## JPPI Vol 7 No 2 (2017) 87-96

## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
771/AU1/P2MI-LIPI/08/2017 32a/E/KPT/2017
e-ISSN 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402
DOI: 10.17933/jppi.2017.070201
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI TID SEBAGAI METODE OPTIMASI PENCARIAN DATA PADA APLIKASI MOBILE

## SIDOARJO on HANDS (SoH)
SEARCHING OPTIMIZATION IN SIDOARJO on HANDS

## (SOH) MOBILE APPLICATION USING APRIORI TID ALGORITHM
Rani Purbaningtyas 1 , Arif Arizal 2 , Tri Wardoyo 3
1,2 Prodi Informatika Fakultas Teknik (Universitas Bhayangkara Surabaya)
3 Prodi Teknik Sipil Fakultas Teknik (Universitas Bhayangkara Surabaya) 1,2,3 Jl. Ahmad Yani no. 114 Surabaya Telp. 031-8285602, Fax. 031-8285601 raniubhara@gmail.com
Naskah Diterima: 15 Agustus 2017; Direvisi : 12 September 2017; Disetujui : 12 September 2017

## Abstrak
SoH merupakan aplikasi mobile berbasis android yang dapat memudahkan masyarakat untuk mendapatkan informasi tentang  potensi  daerah  yang  dimiliki  Kabupaten  Sidoarjo. SoH  dikembangkan  dengan  tujuan agar  dapat mendukung promosi  potensi  daerah  Kabupaten  Sidoarjo.  Pencarian  data  pada prototype aplikasi  SoH  versi  1.0  menggunakan metode join matching query . Sistem sudah mampu menampilkan hasil pencarian potensi Kabupaten Sidaorjo dengan baik  namun  dirasa  kurang  optimal. Agar  pencarian  data  oleh  sistem  dapat  lebih  optimal  maka  digunakan  algoritma Apriori  TID.  Algoritma  TID  digunakan  untuk retrieve data  pada  riwayat  penggunaan  aplikasi  SoH  yang  tersimpan dalam sistem. Proses retrieve data akan menghasilkan rekomendasi pencarian data potensi daerah Kabupaten Sidoarjo. Hasil  rekomendasi  ini  akan  digunakan  oleh  sistem  untuk  melakukan  pencarian  data  pada  server  data  potensi Kabupaten Sidoarjo. Dengan menerapkan algoritma Apriori TID pada saat pencarian data potensi Kabupaten Sidoarjo, hasil  pencarian  dapat  lebih  optimal.  Hal  ini  disebabkan  karena  pencarian  data  oleh engine  system dilakukan  dengan menggabungkan  2  pihak  secara  bersamaan,  yaitu  server  data  potensi  Kabupaten  Sidoarjo  dan  server  data  riwayat penggunaan aplikasi SoH oleh pengguna SoH itu sendiri.
Kata kunci: Apriori TID, pencarian data, Sidoarjo

## Abstract
SoH  is  android  based  mobile  application.  SoH  ease  people  to  get  information  about  the  local  potential  of  Sidoarjo. SoH is aimed to support promotion of the local potential of Sidoarjo. Data searching in the prototype of SoH version 1.0 implements  join matching  query  method.  System  can  show  appropriate  searching result  of  the  local  potential  of Sidoarjo  but  it  seems  less  optimum.  To  increase  efficiency  of  data  searching,  we  implement Apriori  TID  algorithm. Apriori TID algorithm is used to retrieve data from history of SoH usage. This process produces recommendation of the  local  potential  of  Sidoarjo.  By  implementing  Apriori  TID  algorithm  the  result  of  data  searching  become  more optimum. It is possible because data searching which was done by engine system combine server of Sidoarjo potential and server of history of SoH usage itself.
Keywords : Apriori TID, data searching, Sidoarjo

## PENDAHULUAN
Aplikasi mobile Sidoarjo on  Hands (SoH) merupakan  aplikasi mobile berbasis  android  yang dapat memudahkan  masyarakat untuk  mendapatkan informasi  tentang  potensi  daerah  yang  dimiliki Kabupaten  Sidoarjo.  SoH  dikembangkan  dengan tujuan  agar  dapat  mendukung  promosi  potensi daerah  Kabupaten  Sidoarjo.  Semua  informasi mengenai  potensi  daerah  yang  dimiliki  oleh Kabupaten  Sidoarjo  meliputi  potensi  industri, potensi  pertanian,  potensi  perikanan,  potensi kerajinan,  potensi  wisata  hingga  potensi  kuliner dapat  dengan  mudah  diketahui  oleh  masyarakat melalui  aplikasi  ini.  Sehingga  masyarakat  lokal maupun masyarakat luar yang ingin mengenal lebih dekat tentang Kabupaten Sidoarjo dapat memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  melalui SoH.
Pada  pengembangan  prototype  SoH  versi  1.0 sebelumnya  (Purbaningtyas  dkk,  2017)  proses pencarian  data  oleh  pengguna  SoH  dilakukan dengan  menerapkan  metode join  matching  query . Join  matching  query merupakan  metode  yang menggabungkan  pencarian  data  teks  pada  server data  potensi  daerah  Sidoarjo  dengan  data  peta  pada server data spasial . Sebenarnya, dengan menerapkan  metode join  matching  query ini, pengguna  SoH  sudah  bisa  mendapatkan  informasi tentang  potensi  daerah  Kabupaten  Sidoarjo  yang dicari.  Namun,  metode join  matching  query dirasa kurang  optimal  dari  sisi  kesesuaian  informasi  yang ditampilkan  terhadap  kebutuhan  pengguna  SoH. Hasil  pencarian  yang  ditampilkan  tidak  jarang kurang  bisa  memenuhi  kebutuhan  pengguna  SoH versi sebelumnya.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  tahap  analisis dan  pengembangan  sistem  sebelumnya,  akan  dirasa lebih  bermanfaat  jika  aplikasi  SoH  tidak  hanya mampu  memberikan  informasi  sesuai  dengan  yang dicari oleh pengguna saja. Diharapkan, aplikasi SoH dapat  memberikan  rekomendasi  hasil  pencarian informasi potensi Kabupaten Sidoarjo yang disesuaikan  dengan  riwayat  penggunaan  aplikasi SoH  oleh  pengguna  tersebut.  Dengan  banyaknya data  yang  terdapat  pada  riwayat  penggunaan  SoH oleh  pengguna,  pencarian  pada  data  riwayat  ini dirasa  perlu  dioptimalkan.  Tujuannya  untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal  pada  saat melakukan query (Ermatita,  2009).  Salah  satu metode yang dirasa mampu menyelesaikan permasalahan  ini  yaitu  algoritma  Apriori  (Astuti, dkk 2016), khususnya Apriori TID.
Algoritma  Apriori  TID  merupakan  salah  satu algoritma association  rules . Association  rules bertujuan untuk mencari sekelompok item ( itemsets ) yang  memiliki  nilai support yang  lebih  besar daripada minimum  support yang  ditentukan  dan menggunakan  sekelompok  besar itemsets untuk membangkitkan aturan yang memiliki nilai confidence lebih  besar  daripada  nilai minimum confidence yang  ditetapkan.  Tujuannya  adalah menentukan rasio dari nilai support item yang dicari terhadap  nilai item lainnya  pada  saat  tidak  saling tergantung satu sama lain (R Agrawal.,et,al, 1994)
Dengan  menerapkan  algoritma Apriori  TID  pada saat  pencarian  data,  rekomendasi  keluaran  SoH yang  dihasilkan  akan  melihat  hubungan  antara potensi  yang  dicari  saat  ini  terhadap  riwayat pencarian  potensi  daerah  Kabupaten  Sidorajo  pada saat  penggunaan  aplikasi  SoH  periode  sebelumnya. Berdasarkan  penjelasan  diatas,  maka  artikel penelitian  ini  membahas  bagaimana  penerapan
algoritma  Apriori  TID  untuk  mengoptimalkan proses pencarian informasi tentang potensi Kabupaten  Sidoarjo  yang  terdapat  pada  aplikasi SoH.

## METODE
Metode  penelitian  yang  diterapkan  dalam mengembangkan  SoH  sendiri  menggunakan  model waterfall yang  terdiri  dari  tahapan  definisi  dan analisis  kebutuhan  sistem,  perancangan  desain sistem, pengembangan, pengujian dan implementasi sistem.
Definisi  dan  analisis  kebutuhan  sistem  dilakukan melalui  pengambilan  data  primer  dan  sekunder. Data primer didapat dari para pelaku industri secara langsung.  Data  sekunder  didapat  dari  dinas dan instansi  yang  terkait  dengan  masing-masing kelompok  potensi  yang  ada.  Potensi  daerah  yang dimiliki  Kabupaten  Sidoarjo  terbagi  menjadi  6 kelompok  potensi  utama  yaitu :  potensi  industri, potensi  pertanian,  potensi  perikanan,  potensi kerajinan, potensi wisata hingga potensi kuliner.
Perancangan desain sistem menggunakan pendekatan  analisis  dan  desain  sistem  terstruktur. Analisis  data  khususnya  yang  digunakan  untuk pencarian  informasi  potensi  Kabupaten  Sidoarjo menerapkan  algoritma  Apriori  TID.  Algoritma Apriori  TID  akan  membaca  pola  pencarian informasi  yang  dibutuhkan  pengguna  berdasarkan riwayat  penggunaan  aplikasi  SoH  yang  dilakukan oleh pengguna itu sendiri.
Algoritma  Apriori  TID  merupakan  salah  satu bagian  dari association  rule  mining . Association rule  mining merupakan  salah  satu  teknik  yang  ada dalam  penambangan  data  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  aturan  asosiasi  atau  relasi  antara sekumpulan  item.  Aturan  asosiasi  dapat  diperoleh
dari berbagai sumber data, di antaranya berasal dari basis  data  transaksional,  gudang  data,  maupun  dari tempat  penyimpanan  informasi  yang  lainnya.  Pada umumnya data yang diolah bersifat homogen.  Studi pertama tentang pencarian aturan asosiasi diperoleh dari  itemset  yang  sering  muncul  secara  bersama- sama (R Agrawal.,et,al, 1993). Salah satu algoritma yang  sering  digunakan  untuk  pencarian  aturan asosiasi  adalah  Apriori  (Gunawan,  dkk,  2016). Penting  tidaknya  sebuah  aturan  asosiasi  dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu support (nilai penunjang),  yaitu  persentase  kejadian  kombinasi item  atau support  count jumlah  itemset  yang muncul dalam sekumpulkan transaksi, dan confidence (nilai kepastian), yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi (J. Han., et,al, 2012)
Analisis asosiasi didefinisikan suatu proses untuk menemukan semua aturan as s osiatif yang memenuhi syarat minimum untuk support (minimum support ),  dan  syarat  minimum  untuk confidence (minimum confidence ).      Secara  umum, aturan asosiasi (Arizal, 2012) diperoleh dengan cara sebagai berikut:  Misalnya terdapat I={i 1 , i 2 , i 3 , ...i n } yang  merupakan  sekumpulan  item,  sementara  D adalah  sekumpulan  transaksi,  di  mana  setiap transaksi  T  memiliki  sekumpulan  item  di  mana .  Setiap  transaksi  akan  memiliki  TID (Transaction IDentifier)  yang unik. Setiap transaksi dikatakan  mengandung  X,  kumpulan  item  dalam  I,
jika .  Sebuah  aturan  asosiasi  diformulasi dengan  bentuk ,  dimana ; ;  dan .  Aturan memiliki support s dalam  transaksi  D  jika  s%  atau  jumlah  s  dari transaksi dalam D mengandung . Atau dengan kata  lain, support dari  suatu  aturan  adalah
probabilitas kejadian X dan Y secara bersama-sama atau  jumlah  kejadian  X  dan  Y  secara  bersama. Aturan memiliki  nilai confidence c  jika  c%
dari  transaksi  D  mengandung  X  juga  mengandung Y.  Atau  dengan  kata  lain, confidence dari  sebuah aturan  adalah  probabilitas  kondisional  dengan konsekuen  Y  adalah  benar,  jika  X  merupakan antisedennya. Support adalah  probabilitas  dari item
atau  sekumpulan item dalam  sebuah  basis  data transaksional seperti pada (1).
(1)
dimana  n  adalah  jumlah  total  transaksi  dalam  basis data, sedangkan n (X) adalah jumlah transaksi yang mengandung itemset X,  atau support count yaitu jumlah  item  yang    terdapat  dalam  transaksi. Confidence adalah  probabilitas  kondisional,  untuk aturan asosiasi
didefinisikan seperti pada (2).
Y) = (2)
Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dari  sebuah aturan  yang  diperoleh,  digunakan  rumusan Lift
Ratio . Lift  Ratio dari  aturan didefinisikan seperti pada (3).
(3)
d i mana Expected  Confidence didefinisikan  seperti pada (4).
(4)
Jika nilai lift ratio > 1, aturan muncul lebih sering  dari  yang  diharapkan, maka  X  dan  Y  tidak saling bergantung ( independent ). Jika lift ratio = 1, maka  aturan muncul  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Tetapi  jika  lift  ratio  <  1,  maka  aturan muncul  lebih  jarang  dari  yang  diharapkan dan X, Y saling bergantung ( dependent ).
Langkah-langkah  penyelesaian  yang  diambil untuk  menerapkan  algoritma  Apriori  TID  pada tahapan pencarian informasi potensi daerah Kabupaten  Sidoarjo  pada  aplikasi  SoH  tercantum pada gambar 1 sebagai berikut :
Mulai Membaca data UUID dan menyimpan riwayat pencarian data user User menggunakan aplikasi SoH Riwayat pencarian user penggunaan pertama kali? Mencari data potensi dengan metode join matching query Potensi Kabupaten Sidoarjo Melakukan retrieve data riwayat pencarian user Menampilkan hasil pencarian data potensi Kabupaten Sidoarjo Rekomendasi potensi Kabupaten Sidoarjo berdasarkan hasil retrieve data riwayat user YA TIDAK Selesai
Gambar 1. Alur pencarian data potensi Kabupaten Sidoarjo pada aplikasi SoH
1. Setiap  kali  pengguna  SoH  memanfaatkan aplikasi  SoH,  maka  sistem  akan  membaca  data UUID  dari  pengguna  SoH  tersebut  dan menyimpan  riwayat  pencarian  data  yang dilakukan  oleh  pengguna  tersebut.  Nantinya, sistem  akan  melakukan  pencarian  data  kedalam server  SoH  dengan  menggunakan  UUID  dari pengguna  SoH  tersebut  sebagai  kunci  pencarian data.
2. Jika  pengguna  tersebut  baru  pertama  kali menggunakan  aplikasi  SoH,  maka  pencarian data potensi Kabupaten Sidoarjo akan  dilakukan dengan  menggunakan  metode join  matching query .
3. Jika  pengguna  tersebut  sudah  beberapa  kali menggunakan  aplikasi  SoH,  maka  sistem  akan melakukan  proses retrieve  data menggunakan algoritma  Apriori  TID  untuk  membaca  riwayat penggunaan aplikasi SoH. Berdasarakan riwayat penggunaan  aplikasi  SoH  tersebut,  maka  sistem akan  memberikan  rekomendasi  data  potensi Kabupaten Sidoarjo sesuai riwayat pengguna.
4. Hasil rekomendasi data tersebut akan digunakan oleh  sistem  untuk  melakukan  pencarian  data potensi Kabupaten Sidoarjo dalam server SoH.
5. Sistem  akan  menampilkan  informasi  potensi Kabupaten  Sidoarjo  yang  dibutuhkan  oleh pengguna SoH.
Pada  aplikasi  SoH  versi  1.0  pencarian  data menggabungkan  antara  pencarian  data  teks  pada server  data  potensi  daerah  Sidoarjo  dengan  data peta pada server data spasial . Dengan diterapkannya  algoritma  Apriori  TID  pada  SoH versi  2.0,  rancangan  basis  data  pada  SoH  versi  1.0 perlu  diperbaiki.  Hal  ini  disebabkan  karena  belum adanya tabel yang bisa digunakan untuk menyimpan riwayat penggunaan SoH oleh pengguna. Sementara algoritma  Apriori  TID  membutuhkan  data  tersebut sebagai  dasar  menghasilkan  rekomendasi  potensi daerah  yang  dimiliki  Kabupaten  Sidoarjo.  Berikut adalah  rancangan  basis  data  pada  SoH  versi  2.0 yang telah diperbarui seperti tampak pada gambar 2 berikut ini :
memiliki memiliki memiliki terdiri memiliki terdapat tbKecamatan # o o id_kecamatan nama_kecamatan data_kecamatan
Variable characters (4) Variable characters (20)
Variable characters (30)
tbKelurahan # o o id_kelurahan nama_kelurahan data_kelurahan
Variable characters (4) Variable characters (20) Variable characters (30)
tbNode # o o o id_note nama_node lokasi_node data_node Variable characters (4) Variable characters (15) Variable characters (20)
Variable characters (20)
tbProfil # o id_profil data_profil Variable characters (4) Variable characters (255)
tbPotensi
# o id_potensi nama_potensi Variable characters (4)
Variable characters (20)
tbSubPotensi
# o id_sub_potensi nama_sub_potensi Variable characters (4) Variable characters (20)
tbRiwayat
o o UUID tgl_akses Variable characters (40) Date
Fungsi  dari  dari  masing-masing  tabel  diatas adalah sebagai berikut :
1. Tabel  kecamatan,  digunakan  untuk  menyimpan data-data  18  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten Sidoarjo.  18  kecamatan  tersebut  yaitu  : Balongbendo, Buduran, Candi, Gedangan, Jabon,  Krembung,  Krian,  Porong,  Prambon,
Sedati,
Sidoarjo,
Sukodono, Taman,
Tanggulangin,  Tarik,  Tulangan,  Waru  dan Wonoayu (Pemkab Sidoarjo, 2015).
2. Tabel  kelurahan,  digunakan  untuk  menyimpan data-data  kelurahan  yang  ada  di  setiap kecamatan.  Total  jumlah  kelurahan  di  Sidoarjo yaitu 322 desa (BPS Kabupaten Sidoarjo, 2015). 3. Tabel potensi, digunakan untuk menyimpan data klasifikasi potensi daerah yang dimiliki Kabupaten  Sidoarjo.  Kelompok  potensi  utama tersebut  yaitu  industri,  pertanian,  perikanan, kerajinan, pariwisata dan kuliner (BPS Kabupaten Sidoarjo, 2015)
4. Tabel  sub  potensi,  digunakan  untuk  menyimpan data  klasifikasi  sub  potensi  daerah  dari  tiap kelompok potensi utama. Untuk kategori potensi industri  terbagi  menjadi  3  sub  kategori  yaitu indutri  peralatan  rumah  tangga,  industri  knalpot dan  industri  pande  besi.  Untuk  kategori  potensi kerajinan terbagi  menjadi 6 sub  kategori potensi yaitu tas dan koper, border, batik, konveksi, topi dan  sandal.  Kategori  potensi  pariwisata  terbagi menjadi  sub  kategori  potensi  pariwisata  alam dan  sub  kategori  potensi  pariwisata  buatan. Sedangkan untuk kategori potensi kuliner terbagi menjadi  7  sub  kategori  potensi  kuliner  yaitu kerupuk,  tahu,  tempe,  telur  asin,  petis,  nugget, sosis.
5. Tabel  node,  digunakan  menyimpan  titik  lokasi daerah yang memiliki potensi daerah tertentu.
6. Tabel  profil,  digunakan  untuk  menyimpan  data pendukung dari setiap titik lokasi yang  memiliki potensi  daerah  tertentu.  Profil  setiap  potensi yang  akan  ditampilkan  nantinya  meliputi  nama perusahaan,  alamat  usaha, contact  person dari perusahaan  tersebut,  deskripsi  tentang  usaha yang  dijalankan  serta  kelebihan  dari  setiap potensi tersebut.
7. Tabel  riwayat,  digunakan  untuk  menyimpan data-data penggunaan SoH oleh setiap pengguna.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai contoh, pada saat menggunakan aplikasi SoH  saat  ini,  pengguna  mencari  potensi  “Bordir  di kawasan  Tanggulangin”.  Pada  saat  pencarian  data, sistem  akan  membaca  riwayat  penggunaan  SoH pengguna tersebut. Sebagai contoh, riwayat penggunaan SoH pengguna adalah sebagai berikut:
Tabel 1 . Riwayat penggunaan SoH TID Items P001 1 3 4 P002 2 3 5 P003 1 2 3 5 P004 2 5 dimana : 1 = Batik Wahyu 2 = CV. Kurnia
3 = UD. Barokah
4 = Batik Kharisma
5 = Batik Suryono
Items disini  merupakan  daftar  obyek  potensi yang ada di Kabupaten Sidoarjo yang pernah dicari oleh  pengguna  pada  masa  pencarian  sebelumnya. Kemudian  ditentukan  nilai minimum  support .  Nilai support disini  adalah  nilai  dukungan  dari  unit potensi yang ada terhadap  keseluruhan data riwayat pencarian  potensi  yang  pernah  dilakukan  oleh pengguna.
Nilai minimum  support yang  digunakan  adalah 50%.  Kemudian  dihitung  nilai support untuk masing-masing itemset terhadap  keseluruhan  data riwayat pengguna dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 2 . Hasil perhitungan nilai support untuk
satu itemsets Itemset Support {1} 2 {2} 3 {3} 3 {5} 3
Dari setiap kelompok itemset pertama pada tabel 2, akan  dihitung  nilai support dan confidence .
Confidence disini berarti mencari tingkat kedekatan atau  keterkaitan  antara  suatu item terhadap item lainnya.  Sehingga  terbentuk itemset kedua  seperti terlihat tabel 3.
Tabel 3 . Pembentukan itemset kedua
TID Items P001  {1 3} P002  {2 3} {2 5} {3 5} P003  {1 2} {1 3} {1 5} {2 3} {2 5} {3 5}
P004  {2 5}
Untuk setiap kelompok itemset kedua akan dihitung kembali  nilai support sehingga  didapatkan  hasil sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil perhitungan nilai support untuk dua itemsets
Itemset Support {1 2} 1 {1 3}* 2 {1 5} 1
{2 3}*
2 {2 5}* 3
{3 5}*
2
Dari setiap kelompok itemset pertama pada tabel 4, akan  dihitung  nilai support dan confidence .
Sehingga  terbentuk itemset ketiga  seperti  terlihat tabel 5.
Tabel 5. Pembentukan itemset ketiga TID Items P002 {2 3 5} P003 {2 3 5}
Untuk setiap kelompok itemset ketiga akan dihitung kembali  nilai support sehingga  didapatkan  hasil sebagai berikut :
Tabel 6 . Hasil perhitungan nilai support untuk tiga itemsets Itemset Support {2 3 5}* 2
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  6  diatas, maka rekomendasi yang dihasilkan oleh sistem pada saat  pencarian  “Bordir  di  kawasan  Tanggulangin” adalah  :  CV.  Kurnia,  UD.  Barokah,  dan  Batik Suryono.
Berikut  perbandingan keluaran  dari  SoH sebelum  dan  sesudah  implementasi  algoritma Apriori  TID.  Dengan  asumsi  bahwa  pengguna tersebut  telah  beberapa  kali  menggunakan  SoH. Sebagai  contoh,  ada  seseorang  yang  ingin melakukan pencarian data tentang potensi kerajinan bordir  yang  terdapat  di  Kabupaten  Sidoarjo.  Jika sistem  hanya  melakukan  proses  pencarian  data menggunakan  metode join  matching  query saja, maka hasil pencarian sistem adalah sebagai berikut:
Gambar 4 . Hasil pencarian data potensi menggunakan metode join matching query
Pada  gambar  4  diatas  dapat  dilihat  bahwa  SoH menampilkan  keseluruhan  potensi  kerajinan  bordir
di  kawasan  Tanggulangin,  Kabupaten  Sidoarjo sesuai  dengan  yang  dicari  oleh  pengguna  yaitu “Bordir di kawasan Tanggulangin”.
Pada  gambar  5,  dengan  menerapkan  algoritma Apriori  TID  pada  saat  pencarian  data  oleh  sistem, maka  SoH  menampilkan  hasil  pencarian  sistem sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil pencarian data potensi dengan menerapkan algoritma Apriori TID
Pada  gambar  5  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  SoH tidak  hanya  menampilkan  potensi  kerajinan  bordir di  kawasan  Tanggulangin  Kabupaten  Sidoarjo sesuai  dengan  yang  dicari  oleh  pengguna  yaitu “Bordir di kawasan Tanggulangin”. Akan tetapi juga menganalisis riwayat penggunaan aplikasi SoH oleh pengguna.  Sehingga  diharapkan  informasi  yang ditampilkan lebih sesuai dengan kebutuhan pengguna  karena  disesuaikan  dengan  kebiasaan pencarian  potensi  daerah  Kabupaten  Sidoarjo  yang dilakukan  oleh  pengguna.  Kebiasaan  pencarian  ini tampak dari riwayat penggunaan aplikasi SoH yang dilakukan oleh pengguna.
Dari  kedua  hasil  pencarian  oleh  sistem  tersebut dapat  dilihat  bahwa  pencarian  sistem  dengan menerapkan  algoritma  Apriori  TID  lebih  optimal. Hal  ini  disebabkan  karena  proses  pencarian  data tidak  hanya  menggunakan  data  yang  tersimpan dalan  server  potensi  Kabupaten  Sidoarjo  saja  tetapi digabungkan dengan analisis data riwayat penggunaan aplikasi SoH oleh pengguna SoH.

## PENUTUP
Hasil  pencarian  data  pada prototype aplikasi SoH  versi  1.0  yang  menggunakan  metode join matching  query sudah  mampu  menampilkan  hasil pencarian  potensi  Kabupaten  Sidaorjo  dengan  baik. Namun  hasil  pencarian  data  tersebut  dirasa  kurang optimal  karena  tidak  jarang  kurang  memenuhi kebutuhan pengguna SoH. Agar pencarian data oleh sistem  dapat  lebih  optimal  maka  digunakan algoritma  Apriori  TID.  Algoritma  TID  digunakan untuk retrieve  data pada  riwayat  penggunaan aplikasi SoH yang tersimpan dalam sistem.
Dengan menerapkan algoritma Apriori TID pada saat  pencarian  data  potensi  Kabupaten  Sidoarjo, hasil  pencarian  dapat  lebih  optimal.  Hal  ini disebabkan  karena  pencarian  data  oleh engine system dilakukan  dengan  menggabungkan  2  pihak secara  bersamaan,  yaitu  server  data  potensi Kabupaten  Sidoarjo  dan  server  data  riwayat penggunaan  aplikasi  SoH  oleh  pengguna  SoH  itu sendiri.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  para  pelaku industri  dan  UMKM  di  lingkungan  Kabupaten Sidoarjo,  Dinas  Pemuda  Olahraga  dan  Pariwisata Kabupaten  Sidoarjo,  Dinas  Perindustrian  dan Perdagangan  Kabupaten  Sidoarjo,  Dinas  Koperasi dan  Usaha  Mikro  Kabupaten  Sidoarjo  serta  DRPM Dirjen  Kemenristek  Dikti  yang  telah  memberikan dukungan  dana  sehingga  terlaksananya  penelitian ”Aplikasi Mobile Sidoarjo on Hands (SoH) Sebagai Media  Penunjang  Promosi  Daerah  Kabupaten Sidoarjo” melalui skema Penelitian Produk Terapan Tahun 2017.

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal,  R.,  &  Srikant,  R.  (1994).  Fast Algorithms  for Mining  Association  Rules. In Proceeding of the 20th Int’l Conference on  Very  Large  Databases  vol  1215 (pp.
487–499).  San  Francisco,  USA:  Morgan Kaufmann Publisher Inc.
Arizal,  A.  (2012). Penggunaan  Data  Mining
Untuk  Mencari  Aturan  Asosiatif  Dari
Database Pengobatan Pada Klinik Amanah  Kabupaten  Sleman  Propinsi  DIY Dengan  Metode  Quantitative  Association Rules . Universitas Gajah Mada,
Yogyakarta.
Astuti,  Femi  Dwi,  W.  A.  (2016).  Optimasi Pemrograman  Query  Untuk  Algoritma Apriori  Berbasis  Asosiasi  Data  Mining. Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  &  Teknik Informatika  (JURASIK)  ,  STIKOM  Tunas Bangsa , Vol 1 (No 1).
Ermatita. (2009). Analisis Optimasi Query Pada Data  Mining. Jurnal  Sistem  Informasi (JSI),  Universitas  Sriwijaya,  Palembang , Vol 1 (No 1).
Gunawan, Ridowati, &  Khabib, M. (2016). No
Title. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi (JNTETI) , Universitas Gadjah Mada, Jogjakarta , Vol 5 (No 3 Agustus).
Han,  J.,  M.  Kamber,  &  Pei,  J.  (2012).  Data Mining:  Concepts  and  Techniques  (Third edit).  USA:  Waltham,  MA:  Morgan Kaufmann.
Pemkab Sidoarjo. (2015). Bagian Telekomunikasi dan Informatika Kabupaten Sidoarjo, 2015. Retrieved from www.sidoarjokab.go.id
Purbaningtyas,  R.,  Arizal,  A.,  &  Wardoyo,  T.
(2017).  Analisis  dan  Perancangan  Sistem
Sidoarjo on Hands (SoH) Untuk
Mendukung  Promosi  Potensi  Daerah Kabupaten Sidoarjo. In Prosiding Seminar Nasional  Teknologi  dan  Informatika (SNATIF)  2017 .  Kudus:  Fakultas  Teknik Universitas Muria.
R Agrawal, Imieliński, T., & Swami, A. (1993). Mining Association Rules Between Sets of Items  in  Large Databases. ACM SIGMOD Rec , Vol 22 (No 2), 207–216.
Sidoarjo, B.  K. (2015). Sidoarjo  Dalam Angka 2015 .