## JURNAL FASILKOM
(FAKULTAS ILMU KOMPUTER)
Vol. 7 Nomor 2 (2018) 255–258
ISSN : 2089-3353
ASSOCIATION RULE MINING UNTUK MENINGKATKAN PROMOSI PRODUK ( STUDI KASUS PADA PD. XYZ )
Doni Winarso 1 , Anwar Karnaidi 2
1,2 Prodi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau email: doniwinarso@umri.ac.id

## Abstrak
Analisis  association  rule  adalah  teknik  data  mining  yang  digunakan  untuk  menemukan  aturan asosiatif  antara  suatu  kombinasi  item.  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  apriori.  Dengan algoritma tersebut dilakukan pencarian  frekuensi dan item barang yang paling sering muncul. hasil dari penelitian in menunjukkan bahwa algoritma apriori  dapat digunakan untuk menganalisis data transaksi sehingga diketahui mana produk yang harus  dipromosikan. Perhitungan metode apriori menghasilkan  suatu  pola  pembelian  yang  terjadi  di  PD.  XYZ.  dengan  menganalisis  pola  tersebut dihasilakn  kesimpulan  bahwa  produk    yang  akan  dipromosikan  yaitu  cat  tembok  ekonomis  dan peralatan cat berupa kuas tangan dengan nilai support 11% dan confidence 75% .
Kata kunci: Algoritma Apriori, Analisis Asiosiasi, Data Mining,  Pemasaran,

## PENDAHULUAN
Bisnis  merupakan  hal  yang  tidak  bisa dihilangkan dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu  bagian  dari  bisnis  yang  cukup  penting adalah pemasaran dan penjualan. Pelaku bisnis berlomba – lomba untuk mencapai hasil terbaik dari penjualan mereka dengan melihat kondisi pasar  dan  menganalisanya,  sehingga  seorang tenaga  pemasar  dapat  melakukan  pemasaran suatu  produk  maupun  jasa  yang  dimilikinya dengan  baik.  PD.  XYZ  adalah  sebuah perusahaan  dagang  yang  bergerak  dibidang distributor  cat  yang  terdiri  dari  berbagai  jenis dan  merek  serta  peralatan,  bahan  dan perlengkapan  dalam memenuhi  kegiatan pengecatan.  Umumnya  konsumen  dari  PD. XYZ adalah konsumen yang bersifat end user atau pemakai langsung dari produk PD. PD.  XYZ  perlu  mengetahui  pola  konsumen dalam pemilihan dari sekian merek yang sering dibeli  dan  digunakan  oleh  konsumen  dalam membantu penataan letaknya. Oleh karena itu, sebuah  data  penjualan  sangatlah  diperlukan untuk  menunjang  PD.  XYZ  dalam  membaca kondisi pasar dan menentukan strategi - strategi dalam hal pemasaran sehingga produk maupun
jasa yang dipunyai oleh PD. XYZ dapat terjual dan  menjadi  profit  .Bagi  sebuah  bisnis  yang bergerak  pada  bidang  pemasaran  seperti  PD. XYZ,  kesuksesan  dalam  pencapaian  pasar menjadi tujuan utama perusahaan.
Untuk  dapat  bersaing  dalam  persaingan  yang begitu  ketat  dalam  dunia  bisnis,  tentunya dibutuhkan sebuah system yang dapat memproses  dan  menganalisa  data  penjualan secara cepat dan tepat.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  pada penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode waterfall  yaitu  :  analisa  kebutuhan,  desain sistem,  pengkodean, testing  dan implementasi sistem  dan  pemeliharaan  seperti  gambar  dan uraian dibawah ini:

## Mitra Unik, Sunanto
Jurnal Fasilkom Vol. 7 Nomor 2 (2018) 255-266
Gambar 1. Tahapan Metode Waterfall

## Analisa Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  adalah  tahapan  dimana penelitian  dimulai  dari  menganalisa  latar belakang dan masalah yang terjadi di PD. XYZ dan melakukan studi kelayakan dari pemasalahan  yang  akan  diselesaikan  oleh sistem.  Dari  proses  tersebut  maka  didapatlah gambaran  apa  saja  kebutuhan  yang  harus didapatkan  dan  juga  apa  yang  akan  dilakukan selanjutnya.  Dalam  hal  ini,  langkah-langkah tersebut yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Wawancara
Yaitu  suatu  cara  memperoleh  data dengan melakukan tanya jawab langsung  dengan  Manager  selaku pimpinan PD. XYZ.
2. Observasi Yaitu  suatu  cara  untuk  memperoleh data  dengan  mengadakan  pegamatan langsung  terhadap  objek  yang  akan  di teliti.
3. Analisa Kebutuhan Sistem Menganalisa  kebutuhan  dari  sistem, serta  menganalisa  sistem  penjualan barang yang masih manual.

## Desain Sistem
Desain  Sistem  adalah  persiapan  rancang bangun  implementasi  yang  menggambarkan bagaimana  suatu sistem  dibentuk  yang  berupa penggambaran,  perencanaan  dan  pembuatan sketsa  atau  pengaturan  dari  beberapa  elemen yang terpisah kedalam satu kesatuan yang utuh dan  berfungsi,  menyangkut  di  dalamnya konfigurasi  komponen  perangkat  lunak  dan perangkat keras dari suatu sistem.

## Penulisan Kode Program
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pemrograman. Pembuatan software dipecah  menjadi  modul- modul  kecil  yang  nantinya  akan digabungkan
dalam tahap berikutnya. Selain itu dalam tahap ini  juga  dilakukan  pemeriksaaan  terhadap modul  yang  dibuat,  apakah  sudah  memenuhi fungsi yang diinginkan atau belum selanjutnya menerjemahkan  hasil  proses  perancangan menjadi sebuah bentuk program komputer yang dimengerti oleh mesin komputer.

## Pengujian Sistem
Ujicoba software merupakan elemen yang kritis dari  SQA( Software Quality  Assurance)  dan mempresentasikan tinjauan ulang yang
menyeluruh  terhadap  spesifikasi,  desain  dan pengkodean. Ujicoba
mempresentasikan ketidak normalan yang terjadi pada pengembangan software . Selama definisi awal dan fase pembangunan, pengembangan berusaha  untuk  membangun software dari konsep yang abstrak sampai dengan implementasi  yang  memungkinkan.  Di    tahap ini  dilakukan    penggabungan  modul  -  modul yang  sudah    dibuat    dan  dilakukan    pengujian ini    dilakukan    untuk  mengetahui  apakah software yang  dibuat  telah  sesuai  dengan desainnya  dan  masih  terdapat  kesalahan  atau tidak.

## Implementasi Dan Perawatan
Ini  merupakan  tahap  terakhir  dalam  model waterfall. Software yang sudah  jadi dijalankan serta    dilakukan    pemeliharaan.  Pemeliharaan termasuk dalam memperbaiki  kesalahan yang tidak  ditemukan  pada  langkah  sebelumnya. Perbaikan  implementasi  unit  sistem  dan peningkatan  jasa  sistem  sebagai  kebutuhan baru.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  data  transaksi  yang  diambil  dari data  penjualan  PD.  XYZ  yang  memuat  28 transakasi untuk barang – barang yang ada :
Tabel 1. Tabel Data Penjualan
Tgl Tran Id Tran Item1 Item2 Item3 24-Okt-16 T- 001 Bioton  Paint  25 Kg Super  Fabio Paint Standar  25 Kg Spectrum NBT 5 Kg 24-Okt-16 T- 002 Spectrum  TBA  5 Kg Super  Fabio Paint Standar 5 Kg Plamur Lippo 4 Kg 24-Okt-16 T- 003 Super Fabio Paint Standar 25 Kg Kuas Roll Ac Kuas  Euro Premium 3" 24-Okt-16 T- 005 Super Fabio Paint Standar 25 Kg Kuas Roll Ac Kuas Roll Mini 24-Okt-16 T- 006 Karbit 1 Kg Top Color Standar 1 Ltr Thiner Dakar 5 Ltr 24-Okt-16 T- 007 Cat Minyak SEIV 1 Ltr Kuas  Euro Premium 2" Kuas  Euro Premium 3"

## Mitra Unik, Sunanto
Jurnal Fasilkom Vol. 7 Nomor 2 (2018) 255-266
24-Okt-16 T- 008 Thiner HighGloss Cat  Minyak ZOOM 1 Ltr Dempul Alfa 1 Kg 24-Okt-16 T- 009 Super Fabio Paint Spesial 5 Kg Super  Fabio Paint Standar 5 Kg Kuas Roll Ac 24-Okt-16 T- 010 Spectrum  Super White 25 Kg Baki Cat Kuas Roll Ac 24-Okt-16 T- 011 Top Color Standar 1 Ltr Amplas Ekament Thiner Dakar 5 Ltr 24-Okt-16 T- 012 Thiner Cobra Hijau 5 Ltr Daimaru 1 " Clear Lux 24-Okt-16 T- 013 Dana Gloss 1 Ltr Thiner Dakar 5 Ltr Clear Lux 24-Okt-16 T- 014 Clear Lux Amplas PJL Thiner Dakar 1 Ltr 24-Okt-16 T- 015 Dempul  Alfa  1 Kg Kain Rabin Thiner Dakar 5 Ltr 24-Okt-16 T- 016 Thiner  Dakar  1 Ltr Thiner Cobra Hitam 1 Ltr Clear Lux 24-Okt-16 T- 017 Daimaru 1 " Thiner Cobra Hitam 5 Ltr Amplas Niken 24-Okt-16 T- 019 Thiner  Dakar  1 Ltr Cat  Minyak ZOOM 1 Ltr Plamur RJ 1 Kg 24-Okt-16 T- 020 Top Color Standar 1 Ltr Extra Dof Thiner Dakar 5 Ltr 24-Okt-16 T- 021 Top Color Standar 1 Ltr Thiner HighGloss Daimaru 1 " 24-Okt-16 T- 022 Dempul  Alfa  1 Kg Amplas Ekament Clear Lux 24-Okt-16 T- 023 Thiner HighGloss Penta  Super Gloss 1 Ltr Epoxy Dana 24-Okt-16 T- 024 Dempul  Alfa  1 Kg Thiner Dakar 1 Ltr Amplas PJL 24-Okt-16 T- 025 Super Fabio Paint Standar 25 Kg Cat  Minyak SEIV 1 Ltr Thiner Dakar 1 Ltr 24-Okt-16 T- 026 Amplas Niken Amplas Ekament Thiner HighGloss 24-Okt-16 T- 027 Thiner HighGloss Amplas Ekament Tajima 1 Ltr 24-Okt-16 T- 028 Epoxy Tajima Thiner Dakar 1 Ltr Thiner HighGloss 24-Okt-16 T- 029 Dempul  Alfa  1 Kg Thiner HighGloss Kuas  Euro Premium 1½" 24-Okt-16 T- 030 Kuas Euro Premium 2" Baki Cat Amplas Niken TOTAL TRANSAKSI 28
Dari  data  penjualan  di  atas  akan  didapatkan hubungan antar item dalam satu transaksi yang akan  dihitung  dan  diambil  jika  pada  transaksi lain  terdapat  transaksi  yang  mengandung kesamaan  item.  Dari  tabel  tersebut  didapat beberapa  hubungan  item  yang  terbeli  dan terjadi beberapa kali kemunculan di dalam tabel yang diindikasikan dengan warna yang berbeda seperti :

## Tabel 2. Contoh kemunculan item
Dari  data  tersebut  terlihat  bahwa  transaksi untuk  pembelian  produk  Top  Color  Standar  1 Ltr maka akan membeli produk Thiner Dakar 5 Ltr dengan kemunculan 3 (tiga) kali pada tabel transaksi  dengan  total  transaksi  adalah  28 transaksi. Begitu juga dengan item barang yang lainnya,  juga  akan  muncul  sebagai  hubungan item  yang  kemunculannya  lebih  dari  sekali  di dalam  tabel  transaksi  dan  adapun  barang  – barang tersebut adalah sebagai berikut :

## Tabel 3. Perhitungan Manual Association Rule
Hubunga n Item Frek uens i Frekuesi Kemuncula n item Support Confidenc e
Item set Jika membeli Super Fabio Paint
Standar 25
Kg,  maka akan mebeli Kuas  Roll Ac 2  Frekuensi kemunculan Super  Fabio Paint Standar  25 Kg (2/28) x 100% = 7 % (2/4 ) x 100% =
50 % 4 Jika membeli Kuas  Roll
Ac,  maka akan membeli super Fabio Paint Standar 25 Kg 2  Frekuensi kemunculan Kuas Roll Ac (2/28) x 100% = 7 % (2/4 ) x 100% = 50 % 4
Jika membeli Top  Color Standar  1
Ltr,  maka akan membeli Thiner Dakar 5 Ltr 3  Frekuensi Kemuncula n Top Color Standar 1 Ltr (3/28) x 100 % = 11 % (3/4 ) x 100% = 75 % 4 Jika membeli Thiner Dakar 5 Ltr,  maka akan membeli Top  Color Standar  1 Ltr 3  Frekuensi Kemuncula n Thiner Dakar 5 Ltr (3/28) x 100 % = 11 % (3/5 ) x 100% = 60 % 5 Jika membeli Clear Lux, maka akan membeli
Thiner
Dakar 1 Ltr 2  Frekuensi Kemuncula n  Clear Lux (2/28) x 100% = 7 % (2/5 ) x 100% = 40 % 5
Proses  selanjutnya  ialah  menghitung  support dan confidence dari data tabel transaksi di atas
yaitu  hasilnya  terlihat  pada  masing  –  masing kolom  perhitungan.  Adapun  keterangan  dari perhitungan  support  dan  confidence  adalah sebagai berikut :
- Untuk  perhitungan  support  pembelian produk Top Color Standar 1 Ltr maka akan membeli produk Thiner Dakar 5 Ltr adalah banyak kemunculan transaksi
X 100 %
Jumlah transaksi keseluruhan =  (3 / 28) x 100%   =  11 %
Tgl Tran
Id Tran Item1 Item2 Item3 24- Okt- 16 T- 006 Karbit 1 Kg Top Color Standar 1 Ltr Thiner  Dakar 5 Ltr

## Mitra Unik, Sunanto
Jurnal Fasilkom Vol. 7 Nomor 2 (2018) 255-266
- Untuk  perhitungan  confidence  pembelian produk Top Color Standar 1 Ltr maka akan membeli produk Thiner Dakar 5 Ltr adalah banyak kemunculan transaksi X 100 % Jumlah transaksi yang terdapat produk Top Color Standar 1 Ltr =  (3 / 4) x 100% =  75 % Perhitungan  support  dan  confidence  di  atas adalah  perhitungan  algoritma  apriori  yang merupakan  perhitungan  data  pola  frekuensi tinggi pada metode analisa asiosiasi.
Selanjutnya  data  –  data  yang  memiliki  aturan asiosiatif  akan  dimunculkan  menjadi  sebuah data  yang  terkait  antar  item  pada  sistem  dan akan ditampilkan juga data yang tidak termasuk ke dalam aturan asiosiasi dan akan ditampilkan pada kelompok data yang tidak terseleksi. Data yang tidak terseleksi dapat terdri dari berbagai jenis  dan  dapat  juga  berupa  data  yang kemunculannya  banyak  atau  sering  namun tidak ada hubungan ikatan dan tidak termasuk dalam  aturan  asiosiasi.  Data  tersebut  akan dimunculkan,  dan  dari  data  ini  akan  diambil pengelompokan  berdasarkan  kategori  dan  dari data  kategori  tersebut,  diambilah  beberapa kategori barang yang tertinggi yang merupakan kategori  barang  terbanyak  yang  tidak  masuk dalam  aturan  asiosiasi  yang  selanjutnya  akan ditampilkan  sebagai  hasil  tujuan  sistem  yaitu sebagai saran untuk dilakukannya promosi atau langkah  pemasaran  pada  kategori  barang tersebut, contohnya :
Rekomendasi Langkah Pemasaran :
- Lakukan  Promosi  Terhadap  Kategori
Cat Minyak
- Lakukan  Promosi  Terhadap  Kategori Kuas Tangan

## Pengembangan Sistem
Tahap  ini  akan  dilakukan  pengembangan system
Gambar 2. Input Transaksi
Form di atas bertujuan untuk memasukan data transaksi  yang  terjadi  di  PD.  XYZ  yang nantinya  akan  diproses  dalam  perhitungan asiosiasinya.
Gambar 3. Implementasi Asociation Rule Pada System

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian diatas  maka dapat disimpulkan sebagai bahwa perhitungan asisosiasi  menghasilkan  berupa  item  yang dibeli  bersamaan  sering  muncul  dalam  suatu periode  transaksi.  Hasil  Dari  analisis  dan perancangan yang telah dilakukan menghasilkan  suatu  sistem  untuk  membantu manajer  dalam  membuat  keputusan  terhadap penjualan yang memenuhi kebutuhan PD. XYZ yang  bisa  menentukan  produk  –  produk  yang akan dibuat untuk program promo. Sistem yang dibuat  juga  memiliki  database  yang  bisa diakses  secara  cepat.  Hasil  akhirnya  adalah memunculkan perhitungan pola frekunsi tinggi pada  analisa  asiosiasi  yaitu  support  dan confidence  dan  juga  menampilkan  kategori barang  yang  tidak  memiliki  hubungan  atau tidak  termasuk  dalam  aturan  asiosiasi  dan menampilkan  saran  untuk  dilakukan  promo yang mana merupakan kelebihan dari penelitian terdahulu.

## Mitra Unik, Sunanto
Jurnal Fasilkom Vol. 7 Nomor 2 (2018) 255-266

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  diberikan beberapa saran berkaitan dengan permasalahan yang  ditemui  dalam  melakukan  penelitian. Adapun saran-sarannya antara lain:
1. Penerapan metode lainnya memungkinkan  untuk  mendapatkan hasil yang lebih baik untuk pemasaran pada PD.XYZ 2. Dalam  melakukan  peralihan  sistem yang  telah  ada  sebaiknya  dilakukan secara bertahap karena
apabila
dilakukan secara langsung akan mempengaruhi
operasional
perusahaan.
3. Sistem informasi yang dibangun hanya untuk menganalisis pemasaran sehingga perlu integrase dengan system  penjualan  yang  telah  ada  di PD.XYZ.

## TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada semua  pihak  yang  telah  memberi  dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bonczek, R. H., Holsapple, C.W., dan Whinston, A.B.  1981.  Foundations  of  decision  support systems. New York: Academic Press.
[2] Darmayuda,  Ketut.  2009.  Pemrograman  Aplikasi Database  dengan  Microsoft  Visual  Basic.NET 2008. Bandung : Informatika.
[3] Erna  Daniati.  2015.  Algoritma  Apriori  Dalam Meningkatkan  Pemasaran  Pada  Swalayan  X. Kediri: Universitas Nusantara PGRI
[4] Fandy  Tjioptono.  2008.  Service  Management mewujudkan layanan prima. Yogyakarta : Andi.
[5] Keen,  P.  G.  W.  1980,  Adaptive  Design  for Decision  Support  Systems,  Data  Base,  Vol.  12, No. 1 dan 2.
[6] Little,  J.  D.  C.  1970.  Models  and  managers:  the concept  of  a  decision  calculus.  Management Science.
[7] M.  Yusuf  P.  2013.  Penerapan  Data  Mining
Association Rule MenggunakanAlgoritma Apriori  Untuk  Meningkatkan  Penjualan  Dan Memberikan  Rekomendasi  Pemasaran  Produk
Speedy. Semarang: Universitas Dian Nuswantoro.
[8] Ricky  W.  Griffin,  Ronald  J.Ebert.  2007.  Bisnis Edisi Kedelapan Jilid 2. Jakarta : Erlangga.
[9] Rudi  Tantra.  2012.  Manajemen  proyek  sistem informasi. Yogyakarta : Andi.
[10] Sumadi Suryabrata, BA., Drs., Ed.S., Ph.D. 2011.
Metodologi  Penelitian..  Jakarta  :  RajaGrafindo
Persada.
[11] Sutanta  Edhy.  2011.    Basis  Data  dalam  Tinjauan Konseptual. Yogyakarta : Andi.
[12] Tata Sutabri, S.Kom., MM. 2004. Analisa Sistem Informasi. Yogyakarta : Andi.
[13] Turban,  E.,  Aronson,  E.J.,  and  Liang,  T.P.  2005. Decision Support System and
[14] Inteligent System (diterjemahkan oleh Prabantini, D.), edisi 7 jilid 1.Yogyakarta : Andi.
[15] Wiwit  Agus  T.  2014.  Association  Rule  Mining Untuk Penentuan Rekomendasi  Promosi Produk. Kudus: Universitas Muria Kudus.
[16] Nurjoko. 2015. Penerapan Data Mining Menggunakan Association Rules Untuk Mendukung Strategi Pemasaran Calon Mahasiswa
Baru.  Solo:  Institut  Bisnis  dan  Informatika Darmajaya.