## ALGORITMA ASOSIASI DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISA DATA PENJUALAN

## Mohammad Badrul
Program Studi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat Margasatwa Jakarta Selatan.
Telp. (021) 78839513 Fax. (021) 78839421 mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id
Abstract  Each  company  or  organization  that wants  to  survive  needs  to  determine  the  right business  strategy.  Data  sales  of  products  made  by the company will eventually generate mountains of data. So it is very unfortunate if not analyzed back. products  offered  variety  with  a  wide  range  of products,  and  sometimes  the  brand  influence people  to  buy  the  product,  to  know  the  products with the  highest sales and the linkage of products with  each  laiinya  needed  one  existing  algorithms in data mining algorithms are algorithms priori to be  informed,  and  with  the  help  of  Tanagra applications, products which appear
simultaneously knowable. Priori algorithms including  the  type  of  association  rules  in  data mining.  One  association  analysis  phase  which attracted  the  attention  of  many  researchers  to produce  efficient  algorithms  is  the  analysis  of patterns  of  high  frequency  (frequent  pattern mining).  Important  or  not  an  association  can  be identified by the two benchmarks, namely: support and  confidence.  Support  (support  value)  is  the percentage of the combination of these items in the database,  while  confidence  (value  certainty)  is  a strong  relationship  between  the  items  in  the  rules of  association.  Priori  algorithm  can  be  helpful  for the development of marketing strategies.
Intisari  Setiap perusahaan maupun organisasi yang ingin tetap bertahan perlu untuk menentukan  strategi  dalam  bisnis  yang  tepat. Data  penjualan  produk  yang  dilakukan  oleh perusahaan  lambat  laun  akan  menghasilkan tumpukan data. Sehingga sangat disayangkan jika tidak  di  analisa  kembali.  produk    yang ditawarkan  bermacam  dengan  berbagai  macam produk,  dan  terkadang  merk  mempengaruhi masyarakat  untuk  membeli  produk  tersebut, untuk  mengetahui  produk  dengan  penjualan terbanyak  dan  keterkaitan  produk  satu  dengan yang laiinya diperlukan salah satu algoritma yang ada  di  algoritma  data  mining  yaitu  algoritma apriori  untuk  dapat  mengetahuinya,  dan  dengan bantuan  aplikasi  tanagra,  produk  yang  muncul secara  bersamaan  dapat  diketahui.  Algoritma apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data
mining.  Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk menghasilkan  algoritma  yang  efisien  adalah analisis  pola  frequensi  tinggi  ( frequent  pattern mining ).  Penting  tidaknya  suatu  asosiasi  dapat diketahui dengan dua tolak ukur , yaitu : support dan confidence. Support (nilai  penunjang)  adalah persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam database,  sedangkan confidence (nilai  kepastian) adalah  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam aturan asosiasi. Algoritma apriori dapat membantu untuk pengembangan strategi pemasaran.
Kata Kunci : Asosiasi, apriori, penjualan

## PENDAHULUAN
Semakin  banyaknya  persaingan  dalam dunia bisnis khususnya dalam  industri penjualan menuntuk  pihak  manajemen  untuk  putar  otak mencari  peluang  untuk  tetap  berkecimpung dalam  bisnisnya.  Untuk  menyiasati  hal  tersebut, tentunya  pihak  manajemen  harus  mampu menganalisasuatu data yang ada untuk di jadikan bahan acuan untuk menganalisa data tersebut.
Ketersediaan  detail  informasi  transaksi pelanggan  mendorong  pengembangan  teknik yang secara otomatis mencari hubungan antaraitem  dalam  data  di  database.  Sebagai contoh  data  didapat  dari  scanner  bar-code  di supermarket.  Database  penjualan  menyimpan jumlah  record  transaksi  penjualan  yang  sangat besar.  Setiap  record  memberikan  daftar  item barang  yang  dibeli  oleh  pelanggan  dalam satutransaksi.  Manager  mungkin  akan  tertarik untuk  mengetahui  jika  beberapa  kelompok  item barang  secara  konsisten  dibeli  secarabersama. Manager  dapat  menggunakan  data  tersebut dalam pengaturan layout toko untuk meletakkan item  barang  secara  optimaldengan  keterkaitan satu dengan lainnya, dapat pula digunakan dalam promosi,  atau  dalam  design  katalog  dan  untuk mengidentifikasi  segmen  pelanggan  berdasar pola pembelian.
Menuntut para pengembang untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  produk yang  dijual,  salah  satunya  adalah  dengan pemanfaatan  data  penjualan  produk.  Dengan adanya  kegiatan  penjualan  setiap  hari,  data semakin  lama  akan  semakin  bertambah  banyak. Data  tersebut  tidak  hanya  berfungsi    sebagai arsip  bagi  perusahaan,  data  tersebut  dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi yang berguna  untuk  peningkatan  penjualan  dan promosi produk.
Proses  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan  di  dalam  database  seperti  yang dilakukan untuk melihat keterkaitan penjualanantar  item  diatas  merupakan  suatu konsep  yang  di  sebut  dengan  data  mining.  Data mining merupakan konsep utama dalam business intelligence (BI) serta online analytical processing (OLAP)(Vercellis, 2009). Terdapat banyak algoritma data mining yang jika dapat diterapkan dalam  prosesbisnis,  akan  memberikan  nilai positif  bagi  peningkatan  kinerja  proses  bisnis tersebut  yang  berujung  pada  peningkatan keuntungan dari bisnistersebut.
Pemanfaatan  data  yang  ada  di  dalam sistem  informasi  untuk  menunjang  kegiatan pengambilan  keputusan,  tidak  cukuphanya mengandalkan  data  operasional  saja,  diperlukan suatu  analisis  data  untuk  menggali  potensi- potensi  informasi  yang  ada.  Para  pengambil keputusan berusaha untuk memanfaatkan gudang  data yang sudah dimiliki untuk menggali informasi  yang  berguna  membantu  mengambil keputusan, hal ini mendorong munculnya cabang ilmu  baru  untuk  mengatasi  masalah  penggalian informasi  atau  pola  yang  penting  atau  menarik dari  data  dalam  jumlah  besar,  yang  disebut dengan  data  mining.Penggunaan  teknik  data mining diharapkan dapat memberikan pengetahuan-pengetahuan yang sebelumnya tersembunyi  didalam  gudang  data  sehingga menjadi informasi yang berharga.
Algoritma  asosiasi  merupakan  suatu bentuk  algoritma  dalam  data  mining  yang memberikan informasi hubungan antar item data didatabase. Algoritma tersebut dapat dimanfaatkan  secara  luas  dalam  proses  bisnis diantaranya dalam proses penjualan. Data mining algoritma asosiasi dapat membantu dalam proses penjualan  dengan  memberikan  hubungan  antar data penjualan yang dilakukan pelanggansehingga  akan  didapat  pola  pembelian pelanggan. Pebisnis dapat memanfaatkan informasi  tersebut  untuk  mengambil  tindakan bisnis yang sesuai.
Di  dalam  bidang  usaha  retail,  metode association  rule  mining ini  lebih  dikenal  dengan istilah  analisa  keranjang  belanja  atau market
basket  analysis (Gunadi,  2013).  Algoritma  apriori adalah  algoritma  pengambilan  data    dengan aturan asosiatif ( Association rule ) untuk menentukan    hubungan    asosiatif    suatu kombinasi  item(Kusrini, 2007).
Anna  Celluler  merupakan  salah  satu  toko yang bergerak dalam bidang penjualan perangkat mobile atau smartphone yang  berada  di  daerah Jakarta. Berbagai macam jenis perangkat celluler ditawarkan  di  toko  tersebut  dengan  berbagai macam  variasi  harga  tergantung  dari  merk  dan spesifikasi dari produk tersebut. Proses pencatatan  transaksi  yang  dilakukan  masih mengandalkan  nota  atau  faktur  untuk  bukti transaksi,  Data  transaksi  yang  sudah  dilakukan sampai  pada  proses  pembuatan  nota  atau  faktur kemudian  di  rekap  oleh  bagian  administrasi untuk  dilaporkan  pada  pemilik  toko  tersebut. Banyaknya  data  tersebut  membutuhkan  sebuah metode  atau  teknik  yang  dapat  merubah banyaknya  data  agar  dapat    dimanfaatkan menjadi  sebuah  informasi  berharga  atau pengetahuan  yang  bermanfaat.  Salah  satu  teknik yang  dapat  mengolah  informasi  dari  kumpulan data yang besar menggunakan data mining.
Data  mining  adalah  proses  mengekstrasi informasi  atau  sesuatu  yang  penting  atau menarik  dari  data  yang  ada  di  dalam database sehingga  menghasilkan  informasi  yang  sangat berharga.Data  mining  dapat  mengolah  informasi dari kumpulan data yang sangat besar dan dalam melakukan pencarian data membentuk pola  yang biasa  disebut  dengan association  rule/Market basket analysis( Kurniawati,  2014). Market basket analysis adalah  suatu  metode  analisa  atas perilaku  konsumen  secara  spesifik  dari  suatu golongan/kelompok  tertentu. Market  basket analysis umumnya  dimanfaatkan  sebagai  titik awal pencarian pengetahuan dari suatu transaksi data  ketika  kita  tidak  mengetahui  pola  spesifik apa  yang    kita  cari(Gunadi,2012).  Tehnik  analisa keranjang pasar merupakan teknik yang mengadaptasi  ilmu  data  mining.  Teknik  ini digunakan  untuk  merancang  suatu  strategi penjualan  dan  pemasaran  barangmelalui  proses pencarian asosiasi atau hubungan antar item data dari  suatu  basis  data  relasional.  Pencarian asosiasi  berawal  daripengolahan  data  transaksi pembelian barang dari setiap pembeli, kemudian dicari hubungan antar barang-barang yang dibeli. Pencarian  informasi  ini  hampir  sama  dengan mencari  peluang  kemunculan  barang  yang  dibeli sesuai  dengan  kebiasaanberbelanja  masyarakat dan jumlah transaksi yang ada.
Kebutuhan market basket analysis berawal dari keakuratan dan manfaat yang dihasilkannya dalam  wujud  aturan  assosiasi  ( association rules ). Yang  dimaksud  dengan  association  rules  adalah pola-pola keterkaitan data dalam basis data. Data
inilah  yang  nantinya  akan  di  analisis  seorang analisis  data  untuk  menemukan  pola  dari  data penjualan yang sudah terkumpul setiap hari guna untuk melakukan proses pengambilan keputusan. Association  Rule yang  dimaksud  dilakukan melalui  mekanisme  penghitungan support dan confidence dari suatu hubungan item. Sebuah rule asosiasi  dikatakan  interesting  jika  nilai support adalah  lebih  besar  dari  minimum support dan juga  nilai confidence adalah  lebih  besar  dari minimum confidence (Nurcahyo,2013).  Proses pencarian  asosiasi  ini  menggunakan  algoritma apriori,  yang  berfungsi  untuk  membentuk kandidat kombinasi item yang mungkin, lalu diuji apakah  kombinasi  tersebut  memenuhiparameter support dan confidence minimum yang merupakan  nilai  ambang  yang  diberikan  oleh user.
Pada penelitian ini, penulis akan melakukan analisis terhadap data transaksi yang sudah dilakukan dengan mekanisme perhitungan nilai support dan confident dari  suatu  hubungan item,  yang  nantinya  hasil  nilai support dan confident  yang  yang  ada  akan  digunakan  untuk proses  pengambilan  keputusan  oleh  pihak manajemen untuk meningkatkan strategi pemasaran.

## BAHAN DAN METODE
a. Data Mining
Data  mining telah  menarik  banyak perhatian  dalam  dunia  sistem  informasi  dan dalam  masyarakat  secara  keseluruhan  dalam beberapa  tahun  terakhir,  karena  ketersediaan luas  dalam  jumlah  besar  data  dan  kebutuhan segera  untuk  mengubah  data  tersebut  menjadi informasi yang berguna dan pengetahuan(Witten, 2012). Informasi dan pengetahuan yang diperoleh  dapat  digunakan  untuk  aplikasi  mulai dari pasar analisis, deteksi penipuan, dan retensi pelanggan,  untuk  pengendalian  produksi  dan ilmu pengetahuan eksplorasi(Han&Kamber, 2007). Adanya ketersediaan data yang melimpah, kebutuhan  akan  informasi  atau  pengetahuan sebagai  sarana  pendukung  dalam  pengambilan keputusan  baik  bagi  individu,  organisasi, perusahaan dan pemerintahan.
Banyaknya data, ditambah dengan kebutuhan  untuk  alat  analisis  data  yang  kuat, telah digambarkan sebagai kaya data tapi miskin informasi.Jumlah data yang tumbuh secara cepat, dikumpulkan dan disimpan dalam repositori data yang  besar  dan  banyak,  telah  jauh  melampaui kemampuan manusia untuk memahami data-data tesebut  tanpa  mampu  mengelolah  data  tersebut. Akibatnya,  data  yang  dikumpulkan  dalam repositori  data  yang  besar  menjadi  ”kuburan data” (Han&Kamber, 2007).
Hal  ini  melatarbelakangi  lahirnya  suatu cabang ilmu pengetahuan baru yaitu data mining. Data mining adalah  untuk  mengekstrasikan  atau “menambang”  pengetahuan  dari  kumpulan banyak  data(Han&Kamber,  2007).  Data  mining adalah  teknik  yang  merupakan  gabungan metode-metode analisis data secara berkesinambungan  dengan  algoritma-algoritma untuk  memproses  data  berukuran  besar.  Data mining merupakan proses menemukan informasi atau  pola  yang  penting  dalam  basis  data berukuran  besar  dan  merupakan  kegiatan  untuk menemukan  informasi  atau  pengetahuan  yang berguna  secara  otomatis  dari  data  yang jumlahnya  besar(Kusrini,  2009). Data  mining, sering  juga  disebut knowledge  discovery  in database ( KDD), adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk menemukan  pola  keteraturan,  pola  hubungan dalam  set  data  berukuran  besar.  Keluaran  dari data mining ini dapat dijadikan untuk memperbaiki  pengambilan  keputusan  di  masa depan.  Dalam data mining data  disimpan  secara elektronik  dan  diolah  secara  otomatis,  atau setidaknya  disimpan  dalam  komputer.  Data mining  adalah  tentang  menyelesaikan  masalah dengan  menganalisa  data  yang  telah  ada  dalam database (Kusrini, 2009).
Siklus  hidup  proyek data mining menurut Cross-Industry Standart Proses for Data
Mining (CRISP-DM)yang  dikembangkan  tahun 1996  terbagi  dalam  6  fase  (Kusrini,  2009). Berikut  gambar  dari  Siklus  hidup  proyek data mining
1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business
Understanding Phase )
a. Penentuan  tujuan  proyek  dan  kebutuhan secara detail dalam lingkup bisnis atau unit penelitian secara keseluruhan.
b. Menerjemahkan tujuan dan batasan menjadi  formula  dari  permasalahan data mining.
c. Menyiapkan  strategi  awal  untuk  mencapai tujuan.
2. Fase  pemahaman  data  ( Data  Understanding Phase )
a. Mengumpulkan data.
b. Menggunakan  analisis  penyelidikan  data untuk  mengenali  lebih  lanjut  data  dan pencarian pengetahuan awal.
c. Mengevaluasi kualitas data.
d. Jika  diinginkan,  pilih  sebagian  kecil  group data  yang  mungkin  mengundang  pola  dari permasalahan.
3. Fase  pengolahan  data  ( Data  Preparation Phase )
a. Siapkan  data  awal,  kumpulkan  data  yang akan  digunakan  untuk  keseluruhan  fase berikutnya.  Fase  ini  merupakan  pekerjaan
berat  yang  perlu  dilaksanakan  secara intensif.
b. Pilih  kasus  dan  variabel  yang  ingin dianalisis  dan  yang  sesuai  analisis  yang akan dilakukan.
c. Lakukan perubahan pada beberapa variabel jika dibutuhkan.
d. Siapkan  data  awal  sehingga  siap  untuk perangkat pemodelan.
4. Fase Pemodelan ( Modelling Phase )
a. Pilih  dan  aplikasikan  teknik  pemodelan yang sesuai.
b. Perlu diperhatikan bahwa beberapa teknik mungkin untuk digunakan pada permasalahan data mining yang sama.
c. Jika  diperlukan,  proses  dapat  kembali  ke fase  pengolahan  data  untuk  menjadikan data  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  dengan spesifikasi  kebutuhan  teknik data  mining tertentu.
5. Fase Evaluasi a. Pengevaluasi  satu  atau  lebih  model  yang digunakan  dalam  fase  permodelan  untuk mendapatkan  kualitas  dan  efektivitas sebelum disebarkan untuk digunakan.
b. Menetapkan  apakah  terdapat  model  yang memenihi tujuan pada fase awal.
c. Menentukan
apakah terdapat
permasalahan  penting  dari  bisnis  atau penelitian  yang  tidak  tertangani  degan baik.
d. Mengambil  keputusan  yang  berkaitan dengan  penggunaan  hasil  dari data mining .
6. Fase Penyebaran a. Menggunakan  model  yang  dihasilkan. Terbentuknya  model  tidak  menandakan telah terselesaikannya proyek.
b. Contoh sederhana penyebaran: pembuatan laporan.
c. Contoh  kompleks  penyebaran:  penerapan proses data  mining secara  paralel  pada department lain.
Menurut  Larose  dalam  bukunya  yang berjudul  ” Discovering  Knowledge  in  Data:An Introduction  to  Data  Mining ”, datamining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas/pekerjaan  yang  dapat  dilakukan(Larose, 2005), yaitu :
1. Deskripsi Terkadang  peneliti  dan  analisis  secara sederhana ingin mencoba mencari cara untuk menggambarkan  pola  dan  kecenderungan yang terdapat dalam data. Deskripsi dari pola kecenderungan sering
memberikan kemungkinan  penjelasan  untuk  suatu  pola atau kecenderungan.
2. Estimasi Estimasi  hampir  sama  dengan  klasifikasi, kecuali  variabel  target  estimasi  lebih  ke  arah numerik  dari  pada  ke  arah  kategori.  Model dibangun  menggunakan  baris  data  ( record ) lengkap  yang  menyediakan  nilai  dari  variabel target sebagai nilai prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan  berikutnya  estimasi  nilai  dari variabel  target  dibuat  berdasarkan  nilai variabel prediksi.
3. Prediksi Prediksi  hampir  sama  dengan  klasifikasi  dan estimasi,  kecuali  bahwa  dalam  prediksi  nilai dari  hasil  akan  ada  di  masa  mendatang. Beberapa  metode  dan  teknik  yang  digunakan dalam  klasifikasi  dan  estimasi  dapat  pula digunakan  (untuk  keadaan  yang  tepat)  untuk prediksi.
4. Klasifikasi Dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel kategori.Sebagai contoh, penggolongan pendapatan  dapat  dipisahkan  dalam  tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
5. Pengklasteran ( Clusterring )
Pengklasteran  merupakan  pengelompokan record , pengamatan, atau memperhatikan dan membentuk kelas obyek-obyek yang memiliki kemiripan.  Klaster  adalah  kumpulan record yang  memiliki  kemiripan  satu  dengan  yang lainnya  dan  memiliki  ketidakmiripan record dalam  klaster  yang  lain.  Berbeda  dengan klasifikasi,  pada  pengklasteran  tidak  ada variabel target. Pengklasteran tidak melakukan  klasifikasi,  mengestimasi,  atau memprediksi  nilai  dari  variabel  target,  akan tetapi,  algoritma  pengklasteran  mencoba untuk melakukan pembagian terhadap keseluruhan data menjadi kelompok- kelompok yang memiliki kemiripan (homogen),  yang  mana  kemiripan record dalam satu kelompok akan bernilai maksimal, sedangkan  kemiripan  dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal.
6. Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam data  mining adalah untuk menemukan atribut yangmuncul dalam satu  waktu.  Salah  satuimplementasi  dari asosiasi  adalah market  basket  analysis atau analisiskeranjang  belanja,  sebagaimana  yang akan dibahas dalam penelitian ini.
Dalam  buku  “Data  Mining  –  Meramalkan Bisnis  Perusahaan,  Feri  Sulianta  &  Dominikus Juju, 2010” menyatakan bahwa secara terperinci, ada  empat  tahap  yang  dilalui  dalam Data Mining antara lain :
1. Tahap  pertama: Precise  statement  of  the problem (mendefinisikan permasalahan yang ingin  diketahui).  Misalnya  ingin  mengetahui
apakah seorang
customer berpotensi memiliki kredit macet, atau mengidentifikasi seorang  customer  apakah  akan  pindah  ke kompetitor  bisnis  kita,  dan  lain  sebagainya. Setelah  menemukan  pertanyaan  bisnis  yang perlu  dijawab  oleh  data  mining,  selanjutnya tentukan  tipe  tugas  dasar  untuk  menjawab pertanyaan bisnis tersebut. Tugas dasar yang menjadi  dasar  algoritma  data  mining  adalah klasifikasi,  regresi,  segmentasi,  asosiasi  dan sequence analisis.
2. Tahap kedua: Initial
Exploration
(Mempersiapkan  data  yang  menjadi  sumber untuk data  mining termasuk  data  “ cleaning”
untuk dipelajari polanya). Setelah
menentukan definisi masalah, langkah berikutnya  adalah  mencari  data  yang mendukung  definisi  masalah.  Menentukan porsi data yang digunakan men-training data mining  berdasarkan  algoritma  data  mining yang  telah  dibuat.  Setelah  persiapan  data selesai dilakukan, langkah berikutnya adalah memberikan sebagian data kedalam algoritma data mining . 3. Tahap Ketiga: Model building and validation .Validasi apakah data mining memberikan  prediksi  yang  akurat.  Setelah training data  selesai  dilakukan,  data  mining tersebut  perlu  di-“uji”  atau  di-validasi keakuratannya terhadap data testing.
4. Tahap  Ke-empat: Deployment .  Tahap  ini memilih  aplikasi  yang  tepat  tehadap data mining untuk membuat prediksi

## b. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  suatu  algoritma dasar  yang  diusulkan  oleh  Agrawal  &  Srikant pada  tahun  1994  untuk    penentuan frequent itemsets untuk aturan asosiasi boolean . Algoritma apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada data mining .Aturan  yang  menyatakan  asosiasi  antara beberapa  atribut  sering  disebut affinity  analysis atau market basket analysis. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk  menemukan  aturan  suatu  kombinasi item(Larose,  2005) .  Salah  satu  tahap  analisis asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien adalah  analisis  pola  frequensi  tinggi  ( frequent pattern mining ).  Penting  tidaknya  suatu  asosiasi dapat  diketahui  dengan  dua  tolak  ukur  ,  yaitu  : support dan confidence . Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database,  sedangkan confidence (nilai  kepastian) adalah  kuatnya  hubungan  antar- item dalam aturan asosiasi (Kusrini, 2009).
c. Analisis Pola Frekuensi
Tahap  inimencari  kombinasi item yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  basis  data.  Nilai support sebuah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
Sementara,  nilai support dari  2 item diperoleh dengan menggunakan rumus :
Frequent  itemset menunjukkan itemset yang memiliki  frekuensi  kemunculan  lebihdari  nilai minimum  yang  ditentukan  ( ).Misalkan  =  2, maka semua itemsets yangfrekuensi kemunculannya  lebih  dari  atausama  dengan  2 kali  disebut frequent .Himpunan  dari frequent k - itemset dilambangkan dengan Fk. Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A B.  Nilai confidence dari  aturan  A  B  diperoleh dengan rumus berikut:
Untuk  menentukan  aturan  asosiasi  yang  akan dipilih  maka  harus  diurutkan  berdasarkan Support × Confidence .  Aturan  diambil  sebanyak n aturan yang memiliki hasil terbesar.

## d. Tanagra
Tanagra  adalah  software  Data  Mining bebas  untuk  tujuan  akademik  dan  penelitian  ini mengusulkan  beberapa  metode  data  mining  dari analisis  eksplorasi  data,  pembelajaran  statistik, pembelajaran mesin dan daerah database.Tanagra  adalah  "proyek open  source " karena  setiap  peneliti  dapat  mengakses  ke  kode sumber,  dan  menambahkan  algoritma  sendiri, sejauh  dia  setuju  dan  sesuai  dengan  lisensi distribusi perangkat lunak.
Tujuan  utama dari  proyek  Tanagra adalah memberikan peneliti dan mahasiswa yang mudah untuk  menggunakan  perangkat  lunak  data mining,  sesuai  dengan  norma-norma  yang  hadir dari  pengembangan  perangkat  lunak  dalam domain ini (terutama dalam desain GUI dan cara untuk  menggunakannya),  dan  memungkinkan untuk  menganalisis  baik  data  yang  nyata  atau sintetis.
Tujuan  kedua  Tanagra  adalah  untuk mengusulkan  kepada  peneliti  arsitektur  yang memungkinkan  mereka  untuk  dengan  mudah menambahkan metode penambangan data
mereka  sendiri,  untuk  membandingkan  kinerja mereka.  Tanagra  bertindak  lebih  sebagai platform  eksperimental  untuk  membiarkan mereka  pergi  ke  penting  dari  pekerjaan  mereka, pengeluaran  mereka  untuk  berurusan  dengan bagian  menyenangkan  dalam programmation semacam  ini  alat  pengelolaan  data  (Julsam, 2009).
Tujuan ketiga dan terakhir, arah pengembang pemula, terdiri dalam menyebarkan metodologi  yang  mungkin  untuk  membangun perangkat  lunak  semacam  ini.  Mereka  harus mengambil keuntungan dari akses gratis ke kode sumber,  untuk  melihat  bagaimana  perangkat lunak  semacam  ini  dibangun,  masalah  untuk menghindari, langkah-langkah utama dari proyek ini,  dan  alat-alat  dan  perpustakaan  kode  yang digunakan untuk. Dengan cara ini, Tanagra dapat dianggap  sebagai  alat  pedagogis  untuk  belajar teknik pemrograman

## Metode Penelitian
Penelitian  adalah  mencari  melalui  proses yang  metodis  untuk  menambahkan  pengetahuan itu  sendiri  dan  dengan  yang  lainnya,  oleh penemuan  fakta  dan  wawasan  tidak  biasa. Pengertian  lainnya,  penelitian  adalah  sebuah kegiatan  yang  bertujuan  untuk  membuat kontribusi  orisinal  terhadap  ilmu  pengetahuan. Penelitian  ini  adalah  penelitian  eksperimen dengan metode penelitian sebagai berikut:
1.  Pengumpulan data Pada  pengumpulan  data  dijelaskan  tentang bagaimana  dan  dari  mana  data  dalam  penelitian ini didapatkan, ada dua tipe dalam pengumpulan data,  yaitu  pengumpulan  data  primer  dan pengumpulan data sekunder. Data primer adalah data  yang  dikumpulkan  pertama  kali  untuk melihat  apa  yang  sesungguhnya  terjadi.  Data sekunder  adalah  data  yang  sebelumnya  pernah dibuat  oleh  seseorang  baik  di  terbitkan  atau tidak(Vercelis,  2009).  Dalam  pengumpulan  data primer  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode observasi  dan  interview,  dengan menggunakan  data-data  yang  berhubungan dengan  penjualan  produk  tahun  2015.  Data penjualan  pada  Anna  Celluler  selama  ini  tidak tersusun  dengan  baik,  sehingga  data  penjualan yang  semakin  hari  semakin  banyak  tersebut hanya  berfungsi  sebagai  arsip  bagi  perusahaan dan tidak dapat dimanfaatkan perusahaan untuk pengembangan  strategi  seperti  pemasaran  atau yang  lainnya.  Oleh  sebab  itu  perusahaan memerlukan  sistem  untuk  mengolah  data  yang dapat menghasilkan data penjualan produk yang paling sering dibeli, sehingga produk yang paling sering dibeli tersebut dapat menjadi acuan untuk
mengembangkan  strategi  pemasaran  produk tersebut kepada konsumen.
2.  Pengolahan awal data
Jumlah  data  awal  yang  diperoleh  dari pengumpulan data dalam 3 bulan yaitu bulan Juli sd  bulan  September  2015  terdiri  dari  banyak produk dan jumlahnya sangat besar, namun tidak semua  data  dapat  digunakan  dan  tidak  semua atribut digunakan karena harus melalui beberapa tahap  pengolahan  awal  data  ( preparation  data ) . Untuk mendapatkan datayang berkualitas, beberapa  teknik  yang  dilakukan  yaitu(Kothari, 2004) :  data  validation,  data  integration  and transformation  dan  data size  reduction  and discritization .  Sehingga  perlu  dilakukan  filtering terhadap  produk  yang  akan  dilakukan  analisi. Dalam  hal  ini  penulis  mengelompokkan  barang yang  diperjual  belikan  selama  kurun  waktu  3 bulan  yang  dimulai  dari  Juli  2015  sd  September 2015.
1. Model yang diusulkan
Model  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini berdasarkan state of the art tentang prediksi hasil pemilihan  umum  adalah  dengan  menerapkan algoritma  apriori  untuk  melakukan  analis terhadap  produk  yang  sudah  diperjualbelikan dan melihat aturan asosiasi dari data yang sudah ada.
2. Eksperiment dan pengujian model Untuk  melakukan  eksperiment  dan  pengujian model,  dilakukan  pengelompokan  data  dan disesuaikan  dengan  data  yang  ada  di  algoritma apriori.  Kemudian  data  di  hitung  nilai  support mulai  dari  perhitungan  itemset  pertama,  itemset kedua  dan  seterrusnya.  Selanjutnya  menghitung nilai  confident  dari  data  yang  ada  untuk mengetahui asosiasi dari data yang ada.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Prosedur Sistem berjalan dalam penelitian ini  yaitu  Pelanggan  datang  ke  toko  kemudian memilih  barang  yang  tersedia  berdasarkan  yang ada  di display toko,  jika  tidak  ada  yang  cocok maka  pelanggan  akan  memilih  barang  yang  lain atau meninggalkan toko.
A. Perhitungan Algorima Apriori
Berdasarkan  transaksi  penjualan  produk pada  toko  celluler,  transaksi  tersebut  dapat diakumulasikan.  Akumulasi  transaksi  penjualan produk diperoleh dari penjualan mingguan  yang diambil  dari  3  teratas  laporan  mingguan,  dapat dilihat dalam tabel dibawah ini :

## Tabel 1. Pola Transaksi Penjualan smartphone
Sumber : Anna Celluler (2016)
Format  tabular  data  transaksi  mingguan, bila  dibentuk  akan  tampak  seperti  tabel  berikut ini:
Tabel 2.Tabel Format Tabular Data Transaksi
Ming gu Samsu ng App le Huaw ei Advan ce Leno vo 1 1 0 0 1 1 2 1 1 0 0 1 3 0 0 1 1 1 4 1 1 0 1 0 5 1 0 0 1 1 6 1 0 1 0 1 7 1 1 0 0 1 8 1 1 1 0 0 9 0 1 1 1 0 10 1 0 1 1 0 11 1 0 0 1 1 12 0 1 1 1
0 Sumbe :(Penelitian tahun 2016 )

## 1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Berikut ini adalah penyelesaian dengan contoh k1 berdasarkan data yang sudah disediakan pada tabel berikut ini.
Proses pembentukan C 1 atau disebut  dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 30%. Berikut  merupakan  perhitungan  pembentukan  1 itemset: S(samsung)
S(apple) S(huawei) S(advance) S(lenovo) Tabel 3. Support dari tiap item
Itemset Support Samsung 75 % Apple 50 % Huawei 50 % Advance 66.66 % Lenovo 58.33  %
Sumber : Hasil Penelitian (2016)
Proses  selanjutnya  adalah  pembentukan  C 2 atau disebut  dengan  2  itemset  dengan  jumlah minimum  support  =  30%.  Berikut  merupakan perhitungan pembentukan C2 atau 2 itemset: S(Samsung,apple)
S(Samsung,huawei)
S(Samsung,Advance S(samsung,lenovo) S(apple, huawei) S(apple,advance) S(apple, lenovo) S(huawei, advance) S(huawei,lenovo)
S(advance,lenovo)
Tabel 4. Calon 2- itemset Itemset Jumlah Support Samsung, Apple 4 33.33 % Samsung, Huawei 2 16.66 % Samsung, Advance 5 41.66 % Samsung, Lenovo 6 50 % Apple, Huawei 3 25 % Apple, Advance 3 25 %
No. Itemset 1 Samsung, Advance, Lenovo 2 Samsung, Apple, Lenovo
3 Huawei, Advance, Lenovo
4 Samsung, Apple, Advance
5 Samsung, Apple, Lenovo
6 Samsung, Huawei, Lenovo
7 Samsung, Apple, Lenovo
8 Samsung, Apple, Huawei
9 Apple, Huwei, Advance
10 Samsung, Huawei, Advance
11 Samsung, Advance, Lenovo
12 Apple, Huawei, Advance
Apple, Lenovo 2 16.66 % Huawei, Advance 4 33.33 % Huawei, Lenovo 2 16.66 % Advance, Lenovo 4 33.33 %
Sumber : Hasil Penelitian (2016)
Minimal  support  yang  ditentukan  adalah  30 %, jadi kombinasi 2 itemset yang tidak memenuhi minimal  support  akan  dihilangkan,  terlihat seperti table dibawah ini:
Tabel 5. Minimal Support 2 itemset 35%
Itemset Support Samsung, Apple 33.33 % Samsung, Advance 41.66 % Samsung, Lenovo 50 % Huawei, Advance 33.33 % Advance, Lenovo 33.33 % Sumber : Hasil Penelitian (2016)

## B. Perhitungan  Algoritma  Apriori  dengan

## Tanagra
Algoritma  Apriori  pada Tanagra  dapat terbentuk  dengan  algoritma  atau  langkah- langkah yang telah ditentukan.
Algoritma ini terdiri dari dua algoritma yaitu:
1. Algoritma Support
Algoritma  penentuan  Support  dapat  dilihat pada  Algoritma  dibawah  ini  yang  terdiri  dari input,  Output  dan  proses.  Berikut  hasil Support dari hasil analis yang penulis lakukan.
Sumber : Hasil Penelitian (2016) Gambar 1. Proses pengambilan data
Sumber : Hasil Penelitian (2016) Gambar 2 . tampilan support
2. Algoritma Confidence
Algoritma  penentuan Confidence dapat  dilihat pada  Algoritma  dibawah  ini  yang  terdiri  dari input,  Output  dan  proses.  Berikut  algoritma  dari algoritma  confident If    support ≥  60% then min.Confidence terpenuhi Else eliminasi.  Dan berikut  hasil  dari  pennerapan  menggunakan Tanagra
Gambar 3. Algoritma Confident
Sumber : Hasil Penelitian (2016)
Gambar 4. Hasil Algoritma Confident

## PENUTUP
Algoritma  Apriori  dapat  diterapkan  untuk mendukung strategi marketing di suatu perusahaan atau institusi lainnya. Informasi yang berkaitan  dengan  pelaksanaan  promosi  dapat tersedia dengan cepat, sehingga pihak manajemen  dapat  melakukan  pengambilan keputusan  dengan  cepat.  Pelaksanaan  strategi promosi pada perusahaan sangat dibantu dengan adanya penerapan algoritma Apriori ini sehingga diharapkan  efektifitas  pelaksanaan  strategi  akan dapat semakin ditingkatkan. Penerapan algoritma  Apriori  yang  dilakukan  melalui perangkat  lunak  yang  dirancang  terbukti menujukkan  hasil  yang  sama  dibandingkan dengan  melakukan  perhitungan  secara  manual ataupun  dengan  perangkat  lunak  sejenis.  Hal  ini dibuktikan melalui perhitungan nilai support dan
confidence yang  menunjukkan  hasil  yang  sama. Adapun saran dari hasil penelitian adalah sebagai berikut  :  algoritma  apriori  ini  dapat  diterapkan dalam  proses  pelaksanaan  strategi  dan  proses lainnya  yang  dapat  melibatkan  hubungan  antar beberapa  item  dalam  lingkungan  lainnya  tidak hanya  terbatas  pada  perusahaan  saja  seperti misalnya  pada  strategi cross  market  analysis . Selanjutnya penulis juga menyarankan agar dapat membandingkan metode pengambilan keputusan dengan  menggunakan  algoritma  apriori  ini dengan teknik yang lainnya

## REFERENSI
Dawson,  C.  W.  (2009). Projects in Computing and Information  System  A  Student's  Guide. England : Addison-Wesley.
Gunadi  -  Penerapan  Metode  Data  Mining  Market Basket  Analysis  terhadap  Penjualan  Buku dengan Algoritma Apriori – 2012
Han, J., & Kamber, M. , 2007, Data Mining Concepts and Technique. Morgan Kaufmann publisher
Julsam  dkk,  Penambangan  Data  Format  Text Excel dengan Software Tanagra, 2009. Kothari,  C.  R.  (2004). Research  Methology methodes  and  Technique. India:  New  Age Interntional. Kusrini,  dan  Luthfi,  E.  T.  (2007). Algoritma Data mining. Yogyakarta: Andi. Kusrini,  dan  Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma Data mining. Yogyakarta: Andi.
Kurniawati  -  Pemetaan  Pola  Hubungan  Program Studi dengan Algoritma Apriori – 2014. Larose,  D.  T.  (2005). Discovering  Knowledge  in Data. Canada: Wiley Interscience. Nurcahyo  -  Penerapan  Data  Mining  dengan Algoritma  Apriori  untuk  Mendukung Strategi Promosi Pendidikan Vercellis,  C.  (2009).  Business  Intelligence  : Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making . John Wiley dan Sons, Ltd Witten, H. I., Eibe, F., dan Hall, A. M. (2011). Data Mining  Machine  Learning  Tools  and Techiques. Burlington:  Morgan  Kaufmann Publisher.

## BIODATA  PENULIS
Mohammad Badrul, M.Kom Penulis adalah Dosen Tetap di STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta.
Penulis Kelahiran di Bangkalan  01  Januari  1984. Penulis menyelesaikan
Program Studi Strata 1 (S1) di Kampus  STMIK  Nusa  Mandiri Prodi Sistem Informasi  dengan gelar S.Kom pada tahun  2009  dan  menyelesaikan  progarm  Srata  2 (S2)  di  Kampus  yang  sama  dengan  Prodi  ilmu Komputer dengan gelar M.Kom pada tahun 2012. Selain  mengajar,  Penulis  juga  aktif  dalam membimbing mahasiswa yang sedang melakukan penelitian  khususnya  di  tingkat  Strata  1  dan penulis  juga  terlibat  dalam    tim  konsorsium  di Jurusan Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri untuk  penyusunan  bahan  ajar.  Saat  ini  penulis memiliki  Jabatan  Fungsional  Asisten  ahli  di kampus  STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta.  Penulis tertarik  dalam  bidang  kelimuan    Data  mining, Jaringan  komputer,  Operating  sistem  khususnya open  source,  Database,  Software  engineering dan Research Metode.