## Penerapan Algoritma Association Rule Pada Sistem Rekomendasi Untuk Menunjang Pemasaran Hasil Pertanian
Rizkiansyah Dewantara 1 , Dian Sa’adillah Maylawati 2 , Rinda Cahyana 3
Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@sttgarut.ac.id
1 1506005@sttgarut.ac.id
2 dsaadillah@sttgarut.ac.id
3 rindacahyana@sttgarut.ac.id
Abstrak – Sektor pertanian memegang peranan penting dalam kehidupan manusia dikarenakan sektor  pertanian  termasuk  bagian  integral  pada  sistem  pembangunan  nasional  oleh  sebab  itu sektor  pertanian  berperan  penting  dalam  kelangsungan  hidup  dikarenakan  sektor  pertanian rermasuk bagian integral dari kesatuan pembangunan dalam negri. Saat ini teknologi informasi yang  digunakan  untuk  memasarkan  produk  telah  menerapkan  algoritma  untuk merekomendasikan pilihan konten produk berdasarkan pilihan konten sebelumnya maka dari itu harus ada sistem menerapkan algoritma Association Rule pada sistem rekomendasi menggunakan data-set pertanian. Manfaat dari penerapan algoritma Association Rule dalam sistem rekomendasi akan  memudahkan  penyedia  produk  pertanian,  petani  maupun  masyarakat  dalam  pemasaran produk  hasil  pertanian  dan  menjadi  nilai  tambah  untuk  kesejahteraan.  Perancangan  sistem  ini menggunakan Rational  Unified  Process sebagai  metodologinya  yang  terdiri  dari  tahapan inception, elaboration dan contruction , dan Unified Modelling Language yaitu memakai use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan class diagram sebagai pemodelannya. penelitian ini menghasilkan sebuah sistem prototype dimana sistem rekomendasi menggunakan algoritma Association Rule yang dapat digunakan untuk teknologi e-commerce. Sistem rekomendasi yang meggunakan penerapan ini nantinya dapat menjadi suatu fitur atau pengembangan dari aplikasi atau sistem penjualan khususnya untuk pengelolaan admin dalam menentukan suatu rekomendasi produk  penjualan  berdasarkan  itemset  transaksi  yang  terjadi  agar  dapat  merekomendasikan produk kepada pembeli.
Kata  Kunci  – Dataset  Pertanian,  Sistem  Rekomendasi, Rational  Unified  Process, Prototype , Association Rule .

## I. PENDAHULUAN
Sektor pertanian berperan penting pada kelangsungan hidup manusia dikarenakan sektor pertanian termasuk bagian integral dari sistem pembangunan dalam negri karena pentingnya sektor pertanian banyak penduduk dunia bermata menggantungkan hidup keluarganya di sektor pertanian. Perkembangan teknologi sangat pesat dizaman  sekarang.  Baik  teknologi  bagi  individu  ataupun  kelompok  besar  seperti  instansi  pemerintahan maupun perusahaan-perusahaan swasta. [1] Seluruh kalangan bisa menggunakan teknologi, bertujuan untuk memperoleh informasi sesuai kebutuhannya masing – masing terutama pada kegiatan usaha pemasaran suatu produk.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  terdapat  di  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Garut  membahas  tentang teknologi pengembangan teknologi informasi sebagai etalase produk, di mana pengguna dapat memilih produk
dan  melihat  deskripsinya.  Teknologi  yang  dihasilkan  oleh  penelitian  sebelumnya  berupa  pusat  promosi elektronik yang menyediakan kesempatan bagi pembeli untuk menemukan penjual pada peta dan mengakses informasi produknya [2]. Penelitian berikutnya terdapat teknologi informasi yang menyajikan daftar produk yang dapat dibaca profilnya dan dipesan [3]. Teknologi yang dihasilkan oleh kedua penelitian tersebut tidak merekomendasikan pilihan berikutnya setelah pembeli memilih konten penjual atau produknya [4].
Dengan  demikian  diketahui  bahwa  teknologi  informasi  yang  digunakan  untuk  memasarkan  produk  telah menerapkan  algoritma  untuk  merekomendasikan  pilihan  konten  produk  berdasarkan  pilihan  konten sebelumnya. Di antara algoritma yang digunakan untuk membangun sistem perekomendasi adalah Association Rule, yakn salah satu task data mining deskriptif yang digunakan untuk menemukan aturan asosiasif antara item-item data dengan dataset pertanian. Dengan demikian akan dilakukan penerapan algoritma Association Rule pada sistem rekomendasi menggunakan data-set pertanian Baseline dan gap penelitian secara sederhana dapat terlihat pada tabel 1.

## Tabel 1 Roadmap Penelitian
State Penulis Tahun Platform Format Konten Penerapan Algoritma (Association Rule) Baseline Firmansyah & Cahyana 2017 Web Menampilkan data dalam menu data produk Tidak ada Supriatna & Yusuf 2017 Web Menampilkan data dalam menu data rumah Tidak ada Aprianti, Hafidz, & Rizani 2017 Web Proses dataset kemiskinan Ada Gap 2019 Web Menampilkan rekomendasi dari hasil rule berupa teks dan tabel Ada
Untuk melengkapi penelitian sebelumnya, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Association Rule pada sistem rekomendasi menggunakan data-set pertanian. Pertanyaan penelitian yang diajukan adalah tentang  bagaimana  menerapkan  algoritma Association  Rule pada  sistem  rekomendasi  pemasaran  untuk menunjang hasil pertanian tersebut?

## II. URAIAN PENELITIAN
Metode pengembangan yang dipakai untuk menyelesaikan penelitian yang dibuat ini adalah metodologi RUP ( Rational Unified Process ) yang diproses dengan 3 fase, diantaranya Inception, Elaboration, dan Construction [5] sebagaimana pada gambar 1.
Gambar 1 Work Breakdown Structure

## III. PETUNJUK TAMBAHAN

## A.   Hasil Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  menggunakan  tahapan  metodologi,  untuk  tahap Inception yang menghasilkan  identifikasi  proses  yang  berjalan  untuk  menunjukan  tidak  adanya  sistem  rekomendasi, merancang spesifikasi sistem untuk menunjukan rincian syarat sistem yang akan dirancang, identikasi aktor untuk  menentukan  admin  sebagai  peran  utama  didalam  perancangan  sistem  rekomendasi  ini, use 0 case 0 diagram 0 untuk 0 menunjukan  apa 0 saja 0 yang 0 ada  pada  sistem 0 dan activity  diagram untuk menunjukan  aktivitas  apa  saja  yang  dilakukan  dalam  penerapan  algoritma association  rule dalam  sistem rekomendasi  [6]. Tahapan Inception menghasilkan sequence  diagram digunakan  untuk memodelkan  aliran pesan kejadian dan tindakan antara object atau komponen dari suatu sistem yang ada pada aplikasi sistem rekomendasi  pemasaran  hasil  pertanian, Class diagram  menunjukan  gambaran  kelas  yang  menandakan perilaku  dan  kondisi  dengan  hubungan  antar  kelas  pada  sistem  rekomendasi.  Tahapan Construction menentukan  rincian  sistem  yang  digambarkan  dengan  struktur  menu,  rancangan layout yaitu yang menggambarkan tampilan sementara, implementasi kedalam Bahasa pemrograman yaitu sistem rekomendasi yang  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  serta  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan pengujian blackbox .

## B.  Pembahasan Hasil
Penelitian  ini  telah  menjawab  pertanyaan  penelitian  yaitu  tentang  bagaimana  menerapkan  algoritma Association rule pada sistem rekomendasi pertanian. Sistem rekomendasi yang meggunakan penerapan ini nantinya dapat menjadi suatu fitur atau pengembangan dari aplikasi atau sistem penjualan khususnya untuk pengelolaan  admin  dalam  menentukan  suatu  rekomendasi  produk  penjualan  berdasarkan  itemset  transaksi yang terjadi. Sebagai gambaran bagaimana aktor yang teridentifikasi yang dimodelkan dalam use case diagram sebagaimana gambar berikut.

## Gambar 2 Use Case Diagram Sistem Rekomendasi
Pada  gambar 0 2 0 diatas, use 0 case 0 diagram 0 dari  sistem  rekomendasi  ini  mejelaskan  bahwa  disini  Admin mengelola data transaksi terlebih dahulu yaitu admin dapat menambahkan data transaksi untuk nantinya akan diproses  dengan  algoritma Association  Rule. Jika  sistem  telah  melakukan  perhitungan  keputusan  dari algoritma, maka sistem akan menampilkan hasil yang nantinya dapat diexport menjadi laporan pdf.
Dalam implementasi algoritma Association Rule ini dapat diketahui itemset yang ada yang menghasilkan suatu aturan  untuk menyatakan hubungan  setiap  atribut-atribut yang disebut affinity analysis atau market  basket analysis .
Terdapat dua tahap dari metodologi dasar dalam analisis asosiasi: 1. Analisa 0 pola 0 frekuensi 0 tinggi Tahapan  ini  menentukan  gabungan  item  yang  mencukupi  syarat  minimum  untuk  nilai  support  pada database. Nilai support suatu item dihasilkan dengan pernyataan berikut:\
Vol. 17; No. 01; 2020; Hal 147-154

## 2. Pembentukan aturan assosiatif
Jika  seluruh  pola frekuensi tinggi sudah ditemukan, selanjutnya dicari aturan assosiatif dalam  memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan assosiatif A ->B. Nilai confidence pada aturan A ->B dihasilkan dari rumus berikut:
Berikut pengimplementasian dari Algoritma Association Rule pada data transaksi berikut: Keterangan: A : Bawang Putih B : Bayam
C : Cabe Rawit D : Daun Singkong
E : Kacang Kedelai
F : Tomat
Pemisahan tiap-tiap item yang terjadi pada transaksi.
Perhitungan masing-masing jumlah keseluruhan item pada tiap transaksi pembelian;
Menentukan  Ф,  dimana  kita 0 tentukan 0 Ф 0 =  3, 0 maka 0 kita 0 bisa 0 menentukan 0 frekuen 0 itemset .  Pada tabel 0 diatas disebutkan 0 total 0 Ф 0 untuk 0 transaksi 0 k 0 = 0 1, seluruhnya 0 lebih 0 besar 0 dari 0 Ф. 0 Maka: F1= {{A}, {B}, {C}, {D}, {E}, {F}} Untuk 0 k 0 =  2(2 0 unsur),  dibutuhkan 0 tabel 0 untuk 0 setiap 0 pasang 0 item. 0 Himpunan 0 yang 0 dapat  terbentuk adalah: 0 {A,B}, 0 {A,C}, 0 {A,D}, 0 {A,E}, 0 {A,F}, 0 {B,C}, 0 {B,D}, 0 {B,E}, 0 {B,F}, 0 {C,D}, {C,E}, 0 {C,F}, 0 {D,E}, 0 {D,F}.
Beberapa tabel untuk calon 2 item set;
Pada  tabel-tabel 0 2 0 unsur 0 yang  tersedia  di 0 atas, 0 P  berarti  beberapa  item 0 yang 0 dijual 0 bersamaan, sedangkan 0 S 0 berarti 0 tidak 0 tersedia item 0 yang 0 dijual 0 bersamaan 0 atau 0 dapat disebut tidak 0 terjadi kegiatan transaksi. 0 Lambang 0 Σ 0 yang berarti jumlah 0 frekuensi itemset. Jumlah 0 frekuensi itemset wajib 0 lebih 0 besar 0 atau  setara  dengan  jumlah  frekuensi  itemset 0 (Σ  >=  Ф). 0 Dari 0 tabel-tabel 0 diatas, maka 0 dihasilkan: F2 0 = 0 {{B,C},{C,D},{C,F},{D,F}}
Vol. 17; No. 01; 2020; Hal 147-154
Gabungan pada itemset 0 di 0 F2, 0 bisa digabungkan menjadi 0 calon 0 3-itemset. 0 Itemset 0 yang 0 bisa digabungkan 0 adalah 0 itemset-itemset 0 yang 0 mempunyai kesamaan 0 pada k-1 0 item 0 pertama. Pada k = 3 0 (3 unsur), 0 himpunan 0 yang bisa 0 terbentuk 0 adalah: 0 {B,C,D,},{C,D,F}.
Pada tabel 0 di 0 atas, dihasilkan 0 F3= { }, dikarenakan tidak 0 ada 0 Σ >= 0 Ф 0 sehingga 0 F4, 0 F5, 0 F6 0 dan F7 juga termasuk himpunan 0 kosong. Menentukan 0 (ss-s) menjadi antecedent 0 dan 0 s 0 menjadi consequent 0 dari 0 Fk 0 yang 0 telah 0 diperoleh, pada 0 F2 dihasilkan himpunan 0 F2 = {{B,C},{C,D},{C,F},{D,F}} Maka 0 bisa menghasilkan susunan:
Dari langkah di atas, kita 0 mendapatkan 0 8 0 rule 0 yang 0 dapat 0 digunakan, 0 yaitu:
1. Jika membeli B maka membeli C;
2. Jika membeli C maka membeli B;
3. Jika membeli C maka membeli D;
4. Jika membeli D maka membeli C;
5. Jika membeli C maka membeli F;
6. Jika membeli F maka membeli C;
7. Jika membeli D maka membeli F;
8. Jika membeli F maka membeli D.
Adapun gambar 3 yang menunjukan sebuah hasil rule proses algoritma Association Rule yang nantinya akan dijadikan sebagai acuan rekomendasi untuk menampilkan rekomendasi yang dilakukan oleh sistem.

## Gambar 3 Hasil Output Perhitungan Algortima Association Rule

## IV. KESIMPULAN
Melihat dari hasil dan pembahasan, maka kesimpulan dari penerapan algoritma Association Rule melengkapi penelitian sebelumnya yang belum menggunakan sistem rekomendasi yang menerapkan algoritma Association  Rule yang  digunakan  untuk  rekomendasi  produk  yang  ditentukan  dari  hasil rule perhitungan algoritma. Penelitian ini berhasil menerapkan algoritma Association Rule dari data transaksi yang telah dilakukan untuk menghasilkan suatu keputusan berupa output hasil dari algoritma.

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. Dresner and S. Herring, "Functions of the Nonverbal in CMC: Emoticons and Illocutionary Force. Communication Theory," Communication Theory, vol. 20, no. 3, pp. 249-268, 2010.
[2]  A.  Deddy  and  B.  Setiawan,  "PENGEMBANGAN  APLIKASI  PENGELOLAAN  DATA  DI LINGKUNGAN OBJEK WISATA SITU BAGENDIT," Jurnal Algoritma, vol. 12, 2015.
[3]  B. Setiawan and A. Deddy, PENGEMBANGAN APLIKASI PENGELOLAAN DATA DI LINGKUNGAN OBJEK WISATA SITU BAGENDIT, 2015.
[4]  Rohimah  and  D.  A.  Supriatna,  "Pengembangan  Aplikasi  Daftar  Keluhan  Pelanggan  Internet  Di  PT. Rahajasa Media Internet (Cabang Garut)," Jurnal Algoritma, vol. 12, 2015.
[5]  R. S. Pressman, Rekayasa Perangat Lunak, McGraw-Hill Book Co., 1997.
[6]  C.  W.  Dawson,  Project  on  computing  and  information  system  :  a  student's  guide,  England:  Pearson Education Limited, 2005.