## Aplikasi Data Mining Asosiasi Barang Menggunakan Algoritma Apriori-TID
I Made Dwi Putra Asana*, I Gede Iwan Sudipa**, A.A. Tri Wulandari Mayun***, Ni Putu Suci Meinarni****, Devi Valentino Waas*****
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia *dwiputraasana@instiki.ac.id, ** iwansudipa@instiki.ac.id, ***gungwulan@gmail.com,****sucimeinarni@instiki.ac.id, ***** valentinowaas30@instiki.ac.id

## ABSTRACT
Information about consumer spending patterns is needed by retail companies in determining promotion strategies,  placing  merchandise  on  shelves,  and  inventory  management.  Most  applications  in  retail companies only produce information from the company side. Applications owned by the company have not been able to generate transaction activity information from the customer side. The transaction activity information from the customer side is knowing consumer spending patterns in terms of buying goods. This information can overcome problems that are often faced by companies, namely customer complaints when there is a vacancy in inventory of pairs of goods that are often purchased by customers. This article describes the application of association data mining with  the Apriori TID algorithm. Apriori-TID is a development  of  the  Apriori  algorithm.  Apriori-TID  plays  a  role  in  finding  frequent  itemsets  based  on minimum support . The application can generate goods association rules based on the minimum support and  confidence  values  entered  by  the  user.  The  association  data  mining  application  features  dataset import,  dataset  analysis,  and  print  analysis  result  reports.  The  association  rules  generated  by  the application are evaluated using the lift ratio method. The number of transactions, minimum support , and minimum confidence affect the number of rules generated by the application.
Keyword: Data Mining, Association, Frequent Itemset, Apriori-TID, Retail

## 1. Pendahuluan
Pencarian pola belanja konsumen menjadi tantangan bagi perusahaan ritel dalam menentukan strategi penjualan. Manajemen data transaksi berbasis komputer pada umumnya hanya memberikan informasi aktivitas transaksi  dari  sisi  perusahaan.  Informasi  aktivitas  transaksi  dari  sisi  perusahaan  yang  dihasilkan  meliputi rekapitulasi  penjualan,  pengadaan  persediaan,  nilai  persediaan,  dan  performa  penjualan  pegawai.  Data transaksi pada basis data dapat digali beberapa informasi tersembunyi berdasarkan aktivitas transaksi dari sisi pelanggan, sehingga pihak pengambil keputusan dapat menentukan strategi untuk meningkatkan penjualan.
Toko modern merupakan salah satu bentuk usaha yang memproduksi data transaksi yang cukup besar pada basis data penjualan. Ayunadi Swalan merupakan salah satu toko modern yang terletak di Kota Denpasar, Provinsi Bali. Sebagai toko modern, Ayunadi Swalayan telah menerapkan teknologi berbasis komputer dalam pencatatan transaksi perusahaan. Pada basis data perusahaan memiliki data item sekitar 15.000 item dan 1.000 transaksi  penjualan  setiap  hari.  Data  transaksi  tercatat  sejak  tahun  2015  dan  terus  bertumbuh  hingga membentuk data yang cukup besar. Aplikasi yang dimiliki menghasilkan informasi aktivitas transaksi meliputi rekapitulasi penjualan, pembelian, retur, persediaan barang, dan performa penjualan setiap kasir. Aplikasi yang dimiliki  oleh  perusahaan  belum  dapat  menghasilkan  informasi  aktivitas  transaksi  dari  sisi  pelanggan.  Salah satu  informasi  aktivitas  transaksi  dari  sisi  pelanggan  adalah  mengetahui  pola  belanja  pelanggan  dalam  hal membeli barang.
Salah  satu  informasi  pola  belanja  pelanggan  adalah  kebiasaan  pelanggan  dalam  membeli  barang secara  bersamaan.  Pelanggan  memiliki  kebiasaan  dalam  membeli  pasangan  barang  yang  selalu  dibeli bersamaan.  Informasi  tersebut  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  sering  dihadapi  oleh  perusahaan  yaitu komplain pelanggan saat terjadi kekosongan persediaan barang yang sering dibeli secara bersamaan.
Data transaksi pada basis data yang dimiliki oleh Ayunadi Swalayan yang cukup besar membutuhkan penerapan  teknologi  dalam  menemukan  informasi  tersembunyi.  Teknologi  yang  dapat  diterapkan  untuk menemukan pola belanja konsumen dalam membeli barang adalah data mining . Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar[1]. Teknik data mining yang dapat digunakan untuk mendapatkan pola barang yang sering dibeli secara bersamaan adalah teknik asosiasi. Teknik asosiasi dalam data mining adalah menemukan aturan asosiasi yang memenuhi
syarat minimum  support dan minimum  confidence [2][3] . Pada  teknik  asosiasi  membutuhkan  algoritma pencarian  hubungan  barang  sebelum  membentuk  aturan  asosiasi.  Hubungan  barang  ditemukan  dengan algoritma frequent itemset . Algoritma frequent  itemset yang  umum  digunakan  adalah  algoritma  Apriori.  Penerapan  algoritma Apriori    pada  proses  pengolahan  data  hasil  transasksi  penjualan  di  Minimarket  Priyo  dapat  membentuk beberapa  pola  kombinasi  itemsets  hasil  dan  informasi  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  dalam  pembuatan katalog  produk  yang  akan  dijual  [1].  Pada  algoritma  Apriori  untuk  menentukan  kandidat-kandidat  yang mungkin muncul dengan cara memperhatikan minimum support , proses utama dalam algoritma Apriori adalah Join dan Prune [4].  Algoritma  Apriori  melakukan  pemindaian  pada  database  secara  berulang  kali  hingga mendapatkan  kandidat  sesuai  ambang  batas  yang  ditentukan,  pemindaian  tersebut  membutuhkan  waktu pemrosesan yang tinggi [5][6]. Masalah pemindaian berulang pada algoritma Apriori diperbaiki pada algoritma Apriori-TID. Salah satu fitur menarik dari algoritma ini adalah bahwa database asli hanya digunakan untuk pemindaian  kandidat  pasangan  barang  pada  tahap  pertama  [7].  Apriodi-TID  memotong  dataset  setiap  level pembentukan itemset. Hal tersebut dapat mengurangi waktu pemrosesan dalam pencarian pasangan barang. Pada  artikel  ini  memaparkan  aplikasi data  mining asosiasi  dengan  algoritma  Apriori-TID  dalam  pencarian frequent  itemset .  Aplikasi  yang  dibangun  dapat  menghasilkan informasi  aturan  asosiasi  barang  berdasarkan minimum support dan minimum confidence . Aturan asosiasi barang yang dihasilkan dievaluasi dengan metode lift ratio . Artikel ini terdiri beberapa sesi meliputi pendahuluan, metode penelitian, hasil dan pembahasan, dan kesimpulan.

## 2. Metode Penelitian
Secara umum aplikasi data mining asosiasi ditunjukan pada Gambar 1. Sistem data mining asosiasi ini    diawali  dengan  penggalian  pola  frekuensi  tinggi  ( frequent  pattern  mining )  menggunakan  Algoritma Apriori-TID sesuai dengan nilai minimum support yang dimasukan oleh pengguna sistem. Setelah ditemukan pola  frekuensi  tinggi,  selanjutnya  dilakukan  pembentukan  aturan  asosiasi  berdasarkan nilai  minimum confidence yang dimasukan oleh pengguna sistem. Kemudian sistem akan memberikan keluaran berupa aturan asosiasi antar item yang dibeli oleh pelanggan
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem Aplikasi Data Mining Asoasiasi
Pengembangan aplikasi data mining asosiasi menggunakan metode Cross-Industry Standard Process for  Data  Mining (CRISP-DM).  CRISP-DM  adalah  standar  proses data  mining sebagai  strategi  pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian [8].
Gambar 2. Proses Pengembangan Aplikasi Data Mining dengan CRISP-DM
Penerapan CRISP-DM dalam pengembangan aplikasi data mining asosiasi seperti ditunjukan pada Gambar 2, meliputi fase sebagai berikut :
1. Fase Pemahaman Bisnis
Menentukan tujuan dan kebutuhan secara detail dalam lingkup bisnis secara keseluruhan. Menyiapkan strategi  awal  untuk  mencapai  tujuan.  Menerjemahkan  tujuan  dan  batasan  menjadi  formula  dari permasalahan data mining .
2. Fase Pemahaman Data
Mencari  pengetahuan  awal  dan  mengenali  data  lebih  jauh  dengan  cara  melakukan  analisis peneyelidikan  data.  Dalam  fase  ini  dilakukan  ekplorasi  data  terhadap  basis  data  aplikasi  POS  Ayunadi Swalayan.
3. Fase Pengolahan Data
Memilih kasus dan variabel yang ingin dianalisis. Pada fase ini dilakukan transformasi data transaksi penjualan  berupa  nomer  transaksi  ( transaction  id ),  kode  barang,  dan  nama  barang.  Hasil  transformasi disimpan pada data aplikasi data mining asosiasi.
4. Fase Pemodelan
Pada  fase  pemodelan,  metode  yang  digunakan  untuk  menemukan  pasangan  barang  yang  sering muncul  ( frequent  itemset )  adalah  Apriori-TID.  Penemuan  pasangan  barang  ditentukan  berdasarkan minimum  support yang  ditentukan  oleh  pengguna.  Hasil frequent  itemset kemudian  membentuk  aturan asosiasi berdasakan nilai minimum confidence .
5. Fase Evaluasi
Pada  fase  ini  dilakukan  evaluasi  terhadap  pemodelan  yang  digunakan.  Metode  evaluasi  yang digunakan  adalah  lift  ratio.  Lift  ratio  mengukur  kekuatan  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  pada  fase pemodelan.
6. Fase Penyebaran
Pada fase ini aplikasi data mining asosiasi dipasang pada computer perusahaan. Pada fase penyebaran dilakukan pembuatan laporan mengenai informasi kebiasaan belanja konsumen yang telah dihasilkan pada saat pemodelan.

## 2.1.  Apriori TID

## Gambar 3. Proses Algoritma Apriori-TID
Gambar  3  menunjukan  tahapan  dalam  menemukan frequent  itemset pada  Algoritma  Apriori-TID. Algoritma  Apriori-TID  adalah  salah  satu  bagian  dari association  rule  mining . Association  rule  mining merupakan  salah  satu  teknik  yang  ada dalam  penambangan  data  yang  bertujuan   untuk mendapatkan aturan  asosiasi  atau  relasi  antara sekumpulan  item. Seperti  Algoritma  Apriori   pada  umumnya, Algoritma Apriori-TID  juga menggunakan fungsi Apriori-gen dalam  menentukan  kandidat  itemset, tetapi  perbedaanya terletak  pada  database  yang tidak  digunakan  dalam  perhitungan  support  setelah  lintasan  pertama [9][10].

## 2.2.  Lift Ratio
Lift ratio adalah alat ukur penting dalam aturan asosiasi. Fungsinya adalah mengukur ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur ( support dan confidence ) agar dapat dipercaya sepenuhnya. Dalam artikel ini lift ratio memastikan bahwa apakah barang A dibeli secara bersamaan dengan barang B. Sebuah kombinasi item set dinyatakan valid dan kuat jika nilai lift ratio > 1 [11]. Untuk mendapatkan nilai lift ratio diawali dengan menghitung nilai benchmark confidence yang ditunjukan pada persamaan 1 sebagai berikut :
𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ∑Transaksi mengandung B ∑Transaksi 𝑥 100 (1)
Perhitungan nilai lift ratio pada sebuah aturan asosiasi dilakukan menggunakan persamaan 2 sebagai berikut :
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
(2)

## 3. Hasil dan Analisis
Hasil dari pengembangan aplikasi data mining menghasilkan sebuah aplikasi data mining berbasis desktop  yang  dibangun  dengan  Bahasa  pemrograman  JAVA.  Aplikasi data  mining yang  dihasilkan memberikan  informasi  mengenai  asosiasi  barang  berdasarkan  data  transaksi  penjualan  pada  basis  data perusahaan. Aplikasi data mining menerapkan algoritma Apriori-TID dalam proses pencarian frequent itemset . Pada bagian ini menjelaskan menu aplikasi data mining asosiasi, pembahasan hasil pencarian aturan asosiasi, pengujian lift ratio, dan pembahasan algoritma Apriori-TID.

## 3.1.  Halaman Beranda
Gambar  4  Merupakan  Tampilan  Halaman  Beranda  yang  merupakan  tampilan  awal  saat  membuka aplikasi.  Halaman  ini  menampilkan  Logo  dari  Ayunadi  Swalayan,  dan  menampilkan  empat  menu  yaitu halaman dataset transaksi penjualan, halaman analisis dataset transaksi penjualan, dan halaman bantuan.
Gambar 4. Halaman Beranda Aplikasi Data mining Asosiasi

## 3.2.  Halaman Dataset Transaksi Penjualan
Gambar 5 Merupakan Tampilan Halaman Dataset transaksi penjualan halaman ini digunakan untuk import dataset  transaksi  penjualan,  dan  dapat  melihat  dataset barang  yang  telah  di  impor.  Pengguna  dapatt menambahkan dataset dengan menekan tombol Impor. Dataset transaksi yang telah diimpor ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Dataset Transaksi Penjualan

## 3.3.  Halaman Analisis Asosiasi Barang
Gambar 6 merupakan Tampilan Halaman Analisis Dataset transaksi penjualan, dimana halaman ini digunakan untuk menganalisis dataset transaksi penjualan menggunakan algoritma apriori-TID. Pada halaman terdapat fitur untuk memasukkan minimum support dan minimum confidence yang dibutuhkan saat memproses algoritma tersebut dan terdapat tombol simpan untuk menyimpan data hasil analisis. Gambar 6 menunjukan kondisi awal dari halaman analisis dataset transaksi.
Gambar 6. Halaman Analisis Dataset Transaksi
Gambar  7  menunjukan  hasil  analisis  dataset  transaksi  berupa  aturan  hubungan  barang. Minimum support yang digunakan adalah 20% dan minimum confidence sebesar 60%. Hasil aturan asosiasi dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Eksperimen Analisis Asosiasi Pertama
Pada Gambar 7, data transaksi yang menjadi ujicoba adalah sebanyak 14 transaksi. Hasil ekperimen dari 14 data transaksi dengan minimum support 20% dan minimum confidence 60% menghasilkan 8 jumlah aturan, namun yang memenuhi syarat lift ratio >1 hanya 3 rule yaitu:
1) Jika  membeli  Ultra  Milk  Fullcream  250ml  dan  Prochiz  Cheddar  Cheese  170gr  maka  kemungkinan membeli Gula Ayu Lokal Asih (support : 21,43 , confidance : 60,00 dan lift ratio : 1,20)
2) Jika membeli Ultra Milk Fullcream 250ml dan Gula Ayu Lokal Asih maka kemungkinan membeli Prochiz Cheddar Cheese 170gr
(support: 21,43 , confidance: 75,00 dan lift ratio : 1,17)
3) Jika membeli Prochiz Cheddar Cheese 170gr dan Gula Ayu Lokal Asih maka kemungkinan membeli Ultra Milk Fullcream 250ml
(support: 21,43 , confidance :75,00 dan lift ratio :1,50)
Gambar 8. Hasil Eksperimen Analisis Asosiasi Kedua
Gambar 8 merupakan hasil eksperimen dari data transaksi yang berjumlah 50 data. Hasil ekperimen dari 50 data transaksi dengan minimum support 20% dan minimum confidence 60% menghasilkan 4 jumlah aturan, yang memenuhi syarat lift ratio >1 adalah 4 aturan yaitu:
1) Jika Membeli Vanessa Roti Tawar Kupas Br Maka Kemungkinan Membeli Energen Coklat 12*10*30gr Bks
(support : 30,00 , confidance : 65,22 dan lift ratio : 1,02)
2) Jika Membeli Energen Coklat 12*10*30gr Bks Maka Kemungkinan Membeli Vanessa Roti Tawar Kupas Br
(support: 30,00, confidance: 46,88 dan lift ratio : 1,02)
3) Jika  Membeli  Energen  Coklat  12*10*30gr  Bks  Maka  Kemungkinan  Membeli  Bear  Brand  Gold  White 24*140ml
(support: 30,00 , confidance :46,88 dan lift ratio :1,02)
4) Jika  Membeli  Bear  Brand  Gold  White  24*140ml  Maka  Kemungkinan  Membeli  Energen  Coklat 12*10*30gr Bks
(support : 30,00 , confidance : 65,22 dan lift ratio : 1,02)
Gambar 9. Hasil Eksperimen Analisis Asosiasi
Gambar 9  merupakan hasil eksperimen dari data transaksi yang berjumlah 10 data transaksi. Hasil ekperimen dari 10 data transaksi dengan minimum support 20% dan minimum confidence 60% menghasilkan 10 jumlah aturan, namun yang memenuhi syarat lift ratio >1 hanya 4 aturan yaitu:
1) Jika Membeli Good Time Precious 48*84gr Maka Kemungkinan Membeli Biskuat Bolu Pandan 16gr*144 (Support : 20,00 , Confidance : 40,00 Dan Lift Ratio : 2,00)
2) Jika  Membeli  Good  Time  Precious  48*84gr  Dan  Biskuat  Bolu  Pandan  16gr*144  Maka  Kemungkinan Membeli Abc Kopi Susu Sachet
(Support : 20,00 , Confidance : 100,00 Dan Lift Ratio : 1,67)
3) Jika Membeli Good Time Precious 48*84gr Dan Abc Kopi Susu Sachet Maka Kemungkinan Membeli Biskuat Bolu Pandan 16gr*144
(Support : 20,00 , Confidance : 66,67 Dan Lift Ratio : 3,33)
4) Jika Membeli Good Time Precious 48*84gr Maka Kemungkinan Membeli Biskuat Bolu Pandan 16gr*144 Dan Abc Kopi Susu Sachet
(Support : 20,00 , Confidance : 100,00 Dan Lift Ratio : 2,00)
Gambar 10. Hasil Cetak Aturan Asosiasi Barang
Hasil  aturan  asosiasi  pada  aplikasi  dapat  dicetak  untuk  kebutuhan  laporan  pada  perusahaan  dalam penentuan strategi peletakan barang pada rak barang, pemesanan barang, dan promosi paket barang. Gambar 10 merupakan tampilan cetak aturan asosiasi barang. Tombol cetak dapat diakses pada halaman analisis dataset transaksi (Gambar 6).

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  pengembangan  aplikasi data  mining asosiasi  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  Algoritma  Apriori-TID  dapat  diterapkan  dalam  proses  penemuan frequent  itemset pada analisis asosiasi. Apriori-TID memangkas dataset penelusuran pasangan barang dimulai dari pencarian 2 item barang berpasangan. Pengembangan aplikasi data mining dengan CRISP-DM meliputi fase pemahaman bisnis, fase pemahaman data, fase pengolahan data, fase pemodelan, fase evaluasi, dan fase penyebaran. Aplikasi data mining yang  dibangun  dapat  menghasilkan  aturan  asosiasi  berdasarkan minimum  support dan minimum confidence yang ditentukan oleh pengguna sesuai kebijakan perusahaan. Jumlah transaksi, minimum support , dan minimum confidence mempengaruhi jumlah aturan yang dihasilkan oleh aplikasi.  Saran pengembangan aplikasi data  mining asosiasi  dapat  dilakukan  dengan  menambahkan  parameter  utilitas  barang  seperti  nilai keuntungan  barang  dan  harga  pokok  barang.  Sehingga  dapat  diketahui  peluang  keuntungan  aturan  asosiasi yang dihasilkan oleh aplikasi.

## Acknowledgements
Penelitian  aplikasi data  mining asosiasi  didukung  dan  didanai  oleh  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian kepada Masyarakat INSTIKI melalui skema penelitian dosen dan mahasiswa tahun 2021 dengan nomor kontrak 02/04/LPPM/PDM/V/2021.

## References
[1] A. Anto, T. Susilo, P. T. Informatika, S. Selatan, and S. Selatan, “Penerapan Algoritma Apriori pada Pengolahan Data Transaksi Penjualan di Minimarket Priyo Kota Lubuklinggau,” vol. 01, no. 03, 2018.
[2] Junaidi, Y. Novianto, and Jasmir, “Penerapan Metode Asosiasi Data Mining Murni Baru Furniture Jambi,” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 4, pp. 269–281, 2020.
[3] M. H. Prayitno and R. Rasim, “Analisa Penjualan Produk Retail Dengan Metode Data Mining Asosiasi,” J. Kaji. Ilm. , vol. 18, no. 3, p. 231, Sep. 2018, doi: 10.31599/jki.v18i3.273.
[4] A. Ag. B. Ariana and I. M. D. P. Asana, “ANALISIS KERANJANG BELANJA DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA PERUSAHAAN RETAIL,” 2013, pp. 2–4.
[5] C. Yadav, Shuliang Wang, and M. Kumar, “An approach to improve apriori algorithm based on association rule mining,” in 2013 Fourth International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies (ICCCNT) , Jul. 2013, pp. 1–9, doi: 10.1109/ICCCNT.2013.6726678.
[6] A. Patil and P. Gupta, “A review on up-growth algorithm using association rule mining,” in 2017 International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC) , Jul. 2017, pp. 96–99, doi: 10.1109/ICCMC.2017.8282605.
[7] H. K. D. Sarma and S. Mishra, “Mining Time Series Data with Apriori Tid Algorithm,” in 2016 International Conference on Information Technology (ICIT) , Dec. 2016, pp. 160–164, doi: 10.1109/ICIT.2016.043.
[8] W. Y. Ayele, “Adapting CRISP-DM for Idea Mining,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 11, no. 6, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110603.
[9] A. M. Siregar and M. Syahrizal, “Implementasi Algoritma Apriori Tid Untuk Mengetahui Pola Penjualan
Keramik,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1572.
[10] K. Khurana, “A Comparative Analysis of Association Rules Mining,” vol. 3, no. 5, pp. 3–6, 2013, [Online]. Available: http://www.ijsrp.org/research-paper-0513/ijsrp-p17133.pdf.
[11] D. Fitriati, “Implementasi Data Mining untuk Menentukan Kombinasi Media Promosi Barang Berdasarkan Perilaku Pembelian Pelanggan Menggunakan Algoritma Apriori,” Pros. Annu. Res. Semin. 2016 , vol. 2, no. 1, pp. 472–480, 2016, doi: 979-587-626-0.