jurnal association rule mining genre film...

Artikel Skripsi

Universitas Nusantara PGRI Kediri

Debit Bagus Dwicahya | 12.1.03.02.0122 FT – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 0||

JURNAL

ASSOCIATION RULE MINING GENRE FILM TERLARIS PADA

RENTAL CD/DVD MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus : Rental CD/DVD Prima)

RULE MINING ASSOCIATION MOST FILM GENRE IN RENTAL CD /

DVD USING ALGORITHM APRIOR

(Studi Kasus : Rental CD/DVD Prima)

Oleh:

DEBIT BAGUS DWICAHYA

NPM : 12.1.03.02.0122

Dibimbing oleh :

1. Ir. Juli sulaksono, M.M., M.Kom

2. Ratih Kumalasari N, S.ST., M.Kom

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

2017

Simki-Techsain Vol. 01 No. 11 Tahun 2017 ISSN : XXXX-XXXX

Artikel Skripsi





Artikel Skripsi




ASSOCIATION RULE MINING GENRE FILM TERLARIS PADA RENTAL CD/DVD MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

(Studi Kasus : Rental CD/DVD Prima)

DEBIT BAGUS DWICAHYA

12.1.03.02.0122

FT –Teknik Informatika

[email protected]

Ir. Juli Sulaksono, M.M., M.Kom dan Ratih Kumalasari N, S.ST., M.Kom

UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

ABSTRAK

Debit Bagus Dwicahya : Association Rule Mining Genre Film Terlaris Pada Rental

CD/DVD Menggunakan Algoritma Apriori Skripsi, Teknik Informatika, UN PGRI Kediri,

2016. Kata kunci : Mining, Web, Apriori, Rental.

Pada masa sekarang banyak sekali hal yang diubah menjadi sistem komputerisasi. Kebutuhan

manusia untuk bertukar informasi menjadikan banyak hal yang manual menjadi komputerisasi.

Hal ini membuat usaha yang saat ini tengah berjalan tidak dapat dijalankan secara optimal

dikarenakan kurang akuratnya sebuah sistem yang manual. Oleh karena itu sang penulis ingin

sekali mengembangkan sebuah sistem yang sudah ada namun dibuat lebih terstruktur lagi dengan

membuat programnya.

Dalam paper ini menjelaskan penelitian, perencanaan serta pengimplementasian sistem

penyewaan manual yang diubah menjadi program website. Dengan menggunakan algoritma

Apriori sebagai penunjang keputusan dalam penataan rak film dan film terlaris, sang penulis juga

menggunakan Notepad++ sebagai compiler, Bahasa pemrograman HTML, PHP dan

JS(Javascript) sehingga menjadi sebuah halaman web yang utuh.

Pada proses pengujian, seluruh menu dan tombol dan menu telah diuji dan sesuai dengan

rancangan awal oleh penulis. Sehingga Association Rule Mining Genre Film Terlaris Pada Rental

CD/DVD Menggunakan Algoritma Apriori ini dapat digunakan oleh pemilik tempat Rental

CD/DVD Prima.

KATA KUNCI: Mining, Web, Apriori, Rental.

I. LATAR BELAKANG

Semakin berkembangnya kegiatan

ekonomi pada saat ini memicu kegiatan

ekonomi di semua bidang. Di antara kegiatan

ekonomi tersebut adalah kegiatan bisnis di

bidang persewaan kaset VCD/DVD. Namun

saat ini di beberapa rental DVD, semua sistem

manajemennya dijalankan secara manual,

sehingga sering terjadi kesalahan maupun

kehilangan data-data secara tidak sengaja,

yang mengakibatkan para pemberi jasa

mendapatkan kerugian yang cukup besar.


Artikel Skripsi




Dibutuhkan sebuah sistem informasi yang

memanfaatkan komputer yang dapat

menangani dan mengelola data-data yang

berhubungan dengan pengentrian data

penyewa dan identitas VCD/DVD. Sistem

informasi ini mempermudah admin dalam

proses memeriksa peminjaman dan

pengembalian VCD/DVD serta pembuatan

laporan transaksi peminjaman dan

pengembalian VCD/DVD. (Budi. 2011)

Dengan adanya sistem yang semuanya

terkomputerisasi, maka dapat pula

mengetahui judul VCD/DVD yang paling

laris perbulannya. Oleh sebab itu system ini

diharapkan untuk dapat membantu kinerja

pegawai rental VCD/DVD setempat serta

mempermudah pemilik untuk melihat record

peminjaman. (Sumarjiyanto, 2014)

II. METODE

Apriori merupakan metode

yang menggabungkan beberapa itemset

dan association rule terhadap transaksi

basis data. Dengan mengidentifikasi

setiap item yang sering dalam database

dan memperluas mereka ke item set

yang lebih besar dan lebih besar selama

itemset tersebut muncul cukup sering

dalam database. Sering munculnya

itemset ditentukan oleh Apriori, dan

dapat digunakan untuk menentukan

association rule yang menyoroti

kecenderungan umum dalam database.

Contoh:

Dalam sebulan dilakukan

laporan peminjaman oleh Admin

kepada Owner dari tempat persewaan

DVD. Diketahui hasilnya dalam bentuk

list tabel transaksi 2.1 dibawah ini.

Tabel 2.1 Tabel Transaksi Persewaan

ID Transaksi (TID) List Kode DVD yang dipinjam

100 1, 3, 4

200 2, 3, 5

200 1, 2, 3, 5

20 2, 5

Keterangan Kode:

1. Horor

2. Action

3. Animasi

4. Komedi

5. Romance

Dari list diatas dittentukan

literasi beberapa itemset yang

memiliki nilai minimum

support 50%. Sehingga

prosesnya digambarkan pada

gambar 2.1 dibawah ini.

Gambar 2.1 Proses

Penentuan Literasi Itemset


Artikel Skripsi




Pada iterasi pertama,

item yang support-nya atau

count-nya dibawah 2

dieliminasi dari 1-itemset L1.

Kemudian kandidat 2-itemset

C2 dari iterasi kedua dibentuk

dari cross product item-item

yang ada di L1. Setelah

kandidat 2-itemset itu dihitung

dari database, ditetapkan 2-

itemset L2. Proses serupa

berulang di iterasi ketiga, tetapi

perhatikan bahwa selain

{2,3,5} yang menjadi kandidat

3-itemset C3 sebenarnya ada

juga itemset {1,2,3} dan

{1,3,5} yang dapat diperoleh

dari kombinasi item-item di L2,

tetapi kedua itemset itu

dipangkas karena {2,3} dan

{1,5} tidak ada di L2. Proses ini

berulang sampai tidak ada lagi

kandidat baru yang dapat

dihasilkan di iterasi ke 4.

Dalam contoh ini bisa

dilihat bah wa Apriori dapat

mengurangi jumlah kandidat

yang harus dihitung support-

nya dengan pemangkasan.

Misalnya kandidat 3-itemset

dapat dikurangi dari 3 menjadi

1 saja. Pengurangan jumlah

kandidat ini merupakan sebab

utama peningkatan performa

Apriori.

3. Penyimpanan Data

Data adalah kumpulan fakta-

fakta dari suatu informasi.

Dalam penelitian ini data ini bisa

berupa jenis penyakit pada

tanaman, gejala penyakit, dan

solusi penangannan penyakit.

Microsoft SQL Server adalah

sebuah sistem manajemen basis

data relasional (RDBMS)

produk Microsoft. Bahasa query

utamanya adalah transact-SQL

yang merupakan implementasi

dari SQL standar ANSI/ISO

yang digunakan oleh Microsoft

dan Sybase. Umumnya SQL

Server digunakan di dunia bisnis

yang memiliki basis data

berskala kecil sampai dengan

menengah, tetapi kemudian

berkembang dengan

digunakannya SQL Server pada

basis data besar. (Alan,2009).


Artikel Skripsi




III. HASIL DAN KESIMPULAN

Desain Interface yang akan digunakan

adalah sebagai berikut :

1. Halaman utama adalah merupakan

tampilan awalyang berisi login kepada

admin.

Gambar 5.1 Halaman Utama (Beranda)

2. Menu Beranda Admin

Menu Beranda Admin merukapan

menu yang pertama kali muncul

setelah Admin melakukan Login.

Terdapat ucapan selamat datang

pada Body website, dan pada menu

topbar terdapat beberapa menu

yaitu, tambah Data Film, Edit Data

Film, Tambah Peminjaman, Edit

Peminjaman, Forecast Film dan

Logout.

Gambar 5.2 Halaman Beranda

Admin

3. Form Tambah Data Film

Form Tambah Data Film

digunakan admin untuk

menambah jenis film baru.

Terdapat keterangan lengkap dari

film tersebut mulai dari Nama

Film dan Genre Film.

Gambar 5.3 Form Tambah Data

Film

4. Menu Edit Data Film

Menu Edit Data Film merupakan

menu untuk merubah data film

yang perlu diubah serta dapat

menghapus data film apabila film

tersebut sudah tidak disewakan

lagi dengan mencentang checkbox

yang terletak pada sebelah kiri

tabel lalu menekan tombol Hapus.


Artikel Skripsi




Gambar 5.4 Menu Edit Data Film

A. Evaluasi Sistem

Desain Interface yang telah diimplementasi

adalah sebagai berikut :

1. Halaman utama adalah

merupakan tampilan awal

kepada admin. Didalamnya

terdapat inputan untuk login

admin yang nantinya akan

langsung mengakses menu

beranda admin.

Gambar 5.5 Implementasi Menu

Beranda

2. Halaman Beranda Admin

merupakan halaman yang

diakses setelah seorang telah

melakukan verifikasi kedalam

login admin. Pada tampilan

beranda Admin ini terdapat dua

buah menu yang terletak pada

menubar kiri yaitu tambah Data

Film, Edit Data Film, Tambah

Peminjaman, Edit Peminjaman,

Forecast Film dan Logout.


Beranda Admin

3. Halaman Tambah Data Film

merupakan halaman yang mengolah

inputan yang diberikan oleh admin

kedalam sistem. Pada tampilan

menu tambah data film terdapat

inputan masing-masing kriteria

yang harus di isi oleh admin dan

nantinya akan disimpan kedalam

database oleh sistem.


Tambah Data Film

4. Halaman Edit Data Film

adalah halaman yang mengatur

perubahan pada data film. Tampilan

pertama yang ditampilkan adalah

sebuah tabel dengan isi keterangan

lengkap semua film yang ada pada


Artikel Skripsi




database. Apabila Admin ingin

melakukan edit, maka dapat

memilih tulisan “Edit” yang

terdapat pada film yang ingin di edit

keterangannya.


Edit Data Film

5. Halaman Tambah

Peminjaman adalah halaman yang

mengatur peminjaman film.

Tampilan yang disajikan berupa

inputan yang berisi semua film yang

ada pada database dan tanggal

peminjaman.


Tambah Peminjaman

6. Halaman Edit Peminjaman

adalah halaman yang mengatur

penggantian keterangan

peminjaman film. Tampilan yang

disajikan berupa tabel yang berisi

semua film yang dipinjam dan

tanggal peminjaman yang ada pada

database. Menu ini hanya dapat

diakses oleh pemilik dari tempat

peminjaman. Apabila ingin

mengedit, maka pemilik harus

menekan tombol Edit.


Edit Peminjaman

7. Halaman Forecast Film

adalah halaman yang menampilkan

laporan peminjaman yang di select

dari database. Menu ini hanya dapat

diakses oleh pemilik dari tempat

peminjaman. Pemilik harus

memasukkan rentang tanggal yang

sesuai agar dapat menampilkan isi

tabel transaksi.


Forecast

8. Halaman Keterangan

Forecast adalah halaman yang

menampilkan keterangan transaksi

yang sesuai dengan tanggal yang

telah di inputkan oleh pemilik.

Halaman ini merupakan halaman

yang memuat metode apriori


Artikel Skripsi




sebagai penentu dataset yang

diambil dari tabel transaksi yang di

select berdasarkan tanggal.

Gambar 5.12 Implementasi

Keterangan Forecast

A. KESIMPULAN

Berdasarkan dari hasil penelitian, analisis,

perancangan sistem, maka penulis dapat

mengambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Data film yang merinci tiap film dan

peminjaman perbulannya dari masing-masing

film.

2. Penerapan algoritma Association Rule

Meaning pada Algoritma Apriori yaitu

menentukan beberapa dataset yang

menghasilkan laporan perbulan genre film

terlaris.

IV. DAFTAR PUSTAKA

Afif M S, “Implementasi Data Mining

Algoritma Apriori pada Sistem

Penjualan”, AMIKOM, Yogyakarta,

2010.

Alan, Beaulieu, Mary E Treseler, “Learning

SQL (2nd ed.)”, April 2009

Budi N, “Ssistem Iinformasi Penyewaan

Kaset VCD/DVD pada Raisya Rental

Menggunakan Microsoft Visual Basic

6”, Malang, 2011

Clifton, Christopher, “Encyclopaedia

Britannica: Definition of Data Mining”,

2010.

Kennedi T, Hoga S, Bobby R, “Implementasi

Data Mining Algoritma Apriori pada

Sistem Persediaan Alat-alat

Kesehatan”, Medan, Oktober 2013.

Sumarjiyanto B, “Sistem Informasi

Penyewaan VCD pada Pratama Disc

Yogyakarta”, AMIKOM, Yogyakarta,

2014.

Yanto R, Khoirinah R, “Implementasi Data

Mining dengan Metode Algoritma

Apriori dalam Menentukan Pola

Pembelian Obat”, Lubuklingau,

Februari 2015.


jurnal association rule mining genre film...

Documents