## PENERAPAN DATA MINING METODE APRIORI DALAM ANALISIS KECENDRUNGAN PEMBELIAN KONSUMEN GROCERY SHOP
Erlin Elisa 1) , Tukino 2) Koko Handoko 3) 1,2,3 Teknik dan Komputer, Universitas Putera Batam email: elin210110@gmail.com , mas.kino@gmail.com, kokohandoko01@gmail.com

## Abstract
Wholesale  stores  are  a  promising  retail  business  today,  judging  from  the  movement  of  their  businesses which are increasingly loved by the public because prices are relatively cheaper compared to supermarkets, supermarkets and minimarkets, this business must be able to meet consumer demand so that they are not inferior to similar businesses, including In managing the placement of types of goods on shelves, so far transaction data has been left unattended without being utilized to obtain new information. This study aims to apply the Apriori algorithm datamining technique in analyzing consumer purchasing tendencies at one of  the  Grocery  Shops  in  Cipta  Asri  housing,  the  method  used  is  an  in-depth  analysis  of  customer transactions on data that is already owned and data comes from various sources of information. The results obtained from processing sales transaction data in the form of itemset with the application of the concept of datamining association analysis are known to have a support value of 20% and 80% confidence, the results obtained where the combination of goods that are often purchased with Milk, Rice and snacks with each support value of 22.39 %, 83.33% confidence then Rice, Soft drink and Snack support value of 20.90%, Confidence 73.68%.

## Keywords: Grocery, Transaction, Datamining, Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  bisnis  yang  baik  untuk dijalankan  saat  ini  adalah  bisnis  retail,  dimana usaha  ini  sangat  menjanjikan karena  perputaran penjualan di bisnis ini sangat cepat sesuai dengan permintaan  pasar.  Berdasarkan  kepada  Data Pertumbuhan Ritel Ritel Indonesia tetap aktif di CEIC, CEIC melaporkan data Pertumbuhan Ritel Indonesia September 2022 sebesar 5,5%. Rekor ini  lebih  tinggi  dari  sebelumnya  4,9%  dari Agustus  2022.  Data  Pertumbuhan  Ritel  Ritel Indonesia  diperbarui  setiap  bulan  dan  rata-rata 8,1% dari Januari 2011 hingga September 2022 berdasarkan 141 observasi.
Seperti contoh usaha retail di kota Batam juga meningkat  pendapatan  setiap  tahunnya,  hal  ini dapat  dilihat  dari  Konsumsi  domestik  tumbuh sebesar 4,66% pada triwulan II 2022, lebih tinggi dari  triwulan  sebelumnya  yang  tumbuh  sebesar 1,79%. Peningkatan ini disebabkan meningkatnya  mobilitas  orang  karena  peraturan perjalanan  memoderasi  aktivitas  keuangan  di
luar  rumah  dan  aktivitas  belanja  selama  musim Ramadhan  -  Idul  Fitri.  Meningkatnya  mobilitas masyarakat  dikonfirmasi  oleh  Google  Mobility Report  di  sektor  pusat  perbelanjaan  (ritel). Tentunya  ini  juga  merupakan  angin  segar  oleh Grocery  shop  Cipta  Asri.  Toko  grosir  ini merupakan  grosir  satu-satunya  yang  ada  pada perumahan  cipta  asri,  dimana  saat  ini  telah banyak  memiliki  pelanggan  terutama  penghuni perumahan,  yang  berlangganan  ke  grosir  ini untuk  memenuhi  kebutuhan  pokok  sehari-hari. Selain karena barang yang dijual murah, akses ke sana  juga  memudahkan  masyarakat  kompleks. Oleh karena itu dalam meningkatkan pelayanan kepada konsumen, toko harus mampu memenuhi permintaan  pelanggan  setiap  harinya  dan  tata letak barang di toko tentunya juga harus seefisien mungkin untuk  kenyamanan  pengunjung  dalam mencari kebutuhan barangnya.
Saat  ini  Grocery  shop  Cipta  Asri  belum memanfaatkan  data-data  transaksi  selama  ini untuk  di  analisis  guna  menemukan  pola
informasi baru tentang perilaku pelanggan, data yang  telah  ada  dibiarkan  begitu  saja  dan  kalau sudah lama memenuhi media penyimpanan akan di hapus secara permanen, padahal data tersebut bisa  di  manfaatkan  untuk  keuntungan  toko sendiri.
Oleh  karena  itu,  agar  data  transaksi penjualan  dapat  berguna  maka  digunakan metode  data  mining  dengan  algoritma  apriori association  rule  menggunakan  data  transaksi penjualan  yang  berasal  dari  barang  yang  dibeli oleh konsumen dalam waktu yang
bersamaan untuk mendapatkan informasi permintaan  pasar,  serta  digunakan  sebagai gambaran untuk mengurangi stok barang-barang yang  tidak  laku  di  pasar,  dan  menggunakan informasi hasil analisis untuk mengatur penempatan  barang  sesuai  dengan  perilaku pembelian konsumen.
Penelitian serupa telah dilakukan menganalisis penempatan pembelian pada Toko Desa  Surya  Pudak.  Ini  menjelaskan  bagaimana produk  ditempatkan  di  supermarket  dan  barang apa  yang  sering  dibeli  bersama  oleh  konsumen [1] menggunakan  Algoritma  Apriori  [2].  Selain itu  pemanfaatan  algoritma  ini  dilakukan  untuk strategi  promosi  toko  sehingga  hasil  penelitian sebelumnya  dapat  menjadi  pertimbangan  dalam perluasan pasar [3].
Penambangan  Data  (KDD)  [4] telah banyak kita lihat di terapkan di berbagai bidang. Analisis  hasil  bisa  digunakan  untuk  pendorong pengambilan  keputusan  [5],  [6].  Menggali  data merupakan sebuah analisis yang ditujukan untuk mengidentifikasi  ciri  dan  aturan  dalam  data [7], [8]. Penambangan data melibatkan penggalian  informasi  dari  kumpulan  data  dan teknik yang terkait dengan statistik, pembelajaran  mesin,  dan  sistem  manajemen basis data [9], [10].
Salah satu algoritma yang menggunakan teknik  aturan  asosiatif  untuk  mencari  kerapatan himpunan  elemen  dimana  aturan  algoritma  ini menggunakan  informasi  frekuensi  atribut  yang diketahui sebelumnya untuk memproses informasi tambahan [11], [12], [13], [14].
Dalam studi lain, algoritma apriori digunakan  untuk  menghasilkan  pola  komposit objek.  Hasil  dari  teknik  aturan  asosiasi  dapat menggambarkan  hubungan antar elemen produk dalam  kombinasi  kelompok  produk [6], [15]. Jumlah  item  yang  dapat  didukung  oleh  sistem pemberi  rekomendasi  menggunakan  metode pencarian pola antar item event [16].
Aturan  asosiasi  banyak  digunakan  untuk menganalisis  transaksi  penjualan  termasuk penelitian  di  toko  untuk  inventaris  [17].  Aturan asosiasi  dapat  digunakan  untuk  menentukan hubungan  antar  item  yang  diperoleh  secara bersamaan  [14].  Teknik  ini  digunakan  biasanya untuk  penelitian  di  bidang  penjualan  seperti melihat  karakteristik  seseorang  dalam  memilih variasi minuman kopi [18]. Penelitian sebelumnya  juga  menunjukkan  bahwa  teknik penambangan data ini digunakan untuk mendapatkan  aturan  dari  kombinasi  item, sehingga  analisis  asosiasi  sangat  menarik  bagi para peneliti karena dapat menciptakan  langkah yang  efisien  melalui  penambangan  pola  reguler [19].

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  adalah  rancangan  kegiatan penelitian ini:
Gambar 1. Metode Rancangan Kegiatan
Penelitian Tahap 1 Perencanaan Tahap 2 Analisis Pemasalahan Tahap 3 Collect Data Tahap 4 Pengolahan Data Tahap 5 Evaluasi
Penelitian  ini  mengambil  tempat  pada sebuah  grocery  shop  terbesar  dan  laris  di  area perumahan kota batam. Pada tahap 1 perencanaan  aktivitas  yang  dilakukan  adalah identifikasi  permasalahan  yang  ada  di  objek penelitian  kemudian  melakukan  penentuan  data yang  akan  digunakan  untuk  analisis  serta menentukan  jadwal  penelitian  ini.  Kemudian lanjut  ke  tahap  ke  2  analisis  permasalahan, setelah  diketahui  permasalahan  pada  objek penelitian  maka  dilanjutkan  dengan  melakukan tahap  3  pengumpulan  data  atau  collect  data, dalam  hal  ini  data  yang  akan  di  kumpulkan adalah  data  transaksi  selama  ini,  setelah  data terkumpul tahap ke 4 akan dilaksanakan dengan pengolahan  data  dengan  metode  apriori. Metodologi dasar aturan asosiasi adalah sebagai berikut [20]. 1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Aturan  asosiasi  atau  analisis  asosiasi  adalah teknik  penambangan  data  yang  menentukan aturan  asosiasi  yang  terbentuk  di  antara kombinasi.  Metodologi  dasar  aturan  asosiasi adalah sebagai berikut.
Support A = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Untuk  nilai support dari  2 item atau  lebih diperoleh dengan rumus berikut:
Support (A,B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝑏 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Rumus 1. Perhitungan support
2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Segera setelah nilai support dari pola frekuensi tinggi ditentukan, pencarian aturan asosiasi yang nilai  kepercayaannya  memenuhi  persyaratan minimum  dilanjutkan.  Nilai  kepercayaan  dari aturan "jika A, maka B" dapat ditemukan dengan menggunakan rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃(𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 Rumus 2 . Perhitungan confidence
Kemudian  hasil  data  yang  di  oleh  pada tahap  ke  5  akan  di  evaluasi  hasil  rules  asosiasi
yang  terjadi  selama  proses  transaksi  penjualan selama ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini kami menggunakan minimum nilai support 20% dan Confidence 80% dari data uji sebanyak  100  data.  Berikut  proses  perhitungan algoritma Apriori.
1. Menentukan Item Set a. 1 - Item Set
Dari  jumlah  transaksi  yang  ada  dilakukan perhitungan  nilai  support  sehingga  didapat  hasil berikut.
Tabel 1. Support Transaksi 1-Item Set Kode Produk Item Jumlah Support P01 Susu 36 53,73% P02 Beras 31 46,27% P03 Soft Drink 46 68,66% P04 Air Mineral 28 41,79% P05 Snacks 42 62,69% P06 Roti 10 14,93% P07 Home Care 28 41,79% P08 Mie Instant 24 35,82% P09 Bumbu 15 22,39% P10 Kopi 22 32,84% P11 Obat 12 17,91% P12 teh 8 11,94% P13 Minyak 5 7,46%
Karena  menggunakan  minimum  nilai support 20% maka tabel C1 yang memenuhi syarat adalah.
Tabel 2. 1-Item Set Kode Produk Item Jumlah Support P01 Susu 36 53,73% P02 Beras 31 46,27% P03 Soft Drink 46 68,66% P04 Air Mineral 28 41,79% P05 Snack s 42 62,69% P07 Home Care 28 41,79% P08 Mie Instant 24 35,82% P09 Bumbu 15 22,39% P10 Kopi 22 32,84% b. 2 Item set
Kombinasi 2 item set yang memenuhi syarat minimum support 20% adalah.
Tabel 3 . 2 -Item Set
Kode Produk Item 1 Item 2 Jumlah Sup port P01,P02 Susu Beras 18 26,8 7% P01,P03 Susu Soft Drink 20 29,8 5% P01,P05 Susu Snack 24 35,8 2% P02,P03 Beras Soft Drink 19 28,3 6% P02,P05 Beras Snack 24 35,8 2% P03,P04 Soft Drink Air Mineral 23 34,3 3% P03,P05 Soft Drink Snack 25 37,3 1% P03,P07 Soft Drink Home Care 16 23,8 8% P03,P08 Soft Drink Mie Instant 15 22,3 9% P03,P10 Soft Drink Kopi 16 23,8 8% P04,P05 Air Miner al Snack 14 20,9 0% P05,P07 Snack Home Care 17 25,3 7%
c. 3-Item Set
Proses selanjutnya mengombinasikan 3 item set dengan  masih  menggunakan  nilai support 20%, nilai  yang  di  bawah  minimum support akan  di hilangkan sehingga memperoleh hasil berikut.
Tabel 4. 3 -Item Set Kode Produk Item 1 Item 2 Item 3 Jum- lah Sup port P01,P02,P5 Susu Beras Snacks 15 22, 39 % P02,P3,P05 Bera s Soft Drink Snacks 14 20, 90 % 2. Membentuk Aturan Asosiasi Setelah himpunan ditemukan dengan menganalisis  pola  dengan  frekuensi  tertinggi, langkah  selanjutnya  adalah  menyusun  aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  dengan  nilai kepercayaan minimal 80%. Yaitu;
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (Susu, Beras, Snacks |Susu, Beras)
= 15 18 = 0,833
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (Susu, Softdrink, Snacks |Beras, Soft Drink)
= 14 19 = 0,736
Sehingga diperoleh hasil akhir final rules dari nilai support 20%  dan Confidence 80%  yang  telah ditentukan sebelumnya dapat dilihat.
Tabel 5. Final Rules No Rules Support  Confidence 1 Jika  Membeli  Susu, Beras  maka  akan membeli Snack 22,39% 83,33%
2 Jika Membeli Beras, Soft  Drink  maka akan membeli Snacks 20,90% 73,68%

## 4. KESIMPULAN
Dari analisis data transaksi yang telah di proses dengan metode algoritma apriori, dengan minimum  nilai  support  20%  dan  nilai  untuk confidence  80%  maka  di  dapat  hasil  item  yang sering di beli secara bersamaan yaitu Susu, Beras dan  snack  dengan  masing-masing  nilai  support 22,39%,  confidence  83,33%  kemudian  Beras, Softdrink  dan  Snack  nilai  support  20,90%, Confidence 73,68%. Sehingga dari hasil tersebut dapat  memberikan  informasi  baru  dalam penyiapan  stok  barang  dan  tata  letak  barang  di etalase grocery Shop.

## 5. REFERENSI
[1] S.  R.  Agustini,  “Analisis  dan  Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Penempatan Barang  Pada  Toko  Surya  Desa  Pudak,” vol. 1, no. April, pp. 59–69, 2022.
[2] Z. Abidin, A. K. Amartya, and A. Nurdin,
“PENERAPAN ALGORITMA APRIORI  PADA  PENJUALAN  SUKU CADANG KENDARAAN RODA DUA
(Studi  Kasus:  Toko  Prima  Motor Sidomulyo),” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, p. 225, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1459.
[3] R. Y. 2 Rizky Kurniawan1, “Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi,” vol. 9, no. 2, pp. 472–487, 2022.
[4] I.  A.  Darmawan,  M.  F.  Randy,  I.
Yunianto, M. M. Mutoffar, and M. T. P. Salis, “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk
Menentukan Pola Golongan Penyandang Masalah  Kesejahteraan  Sosial,” Sebatik , vol.  26,  no.  1,  pp.  223–230,  2022,  doi: 10.46984/sebatik.v26i1.1622.
[5] Putria Narti Eka, “Data Mining Penjualan
Tiket  Pesawat  Menggunakan  Algoritma Apriori Pada Terminal Tiket Batam Tour
&  Travel,” CBIS  J. ,  vol.  06,  no.  01,  pp.
29–39, 2018.
[6] A. Rifqy Alfiyan, A. Hafidzul Kahfi, M. Rizky  Kusumayudha,  and  M.  Rezki, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Di Freshfood,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[7] M.  A.  Setiawan  and  I.  S.  Maghfirah, “DECODE : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi,” Decod. J. Pendidik.  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 33–42, 2021.
[8] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and Bowo  Winarno,  “Klasifikasi  dengan
Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme C4.5,”  in PRISMA  (Prosiding  Seminar Nasional Matematika) , 2020, vol. 3.
[9] R.  Sovia,  M.  Yanto,  and  J.  Nursam, “Perancangan Aplikasi E-News Berbasis Android  dan  Web  (Studi  Kasus  RRI Stasiun Padang),” vol. 10, no. 1, pp. 42– 48, 2020.
[10] D. R. Ente, S. A. Thamrin, S. Arifin, H. Kuswanto,  and  A. Andreza,  “Klasifikasi Faktor-Faktor Penyebab Penyakit Diabetes Melitus Di Rumah Sakit Unhas
Menggunakan Algoritma C4.5,” Indones. J. Stat. Its Appl. , vol. 4, no. 1, pp. 80–88, 2020, doi: 10.29244/ijsa.v4i1.330.
[11] S. Hadija, E. Irawan, and I. S. Damanik,
“Penerapan  Data  Mining  Pada  Pola Penjualan Barang di Minimarket Menggunakan Algoritma Apriori
Application  of  Data  Mining  on  Patterns of Sales of Goods in Minimarkets Using the  Apriori  Algorithm,” JOMLAI
(Journal  Mach.  Learn.  Artif.  Intell. ,  vol. 1, no. 4, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i4.1668.
[12] N.  Rahmawati,  Y.  Novia  Nasution,  F. Deny,  and  T.  Amijaya,  “Aplikasi  Data
Mining  Market  Basket  Analysis  untuk Menemukan  Pola  Pembelian  di  Toko Metro
Utama Balikpapan,” J. EKSPONENSIAL , vol. 8, no. 1, pp. 1–8,
2017.
[13] I. Qoniah and A. T. Priandika, “Analisis
Market  Basket  Untuk  Menentukan Asossiasi Rule Dengan Algoritma
Apriori  (Studi  Kasus:  Tb.  Menara),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 26–
33, 2020.
[14] N.  A.  Hasibuan et  al. ,  “Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2018.
[15] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat
Pesanan,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1,
pp. 50–57, 2018.
[16] A.  Ikhwan,  “A  Novelty  of  Data  Mining for  FP-Growth  Algorithm,” Int.  J.  Civ. Eng.  Technol. ,  vol.  9,  no.  7,  pp.  1660– 1669, 2018.
[17] J. Dongga, A. ` Sarungallo, N. Koru, and G.  Lante,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam
Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi
Kasus: Toko Swapen Jaya Manokwari),”
G-Tech  J.  Teknol.  Terap. ,  vol.  7,  no.  1,
pp.
119–126, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1938.
[18] F.  Edi,  N.  Saputro,  and  F.  S.  Nugraha, “Prediksi  Penjualan  Kopi  Berdasarkan Cuaca  Menggunakan  Association  Rule dan  Algoritma  FP-Growth,”  vol.  17,  no.
1, pp. 1–8, 2023.
[19] V. N. Budiyasari, P. Studi, T.
Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P.  Kediri,  “Implementasi  Data  Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,”
Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2018.
[20] H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data  Mining  Analisa  Pola  Pembelian Produk,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan
Multimed. , vol. x, no. 1, pp. 19–24, 2017.