## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISA PEMILIHAN TIPE GENRE FILM ANIME (STUDI KASUS : MYANIMELIST.NET)
Mochammad Abdul Azis 1 ; Nur Hadianto 2 ; Jaja Miharja 3 ; Saifulloh Rifai 4
1 Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id mochabdulazis01@gmail.com
2 Program Studi Ilmu Komputer
STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id
dion.adiyanto@gmail.com 3 Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id
jajamiha1210@nusamandiri.ac.id
4 Program Studi Ilmu Komputer
STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id saefulloh.rifai@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract— As  with  Japanese  animated  films  or can  also  be  called  an  anime  film  which  is  now starting to be popular with all circles regardless of age, status and profession. In Japanese anime films, it has several genres from action, comedy, drama, romance,  adventure,  etc.,  can  be  accessed  as  in online  media  such  as  websites  that  offer  various types of anime, one of which is myanimelist.net on this web having 14,000  anime films shared genre. One way to increase the appeal of anime films is to use the genre data that is often watched by anime movie  lovers.  With  these  data  we  foam  analyze what types of genres are the most watched, as well as  the  tendency  to  choose  alternative  genre  types that are liked by anime movie lovers. So with these data the creator can determine the strategy for the type  of  genre  that  will  be  created  next.  a  priori algorithm  is  good  for  use  for  itemset  formation, pattern  searching  and  so  on.  Therefore  in  this study the a priori algorithm was used to determine the pattern of selection of genre types in Japanese Anime Films.
Keyword  : Anime  Movies,  Genre,  Apriori, Myanimelist.Net
Intisari — Seperti halnya film animasi jepang atau bisa  juga  di  sebut  dengan  film  anime  yang  kini
mulai  banyak  digemari  oleh  semua  kalangan tanpa  pandang  umur,  status  dan  profesi.  Pada film anime jepang ini memiliki memiliki beberapa genre  dari  action,  comedy,  drama,  romance, adventure  dll,    bisa  diakses  seperti  pada  media online  seperti  website  yang  menyajikan  macam- macam  genre  anime  salah  satunya  adalah myanimelist.net  pada  web  ini  memiliki  14.000 film  anime  berbagi  genre.  Salah  satu  cara  untuk meningkatkan  daya  tarik  film  anime  adalah dengan  pemanfaatan  data  pelihan  genre  yang sering  di  tonton  oleh  para  penikmat  film  anime. Dengan data tersebut kita busa menganalisa tipe genre  apa  yang  paling  banyak  di  tonton,  serta kecenderungan  pemilihan  tipe  genre  alternatif yang  disukai  oleh  para  penikmat  film  anime. Sehingga  dengan  data-data  tersebut  pihak creator  bisa  menentukan  strategi  untuk  realese tipe  genre  yang  akan  dibuat  berikutnya. algoritma  apriori  bagus  untuk  digunakan  untuk pembentukan  itemset,  pencarian  pola  dan  lain sebagainya. Maka dari itu pada penelitian kali ini Algoritma  apriori  digunakan  untuk  menentukan pola  pemililihan  tipe  genre  pada  Film  Anime Jepang.
Kata Kunci : Film  Anime, Genre ,  Apriori, Myanimelist.Net

## PENDAHULUAN
Di  era  yang  serba  canggih  ini  banyak ditawarkan  kemudahan  yang  dapat  membantu kerja  dan  keinginan  manusia.  Kemudahan tersebut  dapat  di  peroleh  melalui  media  cetak maupun
media elektronik. Dalam perkembangannya  media  mampu  memberikan fungsi  hiburan  bagi  penggunanya.  Seperti  pada media elekrtonik. Berbagai macam hiburan dapat diakses melalui media elektromik berupa televisi, layanan  akses  internet,  laptop  notebook  dll. Melalui  media  tersebut  disajikan  tayangan tayangan  berbagai  film  mulai  dari  film  kartun, layar  lebar,  animasi,  laga  dll.  Seperti  halnya  film animasi  jepang  atau  bisa  juga  di  sebut  dengan film anime yang kini mulai banyak digemari oleh semua kalangan tanpa pandang umur, status dan profesi.
Pada  film  anime  jepang  ini  memiliki beberapa  genre  dari  action,  comedy,  drama, romance, adventure dll,  bisa diakses seperti pada media  online  seperti  website  yang  menyajikan macam-macam genre anime salah satunya adalah myanimelist.net  pada  web  ini  memiliki  14.000 film  anime  berbagi  genre.  Meningkatnya persaingan  dalan  industri  film  anime  menuntut para creator untuk meningkatkan daya tarik pada film  anime  yang  dipasarkannya  agar  dapat bersaing.  Semakin  menjajikannya  bisnis  dalam pembuatan film anime ini di jepang dan juga akan mengudang pebisnis baru yang menciptakan film anime baru. Ada bebagai cara untuk meningkatkan  daya  tarik  suatu  film  anime  salah satu daya tariknya adalah pilihan genre film yang sesuai dan tampilan visualnya.
Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  daya tarik film anime adalah dengan pemanfaatan data pelihan  genre  yang  sering  di  tonton  oleh  para penikmat  film  anime.  Dengan  data  tersebut  kita busa  menganalisa  tipe  genre  apa  yang  paling banyak di tonton, serta kecenderungan pemilihan tipe  genre  alternatif  yang  disukai  oleh  para penikmat film anime. Sehingga dengan data-data tersebut  pihak  creator  bisa  menentukan  strategi untuk  realese  tipe  genre  yang  akan  dibuat berikutnya.
Dalam  penelitian  ini  algoritma  yang digunakan  dalam  pengolahan  data  adalah algoritma  apriori.  Algoritma  termasuk  jenis aturan  asosiasi  pada data  mining ,  Algoritma Apriori  yang  bertujuan  untuk  menemukan frequent  item  sets dijalankan  pada  sekumpulan data (Pane, 2013). Analaisis Apriori didefenisikan suatu  proses  untuk  menemukan  semua  aturan apriori  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk support dan  syarat  minimum  untuk confidence. algoritma  apriori  bagus  untuk  digunakan  untuk pembentukan  itemset,  pencarian  pola  dan  lain
sebagainya. Maka dari itu pada penelitian kali ini Algoritma  apriori  digunakan  untuk  menentukan pola  pemililihan  tipe  genre  pada  Film  Anime Jepang.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah disebutkan  diatas,  didapatkan  rumusan  masalah yang  dibahas  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut:
1. Bagaimana  menerapkan  algoritma  apriori untuk  mengetahui  tipe  genre  yang  paling banyak ditonton?
2. Apakah  algoritma  apriori  dapat  membantu menentukan  tipe  genre  yang  akan  release selanjutnya?
Adapun tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk  mengetahui  apakah  pengolahan  data  tipe genre  yang  ditonton  oleh  penikmat  film  anime menggunakan algoritma apriori dapat membantu menyediakan  informasi  dalam  menentukan strategi  yang  akan  diambil  oleh  creator  film anime pada agenda pelunculan film barunya yang akan di release berikutnya

## BAHAN DAN METODE

## a. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  algoritma  yang berpengaruh  untuk mining  frequent  Itemset untuk  aturan  asosiasi  (Tanna  &  Ghodasara, 2014).Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan asosiasi  pada  data  mining.  Aturan  yang menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis .  Analisis  asosiasi  atau association  rule mining adalah  teknik  data  mining  untuk menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item.  Salah satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan algoritma  yang  efisien  adalah  analisis  pola frekuensi  tinggi  ( frequent  pattern  mining ). Penting  tidaknya  suatu  asosiasi  dapat  diketahui dengan  dua  tolak  ukur,  yaitu: support  dan confidence .  Support  (nilai  penunjang)  adalah persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam database ,  sedangkan confidence (nilai  kepastian) adalah  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam aturan asosiasi.
b. Association Rule
Menurut  (Tampubolon,  Hoga,  &  Reza, 2013)  Analisis  asosiasi  atau association  rule mining adalah  teknik Data  Mining untuk menemukan  aturan  assosiatif  antara  suatu kombinasi  item.  Algoritma  aturan  asosiasi  akan menggunakan  data  latihan,  sesuai  dengan pengertian Data  Mining ,  untuk  menghasilkan pengetahuan.  Pengetahuan  untuk  mengetahui item-item belanja  yang  sering  dibeli  secara bersamaan  dalam  suatu  waktu.  Aturan  asosiasi
yang  berbentuk  “ if…then …”  atau  “jika…maka…” merupakan  pengetahuan  yang  dihasilkan  dari fungsi  aturan  asosiasi.  Aturan  ini  dihitung  dari data  yang  sifatnya  probabilistik.  Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap: 1. Analisa pola frekuensi tinggi Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari  nilai  support  dalam database .  Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴)
= JumlahTransaksiMengandungA
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
∗ 100% ……………..  (1)
2.  Pembentukan  aturan  assosiatif  Setelah  semua pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari aturan  assosiatif  yang  memenuhi  syarat minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan assosiatif A _B Nilai confidence dari aturan A _B diperoleh dari rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴  → 𝐵)
= JumlahTransaksiMengandungA & BgA 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∗ 100% ………… (2)
c. Data Mining
Data  mining adalah  suatu  istilah  yang digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan  didalam database . Data  mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning
untuk
mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar  (Nursikuwagus  &  Hartono,  2016)  Berikut ini  adalah  penjelasan  mengenai  enam  tahap Siklus  hidup  proyek data  mining menurut Cross- Industry  Standart  Proses  for  Data  Mining (CRISP- DM)yang  dikembangkan  tahun  1996  terbagi dalam  6  fase  (Kusrini  &  Luthfi,  2009).  Berikut gambar dari Siklus hidup proyek data mining
1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding Phase )
a. Penentuan  tujuan  proyek  dan  kebutuhan secara detail dalam lingkup bisnis atau unit penelitian secara keseluruhan.
b. Menerjemahkan  tujuan  dan  batasan menjadi  formula  dari  permasalahan data mining.
c. Menyiapkan strategi awal untuk mencapai tujuan.
2. Fase  pemahaman  data  ( Data  Understanding Phase )
a. Mengumpulkan data.
b. Menggunakan  analisis  penyelidikan  data untuk  mengenali  lebih  lanjut  data  dan pencarian pengetahuan awal.
c. Mengevaluasi kualitas data.
d. Jika  diinginkan,  pilih  sebagian  kecil  group data yang mungkin mengundang pola dari permasalahan.
3. Fase  pengolahan  data  ( Data  Preparation Phase )
a. Siapkan  data  awal,  kumpulkan  data  yang akan  digunakan  untuk  keseluruhan  fase berikutnya.  Fase  ini  merupakan  pekerjaan berat  yang  perlu  dilaksanakan  secara intensif.
b. Pilih  kasus  dan  variabel  yang  ingin dianalisis  dan  yang  sesuai  analisis  yang akan dilakukan.
c. Lakukan  perubahan  pada  beberapa variabel jika dibutuhkan.
d. Siapkan  data  awal  sehingga  siap  untuk perangkat pemodelan.
4. Fase Pemodelan ( Modelling Phase )
a. Pilih  dan  aplikasikan  teknik  pemodelan yang sesuai.
b. Perlu diperhatikan bahwa beberapa teknik mungkin untuk digunakan pada
permasalahan data mining yang sama.
c. Jika  diperlukan,  proses  dapat  kembali  ke fase  pengolahan  data  untuk  menjadikan data  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  dengan spesifikasi  kebutuhan  teknik data  mining tertentu.
5. Fase Evaluasi a. Pengevaluasi  satu  atau  lebih  model  yang digunakan  dalam  fase  permodelan  untuk mendapatkan  kualitas  dan  efektivitas sebelum disebarkan untuk digunakan.
b. Menetapkan  apakah  terdapat  model  yang memenihi tujuan pada fase awal.
c. Menentukan apakah terdapat permasalahan  penting  dari  bisnis  atau penelitian  yang  tidak  tertangani  degan baik.
d. Mengambil  keputusan  yang  berkaitan dengan penggunaan hasil dari data mining .
6. Fase Penyebaran a. Menggunakan  model  yang  dihasilkan. Terbentuknya  model  tidak  menandakan telah terselesaikannya proyek.
b. Contoh sederhana penyebaran: pembuatan laporan.
c. Contoh  kompleks  penyebaran:  penerapan proses data  mining secara  paralel  pada department lain.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma apriori bertujuan untuk menemukan  semua  aturan  apriori  yang memenuhi  syarat  minimum support (nilai Penunjang),  yaitu  kombinasi  tiap  item  dalam database .  Dan  syarat  minimum confidence (nilai kepastian),  yaitu  kuatnya  hubungan  antar  item dalam aturan asosiasi.

## A. Daftar
Tipe Genre Film Pada Myanimelist.net
Dalam  film  anime  terdapat  beberapa  genre yang  dapat  ditonton  oleh  para  penikmat  film anime.  Berikut  ini  adalah  daftarr  tipe  genre anime yang disediakan oleh Myanimelist.net :
Tabel 1. Daftar Tipe Genre No Tipe Genre 1 Action 2 Comedy 3 Adventure 4 Mystery 5 Drama 6 Romance 7 Horror
Sumber : (Azis, 2018)

## B. Pola Pemilihan Tipe Genre
Berdasarkan  dataset  dari  Myanimelist.net yang  telah  menyediakan  ribuan  film  anime  yang telah  di  tonton  oleh  para  memebr  yang  aktif, dimana  jumlah  penyaringan  member  yang  di ambil  sebanyak  120  member  dengan  rentan waktu  2014  s/d  2015.  Kita  mendapatkan  3 prioritas genre film ainme yang dipilih oleh para member. Berikut adalah data yang diperoleh :
Tabel 2. Daftar Tipe Genre
No Genres
1  Action,Comedy,Adventure
2  Adventure,Mystery,Comedy
3  Action,Comedy,Adventure 4  Comedy,Adventure,Action 5  Romance,Comedy,Action 6  Romance,Comedy,Drama 7  Drama,Comedy,Action 8  Comedy,Action,Mystery 9  Drama,Comedy,Romance 10  Action,Adventure,Drama 11  Action,Comedy,Adventure 12  Drama,Mystery,Comedy 13  Adventure,Action,Comedy 14  Drama,Action,Comedy 15  Horror,Mystery,Action 16  Mystery,Comedy,Action 17  Action,Drama,Horror 18  Drama,Comedy,Action 19  Adventure,Drama,Action 20  Comedy,Action,Adventure 21  Adventure,Horror,Comedy 22  Comedy,Romance,Action 23  Adventure,Comedy,Action 24  Comedy,Action,Drama 25  Action,Drama,Comedy 26  Action,Comedy,Adventure 27  Adventure,Comedy,Action
28  Comedy,Action,Adventure 29  Action,Adventure,Comedy 30  Action,Comedy,Adventure 31  Romance,Action,Comedy 32  Action,Comedy,Adventure 33  Mystery,Romance,Adventure 34  Horror,Romance,Drama 35  Drama,Comedy,Action 36  Romance,Comedy,Action 37  Action,Adventure,Comedy 38  Comedy,Horror,Action 39  Comedy,Action,Adventure 40  Mystery,Comedy,Action 41  Action,Comedy,Drama 42  Comedy,Action,Adventure 43  Adventure,Action,Comedy 44  Drama,Horror,Romance 45  Comedy,Action,Drama 46  Horror,Mystery,Drama 47  Action,Comedy,Drama 48  Action,Drama,Comedy 49  Action,Horror,Adventure 50  Action,Comedy,Adventure 51  Romance,Adventure,Mystery 52  Comedy,Drama,Action 53  Action,Drama,Comedy 54  Action,Comedy,Drama 55  Action,Adventure,Comedy 56  Action,Drama,Comedy 57  Action,Comedy,Drama 58  Mystery,Horror,Adventure 59  Comedy,Action,Romance 60  Mystery,Horror,Adventure 61  Drama,Mystery,Adventure 62  Horror,Mystery,Adventure 63  Drama,Comedy,Action 64  Adventure,Horror,Comedy 65  Action,Comedy,Adventure 66  Action,Mystery,Comedy 67  Action,Comedy,Romance 68  Action,Comedy,Mystery 69  Mystery,Action,Comedy 70  Adventure,Comedy,Action 71  Comedy,Action,Mystery 72  Adventure,Comedy,Action 73  Adventure,Drama,Mystery 74  Drama,Romance,Adventure 75  Comedy,Action,Adventure 76  Adventure,Drama,Comedy 77  Adventure,Comedy,Mystery 78  Comedy,Romance,Action 79  Comedy,Adventure,Drama 80  Horror,Adventure,Mystery 81  Horror,Comedy,Mystery
82  Comedy,Action,Drama
83  Romance,Comedy,Adventure 84  Comedy,Adventure,Mystery
85  Comedy,Adventure,Horror 86  Action,Adventure,Comedy 87  Drama,Horror,Adventure 88  Drama,Horror,Adventure 89  Adventure,Comedy,Action 90  Action,Comedy,Drama 91  Horror,Comedy,Action 92  Adventure,Comedy,Action 93  Comedy,Action,Adventure 94  Action,Drama,Comedy 95  Action,Adventure,Comedy 96  Comedy,Action,Mystery 97  Comedy,Adventure,Mystery
98  Comedy,Action,Adventure
99  Drama,Mystery,Adventure
100  Mystery,Horror,Drama
101  Drama,Action,Comedy
102  Mystery,Action,Comedy
103  Mystery,Action,Comedy 104  Action,Comedy,Romance 105  Adventure,Comedy,Horror 106  Mystery,Action,Comedy 107  Drama,Comedy,Mystery 108  Romance,Drama,Mystery 109  Action,Comedy,Adventure 110  Comedy,Drama,Mystery 111  Action,Comedy,Drama 112  Drama,Comedy,Adventure 113  Action,Comedy,Romance 114  Comedy,Mystery,Adventure
115  Comedy,Drama,Action
Sumber : (Azis, 2018)
C. Pembentukan Items
Langkah berikutnya adalah membuat item set sesuai  dengan  kebutuhan.  Dalam  penelitian  ini diperlukan  juga  untuk  mengetahui  tipe  genre utama  yang  paling  sering  di  lihat  oleh  para member  film  anime  di  myanimelist.net .. Berikut adalah  penyelesaian  pembentukan  1  item  set dengan  jumlah  minimum  support  25%.  Rumus yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai support dari  masing  masing  tipe  genre  adalah  sebagai berikut:
= ∑𝑃𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑𝑃𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖ℎ𝑎𝑛 ∗ 100% ……………… (3)
Yaitu dengan cara membagi jumlah pemilihan mengandung  tipe  karakter  A  dibagi  dengan jumlah  keseluruhan  pemilihan  yang  diambil. Hasilnya  dikalikan  denga  100%.  Berikut  adalah hasil nilai support untuk setiap tipe karakter yang ada dengan menggunakan perhitungan diatas: 1. Menghitung Item Action
= 79 115 ∗ 100%
= 69%
2. Menghitung Item Comedy
= 94 115 ∗ 100% = 81%
3. Menghitung Item Adventure
= 57 115 ∗ 100% = 50%
4. Menghitung Item Mystery
= 33 115 ∗ 100% = 29% 5. Menghitung Item Drama
= 44 115 ∗ 100% = 38%
6. Menghitung Item Romance
= 18 115 ∗ 100% = 16%
7. Menghitung Item Horror
= 20 115 ∗ 100% = 17% Tabel 3. Calon pola 1 Itemset No Item Set Support 1 Action 69% 2 Comedy 81% 3 Adventure 50% 4 Mystery 29% 5 Drama 38% 6 Romance 16% 7 Horror 17% Sumber : (Azis, 2018)
Dalam  perhitungan  ini,  nilai  support  paling rendah  yang  ditentukan  adalah  26%.  Sehingga Itemset  yang  memiliki  nilai  minimal  support diatas26%  akan  dihapuskan  dari  daftar  Itemset. Berikut adalah data itemset yang telah valid :
Tabel 4. Pola 1 Itemset Valid No Item Set Support 1 Action 69% 2 Comedy 81% 3 Adventure 50% 4 Mystery 29% 5 Drama 38% Sumber : (Azis, 2018)

## D. Kombinasi 2 Itemset
Dalam  proses  penyusunan  2  Itemset,  angka minimal  support  masih  pada  26%.  Untuk mendapatkan  nilai  support  dari  masing-masing itemset  dapat  diselaesaikan  dengan  membagi jumlah pemilihan yang mengandung tipe genre A dan  tipe  genre  B  dibagi  dengan  jumlah keseluruhan  pemilihan  yang  dilakukan  dikalikan dengan 100%.
= ∑𝑃𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴∩𝐵 ∑𝑃𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖ℎ𝑎𝑛 ∗ 100% ……..…. (4) Untuk lebih jelasnya biasa dilihat pada rums dubawah ini :
1. Menghitung Item Action, Comedy
= 74 115 ∗ 100% = 69%
2. Menghitung Item Action, Adventur
= 32 115 ∗ 100% = 28%
3. Menghitung Item Action, Drama
= 24 115 ∗ 100%
= 21%
4. Menghitung Item Action, Mystery
= 12 115 ∗ 100% = 10%
5. Menghitung Item Comedy, Adventure
= 42 115 ∗ 100% = 37% 6. Menghitung Item Comedy, Drama
= 31 115 ∗ 100% = 27%
7. Menghitung Item Comedy, Mystery
= 19 115 ∗ 100%
= 17%
8. Menghitung Item Adventur, Drama
= 12 115 ∗ 100% = 10%
9. Menghitung Item Adventur, Mystery
= 14 115 ∗ 100%
= 12%
10. Menghitung Item Drama, Mystery
= 9
115 ∗ 100%
= 8%
Dengan menggunakan rumus diatas, maka didapatkan nilai support untuk masing-masing itemset yang disajikan pada tabel dibawah ini :
Tabel 5. Pola 2 Itemset No Item Set Support 1 Action, Comedy 64% 2 Action, Adventur 28% 3 Action, Drama 21% 4 Action, Mystery 10% 5 Comedy, Adventure 37% 6 Comedy, Drama 27% 7 Comedy, Mystery 17% 8 Adventur, Drama 10% 9 Adventur, Mystery 12% 10 Drama, Mystery 8% Sumber : (Azis, 2018)
Minimal  support yang  ditentukan  adalah  26%. Sehingga daftar Itemset yang tidak memiliki nilai minimal  support diatas  26%  dihilangkan  dari daftar. Table diatas hanya menampilkan set item yang  memiliki  nilai support diatas  26%  atau daftar itemset yang sudah valid.
Tabel 6. Pola 2 Itemset Valid No Item Set Support 1 Action, Comedy 64% 2 Comedy, Adventure 37% 3 Action, Adventur 28% 4 Comedy, Drama 27% Sumber : (Azis, 2018)

## E. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan dengan  langkah-langah  diatas,  barulah  dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence pada aturan asosiatif A∩B. dengan memiliki nilai minimal confidence sebesar 90%. Untuk mencari nilai  confidence  dari  aturan  A∩B  adalah  dengan membagi  jumlah  pemilihan  mengandung  tipe karakter  A  dan  mengandung  tipe  karakter  B dengan  jumlah  pemilihan  tipe  karakter  yang mengandung  tipe  karakter  A  dikalikan  dengan 100%. Bisa ditulis dengan rumus berikut:
= ∑𝑃𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴∩𝐵 ∑𝑃𝑒𝑚𝑖𝑙𝑖ℎ𝑎𝑛 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∗ 100% …………….. (5)
Tabel 7. Pembentukan Aturan Asosiatif Aturan Asosiasi Suppor t {A∩B} Support{A } Confidenc e {Action, Comedy} → Action 64% 69% 93% {Action, Comedy} → Comedy 64% 81% 79% {Comedy, Adventure}→ Comedy 37% 81% 46% {Comedy, Adventure}→ Adventure 37% 50% 74% {Action, Adventur}→Action 28% 69% 41% {Action, Adventur}→Adventur e 28% 50% 56% {Comedy, Drama}→Comedy 27% 81% 33% {Comedy, Drama}→Drama 27% 38% 71%

## Sumber : Hasil Penelitian (2018)
Dari  kombinasi  2 Itemset yang  telah  ditemukan dengan  perhitungan  diatas,  dapat  dilihat besarnya nilai support dan confidence dari aturan asosiasi seperti pada table berikut ini:
Tabel 8. Aturan Asosiasi No Itemset Confidence 1 Jika menonton genre Action, juga menonton genre Comedy 93% 2 Jika menonton genre Comedy, juga menonton genre Action 79% 3 Jika menonton genre Comedy, juga menonton genre Adventure 46% 4 Jika menonton genre Adventure, juga menonton genre Comedy 74% 5 Jika menonton genre Action, juga menonton genre Adventure 41% 6 Jika menonton genre Adventure, juga menonton genre Action 56% 7 Jika menonton genre Comedy, juga menonton genre Drama 33%
8 Jika menonton genre Drama, juga menonton genre Comedy 71% Sumber : (Azis, 2018)
Tidak  ada  lagi  kombinasi  yang  bisa  dibentuk untuk k-itemset berikutnya, proses berhenti, pola frequent  tinggi  yang  ditemukan  adalah  “Action, Comedy”.

## KESIMPULAN
Kesimpulan dari penulisan penelitian ini yang diperoleh  dari  berbagai  perhitungan  yang  telah dilakukan.  Diperoleh  kesimpulan  bahwa  genre yang  paling  banyak  digunakan  adalah  genre Action . Kemudian  dengan  data  asosiasi  yang diperoleh  dapat  membantu  untuk  menentukan genre  yang  akan release berikutnya . Dengan  data asosiasi  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  juga dapat  membantu  untuk  menentukan  urutan release genre.  Dengan  data  tersebut  bisa membantu  untuk  menentukan  prioritas  genre pada film anime  yang ada. Dengan penelitian ini juga telah membuktikan bahwa Algoritma Apriori dapat  membantu  untuk  menentukan  genre  yang akan release berikutnya. Dengan didapatkannya rules ini maka member dari  web  myanimelist.net  dapat  menggunakan rules tersebut  dalam  memilih  genre  yang diinginkan.Hasil  implementasi  telah  dilakukan dengan  menghasilkan  nilai strong  confidence paling tinggi 93 %
Pemanfaatan  dan  pengolahan  data  Asosiasi jika  diterapkan  dengan  baik  akan  sangat membantu  perencanaan  manajemen release film anime.  Jika  ingin  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat  mem-butuhkan  lebih  banyak  responden sehingga  data  yang  didapat  bias  lebih  banyak. Untuk  penelitian  selanjutnya  bisa  juga  mencoba dengan  algoritma  yang  lain,  ataupun  dibuat dengan beberapa algoritma yang berbeda, seperti FPGrowth, Filterd Associator dan lain sebagainya agar mendapatka hasil yang lebih akurat.

## REFERENSI
Azis,  M.  A.  (2018). Laporan  Akhir  Penelitian Mandiri .
Kusrini,  &  Luthfi,  E.  taufiq.  (2009). Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi.
Nursikuwagus,  A.,  &  Hartono,  T.  (2016). Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Analisis  Penjualan  Dengan  Berbasis  Web.
Jurnal SIMETRIS, 7 (2), 703.
Pane,  D.  K.  (2013).  Implementasi  Data  Mining Pada  Penjualan  Produk  Elektronik  Dengan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Kreditplus ). Pelita Informatika Budi Darma , valume : I , 25–29. https://doi.org/2301-9425
Tampubolon, K., Hoga, S., & Reza, B. (2013). The Lanhill Long Barrow, Wiltshire, England: An Essay  in  Reconstruction. Informasi  Dan Teknologi  Ilmiah  (INTI) , 1 (1),  93–106. https://doi.org/10.1017/S0079497X00014
341
Tanna,  P.,  &  Ghodasara,  D.  Y.  (2014).  Using Apriori  with  WEKA  for  Frequent  Pattern Mining. International Journal of Engineering Trends  and  Technology , 12 (3),  127–131. https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT -V12P223