## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1293 − 1300 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2626

## Penerapan Algoritma Hash Based dalam Penemuan Aturan Asosiasi Penjualan Tanaman Hias
Agung Triayudi 1,* , Sumiati 2
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Program Studi Teknik Informatika, Universitas Serang Raya, Serang, Indonesia Email: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 03/12/2022 ; Accepted: 24/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Teknologi sangat berpengaruh di dunia persaingan bisnis yang semakin ketat sehingga pebisnis harus mencari strategi untuk  meningkatkan  hasil  penjualan  di  tengah  persaingan  bisnis.  Penjual  tanaman  hias  harus  pintar  dalam  memanajemen  stok maupun  membuat  strategi  dalam  menjual  tanaman  hias.  Data  transaksi  dapat  diolah  menjadi  informasi  yang  dibutuhkan  untuk meningkatkan hasil penjualan, salah satunya dapat dijadikan sebagai analisa aturan asosiasi transaksi pembeli dalam melakukan pembelian tanaman hias sehingga dapat diolah dan dapat mendukung pengambilan sebuah keputusan terhadap persediaan tanaman hias dan dapat membantu petugas dalam merekomendasikan tanaman hias lainnya kepada pembeli dalam strategi cross selling. Mengetahui tanaman hias yang sering dibeli akan menjadi prioritas utama yang harus disediakan agar tidak terjadi kekosongan stok. Dalam masalah ini data mining sangatlah diperlukan untuk mengelola data transaksi penjualan tanaman hias pada Toko Sindy Flower menggunakan algoritma Hash Based. Algoritma Hash Based yang dapat menentukan frequent itemset dari kandidat itemset secara optimal. Dalam penerapannya dalam penentuan aturan asosiasi penjualan tanaman hias dengan menerapkan algoritma Hash Based hingga mendapatkan frequent itemset untuk 3-itemset Dahlia, Empasen dan Melati yang merupakan kombinasi 3 –itemset tanaman hias yang diprioritaskan dalam penjualan dengan nilai support 25% dan confidance 60%.
Kata Kunci : Data Mining; Algoritma Hash Based; Asosiasi; Penjualan; Tanaman Hias
Abstract− Technology is very influential in the world of increasingly fierce business competition so that business people must find strategies to increase sales results in the midst of business competition. Ornamental plant sellers must be smart in managing stock and making strategies in selling ornamental plants. Transaction data can be processed into information needed to increase sales results, one of which can be used as an analysis of the rules of the buyer transaction association in purchasing ornamental plants so that it can be processed and can support decision making on ornamental plant supplies and can assist officers in recommending other ornamental plants to buyers in a cross selling strategy. Knowing the ornamental plants that are often purchased will be a top priority that must be provided so that there is no stock shortage. In this case, data mining is needed to manage sales transaction data for ornamental plants at the Sindy Flower Shop using a Hash Based algorithm. Hash Based Algorithm that can optimally determine the frequent itemset of candidate itemset. In its application in determining the rules for selling associations of ornamental plants by applying a Hash Based algorithm to obtain frequent itemsets for the 3-itemset Dahlia, Empasen and Melati which are a combination of 3-itemset ornamental plants which are prioritized in sales with a support value of 25% and confidence of 60%.
Keywords : Data Mining; Hash Based Algorithm; Association; Sales; Ornamental Plants

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi dapat dimanfaatkan untuk menghadapi persaingan bisnis yang bertambah ketat, termasuk dalam bidang  agrobisnis.  Salah  satu  usaha  agrobisnis  yaitu  budidaya  tanaman  hias.  Produksi  tanaman  hias  juga  disebut industri hijau merupakan salah satu sektor yang penting dalam industri holtikultura. Produk holtikultura saat ini mulai banyak  diminati  masyarakat  salah  satunya  ialah  tanaman  hias[1].Produk  holtikultura  bukan  hanya  jenis  tanaman sayur-sayuran ataupun perkebunan saja tetapi juga produk florikultura atau tanaman hias yang dapat berkembang di sektor perkembangan industri dan perkembangan urbanisasi[2]. Seiring dengan perkembangan zaman tren tanaman hias timbul silih berganti, masyarakat sering berubah selera mengikuti perkembangan tren jika ada jenis tanaman hias yang lebih menarik. Tanaman hias adalah jenis tanaman yang memiliki nilai estetika dalam keindahan tersendiri untuk setiap pencintanya. Bagi setiap pencintanya, tanaman hias dapat menjadi sebuah kebutuhan maupun hanya sebatas hobi dan koleksi. Semakin banyaknya pencinta tanaman hias membuka peluang besar dalam usaha penjualan tanaman hias  yang  menimbulkan  pemesanan  semakin  banyak.  Peluang  besar  yang  ditimbulkan  membuat  jumlah  penjual tanaman hias semakin banyak hingga menimbulkan persaingan bisnis.
Toko Sindy Flower merupakan salah satu toko budidaya tanaman hias yang menjual berbagai jenis tanaman hiasseperti  daun  sop,  anggrek,  cemara,  stroberi,  begonia,  kenanga,  dan  lain-lain.  Toko  Sindy  Flower  melayani pemesanan tanaman hias secara langsung maupun melalui telepon dan cukup terkenal berada di Tanjung Morawa, Sumatera  Utara.  Banyak  toko  lain  yang  mebuka  usaha  yang  sama  saling  berdekatan  dengan  Toko  Sindy  Flower. Kondisi tersebut mengharuskan penjual tanaman hias harus mencari strategi untuk meningkatkan hasil penjualan di tengah  persaingan  bisnis.  Penjual  tanaman  hias  harus  pintar  dalam  memanajemen  stok  maupun  membuat  strategi dalam menjual tanaman hias. Saat ini Toko Sindy Flower melakukan pencatatan transaksi penjualan secara manual dalam buku kas. Data transaksi dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan informasi yang diperlukan untuk memajukan hasil  penjualan,  salah  satunya  dapat  dijadikan  sebagai  analisa  aturan  asosiasi  transaksi  pembeli  dalam  melakukan pembelian  tanaman  hias  sehingga  dapat  diolah  dan  dapat  mendukung  pengambilan  sebuah  keputusan  terhadap persediaan  tanaman  hias  dan  dapat  membantu  petugas  dalam  merekomendasikan  tanaman  hias  lainnya  kepada pembeli dalam strategi cross selling . Mengetahui tanaman hias yang sering dibeli akan dijadikan prioritas utama untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1293 − 1300 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2626
disediakan  agar  persediaan  stok  tetap  terjaga.  Persediaan  barang  sangat  berpengaruh  pada  pelayanan  pembeli  dan pendapatan. Dalam masalah ini untuk melakukan pengolahan data diperlukan sebuah algoritma yang dapat mengelola data  transaksi  penjualan  yang  dapat  menghasilkan  pola  hubungan  antar  tanaman  hias  yang  dibeli  yaitu  dengan memanfaatkan data mining.
Data mining sangatlah diperlukan untuk mengelola data transaksi penjualan tanaman hias pada Toko Sindy Flower.  Data  mining  adalah  proses  komputerisasi  untuk  pencarian  data  yang  sangat  banyak  atau  berupa  big  data sehingga  menghasilkan  informasi  yang  dibutuhkan  dan  dapat  menentukan  sebuah  keputusan[3].  Metode  atau algoritma dalam data mining sangat banyak salah satunya adalah algoritma Hash Based. Algoritma Hash Based adalah algoritma  yang  dapat  menetapkan  frequent  itemset  dari  kandidat  itemset  secara  optimal.  Pada  algoritma  ini mengurangi  jumlah  kandidat  k-itemset  di  awal.  Jumlah  itemset  yang  dihasilkan  pada  C2  memakai  teknik  hashing menjadi kecil untuk menentukan L2 menjadi lebih efisien[4].
Berdasarkan penelitian sebelumnya menggunakan algoritma Hash Based oleh Amir Hamzah Siregar dkk, pada tahun 2021 dengan judul “ Association Rule Analysis using CT-Pro and Hash Based Algorithm in Violence Case of Children ” menjelaskan aturan asosiasi menggunakan CT-Pro dan Algoritma Hash Based dengan pengujian support 3% dan confidence 15%, CT-Pro membetuk 22 aturan dan waktu eksekusi 0.25 detik sedangkan dengan algoritma Hash  Based  menghasilkan  22  aturan  dan  waktu  eksekusi  0.75  detik[5].  Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Tingtin Shao dan Xuening Chen dengan judul “Hash Based and Privacy-aware Movie Recomendations in a Big Data Environment”  pada  tahun  2020  memaparkan  bahwa  pendeketan  rekomendasi  film  online  yang  efisien  dan  sadar privasi menggunakan teknik hashing memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan pendekatan lain  dalam hal  efisiensi  dan  akurasi  rekomendasi  sementara  dann  informasi  pribadi  pengguna  dilindungi.  Penelitian  juga menemukan  pola  kejahatan  baru  dengan  support  dan  confidence  tertinggi  yaitu  ketika  adanya  tindakan  pelecehan seksual  yang  mengakibatkan  penyiksaan  fisik  dengan  confidence  59%  dengan  nilai  support  34  dan  rasio  angkat 1.29[6]. Pada penelitian lain yang dilakukan oleh RD Yulanda dkk pada tahun 2019 dengan judul “ Association Rules With Apriori Algorithm and Hash Based Algorithm ” meneliti untuk mengetahui pola kasus pembajakan menggunakan data  sekunder  dari  POLRESTA  Samarinda  yang  diolah  menggunakan  algoritma  apriori  dan  Hash  Based  dengan minimal  support  10%  dan  minimal  confidence  70%.  Sehingga  diperoleh  hasil  dengan  algoritma  apriori  terbentuk sebanyak 4 kombinasi 5 itemset sedangkan menggunakan algoritma Hash Based terbentuk 3 kombinasi 3-itemset[7]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amir  Hamzah  Siregar  pada  tahun  2020  dengan  judul  “Analisis  Prediksi  Aturan Asosiasi  Menggunakan  Algoritma  CT-Pro  dan  Algoritma  Hash-Based  Dalam  Kasus  Kekerasan  Pada  Anak” memaparkan bahwa algoritma apriori memiliki kelemahan dikarenakan dalam membaca database dilakukan secara berulang yang mengakibatkan dibutuhkan pemrosesan yang sangat tinggi. Penelitian ini melakukan pengujian dari 150 kasus kejahatan pada anak tahun 2018 dan 2019 hingga menghasilkan aturan asosiasi dan menyimpulkan bahwa apabila semakin kecil nilai minsupport atau minconfidence maka proses yang dibutuhkan lebih lama[8]. Penelitian yang dilakukan oleh Feresia Panjaitan dkk, pada tahun 2020 dengan judul “Analisis Market Basket dengan Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan (Studi Kasus : TB. Menara)” menyatakan bahwa algoritma hash-based dapat mengurangi jumlah kandidat itemset diawal. Penelitian ini menemukan 2 frequent itemset yaitu asbes, karet asbes, paku payung dengan nilai support 93 dan keramik, semen holcin, semen nat keramik dengan nilai support 75 serta menghasilkan aturan asosiasi[9].
Berdasarkan  penelitian  terkait  yang  telah  dijabarkan  penulis  menjadikannya  sebagai  referensi  dalam penyelesaian permasalahan yang sudah dijelaskan sehingga dalam penelitian ini penulis tertarik membuat penelitian dengan judul  Penerapan Algoritma Hash Based dalam Penemuan Aturan Asosiasi  Penjualan Tanaman Hias (Studi Kasus : Toko Sindy Flower) dengan tujuan menemukan aturan asosiasi penjualan yang dapat menyarankan petugas dalam merekomendasikan tanaman hias kepada pembeli dan selalu menyediakan stok tanaman hias yang paling sering dibeli.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining ialah kegiatan penambangan data untuk menemukan informasi baru melalui proses pencarian pola atau aturan  dengan  menganalisis  data  untuk  memecahkan  dan  menyelesaikan  masalah[10].  Data  mining  juga  dianggap sebagai  cabang  integral  ilmu  komputer  yang  dipakai  dalam  kumpulan  data  besar  yang  bertujuan  mengektraksi pengetahuan  secara  otomatis  atau  semi-otomatis[11].  Data  mining  dapat  diartikan  sebagai  penemuan  pengetahuan yang  melibatkan  pengumpulan  serta  penggunaan  data  lama  dengan  tujuan  memperoleh    hubungan  atau  pola  pada kumpulan data yang besar[12].

## 2.2 Tanaman Hias
Tanaman hias adalah tanaman yang ditanam yang pada umumnya memiliki nilai estetika serta daya tarik tersendiri m tanaman hias juga memiliki beraneka ragam jenis tanaman hias.  Tanaman hias  memiliki nilai ekonomis yang  bisa dimanafaatkan untuk hiasan baik di dalam ataupun diluar ruangan. Pada umumnya pecinta tanaman hias menanam tanaman hias dengan tujuan memperindah tempat tinggal seperti menanam tanaman hias bunga, daun, ataupun buah.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1293 − 1300 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2626
Jika tanaman mempunyai estetika serta ditanam untuk tujuan menciptakan sebuah daya tarik itu sendiri sehingga dapat dikelompokkan sebagai tanaman hias[13].

## 2.3 Algoritma Hash Based
Algoritma Hash Based memakai teknologi hashing yang digunakan dalam menyimpan basis data kedalam format data vertikal.  Algoritma  Hash  Based  akan  mempresentasikan  seluruh  basis  data  kedalam  basis  data  vertikal  untuk menemukan frequent itemset baru dan mengurangi jumlah itemset yang tidak digunakan pada awal iterasi. Adapun langkah-langkah Algoritma Hash Based sebagai berikut[14], [15]:
a. Proses Pengolahan Data
Tahapan pengolahan data dilakukan untuk mendapatkan kombinasi item dengan aturan assosiatif.
b. Pencarian kombinasi itemset mining
Dilakukan proses hashing terhadap kandidat 1-itemset yangbertujuan untuk memasukkan itemset kedalam tabel hash menggunakan rumus :
H (X, Y) = [( order of item x) * penambahan ctr hash table + ( order of item y) mod prima
(1)
Keterangan :
H = address pada tabel hash. order of item x = nilai x. penambahan  ctr hash  table yaitu  nilai  modulus  bilangan  prima,  apabila  terjadi collision maka  nilai  tersebut ditambah 1 hingga tidak terdapat collision lagi. order of item y = nilai y.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  memiliki  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mempermudah  penulis  dalam melakukan penelitian. Berikut merupakan tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini :
a. Tahap Indetifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  cara  dari  penulis  untuk  dapat  menduga,  memikirkan  serta  menguraikan  permasalahan  pada penemuan aturan asosiasi penjualan tanaman hias pada Toko Sindy Flower.
b. Tahap Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pengumpulan  data  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yaitu  observasi  dan wawancara. Pengumpulan data ini bertujuan untuk mendukung penelitian yang akan dilaksanakan.
1. Wawancara
Penulis mendapatkan data yang diperlukan melalui hasil dari wawancara terhadap pemilik Toko Sindy Flower secara langsung.
2. Observasi
Selain  wawancara  Observasi  atau  biasa  juga  disebut  pengamatan  langsung  merupakan  penelitian  yang dilakukan dengan mangamati langsung kelokasi penelitian secara langsung. Data yang diperoleh berupa data- data penjualan tanaman hias di Toko Sindy Flower.
c. Tahap Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemahaman  terhadap  objek  yang  akan  diteliti,  dengan  membaca  berbagai  sumber referensi seperti jurnal, buku-buku, serta internet maupun sumber bacaan lainnya.
d. Tahap Analisa dan Penerapan Algoritma Hash-based Tahapan Analisa ini digunakan untuk mengetahui apa yang menjadi sumber masalah pada saatmenemukan aturan asosiasi  penjualan  tanaman  hias  di  Toko  Sindy  Flower,  sehingga  penyelesaian  yang  dihasilkan  diharapkan nantinya  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  ada.  Setelah  itu,  penulis  melakukan  penerapan  algoritma  hash- basedyang ditujukan untuk menemukan aturan asosiasi penjualan tanaman hias sesuai dengan data penjualan yang ada.
e. Tahap Dokumentasi
Tahap  dokumentasi  merupakan  tahap  akhir  dari  pelaksanaan  penelitian  yang  dibuat  dalam  bentuk  laporan. Dokumentasi ini dibuat untuk menjelaskan tahapan dan masalah yang dihadapi hingga menghasilkan sesuatu ang bermanfaat dan dapat memudahkan orang lain dikemudian hari kelak.
Dibawah ini merupakan alur sederhana penulis dalam melakukan proses pengumpulan data penelitian ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1293 − 1300 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2626
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  analisa  penelitian  dalam  proses  menemukan  aturan  asosiasi  penjualan  tanaman  hias  di  toko  Sindy  Flower menggunakan  algoritma  Hash  Based  penulismenggunakan  sampel  data  transaksi  penjualan  pada  tahun  2021  yang penulis dapatkan dari pemilik Toko Sindy Flower. Berikut ini penulis akan menjelaskan bagaimana menyelesaikan masalah ini dengan menerapkan algoritma Hash Based.

## 3.1 Penetapan Algoritma Hash Based
Dalam penerapan algoritma hash based memerukan data untuk di proses untuk menemukan aturan asosiasi penjualan tanaman hias pada Toko Sindy Flower terlihat seperti tabel berikut.
Tabel 1. Data  Penjualan Tanaman Hias Toko Sindy Flower
Bulan 2021  Begonia  Caladium  Dahlia Dolar Bangkok Empasen  Kenanga  Mawar  Melati  Miana  Nusa Indah  Pensi  Tekwa Januari 208 157 400 278 345 287 420 387 198 287 356 424 Februari 254 230 550 326 157 368 125 295 209 347 258 244 Maret 346 178 378 379 238 197 234 276 234 213 174 275 April 235 270 430 248 378 208 165 197 412 298 287 283 Mei 330 209 290 178 298 365 295 177 207 347 194 184 Juni 287 350 335 328 342 405 201 298 145 286 257 294 Juli 150 196 287 198 176 296 287 236 204 363 259 285 Agustus 227 409 187 390 257 267 264 263 476 285 326 392 September 157 350 342 187 345 258 108 423 345 250 284 174 Oktober 170 290 157 298 168 167 167 189 267 320 274 195 November 278 187 387 167 276 206 253 342 361 167 342 258 Desember 322 405 276 231 194 330 308 190 276 285 194 294
Dari  data  yang  diperoleh  maka  selanjutanya  dilakukan  pengolahan  kembali  menjadi  data  yang  berformat tabular dengan ketentuan jika nilai nilai <290 akan diberi nilai 0, sedangkan >=290 maka akan diberi nilai 1. Dalam mempermudah penerapan algoritma hash based diperlukan inisial pada setiap nama tanaman hias. Berikut ini dapat dilihat data tabular tanaman hias serta inisialnya.
Tabel 2. Data Penjualan Tanaman Hias dalam Bentuk Tabular
Bulan 2021 Begonia (A) Caladium (B) Dahlia (C) Dolar Bangkok (D) Empasen (E) Kenanga (F) Mawar (G) Melati (H) Miana (I) Nusa Indah (J) Pensi (K) Tekwa (L) Januari 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 Februari 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 Maret 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 April 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 Mei 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 Juni 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 Juli 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 Agustus 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 September 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 Oktober 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 November 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 Desember 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1293 − 1300 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2626
Data  penjualan  pada  tabel  2  tersebut  terdapat  data  yang  tidak  bernilai  atau missing  value , maka  dilakukan pengolahan kembali menjadi data yang bersih untuk dapat dihitung dengan algoritma hash based.
Tabel 3. Data Penjualan Tanaman Hias Sudah di Cleaning No Bulan Items 1 Januari C, E, G, H, K, L 2 Februari C, D, F, H, J 3 Maret A, C, D 4 April C, E, I, J 5 Mei A, C, E, F, G, J 6 Juni B, C, D, E, F, H,  L 7 Juli F, J 8 Agustus B, D, I, K, L 9 September B, C, E, H, I 10 Oktober B, D, J 11 November C, H, I, K 12 Desember A, B, F, G, L
Langkah  awal  pada  algoritma  hash  based  yaitu  membuat  large  1-itemset  dari  kandidat  1-itemset.  Untuk menemukan kandidat 2 –itemset yaitu dengan menemukan nilai minsup yang diinginkan sehingga dapat ditempatkan pada alamat tabel hash. Pada nama tanamana hias ini ditetapkan nilai minsup yaitu >=40%, sehingga diperoleh tabel persentase pada large 1-itemset seperti berikut.
Tabel 4. Tabel Nilai Support No Item Frekuensi Support 1 A 3 3/12 *100% = 25% 2 B 5 5/12 *100% = 41.7% 3 C 8 8/12 *100% = 66.7% 4 D 5 5/12 *100% = 41.7% 5 E 5 5/12 *100% = 41.7% 6 F 5 5/12 *100% = 41.7% 7 G 3 3/12 *100% = 25% 8 H 5 5/12 *100% = 41.7% 9 I 4 4/12 *100% = 33.3% 10 J 5 5/12 *100% = 41.7% 11 K 3 3/12 *100% = 25% 12 L 4 4/12 *100% = 33.3%
Berdasarkan tabel 4 terdapat item yang tidak memenuhi nilai minimum support sebesar 40% sehingga item tersebut tidak diproses. Selanjutnya memberikan kode order yang akan digunakan dalam mencari address di setiap iterasi.
Tabel 5. Tabel Hash Based No Item Address 1 B 1 2 C 2 3 D 3 4 E 4 5 F 5 6 H 6 7 J 7
Selanjutnya ialah perhitungan iterasi 2 mencari frequent 2-itemset dengan pola kombinasi item dari frequent 1-itemset  untuk  mencari  address  atau  alamat  2-itemset  kedalam  tabel  hash.  Perhitungan  pada  iterasi  2  dilakukan dengan perkalian 23 karena nilai tersebut didapatkan dari bilangan prima yang terdekat dan lebih besar dari 21 (jumlah kombinasi 2-itemset ). Berikut merupakan perhitungan menggunakan rumus hash :
Tabel 6. Tabel Hash 2-itemset No Kombinasi 2 -itemset Perhitungan Hasil 1 BC [(1)*23+(2)] mod 23 2 2 BD [(1)*23+(3)] mod 23 3 3 BE [(1)*23+(4)] mod 23 4 4 BF [(1)*23+(5)] mod 23 5 5 BH [(1)*23+(6)] mod 23 6 6 BJ [(1)*23+(7)] mod 23 7

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1293 − 1300 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2626
7 CD [(2)*23+(3)] mod 23 3 8 CE [(2)*23+(4)] mod 23 4 9 CF [(2)*23+(5)] mod 23 5 10 CH [(2)*23+(6)] mod 23 6 11 CJ [(2)*23+(7)] mod 23 7 12 DE [(3)*23+(4)] mod 23 4 13 DF [(3)*23+(5)] mod 23 5 14 DH [(3)*23+(6)] mod 23 6 15 DJ [(3)*23+(7)] mod 23 7 16 EF [(4)*23+(5)] mod 23 5 17 EH [(4)*23+(6)] mod 23 6 18 EJ [(4)*23+(7)] mod 23 7 19 FH [(5)*23+(6)] mod 23 6 20 FJ [(5)*23+(7)] mod 23 7 21 HJ [(6)*23+(7)] mod 23 7
Pada perhitungan hashing tersebut terdapat collision yang terjadi pada address . Collision merupakan hasil dari pencarian address memiliki alamat hash yang sama lebih dari 1 itemset. Ketika sebuah collision terjadi maka langkah selanjutnya  ialah  dengan  menambahkan  1  pada    ctr hash serta  mengganti  nilai  modulus  menjadi  29  sesuai  urutan bilangan modulus. Berikut tabel perhitungannya :
Tabel 7. Perulangan 1 Tabel Hash 2-itemset No Kombinasi 2 -itemset Perhitungan Hasil 1 BC [(1)*24+(2)] mod 29 26 2 BD [(1)*24+(3)] mod 29 27 3 BE [(1)*24+(4)] mod 29 28 4 BF [(1)*24+(5)] mod 29 0 5 BH [(1)*24+(6)] mod 29 1 6 BJ [(1)*24+(7)] mod 29 2 7 CD [(2)*24+(3)] mod 29 22 8 CE [(2)*24+(4)] mod 29 23 9 CF [(2)*24+(5)] mod 29 24 10 CH [(2)*24+(6)] mod 29 25 11 CJ [(2)*24+(7)] mod 29 26 12 DE [(3)*24+(4)] mod 29 18 13 DF [(3)*24+(5)] mod 29 19 14 DH [(3)*24+(6)] mod 29 20 15 DJ [(3)*24+(7)] mod 29 21 16 EF [(4)*24+(5)] mod 29 14 17 EH [(4)*24+(6)] mod 29 15 18 EJ [(4)*24+(7)] mod 29 16 19 FH [(5)*24+(6)] mod 29 10 20 FJ [(5)*24+(7)] mod 29 11 21 HJ [(6)*24+(7)] mod 29 6
Pada  perhitungan hashing tersebut  masih  terdapat collision yang  terjadi  pada address ,  maka  langkah selanjutnya ialah seperti yang dilakukan sebelumnya yaitu menambahkan ctr hash serta merubah bilangan modulus. Sehingga didapatkan perhitungan seperti berikut:
Tabel 8. Perulangan 2 Tabel Hash 2-itemset No Kombinasi 2 -itemset Perhitungan Hasil 1 BC [(1)*25+(2)] mod 31 27 2 BD [(1)*25+(3)] mod 31 28 3 BE [(1)*25+(4)] mod 31 29 4 BF [(1)*25+(5)] mod 31 30 5 BH [(1)*25+(6)] mod 31 0 6 BJ [(1)*25+(7)] mod 31 1 7 CD [(2)*25+(3)] mod 31 22 8 CE [(2)*25+(4)] mod 31 23 9 CF [(2)*25+(5)] mod 31 24

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1293 − 1300 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2626
10 CH [(2)*25+(6)] mod 31 25 11 CJ [(2)*25+(7)] mod 31 26 12 DE [(3)*25+(4)] mod 31 17 13 DF [(3)*25+(5)] mod 31 18 14 DH [(3)*25+(6)] mod 31 19 15 DJ [(3)*25+(7)] mod 31 20 16 EF [(4)*25+(5)] mod 31 12 17 EH [(4)*25+(6)] mod 31 13 18 EJ [(4)*25+(7)] mod 31 14 19 FH [(5)*25+(6)] mod 31 7 20 FJ [(5)*25+(7)] mod 31 8 21 HJ [(6)*25+(7)] mod 31 2
Dari tabel 8 dapat dilihat tidak terjadi collision sehingga selanjutnya ialah menyusun hash address dan basket count serta melakukan perhitungan nilai support.
Tabel 9. Tabel Basket Count No Address Item Basket Count Support 1 0 BH 2 16.7% 2 1 BJ 1 8.3% 3 2 HJ 1 8.3% 4 7 FH 2 16.7% 5 8 FJ 3 25.0% 6 12 EF 2 16.7% 7 13 EH 3 25.0% 8 14 EJ 2 16.7% 9 17 DE 1 8.3% 10 18 DF 2 16.7% 11 19 DH 2 16.7% 12 20 DJ 2 16.7% 13 22 CD 3 25.0% 14 23 CE 5 41.7% 15 24 CF 3 25.0% 16 25 CH 5 41.7% 17 26 CJ 3 25.0% 18 27 BC 2 16.7% 19 28 BD 3 25.0% 20 29 BE 2 16.7% 21 30 BF 2 16.7%
Nilai minsup yang sudah ditentukan yaitu >= 40% sehingga dari tabel tersebut diperoleh 2 kombinasi item yang memenuhi nilai minsup yaitu :
Tabel 10. Tabel Kombinasi 2-itemset No Address Item Basket Count Support 1 23 CE 5 41.7% 2 25 CH 5 41.7%
Selanjutnya dibentuk kombinasi 3 –itemset dari item yang memenuhi minsup.
Tabel 11. Tabel Kombinasi 3-itemset No Kombinasi 3-Itemset Basket Count Support 1 CEH 3 25%
Setelah diperoleh nilai support maka selanjutnya menghitung nilai confidance dari kombinasi 3-itemset.
Tabel 12. Confidance Kombinasi 3-itemset
No Kombinasi 3-Itemset Basket Count Support Confidence 1 CEH 3 25% 3/5*100% = 60%
Dari hasil perhitungan dengan penerapan algoritma hash based diperoleh 3 item yang menjadi prioritas utama yaitu C= Dahlia, E= Empasen dan H= Melati dengan nilai support 25% dan confidance 60%.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1293 − 1300 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2626

## 4. KESIMPULAN
Berlandaskan penelitian yang telah dilakukan penulis menyimpulkan bahwa pengolahan data penjualan tanaman hias pada  Toko  Sindy  Flower  menggunakan  proses  data  mining  dengan  penerapan  algoritma  hash  based  dapat menghasilkan  informasi  aturatan  asosiasi  pola  penjualan  tanaman  hias.  Penggunaan  algoritma  hash  based menghasilkan pola aturan asosiasi tanaman hias Dahlia, Empasen dan Melati yang merupakan kombinasi 3 –itemset tanaman  hias  yang  diprioritaskan  dalam  penjualan  dengan  nilai support 25%  dan confidance 60%.  Dengan menerapkan  data  mining  menggunakan  algoritma  Hash  Based  ini  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  dalam menemukan aturan asosiasi penjualan tanaman hias yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan terhadap persediaan  tanaman  hias  dan  dapat  membantu  petugas  dalam  merekomendasikan  tanaman  hias  lainnya  kepada pembeli dalam strategi cross selling.

## REFERENCES
[1] R. Rusdiyanto, J. Karman, A. Toyib Hidayat, A. Muli Peranginangin, F. Tambunan, and J. Hutahaean, “Analysis of Decision Support Systems on Recommended Sales of the Best Ornamental Plants by Type,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1566, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1566/1/012047.
[2] A. Pratama and M. Sutisna, “Analisis Strategi Pengembangan Usaha,” J. Ris. Bisnis dan Investasi , vol. 1, no. 3, p. 46, 2016, doi: 10.35697/jrbi.v1i3.53.
[3] T. D. Prakoso, I. Ernawati, and H. B. Seta, “Penemuan Pola Asosiasi Pada Data Restoran Menggunakan Algoritma Hash Based,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , pp. 71–80, 2020.
[4] F. Ramadhan, “Implementasi Algoritma Hash Based Terhadap Aturan Asosiasi untuk Menentukan Frequent Itemset Study Kasus Rumah Makan Seafood ‘Kita,’” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. , pp. 97–102, 2017.
[5] A. H. Siregar, M. S. Lydia, and S. Wage, “Association Rule Analysis using CT-Pro and Hash-based Algorithm in Violence Case of Children,” no. Cesit 2020, pp. 565–573, 2021, doi: 10.5220/0010338805650573.
[6] T. Shao and X. Chen, “Hash-based and privacy-aware movie recommendations in a big data environment,” Int. J. Embed. Syst. , vol. 13, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.1504/IJES.2020.108275.
[7] R. D. Yulanda, S. Wahyuningsih, and F. D. T. Amijaya, “Association rules with apriori algorithm and hash-based algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1277, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1277/1/012048.
[8] A. H. SIREGAR, “Analisis Prediksi Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Ct-Pro Dan Algoritma Hash-Based Dalam Kasus Kekerasan Pada Anak,” 2020.
[9] F. Panjaitan, A. Surahman, and T. D. Rosmalasari, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan  (Studi  Kasus:  TB.  Menara),” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  111–119,  2020,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[10]  Y. Mahena, M. Rusli, and E. Winarso, “Prediksi Harga Emas Dunia Sebagai Pendukung Keputusan Investasi Saham Emas Menggunakan Teknik Data Mining,” Kalbiscentia J. Sains dan Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 36–51, 2015, [Online]. Available: http://files/511/Mahena et al. - 2015 - Prediksi Harga Emas Dunia Sebagai Pendukung Keputu.pdf
[11]  Z.  Chen,  P.  Xu,  F.  Feng,  Y.  Qiao,  and  W.  Luo,  “Data  mining  algorithm  and  framework  for  identifying  HVAC  control strategies in large commercial buildings,” Build. Simul. , vol. 14, no. 1, pp. 63–74, 2021, doi: 10.1007/s12273-019-0599-0.
[12]  J.  Nasir,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering  Dalam  Mengelompokan  Buku  Dengan  Metode  K-Means,” Simetris  J.  Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.5482.
[13]  F. Anggraini Fistiana, Evanita, and A. Akbar Riadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tanaman Hias Hoya Carnosa Berbasis  Android  Menggunakan  Metode  TOPSIS,” J.  Ris.  Sist.  Inf.  Dan  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  pp.  305–311,  [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[14]  D.  Ismanda,  B.  Sihotang,  and  L.  Simangunsong,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  HASH-BASED  DALAM MENGETAHUI POLA PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN ( STUDI KASUS : UNIVERSITAS BUDI DARMA ),” 2022.
[15]  D. P. U. Ulva Rizky Amanda, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” vol. 5, pp. 86–93, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3653.