OPEN ACCESS
J. O F INISTA, V OL . 1, N O . 2, PP .082-088, M AY 2019 ISSN : 2622-8106 DOI: 10.20895/ INISTA . V 1 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## Implementasi Apriori Untuk  Menentukan Pola Asosiasi Kerusakan Sparepart
Agustinus Agung Hario Wibisono #1 , Ade Rahmat Iskandar *2 , Atik Febriani #3
# Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Jl. D. I. Panjaitan No. 128, Purwokerto Selatan, Banyumas, Jawa Tengah, 53147
Purwokerto
1 15102044@st3telkom.ac.id
2 ade.rahmat@ittelkom-pwt.ac.id
3 atik@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on April 11, 20 19

## Abstrak
MONDO vespa merupakan sebuah tempat service motor dan  penjualan sparepart vespa. Tujuan dari penulisan ini adalah untuk menghasilkan suatu rancangan aplikasi yang dapat membantu untuk konsumen mengetahui sparepart aps saja yang harus  diganti  saat  mempunyai  masalah  di  motor  vespa.  Dalam  merancang  suatu  sistem  informasi  untuk  membantu konsumen  dalam  memilih  sparepat  yang  akan  diganti  dibutuhkan  suatu  aplikasi  yang  gampang  dan  mudah  dikases sehinggga  konsumen  dapat  terbantu  dalam  mengetahui  sparepat.  Metode  penulisan  yang  digunakan  adalah  metode Association  Rules,dan  dibangun  dengan  bahasa  pemograman Android  Studio dan untuk  data  menggunakan  SQLite. Aplikasi ini dapat membantu konsumen dalam mengganti sparepart vespa dan mengetahui jenis sparepart.
Kata Kunci: Data Mining, Market Basket Analysis, Association Rules, Algoritma Apriori

## I. PENDAHULUAN
Zaman  sekarang  mulai  banyak  pengguna  vespa  di  kota  Purwokerto,  dimana  anak  muda  sudah  mulai  berkembang menghidupkan mesin 2 tak tersebut, tetapi mereka hanya tau dan menggunakan saja tidak tau jika ada trouble di jalan atau di tempat lain. Disni penulis ingin membuat aplikasi  yang  memudahkan pengguna  motor  vespa yang belum tau tentang kerusakan  dan sparepart apa  saja  jika  mereka  mengalai  keruskan.  Aplikasi  ini  sangat  gampang  digunakan  dan  dapat dipakai oleh siapa aja, aplikasi ini juga hanya di download dan tidak perlu update lagi, aplikasi ini dapat di download di play store punya android. Aplikasi ini punya sistem untuk memberikan jawaban saat pengguna vespa sudah tidak merasa enak dengan motor mereka.

## II. METODE PENELITIAN

## 1.1 Data Mining
Data Mining adalah penemuan informasi baru dengan mencari aturan tertentu dari sejumlah  data yang sangat banyak. Data Mining, Sering disebut juga  sebagai knowledge discovery in database (KDD). KDD adalah kegiatan yang meliputi
A GUSTINUS A GUNG H ARIO W IBISONO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 82-88 Implementasi Apriori untuk Menentukan Pola Asosiasi Kerusakan Sparepart
pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan  ketarutan  hubungan  itemset  data  yang  sangat  banyak. Karakteristik Data Mining sebagai berikut:[6]
1. Data  Mining  berhubungan  dengan  penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi  dan  pola  data  tertentu  yang  belum diketahui .
2. Data Mining biasa menggunakan data yang sangat banyak. Biasanya data yang sangat banyak digunakan untuk membuat hasil lebih dipercaya.
3. Data mining berguna untuk membuat keputusan yang benar,terutama dalam strategi.
Menurut Turban, dkk menegaskan “Data Mining merupakan proses yang mengguankan teknik stati k, matematik, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk menemukan dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai data yang banyak” [7].
Sedangkan menurut Budi Santo sa menegaskan bahwa “Keluaran dari data mining bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan di tahun berikutnya” [7]. Adapun fungsi dari data mining itu sendiri adalah untuk:[8]
1. Deskripsi.  Pola  data  Pola  data  sering  dideskripsikan.  Deskripsi  tersebut  sangat  membantu  dalam menjalankan pola yang terjadi. Model data mining harus transparan ,akan tetapi pola datanya harus jelas.
2. Estimasi. Estimasi mirip dengan klasifikasi kecuali variable target-nya numerik ketimbang kategori. Model yang  dibangun  menggunakan record yang  lengkap,yang  menyediakan  variable  target  dan  predictor. Observasi  yang  baru,  nilai  ditentukan  oleh  estimasi  nilai  variable  target  yang  ditentukan  dan  berdasarkan nilai predictor.
3. Prediksi.  Prediksi  sama  dengan  klasifikasi  dan  estemasi,  kecuali  dalam  prediksi,hasil  terjadi  di  masa  yang akan datang.
4. Klasifikasi.  Dalam  Klasifikasi,  Variable    merupakan  target  yang  sudah  dintetukan.  Model data  mining memeriksa  set record yang  banyak,  tiap record mempunyai  informasi  variable  target  dan  set  input  atau variable predictor.
5. Clustering. Clustering merupakan pengelompokkan record, observasi, atau kasus ke dalam kelas-kelas objek yang sangat  mirip. Clustering berbeda dengan klasifikasi dimana  dalam  clustering tidak  mempunyai target variable.  Clustering  mencoba  menyegmentasi  seluruh  set  data  ke  dalam subgroup atau cluster yang  relatif homogen,dimana  mempunyai  kesamaan  antar record dalam cluster dimaksimasi  dan  kemiripan record di luar cluster diminimasi.
6. Asosiasi. Asosiasi merupakan suatu tugas untuk menemukan atribut-atribut yang terjadi jika output bersamaan. Tugas asosiasi  mencoba untuk menemukan suatu aturan untuk mengkuantifikasi hubungan antara dua atau lebih atribut. Aturan asosiasi mempunyai bentuk “ IF antecendent, then consequent ”, bersama dengan ukuran support dan confidence yang berhubungan dengan aturan.

## 1.2 Market Basket Analysis
Menurut  Jiawei  Han  dan  Micheline  Kamber  menegaskan  “ Market  basket  analysis adalah  suatu  metodologi  untuk melakukan  analisis buying habit  konsumen  dengan  menemukan  asosiasi  antar  jumlah  item  yang  berbeda,yang diletakkan konsumen dalam keranjang belanja yang di beli pada suatu barang tertentu. Tujuan market basket analysis adalah untuk mengetahui suatu produk yang mana akan dibeli secara bersamaan” [9].

## 1.3Association Rule
Menuru t  Kusrini  dan  Emha  taufiq  Luthfi  menegaskan  “ Associaton  rule  mining adalah        teknik  data mining untuk menemukan aturan asosiasi antara gabungan item” [9]. Interestingness measure yang dapat dipakai dalam data mining Yaitu :
a. Support,    adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukan  seberapa  besar  tingkat  dominasi  suatu  item  atau  itemset  dari keseluruhan barang.
A GUSTINUS A GUNG H ARIO W IBISONO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 82-88 Implementasi Apriori untuk Menentukan Pola Asosiasi Kerusakan Sparepart
84
b. Confidence,  adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukan  hubungan  antar  dua  atau  lebih  item  secara conditional (Berdasarkan Kondisi tertentu).
Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi  menajdi  dua  tahap,  yakni  melakukan  proses  analisis  pola  frekuensi  tinggi (Frequent pattern) dan Proses pembentukan aturan asosiasi [9].
Adapun  aturan  asosiasi  ini  adalah Affinity  analysis melakukan  studi  atribut  atau  karakteristik  yang  berjalan  secara bersamaan. Metode affinity analysis atau dikenal sebagai market basket analysis, mecoba menemukan asosisasi antar atribut, mendapatkan aturan yang mengkuantifikasi hubungan antara dua atribut atau banyak atribut, Aturan asosiasi berbentuk “ IF antecedent, then consequent ”,dilengkapi oleh support dan confidence sesuai aturan tersebut [8].
Ada  dua  metode  utama  dalam  merepresentasikan  tipe  data  dalam market  basket  analysis :  format  data  barang  dan format  data  tabular.  Format  data  barang  membutuhkan  dua field,  field  ID dan field isi,  dimana  tiap record merepresentasikan hanya satu item. Tabel 2.2 merupakan tabel format barang.
Tabel 2.2. Format Data Transaksi Field ID Barang Field Isi 1 1 2 - - 150 Item 1 Item 1 Item 1 - - Item 1
Dalam format data tabular ,tiap record mempresentasikan transaksi terpisah , dimana flag field 0/1 sebanyak jumlah itemnya.
Tabel 2.3. Format Data Tabular Barang Item 1 Item 2 ... Item n 1 2 - - 10 1 0 - - 1 1 0 - - 1 0 0 - - 0 0 1 - - 1
Penghitungan  dari Support,  Confidence,  Frequent Itemset  :  misalkan  D  adalah  set  item  Barang,dimana  tiap Barang T di D merepresentasikan set item yang ada di I. Aturan asosiasi berbentuk if A,then B (A=> B),dimana antecedent A dan consequent B subset dari I, dan A dan B mutually exclusive. Support untuk aturan asosiasi tertentu A=>B adalah proporsi Barang di  D yang berisi baik A dan B.
Support = P(A )=
.........(1)
Confidence c  aturan  asosiasi  tertentu  A=>B  adalah  ukuran  akurasi  aturan,  yang  dapat  ditentukan  dengan presentasi barang di D yang berisi A yang juga berisi B.
Confidence =P(B | A) =
=
......(2)
Aturan  yang  diinginkan  adalah  aturan  yang  mempunyai support yang  lebih  tinggi  atau confidence yang  lebih tinggi, dan biasanya keduanya. Aturan yang kuat adalah aturan yang memenuhi atau mebihi kriteria support dan confidence minimum.
A GUSTINUS A GUNG H ARIO W IBISONO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 82-88 Implementasi Apriori untuk Menentukan Pola Asosiasi Kerusakan Sparepart
85
Itemset adalah set item yang berisi di dalam I, dan k-itemset adalah item yang berisi k items. Itemset frequency adalah  jumlah  barang  yang  berisi  itemset  tertentu. Frequen itemset  adalah  itemset  yang  terjadi  paling  sedikit pada  jumlah  tertentu,mempunya frequency ɞ(phii).  Misalkan,  ɞ  =  4,  itemset  yang  terjadi  lebih  dari  4  atau disebut frequency [8].

## 1.4 Algoritma Apriori
Apriori  adalah    algoritma  untuk  melakukan  pencarian frequent itemset  untuk  mendapatkan association  rules. Algoritma  ini  menggunakan prior  knowledge mengenai frequent  itemset  properties yang  telah  diketahui sebelumnya,untuk memproses informasi selanjutnya.Apriori menggunalkan pendekaan secara iterative yang disebut sebagai level-wise search dimana k-itemset digunakan untuk mencari (k+1)-itemset [5].
Pola Frequent tinggi  adalah  pola-pola  item  dalam  database  yang  memiliki  frekuensi  atau support di  atas  ambang batas  yang  telah  di tentukan  disebut  dengan  minimum support.  pola  dari  frekuensi  tinggi  ini  digunakan  untuk menata aturan asosiatif dana juga berberapa teknik data mining lainnya [5]. Prinsip algoritma apriori adalah :
1. Kumpulkan jumlah item tunggal, dapatkan item yang tujuan sama.
2. Dapatkan candidate pairs, hitung -> large pairs dari item-item
3. Dapatkan candidate triplets, hitung -> large triplets dari item-item dan seterusnya.
4. Sebagai petunjuk :  setiap subset dari sebuah frequent itemset harus menjadi frequent.
Dua  proses  utama  dalam  algoritma  apriori  merupakan  langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  mendapatkan  itemset. Algoritma  Apriori  mudah  dipahami  dan  kekuarangnya  apriori  harus  melakukan scanning    database berulang  kali untuk  setiap  kombinasi  item.  Banyaknya  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  scanning  database  selain  itu dibutuhkan generate candidate yang besar untuk mendapatkan kombinasi item dari database [5].
Gambar 2.5 Flowchart algoritma Apriori
A GUSTINUS A GUNG H ARIO W IBISONO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 82-88 Implementasi Apriori untuk Menentukan Pola Asosiasi Kerusakan Sparepart
86

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah-langkah  dalam  penyelesaian  kerja  penelitian  ,masalah  yang  dibahas  akan  dibuat flowchart  seperti dibawah ini :
Gambar 3.1 Tahapan – tahapan penelitian

## 3.1.1 Survey
Survey  yang  dilakukan  dengan  cara  mengisi  kuesioner  kepada  para  pengguna  vespa  di  Purwokerto,  ada beberapa pertanya yang sudah dibuat. Pertanyaan ini dibuat untuk orang-orang  yang mengendarai sepeda motor vespa saja. kuesioner ini dilakukan di bengkel Mondo Vespa Autocare agar mendapatkan informasi yang jelas seberapa banyak mereka mengetahu tentang sparepart vespa.

## 3.1.2. Studi Pustaka
Setelah  melakukan  survei  dan  menemukan  permasalahan,  kemudian  dilakukan  studi  pustakan  dengan  membaca makalah yang membahas metode untuk pencarian pola asosiasi.
A GUSTINUS A GUNG H ARIO W IBISONO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 82-88
Implementasi Apriori untuk Menentukan Pola Asosiasi Kerusakan Sparepart

## 3.1.3. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk mengetahui jumlah sparepart yang ada dan data transaksi, hal ini dilakukan untuk mengambil  data  apa  saja  yang  sering  diganti  saat  sedang service vespa  di  bengkel  Mondo  Vespa  Autocare,  dengan cara wawancara langsung dan meminta data ke bengkel tersebut. Setelah data sudah diperoleh  dalam bentuk manual data, kemudian ke microsoft excel untuk dibuat tabel dan dihitung dengan cara mencari nilai support dan confidence seperti yang sudah ditulis di bab sebelumnya.

## 3.1.4. Pre Processing
Pada  tahap  ini  penulis  mengolah  data  yang  sudah  didapatkan  agar  bisa  diimplementasikan  pada  algoritma  dan menerapkannya pada pembuatan aplikasi.

## 3.1.5. Implementasi Algoritma dan Pembuatan Aplikasi
Setelah  data  melalui  tahap  Pre  Processing  atau  tahap  mengolah  data,  maka  dilanjutkan  pada  pengimplementasian menggunakan algoritma apriori, dan disertai dengan pembuatan aplikasi, yang selanjutnya akan dilakukan analisis dari hasil implementasi algoritma dan penerapannya pada aplikasi.

## 3.1.6. Analisis Hasil
Setelah diimplementasikan pada algoritma dan telah dibuatkan aplikasi, maka penulis menganalisa hasil, apabila hasil sudah sesuai dengan yang diharapkan makan dilanjutkan pada tahap kesimpulan dan saran.

## 3.1.7. Kesimpulan dan Saran
Pada tahapan ini  penulis menyimpulkan dari hasil data yang sudah diolah dan diimplementasikan, agar bisa menjadi acuan kedepannya bagi penelitian selanjutnya.
A GUSTINUS A GUNG H ARIO W IBISONO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 82-88 Implementasi Apriori untuk Menentukan Pola Asosiasi Kerusakan Sparepart
88

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dalam  penelitian  dan  pengimplementasikan  data  mining  pada  pengambilan  keputusan  dalam  menganalisis  part  vspa menggunkan algoritma apriori, maka didapatkan beberapa kesimpulan:
1. Algoritma apriori telah diterapkan untuk membuat aplikasi vespa antar part pada transaksi yang terjadi di meicrosoft excel. Sehingga hasil yang diperoleh dapat menjadi acuan untuk mengambil keputusan dalam menganalisi aplikasi yang dibuat dengan android studio guna membantu dalam kerusakan pada vespa.
2. Implementasi  dilakukan  dengan  menggunakan  microsoft  excel  sebagai  penyimpanan  data  hasil  kombinasi sementara. Selain itu penghitungan yang mengguakan supp dan confidence juga dipakai untuk mengkombinasikan antar part dalam itemset.

## Saran
Dari penelitian yang dilakukan, dapat disarankan :
1. Dalam  pembuatan  aplikasi  ini  masih  terdapat  beberapa  kekurangan  khususnya  dari  faktor  desai,.  Sehingga dibutuhkan masukan yang sangat mendukung bagi pengembangan dan kemajuan aplikasi ini.
2. Dalam mengimplementasikan algoritma Apriori untuk menemukan aturan asosiasi part dalam aplikasi seperti yang dibangun diperlukan data yang banyak dari pelanggan vespa.

## REFERENSI
[1] Frismadani Anggita Priyana, “Data Minin g Asosiasi Untuk Menentukan Cross-Selling Produk Menggunakan Algoritma Frequent Pattern- Growth Pada Koperasi Karyawan PT. Phapros Semarang,” vol. 1, no. 2, pp. 0– 12, 2015.
[2] B. N. Hapsari Dita Anggraini, Ragil Saputra, “Aplikasi Data Mining Analisis Data Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori (Study Kasus di Apotik Setya Sehat Semarang),” vol. 4, pp. 1– 8, 2012.
[3] G. J. Tamaela, “Evaluasi Kinerja Algoritma,” no. Mueller 1995, pp. 38– 45, 2007.
[4] D. Haryanto, Y. Oslan, and D. Dwiyana, “Im plementasi Analisis Keranjang Belanja Dengan Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Penjualan Suku Cadang Motor,” pp. 81– 94.
[5] A. Azwar, “Analisa Algorithma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Peminjaman Buku Perpustakaan Smpn 3 Batanghari,” J. Ilm. Media SISFO, vol. 10, no. 2, pp. 1978 – 8126, 2016.
[6] Paul Beynon- Davies, “Database Systems Third Edition,” vol. 1, no. 1, pp. 1– 12, 2004.
[7] K. Tampubolon, H. Saragih, B. Reza, K. Epicentrum, A. Asosiasi, and A. Apriori, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat- Alat Kesehatan,” Inf. dan Teknol. Ilm., pp. 93 – 106, 2013.
[8] Y. W. Yusuf, P. F. Rian, and T. Gerry, “Penerapan Data Mining Dalam Penentuan Aturan Asosiasi Antar Jenis Item,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. 2006 (SNATI 2006), vol. 2006, no. Snati, pp. E53 – E56, 2006.
[9] G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika, vol. 4, no. 1, pp. 118 – 132, 2012.
[10] C. Chandra, “Perancagan Program Aplikasi Market Basket Analysis untuk mendukung persediaan Barang Dengan Metode Fuzzy C- Covering,” Math. Stat. Dep. Sch. Comput. Sci. Binus Univ., pp. 241 – 253.