## Penerapan Algoritma Apriori Dalam Pengendalian Kualitas Produk

## Omar Pahlevi
Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kamal Raya No. 18 Cengkareng, Jakarta Barat omar.opi@bsi.ac.id
Anton Sugandi STMIK Pranata Indonesia Jl. Cut Meutiah No. 28 Bekasi ants.konohamaru@gmail.com

## Ita Dewi Sintawati
Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kamal Raya No. 18 Cengkareng, Jakarta Barat ita.ids@bsi.ac.id
Abstrak— Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui defect apa saja yang sering muncul pada proses injection dan  kombinasi item  defect apa  saja  yang  sering  terjadi,  untuk  melakukan pengendalian  kualitas  produk  yang  bersangkutan.  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah analisis  kuantitatif  dengan  menggunakan  metode  algoritma apriori yang    dapat    mengelola nilai input yang  sesuai  dengan  kriteria-kriteria pada item yang mempunyai nilai support dan confidence tertentu dengan perhitungan RapidMiner . Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma dalam data mining yang dapat digunakan dalam association rule untuk menentukan frequent itemset yang berfungsi untuk membantu menemukan pola dalam sebuah data. Dengan menggunakan algoritma apriori , dapat menghasilkan pola kombinasi sebanyak 17(tujuh belas) rules dengan nilai support sebesar 70% dan nilai confidence tertinggi dari 17(tujuh belas) rules tersebut sebesar 93% yang terdapat dalam rule  Lock Broken → Disscolour .
Kata Kunci — algoritma apriori , association rules , pengendalian kualitas produk

## I. PENDAHULUAN
Persaingan  dalam  dunia  industri  manufaktur maupun  jasa  semakin  ketat  dengan  memasuki  era globalisasi.  Dalam  strategi marketing  mix ,  langkah yang  pertama  dilakukan  adalah  strategi  produk  [2]. Hal ini penting karena yang akan dijual adalah produk dan  konsumen  akan  mengenal  perusahaan  melalui produk  yang  ditawarkan.  Pada  strategi  produk  yang perlu  diingat  adalah  yang  berkaitan  dengan  produk secara  utuh,  mulai  dari  nama  produk,  bentuk,  isi, pembungkus.
Dalam  arti  yang  sederhana  produk  dikatakan sesuatu  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  dan keinginan  konsumen.  Berkaitan  dengan  produk, Phillip  Kotler  menjelaskan  pengertian  produk  adalah sesuatu  yang  dapat  ditawarkan  ke  pasar  untuk mendapatkan  perhatian  untuk  dibeli,  digunakan  atau dikonsumsi  agar  dapat  memenuhi  keinginan  dan kebutuhan [2].
Saat  ini  teknologi  informasi  berkembang  begitu cepat sehingga kebutuhan terhadap informasi semakin meningkat. Informasi tidak akan bernilai apabila tidak dikelola  dengan  baik.  Akan  tetapi  jika  data  yang tersedia  tersebut  berjumlah  besar  maka  cara konvensional  tidak  lagi  mampu  untuk  menganalisa data yang ada. Maka dari itu dibutuhkan metode yang dapat  menganalisis,  meringkas  dan  mengekstrak  data utuk  menjadi  sebuah  informasi  yang  berguna.  Tidak hanya  mengandalkan  data  yang  ada  saja,  perlu diadakannya  analisis  data  untuk  menggali  potensi- potensi yang ada [6].
Penelitian ini serupa dengan penelitian yang telah dilakukan  sebelumnya,  yaitu  [9]  dalam  penelitiannya “Menambang  data  atau  upaya  untuk  menggali informasi  dan  pengetahuan  yang  berharga  pada database yang  sangat  besar  disebut data  mining atau Knowledge  Discovery  in  Database disingkat  KDD. Salah satu algoritma yang paling populer pada teknik data  mining adalah  algoritma apriori .  Sedangkan
dalam  penemuan  pola  kombinasi  hubungan  antar item-sets digunakan Association  Rules (Aturan Asosiasi).  Data  mining  telah  diimplementasikan  ke berbagai  bidang,  diantaranya  bidang  bisnis  atau perdagangan, bidang pendidikan, dan telekomunikasi. Dibidang  bisnis  misalnya  hasil  implementasi data mining menggunakan  algoritma apriori dapat membantu para pebisnis dalam kebijakan pengambilan keputusan terhadap apa yang berhubungan dengan persediaan barang.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  untuk mengukur  sejauh  mana  proses  pengendalian  kualitas yang  dilakukan  pada  suatu  perusahaan,  dimana hasilnya dibandingkan dengan standar yang diterapkan  oleh  perusahaan  tersebut.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukan  bahwa  pengendalian kualitas  produk  pada  PT  Bosowa  Media  Grafika (Tribun Timur)  masih belum  terkendali, dengan rata- rata  kerusakan  produk  sebesar  4,47  %  per  hari. Jenis kerusakan  yang  paling  banyak  terjadi  adalah  tinta kabur  dengan  total  57.555  eksamplar  atau  78%  dari total  produk  cacat  pada  bulan  Desember  2011.  Dari hasil  observasi  lapangan  dan  wawancara,  faktor- faktor  yang  menjadi  penyebab  kerusakan  ini  adalah faktor  manusia,  mesin, lingkungan,  metode kerja dan bahan baku.
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode association  rule  mining dengan  algoritma apriori yang berfungsi untuk membentuk kandidat kombinasi item yang  mungkin,  lalu  diuji  apakah  kombinasi tersebut  memenuhi  parameter minimum  support dan minimum  confidence ,  dimana  pengguna  dapat menentukan  nilai  ambang  data  ini  diambil  dari  data LQC ( Line Quality Control ) di PT Juahn Indonesia

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Mining
Menurut  Tan  (2006)  dalam  [7]  mendefinisikan data  mining sebagai  proses  untuk  mendapatkan informasi  yang  berguna  dari  gudang  basis  data  yang besar. Data  mining juga  dapat  diartikan  sebagai pengekstrakan  informasi  baru  yang  diambil  dari bongkahan  data  besar  yang  membantu  dalam pengambilan  keputusan.  Istilah data  mining kadang disebut juga knowledge discovery .
Menurut  [4]  dalam  bukunya  yang  berjudul ”Discovering        Knowledge        in        Data:  An Introduction  to  Data  Mining” , data mining dibagi menjadi
beberapa
kelompok berdasarkan tugas/pekerjaan   yang   dapat   dilakukan, yaitu :
1.  Deskripsi
Terkadang  peneliti  dan  analisis  secara  sederhana ingin  mencoba  mencari  cara  untuk  menggambarkan pola dan    kecenderungan  yang  terdapat dalam data.
Deskripsi dari pola kecenderungan sering memberikan kemungkinan   penjelasan   untuk   suatu pola atau kecenderungan.
2.  Estimasi
Estimasi    hampir    sama    dengan    klasifikasi, kecuali    variabel    target    estimasi    lebih    ke    arah numerik    dari    pada    ke    arah    kategori.    Model dibangun      menggunakan      baris      data      ( record ) lengkap yang  menyediakan  nilai dari variabel target sebagai  nilai  prediksi.  Selanjutnya,  pada  peninjauan berikutnya  estimasi  nilai  dari  variabel    target  dibuat berdasarkan  nilai variabel prediksi.

## 3.  Prediksi
Prediksi    hampir    sama    dengan    klasifikasi    dan estimasi,    kecuali  bahwa   dalam   prediksi   nilai dari hasil   akan   ada   di    masa    mendatang. Beberapa metode  dan  teknik  yang    digunakan  dalam klasifikasi dan estimasi  dapat  pula digunakan  (untuk keadaan  yang  tepat)  untuk prediksi.
4.  Klasifikasi
Dalam      klasifikasi,      terdapat      target      variabel kategori.  Sebagai  contoh,  penggolongan  pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
5.  Pengklasteran ( Clustering )
Pengklasteran merupakan pengelompokan record , pengamatan,  atau  memperhatikan  dan  membentuk kelas obyek-obyek yang memiliki kemiripan.   Klaster adalah   kumpulan record yang  memiliki  kemiripan satu    dengan    yang  lainnya    dan    memiliki ketidakmiripan    record  dalam      klaster      yang      lain. Berbeda      dengan  klasifikasi,        pada  pengklasteran tidak  ada  variabel  target.  Pengklasteran  tidak melakukan klasifikasi, mengestimasi, atau memprediksi  nilai  dari  variabel  target,  akan tetapi, algoritma  pengklasteran    mencoba  untuk    melakukan pembagian  terhadap  keseluruhan  data  menjadi kelompok-  kelompok  yang  memiliki    kemiripan (homogen),  yang  mana        kemiripan record dalam satu  kelompok  akan  bernilai  maksimal,  sedangkan kemiripan      dengan record dalam  kelompok  lain akan bernilai minimal.
6.  Asosiasi
Tugas      asosiasi      dalam data      mining adalah untuk  menemukan  atribut  yang  muncul  dalam  satu waktu.        Salah        satu  implementasi        dari  asosiasi adalah market    basket    analysis (analisis  keranjang belanja)  atau  algoritma  apriori,  sebagaimana    yang akan dibahas dalam penelitian ini.

## B. Association Rules Mining
Menurut  [3]  Aturan    asosiasi    ( association    rule ) adalah  teknik    data    mining    untuk    menemukan aturan asosiatif antara  suatu  kombinasi  data  mining untuk    menemukan    aturan    asosiatif    antara    suatu kombinasi  item.  Aturan  asosiasi  ( association rules ) atau    analisis    afinitas    ( affinity    analysis )  berkenaan dengan  studi  tentang  „apa  bersama apa‟.
Dalam menentukan suatu aturan asosiasi, terdapat suatu  ukuran  ketertarikan  ( interestingness  measure ) yang  didapatkan  dari  hasil  pengolahan  data  dengan data  perhitungan  tertentu.  Pada  umumnya  terdapat dua ukuran ketertarikan dalam aturan asosiasi, yaitu :
a. Support ,  adalah  probabilitas  konsumen  membeli beberapa  produk  secara  bersamaan  dari  jumlah seluruh  transaksi  [8].  Ukuran  ini  menentukan apakah suatu item/itemset layak untuk dicari nilai confidence-nya  (misal  dari  keseluruhan  transaksi yang  ada,  seberapa  besar  tingkat  dominasi  yang menunjukkan  bahwa  item  X  dan  Y  dibeli  secara bersamaan).
b. Confidence atau  tingkat  kepercayaan  merupakan probabilitas kejadian beberapa produk yang dibeli bersamaan  dimana  salah  satu  produk  sudah  pasti dibeli (misal, seberapa sering item Y dibeli apabila konsumen membeli item X) [8].
Kedua  ukuran  ( support dan confidence )  berguna dalam  menentukan  aturan  asosiasi,  yaitu  untuk dibandingkan  dengan  batasan  ( threshold )  yang ditentukan oleh pengguna. Batasan tersebut umumnya terdiri atas minimum support dan minimum confidence .  Langkah-langkah  dalam  pembentukan aturan asosiasi meliputi dua tahap, yaitu:
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam  basis  data. Support untuk  aturan  “X  =>  Y”  adalah  probabilitas atribut  atau  kumpulan  atribut  X  dan  Y  yang  terjadi secara  bersamaan  dalam  suatu  transaksi  [8].  Bentuk persamaan matematis dari nilai support [1] adalah:
Support(X=>Y) = P(X∩Y) (1) Dengan keterangan: X=>Y = item yang muncul bersamaan P(X∩Y) = probabilitas transaksi yang mengandung X dan Y dibagi dengan jumlah transaksi seluruhnya.
b. Pembentukan aturan asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, kemudian  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence dari  aturan  if  X  then  Y. Bentuk rumus matematika dari confidence [1] adalah:
Confidence(X=>Y) = P(Y | X) (2)
Dengan keterangan:
P(X|Y) = item yang muncul bersamaan
X∩Y  =  probabilitas  transaksi  yang  mengandung X  dan  Y  dibagi  dengan  jumlah  transaksi  yang mengandung X.

## C. Algoritma Apriori
Menurut  [3]  Algoritma apriori adalah    jenis aturan  asosiasi    pada data    mining .    Algoritma    ini ditujukan    untuk  mencari    kombinasi itemset yang mempunyai    suatu  nilai  keseringan    tertentu    sesuai kriteria  atau filter yang  diinginkan.  Algoritma    ini diajukan    oleh    R.    Agrawal    dan    R.    Srikant  tahun 1994.
Hasil  dari  algoritma  ini  dapat  digunakan untuk membantu    dalam    pengambilan    keputusan  pihak manajemen. Algoritma apriori melakukan pendekatan  iteratif  yang  dikenal  dengan  pencarian level-wise ,  dimana  k-itemset  digunakan  untuk mengeksplorasi    atau    menemukan    (k+1)-  itemset. Oleh  karena    itu,  algoritma  apriori  dibagi  menjadi beberapa  tahap  yang  disebut  iterasi.  Tiap  iterasi menghasilkan  pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang yang    sama    dimulai    dari    iterasi    pertama  yang menghasilkan  pola  frekuensi  tinggi  dengan panjang satu.
Di  iterasi  pertama  ini, support dari  setiap item dihitung  dengan  men-scan database .  Setelah support dari  setiap item didapat, item yang memiliki support diatas minimum  support dipilih  sebagai  pola frekuensi    tinggi    dengan    panjang    1  atau    sering disebut  Large  1-itemset  atau  disingkat    L1.        Iterasi kedua    menghasilkan    2-itemset  yang    tiap    set-nya memiliki    dua  item.  Pertama    dibuat    kandidat    2- itemset atau  disingkat C2  dari  kombinasi  semua  1- itemset.    Lalu    untuk  tiap    kandidat    2-itemset  ini dihitung  support-nya  dengan  men-scan database . Support disini  artinya  jumlah    transaksi    dalam database yang  mengandung    kedua  item  dalam    C2. Setelah support dari    semua    C2    didapatkan,    C2 yang  memenuhi    syarat minimum  support dapat ditetapkan    sebagai    2-itemset  yang    juga  merupakan pola  frekuensi  tinggi dengan panjang 2 atau Large 2- itemset (L2).
Untuk selanjutnya pada iterasi ke-k  dapat  dibagi lagi  menjadi  beberapa bagian :
1.  Pembentukan    kandidat  itemset,  Kandidat    k- itemset (Ck)  dibentuk  dari  kombinasi  (k-1)-itemset yang    didapat    dari    iterasi  sebelumnya.    Hal    ini disebut  juga  dengan proses join.  Setelah  proses join dilakukan,  selanjutnya    proses  prune  yang    bertujuan untuk    menghasilkan    Lk.    Proses  prune  merupakan proses pemangkasan kandidat k-itemset yang  subset-
nya    yang    berisi    (k-1)-item  yang    tidak    termasuk dalam  pola frekuensi tinggi dengan panjang k-1.
2.  Tetapkan    pola    frekuensi    tinggi.    Pola  frekuensi tinggi  yang  memuat  k-item  atau  k-itemset    yang ditetapkan  dari  kandidat  k-itemset yang support-nya lebih    besar    dari  minimum  support.  Bila    tidak didapat    pola  frekuensi    tinggi    baru    maka    seluruh proses  dihentikan.  Bila  tidak,  maka  k  ditambah  satu dan kembali ke bagian 1.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Obyek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  PT Juahn  Indonesia berdasarkan  identifikasi  masalah  yang  yang  akan difokuskan untuk mencari analisa tentang jenis defect apa  saja  yang  terjadi  dan  faktor  apa  saja  yang menyebabkan  defect  tersebut  terjadi  pada  proses injection di PT Juahn Indonesia.

## B. Desain Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  model Cross- Standard  Industry  for  Data  Mining (CRISP-DM), yaitu seperti terlihat pada diagram di bawah ini: [7]
Gambar 1. Diagram Tahap Penelitian
a. Business Understanding
Pembuatan analisis menggunakan algoritma Apriori  agar  dapat  diketahui  jenis defect apa  yang sering  terjadi  pada  proses  injection.  Data  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  berupa  data  proses  LQC (Line Quality Control) Injection periode Januari 2014 sampai dengan Desember 2016.
b. Data Understanding
Dalam  tahap  ini  ditentukan  beberapa  Spesifikasi data  dari  bagian  administrasi  LQC  (Line  Quality Control)  PT  Juahn  Indonesia  yang  akan  digunakan untuk  mencari  dalam  klasifikasi  jenis defect yang yang  sering  terjadi  di  proses  injection.  Kandidat  data tersebut  didapatkan  dari  bagian  administrasi  LQC (Line Quality Control) dan beberapa penyesuaian agar
penilaian  yang  dilakukan  lebih  akurat.  Dalam penelitian  ini  data  yang  digunakan  sejumlah  4259 data, yang kemudian dibagi menjadi dua bagian yaitu sebagai data  training dan data  testing .  Persentase untuk  pembagian  data  yang  digunakan  yaitu  80  :  20, yang  menghasilkan  3407  data  sebagai data  training dan 852 data untuk data testing .
c. Data Preparation
Sebelum  tahap  pengolahan  data,  perlu  dilakukan tahap persiapan ( preprocessing ), dengan tujuan untuk mencari  field  data  yang  kosong  ( missing  value )  dan data  dengan  format  yang  tidak  sesuai  ( noise ),  agar akurasi dari hasil pengolahan data dapat meningkat.
d. Modelling
Data transaksi merupakan data yang diperoleh dari inpeksi  harian.  Setelah  data  transaksi defect telah didapatkan,  kemudian  mengubah  data  tersebut  dalam bentuk tabular. Untuk mempermudah dan mempercepat proses perhitungan maka dapat menggunakan  alat  bantu  analisis  yaitu  rapidminer. Untuk  tahap  pertama  akan  dilakukan  pemprosesan data  training sehingga  akan  menghasilkan  nilai support dan confidence pada transaksi dari item yang muncul.  Berikut  proses  menggunakan  rapidminer dalam  pemrosesan  algortima apriori ( Association Rules) .  Data  awal  merupakan  data  training  yang didapat  dari  laporan  transaksi  inspection  bagian injection  periode  Januari  2014  sampai  dengan  Juni 2016.  Data  akhir  didapat  dari  data  awal  yang  diolah sehingga  data  akhir  langsung  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  aturan  asosiasi.  Data  akhir  terdiri  dari atribut  dan  nilai  atribut  yang  telah  diubah  dalam bentuk  tabular.  Atribut  merupakan  data  item  defect yang  ada  pada  laporan  hasil  inspection  di  proses injection.  Nilai  support  kandidat  pertama  pada gambar diatas didapatkan dengan perhitungan sebagai berikut.
Nilai Support Shortmold
Support (Shortmold) = 25/30 x 100 = 83 %
Nilai  support  kandidat  kedua  pada  gambar  diatas didapatkan dengan perhitungan sebagai berikut.
Nilai Support Shortmold & Diss colour
Support  (Shortmold  &  Diss  colour)  =  33/30  x  100  = 76 %
(3) (4)
Gambar 2. Tampilan output data association rules
Gambar 3. Tampilan grafik association rules
Gambar 4. Tampilan desription association rules
Nilai  confidence  pada  gambar  diatas  didapatkan dengan perhitungan sebagai berikut.
Nilai Confidence transaksi Shortmold & Discolour Confidence  =  P  (Shortmold  │  Discolour)  =  39/25  * 100 = 92 %
Confidence = P (Discolour │ Shortmold ) = 23/25 x 100 = 92 %

## IV. PEMBAHASAN
Percobaan  pada  penelitian  ini  menggunakan  tools RapidMiner  Studio    Ver.  6.3.0.  Algoritma  yang digunakan  adalah  Apriori  dan  aturan  Asosiasi  yang digunakan  adalah  nilai  support  dan  nilai  confidence. Dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  menggunakan algoritma  Apriori,  diketahui  bahwa  dengan  nilai support  sebesar  0.7  atau  70%  dan  nilai  confidence 0.90  atau  90  menghasilkan  nilai  confiden  paling tinggi  sebesar  100%  dan  dapat  menghasilkan  rule terbanyak dengan total 17 rules dan 5 Itemset. 17 rule dan 4 Itemset tersebut adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Kandidat item set
a.  Shortmold  →  Disscolour  (Supp  =  0.76  &    Conf= 0.92).  Hal  tersebut  berarti  jika  defect  shortmold muncul maka defect Disscolour juga akan muncul dengan  tingkat  confidence  sebesar  92%  dan minimum support sebesar 76%.
b.  Disscolour  →  Shortmold  (Supp  =  0.76  &    Conf= 0.92).  Hal  tersebut  berarti  jika  defect  Disscolour muncul maka defect Shortmold juga akan muncul dengan  tingkat  confidence  sebesar  92%  dan minimum support sebesar 76%.
c.  Lock  Broken  →  Disscolour  (Supp  =  0.46  & Conf= 0.93). Hal tersebut berarti jika defect Lock Broken muncul maka defect Disscolour juga akan muncul  dengan  tingkat  confidence  sebesar  93% dan minimum support sebesar 50%.
d.  Disscolour,  Black  Dot  →  Shortmold  (Supp  =  0.6 &  Conf=  0.9).  Hal  tersebut  berarti  jika  defect Disscolour,  Black  Dot  muncul  maka  defect Shortmold  juga  akan  muncul  dengan  tingkat (5)
confidence  sebesar  90%  dan  minimum  support sebesar 60%
e.  Black  Dot,  Lock  Broken  →  Disscolour  (Supp  = 0.6 &  Conf= 0.9). Hal tersebut berarti jika defect Black  Dot,  Lock  Broken  muncul  maka  defect Disscolour  juga  akan  muncul  dengan  tingkat confidence  sebesar  90%  dan  minimum  support sebesar 60%.
f.  Dirty  Oil,  Lock  Broken  →  Disscolour  (Supp  = 0.36  &    Conf=  0.91).  Hal  tersebut  berarti  jika defect  Dirty  Oil,  Lock  Broken  muncul  maka defect  Disscolour  juga  akan  muncul  dengan tingkat  confidence  sebesar  91%  dan  minimum support sebesar 40%.
g.  Black  Dot,  Lock  Broken  →  Dirty  Oil    (Supp  = 0.36  &    Conf=  0.91).  Hal  tersebut  berarti  jika defect  Black  Dot,  Lock  Broken  muncul  maka defect Dirty Oil juga akan muncul dengan tingkat confidence  sebesar  91%  dan  minimum  support sebesar 40%.
h.  Shortmold,  Black  Dot  →  Disscolour  (Supp  =  0.6 &    Conf=  0.94).  Hal  tersebut  berarti  jika  defect Shortmold,  Black  Dot    muncul  maka  defect Disscolour  juga  akan  muncul  dengan  tingkat confidence  sebesar  94%  dan  minimum  support sebesar 60%.
i.  Dirty  Oil,  Lock  Broken  →  Black  Dot    (Supp  = 0.36  &    Conf=  0.91).  Hal  tersebut  berarti  jika defect  Dirty  Oil,  Lock  Broken  muncul  maka defect Black Dot juga akan muncul dengan tingkat confidence  sebesar  91%  dan  minimum  support sebesar 40%.
j.  Shortmold,  Lock  Broken  →  Disscolour  (Supp  = 0.4 &  Conf= 1.00). Hal tersebut berarti jika defect Shortmold,  Lock  Broken  muncul  maka  defect Disscolour  juga  akan  muncul  dengan  tingkat confidence  sebesar  100%  dan  minimum  support sebesar 40%.
k.  Disscolour,  Blackdot,  Lock  Broken  →  Dirty  Oil (Supp = 0.33 &  Conf= 0.90). Hal tersebut berarti jika  defect  Disscolour,  Blackdot,  Lock  Broken muncul  maka  defect  Dirty  Oil  juga  akan  muncul dengan  tingkat  confidence  sebesar  90%  dan minimum support sebesar 30%.
l.  Disscolour,  Dirty  Oil,  Lock  Broken  →  Blackdot (Supp = 0.33 &  Conf= 0.90). Hal tersebut berarti jika  defect  Disscolour,  Dirty  Oil,  Lock  Broken muncul  maka  defect  Blackdot  juga  akan  muncul dengan  tingkat  confidence  sebesar  90%  dan minimum support sebesar 30%.
m.  Blackdot,  Dirty  Oil,  Lock  Broken  →  Disscolour (Supp  =  0.33  &    Conf=  0.90).Hal  tersebut  berarti jika  defect  Blackdot,  Dirty  Oil,  Lock  Broken muncul maka defect Disscolour juga akan muncul
dengan  tingkat  confidence  sebesar  90%  dan minimum support sebesar 30%.
n.  Shortmold,  Blackdot,  Dirty  Oil  →  Disscolour (Supp = 0.43 &  Conf= 0.92). Hal tersebut berarti jika defect Shortmold, Blackdot, Dirty Oil muncul maka defect Disscolour juga akan muncul dengan tingkat  confidence  sebesar  92%  dan  minimum support sebesar 43%.
o.   Shortmold, Blackdot,  Lock Broken  → Disscolour (Supp  =  0.3  &    Conf=  1.0).  Hal  tersebut  berarti jika defect Shortmold, Blackdot, Dirty Oil muncul maka defect Disscolour juga akan muncul dengan tingkat  confidence  sebesar  100%  dan  minimum support sebesar 30%.
p.  Shortmold, Dirty Oil, Lock Broken → Disscolour (Supp  =  0.3  &    Conf=  1.0).  Hal  tersebut  berarti jika defect Shortmold, Blackdot, Dirty Oil muncul maka defect Disscolour juga akan muncul dengan tingkat  confidence  sebesar  100%  dan  minimum support sebesar 30%.
q.  Shortmold,  Blackdot,  Dirty  Oil,  Lock  Broken  → Disscolour  (Supp  =  0.26  &    Conf=  1.0).  Hal tersebut  berarti  jika  defect  Shortmold,  Blackdot, Dirty  Oil  muncul  maka  defect  Disscolour  juga akan  muncul  dengan  tingkat  confidence  sebesar 100% dan minimum support sebesar 30%.
Dari  pembahasan  di  atas  terdapat  rules  dengan nilai  confidence  paling  tinggi  yaitu  Shortmold,  Lock Broken  →  Diss  Colour  dengan  nilai  confidence sebesar 100% dan nilai support sebesar 40%. Karena keterkaitan  Shortmold,  Lock  Broken  →  Diss  Colour cukup  tinggi  maka  pihak  PT  Juahn  Indonesia terutama Quality  Control nya  harus  lebih  diperketat lagi  dan  harus  cepat  menangani problem  defect tersebut

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penilaian  untuk  nilai support dan confidence algoritma apriori dengan nilai support sebesar  sebesar  0.7  atau  70%  dan  nilai confidence 0.90  atau  90  menghasilkan  nilai confidence paling tinggi  sebesar  100%  dan  dapat  menghasilkan rule terbanyak dengan total 17 rules dan 4 Itemset . 17 rule dan 4 Itemset defect yang sering  muncul pada proses injection PT  Juahn  Indonesia  Bekasi  dengan  nilai confidence paling  tinggi  yaitu Shortmold,  Lock Broken  →  Diss  Colour dengan  nilai confidence sebesar 100% dan nilai support sebesar 40%.

## REFERENSI
[1] Han,  J.,&Kamber,  M.  (2006). Data  Mining  Concept  and Tehniques .San  Fransisco: Morgan Kauffman.
[2] Kasmir.  2008.  Kewirausahaan.  Jakarta:  PT.  Raja  Grafindo Persada.
[3] Kusrini,&Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma  Data  Mining . Yogyakarta: Andi Publishing.
[4] Larose,  D.  T.  (2005). Discovering  Knowledge  in  Data .  New Jersey: John Willey & Sons, Inc.
[5] Ilham,  Nur.  Muhammad.  (2012). Analisis  Pengendalian Kualitas Produk Dengan Menggunakan Statistical Processing Control  (SPC)  Pada  PT  Bosowa  Media  Grafika  (Tribun
Timur) . Makassar:  Fakultas Ekonomi  Dan Bisnis  Universitas Hasanuddin Makassar.
[6] Pahlevi,  Omar.  2018. Data  Mining  Penentuan  Aturan Asosiasi  Penjualan  Makanan  Di  Amaria  Hotel  Jakarta Menggunakan  Algoritma  Apriori .  Jakarta:  Jurnal  Sistem Informasi.  Volume  VII,  No.  2  Agustus  2018,  Hal.  137-142, STMIK Antar Bangsa.
[7] Prasetyo,  Eko.  2012. Data  Mining  Konsep  Dan  Aplikasi Menggunakan MATLAB . Yogyakarta: Andi.
[8] Sumathi,  &  S.,  Sivanandam,  S.N.  (2006). Introduction  to Data Mining and its Applications .
[9] Tampubolon,  Kennedi,  Hoga  Saragih,  Bobby  Reza. Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan . ISSN: 2339-210X. Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), Vol: I, No: I, Oktober
2013.
[10] Yulita,  Marsela  dan  Veronica  S.  Moertini  (2004). Analisis Keranjang  Pasar  Dengan  Algotitma  Hash-Based  Pada Transaksi  Penjualan  Di  Apotik .  Bandung:  Jurnal  Integral Majalah Ilmiah Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Vol 9,  No  3  (2004),  Jurusan  Ilmu  Komputer  Universitas  Katolik Parahyangan.