## Article history
Received March 10, 2021 Accepted October 28, 2022

## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK RELAYOUT FINISH GOODS PADA GUDANG MENGGUNAKAN METODE APRIORI

## Rosidin, Anna Mukhayaroh, Samudi
Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajamen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri email: rosidin89@gmail.com , anna.auh@nusamandiri.ac.id , samudi.smx@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Every  manufacturing  industry  should  have  supporting  facilities  and  infrastructure  for  its  business continuity. Infrastructure is very important and is part of the final placement of the production process is storage warehouses, storage can be temporary or long-term depending on the needs of the company. Problems that often occur in warehouses are generally the placement of finished goods that are still not well  organized  so  that a  lot of  time  and  effort  needed by  the  pic  rack  in  the activity of  preparing  the goods to be sent because the location of the goods requested to be sent simultaneously the location is still  far  away.  Based  on  the  above  problems  the  author  intends  to  conduct  research  to  provide alternative  thinking  to  the  company  by  conducting data  testing with  a  priori algorithm  to obtain new information on the layout of goods more effectively. From the calculation results that have been done can be concluded that the most  frequent transactions simultaneously with a minimum  support of 40% and a minimum confidence of 80% are 4 items namely COVER ADF SUB C, COVER PAPER GUIDE ASF, PAPER GUIDE DUPLEX  LOWER  (MASUO) and PAPER GUIDE UPPER ADF. From  the  test results above, a new combination model has been formed so that the pic rack can change the old layout with the new one.
Keywords: data mining, apriori algorithm, warehouse.

## Abstrak
Setiap  industri  manufaktur  sudah  seharusnya  memiliki  sarana  dan  prasarana  pendukung  untuk kelangsungan  usahanya.  Prasarana yang  sangat  penting dan merupakan bagian penempatan  akhir dari hasil  proses  produksi  adalah  gudang  penyimpanan,  penyimpanan  bisa  bersifat  sementara  ataupun jangka  panjang  tergantung  kebutuhan  perusahaan.  Masalah-masalah  yang  sering  terjadi  pada  gudang umumnya  adalah  penempatan  barang  jadi  yang  masih  belum  tertata  dengan  baik  sehingga  banyak waktu  dan  tenaga  yang  dibutuhkan  oleh  pic  rak  dalam  aktifitas  menyiapkan  barang  untuk  dikirim dikarenakan  lokasi  barang  yang  diminta  dikirim  secara  bersamaan  lokasinya  masih  berjauhan. Berdasarkan  pada  permasalahan  diatas  penulis  bermaksud  melakukan  penelitian  guna  memberikan alternatif  pemikiran  terhadap  perusahaan  dengan  cara  melakukan  pengujian  data  dengan  algoritma apriori  untuk  mendapatkan  informasi  baru  tata  letak barang yang  lebih  efektif. Dari hasil perhitungan yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  barang  yang  paling  sering  terjadi  transaksi  secara bersamaan dengan minimum support 40% dan minimum confidence 80% adalah 4 item yaitu COVER ADF  SUB  C,  COVER  PAPER  GUIDE  ASF,  PAPER  GUIDE  DUPLEX  LOWER  (MASUO)  dan PAPER GUIDE UPPER ADF. Dari hasil pengujian diatas maka sudah terbentuk model kombinasi baru sehingga pic rak bisa mengubah layout lama dengan yang baru.
Kata Kunci: data mining , algoritma apriori, gudang.

## 1.  PENDAHULUAN
Setiap industri manufaktur, baik kecil, menengah maupun besar, membutuhkan sarana dan prasarana  pendukung  untuk  kelangsungan  usaha. Salah  satu  infrastruktur  terpenting  dan  bagian terakhir  dari  siklus  produksi  adalah  ketersediaan gudang. Penyimpanannya bisa bersifat sementara atau  jangka  panjang,  tergantung  kebutuhan perusahaan. Sangat penting untuk memperhatikan tata  letak  gudang,  tata  letak  yang  terbaik  adalah tata  letak  gudang  alternatif,  yang  memudahkan proses pencarian, proses pengambilan dan proses penyimpanan  dengan  waktu  tercepat  untuk barang  dengan  frekuensi  keluaran  tertinggi, barang  yang  jarang  dikirim  dijual,  barang  sulit diakses  dan  barang  dengan  volume  terbesar  [1]. Masalah-masalah  umum  yang  sering  terjadi adalah  banyaknya  waktu  dan  tenaga  yang dibutuhkan oleh pic rak dalam melakukan proses menyiapkan barang yang akan dikirim dikarenakan  lokasi  barang-barang  tersebut  masih berjauhan  dan  masalah  utamanya  diakibatkan oleh  ketidaktahuan  mengenai  barang  apa  saja yang  sering  muncul  dalam  satu  transaksi  secara bersamaan.  Efek  dari  permasalahan  tersebut mengakibatkan  terhambatnya  pengiriman  barang ke customer dan  memicu delay pengiriman  yang akan  mengakibatkan  stopline  di  customer  dan otomatis  nilai  performance  perusahaan  menurun dan  efek  lainnya  adalah  perusahaan  akan  kalah saing dengan kompetitor sejenis.
Tingkat  utilisasi  gudang  yang  tinggi  menjadikan efisiensi  waktu  dan  tenaga  menjadi  penting, pengendalian  yang  baik  dan  cepat  dalam penggunaan tempat penyimpanan termasuk urutan  pengalokasian  barang  masuk  dengan  cara yang  benar  sangat  diperlukan.  Langkah  untuk mengatasinya  adalah  dengan  membuat  sistem simulasi  penempatan  barang  yang  berfungsi untuk mengalokasikan dan menempatkan pesanan barang  yang  masuk  ke  gudang  sesuai  aturan penempatan yang benar dan optimal.
Penelitian  terdahulu  yang  berhubungan  dengan penelitian ilmiah ini adalah sebagai berikut:
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Lusa  Indah Pratiwi  dan  Wulandari  dengan  judul  “Algoritma Apriori  untuk  Pencarian Frequent itemset dalam Association Rule Mining ”.  Hasil  dari  penelitian ini  adalah  banyaknya  pesaing  perusahaan khususnya  supermarket  yang  mendesak  pemilik supermarket  untuk  mengembangkan  strategi bisnis  untuk  meningkatkan  penjualan.  Salah  satu strategi  bisnis  untuk  meningkatkan  penjualan
adalah  promosi  penjualan.  pemilik  supermarket perlu  memahami  selera  konsumen  dan  kondisi pasar  Selama  beberapa  dekade,  rantai  ritel  dan department  store  telah  menjual  produk  mereka tanpa menggunakan data transaksi yang dihasilkan oleh penjualan mereka sebagai sumber pengetahuan  Ketersediaan  data  yang  melimpah, kebutuhan  informasi  (atau  knowledge)  untuk mendukung pengambilan keputusan dalam penciptaan solusi bisnis dan dukungan infrastruktur  di  bidang  teknologi  informasi merupakan  cikal  bakal  lahirnya  pertambangan. data  Aturan  Penambangan  adalah  penambangan data  digunakan  untuk  mengekstrak  pola  yang berguna  dari  elemen  data.  Asosiasi  Aturan Penambangan  menemukan  asosiasi  atau  korelasi yang  menarik  antara  kumpulan  data  besar.  Hasil dari  asosiasi  atau  korelasi  tersebut  dapat membantu pemilik  supermarket  mengembangkan strategi  merchandising  dengan  memperhatikan barang-barang  yang  sering  dibeli  konsumen secara bersamaan [2].
Penelitian yang dilakukan oleh Ulvah, U.  dengan judul  “Implementasi  Algoritma  Apriori  aturan keterkaitan  Data  untuk  Analisa  Keranjang Belanja  Sistem  Persediaan  Obat  pada  Apotek Perdos  Farma  Makassar”.  Hasil  penelitian tersebut adalah kontrol persediaan obat merupakan  masalah  yang  di  hadapi  Apotek Perdos  Farma  saat  ini  mengingat  bahwa persediaan  dalam  kegiatan  usaha  tidak  dapat dihindari,  Jika  persediaan  yang  dimiliki  kurang maka  kebutuhan  konsumen  tidak  dapat  dipenuhi hal  ini  dapat  mengakibatkan  ketidak  puasan konsumen  secara  tidak  langsung  juga  dapat mempengaruhi  angka  penjualan.  Sebaliknya  jika persediaan  terlalu  besar  dapat  menimbulkan penyusutan nilai guna.
Algortima  Apriori  dapat  dimanfaatkan  untuk menemukan  solusi  nyata  dalam  mengambil keputusan yang tepat. Dengan teknik pencocokan data  dapat  dilakukan  analisa  terhadap  perilaku konsumen  dalam  kegiatan  transaksinya  yang bertujuan  untuk  menemukan  item-item  yang saling  berkaitan  serta  memberikan  manfaat  bagi pihak apotek dalam meningkatkan persediaannya. Item yang saling berkaitan yang ditemukan dalam analisa  keranjang  belanja  ini  dapat  digunakan untuk  menentukan  relasi  utama  kemudian dieksplorasi  dengan  menggunakan  salah  satu metode  pada  algoritma  apriori  yaitu Association rule .  Metode  ini  berfungsi  untuk  menemukan item-item  yang  saling  berkaitan  yang  terdapat dalam tumpukan data skala besar [3].

## 2.  METODE PENELITIAN
metode  penelitian  menggambarkan  prosedur tertentu  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis data. Metode penelitian adalah cara ilmiah untuk memperoleh  data  untuk  tujuan  dan  kegunaan tertentu. Penelitian juga merupakan penyelidikan sistematis untuk menambah jumlah pengetahuan, juga merupakan upaya sistematis dan terorganisir untuk  mempelajari  masalah  tertentu  yang membutuhkan jawaban [4].

## Tahapan Penelitian
Secara  garis  besar,  tahapan-tahapan  yang digunakan  oleh  penulis  dalam  melaksanakan penelitian ada tiga tahap.
1. Tahap Perencanaan
Langkah yang dilakukan pada tahap perencanaan diantaranya:
a. Mengidentifikasi masalah
b. Merumuskan masalah
c. Mengadakan studi pendahuluan
d. Merumuskan hipotesis
e. Menentukan sampel penelitian
2. Tahap Pelaksanaan Penelitian
a. Pengumpulan data.
b. Analisis data
3. Tahap Penyusunan Laporan Hasil Penelitian a. Laporan hasil penelitian
b. Perbaikan dan penyempurnaan laporan
c. Laporan akhir penelitian
Metode  Pengumpulan  Data,  Populasi  dan Sampel Penelitian
1. Teknik Pengumpulan Data a. Observasi
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan mengamati secara langsung setiap aktivitas  yang  ada  di  gudang  serta transaksi pengiriman barang finish goods .
b. Wawancara Pengumpulan  data  dengan  melakukan percakapan  oleh  dua  pihak,  yaitu pewawancara ( interviewer ) yang mengajukan pertanyaan dan terwawancara ( interview ) yang memberikan  jawaban  atas  pertanyaan itu. Dari  pendapat  diatas  maka  peneliti melakukan  wawancara  langsung  kepada bagian-bagian  terkait  di  lingkungan gudang.
c. Studi Pustaka
Informasi atau data diperoleh dari buku- buku,  karya  ilmiah,  tesis,  disertasi, ensiklopedia,  internet,  dan  sumber- sumber lain.
2. Populasi Penelitian Populasi  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian ini sebanyak 620 populasi.
3. Sampel Penelitian Teknik pengambilan sampel yang digunakan oleh  peneliti  adalah  teknik  simple  random sampling.  Untuk  itu  sampel  yang  diambil dari  populasi  harus  betul-betul  respresentatif (mewakili) yaitu sebanyak 20 sampel.

## Metode Analisis Data
Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah  metode Association rule mining dengan menggunakan  algoritma  apriori,  yaitu  algoritma untuk  menemukan  pola  frekuensi  tinggi  yang tersembunyi  pada  database  transaksi  atau keranjang  belanja. Association rule mining yang dimaksud dilakukan melalui mekanisme penghitungan support dan confidence dari  suatu hubungan  item. Frequent itemset selanjutnya dimanfaatkan  dalam  pembuatan  aturan  asosiasi dengan  aturan  memenuhi  batas  minimum support dan confidence . Support dari  suatu Association rule adalah  presentasi  kombinasi item  tersebut  dalam  database,  dimana  jika mempunyai  item  A  dan  item  B  maka support adalah  proporsi  dari  transaksi  dalam  database yang  mengandung  A  dan  B. Confidence dari association rule adalah  ukuran  ketepatan  suatu rule ,  yaitu  presentasi  transaksi  dalam  database yang  mengandung  A  dan  mengandung  B. Dengan  adanya confidence kita  dapat  mengukur kuatnya  hubungan  antar-item  dalam association rule [5] .
Aturan  yang  kuat  adalah  aturan-aturan  yang melebihi  kriteria support dan confidence minimum. Misalnya, seorang analis menginginkan  aturan  yang  memiliki support lebih  dari  30%  dan confidence lebih  dari  70%. Sebuah itemset adalah  himpunan  item  yang  ada dalam  “1”,  dan  k- itemset adalah itemset yang berisi k-item. Misalnya “A, B” adalah sebuah 2- itemset dan “A, B, C” merupakan 3- itemset .
Adapun  iterasi  atau  tahapan  dari  algoritma apriori adalah sebagai berikut:
1. Apriori  menggunakan  pendekatan  iteratif dimana k- itemset
digunakan untuk mengeksplorasi (k+1)- itemset .
2. Calon  (k+1)- itemset dengan  frekuensi  yang jarang  muncul  atau  dibawah  threshold
(min_ support )  akan  dipangkas  dan  tidak
dipakai dalam menentukan aturan asosiasi.
3. Langkah pertama
adalah
1- itemset
ditemukan  dengan  melakukan  scanning database  untuk  mengakumulasi  jumlah  dari setiap  kategori  item  dan  kemunculannya pada setiap transaksi.
4. Selanjutnya  1- itemset digunakan  untuk menemukan  2- itemset .  Calon  kandidat  2- itemset ditemukan  dengan  cara  saling memasangkan  satu  item  dengan  item  yang lainnya  sehingga  didapat  kombinasi  yang memungkinkan untuk 2 buah item.
5. 2- itemset kemudian dihitung
nilai kemunculannya  pada  setiap  transaksi.  Nilai ambang  (min_ support )  ditentukan  untuk memangkas  calon  kandidat  yang  dianggap tidak sering muncul atau tidak frequent .
6. 2- itemset yang memenuhi nilai ambang akan dihitung nilai support dan confidence -nya. 2- itemset yang  memenuhi  minimum support dan  minimum confidence akan  dijadikan aturan asosiasi.
7. 2- itemset digunakan  untuk  menemukan  3-
itemset dan seterusnya sampai tidak ada lagi frequent (k+1)- itemset yang  bisa  ditemukan [6].
Setelah  semua  aturan  frequent  (k+1)  himpunan item  terbentuk,  selanjutnya  adalah  menghitung nilai support dan confidence .  Hasil  perkalian antara  nilai support dan confidence tertinggi adalah aturan asosiasi..
Analisis  asosiasi  juga  didefinisikan  sebagai proses  menemukan  semua  aturan  asosiasi  yang memenuhi minimum support dan confidence .
Dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap, yaitu:
1. Analisa pola frekuensi tinggi, pada tahap ini dilakukan  pencarian  kombinasi  item  yang memenuhi persyaratan minimum nilai support dalam  database.  Nilai support suatu item diperoleh dengan rumus:
2. Sedangkan  nilai support dari  2  item diperoleh dari rumus sebagai berikut:
3. Pembentukan  aturan  asosiasi,  setelah  semua pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  selanjutnya dilakukan  pencarian  aturan  asosiasi  yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan  menghitung  nilai confidence aturan assosiatif A → B.
Nilai confidence dari  aturan  A  →  B diperoleh dari rumus berikut:

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil penelitian
Tahapan awal yang dilakukan pada penelitian ini adalah  mempersiapkan  data,  dalam  penulisan skripsi  ini  akan  dicari  nilai support dan confidence dari  data  transaksi  yang  didapat  dari hasil observasi yang sebelumnya sudah dilakukan  penulis  pada  gudang  penyimpanan barang  periode  April  2020.    Data  transaksi tersebut  nantinya  akan  diolah  dengan  cara menerapkan association rule untuk mendapatkan aturan  asosiasi  baru  yang  dapat  dimanfaatkan untuk  memberikan  informasi yang berguna bagi perusahaan,  seperti  mengetahui  barang  apa  saja yang sering terjadi pengiriman secara bersamaan sehingga nantinya bagian gudang bisa menentukan  tata  letak  barang  dengan  lebih efesien lagi.
Tahapan awal yang dilakukan pada penelitian ini adalah mempersiapkan data, persiapan data yang akan diolah merupakan data transaksi pengiriman.  Data  kemudian  diolah  sehingga menghasilkan informasi yang dapat dimanfaatkan perusahaan. Rincian data transaksi yang  akan  diolah  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Data Transaksi Pengiriman Barang
No DESCRIPTION ORDER No Transfer order shipment 1 COVER FRONT ADF TO-016710 2 COVER LD SUB ADF (ADJANI) TO-016710 3 COVER PAPER GUIDE ASF TO-016710 4 COVER PAPER GUIDE LD ADF (ADJANI) TO-016710 5 FRAME ASSEMBLY RIGHT TO-016710 6 FRAME ASSEMBLY RIGHT TO-016710 7 PAPER GUIDE DUPLEX LOWER (MASUO) TO-016710 8 PAPER GUIDE UPPER ADF TO-016710 9 COVER ADF SUB C TO-016711 10 COVER FRONT ADF TO-016711 11 COVER LD SUB ADF (ADJANI) TO-016711 12 COVER PAPER GUIDE ASF TO-016711 13 COVER RIGHT ADF C TO-016711 14 FRAME FRONT ADF TO-016711 15 PAPER  GUIDE  DUPLEX  SUB  RIGHT (ADJANI) TO-016711 16 PAPER GUIDE UPPER ADF TO-016711 17 PRESSING PLATE ADF TO-016711 18 COVER ADF SUB C TO-016712 19 COVER PAPER GUIDE LD ADF (ADJANI) TO-016712 20 COVER RIGHT ADF C TO-016712 351 LEVER PAPER GUIDE ASF LEFT TO-017109 352 LEVER PAPER GUIDE ASF RIGHT TO-017109 353 PAPER GUIDE DUPLEX LOWER (MASUO) TO-017109 354 PAPER GUIDE UPPER ADF TO-017109 355 PAPER GUIDE UPPER MOVABLE (TRANSFER) TO-017109
Data  yang  akan  diolah  sebanyak    355 record , dengan  620  populasi  dan  20  sampel  daftar barang pada tabel 2 berikut.

## Tabel 2. Daftar Barang
NO KODE DESKRIPSI 1 B01 CARRIAGE ASSY DANDELION CF25 2 B02 CARRIAGE ASSY FTI 1 3 B03 COVER ADF SUB C 4 B04 COVER FRONT ADF 5 B05 COVER LD SUB ADF (ADJANI) 6 B06 COVER PAPER GUIDE ASF 7 B07 COVER PAPER GUIDE LD ADF (ADJANI) 8 B08 COVER PAPER GUIDE REAR;C 9 B09 COVER RIGHT ADF C 10 B10 FRAME ASSEMBLY RIGHT 11 B11 FRAME FRONT ADF
12 B12 HOUSING RD;B 13 B13 LEVER PAPER GUIDE ASF LEFT 14 B14 LEVER PAPER GUIDE ASF RIGHT 15 B15 PAPER GUIDE DUPLEX LOWER (MASUO) 16 B16 PAPER GUIDE DUPLEX SUB RIGHT (ADJANI) 17 B17 PAPER GUIDE UPPER ADF 18 B18 PAPER GUIDE UPPER MOVABLE (TRANSFER STI) 19 B19 PRESSING PLATE ADF 20 B20 ROLLER DRIVEN ADF(MASUO)
Berdasarkan  data  transaksi  periode  bulanan dapat dilakukan akumulasi seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Data Transaksi
NO NOMOR TRANSAKSI ITEM BARANG (Berdasar Kode Barang) 1 TO-016710 B10, B10, B15, B17, B07, B05, B06, B04 2 TO-016711 B03, B04, B05, B06, B09, B11, B16, B17, B19 3 TO-016712 B03, B07, B09, B15, B16, B19 4 TO-016727 B04, B05, B05, B06, B08, B10, B15, B16, B17, B19 5 TO-016729 B03, B04, B05, B05, B06, B07, B09, B11, B15, B16, B16, B17, B19 6 TO-016739 B04, B05, B06, B07, B10, B16, B19 7 TO-016740 B03, B04, B06, B09, B11, B15, B16, B17, B19 8 TO-016741 B03, B06, B08, B09, B11, B12, B12, B15, B16, B17, B19 9 TO-016780 B02, B03, B04, B06, B07, B09, B10, B10, B11, B15, B17, B19 10 TO-016784 B03, B04, B06, B09, B11, B15, B16, B17, B19 11 TO-016785 B03, B04, B05, B05, B06, B08, B09, B11, B15, B19 12 TO-016792 B03, B04, B05, B06, B07, B10, B10, B11, B15, B16, B16, B16, B17, B19 13 TO-016793 B01, B01, B02, B03, B04, B11, B15, B16, B17, B19 14 TO-016800 B20 15 TO-016802 B03, B03, B04, B04, B06, B09, B11, B15, B16, B17, B19 16 TO-016848 B06, B08, B09, B10, B11, B15, B16, B17, B19, B19 17 TO-016849 B02, B02, B05, B05, B06, B07, B09, B10, B11, B15, B17 18 TO-016865 B12 19 TO-016866 B05, B05, B06, B08, B10, B15, B17, B18, B18 20 TO-016867 B01, B05, B06, B11, B12, B15, B17 21 TO-016868 B01, B01, B01, B02, B05, B07, B08, B10, B10, B15, B17
Data  dalam  database  transaksional  tersebut diatas  bisa  direpresentasikan  dalam  bentuk seperti yang terlihat pada table 4 berikut:

## Tabel 4. Representasi Data Transaksi Dalam Data Transaksional
JMLH TRANS KODE BARANG DESKRIPSI 8 B01 CARRIAGE ASSY DANDELION CF25 10 B02 CARRIAGE ASSY FTI 1 21 B03 COVER ADF SUB C 12 B04 COVER FRONT ADF 17 B05 COVER LD SUB ADF (ADJANI) 31 B06 COVER PAPER GUIDE ASF 13 B07 COVER PAPER GUIDE LD ADF (ADJANI) 12 B08 COVER PAPER GUIDE REAR;C 11 B09 COVER RIGHT ADF C 16 B10 FRAME ASSEMBLY RIGHT 14 B11 FRAME FRONT ADF
15 B12 HOUSING RD;B 8 B13 LEVER PAPER GUIDE ASF LEFT 8 B14 LEVER PAPER GUIDE ASF RIGHT 31 B15 PAPER GUIDE DUPLEX LOWER (MASUO) 12 B16 PAPER GUIDE DUPLEX SUB RIGHT (ADJANI) 28 B17 PAPER GUIDE UPPER ADF 13 B18 PAPER GUIDE UPPER MOVABLE (TRANSFER STI) 14 B19 PRESSING PLATE ADF 5 B20 ROLLER DRIVEN ADF(MASUO)
Data  transaksi  pada  tabel  4  dijabarkan  dalam bentuk tabular menjadi 1- itemset seperti Tabel 5. Fungsinya tabel berikut adalah untuk mendapatkan calon (k+1)- itemset berikutnya.
Tabel 5. Format Tabular Data Transaksi
NO TRANS B01 B02 B03 B04 B05 B06 B07 B08 B09 B10 B11 B12 B13 B14 B15 B16 B17 B18 B19 B20 TO- 016710 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 TO- 016711 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 TO- 016712 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 TO- 016727 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 TO- 016729 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 TO- 016739 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 TO- 016740 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 TO- 016741 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 TO- 016780 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 TO- 016784 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 TO- 016785 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 TO- 016792 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 TO- 016793 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 TO- 016800 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 TO- 016802 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 TO- 016848 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 TO- 016849 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 TO- 016865 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 TO- 016866 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 TO- 016867 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 TO- 016868 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 TO- 016869 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 TO- 016937 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 TO- 016938 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 TO- 016954 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 TO- 016955 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0
TO- 016956 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 TO- 016958 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 TO- 016959 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 TO- 017071 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 TO- 017072 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 TO- 017073 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 TO- 017079 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 TO- 017082 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 TO- 017083 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 TO- 017084 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 TO- 017107 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 TO- 017108 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 TO- 017109 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 TO- 017110 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Total Transaksi 8 10 21 12 17 31 13 12 11 16 14 15 8 8 31 12 28 13 14 5
Data  transaksi  dengan  format  tabular  diatas menjelaskan bahwa jika terdapat himpunan nilai angka  1  (satu)  menandakan  bahwa  pada  barang tersebut  sudah  terjadi  transaksi,  sedangkan  jika himpunan  nilai  angka  0  (nol)  menandakan bahwa  barang  tersebut  tidak  terjadi  transaksi. Pada tabel diatas juga item dipisah sesuai dengan berapa  banyak  item  yang  tersedia  pada  tabel transaksi.  Setelah  itu,  hitung  jumlah  banyaknya transaksi untuk setiap item. Kemudian dari tabel diatas  sudah  dapat  diketahui  nilai  jumlah minimum  item  yang  muncul  pada  transaksi adalah 5.

## Pembahasan
Seperti  yang  sudah  di  jelaskan  sebelumnya bahwa  aturan  yang  kuat  adalah  aturan-aturan yang  melebihi  kriteria support dan confidence minimum.
1. Penerapan  Algoritma  Apriori  pada  Data Transaksi
Dalam  hal  ini  penulis  membuat  aturan  yang memiliki support lebih dari 40% dan confidence lebih  dari  80%.    Adapun  langkah-langkah algoritma  pada  metode Association rule mining adalah sebagai berikut:
a. Pembentukan pola frekuensi tinggi
Itemset yang tidak memenuhi nilai minimum support 40%  akan  di cross
(dieliminasi) sedangkan yang masuk minimum support akan  di  proses  k- itemset
selanjutnya,  proses  ini  dilakukan  hingga tidak  ada  lagi  k- itemset yang  memenuhi nilai minimum support 40%.
1) Pembentukan Frequent 1- itemset .
Dari Tabel diatas dapat diketahui bahwa himpunan  yang  akan  terbentuk    untuk frequient 1- itemset adalah seperti tabel 6 berikut:
Tabel 6. Daftar Frequent 1- itemset (F1)
Minimum support 40% F1 1-Itemset Total Trans Proses Support Support % B03 21 (21/40) x 100% 53% B05 17 (17/40) x 100% 43% B06 31 (31/40) x 100% 78% B10 16 (16/40) x 100% 40% B15 31 (31/40) x 100% 78% B17 28 (28/40) x 100% 70%
2) Pembentukan Frequent 2- itemset .
Dari hasil cross 1- itemset dengan jumlah minimum support = 40%  pada frequient 1- itemset diatas,  maka  akan  terbentuk frequent 2- itemset . Untuk F2 (2- itemset ), maka  himpunan  yang  akan  terbentuk adalah tabel 7 berikut:
Tabel 7. Daftar Frequent 2- itemset (F2)
Minimum support 40% F2 2-Itemset Total Trns Proses Support Support % B03-B06 19 (19/40) x 100% 48% B03-B15 20 (20/40) x 100% 50% B03-B17 18 (18/40) x 100% 45% B05-B06 16 (16/40) x 100% 40% B06-B15 28 (28/40) x 100% 70% B06-B17 26 (26/40) x 100% 65% B15-B17 27 (27/40) x 100% 68% 3) Pembentukan Frequent 3- itemset . Dari hasil cross 2- itemset dengan jumlah minimum support 40% pada frequent 2- itemset diatas,  maka  akan  terbentuk frequent 3- itemset .  Untuk  F3  (3- itemset ) himpunan  yang  akan  terbentuk  adalah tabel 8 berikut:
Tabel 8. Daftar Frequent 3- itemset (F3) Minimum support 40% F3 3-Itemset Total Trans Proses Support Support % B03-B06-B15 18 (18/40) x 100% 45% B03-B06-B17 17 (17/40) x 100% 43% B03-B15-B17 17 (17/40) x 100% 43% B06-B15-B17 25 (25/40) x 100% 63% 4) Pembentukan Frequent 4- itemset .
Dari hasil cross 3- itemset dengan jumlah minimum support =  40%  pada frequent
3- itemset diatas, maka akan terbentuk 4- itemset .  Untuk  F4  (4- itemset ),  maka himpunan  yang  akan  terbentuk  adalah sperti  tabel 9 berikut:
Tabel 10. Daftar Frequent 4- itemset (F4) Minimum support 40% F4 4-Itemset Total Trans Proses Support Support % B03-B06-B15-B17 16 (16/40) x 100% 40%
Proses  pembentukan itemset ke-empat  diatas merupakan  proses  pembentukan itemset terakhir karena  sudah  tidak  ada  lagi  kandidat itemset yang  akan  terbentuk  sehingga  proses  akan berhenti.  Dari  seluruh  proses  yang  sudah dilakukan maka didapatkan frekuensi tinggi yang
terbentuk  dengan  memenuhi  niliai support 40% sebagai berikut:
Tabel 11. Daftar Frekuensi Tinggi Itemset Support % Desimal B03 53% 0.525 B05 43% 0.425 B06 78% 0.775 B10 40% 0.4 B15 78% 0.775 B17 70% 0.7 B03-B06 48% 0.475 B03-B15 50% 0.5 B03-B17 45% 0.45 B05-B06 40% 0.4 B06-B15 70% 0.7 B06-B17 65% 0.65 B15-B17 68% 0.675 B03-B06-B15 45% 0.45 B03-B06-B17 43% 0.425 B03-B15-B17 43% 0.425 B06-B15-B17 63% 0.625 B03-B06-B15-B17 40% 0.4

## 2. Pembentukan aturan asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif. Minimum confidence yang  diinginkan  penulis adalah 80%. Berikut hasil finalnya.
Tabel 12. Aturan Asosiasi Final
No. If Antecedent, Then Consequent Support % Confidence % 1 [B03]−−> [B06] 48% 90% 3 [B03]−−> [B15] 50% 95% 5 [B03]−−> [B17] 45% 86% 7 [B05]−−> [B06] 40% 94% 9 [B06]−−> [B15] 70% 90% 10 [B15]−−> [B06] 68% 90% 11 [B06]−−> [B17] 65% 84% 12 [B17]−−> [B06] 65% 93% 13 [B15]−−> [B17] 68% 87% 14 [B17]−−> [B15] 68% 96% 15 [B03]−−> [B06, B15] 45% 86% 18 [B03, B06]−−> [B15] 45% 95%
19 [B03, B15]−−> [B06] 45% 90% 21 [B03]−−> [B06, B17] 43% 81% 24 [B03, B06]−−> [B17] 43% 89% 25 [B03, B17]−−> [B06] 43% 94% 27 [B03]−−> [B15, B17] 43% 81% 30 [B03, B15]−−> [B17] 43% 85% 31 [B03, B17]−−> [B15] 43% 94% 33 [B06]−−> [B15, B17] 63% 81% 34 [B15]−−> [B06, B17] 63% 81% 35 [B17]−−> [B06, B15] 63% 89% 36 [B06, B15]−−> [B17] 63% 89% 37 [B06, B17]−−> [B15] 63% 96% 38 [B15, B17]−−> [B06] 63% 93% 43 [B03, B06]−−> [B15, B17] 40% 84% 44 [B03, B15]−−> [B06, B17] 40% 80% 45 [B03, B17]−−> [B06, B15] 40% 89% 49 [B03, B06, B15]−−> [B17] 40% 89% 50 [B03, B06, B17]−−> [B15] 40% 94% 51 [B03, B15, B17]−−> [B06] 40% 94%
Dari  seluruh itemset yang  terbentuk,  kemudian dilakukan  pemisahan  menjadi  antecedent  dan consequent untuk menentukan seluruh kemungkinan  aturan  asosiasi  yang  dapat terbentuk.
Contoh: B03 --> B06
Dari  contoh  diatas  dapat  diambil  penjelasan bahwa  jika  transaksi  barang  B03  maka cenderung  akan  melakukakan  transaksi  barang B06  dan  tidak  berlaku  sebaliknya,  artinya  jika B06  melakukan  transaksi  maka  B03  juga melakukan  transaksi.  Menurut  posisi  dalam aturan,  B03  menjadi  antecedent  sedangkan  B06 menjadi consequent.
Hasil  keseluruhan  dari  proses  implementasi algoritma  apriori  yang  diuji  berdasarkan  hasil perhitungan  terhadap  data  transaksi  pengiriman barang  sebanyak  355  record  data  transaksi dengan  620  populasi,  20  sampel  dataset  dan memberikan  batasan  nilai  minimum support 40%, minimum confidence
80% yang sebelumnya
sudah ditentukan sehingga mendapatkan  4  asosiasi  baru.  Keempat  asosiasi baru  yang  paling  sering  terjadi  transaksi  secara bersamaan  adalah  barang  dengan  kode  “[B06- B15-B03] yaitu COVER PAPER GUIDE ASF  - PAPER GUIDE DUPLEX LOWER (MASUO) - COVER  ADF  SUB  C,  [B06-B17-B03]  yaitu COVER PAPER GUIDE ASF - PAPER GUIDE
UPPER  ADF  -  COVER  ADF  SUB  C,  [B15- B17-B03]  yaitu  PAPER  GUIDE  DUPLEX LOWER  (MASUO)  -  PAPER  GUIDE  UPPER ADF  -  COVER  ADF  SUB  C  dan  [B03,  B06, B15, B17] yaitu COVER ADF SUB C - COVER PAPER  GUIDE  ASF  -  PAPER  GUIDE DUPLEX LOWER (MASUO) - PAPER GUIDE UPPER ADF”.
Hipotesis yang sebelumnya sudah dibuat adalah:
Ho : Tidak terdapat kombinasi item yang sering muncul secara bersamaan dengan nilai minimum support 40% dan minimum confidence 80%.
Ha : Terdapat kombinasi item yang sering muncul secara bersamaan dengan nilai minimum support 40% dan minimum confidence 80%.
Berdasarkan  hasil  pengujian  maka  hipotesis  Ha yang terbukti yaitu terdapat kombinasi item yang sering  muncul  secara  bersamaan  dengan  nilai minimum support 40% dan minimum confidence 80%.

## 4.  PENUTUP

## Kesimpulan
Dengan  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan dapat diketahui bahwa pada penelitian ini barang yang  sering  muncul  secara  bersamaan  didalam satu  transaksi  dengan  nilai  minimum support 40%  dan  minum confidence sebesar  80%  adalah COVER  ADF  SUB  C,  COVER  PAPER  GUIDE ASF,  PAPER  GUIDE  DUPLEX  LOWER (MASUO)  dan  PAPER  GUIDE  UPPER  ADF. Berdasarkan hasil uji diatas menunjukan bahwa 4 barang tersebut yang paling sering muncul dalam satu  kali  transaksi  secara  bersamaan,  sehingga barang-barang tersebut yang nantinya akan diatur ulang pola tata letaknya menjadi berdekatan guna untuk mempermudah dalam melakukan persiapan barang  yang  nantinya  akan  dikirim.  Dengan terbentuknya  layout finish  goods yang  baru  bisa menyelesaikan masalah yang terjadi sebelumnya. Dengan demikian maka algoritma apriori mampu menjadi  pilihan  alternatif  dalam  menentukan relayout gudang.

## Saran
Hasil  aturan  asosiasi  yang  terbentuk  pada penelitian  dapat  dikembangkan  menjadi  basis pengetahuan  dan  menjadi  alternatif  pemikiran yang  baru.  Lakukan  uji  algoritma  apriori  secara berkala  guna  mendapatkan  pola-pola  baru  yang
up  to  date  sehingga  pola  tata  letak  barang  juga akan terus diperbarui, dengan demikian permasalahan yang ada sebelumnya tidak muncul kembali.

## 5.  REFERENSI
[1] S.  S.  Efrataditama,  A.  Vidha;  Wigati, “Perancangan Tata Letak Gudang Dengan Metode  Dedicated  Storage  Di  Toko
Listrik  Anugrah  Jaya,” Semin.  Nas. IENACO  –  2016 ,  no.  03,  pp.  276–351, 2016.
[2] L.  I.  Prahartiwi  and  W.  Dari,  “Algoritma Apriori untuk Pencarian Frequent itemset
dalam Association Rule
Mining,”
PIKSEL    Penelit.  Ilmu  Komput.  Sist. Embed.  Log. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  143–152,
2019, doi: 10.33558/piksel.v7i2.1817.
[3] Ulvah,  “Implementasi  Algoritma  Apriori Aturan  Keterkaitan  Data  Untuk  Analisa
Keranjang  Belanja  Sistem  Persediaan Obat Pada Apotek Perdos Farma
Makassar,” J.  Instek  (Informatika  Sains
dan  Teknol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  231–240,
2018.
[4] S.  Nur,  “METODOLOGI  PENELITIAN Disertai  Dengan  Contoh  Penerapannya Dalam Penelitian.” p. 210, 2018.
[5] M.  Fauzy,  K.  R.  Saleh  W,  and  I.  Asror, “Penerapan  Metode  Association  Rule
Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada
Simulasi  Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota
Bandung,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol.
II, no. 2, pp. 221–227, 2016.
[6] A. W. O. Gama, I. K. G. D. Putra, and I. P.  A.  Bayupati,  “Menemukan  Frequent Itemset  Dalam,” Tekonologi  Elektro ,  vol. 15, no. 2, pp. 27–32, 2016.