Implementation of Association Rule on Agricultural Commodity Exports in Indonesia Using Apriori Algorithm

Abstrak

Ekspor komoditas pertanian di Indonesia memiliki kontribusi terkecil terhadap penerimaan negara dan pergerakan nilai ekspor dalam satu dekade terakhir belum menunjukkan peningkatan yang signifikan dibandingkan dengan sektor ekspor lainnya. Hal ini menunjukkan adanya kelemahan pada ekspor komoditas pertanian sehingga diperlukan suatu analisis untuk mengoptimalkan hasil ekspor ke negara lain. Kelemahan tersebut dapat dilihat dari segi kualitas, harga, infrastruktur dan teknologi. Penelitian ini menggunakan analisis association rule dengan algoritma apriori dengan tujuan untuk mengetahui komoditas pertanian apa saja yang diekspor secara bersamaan dan aturan asosiasi yang dihasilkan. Algoritma apriori merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan aturan asosiasi antar item dalam suatu database dengan mempertimbangkan dua parameter utama yaitu Support dan Confidence. Data yang digunakan adalah data ekspor komoditas pertanian yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik di Indonesia tahun 2023. Berdasarkan analisis yang dilakukan, terdapat 32 aturan asosiasi yang dihasilkan dengan minimal Support sebesar 25% dan minimal Confidence sebesar 80%. Kemudian setelah dilakukan pengujian Lift Ratio, semua aturan yang dihasilkan memenuhi pengujian Lift Ratio dengan nilai lebih dari 1. Aturan asosiasi yang dihasilkan minimal harus memiliki 2 hingga 4 komoditas ekspor pertanian dalam setiap aturannya. Dengan mengetahui aturan asosiasi ekspor komoditas pertanian, diharapkan penyaluran ekspor di sektor pertanian dapat lebih dioptimalkan untuk diperdagangkan ke luar negeri sehingga dapat menutupi kelemahan yang ada.