## Analisis  Untuk  Memprediksi  Stok  Aset  di  PT  XYZ  Menggunakan  Algoritma Apriori
Nur Ikhsan 1 , Fahmi Arzalega 2 , Nur Nawaningtyas Pusparini 3
1,2,3 STMIK Widuri, Jl. Palmerah Barat No.353,  Jakarta Selatan 12210, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 03 Juli 2023 Revisi Akhir: 31 Juli 2023 Diterbitkan Online : 05 September 2023
There was an error in the staff's recording of goods and calculations, making it difficult  to  locate  the  necessary  data.  A  collection  of  data  that  has  been recorded and calculated ultimately renders the data useless. The purpose of the study  was  to  determine  whether  the  RapidMiner  application's  use  of  data mining can aid in stock prediction and data analysis. For stock predictions, the researcher  employs  the  a  priori  algorithm  approach  in  this  instance.  The findings  indicate  that  employees  will  request  the  most  support  in  2022—a printer—if they request a laptop by as much as 7.9%. The laptop category will dominate in 2021, and the PC category will dominate in 2022. Therefore, the highest level of confidence for 2022 is that employees will request a printer if they  request  a  PC  and  an  external  hard  disk  of  100%.  The  conclusion  states that employees can use the RapidMiner application to perform data mining by applying  the  a  priori  algorithm,  which  aids  in  data  analysis  and  predicts employee supply requirements.
K ATA K UNCI
Data Mining, Algoritma Apriori, RapidMiner, Stock, Predictions

## K ORESPONDENSI

## E-mail: nurikhsan@kampuswiduri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan  teknologi  personal  komputer  (PC)  saat  ini  telah menjadi prasyarat penting bagi organisasi, asosiasi, dan yayasan yang  dapat  membantu  pelaksanaan  organisasi  atau  asosiasi. Sistem informasi adalah teknologi yang menggunakan komputer sebagai  penyedia  informasi  bagi  pengguna  yang  membutuhkan [1] . Informasi  dapat  digunakan  sebagai  urusan  pribadi, kebutuhan  bisnis  maupun  di  bagian  pemerintahan  dan  dapat menjadi  informasi  yang  strategis  dalam  mengambil  suatu keputusan tepat.
Di  era  desentralisasi  Indonesia  saat  itu  banyak  lembaga, perusahaan,  maupun  organisasi  yang  menerapkan  sistem informasi  manajemen  untuk  meningkatkan  kinerja  organisasi, pengambilan keputusan, serta memudahkan mengelola informasi.  Sebelum  berkembangnya  teknologi  informasi pimpinan  perusahaan  atau  organisasi  sudah  menggunakan sistem  informasi  manajemen,  proses  pengambilan  informasi masih  bersifat  manual  sehingga  membutuhkan  waktu  lama  dan semua  data  tersimpan  dalam bentuk  lembaran  kertas yang  akan lapuk dimakan usia, membutuhkan waktu yang lama karena data bertumpuk – tumpuk.
Pada era digitalisasi saat ini penerapan teknologi informasi telah melambat  ke  dalam  lembaga  pemerintahan,  salah  satu  lembaga milik  pemerintah  yang  sudah  memiliki  sistem  manajemen informasi yaitu PT. XYZ . PT. XYZ memiliki aset milik negara di  seluruh  Indonesia  dan  aset  tersebut  difungsikan  untuk menunjang terselenggaranya penyiaran. Satuan kerja inventaris, aset,  dan  distribusi  yang  bertanggung  jawab  mengelola  dan mengoptimalkan  seluruh  barang  milik  negara  oleh  PT.XYZ. PT.XYZ  memiliki  salah  satu  misi  yaitu  mengoptimalkan pemanfaatan aset.
Aset  adalah  harta  benda  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan atau  lembaga  yang  memilikinya,  karena  aset  adalah  barang penunjang  aktivitas  perusahaan  atau  lembaga  dan  juga bermanfaat  untuk  mencapai  suatu  tujuan  [2] . Segala  aset  tetap yang dimiliki kecuali tanah, dapat mengalami pengurangan nilai kemampuan  untuk  memberikan  manfaat  bersamaan  dengan berlalunya  waktu.  Tanah  atau  bangunan,  peralatan  elektronik, transportasi,  dan  barang  –  barang  lainnya  semuanya  dapat dianggap  sebagai  milik  negara.  Dalam  hal  ini,  staf  pengelola barang,  yang  memegang  wewenang  dan  juga  bertugas menetapkan  kebijakan  dan  mengelola  barang  –  barang  milik negara [3] .
Dijelaskan  bahwa  sistem  aplikasi  dapat  digunakan  untuk membuat Laporan Barang Milik Negara, sehingga
penatausahaan  Barang  Milik  Negara  menjadi  lebih  sederhana [4] . Suatu sistem informasi yang disebut sistem manajemen dan akuntansi  memudahkan  pengelolaan  sistem  informasi  yang digunakan untuk mengelola kekayaan negara atau aset di setiap unit kerja di instansi dan lembaga [5] .
PT.  XYZ  sudah  memiliki  sistem  informasi  manajemen  yang bernama  Sistem  Informasi  Manajemen  dan  Akutansi  (SIMAK- BMN)  dan  Sistem  Manajemen  Informasi  Aset  Negara (SIMAN).  Aplikasi  ini  pertama  kali  hadir  pada  tahun  2004 dengan  nama  Sistem  Akutansi  Aset  Tetap  (SAAT).  Perangkat lunak  yang  digunakan  untuk  membuat  laporan  barang  milik negara ini dikenal dengan Sistem Manajemen Akuntansi Barang Milik  Negara  (SIMAK-BMN),  dan  telah  mengalami  berbagai modifikasi  dan  penyempurnaan.  Dengan  adanya  aktivitas tersebut  dimaksudkan  sebagai  tata  tertib  dalam  pengelolaan barang milik negara.  Dengan adanya penerapan sistem tersebut, pada  setiap  satuan  kerja  di  organisasi  atau  instansi  mampu mengelola informasi atas kekayaan negara.
Pada  awalnya,  aplikasi  SIMAK-BMN  merupakan  perangkat lunak  yang  menghasilkan  informasi  yang  diperlukan  untuk pengelolaan  dan  pertanggungjawaban  barang  milik  negara. Dalam  penggunaan  aplikasi  ini,  pengguna  masih  mengalami permasalahan  terkait  data  barang  milik  negara  yang  disajikan. Menggunakan aplikasi SIMAK-BMN, dibutuhkan ketelitian dan hati-hati  dalam  proses  penginputan  data  barang  milik  negara. Dengan  tersedianya  menu  yang  ada,  aplikasi  ini  juga  rentan terhadap  virus  komputer,  begitu  juga  data  dapat  diretas  oleh oknum yang tidak bertanggungjawab untuk manipulasi data.
Menurut  hasil  observasi  dan  wawancara,  di  tempat  penelitian masih  ada  beberapa  masalah  dalam  pengelolaan  barang. Pencatatan  barang  masih  bersifat  manual  sehingga  terjadinya intensitas human error. Terjadi kesalahan saat pencatatan barang oleh  staf  dan  perhitungan  membuat  sulit  dalam  mencari  data yang  diperlukan.  Pada  akhirnya  kumpulan  data  yang  sudah tercatat dan terhitung membuat data tersebut kurang bermanfaat. Cara  mengatasi  masalah  tersebut  adalah  menerapkan  data mining.  Masalah  lainnya  yaitu  pegawai  belum  ada  nya penerapan algoritma apriori untuk memprediksi stok barang.
Metode  untuk  memproses  data  dari  kumpulan  data  yang  ada dikenal sebagai data mining. Metode algoritma apriori kemudian digunakan  untuk  mengolah data  dari  database  transaksi  tentang hubungan  antar  barang.  Penambangan  informasi  dapat  menjadi berbagai jawaban atas permasalahan dalam memberikan produk. Dalam  eksplorasi  sebelumnya,  strategi  perhitungan  yang disimpulkan  diselesaikan  untuk  melacak  pengulangan  untuk mendapatkan  nilai  afiliasi  untuk  memenuhi  prasyarat  dengan beberapa  hal  di  semua  bursa  untuk  mencapai  nilai  pertunjukan yang  tepat.  Nilai  presentasi  tersebut  dapat  menentukan  barang yang sering dipakai [6] .
Dalam  memprediksi  persediaan,  algoritma  apriori  data  mining dapat  memprediksi  jenis  barang  yang  harus  tersedia  dan  stok yang  sering  diminta  pekerja  kantoran  untuk  digunakan  di  PT. XYZ.  Metode  asosiasi  adalah  metode  yang  ada  pada  data mining.  Metode  ini  digunakan  untuk  mengetahui  pola
permintaan  barang  dalam  satu  kali  transaksi,  adapun  tahapan yang dalam  algoritma  apriori  yaitu  menganalisis pola  frekuensi tertinggi yang dilihat dari nilai minimum, support, juga mencari berdasarkan  syarat  minimum  dari  pengujian  metode  asosiasi. Aplikasi  yang  mendukung  dalam  menganalisis  ini  yaitu RapidMiner.  RapidMiner  yaitu  perangkat  lunak  yang  dijadikan alat  untuk  menganalisis  data  mining,  text  mining,  dan  analisa prediksi.
Berdasarkan  permasalahan  di  latar  belakang  tersebut,  penulis bermaksud  menerapkan  data  mining  dengan  algoritma  apriori untuk  memprediksi  stok  barang  yang  dibutuhkan  oleh  pegawai di  PT.  XYZ.  Analisis  ini  digunakan  untuk  menentukan kebutuhan barang inventaris pada suatu lembaga atau organisasi. .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  sebelumnya  digunakan  untuk  menjadi  acuan  bagi peneliti  dalam  menuliskan  penelitian  ini  [7].  Penelitian sebelumnya  yang  pertama  adalah  analisis  data  mining  dari wahyuni  yang  bertujuan  menentukan  stok  sepatu  berdasarkan permintaan  pelanggan  [8].  Penelitian  yang  kedua  tentang penerapan algoritma apriori berada di Biro Sarana dan Prasarana Universitas  Prima  indonesia  yang  menurut  Windania  Purba algoritma  apriori  dapat  digunakan  utuk  menyusun  pola inventarisasi barang [9]. Selanjutnya penelitian dari Desi, Aliyah ,dan  Pranita  dengan  metode  algoritma  apriori  membantu memprediksi data barang [10].

## 2.2 Data Mining
Data  mining  ialah  istilah  untuk menggambarkan pengungkapan informasi yang lebih mendalam dalam kumpulan data. misalnya, mengarahkan  penambangan  informasi  dengan  niat penuh  untuk menemukan desain yang terkandung dalam kumpulan data yang bertekad  untuk  mengubah  informasi  menjadi  data  yang  lebih berharga [11].
Data  Mining  adalah  studi  tentang  kumpulan  data  untuk menemukan  koneksi  yang  tidak  terduga  dan  meringkas  data dengan  membedakan  data  sebelumnya  dengan  cara  yang  dapat dimengerti dan membantu pemilik data [12] .
Selain pengertian yang sudah dijelaskan, Penemuan Pengetahuan  dalam  Basis  Data  adalah  nama  lain  untuk penambangan  data,  yang  didefinisikan  sebagai  ekstraksi informasi  potensial  yang  tidak  diketahui  dari  sekumpulan  data. Yang  berarti  mengumpulkan  dan  memakai  data  masa  lampau untuk  mendeteksi  aturan  dan  hubungan  pada  data  yang  banyak jumlahnya  sehingga  dapat  digunakan  dalam  mengambil keputusan pada waktu yang akan datang [13] .
2.3 Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah perhitungan mendasar yang memutuskan kumpulan item yang berurutan untuk memutuskan aturan  asosiasi  boolean.  Dalam  penambangan  data,  algoritma apriori  adalah  jenis  aturan  asosiasi  [13] . Teknik  penambangan data yang disebut analisis asosiasi digunakan untuk menentukan
aturan  untuk  sekumpulan  item  gabungan.  Salah  satu  tujuan untuk mendapatkan algoritma yang lebih efektif melalui analisis pola frekuensi tinggi adalah tahap analisis asosiasi [11] .
Algoritma Apriori pertama kali diusulkan pada tahun 1994 oleh Agrawal  dan  Srikan.  Metode  dasar  untuk  menentukan  aturan asosiasi  dan  frekuensi  adalah  algoritma  apriori  ini.  Tujuan  dari algoritma  apriori  yang  diusulkan  adalah  untuk  menentukan frekuensi  dari  itemset.  Itemset  kemudian  akan  dihapus  dengan frekuensi  di  bawah  nilai  support  yang  ditentukan.  Aturan asosiasi  database  khususnya  nilai  confedence  minimum  itemset adalah  langkah  terakhir.  Algoritma  apriori  mencari  aturan asosiasi  untuk  mengetahui  bagaimana  kombinasi  item  terkait. Selain  itu,  algoritma  apriori  diperlukan  untuk  menentukan bagaimana sekumpulan data memengaruhi data lainnya [6] .

## Gambar 1. Ilustrasi Algoritma Apriori
Sumber : [14]
Ilustrasi  algoritma  apriori  diatas  dijelaskan  bahwa  sebuah database memiliki  empat  kode  transaksi,  yang  didalamnya terdapat  item  A,  B,  C,  D,  E.  Kemudian  item  tersebut  dibuat calon  satu itemset -nya  atau  C1  dan  calon  satu itemset itu  akan dilakukan perhitungan untuk menentukan nilai support dari tiap itemset . Dari hasil tersebut itemset (D) akan dihilangkan karena nilai support kurang  dari  dua.  Selanjutnya  dari  seluruh itemset yang  ada  di  C1  memenuhi  syarat  minimum support ,  kemudian dinamai  dengan  pola  frekuensi  tertinggi  dengan  panjang  satu atau disebut L1. Ini merupakan proses pada Literasi kesatu.
Proses literasi kedua seluruh kombinasi pada satu itemset , maka dibuat  calon  dua itemset atau  disebut  C2  dan  dilakukan  juga perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai support .  Dari  hasil  yang didapat itemset (A,  B)  dan  (A,  E)  dihilangkan  karena  nilai support kurang  dari  dua.  Selanjutnya  dari  hasil  perhitungan support itemset pada C2 yang telah memenuhi syarat minimum support akan  dinamai  L2  atau  pola  frekuensi  tertinggi  dengan panjang dua.
Kemudian  pada  proses  literasi  ketiga,  membuat  calon  tiga itemset atau  disebut  C3  yang  diambil dari dua itemset .  Dari  C3 ditetapkan  pola  frekuensi  tertinggi  dengan  panjang  tiga  atau disebut  L3  karena  memenuhi  syarat  minimum support tetapi karena  hasil support -nya  kurang  dari  dua,  maka  literasi  ketiga dihentikan.
2.4 Knowledge Discovery in Database (KDD)
Definisi Knowledge      Discovery      in      Database (KDD) adalah  metode    dan    cara    mendapatkan    sebuah    informasi melalui basis data yang telah tersedia [15].
Berikut adalah tahapan yang ada dalam Knowledge Discovery in Database [16] :
1. Data selection
File  terpisah  dari  data  operasional  digunakan  untuk menyimpan  data  yang  akan  digunakan  untuk  mencapai tujuan pada saat ini.
2. Preprocessing
Perhatian  utama  KDD  pada  saat  ini  adalah  kebutuhan untuk pembersihan data. Dalam pembersihan data ini, data duplikat  dihilangkan, data  yang  tidak konsisten diperiksa, dan kesalahan penulisan (tipografi) diperbaiki.
3. Tranformating
Setelah diperbaiki dan dibersihkan pada titik ini, data telah diubah  menjadi  bentuk  yang  valid  dan  siap  untuk digunakan dalam proses penambangan data.
4. Data mining
Proses  menggabungkan  algoritma  dan  metode  tertentu untuk menemukan pola baru atau informasi berguna pada saat ini.
5. Evaluation
pada  tahap  ini,  mengevaluasi  hasil  proses  data  mining terhadap aturan asosiasi.

## 2.5 Aset
Pada  abad  pertengahan  lebih  tepatnya  abad  ke-16  “asez”  atau “asetz” yang memiliki arti cukup, kata tersebut yang berasal dari bahasa  perancis.  Aset  merupakan  suatu  sumber  terpenting  bagi perusahaan  atau  organisasi.  Aset  berfungsi  untuk  mendukung berjalannya suatu operasional perusahaan agar tercapainya suatu tujuan  [2] . Aset  terbagi  menjadi dua bagian  yaitu  aset bergerak dan  tidak  bergerak,  baik  berwujud  atau  tidak  berwujud  yang mencakup seluruh harta perusahaan, instansi atau organisasi.
Aset  dapat  diperoleh  dengan  adanya  peristiwa  dimasa  lalu, beberapa  juga  ada  yang  memperoleh  aset  dengan  cara memproduksi  sendiri,  pertukaran  dengan  perusahaan  lain,  dan bisa membeli untuk memperoleh aset [2].

## 3. METODOLOGI

## 3.1 Desain Penelitian
Untuk memberikan gambaran yang jelas dan terstruktur, penulis proposal  skripsi  membuat  skenario  penelitian  yang  diperlukan sebagai petunjuk proses penelitian ini. Berikut langkah-langkah yang dilakukan untuk melakukan penelitian yaitu :
1. Pengumpulan data
2. Pemilihan data
3. Pengolahan data
4. Proses analisa metode algoritma apriori
5. Hasil evaluasi
Gambar 2. Desain Penelitian Pada  gambar  diatas  dijelaskan  bahwa,  yang  pertama  dilakukan adalah pengumpulan data aset yang sudah ada  selanjutnya akan dilakukan pemilihan data aset yang akan diolah. Setelah itu data yang  sudah diolah  akan dilakukan  proses  analisa  menggunakan metode  asosiasi  dan  algoritma  apriori  dengan  aplikasi RapidMiner dan  akhirnya  membuahkan  hasil  evaluasi  dari analisa tersebut.
Penulis penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data berikut:
1. Observasi Untuk  mendapatkan  informasi  penting  mengenai sistem  permintaan  barang,  penulis  melakukan observasi dan terjun langsung ke lapangan.
2. Wawancara Wawancara  adalah  teknik  kegiatan  yang  dapat dilakukan  melalui  interaksi  tanya  jawab  baik  secara langsung  (tatap  muka)  dengan  informan  secara bertahap  sesuai  dengan  tujuan  tertentu  dan  untuk memperoleh informasi yang valid.
3. Studi Pustaka Metode  yang  melibatkan  pengumpulan  data  atau informasi  yang  berkaitan  dengan  masalah  saat  ini, namun  informasi  tersebut  tentunya  berasal  dari jurnal  atau  buku  sehingga  terbukti  kebenarannya mengenai  analisa  penentuan  tingkat  penjualan menggunakan  metode  asosiasi  dengan  algortima apriori.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Aturan Asosiasi
Banyaknya  aturan  asosiasi  yang  didapat,  memberikan  banyak aturan  dalam  data  permintaan  barang  sehingga  dapat  menjadi dasar  pengembalian  keputusan  oleh  pihak  inventarisasi.  Tidak semua  aturan  asosiasi  yang  dipakai  sebagai  acuan,  jadi  hanya aturan  asosisasi  yang  memiliki  nilai confidence tertinggi  yang dipakai.
4.2 Hasil Rules 2021
Berikut  dibawah  ini  adalah  hasil rules yang  sudah  diperoleh dengan  pengolahan  aplikasi RapidMiner pada  data  permintaan barang tahun 2021 :
Gambar 3. Hasil Rules Tahun 2021
Dapat  dilihat  diatas, rules menghasilkan  sebanyak  8 rules . Berikut penjabaran rules yang didapat :
Rule 1. Jika  Pegawai  meminta  Printer, kemungkinan  60% juga meminta Laptop, sebesar 4,7% dominasi item
tersebut ada di database. Rule 2. Jika Pegawai meminta PC dan Printer, kemungkinan  66%  juga  meminta  Laptop,  sebesar 4,2% dominasi item tersebut ada di database.
Rule 3. Jika  Pegawai  meminta  Kursi  Besi,  kemungkinan 70%  juga  meminta  Meja  Kayu,  sebesar  3,7% dominasi item tersebut ada di database.
Rule 4 . Jika  Pegawai  meminta  Laptop  dan  Harddisk Eksternal,  kemungkinan  72%  juga  meminta  PC, sebesar  4,2%  dominasi item tersebut  ada  di database.
Rule 5 .
Jika  Pegawai  meminta  Meja  Kayu,  kemungkinan 77% juga meminta Laptop sebesar, 3,7% dominasi item tersebut ada di database.
Rule 6. Jika  Pegawai  meminta  Printer, kemungkinan  80% juga  meminta  PC,  sebesar  6,3%  dominasi item tersebut ada di database.
Rule 7. Jika Pegawai meminta PC dan harddisk eksternal, kemungkinan  80%  juga  meminta  Laptop,  sebesar 4,2% dominasi item tersebut ada di database. Rule 8 . Jika  Pegawai  meminta  Laptop  dan  Printer, kemungkinan  88%  juga  meminta  Laptop,  sebesar 4,2% dominasi item tersebut ada di database.
4.3 Hasil Rules 2022
Berikut  dibawah  ini  adalah  hasil rules yang  sudah  diperoleh dengan  pengolahan  aplikasi RapidMiner pada  data  permintaan barang tahun 2022 :
Gambar 4. Hasil Rules Tahun 2022
Dapat  dilihat  diatas, rules menghasilkan  sebanyak  16 rules . Berikut penjabaran rules yang didapat :
Rule 1. Jika  Pegawai  meminta  Laptop  dan  Harddisk Eksternal,  kemungkinan  66%  juga  meminta Printer,  sebesar  3,5%  dominasi item tersebut  ada di database .
Rule 2. Jika  Pegawai  meminta  Printer, kemungkinan  69% juga  meminta  Laptop  dan  PC,  sebesar  7% dominasi item tersebut ada di database.
Rule 3. Jika  Pegawai  meminta  Harddisk  Eksternal, kemungkinan  75%  juga  meminta  Laptop,  sebesar 5,3% dominasi item tersebut ada di database. Rule 4. Jika  Pegawai  meminta  Printer, kemungkinan  78% juga meminta Laptop, sebesar 7,9% dominasi item tersebut ada di database . Rule 5. Jika  Pegawai  meminta  Printer, kemungkinan  78% juga  meminta  PC,  sebesar  7,9%  dominasi item tersebut ada di database.
Rule 6. Jika  Pegawai  meminta  Scanner,  kemungkinan
80%  juga  meminta  Laptop  dan  Printer,  sebesar
3,5% dominasi item tersebut ada di database. Rule 7.
Jika Pegawai meminta Laptop dan PC,
kemungkinan  84%  juga  meminta  Printer,  sebesar 7% dominasi item tersebut ada di database. Rule 8. Jika  Pegawai  meminta  Laptop  dan  Printer, kemungkinan  88%  juga  meminta  PC,  sebesar  7% dominasi item tersebut ada di database.
Rule 9 . Jika Pegawai meminta PC dan Printer, kemungkinan  88%  juga  meminta  Laptop,  sebesar 7% dominasi item tersebut ada di database.
Rule 10. Jika  Pegawai  meminta  Printer  dan  Harddisk Ekternal,  kemungkinan  88%  juga  meminta Laptop,  sebesar  3,5%  dominasi item tersebut  ada di database.
Rule 11. Jika  Pegawai  meminta  Laptop  dan  Scanner, kemungkinan  88%  juga  meminta  Printer,  sebesar 3,5% dominasi item tersebut ada di database. Rule 12. Jika  Pegawai  meminta  Printer  dan  Scanner,
kemungkinan  88%  juga  meminta  Laptop,  sebesar 3,5% dominasi item tersebut ada di database. Rule 13. Jika  Pegawai  meminta  Printer  dan  Harddisk Eksternal,  kemungkinan  88%  juga  meminta Laptop,  sebesar  3,5%  dominasi item tersebut  ada di database. Rule 14. Jika  Pegawai  meminta  Scanner,  kemungkinan 90%  juga  meminta  Laptop,  sebesar  4%  dominasi item tersebut ada di database. Rule 15. Jika  Pegawai  meminta  Scanner,  kemungkinan 90%  juga  meminta  Printer  4%  dominasi item tersebut ada di database. Rule 16. Jika Pegawai meminta PC dan Harddisk Eksternal, kemungkinan 100% juga meminta Printer, sebesar 3,5% dominasi item tersebut ada di database.

## 4.4 Ringkasan Semua Tahun
Berikut adalah ringkasan yang dihasilkan dengan menggunakan aplikasi RapidMiner sebagai  pengolah  data  dari  tahun  2021 sampai dengan 2022 yang dijabarkan ke dalam satu tabel.
Tabel 1. Ringkasan Rules Tahun 2021 dan 2022
No. Premises Conculusion Support Confidence Tahun 1 Printer Laptop 0.047 0.600
2021 2
PC,
Printer Laptop 0.042 0.667 3 Kursi Besi Meja Kayu 0.037 0.700 4 Laptop, Eksternal Harddisk PC 0.042 0.727 5 Meja Kayu Kursi Besi 0.037 0.778 6 Printer PC 0.063 0.800 7 PC, Eksternal Harddisk Laptop 0.042 0.800 8 Laptop, Printer PC 0.042 0.889 9 Laptop, Eksternal Harddisk Printer 0.035 0.667 2022 10 Printer Laptop, PC 0.070 0.696 11 Eksternal Harddisk Laptop 0.053 0.75 12 Printer Laptop 0.079 0.783 13 Printer PC 0.079 0.783 14 Scanner Laptop, Printer 0.035 0.800 15 Laptop, PC Printer 0.070 0.842 16 Laptop, Printer PC 0.070 0.889 17 PC, Printer Laptop 0.070 0.889 18 Printer, Eksternal Harddisk Laptop 0.035 0.889 19 Laptop, Scanner Printer 0.035 0.889 20 Printer, Scanner Laptop 0.035 0.889
No. Premises Conculusion Support Confidence Tahun 21 Printer, Eksternal Harddisk PC 0.035 0.889 22 Scanner Laptop 0.040 0.900 23 Scanner Printer 0.040 0.900 24 PC, Eksternal Harddisk Printer 0.040 1
Dapat diihat, dari total dua tahun sebanyak 24 rules. Tahun 2021 terdiri  dari  8 rules dan  tahun  2022  terdiri  dari  16 rules. Pada tahun 2021 pegawai meminta laptop dengan tingkat kepercayaan 60%  jika  meminta  printer,  pegawai  meminta  laptop  dengan tingkat kepercayaan 66% jika meminta PC dan Printer, pegawai meminta  laptop  dengan  tingkat  kepercayaan  60%  jika  meminta printer,  pegawai  meminta  Meja  Kayu  dengan  tingkat kepercayaan  70%  jika  meminta  Kursi,  pegawai  meminta  PC dengan  tingkat  kepercayaan  72%  jika  meminta  laptop  dan harddisk,  pegawai  meminta  kursi  besi  dengan  tingkat kepercayaan  77%  jika  meminta  meja  kayu,  pegawai  meminta PC  dengan  tingkat  kepercayaan  80%  jika  meminta  printer, pegawai  meminta  laptop  dengan  tingkat  kepercayaan  80%  jika meminta  PC  dan  Eksternal  Harddisk,  pegawai  meminta  PC dengan  tingkat  kepercayaan  88%  jika  meminta  laptop  dan printer.
Pada  tahun  2022  pegawai  meminta  printer  dengan  tingkat kepercayaan  66%  jika  meminta  laptop  dan  harddisk,  pegawai meminta  laptop  dan  PC  dengan  tingkat  kepercayaan  69%  jika meminta  Printer,  pegawai  meminta  laptop  dengan  tingkat kepercayaan  75%  jika  meminta  eksternal  harddisk,  pegawai meminta  laptop  dengan  tingkat  kepercayaan  78%  jika  meminta printer,  pegawai  meminta  laptop  dan  printer  dengan  tingkat kepercayaan  80%  jika  meminta  scanner,  pegawai  meminta printer  dengan  tingkat  kepercayaan  84%  jika  meminta  laptop dan  pc, pegawai  meminta  PC  dengan  tingkat  kepercayaan  88% jika  meminta  laptop  dan  printer,  pegawai  meminta  laptop dengan  tingkat  kepercayaan  88%  jika  meminta  PC  dan  printer, pegawai  meminta  laptop  dengan  tingkat  kepercayaan  88%  jika meminta  printer  dan  eksternal  harddisk,  pegawai  meminta printer  dengan  tingkat  kepercayaan  88%  jika  meminta  laptop dan  scanner,  pegawai  meminta  laptop  dengan  tingkat kepercayaan  88%  jika  meminta  printer  dan  scanner,  pegawai meminta  PC  dengan  tingkat  kepercayaan  88%  jika  meminta printer dan eksternal harddisk, pegawai meminta laptop dengan tingkat  kepercayaan  90%  jika  meminta  scanner,  pegawai meminta printer dengan tingkat kepercayaan 90% jika meminta scanner,  pegawai  meminta  printer  dengan  tingkat  kepercayaan 100% jika meminta PC dan eksternal harddisk.

## 4.5 Analisa Hasil Rules
Tujuan  dari  analisa  hasil  rules  untuk  mengetahui  lebih  dalam informasi yang didapat dari rules tersebut.
1. Dominasi
a. Pada  tahun  2021,  aturan  asosiasi  yang  diperoleh didominasi oleh kategori Laptop.
b. Pada  tahun  2022,  aturan  asosiasi  yang  diperoleh didominasi oleh kategori PC.
2. Support
a. Pada tahun 2021, support tertinggi diraih oleh rule nomor  6  yaitu  {Printer  →  PC}  sebesar  0,063 (6,3%).
b. Pada tahun 2022, support tertinggi diraih oleh rule nomor  4  dan  5  yaitu  {Printer  →  Laptop}  sebesar 0,079  (7,9%)  dan  {Printer  →  PC}  sebesar  0,079 (7,9%).
Dari  nilai support tertinggi  diatas  yang  merupakan  kombinasi item memiliki  tingkat  kemunculan  yang  lebih  sering  dari keseluruhan  permintaan  pegawai  dibanding  dengan  kombinasi item lainnya  yaitu Printer  →  Laptop dan  Printer  →  PC  sebesar 7,9%.
3. Confidence
a. Pada  tahun  2021, confidenc e  tertinggi  diraih  oleh rule nomor  8  yaitu  {Laptop,  Printer  →  PC} sebesar 0,088 (88%) .
b. Pada  tahun  2022, confidence tertinggi  diraih  oleh rule nomor  16  yaitu  {PC,  Harddisk  Eksternal  → Printer} sebesar 1 (100%).
Dari  nilai confidence tertinggi  diatas  yang  merupakan item  – item dengan  item  pasangan-nya  yang  sering  diminta  pegawai adalah PC, Harddisk Eksternal → Printer sebesar 100%.

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan dari hasil penelitian dengan menggunakan aplikasi RapidMiner dapat disimpulkan bahwa :
1. Diketahui  bahwa  penerapan  data  mining  dapat dilakukan  yang  hasilnya  membantu  pihak  PT.  XYZ dalam menganalisa data.
2. Diketahui  bahwa  penerapan  algoritma  apriori  dapat membantu  prediksi  stok  barang  yang  dibutuhkan karyawan,  hal  ini  bisa  diketahui  dari  analisa  hasil rules.
3. Diketahui  bahwa  nilai support tertinggi  terdapat  pada kombinasi  Printer  →  Laptop  dan  Printer  →  PC sebesar 7,9%.
4. Diketahui  bahwa  nilai confidence tertinggi  terdapat pada  kombinasi  PC,  Harddisk  Eksternal  →  Printer sebesar 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Purnama,  “Related  papers  Sist  em  Informasi Manajemen  Insan  Global  Book: Management  informat ion syst ems (Sist em informasi manajemen),” 2016.
[2] S.  Dewi,  L.  M.  Jannah,  and  Y.  Jumaryadi,  “Analisis dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Manajemen  Aset Tetap Pada PT. Metis Teknologi Corporindo,” JUST IT J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 81–91, 2018.
[3] Pemerintah Pusat, “Peraturan Pemerintah,” 2014.
[4] Kementrian Keuangan, “Peraturan Kementrian Keuangan,” 2016.
[5] Pemerintah Pusat, “Peraturan Pemerintah,” 2006.
[6] A.  Fauzi  and  C.  Zonyfar,  “Data  Mining  Penerapan Algoritma  Apriori  untuk  Analisis  Data  Transaksi Sistem  Inventory  (  Studi  Kasus  PT  ABC  President Indonesia  ),” …  Student  J.  … ,  vol.  III,  pp.  143–150,
2022, [Online]. Available: http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ ssj/article/view/433%0Ahttps://journal.ubpkarawang.ac
.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/download/433/347
[7] A.  Mualo,  H.  Basri,  and  L.  O.  Syaiful  Djamani,
“Sistem  Informasi  Unit  Kegiatan  Mahasiswa  Dan Himpunan  Mahasiswa  Jurusan  Politeknik  Negeri Fakfak,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  11,  no.  01,  pp.  41–47,
2023, doi: 10.33884/jif.v11i01.6715.
[8] S.  Wahyuni,  Suherman,  and    lumalo  portibi  Harahap, “Implementasi Algoritma,” J. Tek. DAN Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 67–71, 2018.
[9] W.  Purba,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan
Metode  Apriori  Untuk  Menyusun  Pola  Persediaan Inventaris  Barang  Pada  Biro  Sarana  Dan  Prasarana Universitas  Prima  Indonesia,” J.  Sekol.  POSD  FIP UNIMED , vol. 3, no. 9, pp. 191–196, 2019.
[10] S. N. P. Desi, Efani; Aliyah, “PENERAPAN METODE APRIORI UNTUK MENENTUKAN STOK BARANG BERDASARKAN  PERSENTASE  BARANG  YANG
DIBELI KONSUMEN,” vol. 13, pp. 145–156, 2021.
[11] A. Thoriq Muhammad and B. Nurhadiyono,
“Penerapan  Data  Mining  Pada  Data  Transaksi Penjualan Untuk Mengatur Penempatan Barang,” 2014.
[12] I.  A.  Darmawan,  M.  F.  Randy,  I.  Yunianto,  M.  M. Mutoffar, and M. T. P. Salis, “Penerapan Data Mining
Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan Pola  Golongan  Penyandang  Masalah  Kesejahteraan Sosial,” Sebatik , vol. 26, no. 1, pp. 223–230, 2022, doi:
10.46984/sebatik.v26i1.1622.
[13] N.  Barkah,  E.  Sutinah,  and  N.  Agustina,  “Metode Asosiasi  Data  Mining  Untuk  Analisa  Persediaan  Fiber Optik Menggunakan Algoritma Apriori,” J.  Kaji.  Ilm. , vol. 20, no. 3, pp. 237–248, 2020, doi: 10.31599/jki.v20i3.288.
[14] E.  S.  Sihombing,  A.  S.  Honggowibowo,  and  D. Nugraheny, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Barang (Studi  Kasus  Di  Chorus  Minimarket),” Compiler ,  vol.
1,  no.  1,  pp.  17–30,  2015,  [Online].  Available: https://www.neliti.com/id/publications/236144/implem entasi-data-mining-menggunakan-metode-apriori-pada- transaksi-penjualan-bar
[15] F.  Alghifari  and  D.  Juardi,  “Penerapan  Data  Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan
Metode  Algoritma  Naïve  Bayes,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.
9, no. 02, pp. 75–81,
2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
[16] H.  D.  Anggraeni,  R.  Saputra,  and  B.  Noranita, “APLIKASI  DATA  MINING  ANALISIS  DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI  (Studi Kasus  di  Apotek  Setya  Sehat  Semarang),” J.  Masy. Inform. ,  vol.  4,  no.  7,  pp.  1–8,  2013,  doi: 10.14710/jmasif.4.7.1-8.

## BIODATA PENULIS
Nur Ikhsan Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Widuri, Jakarta Selatan Email : nurikhsan@kampuswiduri.ac.id Fahmi Arzalega Mahasiswa Program
Studi Teknik
Informatika STMIK Widuri, Jakarta Selatan
Email : fahmia1941@kampuswiduri.ac.id

## Nur Nawaningtyas Pusparini
Dosen  Teknik  Informatika  STMIK  Widuri, Jakarta Selatan Email: tyaspusparini@kampuswiduri.ac.id