PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU

Transkripsi

1 PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Disusun Oleh: Hany Omar Ba Abdullah JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2015 i

2 ii

3 iii

4 iv

5 LEMBAR PERSEMBAHAN Puji syukur kepada Allah SWT atas rahmat dan karunia-nya sehingga Tugas Akhir ini dapat terselesaikan. Terima kasih juga yang sebesar-besarnya kepada Ibunda Dosen Ir. Nur Alif Mardiyah, MT dan Ibu Dosen Nur Hayatin, S.ST selaku pembimbing saya Serta ucapan terimakasih kepada Bapak Yufiz Azhar, S.Kom, M.Kom., dan Bapak Wahyu Andika K. S.Kom, M.Kom. Sebagai dosen penguji serta Bapak Yudha Munarko. S.Kom, M.Sc., sebagai Ketua jurusan Teknik Informatika dengan bimbingan Bapak Ibu dosen sekalian saya dapat menyelesaikan Tugas Ahir ini. Untuk wanita terindah di dunia Mama Jamilah Saya tercinta, Abi Umar yang selalu memberi support serta saudara saudari saya, Abdurachman, Hanaa, Muhammad dan seluruh keluarga yang selalu memberikan dukungan dan do a dalam pengerjaan Tugas Akhir ini. Semua sahabat dan teman saya Maz Ardi, Fian, Farid, Chilman seluruh teman-teman seperjuangan Uut, Reza, Syahrul, serta pembimbing di luar kampus lainnya. Terima kasih banyak untuk kalian atas semangat dan doa yang kalian berikan selama ini. Serta semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu yang telah berjasa dalam pengerjaan Tugas Akhir ini. v

6 KATA PENGANTAR Dengan memanjatkan puji syukur kehadirat Allah Subhanahu WaTa Ala atas limpahan rahmat dan hidayah-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul : PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENEMUKAN POLA PEMINJAMAN BUKU Di dalam tulisan ini disajikan pokok-pokok pembahasan yang meliputi pendahuluan, landasan teori, perancangan sistem, implementasi dan pengujian sistem. Peneliti menyadari sepenuhnya bahwa dalam penulisan tugas akhir ini masih banyak kekurangan dan keterbatasan. Oleh karena itu peneliti mengharapkan saran yang membangun agar tulisan ini bermanfaat bagi perkembangan ilmu pengetahuan ke depan. Malang, 26 Agustus 2015 (Hany Omar Ba Abdullah) vi

7 DAFTAR ISI Halaman HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PERSETUJUAN... LEMBAR PENGESAHAN... LEMBAR PERNYATAAN... ABSTRAK... ABSTRACT... LEMBAR PERSEMBAHAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... ii iii iv v vi vii ix x xiii DAFTAR TABEL... xiiii BAB I : PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Batasan Masalah Metodologi Sistematika Penulisan... 5 BAB II : LANDASAN TEORI Data Mining Tahapan Data Mining Arsitektur Data Mining Aturan Asosiasi vii

8 2.2.1 Bentuk Umum Aturan Asosiasi Algoritma Apriori Analisis Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Metodologi Dasar Analisis Analisis Asosiasi BAB III : ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Analisa Sistem Deskripsi Perangkat Lunak Analasis Kebutuhan Sistem Analisa Sistem Data Mining Perancangan Sistem Flowchart Sistem Usecase Diagram Activity Diagram Sequence Diagram Class Diagram Desain Database BAB IV : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN Implementasi Sistem Implementasi Pengembangan Perangkat Keras Implementasi Lingkungan Pengembangan Perangkat Lunak Implementasi Case Aplikasi Source Code Import Data Source Code Data Mining Apriori Dan Association Rule Pengujian Sistem Desain Interface Aplikasi Pengujian Import Data viii

9 4.2.3 Pengujian Data Mining Apriori Dan Association Rule Tabel Support Dan Confidence BlackBox Testing BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA BIOGRAFI ix

10 DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 2.1 Tahapan Data Mining... 8 Gambar 2.2 Arsitektur Data Mining Gambar 2.3 Market Basket Analysis Gambar 2.4 Bentuk Umum Aturan Asosiasi Gambar 2.5 Data Transaksi Gambar 2.6 Item Support Gambar 2.7 Aturan Asosiatif Gambar 3.1 Flowchart Sistem Gambar 3.2 Usecase Diagram Gambar 3.3 Activity Diagram Import Data Excel Gambar 3.4 Activity Diagram Data Mining Gambar 3.5 Sequence Diagram Import Data Excel Gambar 3.6 Sequence Diagram Data Mining Gambar 3.7 Class Diagram Gambar 3.8 Designer Relational Database Gambar 3.9 Tampilan Awal Aplikasi Gambar 3.10 Tampilan Output Aplikasi Gambar 4.1 Struktur File Aplikasi Gambar 4.2 Source Code Import Data Gambar 4.3 Source Code Data Mining (Kandidat Pertama) Gambar 4.4 Source Code Data Mining (Kandidat Kedua) Gambar 4.5 Source Code Mining Data (Kandidat Ketiga) Gambar 4.6 Source Code Aturan Asosiasi Gambar 4.7 Desain Interface Aplikasi x

11 Gambar 4.8 Pengujian Import Data Gambar 4.9 Pengujian Data Mining (Kandidat Pertama) Gambar 4.10 Pengujian Data Mining (Kandidat Kedua) Gambar 4.11 Pengujian Data Mining (Kandidat Ketiga) Gambar 4.12 Pengujian Aturan Asosiasi 2 Itemset Gambar 4.13 Pengujian Aturan Asosiasi 3 Itemset xi

12 DAFTAR TABEL Halaman Tabel 3.1 Data Awal Tabel 3.2 Langkah Tabel 3.3 Langkah Tabel 3.4 Langkah Tabel 3.5 Gabungan Itemset Tabel 3.6 Langkah Tabel 3.7 Langkah Tabel 3.8 Aturan Asosiasi Tabel 3.9 Structure Tabel Buku Tabel 3.10 Structure Tabel Transaksi Peminjaman Buku Tabel 3.11 Structure Tabel Detail Transaksi Peminjaman Buku Tabel 4.1 Tabel Dengan Jumlah 1 Support Dan 1 Confidence Tabel 4.2 Tabel Dengan Jumlah 2 Support Dan 2 Confidence Tabel 4.3 Tabel Blackbox Testing xii

13 DAFTAR PUSTAKA [1] Sutanta, Edhy Sistem Basis Data. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu. [2] Connolly, Thomas M. and Carolyn E. Begg Database System : A Practical Approach to Design, Implementation, and Management Fourth Edition. USA: Addison Wesley, Longman Inc. [3] Rob, Peter Database Systems Design, Implementation, and Management Seventh Edition. Canada:Thomson Learning, Inc [4] McLeod, Raymond dan Schell, George Sistem Informasi Manajemen. Diterjemahkan oleh Hendra Teguh. Edisi Delapan. Jakarta: PT Indeks. [5] Kadir, Abdul Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: Penerbit Andi. [6] Kusrini, & Emha Taufiq Luthfi Algoritma - Data Mining. Yogyakarta : Penerbit Andi. [7] Berry, Michael J.A dan Linoff, Gordon S Data Mining Techniques For Marketing, Sales, Customer Relationship Management Second Editon. United States of America: Wiley Publishing, Inc. [8] Han, Jiawei, Micheline Kamber, Jian Pei Data Mining Concepts and Techniques. United States of America: Academic Press. [9] Agrawal, Rakesh, Ramakrishnan Srikant Fast Algorithms For Mining Association Rules. In Proc International Conference Very Large Data Bases (VLDB). [10] Fin, lee, S. dan Juan, Santana Data Mining Meramalkan Bisnis Perusahaan. Jakarta: Elex Media Komputindo. xiii