## Algoritma Apriori Untuk Menemukan Pola Aturan Asosiasi
Wahju Tjahjo Saputro 1* , Hamid Muhammad Jumasa 1 , Murhadi 1
1 Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Purworejo, Purworejo 54111, Indonesia

## Abstrak
Asosiasi merupakan salah satu metode pada data mining, yaitu mencari suatu kemiripan pola pada da- ta transaksi atau item tertentu yang sering muncul. Sehingga pihak manajer supermarket dapat menen- tukan dalam mengambil keputusan terhadap pola item barang yang dibeli bersamaan dan sering mun- cul  pada  database.  Guna  menghasilkan  pola  dari  aturan  asosiasi  ada  beberapa  algoritma  yang  dapat digunakan. Pertama dipelopori oleh Algoritma AIS, kemudian peningkatan kinerja memori oleh algo- ritma  Apriori.  Proses  algoritma  Apriori  meliputi  beberapa  tahap.  Seperti  menentukan minimum sup- port , confidence dan kandidat itemset. Proses tersebut berlangsung sampai diperoleh pola sesuai krite- ria support dan confidence dari nilai ambang batas minimal. Sebagian besar algoritma yang digunakan un- tuk menemukan pola aturan asosiasi berawal dari algoritma Apriori, selanjutnya berkembang ke algoritma Apri- ori  series.  Namun  ada  dua  hambatan  dari  algoritma  Apriori.  Salah  satunya  adalah  proses  pembuatan  kandidat yang  kompleks  dimana  sebagian  besar  membutuhkan  waktu,  ruang,  dan  memori.  Masalah  lain  adalah  pemin- daian berulang-ulang pada database berskala besar.
Kata kunci: Apriori, Support , Confidence , Asosiasi

## Abstract
Association is one of the methods in data mining, which is looking for a similar pattern in data trans- actions or certain items that often appear. So that the supermarket manager can determine in making decisions  on  the  pattern  of  items  purchased  together  and  often  appears  in  the  database.  In  order  to generate  patterns  from  association  rules  there  are  several  algorithms  that  can  be  used.  First  pio- neered  by  the  AIS  Algorithm,  then  increased  memory  performance  by  the  Apri-ori  algorithm.  The Apriori  algorithm  process  involves  several  steps.  Such  as  determining  the  minimum  support,  confi- dence, candidate itemset. The process continues until the pattern is obtained according to the support and confidence criteria of the minimum threshold value. Most of the algorithms used to find patterns of association rules start with the Apriori algorithm, then progress to the Apriori series algorithm. But there  are  two  obstacles  from  the  Apriori  algorithm.  One  of  them  is  the  process  of  making  complex candidates  that  mostly  require  time,  space  and  memory.  Another  problem  is  repeated  scanning  of large-scale databases..

## Keywords: Apriori, Support Confidence, Association

## 1. PENDAHULUAN
Dua  dekade  kini  sejak  1990an  banyak  transaksi bisnis  proses  pembayaran  telah  dilakukan menggunakan alat memindai barcode. Mayoritas digunakan pada minimarket, supermarket, plaza, mall,  hingga  berkembang  sampai  ke  hypermart, transmart.  Menurut  (Agrawal  et  al.,  1993) dengan  pemindaian  barcode  terhadap  data transaksi  pada  kode  barang  memudahkan  data transaksi  tumbuh  pesat  menjadi  sebuah  bongka- han  data  yang  besar.  Karena  bongkahan  data yang besar tersedia dengan mudah, maka muncul kebutuhan  untuk  mempelajari  pola  konsumsi
konsumen yang dapat membantu dalam mening- katkan infrastruktur pemasaran dan disiplin ilmu terkait  misal  pemasaran  yang  ditargetkan (Agrawal et al., 1993).
Di  pusat  perbelanjaan  sering  terjadi  seorang konsumen  membeli  barang  tertentu  bersamaan dengan barang lainnya. Baik barang tersebut sal- ing  mendukung  maupun  tidak.  Misal  bila seseorang  membeli  roti  tawar  maka  peluang  be- sar  juga  membeli  mentega,  coklat  atau  keju. Kegiatan ini dapat dikategorikan sebagai asosiasi dalam  proses  bisnis.  Pada  data  mining  terdapat sebuah  metode  yang  disebut  Asosiasi.  Menurut (Agrawal  et  al.,  1993),  (Handojo  et  al.,  2004)
A ssociation Rule Mining (ARM)  adalah  suatu teknik  menggali  data  yang  sesuai  untuk  mem- peroleh  dataset  pada  Market  Basket  Analysis (MBA).  (Handojo  et  al.,  2004),  (Pasa,  Ike  Y.  & Saputro,  Wahju  T.,  2018)  mengatakan  metode MBS  mampu  mencari  dan  menemukan  pola yang  berasosiasi  diantara  produk  yang  dibeli konsumen.  Misal  barang  A  biasanya  dibeli  ber- samaan  dengan  barang  B  pada  waktu  tertentu. Teknik ini disebut juga association rule anaysis .
Hasil  yang  didapat  dari  proses  data  mining  di- jadikan  suatu  pengetahuan  baru  yang  dapat digunakan  perusahaan  dalam  meningkatkan produksi maupun produk penjualannya (Handojo et al., 2004). Misal pada rak sebuah supermarket, bila  manajer  penjualan  telah  mengetahui  barang A dibeli bersamaan dengan barang B dapat dile- takkan  berdekatan  atau  berjauhan.  Tergantung dari  maksud  setiap  supermarket.  Bila  konsumen ingin  berlama-lama  di  supermarket,  tentu  letak barang  A  dan  B  perlu  berjauhan.  Namun  dari aspek  kenyamanan  berbelanja,  konsumen  lebih senang barang A letaknya berdekatan dengan ba- rang B.
Menurut  (Handojo  et  al.,  2004),  (Anisa,  Siti  & Saputro,  Wahju.  T.,  2012),  (Pasa,  Ike  Y.  & Saputro,  Wahju  T.,  2018)  menjelaskan  kepu- tusan  lain  dari  manajer  penjualan  adalah meningkatkan  promosi  terhadap  item-item  ba- rang tertentu agar saling berasosiasi. Hal ini ter- gantung dari konsep pemasaran supermarket ter- sebut.  Maka  dengan  adanya  algoritma  Apriori pola asosiasi dapat terbentuk.
ARM merupakan salah satu teknik penambangan data  yang  paling  baik,  penting  dan  sering digunakan  dalam  penelitian  asosiasi  menurut (Agrawal et al., 1993). Pola ARM bertujuan un- tuk  mengekstrak  korelasi  antar  item  yang menarik,  pola  yang  sering  muncul  atau  struktur kasual  di  antara  set  item  dalam  database transaksi  atau  repositori  data  lainnya  (Kaur  & Madan, 2015).
Dengan  frekuensi  data  transaksi  yang  cukup pe- sat  saat  ini,  (Agrawal  et  al.,  1993)  beberapa  or- ganisasi  sangat  mudah  memiliki  data  dalam jumlah  besar.  Kumpulan  data  tersebut  biasanya disimpan  pada  penyimpanan  tersier  dan  sangat lambat bermigrasi ke sistem basisdata. Salah sa- tu  alasan  utama  keterbatasan  sistem  database adalah  tidak  menyediakan  fungsionalitas  yang diperlukan  oleh  manajer  guna  mengambil  suatu keputusan dari informasi berbasis pengetahuan.
(Agrawal  et  al.,  1993)  menjelaskan  penelitian ARM  memperkenalkan  masalah  sekumpulan transaksi berskala besar jenis data market basket untuk  aturan  asosiasi  antara  set  item  dengan be- berapa spesifikasi tertentu, dan menyajikan algo- ritma  yang  efisien.  (Fürnkranz,  2013)  menjelas- kan  aturan  asosiasi  ditemukan  tahun  1993  oleh (Agrawal  et  al.,  1993),  yang  mengidentifikasi hubungan item dari sekumpulan dalam database. Hubungan  ini  tidak  berdasarkan  properti  data tersebut,  namun  berdasarkan  peristiwa  yang  ter- jadi pada data tersebut.
Contoh  aturan  asosiasi  yaitu  pernyataan  bahwa 90%  transaksi  membeli  roti  dan  mentega  juga membeli  susu.  Anteseden  peraturan  ini  terdiri dari roti dan mentega dan konsekuensinya hanya terdiri  dari  susu  saja.  Angka  90%  adalah  faktor confidence  dari  aturan  tersebut  (Agrawal  et  al., 1993). Sebuah toko mencoba mencari hubungan antara  suatu  barang  dengan  barang  lainnya, misal  selai.  Pihak  toko  menemukan bahwa  selai 30% dibeli bersama roti tawar. Namun selai 40% dibeli  bersama  agar-agar.  Berdasarkan  fakta  ini pihak toko akan menempatkan penjualan barang berdekatan  supaya  terjadi  peningkatan  barang yang dibeli bersamaan.
Proses identifikasi keterkaitan antar barang akan mengarah  ke  pola  asosiasi  dimana  (Agrawal  et al., 1993):
- Temukan  semua  aturan  yang  memiliki  A  se- bagai consequent .  Aturan  ini  mampu  mem- bantu  apa  yang  harus  dilakukan  toko  untuk meningkatkan penjual barang A.
- Temukan  semua  aturan  yang  memiliki  B  se- bagai antasedent .  Aturan  ini  membantu menentukan  produk  apa  yang  mungkin  ber- pengaruh jika toko tidak menjual barang B.
- Temukan  semua  aturan  yang  mengandung  C sebagai antesedent dan D sebagai consequent . Hal  ini  dapat  diutarakan  sebagai  alternatif tambahan  bila  item  C  dan  D  juga  dijual  ber- samaan.
- Temukan  semua  aturan  yang  terkait  barang- barang  yang  terletak  di  rak  X  dan  Y.  Aturan ini membantu perencanaan tataletak rak yang terkait dengan barang A dan B.
- Temukan  aturan  k  terbaik  yang  memiliki  B sebagai consequent ..  Di  sini,  “terbaik”  dapat dirumuskan  sebagai  faktor confidence atau sebagai support ,  yaitu  transaksi  yang  me- menuhi aturan.
2. PEMBAHASAN

## 2.1. Permasalahan Aturan Asosiasi
Permasalahan  aturan  asosiasi  dalam  (Kaur  & Madan,  2015)  direpresentasikan  dengan  contoh yang  lazim  digunakan  pada  pernyataan  ARM yang  dijelaskan  pada  (Agrawal  et  al.,  1993). Misal diberikan I = I1, I2,  I3, ··· Im adalah satu himpunan  atribut,  dimana  T  merupakan  sebuah transaksi  yang  mengandung  rangkaian  item  ba- rang  maka  dapat  dikatakan  T  I,  dimana  D merupakan  database  yang  berisi  transaksi  yang berbeda-beda  pada  Ts.  Aturan  asosiasi  adalah implikasi yang ditulis sebagai berikut X ⇒ Y, di mana  X,  Y ⊂ I  merupakan  himpunan  yang  ter- dapat  pada  sebuah  itemset,  dan  X  ∩  Y  =  .  X disebut antesedent dan  Y  disebut consequent , sehingga  aturannya  menjelaskan  bawah  X  me- nyiratkan Y.
Ada  dua  hal  utama  dalam  aturan  asosiasi  yaitu support (s)  dan confidence (c)  (Kaur  &  Madan, 2015)  (Agrawal  et  al.,  1993)  (Hegland,  2007) (Fürnkranz, 2013). Karena database supermarket berukuran  besar  dan  manajer  hanya  memikirkan barang  yang  dibeli  konsumen,  biasanya  nilai ambang batas support dan confidence ditentukan oleh manajer supermarket dengan cara menghilangkan  pola-pola  asosiasi  yang  tidak menarik. Dua ambang batas itu disebut minimum support dan minimum confidence oleh (Agrawal, 2013) (Kaur & Madan, 2015), bila ada pola yang menarik maka manajer supermarket dapat mem- berikan  tambahan constrains .  Sehingga  dua  pa- rameter  utama  dari  ARM  adalah: support dan confidence .

## 2.2. Support
Pada  (Agrawal  et  al.,  1993)  (Hegland,  2007) (Kaur & Madan, 2015) (Pasa, Ike Y. & Saputro, Wahju T., 2018) Support (s) pada aturan asosiasi ditulis dalam bentuk prosentase dari perhitungan data  yang  mengandung  X ∪ Y  terhadap  jumlah total  dalam  database.  Perhitungan  setiap  item bertambah  satu,  ketika  proses  pemindaian  item dijumpai  dalam  transaksi  T  yang  berbeda  pada database  D.  Artinya support  count tidak  mem- perhitungkan  jumlah  item.  Misal  dalam  sebuah transaksi, seorang pelanggan membeli tiga botol air  mineral  tetapi  manajer  supermarket  hanya menaikkan support count {air  mineral}  satu, dengan  kata  lain  jika  sebuah  transaksi  mengan- dung  sebuah  item  maka support count tersebut
bertambah  satu.  Maka Support (s)  dihitung menggunakan rumus berikut:

## 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑋𝑌) = 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑋𝑌 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒 𝐷
Dari perhitungan tersebut dapat diketahui bahwa support suatu item merupakan pergerakan statis- tik  yang  signifikan  dalam  aturan  asosiasi.  Con- toh support air  mineral  =  0.1%,  artinya  hanya 0.1  persen  dari  semua  transaksi  yang  mengan- dung  pembelian  air  mineral.  Dengan  demikian manajer  supermarket  tidak  akan  memperhatikan barang  lain  dengan  prosentase  yang  cukup  ren- dah.  Tampak  jelas  bahwa  manajer  supermarket lebih  menyukai  barang  yang  dibeli  konsumen memiliki support yang  tinggi  dalam  aturan  aso- siasi,  sehingga  tampak  lebih  menarik  untuk diketahui.  Sebelum  menggali  informasi  dari  da- taset  supermarket,  manajer  perlu  menentukan support minimum sebagai ambang batas. Artinya manajer  hanya  tertarik  pada  aturan  asosiasi dengan  pola  pembelian  tertentu  yang  diperoleh dari  hasil  dataset  dengan  nilai support di  atas ambang  batas  yang  dinginkan.  Namun,  terka- dang  dijumpai  itemset  yang  tidak  sesuai  keingi- nan manajer, dimana itemset tidak sering muncul dengan hasil  di  bawah  ambang  batas.  Meskipun demikian  asosiasi  tersebut  tetap  dianggap  pent- ing karena beberapa hal. Misal, beberapa barang cukup  mahal  karena  harga  tinggi,  sehingga  ba- rang  tersebut  tidak  sering  dibeli.  Namun    aturan asosiasi pada barang mahal sama penting dengan barang lain yang sering dibeli oleh pengecer, ka- rena  pertimbangan  segmen  konsumen  yang  ber- beda.

## 2.3. Confidence
Confidence adalah  aturan  asosiasi  yang  ditulis dalam  bentuk persentase  dari  sejumlah  transaksi yang  mengandung  X ∪ Y,  dari  total  transaksi yang  mengandung  X,  dimana  jika  persentase yang  dihasilkan  melebihi  ambang  batas confi- dence dari aturan asosiasi X ⇒ Y.
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑐𝑒 (𝑋|𝑌) = 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑋𝑌) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑋)
Confidence merupakan  tolok  ukur  atau  sebuah kekuatan  pada  aturan  asosiasi.  Misal  jika  ada confidence dari  X  Y  sebesar  80%,  artinya transaksi  barang  yang  mengandung  X  juga mengandung  Y  sebesar  80%  dalam  (Kaur  &
Madan,  2015).  Hal  ini  memastikan  ketertarikan satu  sama  lain  antara  X  dan  Y.  Untuk support minimum ditentukan oleh manajer supermarket.

## 2.4. Association Rule Mining
Pada  (Agrawal  et  al.,  1993),  (Kaur  &  Madan, 2015)  ARM  adalah  menemukan  aturan  asosiasi yang  memenuhi minimum support dan confi- dence dari  sebuah  database.  Permasalahan  dari ARM  dapat  dipecah  menjadi  dua  yaitu menemukan  pola  itemset  dan  menghasilkan aturan asosiasi. Menemukan pola itemset  adalah menganalisa  dan  menggali  kemunculan  pola yang  melebihi  nilai  ambang  batas  dari  database yang telah ditentukan. Itemset yang sering mun- cul  tersebut  dapat  dikatakan frequent itemset atau large itemset (Agrawal  et  al.,  1993) (Fürnkranz, 2013) (Kaur & Madan, 2015).
Guna  menghasilkan  aturan  asosiasi  dari  itemset dengan  menggunakan  batasan confidence mini- mal.  Misal,  sebuah frequent itemset dimisalkan Lk,  maka  Lk  =  {I1,  I2,  I3,  …,  Ik  –  1,  Ik}.  Di- mana  aturan  asosiasi  dari  itemsets  yang dihasilkan  mengikuti  langkah  aturan  pertama yaitu  {I1,  I2,  I3,  ···,  Ik-1} ⇒ {Ik},  berdasarkan aturan  pertama  ini  sebuah  aturan  dapat  diten- tukan  apakah  pola  tersebut  menarik  atau  tidak (Agrawal  et  al.,  1993)  (Kaur  &  Madan,  2015). Kemudian  aturan  kedua  dihasilkan  dengan menghapus  item  terakhir  pada antecedent dan menambahkan ke consequent , selanjutnya confi- dence dari  aturan  baru  diperiksa  untuk  menen- tukan apakah menarik atau tidak. Proses tersebut diulang  sampai antecedent kosong.  Karena  sub permasalahan  kedua  aturan  asosiasi  memiliki langkah yang jelas, biasanya peneliti fokus pada sub  permasalahan  pertama  yaitu  mencari fre- quent itemsets .

## 2.5. Pendekatan Aturan Asosiasi
Pada    (Kaur  &  Madan,  2015)  menjelaskan  bah- wa sub permasalahan kedua sangat mudah, maka sebagian  besar  pendekatan  tersebut  fokus  pada sub  permasalahan  pertama.  Maka  Sub  permasa- lahan pertama dapat dibagi lagi menjadi dua sub permasalahan yaitu: proses menghasilkan candi- date large itemset dan  proses  menghasilkan fre- quent itemset .  Itemset  yang  nilai support melebihi  ambang  batas  disebut frequent ,  se- dangkan  itemset  yang  memiliki  harapan  nilai supportnya  besar  disebut candidate  itemset . Menurut  (Kaur  &  Madan,  2015)  sebagian  besar algoritma  pada  aturan  asosiasi  yang  di  survei cukup  mirip,  perbedaannya  pada  perluasan
kinerja  hingga  dimana  perbaikan  algoritma  ter- sebut ada improvisasi.

## 2.6. Seri Pendekatan Algoritma Apriori
Pada  pembahasan  ini  digunakan  database  yang sama  sebagai  contoh,  guna  memudahkan  dalam membandingkan setiap series Apriori.

## 2.6.1. Algoritma AIS
Pada  (Kaur  &  Madan,  2015)  algoritma  AIS (Agrawal, Imielinski, Swami) merupakan sebuah algoritma  pertama  yang  diusulkan  untuk  aturan asosiasi  (Agrawal  et  al.,  1993).  Algoritma  Ini fokusnya pada peningkatan kualitas database dan fungsionalitas yang diperlukan untuk memproses permintaan  manajer  dalam  mengambil  kepu- tusan.  Algoritma  AIS  ,  hanya  satu  item  aturan asosiasi yang dihasilkan, artinya consequent dari aturan  tersebut  berisi  satu  item.  Misal  hanya menghasilkan  pola  X  Y ⇒ Z  bukan  pola aturan  sebagai  X ⇒ Y  Z  (Kaur  &  Madan, 2015).
(a) Database asli
(b) Tahap C1
(c) Tahap L1
(d) Tahap C2 (e) Tahap L2 (e) Tahap C3 Gambar 1. Proses AIS  Mining
Pada  algoritma  AIS  database  dipindai  beberapa kali  untuk  memperoleh frequent itemset yang sering muncul. Selama membaca data tahap per- tama, jumlah support dari setiap item di akumu- lasi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 (b), misal  ambang  batas minimum support 30%, besarnya  satu  item  yang  dihasilkan  ditunjukkan pada  Gambar  1  (c).  Sesuai minimum support, itemset dengan jumlah support  3 dihapus dari frequent itemsets .  Berdasarkan  1 frequent item- sets ,  untuk  memperoleh  kandidat  2-item  (C-2) dengan  cara  memperluas frequent itemset satu dengan  item  lain  dalam  satu  database.  Untuk
menghindari  hasil  itemset  yang  sama  dan  beru- langkali,  kandidat  itemset  yang    dihasilkan digabung  dengan  itemset  bernilai  besar.  Misal, berdasarkan  transaksi  T100  I1,  I2,  I5,  sesuai hasil  kandidat  2-itemsets  I1  dapat  diperluas dengan  mengkombinasikan  I2  sampai  I5.  Hasil- nya  ditunjukkan  pada  Gambar  1  (d).  Selama proses  pembacaan  data  transaksi  kedua, support count dari kandidat 2-itemsets telah terakumulasi kemudian  melihat  nilai  ambang  batasnya. Demikian proses tersebut berjalan sampai kandi- dat  (k+1)-itemsets  dihasilkan,  sampai frequent itemsets menghasilkan  nilai  kosong.  Hasil fre-
quent itemsets hanya satu 3-itemset yaitu {I1, I2, I5} (Kaur & Madan, 2015).
Untuk  membuat  algoritma  AIS  lebih  efisien, Metode  Estimasi  diperkenalkan  guna  me- mangkas  kandidat  item  yang  tidak  memiliki harapan menjadi itemset yang besar, dampaknya perhitungan  yang  tidak  perlu  dapat  dihindari. Karena semua itemset yang ditentukan tersimpan di  memori  utama  (RAM),  maka  manajemen memori juga diusulkan dalam penelitian tersebut sebagai  dampak  dari  penggunaan  Algoritma AIS.  Salah  satu  pendekatannya    yaitu  mengha- pus  kandidat  itemet  yang  belum  pernah  dikom- binasi.  Pendekatan  lain  dengan  menghapus  kan- didat  itemset  yang  telah  memiliki  jumlah maksimum itemsets, dan menyimpan itemset ini pada  memori  utama  sebagai  calon  itemset  yang akan  diproses  tahap  berikutnya  (Agrawal  et  al., 1993).
Kelemahan utama dari algoritma AIS adalah ter- lalu  banyak  kandidat  itemset  bernilai  kecil  turut dihitung  dan  muncul  dalam  hasil  akhir,  yang membutuhkan  lebih  banyak  ruang  dan  waktu yang ternyata tidak berguna.

## 2.6.2. Algoritma Apriori
Apriori  adalah  peningkatan  kinerja  sebuah  algo- ritma  yang  cukup  signifikan  pada  Metode  Aso- siasi,  algoritma  Apriori  pertama  kali  diusulkan oleh  Agrawal  dalam  (Agrawal  et  al.,  1993).  Di- mana  algoritma  AIS  menggunakan  pendekatan langsung  yang  membutuhkan  banyak  proses pembacaan  data  pada  database,  sehingga  proses menemukan kandidat itemset cukup lama. Algo- ritma  Apriori  lebih  efisien  dalam  menghasilkan kandidat  itemset  karena  dua  hal,  yaitu  Apriori menggunakan metode  pembuatan  kandidat  yang berbeda dan teknik pemangkasan baru (Hegland, 2007) (Kaur & Madan, 2015).
Ada dua tahap menemukan frequent itemset dari sebuah database menggunakan Algoritma Aprio- ri.  Pertama  menghasilkan  kandidat  itemset,  di- mana  database  melakukan  pemindaian  terhadap itemset  secara  langsung  yang  memenuhi sup- port .  Selama  proses  pemindaian  pertama, sup- port count setiap item dihitung dan dijadikan se- bagai  kandidat  1-itemset  dengan  memangkas item  yang  memiliki support di  bawah  nilai  am- bang  batas  yang  telah  ditentukan.  Misal  diten- tukan nilai support  2. Seperti ditunjukkan pada Gambar 2 (a) dan Gambar 2 (b).
(a) C1 (b) L1
(c) C2
(c) L2
(e) C3
Gambar 2. Proses Apriori
Calon  k-itemset  diperoleh  setelah  melewati  (k- 1),  kemudian  digabungkan  dengan  k-1 frequent itemsets .  Semua  kandidat  k-item  dipangkas dengan memeriksa (k-1)-itemset, jika setiap item (k-1)  tidak  terdapat  dalam  daftar frequent (k-1)- itemset, karena k-itemset tidak memiliki harapan menjadi frequent menurut aturan Apriori. Aturan Apriori  menjelaskan  bahwa  setiap  (k-1)  itemset dari frequent k-itemset  tersebut  harus  sering muncul.  Misal,  diambil  hasil  kandidat  3-itemset sebagai contoh. Pertama semua kandidat itemset yang dihasilkan digabung dengan 2-itemset yang sering  muncul,  meliputi  (I1,  I2,  I3)  (I1,  I2,  I5) (I1, I3, I5) (I2, I3, I5).
Itemset tersebut kemudian  diperiksa sub itemnya, karena (I3, I5) tidak sering muncul pa- da frequent 2- itemset . Dua 3-itemset terakhir di- hilangkan  dari  daftar  kandidat  3- itemset atau kandidat  3-itemset  yang  tidak  memenuhi  nilai ambang batas support dihilangkan, lihat Gambar 2  (e).  Semua  proses  tersebut  dijalankan  secara iteratif  guna  menemukan  semua frequent item-
sets .  Proses  pseudocode  algoritma  Apriori  di- tunjukkan Gambar 3.
Input: Database D Minimum support ɛ Minimum confidence ξ Output:
Rt All AR Method: 01 L1 = Large 1-itemset; 02 for (k=2;Lk-1  ;k++) do begin 03   Ck=apriori-gen(Lk-1) 04   for all trans T  D do begin 05    Ct – subset(Ck,T);
06    for all cand C  Ct do 07       count(C)=count(C)+1; 08      end
09      Lk={C  Ct|Count(C)  ɛ x|D|} 10   end 11 Lf =  k Lk; 12 Rt = generate rules (Lf, ξ )
Gambar 3. Algoritma Apriori
Dalam  proses  menemukan frequent itemset ,  al- goritma  Apriori  berusaha  menghindari  pem- borosan  dalam  menghitung  kandidat  itemset yang diketahui tidak akan sering muncul. Selan- jutnya kandidat itemset yang dihasilkan digabung dengan itemset lain, kandidat yang tid- ak  sesuai  dipangkas  berdasarkan  aturan  Apriori. Gambar  2  menunjukkan  proses  keseluruhan  al- goritma  Apriori.  Dengan  membandingkan  Gam- bar  1  dan  2  dapat  dilihat  jumlah  kandidat  beru- bah secara signifikan. Secara rinci fungsi Aprio- ri-gen  dan  Generate  Rules  diuraikan  dalam (Agrawal et al., 1993).
Algoritma  Apriori  masih  mewarisi  kelemahan AIS  dari  aspek  pemindaian  data  transaksi berkali-kali. Berdasarkan algoritma Apriori, saat itu  mulai  bermunculan  algoritma  baru  yang dirancang,  dimodifikasi  dan  mengalami  perbai- kan dari aspek kinerja, kecepatan maupun proses peningkatan  dalam  pemindaian.  Secara  umum ada  dua  pendekatan  yaitu  mengurangi  jumlah pemindaian data di dalam database dan merubah semua  atau  hanya  sebagian  data  berdasarkan item yang sering muncul. Pendekatan lain adalah mengeksplorasi  berbagai  teknik  pemangkasan data  supaya  jumlah  kandidat  itemset  lebih  sedi- kit.  Beberapa  algoritma  yang  meningkatkan kinerja  Apriori  yaitu  Apriori-TID  dan  Apriori
Hybrid  oleh  (Agrawal  et  al.,  1993),  DHP  (Park Jong et al., 1995), SON (Savasere et al., 1995).

## 3. KESIMPULAN
Sebagian  besar  algoritma  yang  diperkenalkan  di atas didasarkan pada algoritma Apriori dan men- coba  untuk  meningkatkan  efisiensi  dengan membuat  beberapa  modifikasi.  Seperti  mengu- rangi jumlah pemindaian data transaksi pada da- tabase;  mengurangi  ukuran  database  yang  akan dipindai,  memangkas  kandidat  dengan  teknik yang berbeda dan menggunakan teknik pengam- bilan  sampel.  Namun  ada dua hambatan  dari  al- goritma  Apriori.  Salah  satunya  adalah  proses pembuatan  kandidat  yang  kompleks  yang  seba- gian  besar  membutuhkan  waktu,  ruang,  dan memori. Hambatan lain adalah pemindaian beru- lang-ulang pada database.

## DAFTAR PUSTAKA
Agrawal, R. (2013). Fast Algorithms For Mining Association Rules In Datamining. International Journal of Scientific & Technology Research , 2 (12), 13–24.
Agrawal, R., Imieliński, T., & Swami, A.
(1993). Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases. ACM SIGMOD Record , 22 (2), 207–216. https://doi.org/10.1145/170036.170072
Anisa, Siti, & Saputro, Wahju. T. (2012).
Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Deskripsi Untuk Mengetahui . 1– 12.
Fürnkranz, J. (2013). Association Rule. Encyclopedia of Systems Biology , 7 (1), 47– 47. https://doi.org/10.1007/978-1-4419- 9863-7_838
Handojo, A., Budhi, G. S., & Rusly, H. (2004). Aplikasi Data Mining Untuk Meneliti Asosiasi Pembelian Item Barang di Supermarket Dengan Metode Market Basket Analysis. Seminar Nasional Teknologi Informasi 2004 , 10–17.
Hegland, M. (2007). the Apriori Algorithm – a Tutorial . 209–262.
https://doi.org/10.1142/9789812709066_00 06
Kaur, J., & Madan, N. (2015). Association Rule Mining: A Survey. International Journal of Hybrid Information Technology , 8 (7), 239–
242. https://doi.org/10.14257/ijhit.2015.8.7.22
Park Jong, S., Chen, M., & Yu, P. S. (1995). An Effective Hash-Based Algorithm for Mining Association Rules . 175–186. Pasa, Ike Y., & Saputro, Wahju T. (2018). Pendekatan Algoritma Aprioti pada Data Mining untuk Menentukan Pola Belanja Konsumen. Intek , 1 No 1 (2009), 1–9.
Savasere, A., Omiecinski, E., & Navathe, S.
(1995). An Efficient Algorithm for Mining Association Rules in Large Databases . 368.