Abstrak —Studi ini mengekstrak pola pergerakan harga saham saat pandemi COVID-19 berdasarkan aturan asosiasi dan banyaknya pola teratas k, yang disebut juga pola top-k. Untuk menambang pola top-k,  studi  ini menggunakan Top-K Association Rules Mining algorithm . Tujuan dari studi ini adalah untuk memberikan rekomendasi saham yang mudah dipahami dengan menunjukkan korelasi antara saham dengan pergerakan COVID-19. Oleh karena itu, studi ini juga berfokus untuk mendefinisikan tipe return dari pergerakan harga saham dan tipe selisih dari pergerakan COVID-19 berdasarkan himpunan fuzzy. Dari data pegerakan COVID-19 dan historis harga saham tahun 2020 sampai tahun 2021 dengan menggunakan Algoritma Top-K Association Rules Mining dengan nilai k  = 200, pola pergerakan harga saham saat pandemi COVID-19 menunjukkan bahwa pandemi COVID-19 memengaruhi beberapa pergerakan harga saham pada 4 perusahaan dengan penjualan rugi rendah.
Kata Kunci —Harga Saham, Pola Pergerakan, Himpunan Fuzzy, Top-K Association Rules Mining , COVID-19.

## I. PENDAHULUAN
NVESTASI saham pada setiap negara merupakan aset yang penting bagi setiap perusahaan. Saham merupakan surat berharga yang dikeluarkan oleh sebuah perusahaan yang berbentuk Perseroan Terbatas (PT). Investor dapat memberikan dampak terhadap ekonomi pada negara tempat berinvestasi sehingga investor perlu menganalisis tren harga saham pada perusahaan yang diinginkan untuk mengetahui keberhasilan perusahaan tersebut dalam mengelola perusahaannya. Harga saham dapat mengalami fluktuasi yang dapat berupa kenaikan ataupun penurunan. Tinggi rendahnya harga saham dipengaruhi oleh banyak faktor seperti kondisi perekonomian negara, nilai tukar mata uang, kebijakan pemerintah, dan lain sebagainya. Faktor baru yang mampu mempengaruhi kecenderungan trend harga saham yaitu kondisi selama masa pandemi COVID-19.
Berdasarkan data yang diberikan oleh Satuan Tugas Penanganan COVID-19 Indonesia,  penderita yang terpapar virus Corona hingga tanggal 15 Oktober 2020 sebanyak 349.160 kasus positif dan 12.268 kasus meninggal  [1]. Dengan penyebaran COVID-19 yang sangat cepat, pemerintah di berbagai negara menerapkan kebijakan lockdown dimana banyak usaha yang terpaksa mengehentikan produksi dan lain sebagainya. Terhitung sejak tanggal 2 Maret hingga 16 April 2020 bahwa kurs rupiah terhadap US$ melemah sebesar -12,4% dan IHSG terkoreksi sebesar 28,44%. Menurut Haryanto (2020), meskipun nilai tersebut masih tergolong lebih baik
dibandingkan dengan krisis keuangan pada tahun 2008, apabila wabah COVID-19 tidak diantisipasi secara dini, dapat mengakibatkan kepanikan secara luas dan berkepanjangan [2].
Pemaparan berita pada liputan6.com tentang Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) mengalami penurunan saat pandemi COVID-19. IHSG sebagai salah satu indeks pasar saham yang digunakan oleh Bursa Efek Indonesia (BEI) mengalami pergerakan fluktuaktif pada kuartal II 2020. IHSG sempat sentuh level terendah di 4.511 pada 18 Mei 2020 dan bergerak naik jelang akhir kuartal II 2020. Selanjutnya IHSG kembali mengalami penurunan pada September 2020. Hal ini memengaruhi penjualan saham khususnya di Indonesia.
Investor sebagai pemegang peranan penting dalam saham harus menentukan keputusan yang tepat dalam berinvestasi. Salah satu masalah utama investor dalam menentukan keputusannya adalah pemahaman karakteristik pola pergerakan harga saham yang sulit karena bersifat fluktuatif. Salah satu cara yang digunakan untuk membuat keputusan berbasis pola pergerakan harga saham dapat dilakukan dengan menerapkan data mining . Data mining adalah proses untuk menemukan pola atau informasi dari data yang sangat besar. Penerapan data mining pada pergerakan harga saham diharapkan dapat memberikan informasi untuk meningkatkan efisiensi dan strategi investasi bagi para investor.
Beberapa  studi  yang telah dilakukan untuk menemukan pola pergerakan harga saham dengan menggunakan teknik data mining akan didiskusikan. Untuk pertama yang akan didiskusikan adalah studi yang dilakukan oleh Andi A. dan Imam M (2015) [3]  yang menggunakan algoritma Apriori untuk menemukan hubungan pergerakan harga saham antar perusahaan di Indonesia. Pendekatan fuzzy pun juga dilakukan untuk mengkategorikan data berdasarkan nilai minimum support dengan parameter 0.1, 0.07, dan 0.06. Didapatkan salah satu pola menarik, yaitu harga saham perusahaan meningkat seiring dengan naik turunnya saham perusahaan lain.
Kemudian dilanjutkan dengan studi yang berjudul Mining Fuzzy Time Intervals of Fuzzy Stock Price Co-Movement Patterns yang dilakukan oleh Imam Mukhlash, dkk. Studi tersebut meneliti dan membuat rekomendasi saham investasi untuk investor berdasarkan FTI-FSPCM secara umum bagi setiap perusahaan atau antar perusahaan [4]. Hasil menunjukkan bahwa FTI-FSPCM patterns menggambarkan pergerakan tren harga saham. Selanjutnya, FTI-FSPCM patterns dapat digunakan sebagai pendukung keputusan dalam berinvestasi.

## Penemuan Pola Pergerakan Harga Saham Di Indonesia Pada Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Top K Association Rules Mining
Chozainurrohmah Safitri, Imam Mukhlas, dan Mohammad Iqbal Departemen Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : imamm@matematika.its.ac.id, iqbal@matematika.its.ac.id.
I
Studi lain juga dilakukan oleh Safira N. L pada tahun 2020 [5].  Studi  tersebut menggunakan algoritma SKYFUP-D. menghasilkan pola skyline frequent utility (SFU) yang dijadikan sebagai rekomendasi untuk transaksi jual dan beli. Hasil pola SFU pada setiap perusahaan menunjukkan pola yang menguntungkan karena didominasi oleh tipe return laba dengan nilai penjualan return tertinggi diantara perusahaan yang lainnya.
Sebagai tambahan, studi-studi yang telah disebutkan masih belum menunjukkan pola pergerakan harga saham yang paling potensial diantara pola-pola yang telah dibangkitkan. Oleh sebab itu, studi ini mengusulkan penemuan pola-pola pergerakan harga saham yang potensial diantara pola yang lainnya dengan memperhatikan nilai support dan nilai confidence yang paling tinggi. Untuk menemukan pola yang dimaksud, studi ini menggunakan metode “ Top K Association Rules Mining ”. Metode data mining yang akan digunakan adalah metode Top K Association Rules Mining . Association Rules pada mining umumnya telah banyak dilakukan. Namun, bergantung dengan pilihan parameternya ( minimum confidence ) dan ( minimum support ), tak jarang penggunaan Association Rules bisa menjadi sangat lambat dan menghasilkan file dengan jumlah hasil yang sangat besar atau terlalu sedikit. Sehingga dengan Top K Association Rules Mining , dimana k adalah jumlah support dan confidence tertinggi sehingga dapat menjadi alternatif penambangan pola pergerakan harga saham yang menguntungkan bagi investor. Lebih lanjut, studi ini lebih berfokus pada pola pergerakan harga saham selama masa pandemi COVID-19 yang menarik untuk dianalisis lebih jauh.

## II. METODE STUDI
Pada  studi  ini mengimplementasikan metode Top K Association Rules Mining untuk memperoleh pola pergerakan harga saham saat pandemi COVID-19. Metode yang digunakan memiliki beberapa tahap, yaitu tahap pembersihan data ( data cleansing ), tahap transformasi data, tahap penambangan data, serta tahap analisis pergerakan harga saham dari pola yang telah didapatkan. Selanjutnya, akan dijelaskan notasi dan definisi yang dibutuhkan untuk menjelaskan metode yang diusulkan pada studi  ini dalam beberapa subbab berikutnya.

## A. Notasi dan Definisi
Himpunan fuzzy digunakan untuk mempresentasikan nilai ketidaktepatan suatu obyek 𝑥𝑥 dalam suatu interval [0,1].
Definisi 1. Jika 𝑋𝑋 adalah kumpulan objek yang dilambangkan secara umum oleh 𝑥𝑥 , maka himpunan fuzzy 𝐴𝐴 dalam 𝑋𝑋 adalah suatu himpunan pasangan berurutan : 𝐴𝐴 = ��𝑥𝑥 , 𝜇𝜇 𝐴𝐴 ( 𝑥𝑥 ) � | 𝑥𝑥 ∈ 𝑋𝑋�
(1)
𝜇𝜇 𝐴𝐴 ( 𝑥𝑥 ) merupakan fungsi keanggotaan atau derajat keanggotaan dari 𝑥𝑥 di 𝐴𝐴 dalam peta 𝑋𝑋 ke ruang keanggotaan 𝑀𝑀 . Dimana 𝑀𝑀 sama dengan interval bilangan riil [0,1] dengan nilai 0 adalah derajat keanggotaan terendah dan nilai 1 adalah derajat keanggotaan tertinggi. Dan jika 𝑀𝑀 hanya berisi dua titik 0 dan 1, maka 𝐴𝐴 adalah nonfuzzy. Rentang fungsi keanggotaan adalah subset dari bilangan real tidak negatif yang supremumnya terbatas. Elemen dengan nol derajat keanggotaan biasanya tidak termasuk.
Dari derajat keanggotaan 𝜇𝜇 , variabel linguistik dapat dibentuk. Variabel linguistik sering digunakan pada proses transformasi data atau sebagai parameter untuk menentukan pola yang menarik pada data mining . Variabel linguistik atau himpunan fuzzy dapat diartikan sebagai atribut kategorikal berdasarkan fungsi keanggotaan ( membership function ). Pada studi ini akan digunakan fungsi keanggotan triangular sebagai berikut [5].
𝜇𝜇 𝐴𝐴 ( 𝑥𝑥 ) = � 0, 𝑥𝑥 ≤ 𝑎𝑎 , 𝑥𝑥 ≥ 𝑐𝑐 𝑥𝑥−𝑎𝑎 𝑏𝑏−𝑎𝑎 , 𝑎𝑎 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 𝑏𝑏 𝑐𝑐−𝑥𝑥 𝑐𝑐−𝑏𝑏 , 𝑏𝑏 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 𝑐𝑐
(1)
Masalah penambangan pada aturan asosiasi dapat dinyatakan sebagai berikut. Diberikan 𝐼𝐼 = { 𝑎𝑎 1 , 𝑎𝑎 2 , … , 𝑎𝑎 𝑛𝑛 } menjadi salah satu item yang terbatas. Data transaksi adalah transaksi 𝑇𝑇 =  { 𝑡𝑡 1 , 𝑡𝑡 2 , … , 𝑡𝑡 𝑚𝑚 } dimana setiap transaksi 𝑡𝑡 𝑗𝑗 ⊆ 𝐼𝐼 (1 ≤ 𝑗𝑗 ≤ 𝑚𝑚 ) mewakili sekumpulan barang yang dibeli oleh pelanggan pada waktu tertentu. Itemsets adalah satu set item 𝑋𝑋 ⊆ 𝐼𝐼 . Support dari sebuah itemsets 𝑋𝑋 dilambangkan sebagai 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑋𝑋 ) dan didefinisikan sebagai jumlah transaksi yang mengandung 𝑋𝑋 . Aturan asosiasi 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 adalah hubungan antara dua kumpulan item 𝑋𝑋 , 𝑌𝑌 sehingga 𝑋𝑋 , 𝑌𝑌 → 𝐼𝐼 dan 𝑋𝑋 ∩ 𝑌𝑌 = ∅ . Support dari aturan 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 didefinisikan sebagai 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ) = 𝑠𝑠𝑢𝑢𝑢𝑢 ( 𝑋𝑋∪𝑌𝑌 ) | 𝑇𝑇 | . Confidence aturan 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 didefinisikan sebagai 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ) = 𝑠𝑠𝑢𝑢𝑢𝑢 ( 𝑋𝑋∪𝑌𝑌 ) 𝑠𝑠𝑢𝑢𝑢𝑢 ( 𝑋𝑋 ) . Dimana 𝑋𝑋 dan 𝑌𝑌 adalah himpunan yang ada dalam suatu itemsets . Penambangan menggunakan association rules , digunakan dua ambang batas. Namun, dalam praktiknya minsup jauh lebih sulit ditentukan dari pada minconf karena minsup bergantung pada karakteristik data yang tidak diketahui sebagian besar pengguna, sedangkan minconf mewakili minimum confidence yang diinginkan pengguna pada aturan dan umumnya mudah untuk ditentukan [6]. Berikut adalah beberapa definisi penting dari Top K Association Rules Mining . Definisi 2. Masalah penambangan aturan asosiasi top-k adalah menemukan satu set 𝐿𝐿 yang berisi 𝑘𝑘 rule di 𝑇𝑇 sedemikian rupa sehingga diberikan 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑟𝑟 ) ≥ min 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 untuk setiap rule 𝑟𝑟 ∈ 𝐿𝐿 dan tidak ada rule 𝑠𝑠 ∉ 𝐿𝐿 sedemikian hingga 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑠𝑠 ) ≥ min 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ∧ 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑠𝑠 ) > 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ) .
Definisi 3. Aturan asosiasi r adalah frequent jika 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ) ≥ min sup .
Definisi 4. Aturan  asosiasi r adalah valid jika 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ) ≥ min sup dan 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑟𝑟 ) ≥ min 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 .
Definisi 5. Tidset dari sebuah itemset 𝑋𝑋 dilambangkan sebagai 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑋𝑋 ) dan didefinisikan sebagai 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑋𝑋 ) = { 𝑡𝑡 | 𝑡𝑡 ∈ 𝑇𝑇 ∧ 𝑋𝑋 ⊆ 𝑡𝑡 } .
Definisi 6. Tidset rule 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 dilambangkan sebagai 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ) dan didefinisikan sebagai 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ) . Support dan confidence suatu rule 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 dapat juga diekspresikan dalam bentuk tidset:
sup( 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ) = | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑋𝑋∪𝑌𝑌 )| 𝑇𝑇 (2)
𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ) = | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑋𝑋∪𝑌𝑌 )| 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑋𝑋 ) (3)
Properti 1 . Untuk semua rule 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 , berlaku 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ) = 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑋𝑋 ) 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑌𝑌 ) . Algoritma Top K Rules mengambil data transaksi sebagai masukan, banyaknya rule dengan nilai k yang ingin temukan, dan nilai minconf sebagai batas ambang. Algoritma pertama- tama Top K Rules menentukan internal minsup variabel ke 0 kemudian mulai mencari rule . Setelah rule ditemukan, maka akan ditambahkan ke daftar rule 𝐿𝐿 yang dipesan oleh support . Daftar tersebut digunakan untuk mempertahankan rule top-k yang ditemukan. Sekali k rule yang valid ditemukan, internal minsup variabel dinaikkan dengan support terendah di 𝐿𝐿 . Tujuan meningkatkan nilai minsup untuk memangkas ruang pencarian saat mencari rule lainnya. Setelah itu, setiap kali rule yang valid ditemukan, rule tersebut dimasukkan ke dalam 𝐿𝐿 . Rule yang tidak sesuai dengan minsup akan dihapus dari 𝐿𝐿 dan support dinaikkan ke rule yang jauh dari 𝐿𝐿 . Algoritma akan terus mencari rule lainnya sampai tidak ada rule yang ditemukan, yang berarti bahwa ia telah menemukan rule k teratas. Untuk mencari rule , strategi yang digunakan Top-K Rules untuk memilih item yang ditambahkan ke rule untuk mengembangkannya dengan memindai transaksi yang berisi rule untuk menemukan item tunggal yang dapat memperluas bagian kiri atau kanannya, yang disebut ekspansi kiri dan ekspansi kanan. Proses ini diterapkan secara rekursif untuk menjelajahi ruang pencarian aturan asosiasi.
Definisi 7. Sebuah ekspansi kiri adalah proses menambahkan item 𝑡𝑡 ∈ 𝐼𝐼 ke sisi kiri rule 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 untuk mendapatkan rule yang lebih besar 𝑋𝑋 ∪ { 𝑡𝑡 } → 𝑌𝑌 .
Definisi 8. Sebuah ekspansi kanan adalah proses menambahkan item 𝑡𝑡 ∈ 𝐼𝐼 ke sisi kanan rule 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 untuk mendapatkan rule yang lebih besar 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ∪ { 𝑡𝑡 } . Properti 2. Diberikan i sebagai sebuah item. Untuk rule 𝑟𝑟 : 𝑋𝑋 ∪ { 𝑡𝑡 } → 𝑌𝑌 , 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ) ≥ 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ′ ) .
Properti 3. Diberikan i sebagai sebuah item. Untuk rule 𝑟𝑟 : 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ∪ { 𝑡𝑡 }, 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ) ≥ 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ′ ) .
Properti 4. Jika sebuah item i ditambahkan ke sisi kiri rule 𝑟𝑟 : 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 , confidence  yang  dihasilkan  r′  bisa  lebih  rendah, lebih tinggi atau sama dengan confidence r.
Properti 5. Diberikan i sebagai sebuah item. Untuk rule 𝑟𝑟 : 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 dan 𝑟𝑟 : 𝑋𝑋 → 𝑌𝑌 ∪ { 𝑡𝑡 }, 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑟𝑟 ) ≥ 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑟𝑟 ′ ) .
Properti 6. ∀𝑟𝑟 ′ diperoleh dengan perluasan kiri atau kanan suatu rule r, yang berlaku 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ′ ) ⊆ 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ) .
Pada Properti 2 dan Properti 3 menyatakan bahwa support dari rule yang diperluas kurang dari atau sama dengan rule asli. Hal ini berarti bahwa rule yang memiliki support kurang dari minsup akan selalu  menghasilkan rule yang jarang. Karena, semua rule dapat ditemukan dengan menggunakan ekspansi kiri dan kanan secara rekursif.
B. Penambangan Pola Menggunakan Metode Top K Association Rules Mining
Dari dataset yang telah dikategorikan sesuai dengan transformasi nilai return fu zzy, kemudian dilakukan proses impelementasi algoritma Top-K Rules . Algoritma ini dimulai dengan menghitung transaksi 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 { 𝑐𝑐 } untuk setiap item 𝑐𝑐 pada data. Lalu generate semua rules ukuran 1 ∗ 1 dengan memasangkan setiap item 𝑡𝑡 , 𝑗𝑗 dimana 𝑡𝑡 dan 𝑗𝑗 masing-masing mempunyai minsup x | 𝑇𝑇 | . Jika tidak memenuhi, maka rules
Tabel 1. Data Historis Harga Saham No Date Close Volume Perusahaan 1 2020-03-02 5600.0 100 ABDA.JK 2 2020-03-03 5600.0 100 ABDA.JK 3 2020-03-04 5600.0 0 ABDA.JK … ... … ... ... 26808 2021-09-28 1175.0 26784900 WIKA.JK 26809 2021-09-29 1200.0 70204400 WIKA.JK 26810 2021-09-30 1210.0 44187800 WIKA.JK Tabel 2. Data Historis Kasus COVID-19 No Date Covid19 1 2020-03-02 2.0 2 2020-03-03 2.0 3 2020-03-04 2.0 … ... … 381 2021-09-28 4206830.0 382 2021-09-29 4209265.0 383 2021-09-30 4211188.0
Tabel 3. Data Tipe Return Fuzzy untuk Harga Saham No Date Perusahaan Close ... Nilai Tipe Return Fuzzy 1 2020-03-02  ABDA.JK  5600.0  ...  1.000000 S 2 2020-03-03  ABDA.JK  5600.0  ...  1.000000 S 3 2020-03-04  ABDA.JK  5600.0  ...  1.000000 S … ... ... … ... ... ... 26807  2021-09-28  WIKA.JK  1175.0  ...  0.970799 RR 26808  2021-09-29  WIKA.JK  1200.0  ...  0.879861 LR 26809  2021-09-30  WIKA.JK  1210.0  ...  0.955458 LR Tabel 4. Data Tipe Selisih Fuzzy untuk COVID-19 No Date Covid19 ... Nilai Tipe Selisih Fuzzy 1 2020-03-02 2.0 ...  1.000000 T 2 2020-03-03 2.0 ...  1.000000 T 3 2020-03-04 2.0 ...  1.000000 T … ... … ... ... ... 381  2021-09-28  4206830.0  ...  0.999794 NR 382  2021-09-29  4209265.0  ...  0.999773 NR 383  2021-09-30  4211188.0  ...  0.999838 NR Tabel 5. Data Tipe Return dan Selisih Fuzzy Gabungan No Date Fuzzy Perusahaan 1 ... Fuzzy Covid 1 2020-03-02 S ... S 2 2020-03-03 S ... S … ... … ... ... 381 2021-09-29 S ... NR 382 2021-09-30 S ... NR
tidak akan terbentuk dengan support dan confidence dari rule berikut:
sup( 𝑡𝑡 → 𝑗𝑗 ) ≔ | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑡𝑡 ) ∩ 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝑗𝑗 )| | 𝑇𝑇 | sup( 𝑗𝑗 → 𝑡𝑡 ) ≔ | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑡𝑡 ) ∩ 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝑗𝑗 )| | 𝑇𝑇 | c 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑡𝑡 → 𝑗𝑗 ) ≔ | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑡𝑡 ) ∩ 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝑗𝑗 )| | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝑡𝑡 )| c 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 ( 𝑗𝑗 → 𝑡𝑡 ) ≔ | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝑡𝑡 ) ∩ 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝑗𝑗 )| | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝑗𝑗 )|
Kemudian, untuk setiap rule ( 𝑡𝑡 → 𝑗𝑗 ) atau ( 𝑗𝑗 → 𝑡𝑡 ) ada, maka akan dijalankan prosedur SAVE. Begitu juga, untuk setiap rule ( 𝑡𝑡 → 𝑗𝑗 ) atau ( 𝑗𝑗 → 𝑡𝑡 ) akan dipertimbangkan untuk dilakukan expandLR. Setelah itu, ambil rule r di 𝑅𝑅 dan nilai s 𝑠𝑠𝑠𝑠 ( 𝑟𝑟 ) ≥ min sup , tentukan rule yang mempunyai support tertinggi di 𝑅𝑅 (dalam hal ini dikatakan dengan maxrule ) dan selanjutnya akan dilakukan EXPAND-L (perluasan kiri) dan EXPAND-R (perluasan kanan). Adanya perluasan rule dengan support tertinggi lebih memudahkan untuk menaikkan minsup dan memangkas ruang pencarian. Pada prosedur SAVE, perannya adalah untuk menaikkan minsup dan memperbarui daftar 𝐿𝐿 ketika aturan baru r ditemukan. Langkah pertama dari prosedur SAVE adalah menambahkan rule r pada 𝐿𝐿 . Kemudian, jika jumlah 𝐿𝐿 lebih banyak daripada rule k dan support lebih besar dari minsup , maka rule dari 𝐿𝐿 yang nilai support nya sama dengan minsup akan dihilangkan sampai hanya k rule yang tersimpan. Prosedur EXPAND-R, dilakukan perluasan rule 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 untuk menghasilkan rule yang valid . Langkah pertama adalah dengan melakukan scan transaksi tid untuk setiap 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ∈ 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 ) . Untuk setiap item 𝑐𝑐 ∈ 𝐼𝐼 yang muncul pada transaksi tid yang lebih besar dari semua item di 𝐽𝐽 , tambahkan tid ke variabel 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 ∪ { 𝑐𝑐 }) . Selanjutnya, untuk setiap item 𝑐𝑐 dimana | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 ∪ { 𝑐𝑐 })|/| 𝑇𝑇 | , rule 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 ∪ { 𝑐𝑐 } dianggap sebagai frequent dan ditambahkan pada 𝑅𝑅 . Lalu
akan dihasilkan nilai confidence dari setiap frequent rule 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 ∪ { 𝑐𝑐 } untuk melihat apakah rule tersebut sudah valid dengan mendefinisikan | 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ( 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 ∪ { 𝑐𝑐 })|/| 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝐼𝐼 )| , dimana 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝐼𝐼 ) dihasilkan dari 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 . Jika confidence 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 ∪ { 𝑐𝑐 } tidak kurang dari minconf , maka rule dapat berlaku. Langkah yang sama juga dilakukan pada prosedur EXPAND-L. Namun, untuk setiap rule 𝐼𝐼 ∪ { 𝑐𝑐 } → 𝐽𝐽 diperoleh dari perluasan 𝐼𝐼 → 𝐽𝐽 dengan item c. Nilai 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝐼𝐼 ∪ { 𝑐𝑐 }) ) yang diperlukan untuk menghitung confidence diperoleh dari hasil 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝐼𝐼 ) ∩ 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠 ( 𝑐𝑐 ) .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam hasil dan pembahasan ini, dijelaskan proses analisis pola aturan asosiasi menggunakan metode Top K Association Rules Mining . Pada bagian berikutnya, akan diberikan penjabaran mengenai dataset yang digunakan terlebih dahulu.

## A. Pengumpulan Dataset
Data yang digunakan untuk memenuhi studi ini adalah data yang didapatkan dari https://finance.yahoo.com/ yang berisi data historis harian (kecuali hari Sabtu dan Minggu) pergerakan harga saham 70 perusahaan dan datasets dari yang berasal dari https://covid19.go.id/ yang berisi data kumulatif harian pergerakan kasus COVID-19.
Setiap data historis harga saham berisi 6 fitur, yaitu Date , Open, High, Low, Close, Adj Close , dan Volume . Fitur Date berisi tanggal pergerakan saham, kemudian fitur High, Low, dan Close berisi harga saham tertinggi, terendah, dan harga penutupan saham. Sedangkan fitur Adj Close berisi harga penutupan saham yag disesuaikan dengan aksi korporasi seperti right issue, stock split atau stock reverse . Dan untuk fitur Volume berisi banyaknya jumlah lembar dalam transaksi.
Untuk data historis pergerakan kasus COVID-19 terdiri dari 4 fitur, yaitu Date, Cases, Death , dan Recovery . Date berisi tanggal pergerakan kasus COVID-19, kemudian fitur Cases, Death , dan Recovery berisi banyaknya masyarakat
Tabel 6. Itemsets id p1_s p1_lr p2_rr ... nr nb nt t tr 0 1 0 0 ... 0 0 0 1 0 1 1 0 0 ... 0 0 0 1 0 2 1 0 1 0 0 0 1 0 … ... … … ... … … … … … 379 1 0 0 ... 1 0 0 0 0 380 1 0 0 ... 1 0 0 0 0 381 1 0 0 ... 1 0 0 0 0 Tabel 7. Rule untuk k = 5, minsup = 0.3 No Antecendent Consequent Support Confidence 1 [p1_s] [nr] 0.8220 0.9782 2 [p30_s] [nr] 0.8377 0.9786 3 [p31_s] [nr] 0.7539 0.9763 4 [p34_s] [nr] 0.7827 0.9836
Tabel 8.
Rule untuk k = 15, minsup = 0.3 No Antecendent Consequent Support Confidence 1 [p1_s] [nr] 0.822 0.9782 2 [p27_s] [nr] 0.6649 0.9695 3 [p30_s] [nr] 0.8377 0.9786 4 [p31_s] [nr] 0.7539 0.9763 5 [p34_s] [nr] 0.7827 0.9836 6 [p30_s, p34_s] [nr] 0.6623 0.9806 7 [p1_s, p30_s] [nr] 0.7042 0.9782 8 [p1_s, p34_s] [nr] 0.6518 0.9842 9 [p1_s, nr] [p30_s] 0.7042 0.8567 10 [p30_s, nr] [p1_s] 0.7042 0.8406 11 [p30_s, nr] [p34_s] 0.6623 0.7906 12 [p34_s, nr] [p30_s] 0.6623 0.8462 13 [p1_s, nr] [p34_s] 0.6581 0.793 14 [p34_s, nr] [p1_s] 0.6581 0.8328
yang terkontaminasi virus COVID-19, meninggal, dan sembuh.

## B. Preprocessing Data
Data historis harga saham 70 perusahaan terbuka dan data historis pergerakan kasus COVID-19 yang telah dikumpulkan  dilakukan pre-processing data. Seluruh data historis harga saham tersebut digabungkan menjadi satu data historis harga saham dengan menambahkan fitur 'Perusaahaan' sebagai kolom yang memuat nama masing- masing kode saham perusahaan dengan menggunakan bahasa Python (Google Colab) . Pada data historis harga saham, dilakukan penghapusan nilai null atau missing value dan tidak ditemukan nilai null atau missing value. Begitu pula dengan data historis pergerakan kasus COVID-19 tidak ditemukan nilai null saat dilakukan penghapusan nilai null atau missing value . Sehingga dilanjutkan dengan menghapus fitur yang tidak memuat informasi yang dibutuhkan pada proses data selanjutnya. Pada data historis harga saham dilakukan penghapusan fitur Open, High, Low , dan Adj Close . Sedangkan pada data historis pergerakan kasus COVID-19 dilakukan penghapusan fitur Death dan Recovery dan penggantian nama kolom Cases menjadi Covid19 . Sehingga didapat data historis harga saham dan pergerakan kasus COVID-19 pada Tabel 1 dan Tabel 2 . Processing akan dilakukan proses transformasi data. Dalam proses ini bertujuan untuk mendapatkan itemsets berdasarkan nilai return dari pergerakan harga saham dan selisih fuzzy dari pergerakan kasus COVID-19. Berikut adalah data tipe return fuzzy dan tipe selisih fuzzy yang ditampilkan pada Tabel 3 dan Tabel 4 . Dari pengkategorian tipe return dan selisih berdasarkan pada himpunan fuzzy dilakukan proses penggabungan data setiap perusahaan dan pergerakan kasus COVID-19 dengan hasil pada Tabel 5 .
C. Ekstraksi Pola Top K Association Rules Mining Pada tahap ini, setelah didapatkan data Fuzzy , masing- masing perusahaan akan diberi label p1 untuk Perusahaan 1,
p 2 untuk Perusahaan 2, dst. sehingga  diperoleh himpunan itemsets dari pergerakan harga saham dan pergerakan kasus COVID-19, yaitu :
I = {p1_rr, p2_rr, ..., p70_rr, p1_rb, p2_rb, ..., p70_rb, p1 _rt, p2_rt, ..., p70_rt, p1_lr, p2_lr, ..., p70_lr, p1_lb, p2_lb, ..., p70_lb, p1_lt, p2_lt, ..., p70_lt, p1_s, p2_s, ..., p70_s, nr, nb, nt, t, tr}
Kemudian masing-masing itemsets yang memenuhi untuk setiap transaksi akan diberikan indeks = 1 dan indeks = 0 untuk item yang tidak memenuhi transaksi. Lalu dilakukan penghapusan kolom item yang tidak memenuhi di semua transaksi, sehingga didapatkan hasil yang ditampilkan pada Tabel 6 .
D. Menentukan Pola dengan Algotirma Top-K Rules Dari itemsets yang telah terbentuk, akan dilakukan proses penambangan Top-K Rules . Langkah awal proses Top-K Rules dengan menginisiasi minsup = 0 sehingga akan dihasilkan semua rule dengan ukuran 1 ∗ 1, yaitu rule yang memiliki antecedent dan consequent yang berisi satu item . Rule yang dihasilkan yang memenuhi kondisi top-k akan disimpan ke dalam 𝐿𝐿 . 𝐿𝐿 berisi k rule yang memenuhi ambang batas minconf . Prosedur ini dinamakan dengan prosedur SAVE.
Pada prosedur SAVE, ditambahkan rule baru pada 𝐿𝐿 . Jika jumlah rule lebih dari k dan memiliki support ≥ minsup , maka rule dari 𝐿𝐿 dengan nilai support = minsup akan dihapus dari 𝐿𝐿 sampai hanya rule k yang tersimpan. Selanjutnya, setel minsup untuk mendapatkan support terendah dari rule di 𝐿𝐿 . Selain itu, untuk setiap rule dengan ukuran 1 ∗ 1 akan diperluas sehingga menghasilkan rule yang sering dan akan ditambahkan di 𝑅𝑅 . Rule berpotensi menghasilkan beberapa rule lain yang sering jika memiliki support ≥ minsup . Perluasan dilakukan dengan rule dari himpunan 𝑅𝑅 . Rule yang
Tabel 9. Rule untuk k = 30, minsup = 0.3
No Antecendent Consequent Support Confidence 1 [p1_s] [nr] 0.822 0.9782 2 [p27_s] [nr] 0.6649 0.9695 3 [p30_s] [nr] 0.8377 0.9786 ... ... ... ... ... 28 [p27_s, nr] [p30_s] 0.5785 0.8701 29 [p30_s, nr] [p27_s] 0.5785 0.6906 Tabel 10.
Rule untuk k = 70, minsup = 0.3 . Antecendent Consequent Support Confidence 1 [p1_s] [nr] 0.822 0.9782 2 [p14_s] [p31_s] 0.5366 0.9234 3 [p14_s] [p34_s] 0.534 0.9189 ... ... ... ... ... 69 [p1_s, p14_s, nr] [p34_s] 0.4398 0.9231 Gambar 1.  Visualisasi waktu eksekusi berdasarkan nilai k. Tabel 11.
Rule untuk k = 100, minsup = 0.3 No Antecendent Consequent Support Confidence 1 [p27_s] [p1_s] 0.5969 0.8702 2 [p1_s] [p30_s] 0.7199 0.8567 3 [p30_s] [p1_s] 0.7199 0.841 ... ... ... ... ... 98 [p1_s, p31_s, nr] [p30_s] 0.4895 0.806 99 [p30_s, p31_s, nr] [p1_s] 0.4895 0.7991 100 [p3_lr,p30_s] [p1_s, nr] 0.301 0.8333
diperluas selalu dari rule yang memiliki support ≥ minsup . Rule diperluas menggunakan perluasan kiri (EXPAND-L) atau perluasan kanan (EXPAND-R) dengan menambahkan item ke sisi kiri atau kanan dari rule . Setelah rule diperluas untuk menghasilkan satu atau beberapa rule , rule dengan support ≥ minsup akan dihapus dari 𝑅𝑅 . Proses perluasan akan berakhir ketika 𝑅𝑅 kosong. Untuk menentukan rule atau pola, diberikan k = 5,15,30,70,100,150, dan 200 dengan nilai minsup = 0.3. Sehingga hasil rule yang didapatkan akan ditampilkan pada Tabel 7 sampai Tabel 13 . Pada rule untuk k =  5 dengan minsup = 0.3 dihasilkan sebanyak 4 rules . Sebagaimana pada rule nomor 1 bahwa jika PT Asuransi Bina Dana Arta Tbk. ( p 1) dengan kondisi Stabil (S), maka akan diikuti COVID-19 dengan pergerakan Naik Rendah (NR) dengan nilai confidence sebesar 97.82%. Sedangkan, pada rule nomor 2 bahwa jika PT Fajar Surya Wisesa TBk. ( p 30) dengan kondisi Stabil (S), maka akan diikuti pergerakan COVID-19 dengan kondisi Naik Rendah (NR) dengan nilai confidence sebesar 97.86%. Rule untuk k = 15 dengan minsup = 0.3 pada Tabel 8 dihasilkan sebanyak 14 rules . Sebagaimana pada rule nomor 1 bahwa jika PT Asuransi Bina Dana Arta Tbk. ( p 1) dengan kondisi Stabil (S), maka akan diikuti COVID-19 dengan pergerakan Naik Rendah (NR) dengan nilai confidence sebesar 97.82%. Sedangkan, pada rule nomor 14 bahwa jika PT Inti Bangun Sejahtera Tbk. ( p 34) dengan kondisi Stabil (S) dan pegerakan COVID-19 Naik Rendah (NR), maka akan diikuti PT Asuransi Bina Dana Arta Tbk. (p1) dengan kondisi Stabil (S) dengan nilai confidence sebesar 83.28%. Kemudian, akan ditampilkan hasil rule dengan nilai k = 30 pada Tabel 9 . Pada rule untuk k = 30 dengan minsup = 0.3 dihasilkan sebanyak 30 rules , yaitu rule nomor 1 bahwa jika PT Asuransi Bina Dana Arta Tbk. ( p 1) dengan kondisi Stabil (S), maka akan diikuti COVID-19 dengan pergerakan Naik
Rendah (NR) dengan nilai confidence sebesar 97.82%. Sedangkan, pada rule nomor 2 dapat diartikan jika PT Dian Swastika Sentosa Tbk. ( p 27) dengan kondisi Stabil (S), maka akan diikuti COVID-19 dengan pergerakan Naik Rendah (NR) dengan nilai confidence sebesar 96.95%. Dan untuk rule nomor 28 dapat diartikan jika PT Dian Swastika Sentosa Tbk. ( p 27) dengan kondisi Stabil (S) dan pergerakan COVID- 19 dengan kondisi Naik Rendah (NR), maka akan diikuti PT Fajar Surya Wisesa TBk. ( p 30) dengan kondisi Stabil (S) dengan nilai confidence sebesar 87.01%. Selanjutnya pada Tabel 10 , rule untuk k = 70 dengan minsup = 0.3 dihasilkan sebanyak 69 rules , yaitu rule nomor 1 dapat diartikan jika PT Asuransi Bina Dana Arta Tbk. ( p 1) dengan kondisi Stabil (S), maka akan diikuti COVID-19 dengan pergerakan Naik Rendah (NR) dengan nilai confidence sebesar 97.82%. Sedangkan, pada rule nomor 2 dapat diartikan jika PT Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat dan Banten Tbk. ( p 14) dengan kondisi Stabil (S), maka akan diikuti PT Golden Energy Mines Tbk. ( p 31) dengan kondisi Stabil (S) dengan nilai confidence sebesar 92.34%, dan seterusnya. Kemudian, akan ditampilkan hasil rule dengan nilai k = 100 pada Tabel 11 . Pada rule untuk k = 100 dengan minsup = 0.3 dihasilkan sebanyak 100 rules . Sebagaimana pada rule nomor 1 dapat diartikan jika PT Dian Swastika Sentosa Tbk. ( p 27) dengan kondisi Stabil (S), maka akan diikuti PT Asuransi Bina Dana Arta Tbk. ( p 1) pada kondisi  Stabil (S) dengan nilai confidence sebesar 87.02%. Sedangkan, pada rule nomor 100 dapat diartikan jika PT Adira Dinamika Multi Finance Tbk. ( p 3) dengan kondisi Laba Rendah (LR) dan PT Fajar Surya Wisesa Tbk. ( p 30) mengalami Stabil (S), maka akan diikuti PT Asuransi Bina Dana Arta Tbk. ( p 1) dengan kondisi Stabil (S) dengan nilai confidence sebesar 100%. Kemudian, akan ditampilkan hasil rule dengan nilai k = 150 pada Tabel 12 . Selanjutnya pada Tabel 12 , rule untuk k = 150 dengan minsup = 0.3 dihasilkan dihasilkan sebanyak 150 rules . Sebagaimana pada rule nomor 2 dapat diartikan jika PT Aneka Tambang Tbk. ( p 5) dengan kondisi Stabil (S), maka akan diikuti pergerakan COVID-19 dengan kondisi Naik Rendah (NR), dengan nilai confidence sebesar  98.34%. Begitu juga pada rule nomor 150, jika PT Fajar Surya Wisesa Tbk. ( p 30) dengan kondisi Stabil (S) dan pergerakan COVID- 19 Naik Rendah (NR), maka akan diikuti PT BFI Finance Indonesia Tbk. ( p 15) pada kondisi Laba Rendah (LR) dengan nilai confidence sebesar 35.94%. Kemudian, akan ditampilkan hasil rule dengan nilai k = 200 pada Tabel 13 . Pada Tabel 13 , rule untuk k = 200 dengan minsup = 0.3 dihasilkan sebanyak 200 rules . Sebagaimana pada rule nomor 198 dapat diartikan jika PT Fajar Surya Wisesa Tbk. ( p 30)
Tabel 12. Rule untuk k = 150, minsup = 0.3 No Antecendent Consequent Support Confidence 1 [p1_s] [nr] 0.82 0.9782 2 [p5_rr] [nr] 0.466 0.9834 ... ... ... ... ... 148 [p25_s, p34_s] [nr] 0.4555 0.9405 149 [p1_s, p14_s, nr] [p34_s] 0.4398 0.9231 150 [p30_s, nr] [p15_lr] 0.301 0.3594 Tabel 13. Rule untuk k = 200, minsup = 0.3 No Antecendent Consequent Support Confidence 1 [p1_s] [nr] 0.822 0.9782 2 [p4_rr] [nr] 0.4529 0.9774 3 [p5_rr] [nr] 0.466 0.9834 ... ... ... ... ... 148 [p30_s, nr] [p13_rr] 0.4372 0.5219 149 [p14_s, p25_s, nr] [p31_s, p34_s] 0.4215 0.9253 150 [p30_s, nr] [p15_lr] 0.301 0.3594
Tabel 14. Rule Pergerakan COVID-19 dan Saham No Antecendent Consequent Support Confidence 1 [p30_s, nr] [p35_rr] 0.4581 0.5469 2 [p30_s_nr] [p69_rr] 0.4529 0.5406 3 [p1_s, nr] [p43_rr] 0.4529 0.551 4 [p1_s, nr] [p35_rr] 0.445 0.5414 5 [p30_s, nr] [p43_rr] 0.4424 0.5281 6 [p30_s, nr] [p13_rr] 0.4372 0.5219
dengan kondisi Stabil (S) dan pergerakan COVID-19 mengalami Naik Rendah (NR), maka akan diikuti PT Bank Danamon Indonesia Tbk. ( p 31) dengan kondisi Rugi Rendah (RR) dengan nilai confidence sebesar 52.19%. Dari rule yang telah didapatkan, berikut akan ditampilkan visualisasi waktu eksekusi untuk nilai k = 5, 15, 30, 70, dan 100.
Pada Gambar 1 terlihat bahwa waktu eksekusi masing- masing nilai k dengan minsup = 0.5 dan minsup = 0.7 yang dijalankan dalam penggunaan algoritma Top-K Rules ini mengalami pergerakan yang stabil. Sedangkan untuk minsup = 0.3 terlihat mengalami kenaikan, yaitu semakin besar nilai k , maka semakin lama pula waktu eksekusi yang dihasilkan. Sehingga dalam hal ini nilai minimum support dan nilai k berpengaruh pada lama waktu eksekusi. Semakin rendah nilai minimum support dan semakin tinggi nilai k rule yang ditentukan, maka semakin lama waktu eksekusi yang dijalankan.

## IV. ANALISIS HASIL POLA TOP K ASSOCIATION RULES MINING
Berdasarkan hasil rule yang didapat, banyak rule yang terbentuk berdasarkan nilai k dan minsup yang diberikan adalah sebagai berikut:
1) Untuk k = 5, minsup = 0.3: Banyak rule yang dihasilkan sebesar: 4 rules . 2) Untuk k = 15, minsup = 0.3: Banyak rule yang dihasilkan sebesar: 14 rules . 3) Untuk k = 30, minsup = 0.3: Banyak rule yang dihasilkan sebesar: 30 rules . 4) Untuk k = 70, minsup = 0.3: Banyak rule yang dihasilkan sebesar: 69 rules . 5) Untuk k = 100, minsup = 0.3: Banyak rule yang dihasilkan sebesar: 100 rules . 6) Untuk k = 150, minsup = 0.3: Banyak rule yang dihasilkan sebesar: 150 rules . 7) Untuk k = 200, minsup = 0.3: Banyak rule yang dihasilkan sebesar: 200 rules .
Banyaknya nilai k merupakan jumlah maksimal rule yang ingin dihasilkan dari masing-masing nilai minimum support dan minimum confidence . Semakin banyak nilai k , maka semakin banyak pula rule yang akan terbentuk. Pola yang ditampilkan dari hasil pengujian algoritma top-k dengan menggunakan minimum support 0.3 atau sama dengan 30%, yang artinya prosentase jumlah kemunculan itemset pada tabel yang membentuk rule adalah minimum kurang dari atau sama dengan 30% dari seluruh data yang diuji. Dari seluruh rule yang dihasilkan, dapat terlihat bahwa ada  hubungan antara  pergerakan COVID-19 dengan saham  perusahaan. Terdapat pola menarik yang dihasilkan, yaitu  pergerakan COVID-19 saat Naik Rendah (NR) bersamaan  dengan beberapa perusahaan yang mengalami kondisi  penjualan Laba Rendah (LR) dan Rugi Rendah (RR). Kondisi tersebut akan ditampilkan pada Tabel 14 . Pada rule nomor 1 bahwa jika PT Fajar Surya Wisesa Tbk.
( p 30) dengan kondisi Stabil (S) dan pergerakan kasus COVID-19 mengalami kondisi Naik Rendah (NR), maka akan diikuti dengan PT Indofarma Tbk. ( p 35) dengan kondisi Rugi Rendah (RR) dengan nilai confidence yang didapatkan adalah sebesar 0.5469. Dapat diartikan bahwa terdapat nilai kepercayaan sebesar 54.69% atau sebesar 54.69%
kemunculan PT Indofarma Tbk. ( p 35) dengan nilai Rugi Rendah (RR) dari saham PT Fajar Surya Wisesa Tbk. ( p 30) dengan kondisi Stabil (S) dan saat pergerakan COVID-19 Naik Rendah (NR). Untuk rule nomor 3, jika PT Asuransi Bina Dana Arta Tbk. ( p 1) dengan kondisi Stabil (S) dan pergerakan kasus COVID-19 mengalami kondisi Naik Rendah (NR), maka akan diikuti dengan PT Lippo Karawaci Tbk. ( p 43) dengan kondisi Rugi Rendah (RR) dengan nilai confidence yang didapatkan adalah sebesar 0.551. Dapat diartikan bahwa terdapat nilai kepercayaan sebesar 55.1% atau sebesar 55.1% kemunculan PT Lippo Karawaci Tbk. ( p 43) dengan nilai Rugi Rendah (RR) dari PT Asuransi Bina Dana Arta Tbk. ( p 1) dengan kondisi Stabil (S) dan saat pergerakan COVID-19 Naik Rendah (NR).
Berdasarkan hasil pola dari Top K Association Rules Mining tersebut, terdapat kemunculan 4 perusahaan dengan kondisi penjualan Rugi Rendah (RR) yang memiliki keterkaitan saat pergerakan COVID-19 mengalami kondisi Naik Rendah (NR). Perusahaan tersebut, yaitu p 35 merupakan PT Indofarma Tbk (INAF.JK) yang bergerak pada sektor kesehatan/industri farmasi, p 69  merupakan PT Unilever Indonesia Tbk. (UNVR.JK) yang bergerak pada sektor industri manufaktur, p 43 merupakan PT Lippo Karawaci Tbk. (LPKR.JK) yang bergerak pada sektor properti/pembangunan, dan p 13 merupakan PT Bank Danamon Indonesia Tbk. (BDMN.JK) yang bergerak pada sektor jasa perbankan. Sehingga hasil dari studi memberikan masukan kepada investor dengan nilai confidence lebih dari 50% dan support lebih dari 30% dengan jumlah 6 rules untuk dapat dijadikan sebagai salah satu alternatif rekomendasi pembelian  saham berdasarkan nilai penjualan return saat pandemi COVID-19 dengan memilih nilai yang cenderung stabil atau laba.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Pada  studi  ini telah dilakukan analisis pola pergerakan harga saham pada saat pandemi COVID-19. Algoritma Top K Rules Mining menggunakan nilai k sebagai parameter untuk menentukan jumlah rule dengan nilai confidence tertinggi. Selain itu, adapun parameter minsup dan minconf yang digunakan untuk menentukan apakah kandidat pola termasuk frequent dan merujuk pada consequent . Berdasarkan hasil dan pembahasan dalam bab sebelumnya, diperoleh kesimpulan dalam studi ini, yaitu hasil pola top-k rule dengan nilai k = 5,15,30,70,100,150 dan 200 menunjukkan terdapat kemunculan 4 perusahaan dengan kondisi penjualan Rugi Rendah (RR) yang memiliki keterkaitan saat pergerakan COVID-19 mengalami kondisi Naik Rendah (NR), di antaranya yaitu PT Indofarma Tbk. (INAF.JK), PT Unilever Indonesia Tbk. (UNVR.JK), PT Lippo Karawaci Tbk. (LPKR.JK), dan PT Bank Danamon Indonesia Tbk. (BDMN.JK) masing-masing didapatkan nilai confidence lebih dari 50%.

## B. Saran
1) Dari hasil yang diperoleh menggunakan algoritma Top K Rules Mining dapat dikembangkan dengan melihat pola pergerakan harga saham dengan kasus terkini.
2) Dari hasil yang diperoleh menggunakan algoritma Top K Rules Mining dapat dikembangkan dengan melihat pola pergerakan harga saham pada setiap perusahaan dan setiap jenis sektor saham.
3) Dari hasil yang diperoleh dapat digunakan teknik data mining yang lainnya dengan mempertimbangkan nilai utilitas dari korelasi antara pergerakan harga saham dengan kasus terkini

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Peta Sebaran COVID-19 ,” Covid19.go.id , 2020. https://covid19.go.id/peta-sebaran-covid19 (accessed Aug. 15, 2022).
[2] K. Perencanaan Pembangunan Nasional and B. Republik Indonesia, “Dampak Covid-19 terhadap pergerakan nilai tukar rupiah dan Indeks
Harga Saham Gabungan (IHSG),” Jurnal Perencanaan Pembangunan: The Indonesian Journal of Development Planning , vol. 4, no. 2, pp. 151–165, 2020, doi: 10.36574/JPP.V4I2.114.
[3] A. A. Arafah and I. Mukhlash, “The application of fuzzy association rule on co-movement analyze of Indonesian stock price,” Procedia
Comput Sci , vol. 59, pp. 235–243, 2015, doi: 10.1016/J.PROCS.2015.07.541.
[4] I. Mukhlash, M. Iqbal, M. N. Wulandari, and A. A. Arafah, “Mining fuzzy time intervals of fuzzy stock price co-movements patterns,” ICIC International , vol. 10, no. 10, pp. 859–866, 2019.
[5] S. N. Latifa, “Penambangan Pola Pergerakan Harga Saham Menggunakan Skyline Frequent Utility Pattern Mining,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2020.
[6] P. Fournier-Viger, C. W. Wu, and V. S. Tseng, “Mining top-K association rules,” Lecture Notes in Computer Science , vol. 7310 LNAI, pp. 61–73, 2012, doi: 10.1007/978-3-642-30353- 1_6/COVER.