DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v6i2.376

## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM REKOMENDASI BARANG DI MINIMARKET BATOX
Arial 11
Nur Fitrina 1) ; Kustanto 2) ; Retno Tri Vulandari 3)
1)2)3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) missfitrina@gmail.com; 2) kustanto@ sinus.ac.id ; 3) retnotv@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
Recommendations  are  the  result  of  observation,  data  processing,  and  decision  making  in purchasing  multiple  products  simultaneously.  In  processing  large  data  the  right  method  is needed.    Association  rules  are  one  of  the  techniques  in  data  mining,  this  method  can  produce patterns of relationships indirectly from a number of data.  The purpose of this study is a system for  purchasing  goods,  most  likely  from  each  combination  of  goods  purchases.  The  research method  used  is  direct  interview  to  obtain  information  in  the  form  of  sales  data  and  system requirements. The design model uses the System Development Life Cycle (SDLC). The system design  method  used  is  the  Unified  Modeling  Language  (UML).  The  goods  recommendation system  with  a  priori  algorithm  is  made  web-based  using  the  PHP  programming  language  and MySQL as a database. The results achieved in this study are a combination of 2 item sets with a minimum support of 30% and minimum confidence of 70%.
Keywords: Recommendations, Association Rule, Apriori Algorithm.

## I. PENDAHULUAN
Sebuah  bisnis  akan  selalu  membutuhkan sebuah informasi. Kemampuan mengolah data menjadi informasi sangatlah diperlukan. Kecepatan  informasi  yang  diperoleh  sebuah perusahaan  dapat  memberikan  keuntungan dalam  menyusun  sebuah  strategi  bisnis  yang efektif  dan  efisien,  salah  satu  keuntungan adanya  kecepatan  informasi  adalah  adanya system rekomendasi. Adanya persaingan yang ketat merupakan salah satu dampak kemajuan Teknologi Informasi. Banyaknya pasar modern yang semakin bermunculan menambah tingkat kompetisi  dalam  persaingan  pasar  dalam melayani  kebutuhan  konsumen.  Dari  hal tersebut  maka  setiap  usaha  harus  memiliki strategi bisnis yang dirancang sedemikian rupa agar  tetap  bertahan  dalam  persaingan  pasar. Salah satu strategi adalah mengenai ketersediaan stok barang yang sesuai dengan kebutuhan konsumen.
Minimarket  Batox  salah  satu  unit  yang berkecimpung  di  dalam  dunia  bisnis  jual-beli yang  menyediakan  segala  kebutuhan  sehari- hari  masyarakat  yang  berdiri  dari  tahun  2006. Kendala yang sering dihadapi oleh Minimarket Batox terkait mengenai stok. Minimarket Batox mengalami  kendala  dalam  jenis  persediaan barang.  Karena  kekurangan  persediaan  jenis stok  barang  maka  akan  berdampak  pada kekecewaan konsumen.
Pada  Minimarket  Batox  setiap  transaksi dicatat  dalam  sistem  dan  disimpan  dalam database  sistem.  Dari  data  tersebut  dapat dihasilkan  sebuah  informasi  baru  berupa sistem rekomendasi barang terkait yang sering dibeli  konsumen.  Salah  satu  metode  yang dapat menyelesaikan masalah tersebut adalah association  rule  apriori,  metode  ini  dapat menghasilkan  kombinasi  item  yang  ada  pada transaksi pembelian [1].
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem rekomendasi barang dengan metode algoritma apriori  dalam  pengambilan  keputusan  di minimarket Batox..

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  Algoritma Apriori Penggalian data yang banyak membutuhkan  algoritma  yang  tepat.  Algoritma apriori adalah salah satu algoritma pengambilan  data  dengan  aturan  asosiasi ( Association rule ) untuk menentukan hubungan  asosiasi  suatu  kombinasi  item  [2]. Aturan  yang  menyatakan  asosiasi  terhadap beberapa  atribut  seringkali  disebut market basket  analysis atau affinity  analysis .  Cara kerja atau tahapan kerja dari Algoritma Apriori dijelaskan pada Gambar 1.

## Gambar  1 Flowchart Algoritma Apriori
Tiap  iterasi  menghasilkan  pola  frekuensi tinggi dengan panjang yang sama dimulai dari iterasi  pertama  yang  menghasilkan  pola frekuensi  tinggi  dengan  panjang  satu.  Berikut tahapan algoritma apriori [3] : 1.  Pencarian kandidat itemset (k-itemset).
2.  Penetapan  pola  frekuensi  tinggi.  Kriteria item  yang  termasuk  dalam  pola  frekuensi tinggi adalah item dengan support melebihi dari ketentuan minimal support.
Jika  tidak  diperoleh  pola  frekuensi  tinggi baru  maka  seluruh  proses  dihentikan  dan kembali ke tahapan awal.

## 2.2.  Studi Literatur
Sistem  Rekomendasi  Penelusuran  Buku dengan Penggalian Association Rule menggunakan  Algoritma  Apriori.  Transaksi peminjaman buku di Badan Perpustakaan dan Kearsipan  Provinsi  Jawa  Timur.  Langkah- Langkah  penelitian  adalah m encari  data peminjaman buku di Badan Perpustakaan dan Kearsipan  Provinsi  Jawa  Timur,  mengolah data  sesuai  sistem  rekomendasi  penelusuran buku  yang  berisi  kode  buku,  nama  buku, menghitung generate rule dengan apriori yang sebelumnya menentukan minimal support dan minimal confidence , pembuatan sistem dengan  penerapan  apriori,  pengujian  dengan pembuatan grafik  waktu  eksekusi support dan confidence. Hasil penelitian ini berupa asosiasi antar  buku,  sebagai  dasar  rekomendasi alternatif  peminjaman  buku,  yang  didapatkan dari perhitungan minsup dan minconf (dengan data yang digunakan sebanyak 63%  dari data transaksi  tahun  2009-  2012).  Data  yang  akan
di uji memiliki persebaran yang tidak seimbang,  cenderung  pada  transaksi  dengan satu atau dua buku saja, sehingga rekomendasi yang ditemukan algoritma sedikit. Kelebihan  adalah  waktu  eksekusi  lebih  cepat karena menerapkan perhitungan apriori sehingga tidak perlu melihat catatan peminjaman dahulu.[4]
Data  transaksi  penjualan  obat  pada Apotek  Musi  dengan  metode  Apriori.  Hasil penelitian  adalah  terbentuknya  suatu  sistem pendukung keputusan yang dapat menentukan prediksi  pola  pembelian  obat  di  Apotek  Musi. Kekurangan  adalah  tidak  dijelaskan  secara lengkap bagaimana pembuatan sistem. Kelebihan  adalah  pengetahuan  baru  yang dapat diperoleh berdasarkan hasil perhitungan algoritma  apriori  dan  sistem  yang  dibangun dapat  dilakukan  pengaturan  tata  letak  obat secara berdekatan untuk memudahkan keberadaan obat [5].
Metode association rule dengan algoritma Apriori yang dapat menemukan kombinasi item yang ada pada transaksi penjualan. Kombinasi item  yang  dihasilkan  dari  proses  Apriori  ini kemudian  akan  digunakan  sebagai  bahan rekomendasi  strategi  promosi  penjualan  yang berupa pembentukan paket belanja.  Hasil dari penelitian  ini  berupa  sistem  informasi  yang menghasilkan pembentukan paket belanja. [6]

## III.  METODE PENELITIAN
Dalam
metode penelitian ini menggunakan System Development Life Cycle (SDLC)  yaitu  Analisa,  Desain,  Konstruksi, Implementasi, dan Pengujian.
3.1.  Analisa Analisa dilakukan untuk mengetahui kebutuhan  sistem.  Dalam  analisa  dilakukan pengumpulan  data  sebagai  sumber  penelitian dengan tahapan sebagai berikut :
1.  Pengumpulan Data
Metode ini digunakan untuk mengumpulkan  data  mengenai  Minimarket Batox  dan  data  yang  dibutuhjan  sistem. Data yang digunakan adalah data penjualan  produk  dengan  data  testing  30 transaksi  data  training  berjumlah  100 transaksi. Selain itu, penelitian ini menggunakan metode pengumpulkan data pustaka.  Data  diambil  dari  mempelajari buku  refrensi,  mencari  sumber  yang berkaitan  dengan  penelitian  baik  dari internet maupun jurnal skripsi.
2.  Pengolahan Data
Data yang di dapat dari data transaksi kemudian  diolah  agar  menghasilkan  data training.  Langkah  pertama  adalah  proses pembersihan  data  dengan  mencari  data yang  memiliki  sedikit  kesalahan  data  atau clean  data.  Setelah  menjadi  data  training, data  tersebut  dapat  digunakan  untuk perhitungan dengan metode Apriori [7].

## 3.2.  Desain Sistem
Tahapan  selanjutnya  merupakan  desain sistem.  Dalam  melakukan  desain  sistem dirancang dengan permodelan Unified
Modeling Languange
(UML). Setelah perancangan,  kemudian  membuat  desain sistem  dimana  terdiri  dari  desain  database, desain input, dan desain output [8].
3.3.  Konstruksi
Tahapan pembuatan sistem ini merupakan  tahapan  dimana  rancangan  atau cetak  biru  sistem  ini  mulai  dikerjakan  dan dibuat  menjadi sebuah sistem yang utuh, dan dapat digunakan. Dalam penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySql sebagai database.
3.4.  Implementasi
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  dimana sebuah sistem sudah diimplementasikan dibuat, Pada tahapan ini sistem diimplementasikan dengan menggunakan Algoritma  Apriori.
3.5.  Pengujian
Pengujian  aplikasi  dilakukan  dengan metode  black  box  dan  uji  validitas.  Pengujian black  box  adalah  pengujian  aspek  fungsional program.  Sedangkan  pengujian  validitas  lebih dilakukan  uji  mengenai  perhitungan  algoritma itu  sendiri  yaitu  algoritma  apriori.  Selain  itu dilakukan  uji  di  Minimarket  Batox  dengan membandingkan  rekomendasi  sistem  dengan data  pembelian  barang  pada  periode  tertentu sehingga  dapat  diketahui  seberapa  validitas sistem.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  data  training  yang diambil  berupa  100  data  transaksi  penjualan produk.  Data  training  terdiri  dari  nomor  faktur penjualan,  kode  barang,  nama  barang. Kemudian  langkah kedua  dilakukan  pencarian Frequency Item .
Data training dikelompokan  sesuai  jenis barang  dan  di representasikan dalam  bentuk biner. Dari data training didapatkan 118 item.
Pencarian kandidat pertama dengan menentukan  nilai  support  pada  item  pada calon kandidat pertama dengan rumus pencarian  support. Support adalah  nilai
persentase  kombinasi  sebuah  item  dalam database  dan confidence adalah  kuatnya hubungan  keterkaitan  antar  item  dalam database.
(1)
Kemudian  memilih  item  yang  memiliki support  lebih  dari  minimal  support  yang  telah ditentukan yaitu 30% sebagai kandidat pertama.  Berikut  kandidat  pertama  dan  nilai support terdaftar dalam Tabel 1.

## Tabel  1 Kandidat Pertama
Daftar Item Jumlah Support Cofemix20g 44 44.00% Gula Pasir 1kg 47 47.00% Indomie Goreng 30 30.00% Sedap Kuah Ayam Bawang 43 43.00% Teh Nyapu Pack 40g 44 44.00% Telur Kiloan 39 39.00%
Langkah  selanjutnya  adalah  pencarian kandidat  kedua.  Pencarian  kandidat  kedua dengan  mengkombinasikan  item  dari  kandidat pertama.  Sehingga  didapatkan  item  yang berpasangan.Jika  kombinasi  yang  digunakan lebih  dari  satu  maka  cara  untuk  menemukan support  dari  dua  item  yaitu  item  A  dan  item  B digunakan rumus berikut [9].
(2)
Pencarian nilai support dengan kombinasi dua item dilihat dari Tabel 2.

## Tabel  2 Kandidat Kedua
Daftar Item Jumlah Support Cofemix 20g,Gula pasir 1kg 32 32.00%
Iterasi  berhenti  pada  kombinasi  kedua karena  item  yang  memenuhi  syarat  minimal support hanya satu kombinasi. Dari kombinasi tersebut  dapat  dibentuk  aturan  asosiasi sebagai berikut :
{Cofemix} → {Gula Pasir} {Gula Pasir} → {Cofemix}
Dari  aturan  asosiasi  tersebut  dicari confidence masing-masing dan diseleksi berdasarkan minimal confidence yang
ditetapkan. Confidence yang merupakan ukuran  ketepatan  suatu  rule  yang  terkandung dalam Item A dan Item B dapat menggunakan rumus berikut [9] .
(3)
Confidence tiap  aturan  asosiasi  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3 Nilai Confidence Anticedent Consequent Confidence Cofemix 20g Gula Pasir 1kg 73.00% Gula Pasir 1kg Cofemix 20g 68.00%
Dari  nilai confidence tiap  kombinasi, aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimal confidence sebesar 70% hanya 1  yaitu aturan asosiasi  pertama  dengan  nilai  confidence 73.00%.

## 4.1 Use Case Diagram
Use  case  diagram  mempresentasikan sebuah  interaksi  antar  aktor  dengan  sistem, berikut  ini  adalah  use  case  diagram  sistem rekomendasi  barang  dengan  algoritma  apriori seperti yang terlihat pada Gambar 3.
Gambar  2 Use Case Diagram Sistem Rekomendasi Barang

## 4.2 Class Diagram
Class  diagram  menggambarkan  keadaan (atribut  atau  properti)  suatu  sistem,  sekaligus menawarkan  layanan  untuk  memanipulasi keadaan tersebut (metode atau fungsi). Berikut adalah class  diagram sistem  rekomendasi barang  dengan  algoritma  apriori  seperti  yang terlihat pada Gambar 4.
Gambar 3 ClassDiagram Sistem Rekomendasi Barang 4.3 Sequence Diagram
Sequence  diagram menjelaskan  interaksi objek  yang  berdasarkan  urutan  waktu  atau tahapan yang harus dilakukan. Berikut Sequence Diagram perhitungan apriori : 1. Sequence diagram untuk mengelola proses  rule  menghasilkan  aturan  asosiasi dengan apriori.

## Gambar  4 Sequence Diagram Proses Rule
2. Sequence  diagram pencarian Frequency Item
Gambar  5 Sequence Diagram pencarian
frequent item
3. Sequence diagram
simulasi aturan
asosiasi

## Gambar  6 Sequence Diagram Simulasi

## 4.4 Activity Diagram
Activity Diagram menggambarkan
berbagai  alir  aktivitas  dalam  sistem  yang sedang  dirancang,  bagaimana  masing-masing alir  berawal,  decision  yang  mungkin  terjadi, dan  bagaimana  mereka  berakhir  [10].  Berikut activity  diagram  perhitungan  apriori  dan simulasi pada Gambar 8.

## Gambar  7 Activity Diagram Apriori

## 4.5 Implementasi
Implementasi  dari  sistem  rekomendasi barang dengan algoritma apriori dapat dijelaskan sebagai berikut:
1.  Desain  Halaman  Rule  dan  Simulasi Rekomendasi
Pada  halaman  ini  akan  menampilkan data input  rule dan  aturan  asosiasi  hasil generate  rule. Pada  halaman  simulasi
ditampilkan bagaimana simulasi
rekomendasi  barang  sesuai  barang  yang dipilih seperti yang  terlihat  pada  Gambar 11 dan Gambar 12.

## Gambar  8 Halaman Rule

## Gambar  9 Halaman Simulasi

## 2.  Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  akan  dilaksanakan dengan  cara  pengujian  fungsionalitas  sistem. Pengujian    fungsionalitas  sistem  dilakukan dengan teknik pengujian black box testing dan uji validitas. Berikut merupakan tabel pengujian BlackBox dari perhitungan apriori. Tabel  4 Uji BlackBox Rule Test Case Hasil Harapan Hasil Keluaran Hasi Uji Input minimal confidence dan minimal support dengan nilai 0-100 Cek besaran nilai dan tersimpan di tabel rule database apriori Data rule tersimpan di tabel rule database apriori Sesuai Input minimal confidence dan minimal support dengan nilai Kosong atau tidak diisi. Penolakan dan muncul internal error Muncul tampilan internaler rerror Sesuai Adapun pengujian fungsional sistem dengan  teknik  Uji  validitas  adalah  seperti terlihat pada Tabel 5.
Tabel  5 Uji Validitas Data Event yang sudah berlangsung Sistem (Algoritma Apriori) Perbedaan Yang terjadi Data Testing Telur Indomie Goreng Minyak Sawit Sedap Soto Gula Pasir Tepung Terigu Ct Susu Sachet Gold Samsoe 12 Djarum Super 12 Teh Nyapu The Gopek Gula Wates Sedap Ayam bawang Cofemix Gula Pasir Sedap Ayam Bawang Indomie Goreng Telur 1 item yang perlu ditambahka n dalam rekomenda si yaitu Cofemix. Data Training Telur Indomie Goreng Minyak Sawit Sedap Soto Gula Pasir Tepung Terigu Ct Susu Sachet Gold Samsoe 12 Djarum Super 12 Teh Nyapu Teh Gopek Gula Wates Sedap Ayam bawang Cofemix Cofemix Gula Pasir Sedap Ayam Bawang Indomie Goreng Telur Teh Nyapu Tidak ada lagi rekomenda si item yang belum
terpenuhi.
Dari  hasil  pengujian  terdapat  perbedaan kuantitas.  Pada  event  yang  berlangsung kuantitas  lebih  banyak  dari  rekomendasi  item pada  sistem  disebabkan  karena  adanya perbedaan  sudut  pandang  dalam  penentuan .
Pada  event  yang berlangsung  berdasarkan jumlah pembelian barang selanjutnya.
Sedangkan  pada  penelitian  ini  sudut pandang  didasarkan  pada  pola  pembelian konsumen sehingga didapatkan prediksi barang  yang  saling  terkait  dalam  keranjang barang konsumen.
Dari  hal  tersebut  maka  sistem  dapat menjadi sebuah referensi dalam merekomendasikan  barang  untuk  melengkapi pembelian stok pada event yang berlangsung.

## V.  PENUTUP 5.1 Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  didapat  dari kegiatan penelitian ini adalah sebagai berikut:  terciptanya  sebuah  sistem  rekomendasi barang  untuk  pembelian  barang  dengan menggunakan algoritma apriori.
 Dari  pengujiantersebut  dapat  disimpulkan bahwa  algoritma  yang  digunakan  program sesuai dengan perhitungan algoritma apriori. Selain itu dilakukan uji di Minimarket Batox dengan
membandingkan rekomendasi  sistem  menghasilkan  adanya perbedaan  kuantitas  pada  jenis  barang yang terpilih.

## 5.2 Saran
Sistem  rekomendasi  barang  dengan algoritma  apriori  ini  memiliki  kelemahan diantara  sistem  tidak  terintegrasi  dengan sistem  yang  telah  berjalan  di  Minimarket Batok.  Algoritma  apriori  memiliki  kelemahan yaitu  melakukan  scan  data  yang  berulang- ulang  sehingga  memori  yang  terpakai  cukup banyak.  Penelitian  ini  dapat  dikembangakan pada  metode  aturan  asosiasi  lainya,  seperti FP-Growth dan Hash  Based .  Kedua  nya diketahui
merupakan algoritma pengembangan dari algoritma apriori.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G.  I.  Marthasari,  Y.  Azhar,  and  D.  K. Puspitaningrum,  “Sistem  Rekomendasi
Penyewaan Perlengkapan Pesta
menggunakan  Collaborative  Filtering  dan Penggalian Aturan Asosiasi,” J.  SimanteC , vol. 5, no. 1, pp. 1 –8, 2015.
[2]  D. Larose, Discovering Knowledge in Data: An  Introduction  to  Data  Mining  (Third Edition) .  New  Jersey:  John  Wiley  &  Sons,
2014.
[3]  L. Kusrini, Algoritma Data Mining .
Yogyakarta: Andi Offset, 2009. [4] N. Wandi, “Pengembangan Sistem Rekomendasi  Penelusuran  Buku  dengan Penggalian Association Rule,” J.  Tek. ITS , vol. 1, pp. 15 –20, 2012.
[5] R.  Yanto,  “Implementasi  Data  Mining dengan  Metode  Algoritma  Apriori  dalam Menentukan  Pola  Pembelian  Obat,” Citec J. , vol. 2, pp. 46 –52, 2015.
[6] R.  P.  Indahyahni,  “Penggunaan  Algoritma Apriori  untuk  Menentukan  Rekomendasi Strategi  Penjualan  pada  Toserba  DIVA,”
Kediri, 2015.
[7] N.  Diahpangastuti,  “Sistem  Rekomendasi Bidang  Minat  Mahasiswa  Menggunakan Metode  Association  Rule  dan  Algoritma Apriori,” Surabaya, 2014.
[8] R. M. Anggraeni, “Perbandingan Algoritma Apriori  dan  Algoritma  FP-Growth  untuk Rekomendasi pada Tramsaksi Peminjaman Buku di Perpustakaan Universitas  Dian  Nusw antoro,”  Semarang,
2015.
[9]  D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F.  E. M.  A,  “Penerapan  Metode  Asosiasi Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada Aplikasi  Analisa  Pola  Belanja  Konsumen,”
J. Tek. Inform. , vol. 9,  no.  2,  pp. 120 –127,
2016.
[10] I.  Fahmi,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa, “Optimasi Seleksi Aturan Untuk Rekomendasi  Bundling  Produk  Melalui Kombinasi  Algoritma  Apriori  dan  Utility
Weighted  Score  (  UWS  ),”  vol.  10,  no.  2, pp. 59 –62, 2016.