## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Prediksi Persediaan Barang Tepat Waktu dengan Menerapkan Algoritma Apriori
Muhammad Makmun Effendi, Farish Al Khairi, Arif Siswandi ,*
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa Email: 1 effendiyan@pelitabangsa.ac.id, 2 farishalkhairi@gmail.com, 3 arif.siswandi@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: effendiyan@pelitabangsa.ac.id
Abstrak −Algoritma  Apriori  merupakan  teknik  data  mining  untuk  menentukan  aturan  assosiatif  suatu  kombinasi  komponen  , penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  frekuensi  pola  dari  masing  masing  komponen  yang  telah  dipesan  oleh customer agar pesanannya sesuai jumlah dan tepat waktu dalam pengirimannya, oleh sebab itu untuk menunjang permasalahan yang dihadapi oleh PT. SMF  terhadap kombinasi persediaan barang terhadap pembelian barang maka PT SMF menerapkan Algoritma Apriori untuk prediksi persedian barang agar ketika ada pesanan maka barang tersebut tidak kurang dan pengirimannya juga tepat waktu. Hasil penelitian yang dilakukan didapat data barang yang paling banyak diproduksi setiap 1 bulan antara lain Bracket Pipe dan Bracket Solenoid pola keterkaitan dalam hal memprediksi jumlah barang pada PT. SMF jika memproduksi Bracket  Pipe maka harus juga memproduksi Bracket Selenoid  dimana untuk confidence yang dihasilkan sebesar 60%, Nc : 4, dan untuk uji lift ratio sebesar  2,307.  Sedangkan  jika  memproduksi  Bracket  Selenoid  Valve  maka  harus  juga  memproduksi  Bracket  air  pipe  untuk confidence yang dihasilkan sebesar 75%, Nc : 5, dan Uji lift ratio sebesar 2,272.
Kata Kunci : Data Mining; Appriori; Association Rules; Itemset; Goods Prediction Production; Spare Part; KDD.
Abstract −The Apriori algorithm is a data mining technique for determining associative rules for a combination of components, this  study  aims  to  find  the  pattern  frequency  of  each  component  that  has  been  ordered  by  the  customer  so  that  the  order  is  in accordance with the number and timely delivery, therefore to support the problems faced by PT. . SMF for the combination of inventory to purchase of goods, PT SMF applies the Apriori Algorithm to predict stock of goods so that when there is an order, the goods are not lacking and the delivery is also on time. The results of the research carried out obtained the most data on goods produced every 1 month, including the Pipe Bracket and Solenoid Bracket pattern of linkages in terms of predicting the number of goods at PT. If SMF produces Pipe Brackets, it must also produce Selenoid Brackets where the resulting confidence is 60%, Nc : 4, and for the lift ratio test it is 2.307. Whereas if you produce the Selenoid Valve Bracket, you must also produce the air  pipe bracket for the resulting confidence of 75%, Nc: 5, and the lift ratio test of 2.272.
Keywords : Data Mining; Appriori; Association Rules; Itemset; Goods Prediction Production; Spare Part; KDD.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang sangat pesat dan mempengaruhi dunia industri serta persaingan dunia industri yang sangat kompetitif baik itu dari sisi harga maupun ketepatan waktu pengiriman, maka supplier penyedia barang harus bekerja  keras  dan  cerdas  agar  perusahaanya  tetap  eksis.  PT.  SMF  merupakan  perusahaan  Metal  Stamping  yang bergerak dibidang Otomotif yang meliputi jasa Metal Stamping, pabrikasi, pembuat mold, assembling, welding, spot welding, dll. mengalami kesulitan dalam memprediksi jumlah produksi barang berdasarkan data persediaan, barang yang sering kelebihan produksi dan kekurangan produksi karena data yang kurang tepat dan akurat. Oleh sebab itu perlu sebuah aplikasi yang dapat membantu melakukan prediksi persediaan barang berbasis sistem  database secara visual sehingga mempermudah pengelolaan data data yang diperlukan untuk melakukan prediksi persediaan barang dengan akurat, efisien dan tepat waktu dengan pendekatan algoritma Apriori.Dengan pendekatan metode algoritma Apriori maka dapat dapat membantu perusahaan dalam prediksi persediaan barang yang dibutuhkan karena Algoritma Apriori menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan  dan    dilanjutkan  dengan  melakukan  frequent  item/itemset  dan  candidate  generation  dalam  pembentukan asosiasi rule mining yang berguna mendapatkan hasil nilai minimum support dan hasil nilai minimum confidenc

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini bersifat pendekatan kuantitatif dimana pendekatan penelitian ini menggunakan skala numeric, berbasis pola alur kumpulan teori, hasilkan konsep rumusan hipotesa, uji hipotesis, menarik kesimpulan dan banyak data penafsiran terhadap data tersebut, serta menampilkan hasilnya.

## 2.1 Kerangka Penelitian
Dibawah ini adalah kerangka penelitian yang diajukan oleh penulis sebagai dasar tahapan penelitian yang akan dilakukan:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Rancangan Penelitian
Rancangan dalam penelitian  yang dilakukan adalah model Association atau Market Basket Analysis. Jenis data yang  digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh resmi perusahaan. Penelitian ini dilakukan dalam  beberapa  tahapan,  berikut  langkah-langkah  pengerjaan  dalam  melakukan  penelitian.  Langkah-langkah  atau tahap  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi  pada  data  produksi  sparepart  mobil  di  PT.  Sultan  Metal Forming Indonesia.
Tahapan penelitian disajikan pada flowchart berikut ini:
1. Pengumpulan Data.
2. Data Training.
3. Pembentukan Association Rule.
4. Uji Lift Ratio.
5. Penarikan Kesimpulan
Gambar 2. Kerangka Berpikir

## 2.3 Pengolahan Data Awal
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data  produksi  periode  Agustus  2022,  data  ini  diperoleh  dari PT.SMF yang berisi atribut kode produksi, tanggal produksi, item produksi dan  jumlah. Kemudian data yang akan digali akan menentukan nilai support dan nilai confidence dari masing-masing barang yang diproduksi pada PT. SMF. Pada tahap ini menjelaskan tentang tahap awal data mining. Data yang telah didapatkan akan diolah ke format yang dibutuhkan pengelompokan dan penentuan atribut, variable. Dalam melakukan pengolahan awal, akan di training atau dihitung dan dilakukan beberapa tahapan agar didapatkan data yang bisa digunakan untuk tahap selanjutnya Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data Produksi pada bulan Agustus 2022 pada dari PT. SMF.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 3. Data Selum Proses Seleksi

## 2.4 Data Preposition
Dari semua atribut yang ada pada tabel data produksi akan digunakan 2 jenis field yang digunakan untuk proses knowledge discovery in database (KDD). Field tersebut yaitu:
1. Klasifikasi merupakan atribut yang terdapat pada tabel data produksi yang berisi informasi tentang kode part atau jenis part yang akan di produksi
2. Tanggal Produksi  merupakan atribut  yang terdapat dalam tabel produksi barang  yang berisi informasi tanggal produksi barang.

## 2.5 Preprocessing
Pada  tahapan  ini  preprocessing  ini  akan  dilakukan  proses  integrasi  data  untuk  menghubungkan  tabel  data peminjaman, selanjutnya dilakukan data cleaning untuk menghasilkan dataset yang bersih sehingga dapat digunakan dalam tahap berikutnya yaitu mining. Berikut merupakan penjelasan dari kedua proses tersebut yaitu:
1. Tahap Integrasi  Data  adalah  proses  penggabungan  data  dari  berbagai  database  yang  berbeda,  sehingga  data tersebut  saling berintegrasi. Data integrasi dilakukan pada atribut-atribut  yang  mengidentifikasiskan  entitas- entitas yang unik. Pada tahapan ini tidak ada penggabungan data dikarenakan data yang diambil berasal dari satu database.
2. Data Cleaning. Tahap ini adalah tahap awal dari proses KDD. Pada tahapan ini data yang tidak relevan, missing value, dan redudansi harus  dibersihkan. Hal ini dikarenakan data yang ralevan, tidak  missing value, dan tidak redudansi merupakan  syarat  awal  dalam  melakukan  data mining.  Suatu  data  dikatakan missing  value jika terdapat atribut dalam dataset yang tidak berisi nilai atau kosong, sedangkan data dikatakan radudant jika dalam satu dataset lebih dari satu record yang berisi nilai yang sama, setelah melakukan cleaning terhadap data yang lebih memenuhi syarat berdasarkan data peminjaman.

## 2.6 Transformation
Tahapan Transformation merupakan tahap merubah data kedalam bentuk yang sesuai untuk di mining
Tabel 1. data Sebelum Proses Seleksi No Tanggal Produksi Kode Produksi Item 1 01/09/2021 001 Bracket air pipe, Stopper, BracketSelenoid Valve 2 02/09/2021 002 Stopper, Bracket air pipe, Nut Weld 3 03/09/2021 003 Bracket Selenoid Valve, Bracket air pipe,Nut Weld 4 04/09/2021 004 Stopper, Support Brake Horse RR, BoltWeld

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
5 05/09/2021 005 Bracket Select Lever, Stopper, SupportBrake Horse RR 6 06/09/2021 006 Bracket Harnes Bolt, Support Brake Horse RR, Bolt Weld 7 07/09/2021 007 Support Bracket Horse, Bracket SelectLever, Stopper 8 08/09/2021 008 Pipe, Bracket air pipe, Nut Weld 9 09/09/2021 009 Nut Weld, Support Brake Horse RR, Bolt Weld 10 10/09/2021 010 Bracket air pipe, Bracket Selenoid Valve,Bolt Weld 11 11/09/2021 011 Support Bracket Horse, Stopper, Support,Brake Horse RR 12 12/09/2021 012 Pipe, Support Brake Horse RR, Nut Weld 13 13/09/2021 013 Bracket Harnes, Support Bracket Horse,Pipe 14 14/09/2021 014 Pipe, Nut Weld Bracket, Select Lever 15 15/09/2021 015 Bracket Harnes, Bracket Selenoid Valve,Nut Weld
Data Konsumen yang telah diklasifikasikan diambil 3 atribut, berikut atribut-atributnya adalah :
1. Tanggal Produksi  : Merupakan atribut yang berisikan tanggal dimana karyawan PT. SMF memulai produksi.
2. Kode Produksi
: Merupakan atribut yang berisikan kode produksi.
3. Item : Merupakan atribut yang berisikan nama item yang akan diproduksi

## 2.7 Interpretation/Evaluasi
Setelah medapatkan pola proses data mining, tahapan berikutnya dari proses Knowledge Discovery in  Database (KDD) tahapan Interpretation/Evaluasi. Tahapan ini merupakan bagian dari proses KDD yang mencakup pemeriksaan apakah  pola  atau  informasi  yang  ditemukan  bertentangan  dangan  fakta  atau  hipotesa  yang  ada  sebelumnya.  Pola informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data  mining  perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  oleh  pihak  yang berkepentingan. Dalam metode Association Rule, pola atau informasi yang dihasilkan dari proses data mining adalah berupa rules yang didapat dari perhitungan algoritma apriori.
Tabel 2. Simulasi Data Produksi
Berdasarkan tabel produksi diatas maka didapat tabel representasi data berupa item yang akan diproduksi yaitu :
Tabel 3. Tabel Item yang akan diproduksi
Item Jumlah Pipe 3 Bracket A 4 Bracket B 3 Pin Clevis 3 Lever Latch 3
1. Pembentukan 1 Itemset
Berikut  ini  adalah  pembentukan  1  itemset  berdasarkan  bentuk  data  produksi  diatas.  Dimana  pembentukkan  1 itemset bertujuan untuk mengetahui nilai support dari masing-masing item dalam produksi barang yang ada. Proses pembentukan 1 itemset dilakukan menggunakan persamaan yaitu :
100 5 3
100 x x transaksi
A mengandung Transaksi   (1)
Tabel 4. Tabel Pembentukan 1 Itemset
No Part Item Jumlah Support 1 Pipe 3 60% 2 Bracket A 4 80% 3 Bracket B 3 60% No Produksi Item 1 Pipe, Bracket A, Bracket B 2 Pin Clevis, Bracket A, Pipe 3 Bracket B, Lever Latch, Pipe 4 Pin Clevis, Bracket A, Lever Latch 5 Bracket B, Pin Clevis, Bracket A

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
4 Pin Clevis 3 60% 5 Lever Latch 3 60%
Setelah terbentuk nilai support dari setiap item maka analis dapat menentukan nilai minimum support (frekuensi kemunculan item) yang akan digunakan, (Kusrini & Luthfi, 2009). Berdasarkan tabel hasil pembentukkan 1 itemset maka penulis menentukan nilai minimum support yang digunakan adalah 50%. Dimana item yang memenuhi nilai minimum support adalah Pipe, Bracket A, Bracket B, Pin Clevis, Laver Latch.
2. Pembentukan 2 Itemset
Berdasarkah hasil pembentukkan 1 itemset diatas terdapat 5 item yang lebih besar dari nilai minimum support. Maka himpunan dari kombinasi 2 itemset yang mungkin terbentuk adalah sebagai berikut :
(1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5),(3,4), (3,5), (4,5) Berdasarkan himpunan tersebut dapat dibentuk tabel untuk calon 2 itemset, dimana Np = Nomor Produksi f = frekuensi p = barang yang dibeli secara bersamaan s = barang yang dibeli secara terpisah
Gambar 3. Data Calon Pembentukan 2 Itemset
Berdasarkan bentuk data calon 2 itemset diatas, dilakukan pencarian nilai support dari 2 itemset. Pencarian nilai support 2 itemset bertujuan untuk mengetahui frekuensi kemunculan 2 itemset diproduksi secara bersamaan. Nilai support pada Tabel 3.6 didapat melalui perhitungan menggunakan persamaan dibawah ini :
100 5 3
100 x x transaksi A mengandung Transaksi   (2) Tabel 5. Tabel Nilai Support
Kombinasi 2 Itemset Jumlah Support (1,2) 2 40% (1,3) 2 40% (1,4) 1 20% (1,5) 0 0 (2,3) 2 40% (2,4) 3 60% (2,5) 1 20% (3,4) 1 20% (3,5) 1 20% (4,5) 1 20%
Telah dijelaskan oleh penulis bahwa nilai minimum support yang digunakan adalah 50% maka kombinasi yang memenuhi nilai minimum support adalah (2,4) karena nilai support nya 60% atau lebih dari 50%.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
3. Menghitung Nilai Support x Confidence Algoritma Apriori Berdasarkan kombinasi 2 itemset yang terbentuk maka didapat aturan hubungan yang ada yaitu :
a. Jika  memproduksi  2  maka  memproduksi  4.
b. Jika  memproduksi  4  maka  memproduksi  2.
100 : ) ( x transaksi B dan A mengandung Transaksi AB spport   (3) 100 : ) / ( x A mengandung transaksi B dan A mengandung Transaksi A B P e confindenc   =
(4)
Selanjutnya menghitung nilai support dan confidence. Berikut ini adalah perhitungan nilai support dan confidence dari aturan yang didapat, dimana nilai support didapat dari persamaan dan confidence didapat dari persamaan.
Tabel 6. Tabel Nilai Support & Confidence
Support Confidence Jika  memproduksi   2   maka memproduksi 4. 60% 60/80*100 = 75% Jika  memproduksi   4   maka memproduksi 2. 60% 60/60*100 = 100%
Setelah didapat nilai support dan confidence untuk masing-masing kandidat, dilakukan perkalian antar support dan  confidence,  dimana  kandidat  yang  diambil  adalah  kandidat  yang  memiliki  nilai  support  ≥  50%  dan confidence ≥ 60%, sehingga didapat tabel sebagai berikut:
Tabel 6. Tabel Nilai Support, Confidence, Support x Confidence
Support Confidence Support x Confidence Jika  memproduksi   2   maka memproduksi 4. 60% 75% 15% Jika  memproduksi   4   maka memproduksi 2. 60% 100% 40%
Setelah didapat hasil perkalian antar support dan confidence, maka akan dipilih yang hasil perkaliannya paling besar karena perkalian tersebut merupakan rule yang digunakan saat melakukan produksi. Namun, karena pada hasil perkalian diatas bernilai sama maka semuanya bisa dijadikan rule, yaitu:
a. “Jika memproduksi Bracket A (2) maka memproduksi Pin Clevis (4) dengan support 60% dan confidence 75%”.
b. “Jika Memproduksi Pin Clevis (4) maka Memproduksi Bracket A (2) dengan support 60% dan confidence 100%”.
Dari dua aturan diatas dapat ditarik kesimpulan apabila melakukan produksi Bracket A maka dilakukan produksi juga terhadap Pin Clevis.
4. Pengujuan Dan Validasi
Pengujian  metode  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  perhitungan  yang  dianalisa  dan  untuk  mengetahui  apakah fungsi bekerja dengan baik atau tidak. Setelah data dihitung secara annual, kemudian diuji menggunakan aplikasi algoritma apriori berbasis website untuk memastikan apakah hasil perhitungan berjalan baik dalam menentukan prediksi kelayakan pebiayaan, dari hasil yang diperoleh dari pengujian aplikasi. Hasil pengujian akan di validasi dan kemudian di evaluasi.  Tahap evaluasi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Pada PT. SMF.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem pegelolaan data produksi pada PT. SMF menggunakan algoritma apriori ini memiliki akses admin yang berfungsi  untuk  mengatur  jalannya  sistem  aplikasi  dengan  menginputkan  data  barang,  data  produksi,  hingga menganalisa data penjualan selama dua bulan terakhir. Berikut adalah hasil implementasi yang dihasilkan dari desain interface,  pada  halaman  login  digunakan  admin  untuk  mengakses  aplikasi  dan  mengatahui  segala  informasi  serta pengolahan data di dalam aplikasi ini pada gambar 2.3 dan kemudian pada halaman dashboard di tampilkan semua menu – menu awal di dalam aplikasi meliputi dasbhoard yang di gunakan untuk menjalankan printah pada aplikasi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
melihat  data  transaksi,  menu  analisa  untuk  memproses  data  mining  setelah  mengatur  tanggal  ,  nilai  support  ,  dan confidence, menu hasil yang kita gunakan untuk mencetak hasil dari setiap proses yang dilakukan pada gambar 2.4. Dalam implementasi ini ditentukan min support 30% dan nilai confidence 60. Jika sudah ditentukan maka klik proses untuk memulai perhitugan menggunakan algortima apriori. Hasilnya akan muncul tabel yang berisi hasil itemset 1, itemset 2, itemset3, confidence, dan aturan asosiasi. Apabila itemset 3 tidak muncul maka artinya tidak ada 3 barang yang memenuhi nilai minimum support
Tabel 7. Data Uji Sparepart Mobil PT

## 3.1 Itemset
Proses pertama adalah menentukan tabel itemset pada tiap transaksi. Item sparepart ditandai dengan nomor part dari satu sampai dengan sepuluh. Satu untuk tipe sparepart Bracket air pipe, dua untuk tipe Nut Weld dan seterusnya sebagaimana  terdapat  pada  tabel  3.1  Data  transaksi  dibuat  menjadi  perbulan  mulai  Januari  sampai  Oktober  dan dilambangkan dengan angka 1 untuk bulan Januari, angka 2 untuk bulan Februari dan seterusnya. Berikut ini adalah itemset yang telah dibuat dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Tabel Itemset No Itemset Nomor Part 1 Bracket air pipe, Stopper, Bracket Selenoid Valve 1,6,3 2 Stopper, Bracket air pipe, Nut Weld 6,1,2 3 Bracket Selenoid Valve, Bracket air pipe, Nut Weld 3,1,2 4 Stopper, Sup port Brake Horse RR, Bolt Weld 5,6,4 5 Bracket Select Lever, Stopper, Support Brake Horse RR 7,5,6 6 Bracket Harnes Bolt, Support Brake Horse RR, Bolt Weld 8,5,4 7 Support Bracket Horse, Bracket Select Lever, Stopper 9,7,6 8 Pipe, Bracket air pipe, Nut Weld 10,1,2 9 Nut Weld, Support Brake Horse RR, Bolt Weld 2,5,4 10 Bracket air pipe, Bracket Selenoid Valve, Bolt Weld 1,3,4 11 Support Bracket Horse, Stopper, Support Brake Horse RR 9,6,5 12 Pipe, Support Brake Horse RR, Nut Weld 10,5,2 13 Bracket Harnes, Support Bracket Horse, Pipe 8,9,10 14 Pipe, Nut Weld Bracket, Select Lever 10,2,7 15 Bracket Harnes, Bracket Selenoid Valve, Nut Weld 8,3,2

## 3.2 Anlisa Apriori itemset 1
Pembentukan 1 Itemset: minimal yang ditentukan adalah 30% (Golden Rule). Berikut ini adalah pembentukan 1 itemset dengan menggunakan rumus di bawah ini:
100 15 3
100 x x
transaksi
A mengandung Transaksi   (5)
No Part Itemset
1 Bracket air pipe 2 Nut Weld 3 Bracket Selenoid Valve 4 Bolt Weld 5 Support Brake Horse RR 6 Stopper 7 Bracket Select Lever 8 Bracket Harnes 9 Support Bracket Horse 10 Pipe

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 9. Tabel Pembentukan 1 Itemset
Gambar 7. Hasil Aplikasi Algoritma Apriori Itemset
3.3 Anlisa Apriori itemset 2
iPembentukan 2 Itemset: Proses pembentukan 2 itemset dengan minimum support 30% dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
100 15 3
100 x x transaksi A mengandung Transaksi   (6)
Dari pembentukan 2 item set dengan minimum support 20% pada Tabel 10, didapatkan beberapa kombinasi yang memenuhi minimum support yaitu:
No Itemset Jumlah Support 1  Bracket air pipe 5 33,33% 2  Nut Weld 7 46,66% 3  Bracket Selenoid Valve 4 26,66% 4  Bolt Weld 4 26,66% 5  Support Brake Horse RR 6 40% 6  Stopper 5 33,33% 7  Bracket Select Lever 3 20% 8  Bracket Harnes 3 20% 9  Support Bracket Horse 3 20% 10  Pipe 4 26,66%

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 10. Tabel Kombinasi Yang Memenuhi Minimum Support
No Itemset Nomor Part  Jumlah  Support 1 Bracket air pipe, Nut Weld 1,2 3 20% 2 Bracket air pipe, Bracket Selenoid Valve 1,3 3 20% 3 Nut Weld, Pipe 2,10 3 20% 4 Bolt Weld, Support Brake Horse RR 4,5 3 20% 5 Support Brake Horse RR, Stopper 5,6 3 20%

## Gambar 9. Hasil Aplikasi Algoritma Apriori Itemset 2

## 3.4 Anlisa Apriori itemset 3
Pembentukan 3 Itemset: Proses pembentukan 3 itemset dengan minimum support 20% dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
100 15 3
100 x x transaksi A mengandung Transaksi   (7)
Tabel 11. Tabel Pembentukan 3 Itemset
No Itemset Nomor Part Jumlah Support 1 Bracket air  pipe,  Nut  Weld,  Bracket Selenoid Valve 1,2,3 1 6,66% 2 Bracket air pipe, Nut Weld, Stopper 1,2,6 1 6,66% 3 Bracket air pipe, Nut Weld, Pipe 1,2,10 1 6,66% 4 Bracket air pipe, Bracket Selenoid Valve, Bolt Weld 1,3,4 1 6,66% 5 Bracket air pipe, Bracket Selenoid Valve, Stopper 1,3,6 1 6,66% 6 Nut  Weld,  Bracket   Selenoid  Valve, Bracket Harnes 2,3,8 1 6,66% 7 Nut Weld,  Bolt  Weld,  Support  BrakeHorse RR 2,4,5 1 6,66% 8 Nut Weld, Support Brake Horse RR, Pipe 2,5,10 1 6,66% 9 Nut Weld, Bracket Select Lever, Pipe 2,7,10 1 6,66% 10   Bolt Weld,  Support  Brake  Horse  RR,Bracket Harnes 4,5,8 1 6,66% 11 Bolt Weld,  Support  Brake  Horse  RR,Stopper 4,5,6 1 6,66% 12 Support  Brake   Horse   RR,   Stopper, Bracket Select Lever 5,6,7 1 6,66% 13 Support  Brake   Horse   RR,   Stopper,Support Bracket Horse 5,6,9 1 6,66% 14   Stopper, Bracket  Select  Lever,  BracketHarnes 6,7,8 1 6,66% 15   Bracket Harnes, Support Bracket Horse, Pipe 8,9,10 1 6,66%
Karena pada 3 itemset diatas tidak terdapat nilai support diatas 20%, maka pembentukan aturan asosiasi akan dibentuk menggunakan 2 item set.

## 3.5 Pembentukan Aturan Asosiasi
Langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  nilai  confidence  dari  2  itemset  pada  Tabel  12  Pada  tahap  ini,  minimal confidence yang diterapkan yaitu 60%. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
Tabel 12. Tabel Confidence Jika Maka Confidence Nc Bc Lift Rati air pipe Nut Weld 60% 7 7/15=0,46 0,60/0,46=1 Ld Bracket air pipe 42,85% 5 5/15=0,33 0,85/0,33=2 air pipe Bracket  Selenoid Valve 60% 4 4/15=0,26 0,60/0,26=2 Selenoid Bracket air pipe 75% 5 5/15=0,33 0,75/0,33=2 Ld Pipe 42,85% 4 4/15=0,26 0,85/0,26=3 Nut Weld 75% 7 7/15=0,46 0,75/0,46=1

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Eld Support Brake Horse RR 75% 4 4/15=0,26 0,75/0,26=2 Brake Horse Bolt Weld 50% 6 6/15=0,4 0,50/0,4=1 Brake Horse Stopper 50% 6 6/15=0,4 0,50/0,4=1 Brake Horse Support Brake Horse RR 60% 5 5/15=0,33 0,60/0,33=1 100 15 3 100 x x
transaksi A mengandung Transaksi   (8)

## Gambar 9. Pembentukan Aturan Asosiasi

## 3.6 Aturan Asosiasi Final
Berdasarkan Tabel 13, dapat diketahu produk sparepart mobil dengan tipe yang paling banyak diproduksi mobil di PT. SMF dapat dilihat pada Gambar Berdasarkan aturan asosiasi final. Tipe Sparepart mobil yang paling banyak diproduksi adalah Bolt Weld dan Support Brake Horse RR kedua tipe tersebut saling berkaitan. Aturan asosiasi ini dapat digunakan sebagai acuan membuat strategi dan mengelola perusahan dalam meningkatkan efektifitas produksi.
Tabel 13. Aturan Asosiasi Final
No Aturan Confidence 1 Jika memproduksi Bracket air pipe, maka juga memproduksi Nut Weld. 60% 2 Jika   memproduksi   Nut   Weld,   maka   juga memproduksi Bracket air pipe. 42,85% 3 Jika memproduksi Bracket air pipe, maka juga memproduksi Bracket Selenoid Valve. 60% 4 Jika memproduksi  Bracket  Selenoid  Valve, maka juga memproduksi Bracket air pipe. 75% 5 Jika   memproduksi   Nut   Weld,   maka   juga memproduksi Pipe. 42,85% 6 Jika      memproduksi      Pipe,    maka    juga memproduksi Nut Weld. 75% 7 Jika   memproduksi   Bolt   Weld,   maka   juga memproduksi Support Brake Horse RR. 75% 8 Jika  memproduksi  Support  Brake  Horse  RR, maka juga memproduksi Bolt Weld. 50% 9 Jika  memproduksi  Support  Brake  Horse  RR, maka juga memproduksi Stopper. 50% 10 Jika     memproduksi    Stopper,    maka    juga memproduksi Support Brake Horse RR. 60%
No
Aturan Confidence 1 Jika memproduksi Bracket air pipe, maka juga memproduksi Bracket Selenoid Valve. 60% 2 Jika  memproduksi  Bracket  Selenoid  Valve, maka juga memproduksi Bracket air pipe. 75%

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.7 Uji Lift Ratio
Hasil uji lift ratio dapat dikatakan kuat dan valid jika nilainya lebih dari 1.00. Berdasarkan tabel uji lift ratio yang telah dilakukan, terdapat dua rule yang memiliki nilai lift ratio lebih dari 1 (lift ratio>1). Hal ini menunjukkan dua rule  tersebut  valid  untuk  digunakan  memprediksi  jumlah  produksi  sparepart  mobil  berdasarkan  tipe.ini  dilakukan untuk  mengetahui  keakuratan  dan  kondisi  dari  sensor-sensor  yang  digunakan  dalam  perancangan  sistem  Smart Garden.
Gambar 10. Uji Lift Ratio

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang dapat penulis ambil dari pembuatan karya ilmiah dan penyelesaian aplikasi, sebagai berikut, Telah diperoleh suatu sistem yang dapat membantu pemilik PT. SMF dalam memprediksi jumlah barang yang diproduksi dengan menggunakan metode asosiasi algoritma apriori, dapat diketahui kombinasi jumlah barang yang paling sering diproduksi sehingga dapat memberikan kemudahan  kepada PT. Sultan Metal Forming Indonesia, dalam  memesan  stok  barang  mentah.  Dengan  sistem  ini  PT.  SMF  dapat  memprediksi  jumlah  barang  yang  akan diproduksi sehingga dapat menentukan barang mentah yang harus dipesan

## REFERENCES
[1] K. Tampubolon, H. Saragih, B. Reza, K. Epicentrum, A. Asosiasi, and A. Apriori, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan,” pp. 93–106, 2013.
[2]  A.  Anas, “Analisa Algorithma  Apriori Untuk Mendapatkan Pola Peminjaman Buku Perpustakaan Smpn 3 Batanghari,” J. Ilm. Media SISFO , vol. 10, no. 2, pp. 628–641, 2016.
[3]  E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.  Manalu,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Pemesanan Pada CV. Papadan Mama Pastries,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017.
[4]  F. S. Panjaitan, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Penentuan Pola Persediaan Barang Pada Ud. Chandra Jaya Tani,” J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 567–570, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.unprimdn.ac.id/index.php/JUTIKOMP/article/view/2070
[5]  A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[6]  R. Yanto and R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 2, p. 102, 2015, doi: 10.24076/citec.2015v2i2.41.
[7]  M. Safii and A. Trydillah, “METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MENENTUKAN POLA PEMBELIAN OBAT DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI,” METHOMIKA  J.  Manaj.  Inform.  Komputerisasi  Akunt. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  66,  2019,  [Online].  Available: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No1.pp66-71
[8]  U. Ependi and A. Putra, “Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i2.32648
[9] A. Karim, “Penerapan Algoritma Entropy dan Aras Menentukan Desa Terbaik Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 1, pp. 33–43, 2022.
[10] A.  Karim  and  Dkk,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  KEGAGALAN  KONEKSI  TCP/IP  PADA  JARINGAN KOMPUTER  MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD  CHAINING,”  KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer), vol. I, no. I, pp. 138–144, 2017.
[11] A. Karim, S. Esabella, M. Hidayatullah, and T. Andriani, “Sistem Pendukung Keputusan Aplikasi Bantu Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2494.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 152 - 162 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 622 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[12] M.  Bobbi,  K.  Nasution,  S.  Suryadi,  and  A.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi  Kelayakan nasabah  Penerima  Kredit  Menerapkan  Metode  MOORA  dan  MOOSRA,”  vol.  4,  no.  3,  pp.  1284–1292,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.
[13] A. karim; K. B. Bangun, “Sistem Pakar Pendeteksi Kerusakan Komputer Berbasis WEB,” J. Infotek, p. 5, 2019.
[14] A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[15] M. Bobbi, K. Nasution, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan  Metode  WASPAS  dengan  Pembobotan  ROC,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  130–136,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.