## Implementasi Data Mining dengan Metode Apriori Untuk Analisis Pola Penjualan Barang Fashion
Achmad Ardiansyah 1* , Midtaqulhuda 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia email: 1 ahd.ardiansyah@gmail.com, 2 1811510112@student.budiluhur.ac.id

## Abstract
Technological  developments  are  quite  felt  for  all  lines  of  life  that  do  not  exist  in  the  trading business  sector.  The  proliferation  of  online  stores  is  one  of  the  impacts  of  technological developments  that  change  the  way  consumers  think  in  transactions.  Although  many  online stores appear every year, in fact there are also many online stores that do not last long, because the competition is very tight and the marketing strategy is wrong. Every online store owner is trying  to  find  a  strategy  so  that  his  store  survives.  The  strategy  that  can  be  applied  is  by providing product recommendations that are in accordance with consumer desires. The ability of shop owners to see consumer wants and needs will have an impact on increasing sales. With the ability of the shop owner to organize products and create promotions using certain product combinations. The a priori algorithm is the technique used in this study. In the algorithm, an iteration  process  is  carried  out  using  the  minimum  support  and  confidence  values  to  assess each  product  combination.  Then  eliminate  the  combination  of  items  that  do  not  reach  the minimum  support.  Based  on  this,  it  is  found  that  the  frequency  of  goods  purchased  the  most simultaneously  to  provide  benefits  to  management  in  compiling  and  combining  products  to optimize marketing. Then take advantage of the confidence value which provides an overview of the relationship between products. Implementation of the a priori algorithm can be used to analyze transaction data for a certain period. So that the results of the information generated by  this  algorithm  can  be  used  in  marketing  strategies  and  product  promotions  that  are  in accordance with customer desires.
Keywords : Promotion, data mining, a priori algorithm, support, confidence.

## Abstrak
Menjamurnya toko online merupakan salah satu dampak dari perkembangan teknologi yang merubah  cara  pola  berpikir  konsumen  dalam  bertransaksi.  Walaupun  banyak  muncul  toko online baru setiap tahun namun faktanya banyak juga toko online yang tidak bertahan lama, karena persaingan yang sangat ketat dan salah dalam strategi pemasaran. Setiap pemilik toko online  berusaha  mencari  strategi  supaya  tokonya  mampu  bertahan.  Strategi  yang  bisa diterapkan  yaitu  dengan  memberikan  rekomendasi  produk  yang  sesuai  dengan  keinginan konsumen. Kemampuan pemilik toko dalam melihat keinginan dan kebutuhan konsumen akan berdampak  pada  peningkatan  penjualan.  Dengan  kemampuan  tersebut  pemilik  toko  dapat menata  produknya  dan  membuat  promosi  menggunakan  kombinasi  produk  tertentu. Algoritma  apriori  adalah  teknik  yang  dipakai  pada  penelitian  ini.  Dalam  algoritma  tersebut dilakukan  proses  iterasi  menggunakan  nilai  minimum  support  dan  confidence  guna  menilai setiap  kombinasi  produk.  Kemudian  mengeliminasi  kombinasi  barang  yang  tidak  mencapai minimum  support.  Berdasarkan  algoritma  tersebut  diperoleh  frekuensi  barang  yang  paling banyak  dibeli  bersamaan  untuk  memberi  manfaat  pada  manajemen  dalam  menyusun  dan mengkombinasikan  produk  untuk  mengoptimalkan  pemasaran.  Selanjutnya  memanfaatkan nilai  confidence  yang  memberikan  Gambaran  tentang  relasi  antar  produk.  Implementasi algoritma apriori bisa dimanfaatkan guna menganalisa data transaksi pada periode tertentu. Sehingga  hasil  informasi  yang  dihasilkan  algoritma  ini  bisa  dimanfaatkan  pada  strategi pemasaran dan promosi produk yang sesuai oleh keinginan pelanggan.
Kata kunci : Promosi, data mining, algoritma apriori, support, confidence.

## 1. PENDAHULUAN
Karena  tingginya  tingkat  persaingan  di  sektor  bisnis,  pengusaha  terus mencari  metode  baru  untuk  membuat  perusahaan  mereka  sukses.  Ada beberapa  cara  di  mana  perusahaan  dapat  meningkatkan  penjualan  dan pemasaran  barang  agar  tetap  kompetitif.  Jumlah  sepatu  yang  terjual  pasti akan  meningkat  sebagai  hasil  dari  penjualan  harian  yang  konsisten. Informasi  tersebut  tidak  hanya  disimpan  untuk  tujuan  historis,  tetapi  juga dapat ditambang untuk wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan penjualan  produk  sepatu.  Jumlah  toko  berbasis  internet  di  Indonesia meningkat  pesat,  dan  masyarakat  kini  menyadari  keberadaannya.  Toko online  menjadi  semakin  populer  di  kalangan  konsumen  Indonesia  sebagai "lokasi  belanja"  baru  karena  berbagai  macam  barang  dan  layanan  yang mereka  tawarkan  serta  kemudahan  untuk  mengaksesnya.  Oleh  karena  itu, banyak pemilik toko online menyediakan dagangannya dengan berbagai cara untuk  memperebutkan  pelanggan.  Mereka  memanfaatkan  pertumbuhan permintaan belanja internet di kalangan konsumen Indonesia saat ini.
Mengklaim  bahwa  kebangkitan  e-commerce  telah  menciptakan  pasar baru  untuk  pakaian  dan  aksesoris  yang  sebagian  besar  menarik  bagi  kaum muda.  Biaya  berlangganan  internet  adalah  semua  yang  diperlukan  untuk menjalankan  toko  online,  menjadikannya  model  bisnis  yang  sangat  efisien. Seiring  bertambahnya  jumlah  orang  yang  memiliki  akses  ke  internet, khususnya  di  Indonesia,  demikian  pula  jumlah  bisnis  yang  melakukan operasinya  secara  online.  Sebagai  hasil  dari  khalayak  luas  yang  dapat dijangkau  melalui  internet,  media  online  telah  muncul  sebagai  alat  yang menjanjikan untuk promosi produk [1].
Alldays  Mart  adalah  perusahaan  toko  online  berbasis  internet  yang sudah  berdisi  sejak  tahun  2015.  Alldays  Mart  ini  menjual  berbagai  macam barang-barang fashion yang lebih spesifikke barang-barang alas kaki. Selain menjual barang fashion, Alldays Mart juga menjual berbagai macam barang perlengkapan  rumah,  seperti  lemari  baju,  lemari  buku,  gantungan  baju, lemari  toilet,  dan  lain-lain. Melalui pasang surut  penjualan  dari  tahun  2015 sampai sekarang, Alldays Mart sering melakukan pembaruan dan perbaikan. Contohnya dengan melakukan pendataan kenaikan dan penuruan penjualan setiap  bulannya  melalui  software  Microsoft  Excel.  Pengembang  berada  di bawah  tekanan  untuk  menemukan  solusi,  dan  salah  satu  opsi  adalah memanfaatkan  data  penjualan  produk  dengan  lebih  baik  untuk meningkatkan  upaya  penjualan  dan  pemasaran.  Setiap  hari  bisnis  berarti semakin  banyak  informasi  untuk  dianalisis.  Selain  memberikan  catatan historis  untuk  bisnis,  data  ini  dapat  ditambang  untuk  wawasan  yang mendorong upaya pemasaran dan penjualan [2].
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 [3]. Data mining merupakan  konsep  utama  dalam  Business  Intelligence  (BI)  serta  Online Analytical  Processing  (OLAP)  [4].  Terdapat  banyak  algoritma  data  mining yang  jika  dapat  diterapkan  dalam  proses  bisnis,  akan  memberikan  nilai
positif  bagi  peningkatan  kinerja  proses  bisnis  tersebut  yang  berujung  pada peningkatan keuntungan dari bisnis tersebut. Pemanfaatan data yang ada di dalam sistem informasi untuk menunjang kegiatan pengambilan keputusan, tidak  cukup  hanya  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  [5],  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 [6].
Dengan berbagai cara untuk menarik pembeli agar berbelanja di Online Shop  sudah  dilakukan,  termasuk  melalui  pemilihan  barang  yang  ingin dipromosikan dengan melakukan filterisasi melalui software Microsoft Excel. Setelah  beberapa  kali  menggunakan  software  tersebut  yang  dinilai  tidak efektif, maka dari itu kami melakukan analisa pola penjualan barang fashion di  toko  online  Alldays  Mart,  dengan  membangun  aplikasi  data  mining berbasis  PHP.  Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  adalah  untuk  mengetahui sejauh  mana  algoritma  apriori  dapat  membantu  pengembangan  strategi pemasaran di toko online Alldays Mart.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif.  Tujuan  dari pendekatan penelitian deskriptif adalah untuk memberikan  Gambaran yang jelas  tentang perlunya  penelitian  lebih  lanjut  dengan  cara  mendeskripsikan secara sistematis dan menginterpretasikan item secara akurat sesuai dengan fakta. Prosedur berikut digunakan dalam penelitian ini untuk pengumpulan data dan pengembangan perangkat lunak:
a) Studi Literatur
Pengumpulan  data  dengan  cara  mempelajari  sumber  kepustakaan diantaranya  hasil  penelitian,  jurnal,  paper,  buku  referensi,  dan  bacaan- bacaan  yang  ada  kaitannya  dengan  analisa  pola  penjualan  menggunakan metode algoritma apriori. [7]
b) Observarsi
Pengumpulan  data  dengan  menarik  data  penjualan  Alldays  Mart  dibulan Januari sampai April tahun 2021

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Implementasi Sistem
Implementasi data mining menggunakan metode apriori untuk analisis pola  penjualan  barang  fashion  di  toko  online  Alldays  Mart  adalah  sebuah sistem yang dapat menganalisa pola penjualan pada online shop yang sangat berguna  untuk  mengetahui  pola  dan  karakter  dari  pembeli  berdasarkan kombinasi  itemset  pada  transaksi  yang  telah  dilakukan  oleh  konsumen. Sistem  dijalankan  pada  web  browser  dimana  dapat  mudah  terkoneksikan dengan aplikasi penjualan.
Pada  bagian  admin  dimana  semua  kegiatan  dalam  sistem  dapat dikontrol  penuh  dan  dapat  memanipulasi  data  itemset,  data  transaksi,  dan melakukan  analisa  terhadap  transaksi  dengan  menggunakan  teknik  apriori. Admin juga dapat melakukan pengeditan dan penghapusan data.
a) Uji Coba Sistem dan Program
Pada  uji  coba  sistem  dan  program  akan  dilakukan  beberapa  sampel yaitu  data  transaksi  penjualan  online  shop.  Bagian  Administrator  berperan penting  dalam  manajemen  informasi  pada  aplikasi  web  data  mining. Administrator dapat melakukan proses login untuk masuk ke halaman utama admin  serta  memiliki  hak  penuh  dalam  manipulasi  data  seperti  menginput data itemset, data transaksi, data apriori serta menghapus data[8].
b) Pemeliharaan Sistem
Tahap  pemeliharaan  sistem  meliputi  pemeliharaan  database  dan program.  Pemeliharaan  database  dapat  dilakukan  dengan  memperhatikan sistem keamanan yaitu hak akses terhadap database. Hak akses ke database terutama  pada  bagian  administrator  dibatasi  hanya  digunakan  oleh  admin yang bertanggung jawab.
Tanggung  jawab  administrator  pada  database  yaitu  melindungi  data dari  penghapusan  yang  tidak  di  verifikasi  dan  juga  pengeditan  data  yang tidak sesuai. Administrator juga harus memperhatikan masalah ruang basis data  dimana  data  yang  ditampung  di  dalam database adalah data  valid  dan tidak terjadi duplikasi data sehingga ruang penyimpanan benar-benar bersih dari spam.
Data pengguna yang sudah tidak tedaftar lagi dapat di nonaktifkan atau dihapus  dari  database  sehingga  akan  menghemat  ruang  penyimpanan  dan mempercepat akses ke situs web. Sebahagian penyedia hosting menyediakan batas daripada kuota database sehingga hal tersebut perlu diperhatikan guna penginputan  data  dapat  dilakukan  tanpa  hambatan.  Tahap  pembahasan dalam  implementasi  sistem  ini  terdiri  dari  pembahasan  Interface  yaitu antara  muka  pengguna  yang  terdiri  dari  bagian  input,  bagian  output,  dan laporan.
c) Pembahasan Interface / Antarmuka
Pembahasan  interface  atau  hasil  output  dari  pada  perancangan aplikasi web merupakan antar muka untuk berinteraksi antara user dengan sistem.  Interface  yang  dihasilkan  dari  perancangan  ini  semuanya  di  akses melalui halaman browser seperti Mozila Firefox, Microsoft Edge, dan Google Chrome [9]. Interface untuk pengisian data dinamakan dengan halaman form seperti  form  login,  form  itemset,  form  transaksi,  form  proses  apriori  dan laporan.

## 1) Halaman Login Sistem
Form  login  administrator  digunakan  untuk  melakukan  login  para administrator untuk masuk ke halaman utama aplikasi. Untuk login admin ini pengguna  harus  memasukkan  username  dan  password  sehingga  dapat diberikan hak akses ke sistem data mining. Tampilan form login admin dapat dilihat pada Gambar 1 berikut :

## Gambar 1. Form Login Administrator
2) Halaman Data Transaksi
Halaman  data  transaksi  digunakan  untuk  mengolah  data  transaksi penjualan  pada  online  shop  seperti  menambah  data,  ekspor  data,  atau mengosongkan data. Tampilannya seperti pada Gambar 2 berikut :

## Gambar 2. Halaman Input Data Transaksi
Sebelum  melakukan  proses  apriori,  kita  masukkan  dulu  datasetnya dengan  mengklik  tombol  tambah  atau  kita  bisa  menginput  dataset  nya dengan  mengklik  tombol  import,  dan  ikuti  petunjuk  selanjutnya  pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Halaman Import Dataset

## 3) Halaman Data Proses Apriori
Setelah  sudah  menginput  datasetnya  berikutnya  pindah  ke  halaman perhitungan  apriori.  Halaman  ini  digunakan  untuk  menganalisa  data transaksi  dengan  metode  apriori.  Page  ini  meliputi  tanggal  awal,  tanggal akhir,  minimal  support,  minimal  confidence,  dan  total  transaksi. Tampilannya seperti pada Gambar 4 berikut:

## Gambar 4. Halaman Perhitungan Apriori
Jika sudah mengisi semua atribut yang tersedia, lalu klik hitung untuk memunculkan dataset hasil apriori yang kita inginkan.
4) Halaman Hasil Proses Apriori
Halaman  hasil  proses  apriori  ini  merupakan  hasil  perhitungan  apriori sebelumnya. Page ini berhubungan dengan page data transaksi dimana saat diproses semua data akan di ambil dari data transaksi untuk dapat dihasilkan perhitungan  dan  menampilkan  informasi  data  mining  terhadap  prediksi penjualan dan pola transaksi konsumen sehingga dapat dijadikan informasi penting dalam online shop. Tampilannya seperti pada Gambar 5 berikut:

## Gambar 5. Halaman Hasil Perghitungan Apriori
Dari  data  jenis-jenis  produk  tersebut  dengan  menerapkan  algoritma apriori  dengan  menerapkan  nilai  minimum  support  dan  nilai  minimum confidience sesuai yang diinginkan, sehingga menghasilkan beberapa dataset dari berbagai kombinasi itemset [10].

## 5) Tampilan Hasil Akhir dari Perhitungan Apriori
Setelah mengetahui hasil perhitungan apriori, user dapat melihat hasil dari  perhitungan  apriori  dengan  mengklik  kolom  Data  Transaksi,  C1 (Kandidat  1-itemset),  L1  (Large  1-itemset)  dan  sebagainya  sesuai  dengan perhitungan  minimal  support  serta  minimal  confidence  yang  sudah ditentukan sebelumnya.
Gambar 6. Tampilan Hasil Data Transaksi
Gambar 7. Tampilan Hasil C1 (Kandidat 1-itemset)
Gambar 8. Tampilan Hasil L1 (Large 1-itemset)

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  teori  serta  penerapan  sistem data mining apriori dapat disimpulkan bahwa sistem dapat melakukan pendataan data  transaksi  dan data  mining apriori  yang  dapat  disimpan  didalam database .  Dalam  pembahasan  hasil  proses  apriori  data  diproses menggunakan  data  tabel  transaksi  penjualan online  shop dan  diproses menggunakan  apriori  yang  dapat  menghasilkan  nilai  minimum support dan minimum confindence .  Data  juga  dapat  disimpan  dalam database hasil  dari pada data  mining apriori.  Dari  hasil  pengujian  analisis  ini  juga  dapat membantu  pihak  toko  online  Alldays  Mart  untuk  mengatur  produk-produk yang  ingin  dipromosikan  yang  berguna  untuk  meningkatkan  penjualan barang tersebut dengan mengatur 2 atau 3 itemset barang yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan [11]. Dengan adanya aplikasi data mining ini  menghasilkan  pola  kombinasi  itemset  sebagai  ilmu  pengetahuan  dan informasi  yang  bermanfaat  dari  data  penjualan  atau  transaksi  pada  toko online Alldays Mart.
Adapun  saran-saran  dari  penulis  untuk  penggunaan  website  data mining  apriori  yakni  dalam  menggunakan  sistem  dapat  menginput  data transaksi yang telah diimpor dari sistem penjualan sehingga data akan selalu real.  Untuk  memproses  data  mining  dapat  menggunakan  data  yang  besar untuk dapat dilihat lebih detail perkembangan pengolahan dari data mining apriori.  Mengembangkan  fitur  data  mining  apriori  yang  dapat  digunakan langsung pada aplikasi penjualan online shop, sehingga data dapat di analisa secara realtime.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. R. Arwiedya and S. Sugiarto, “Analisis Pengaruh Harga, Jenis Media Promosi, Resiko Kinerja, dan Keragaman Produk Terhadap Keputusan Pembelian Via Internet Pada Toko Online (Studi Kasus Pada Konsumen Toko  Fashion  Online  yang  bertindak  sebagai  Reseller  yang  ada  di Indonesia).” Universitas Diponegoro, 2011.
[2] S.  Nurhasanah,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk  Mencari  Pola Penjualan  di  Cafe  (Studi  Kasus:  Kedai  Ceplok).”  Universitas Muhammadiyah Jember, 2020.
[3] E. T. L. Kusrini and E. Taufiq, “Algoritma data mining,” Yogyakarta Andi Offset , 2009.
[4] Vercellis,  “Data  Warehousing,  in  Business  Intelligence,”  2009. onlinelibrary.wiley.com
[5] A.  A.  C.  Putra,  H.  Haryanto,  and  E.  Dolphina,  “Implementasi  Metode Association  Rule  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk Rekomendasi  Promo  Barang,” CSRID  (Computer  Sci.  Res.  Its  Dev. Journal) , vol. 10, no. 2, pp. 93–103, 2021.
[6] R.  A.  Sukamto  and  M.  Shalahuddin,  “Analisa  dan  Desain  Sistem Informasi,” Yogyakarta Andi Offset , 2013.
[7] R.  D.  Permatasari,  “Analisis  Sentimen  Nasabah  Bank  X  Menggunakan Pengklasifikasian Naive Bayes,” 2014.
[8] T.  Sutabri  and  M.  Misar,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Manajemen Filing Pada Kantor Pengelola Taman Mini ‘Indonesia Indah”.
[9] S. Latif, “Kecerdasan Buatan Untuk Mendiagnosa Penyakit Fungi Pada Manusia Menggunakan Penalaran Backward Chaining Berbasis Web,” J. FATEKSA J. Teknol. dan Rekayasa , vol. 6, no. 2, pp. 81–100, 2021.
[10]  E.  Alma,  E.  Utami,  and  F.  Wahyu  Wibowo,  “Implementasi  Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk pada Toko Online Implementation of Apriori Algorithms for Product Recommendations at Online Stores,” Citec J. , vol. 7, no. 1, 2020.
[11]  A.  Salam  and  M.  Sholik,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk Mencari  Asosiasi  Barang  yang  dijual  di  E-commerce  OrderMas,” Techno.Com ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  158–170,  2018,  doi: 10.33633/tc.v17i2.1656.