berfungsi  untuk  menjelaja informasi yang dilakukan oleh pengguna.
4.  Statistical  Analysis  and  Data  Mining,  digunakan  untuk melakukan  analisis  prediksi  atau  menentukan  korelasi sebab akibat diantara dua matrik.
5.  Delivery  Report  and  Alert,  digunakan  secara  proaktif untuk  mengirimkan  laporan  secara  lengkap  atau memberikan peringatan kepada populasi pengguna yang besar atau banyak.
Pada penelitian ini digunakan jenis atau kategori Statistial Analysis  and  Data  Mining.  Proses  yang  digunakan  untuk menganalisa  dan  menjelajahi  informasi  mengenai  prediksi delay  kendaraan  berdasarkan  korelasi  antara  jadwal keberangkatan, delay tiba, delay berangkat, dan tujuan.

## C. Real-Time System
Real-time system (sistem waktu nyata) harus menghasilkan respon yang tepat dalam batas  waktu  yang telah ditentukkan. Jika  respon  melewati  batas  waktu  tersebut,  maka  terjadi degradasi  performansi  atau  kegagalan  sistem.  Sebuah  sistem real-time  adalah  sistem  yang  kebenarannya  secara  logis
didasarkan pada kebenaran hasil keluaran sistem dan ketepatan waktu hasil tersebut saat dikeluarkan (Willey, 2004). menurut fungsinya  sistem  ini  terbagi  menjadi  hard  real-time  dan  soft real-time.
Sistem  hard  real-time  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan critical  task  dengan  jaminan  waktu  tertentu.  Jika  kebutuhan waktu  tidak  terpenuhi,  maka  aplikasi  akan  gagal.  Secara umum,  sebuah  proses  di  kirim  dengan  sebuah  pernyataan jumlah  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  atau menjalankan proses input / output.
Sistem soft  real-time memiliki  sedikit  kelonggaran  waktu dibandingkan dengan sistem hard real-time, karena perangkat lunak  hanya  mendapatkan  prioritas  dalam  menjalankan prosesnya,  sehingga  risiko  kegagalan  tidak  berakibat  fatal. Adanya  keterlambatan  waktu  respon  akan  mengakibatkan penurunan kinerja dan mengakibatkan waktu tunda yang lebih lama.

## D. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu  algoritma  yang digunakan  untuk  melakukan  pencarian  jumlah  kemunculan atribut. Algoritma ini menggunakan pengetahuan kemunculan suatu  atribut  yang  telah  diketahui  sebelumnya,  untuk melakukan penggalian informasi pada proses selanjutnya. Pada algoritma apriori, menentukan kandidat yang mungkin muncul dengan cara  memperhatikan  minimum support dan minimum confidence.  Nilai  support  adalah  nilai  pengunjung  atau persentase kombinsi atribut dalam basis data.
Untuk  mendapatkan  nilai  support  untuk  sebuah  atribut, digunakan rumus sebagai berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ) 𝑥 100% (1)
Sedangkan  untuk  mencari  nilai  support  untuk  dua  item, digunakan rumus sebagai berikut :

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) =
( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ) 𝑥 100% (2)
Sedangkan  nilai  confidence  adalah  nilai  kepastian,  yaitu kuatnya  hubungan  antar  item.  Nilai  confidence  dapat  dicari setelah  pola  frekuensi  munculnya  sebuah  item  ditemukan. Rumus yang digunakan untuk mencari nilai confidence adalah sebagai berikut :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Proses utama yang dilakukan dalam algoritma apriori untuk mendapatkan frequent itemset yaitu :
1. Join (Penggabungan) Proses  ini  dilakukan  dengan  cara  mengkombinasikan suatu item dengan item yang lainnya hingga tidak dapat terbentuk kombinasi lagi.
2. Prune (Pemangkasan)
Hasil dari item yang telah dikombinasikan, kemudian dipangkas  dengan  menggunakan  minimum  support yang telah ditentukan.
item  A  dan  item  B  benar  saling  terkait  dan  muncul  atau dibeli secara bersamaan.

## E. Change Data Capture (CDC)
CDC adalah pendekatan inovasi integrasi data, berdasarkan identifikasi,  menangkap,  dan  mengirimkan  perubahan  yang dibuat  oleh  data  sumber.  Dengan  memproses  hanya perubahannya,  CDC  membuat  proses  integrasi  data  lebih efisien  dan  mengurangi  biaya  dengan  mengurangi  latensi (Attunity,  2006).  Terdap  dua  model  skenario  CDC (Corporation,  2005)  yaitu  (1)  CDC Pull  : secara  periodik meminta perubahan data, setiap waktu menemrima sekumpulan record yang merepresentasikan semua perubahan yang ditangkap sejak siklus permintaan terakhir. Sekenario ini hanya menangkap dan memindahkan hanya data yang berubah saja. (2) CDC Push : mekanisme pengiriman perubahan data segera  setelah  perubahann  terjadi.  Metode  ini  menggunakan listeners yang menunggu event perubahan dan publisher yang digunakan  untuk  mengirim  dan  memberikan  notifikasi perbuahan secara real-time. Pada penelitian ini menggunakan metode CDC push, setiap kegiatan insert,  update, atau delete yang  terjadi  pada  tabel sumber akan dipindahkan ke tabel CDC yang tepat.

## M ETODELOGI PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  dalam  perancangann  sistem real-time BI  untuk  membantu  proses  penjadwalan  kendaraan di PT. Citra Tiara Global terdapat beberapa tahapan yaitu (1) Analisis Sumber Data. Pada tahap ini dilakukan proses analisis data dari tabel sumber yang digunakan, dengan memilih tabel- tabel  yang  terlibat  langsung  dalam  proses  penjadwalan.  (2) Preprocessing  data.  Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pemindahan  data  menggunakan  metode  CDC push dari  tabel sumber  kedalam  dataset  yang  nantinya  akan  digunakan  pada proses  analisis data  mining .  (3)  Proses data  mining menggunakan  algoritma apriori dengan data  stream  mining untuk mendapatkan pengetahuan pada penjadwalan yang telah terjadi  sehingga  menghasilkan  prediksi  keterlambatan kendaraan  untuk  setiap  tujuan.  Metodologi  yang  diusulkan dapat dilihat pada Error! Reference source not found. .
Gambar 1. Penelitian Usulan

## P EMBAHASAN DAN PENGUJIAN
Pada  bagian  ini  akan  membahas  mengenai  tahapan  yang dilakukan  pada  metodologi  penelitian  dan  pengujian  yang dilakukan.

## A. Analisis Sumber Data
Sumber data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data  penjadwalan  yang  telah  dilakukan  di  PT.  Citra  Tiara Global  sejak  bulan  Januari  2016  hingga  desember  2016. Terdapat beberapa tabel dari basis data  yang akan digunakan dalam  penelitian  ini,  skema  relasi  tabel  yang  terkait  dapat dilihat pada Error! Reference source not found. .
Gambar 2. Skema Relasi Tabel Sumber
B. Prepocessing Data
Tahapan preprocessing  data diperlukan  pada  proses data mining, hal ini dikarenakan tidak semua atribut yang ada dapat digunakan  pada  proses data  mining. Pada  tahapan preprocessing data terdapat proses ekstraksi data yaitu proses pengambilan data dari sumber data, pemilihan atribut dengan memilih atribut yang akan digunakan dan proses pembersihan data  untuk  menghilangkan  nilai null dan  mengurangi keberagaman nilai pada data. Pada penelitian ini atribut yang akan digunakan dapat dilihat pada I .
TABEL I

## PEMILIHAN ATRIBUT
Nama Atribut Asal Tabel seat_capacity vehicle_type starting_pool_id route destination_pool_id route duration route_duration start_time schedule actual_start_time schedule actual_end_time schedule type ticket starting_pool_id route
Contoh  data  yang  diambil  dari  sumber  data  dapat  dilihat pada Error! Reference source not found. .

## TABEL II CONTOH DATA SUMBER
Setelah  proses  ekstraksi  dan  pemilihan  atribut  telah dilakukan, proses selanjutnya adalah proses pembersihan data untuk menghilangkan nilai null dan mengurangi keberagaman data.  Terdapat  beberapa  ketentuan  yang  digunakan  untuk waktu delay dan penumpang.
Ketentuan delay perusahaan :
1. Kategori 0  :  Keterlambatan kurang dari 16 menit
2. Kategori 1  :  Keterlambatan 16 menit s/d 30 Menit
3. Kategori 2  :  Keterlambatan 31 menit s/d 120 menit
4. Kategori 3  :  Keterlambatan 121 menit s/d 240 menit
5. Kategori 4  :  Keterlambatan lebih dari 241 menit.
Ketentuan penumpang :
1. Kategori 1  :  Jumlah  penumpang  30%  dari  jumlah  kursi yang tersedia.
2. Kategori 2  :  Jumlah  penumpang  50%  dari  jumlah  kursi yang tersedia.
3. Kategori 3  :  Jumlah  penumpang  80%  atau  lebih  dari jumlah kursi yang tersedia
Contoh data yang telah melewati proses pembersihan data dapat dilihat pada Error! Reference source not found. .

## TABEL III DATA CLEANSING
Pada  tahap preprocessing  data diimplementasikan  CDC push pada  proses  ekstraksi  hingga  pembersihan  data  sumber, proses CDC push yang digunakan dapat dilihat pada Error! Reference source not found.
Penggunaan teknik CDC pada penelitian ini adalah  untuk mengurangi  waktu  proses  query  untuk  pengambilan  dataset pada  basis  data  operasional,  karena  data  yang  diperlukan berada  pada  beberapa  tabel.  Langkah  yang  dilakukan  pada proses CDC ini adalah sebagai berikut :
1. Melakukan  proses  query  terhadap  tabel  route,  schedule, ticket, route_duration, vehicle_type dengan pemicu petugas menekan tombol cetak manifest. 2. Daftar atribut yang akan terisi saat petugas menekan tombol cetak manifest adalah starting_pool_id, destination_pool_id, start_time, duration,
actual_start_time,  seat_capacity,  dan  jumlah  penumpang, untuk atribut actual_end_time secara default akan diberikan nilai null.
3. Atribut actual_end_time akan terisi saat petugas menekan tombol  sampai  untuk  jadwal  keberangkatan  yang kendaraannya telah sampai di tujuan.
Route
Schedule Ticket Route_Duration Vehicle_Type
Change Data Capture Dataset Mentah Triggers Send Changes (Push)
Gambar 3. Diagram Alir Change Data Capture
C. Proses Data Mining
Setelah  dilakukan preprocessing  data ,  tahap  selanjutnya adalah data  mining dengan data  stream  mining .  Proses  yang akan dilakukan sama dengan tahapan preprocessing data untuk mendapatkan rulebase nya,  yang  membedakan  adalah  adanya threshold waktu yang tidak boleh dilewati. Data stream mining memiliki  karakteristik  pemprosesan  data  yang  mengalir dengan  cepat  dan  apabila  tidak  segera  di  proses  akan menghilang,  karena  proses  yang  dilakukan  berada  di  dalam memory tanpa  menggunakan  basis  data,  hal  ini  bermanfaat untuk memproses data dengan cepat. Diagram alir proses data stream  mining  dapat  dilihat  pada Error!  Reference source not found.
Pada  diagram  alir  yang  ada  pada Error!  Reference source  not  found. proses  yang  terjadi  adalah  sebagai berikut :
1. Proses pengambilan data dari basis data operasional  yang telah melalui proses pemilihan atribut, dalam penelitian ini data yang diambil adalah data penjadwalan terbaru dengan rentang waktu empat bulan kebelakang.
2. Data yang telah diambil akan dimasukkan ke dalam array untuk  dilakukan  proses  pengubahan  sesuai  dengan ketentuan  yang  telah  ditetapkan  oleh  perusahaan  perihal informasi  yang  dibutuhkan.  Proses  ini  bertujuan  untuk mengurangi keberagaman nilai yang ada pada basis data.
3. Data  yang  telah  melalui  proses  perubahan  terhadap  nilai dan atribut akan dimasukkan kedalam basis data berbetuk array.
4. Proses  selanjutnya  adalah  melakukan  data  mining menggunakan algoritma apriori, dalam proses ini diberikan batasan  waktu  proses  dalam  menemukan  kombinasi  item, hal  ini  bertujuan  agar  informasi  yang  dibutuhkan  dapat diperoleh dengan cepat.
5. Apabila batas waktu yang telah ditentukkan telah terlewati, proses  selanjutnya  adalah  memasukkan  hasil  dari  mining tersebut kedalam basis data rulebase.
6. Langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap data penjadwalan terbaru, dan akan dilakukan pengecekan dengan  data  yang  ada  pada  rulebase  untuk  mendapatkan informasi prediksi.
Dataset Mentah Array Itemset Ambil data penjadwalan Masukkan ke dalam arraylist Pengubahan nilai dan atribut Masukkan ke array itemset Ambil data uji Mining menggunakan algoritma apriori
Melebihi waktu Tidak
Rulebase Perbaharui Rulebase Ya Lakukan pengecekan data uji dengan rulebase Keluarkan hasil prediksi Start Selesai
Gambar 4. Diagram Alir Data Stream Mining

## D. Pengujian
Pada tahapan ini dilakukan serangkaian tes terhadap sistem yang  telah  dibuat,  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  apakah sistem tersebut telah mencapai tujuan yang diinginkan ataukah belum. Dalam penelitian ini, metode pengujian yang dilakukan adalah  dengan  menggunakan  pengujian eksperimental , pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  aturan asosiasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  dengan  kondisi sebenarnya. Adapun data yang akan digunakan pada pengujian adalah sebagai berikut :
1. Data  latih  yang  akan  digunakan  adalah  data  periode bulan September 2016 hingga Desember 2016 dengan total record penjadwalan sebanyak 6.505 record.
2. Data  uji  yang  akan  digunakan  untuk  membandingkan hasil dari sistem dengan keadaan sebenarnya, yaitu data periode  bulan  Januari  2017  hingga  Februari  2017, dengan  total  record  penjadwalan  sebanyak  2.618 record.
3. Perhitungan keakurasian estimasi keterlambatan dengan menghitung total data prediksi yang dihasilkan data  mining  dibagi  dengan  data  pada  keadaan  nyata yang memiliki kesamaan dengan prediksi.
4. Perhitungan  keakurasian  jumlah  penumpang  untuk setiap  jadwal  keberangkatan  dengan  menghitung  total data prediksi yang dihasilkan data mining dibagi dengan data  pada  keadaan  nyata  yang  memiliki  kesamaan dengan prediksi.
5. Perhitungan  tidak  ditemukannya  prediksi  untuk  data nyata  atau  data  not  found  dengan  cara  membagi  data yang tidak ditemukan dengan jumlah data penjadwalan nyata yang terjadi, hal ini dilakukan untuk mendapatkan minimum  support  dan  minimum  confidence  yang sesuai.
Skenario  pengujian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  dengan  mengubah  nilai  minimum  support,  minimum confidence,  dan  maksimal  waktu  pemrosesan  (data  stream mining). Ketentuan yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Minimun  support  yang  digunakan  adalah,  rata-rata itemset, 1%, 3%, 5%, 10%, 15% dan 20% dari rata-rata itemset.
2. Minimum confidence yang digunakan adalah 0%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, dan 70%.
3. Waktu  pemrosesan  yang  digunakan  dalam  melakukan data  mining  adalah1  detik  kemudian  diikuti  dengan kelipatan 5 detik hingga 1  menit. Untuk  melihat batas rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mendapatkan informasi.

## H ASIL P ENGUJIAN
Bagian  ini  berisi  hasil  pengujian  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  prediksi  keterlambatan  kendaraan  dan  prediksi jumlah penumpang.
Pengujian dilakukan dengan membandingkan data prediksi dengan  data  telah  terjadi,  berdasarkan  pengujian  yang  telah dilakukan rulebase yang  akan  terbentuk  dapat  ditemukan dengan minimum confidence yang ditentukan 30%, khususnya
untuk  prediksi  jumlah  penumpang.  Grafik  hasil  pengujian akurai delay keberangkatan  kendaraan  dapat  dilihat  pada Error!  Reference  source  not  found. ,  untuk  grafik  akurasi prediksi  penumpang  dapat  dilihat  pada Error!  Reference source  not  found. ,  dan  grafik  ketidakcocokkan  antara  data prediksi  dengan  data  nyata  dapat  dilihat  pada Error! Reference source not found.
Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  dilihat  bahwa  semakin tinggi  nilai minimum  support dan minimum  confidence yang ditentukkan, maka tingkat data not found akan semakin besar, hal  ini  disebabkan  berkkurangnya  ragam  itemset  dan  juga aturan  pada rulebase dan  semakin  tingginya minimum confidence juga  mengakibatkan  tingkat  keakurasian  untuk delay keberangkatan  dan  keakurasian  prediksi  penumpang semakin  tinggi,  hal  ini  disebabkan  hanya  terpilih  kombinasi dengan  persentase  tinggi  yang  hampir  mendekati  data  nyata yang akan terjadi.
Gambar 5. Grafik Akurasi Delay Keberangkatan
Gambar 6. Grafik Akurasi Penumpang

## K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan mengenai real- time  business  intelligence  yang  digunakan  untuk  membantu proses penjadwalan di PT. Citra Tiara Global ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

## Gambar 7. Grafik Data Not Found
1. Pengimplementasian real-time business intelligence menggunakan  algoritma  apriori  untuk  mendapatkan kombinasi  antar  item  dapat  diimplementasikan  dengan metode  data  stream  mining,  dengan  semakin  tinggi minimum  confidence  dan  minimum  support  dapat mengakibatkan :
a. Meningkatkan  akurasi  dari  prediksi  keterlambatan kendaraan dan akurasi penumpang.
b. Meningkatkan  data  yang  tidak  memiliki  kecocokkan dengan rulebase yang ada.
c. Dengan  pemberian  batasan  terhadap  waktu,  dapat memberikan informasi prediksi dengan cepat.
2. Informasi  untuk  membantu  dalam  proses  penjadwalan dapat diberikan dengan beberapa pertimbangan diantaranya pertimbangan  waktu  tiba  atau  lama  keberangkatan  dan pertimbangan jumlah penumpang.
3. Algoritma  apriori  dapat  diimplementasikan  pada  data stream mining dengan cara membatasi waktu pada proses mining yang dilakukan. Pada penelitian ini diperoleh hasil untuk mendapatkan prediksi keterlambatan kendaraan dan prediksi penumpang menggunakan data penjadwalan pada bulan september sampai desember 2016 diperoleh akurasi dengan range 44%-79% dengan batasan minimum support 5%  dengan  beragam  nilai  minimum  support  yang  telah ditentukkan dan waktu pemprosesan selama satu detik.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Shapiro  G.  Piatetsky,  "Discovery,  Analysis  and  Presenataton  of  Strong Rules," AAA/MIT Press , 1992.
[2] and R. Srikant R. Agrawal,. Chile, 1994, pp. 487-499
[3] Richard Kirby Albert Bifet, Data Stream Mining A Practical Apporach .: The University of Waikato, 2009.
[4] A.  Seufert  J.  Schiefer,  "Enhanced  Business  Intelligence  -  Supporting Business  Processes  with  Real-time  Business  Analytics," The  16Th International Workshop om Dexa , 2005.
[5] Phillip  A.  Laplante  &  John  Willey, Real-Time  System  Design .:  IEEE Press, 2004.
[6] Attunity.  (2006,  Agustus)  Real  Time  Business  Intelligence  Enabling Effective  Decision  Making  :  Strategic,  Real  Time  Data  Integration Platform With Change Data Capture. Attunity White Paper.
[7] Attachmate  Corporation.  (2005,  Agustus)  Capturing  Changes  to  Host- Based Data Source. Attacmate Technical Paper.