## Analisis Perbandingan Algoritma Apriori dan AHP Pada Makan Cepat Saji
Sri Marliani 1 , Muhammad Kasrun 2 , Riska Anita Rahayu 3, Rismayani 4
1, Universitas Dipa Makassar, Teknik Informatika, Makassar, Indonesia
Email:muhammadkasrundp19@gmail.com
Abstrak − Transaksi  terjadi  tiap  hari,  minggu,  bulan,  dan  tahun.  Agar  dapat  lebih  mudah  ditemukan  produk  mana  yang memiliki penjualan tertinggi, dibandingkan produk-produk lainnya.  Dengan penggunaan algoritma apriori dapat membantu menganalis data tersebut. Salah satu fase analisis relevan yang menarik perhatian banyak peneliti untuk membuat algoritma yang  efisien  adalah  penambangan  pola  frekuensi  tinggi.  Dua  kriteria:  dukungan  dan  kepercayaan.  (skor  dukungan)  adalah persentase kombinasi item ini dalam database, dan keandalan (skor keamanan) adalah kekuatan hubungan antara item dalam ketentuan  asosiasi.  Sedangkan  penggunaan  algoritma  ahp,  pada  dasarnya  terdiri  dari  opsi  terbaik.  Penataan  masalah, mengidenfikasi alternatif, mengidenfikasi kemungkinan nilai untuk variable oposis, menetapkan nilai, persyaratan waktu, dan menetukan resiko. Tidak peduli seberapa luas rentang alternatif yang dapat diidentifikasi atau evaluasi terperinci dari nilai- nilai yang mungkin, Batasan yang mengililinginya ini adalah dasar untuk perbandingan dalam bentuk standar tunggal.
Kata Kunci: algoritma apriori, algoritma ahp, penjualan
Abstract− Transactions occur daily, weekly, monthly, and yearly. With the, it's easy to  find out which product sells best compared to other products. Data analysis can be supported using pre-algorithms. One of the relevant research phases that has attracted a large number of analysts to perform competent calculations is  large-scale iterative design mining. There are two criteria:. Support (support score) percentage of these item combinations, (security quote) quality of the relationships the partner company running the show. on the other hand . Basically, the use of the ahp algorithm consists of the best possibilities. Explain the problem, present alternatives, determine possible values for counter variables, assign values, determine time expenditure and risk. Regardless of how wide the range of identifiable choices is or the detailed evaluation of the possible values  of, the perimeter constraint is the basis for comparison in the form of a single criterion.

## 1. PENDAHULUAN
Dengan semakin ketatnya persaingan  dalam dunia usaha, para pelaku usaha harus senantiasa memikirkan strategi dan terobosan-terobosan yang dapat menjamin kelangsungan usaha, menghadapi persaingan usaha, serta meningkatkan penjualan dan pemasaran produk yang mereka jual. Penjualan barang bekas adalah data. (1).Data penjualan yang tidak dikelola dengan baik akan menimbulkan penumpukan dan tidak kebergunaan data. Tingkat ketidakbergunaan data dapat diminimalisir dengan melakukan Analisa terhadap data penjualan (2). Penggunaan data yang ada  dalam sistem informasi untuk mendukung pengambilan keputusan. Menganalisis data operasional saja tidak cukup, Anda perlu  menganalisis data untuk menggali potensi  informasi  yang ada  (3). Data transaksi penjualan  yang  tersimpan  dapat  memberikan  manfaat  untuk  manajemen  perusahaan,  misalnya  untuk meningkatkan penjualan melalui strategi promosi penjualan produk yang sesuai (4). Dengan penelitian ini kami ingin melakukan ekperimen untuk membandingkan dua metode algoritma apriori dan algoritma ahp. Yang dimana untuk mencari lebih relevan mana antara kedua algoritma tersebut. algoritma adalah algoritma analisis keranjang pasar  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  aturan  korelasi.  Anda  dapat  menggunakan  aturan  asosiasi  untuk menemukan  hubungan  atau  sebab  dan  akibat.  Aturan  asosiasi  dapat  dihasilkan  menggunakan  pra-algoritma. algoritma  yang  bertujuan  untuk  menemukan  kumpulan  item  umum  dilakukan  pada  kumpulan  data.  Analisis keranjang  belanja  merupakan  metode  data  mining  yang  sekaligus  mengkaji  perilaku    konsumen  saat  membeli barang.  (5).  Algoritma  ini    cocok  untuk  diterapkan  saat  menganalisis  hubungan  antara  banyak  item  untuk dianalsia.(6).  AHP  dapat  memecahkan  masalah  tersebut  dengan  melakukan  menganalisa  terintegrasi  menurut simultan terhadap parameter tersebut. Nilai parameter  ini  bisa kuantitatif, kualitatif, atau kombinasi keduanya. Dalam hal ini, parameter  kualitatif terlebih dahulu diubah secara kuantitatif untuk membuat keputusan yang lebih objektif.  (7).  algoritma  apriori  dengan  metode  aturan  asosiasi  (association  rules).  Algoritma  apriori  adalah algoritma yang digunakan untuk mencari aturan asosiasi dari kumpulan data (8). Algoritma yang biasa digunakan untuk  membuat  aturan  asosiasi  menggunakan  data  latih  sebagai  cara  untuk  menghasilkan  pengetahuan. Pengetahuan ini dapat berupa informasi mengenai item atau produk yang sering dibeli dalam waktu bersamaan (9).  Dalam  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk  mengevaluasi  suatu  peluang  biasaanya  dibangun sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  dengan  analisa  menggunakan  metode  sistem  pengambilan keputusan(10). Pada dasarnya kumpulan data tersebut memiliki informasi- informasi yang bermanfaat, yang bisa digunakan  untuk  mengambil  suatu  keputusan  dan  untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  baru  tentang  pola penjualan(11).  Laporan  dari  transaksi  penjualan  dipergunakan  dan  diproses  menghasilkan  informasi  untuk meningkatkan penjualan produk-produknya(12)

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Jenis survei ini memakai teknik kualitatif, & pengumpulan data buat survei ini memakai observasi & wawancara. Metode analisis yg dipakai pada penelitian ini merupakan prosedur algoritma Apriori & AHP, yg menganalisis & membandingkan data yg diperoleh. Ini lebih signifikan antara Apriori atau AHP.

## 2.2 Algoritma Apriori
Apriori adalah metode data mining yang menemukan hubungan antara data berdasarkan proeti dana membentuk aturan berbasis cluster. Proses ini memadukan teknik pengelompokan, Kmeans, dengan apriori di seluruh tahap pemrosesan pembersihan data menggunakan transformasi Wiener. Menurut penjelasan diatas, anda perlu melihat pola yang dibentuk oleh apriori dan memprediksi data. Algoritma yang biasa digunakan untuk membuat aturan asosiasi  menggunakan  data  latih  sebagai  cara  untuk  menghasilkan  pengetahuan.  Pengetahuan  ini  dapat  berupa informasi mengenai item atau produk yang sering dibeli dalam waktu bersamaan. Metode yang di pakai dalam algoritma apriori terdiri dari 2 tahapan yaitu:
a. Analisis pola Frekwensi Tinggi
b. Pembentukan Aturan Asosiatif
Solusi  ini  menggunakan  metode  menganalisa  frekuensi tinggi untuk  mencari kombinasi  item yang memenuhi persyaratan breakpoint minimum  dalam  data breakpoint yang diterima item pada tahap ini.
Rumus 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = Jumlah Transaksi Mengandung A Total Transaksi
1. Sedangkan nilai support Untuk dua item di peroleh dari.
Rumus
Support (AΩB) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 AΩB Totala Transaksi
2. Kombinasi 3-itemset di peroleh dari kesamaan ke-1 dan ke samaan item ke-2
Rumus Support (AΩBΩC) = Jumlah Transaksi Yang Mengandung A, B, dan C

## 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖

## 2.3 Algoritma AHP (Analytic Hierarchy Process)
sebuah prosedur Untuk memecahkan  situasi kompleks yang  tidak diatur menjadi beberapa komponen dalam urutan hierarkis, tetapkan nilai individu pada kepentingan relatif setiap variabel  dan  variabel prioritas tertinggi yang memengaruhi situasi yang dihasilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi Data
Suatu warung makan cepat saji mempunyai sejumlah tranksaksi seprti dalam table berikut menghitung nilai support dan confidence gunakametode algoritma apriori dengan nilai minimum support =0,3 dan confidence =0,8
Tabel 1. Tabel Tabular Id Transaksi Item Pembelian T1 Ayam Lalapan,Ayam Penyet Tahu Penyet T2 Ayam Lalapan,Tahu Penyet T3 Ayam Lalapan,Tempe Penyet Tahu Penyet T4 Es Teh,Ayam Lalapam,Tempe Penyet Tahu Penyet T5 Es The,Tempe Penyet

## 3.2 Penerapan Algoritma Apriori
a. Ubah table transaksi ke dalam bentuk tabular
Tabel 2. Data Makanan
Item Yang Di Beli Ayam Lalapan
Ayam Penyet Tahu Penyet Tempe Penyet
Es Tes
Tabel 3. Data Transaksi Tabular
Transaksi Item Yang Di Beli Ayam.L Ayam.P Tahu.P Tempe.P Es Teh T1 1 1 1 0 0 T2 1 0 1 0 0 T3 1 0 1 1 0 T4 1 0 1 1 1 T5 0 0 0 1 1 Jumlah(∑) 4 1 4 3 2

## Total Transaksi = 5
Menentukan nilai K-item set yang memenuhi nilai support yang telah diberikkan.
Tabel 4. Tabel 1-temset NO Item ∑Transaksi Support 1 Ayam.L 4 0,8 2 Ayam.P 1 0,2 3 Tahu.P 4 0,8 4 Tempe.P 3 0,6 5 Es.Teh 2 0,4
Tabel 5. Tabel 1-Itemset Yang Terpilih No Item ∑Transaksi Support 1 Ayam.L 4 0,8 3 Tahu.P 4 0,8 4 Tempe.P 3 0,6 5 Es.Teh 2 0,4 Tabel 6. Tabel 1-Itemset Yang terpilih Tabel 1 Itemset Terpilih N O Item ∑Transaksi Support 1 Ayam.L 4 0,8 3 Tahu.P 4 0,8 4 Tempe.P 3 0,6 5 Es.Teh 2 0,4
Berdasarkan Tabel iterasi 2 terdapat 4 item dam Menghasilkan 6 kobinasi
Tabel 7. Kombinasi 2-Item
NO Kombinasi 2-Item 1 Ayam Lalapan,Tahu p 2 Ayam Lalapan,Tempe.P 3 Ayam Lalapan,Es Teh 4 Tahu.P,Tempe.P 5 Tahu.P,Es Teh 6 Tempe.P,Es Teh Menghitung Support dari 2 item Tabel 8. Tabel kombinasi antara Ayam lalapan dan Tahu penyet 1.Ayam Lalapan Tahu Penyet Transaksi Item yang di beli Transaksi 2 Item Ayam Lalapan Tahu Penyet T1 1 1 Yes T2 1 1 Yes T3 1 1 Yes T4 1 1 Yes T5 0 0 No Jumlah Transaksi 2 Item 4 Support 0,8 Tabel 9. Tabel kombinasi antara Ayam lalapan dan Tempe penyet 2.Ayam Lalapan Tempe Penyet Transaksi Item yang di beli Transaksi 2 Item Ayam Lalapan Tempe Penyet T1 1 0 No T2 1 0 No T3 1 1 Yes T4 1 1 Yes T5 0 1 No Jumlah Transaksi 2 Item 2 Support 0,4 Tabel 10. Tabel kombinasi antara Ayam lalapan  dan Es Teh 3.Ayam Lalapan Es Teh Transaksi Item yang di beli Transaksi 2 Item Ayam Lalapan Es Teh T1 1 0 No T2 1 0 No
T3 1 0 No T4 1 1 Yes T5 0 1 No Jumlah Transaksi 2 Item 1 Support 0,2 Tabel 11. Tabel kombinasi antara Ayam lalapan dan  Tahu penyet 4. Tahu Penyet Tempe Penyet Transaksi Item yang di beli Transaksi 2 Item Tahu Penyet Tempe Penyet T1 1 0 No T2 1 0 No T3 1 1 Yes T4 1 1 Yes T5 0 0 No Jumlah Transaksi 2 Item 2 Support 0,4 Tabel 12 Tabel kombinasi antara Tahu penyet dan Tempe Penyet 5. Tahu Penyet Tempe Penyet Transaksi Item yang di beli Transaksi 2 Item Tahu Penyet Tempe Penyet T1 1 0 No T2 1 0 No T3 1 0 No T4 1 1 Yes T5 0 1 No Jumlah Transaksi 2 Item 1 Support 0,2 Tabel 13. Tabel kombinasi antara Tahu Penyet dan  Es Teh 6. Tahu Penyet Es Teh Transaksi Item yang di beli Transaksi 2 Item Tahu Penyet Es Teh T1 0 0 No T2 0 0 No T3 1 0 No T4 1 1 Yes T5 1 1 Yes Jumlah Transaksi 2 Item 2 Support 0,4
Tabel 14. Kentuan Minimum Support = 0,3
Tabel 15. Tabel Yang Terpilih Antara kombinasi 2 Item
Tabel   2-Itemset  Terpilih
No ITEM ∑TRANSAKSI SUPPORT 1 Ayam Lalapan,Tahu p 4 0,8 2 Ayam Lalapan,Tempe.P 2 0,4 4 Tahu.P,Tempe.P 2 0,4 6 Tempe.P,Es The 2 0,4 Tabel 16. Tabel yang Terpilih Antara 2 Kombinasi Tabel   2-Itemset Terpilih No ITEM ∑TRANSAKSI SUPPORT 1 Ayam Lalapan,Tahu p 4 0,8 2 Ayam Lalapan,Tempe.P 2 0,4 4 Tahu.P,Tempe.P 2 0,4 6 Tempe.P,Es The 2 0,4 Tabel 17. Kombinasi 3 Item KOMBINASI 3-ITEM NO KOMBINASI 1 Ayam L,Tahu P,Tempe P
Kombinasi 3-itemset di peroleh dari kesamaan ke-1 dan ke samaan item ke-2
Tabel 18. Kombinasi 3 Item anatara ayam lalapam,Tahu Penyet,Tempe Penyet
Transaksi Item Yang di beli Transaksi 3 item Ayam lalapan Tahu penyet TempePenyet T1 1 1 0 No T2 1 1 0 No T3 1 1 1 Yes T4 1 1 1 Yes T5 0 0 1 No Jumlah Transaksi3Item 2 Support 0,4 Tabel 2-Itemset No ITEM ∑TRANSAKSI SUPPORT 1 Ayam Lalapan,Tahu p 4 0,8 2 Ayam Lalapan,Tempe.P 2 0,4 3 Ayam Lalapan,Es The 1 0,2 4 Tahu.P,Tempe.P 2 0,4 5 Tahu.P,Es The 1 0,2 6 Tempe.P,Es The 2 0,4
Tabel 19. Hasil Dari 3 Kombinasi di Atas
Tabel 3-Itemset Terpilih NO Item ∑Transaksi Support 1 Ayam lalapan, Tahu penyet, Tempe Penyet 2 0,4 Tabel 20. Hasil Kombinasi 4-Item No Kombinasi -
Tidak ada kombinasi yang bisa di buat lagi oleh karena itu iterasi di hentikan/Selesai
3.3 Penerapan Algoritma AHP ( Analytic Hierarchy Process ) Menentukan posisi kriteria yang palig tinggi, menggunakan index penilaian.
1, Semua faktor yang sama pentingnya
3, Satu elemen  sedikit lebih penting daripada  yang lain
5, Satu elemen  lebih penting dari yang lain
7, Satu elemen lebih penting dari yang lain
9, Absolut lebih penting
2,4,6,8, Nilai tengah di antara dua pendapat yang berdampingan
Tabel 21. Pembahasan Kriteria Ayam.L Ayam.P Tahu.p Tempe.p Es teh Ayam.L 1.00 5.00 3.00 5.00 2.00 Ayam.P 0.20 1.00 0.25 4.00 0.50 Tahu.p 0.33 4.00 1.00 5.00 1.00 Tempe.p 0.20 0.25 0.20 1.00 0.50 Es teh 0.50 2.00 1.00 2.00 1.00
Tabel 22. Melakukan penjumlahan secara vertikal Kriteria Ayam.L Ayam.P Tahu.p Tempe.p Es teh Ayam.L 1.00 5.00 3.00 5.00 2.00 Ayam.P 0.20 1.00 0.25 4.00 0.50 Tahu.p 0.33 4.00 1.00 5.00 1.00 Tempe.p 0.20 0.25 0.20 1.00 0.50 Es teh 0.50 2.00 1.00 2.00 1.00 Jumlah 2.23 12.25 5.45 17.00 5.00
Tabel 23. Melakukan pembagian normalisasi antara 1.00/2.23 begitupun seterusnya
Kriteria Ayam.L Ayam.P Tahu.p Tempe.p Es teh Ayam.L 0.45 0.41 0.55 0.29 0.4 Ayam.P 0.09 0.08 0.05 0.24 0.1 Tahu.p 0.15 0.33 0.18 0.29 0.2 Tempe.p 0.09 0.02 0.04 0.06 0.1 Es teh 0.22 0.16 0.18 0.12 0.2 Jumlah 1 1 1 1 1
Tabel 24. Menjumlahkan secara baris Kriteria Ayam.L Ayam.p Tahu.p Tempe.p Es Teh Jumlah Priority Vector Ayam.L 0.45 0.41 0.55 0.29 0.4 2.10 0.42 Ayam.p 0.09 0.08 0.05 0.24 0.1 0.55 0.11 Tahu.p 0.15 0.33 0.18 0.29 0.2 1.15 0.23 Tempe.p 0.19 0.02 0.04 0.06 0.1 0.31 0.06 Es The 0.22 0.16 0.18 0.12 0.2 0.89 0.18 Jumlah 1 1 1 1 1 5.00
Bisa di simpulkan nilai priority vector tertigi adalah Ayam L.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan dalam  bentuk jurnal  ini,  maka  kami dapat  menyimpulkan  bahwa. kedua algoritma tersebut dapat dipakai untuk menganalisis data. Dapat diketahui pada algoritma apriori pelangan terbiasa membeli Ayam lalapan, Tahu penyet, Tempe Penyet, dengan transaksi 2 dan support 0,4. Sedangkan di algoritma  ahp  yang  paling  tinggi  penjualannya  adalah  ayam  lalapan  dengan  nilai  priority  vector  0.42.  Dengan demikian dapat diketahui bahawa masing-masing algoritma apriori, dan algortima ahp. memiliki kelebihan atau keunggulan masing-masing.
Adapun  saran  buat  penembangan  selanjutnya    implementasi  dalam  penelitian  perlu  disesuaikan  dengan pembahasan yang lebih luas sehingga benar-benar dapat digunakan secara lebih efektif.

## 4. Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Dipa  Makassar  yang  telah  mendukung  penulis  dalam menyelesaikan  studi  ini  dengan  baik.  Kami  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak-pihak  yang  telah bekerjasama dalam penelitian yang tidak dapat disebutkan namanya satu per satu.

## REFERENCES
1.   Sikumbang  ED.  Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori.  J  Tek  Komput AMIK BSI. 2018 Jan 17;4(1):156–61.
2.   Rhomadhona H, Aprianti W, Permadi J. Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Prioduk Kopi Menggunakan Algoritma Apriori. J Sustain J Has Penelit Dan Ind Terap. 2021 Dec 10;10(2):65–73.
3.   Badrul M. ALGORITMA ASOSIASI DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISA DATA PENJUALAN. J Pilar Nusa Mandiri. 2016 Sep 15;12(2):121–9.
4.   Riszky AR, Sadikin M.  Data Mining Menggunakan  Algoritma Apriori  untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan. J Teknol Dan Sist Komput. 2019 Jul 31;7(3):103–8.
5.   Sianturi FA. Penerapan Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan. J Mantik Penusa [Internet]. 2018 Jun 23 [cited 2022 May 15];2(1). Available from: https://e-jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/330
6.   Yanto R, Khoiriah R. Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Creat Inf Technol J. 2015;2(2):102–13.
7.   Saaty TL. Theory and Applications of the Analytic Network Process: Decision Making With Benefits, Opportunities, Costs, and Risks. RWS Publications; 414 p.
8.   Prabowo D, Ramdani F. PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK REKOMENDASI BUKU PADA AMIKOM RESOURCE CENTER. Inf Syst J. 2020 May 25;3(1):8–12.
9.   Fahrudin NF. Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis. MIND Multimed Artif Intell Netw Database J. 2019 Jun 1;4(1):13–23.
10.   Cahyanti  D,  Mustakim  M.  Penerapan  Algoritma  Analytic  Hierarchy  Process  untuk  Penentuan  Lokasi  Prioritas Penyuluhan Program Keluarga Berencana. Semin Nas Teknol Inf Komun Dan Ind. 2020 Dec 12;(0):201.
11.   Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat | JATISI (Jurnal Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi).  2020  Aug  15  [cited  2022  Jul  18];  Available  from: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/195
12.   Sunarti S, Handayanna F, Irfiani E. Analisa Pola Penjualan Makanan Dengan Penerapan Algoritma Apriori. TechnoCom. 2021 Nov 22;20(4):478–88.