Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 756-760

## Data Mining Penjualan Produk dengan Algoritma Apriori Pada Jims Honey Pangkalpinang
Parlia Romadiana 1 *, Delpiah Wahyuningsih 2 , Cindy Aprilia 3 , Amanda Monica 4 ,
Anisah 5 , Syafrul Irawadi 6 1,2,3,4,5,6 Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur, Indonesia E-mail: 1 parliaromadiana@atmaluhur.ac.id, 2 delphibabel@atmaluhur.ac.id ,
3 1922500162@mahasiswa.atmaluhur.ac.id,
4 1922500022@mahasiswa.atmaluhur.ac.id, 5 anisah@atmaluhur.ac.id,
6 syafrulirawadi@atmaluhur.ac.id

## Abstract
Jims honey is a product that is in great demand by all groups and is a current fashion trend, especially among teenagers and mothers. At Jims honey Pangkalpinang, which is located on Jl Darul Mahabbah, sales are currently very rapid, especially when sales are made  online.  At  this  time  Jims  Honey  has  become  a  lot  of  resellers  in  every  district  on Bangka Island. Sales in one month sold more than 1,000 products from a variety of Jims Honey products. The purpose of this research is to find out which products are the most selling  to  the  lowest  each  month  with  the  a  priori  algorithm.  Where  the  stage  of  this research  method  is  carried  out  first  to  obtain  overall  data  for  that  month.  The  second stage  is  analysis  using  the  apriodi  algorithm,  the  third  stage  is  applying  the  a  priori algorithm  system  with  data  mining  obtained  at  Jims  Honey  Pangkalpinang  to  find  the best-selling to lowest data product results for that month.
Keywords: Apriori, Jims Honey, Data Mining, Section

## Abstrak
Jims  honey  merupakan  produk  yang  sangat  diminati  oleh  semua  kalangan  dan menjadi trend fashion saat ini khusus di kalangan remaja dan ibu-ibu. Pada Jims honey Pangkalpinang  yang  bertempat  di  Jl  Darul  Mahabbah  saat  ini  penjualan  sangat  pesat terutama saat penjualan dilakukan secara online. Pada Jims Honey saat ini telah banyak menjadi reseller-reseller ada di setiap kabupaten yang ada di Pulau Bangka. Penjualan dalam  satu  bulan  produk  terjual  lebih  dari  1.000  produk  dari  berbagai  macam  produk Jims Honey. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui produk yang terlaris paling banyak hingga  terendah  setiap  bulannya  dengan  algoritma  apriori.  Dimana  tahap  metode penelitian  ini  dilakukan  pertama  memperoleh  data  secara  keseluruhan  pada  bulan tersebut.  Tahap  kedua  analisa  dengan  algoritma  apriodi,  tahap  ketiga  menerapkan  ke sistem  algoritma  apriori  dengan  data  mining  yang  diperoleh  pada  Jims  Honey Pangkalpinang  untuk  mencari  hasil  produk  data  terlaris  hingga  terendah  pada  bulan tersebut.
Kata kunci : Apriori, Jims Honey, Data Mining

## 1. Pendahuluan
Jims Honey merupakan salah satu brand Lokal di Indonesia dimana saat ini penjualan setiap  bulannya  lebih  dari  1.000  produk  yang  ada  di  Jims  Honey.  Adapun  produk  yang dijual Jims Honey yaitu tas, jam tangan, termos, powerbank dan dompet. Masing-masing produk  memiliki  popularitas  tinggi  di  masing-masing  produk.  Data  mining  merupakan proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  (mechine learning)  untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan  (knowledge)  secara otomatis  [1].  Data  Mining  ialah  proses  penemuan  hubungan  antar  pola  kecenderungan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 756-760
hubungan  antar  data  dalam  kumpulan  yang  besar  di  dalam  penyimpanan  dengan menggunakan pola tertentu sehingga ditemukan pengetahuan yang baru tidak terduga [2]. Dengan  data  mining  ini  digunakan  untuk  mencari  produk  Jims  Honey  pada  Kota Pangkalpinang  yang  terlaris  dibeli  pada  bulan  tersebut.  Sehingga  data  tersebut mempermudah owner untuk  memesan produk Jims Honey. Dari data yang ada di kelola dengan  algoritma  Apriori.  Apriori  ialah  Algoritma  Apriori  adalah  suatu  algoritma  dasar yang  diusulkan  oleh  Agrawal  &  Srikant  pada  tahun  1994  untuk  penentuan  frequent itemsets  untuk  aturan  asosiasi  boolean  [3],  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data mining [4].

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam  penelitian  ini  membahas  tentang  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma Apriori.

## 2.1. Data Mining
Data  mining  atau  knowledge  discovery  in  database  (KDD)  adalah  proses  resourcing dan  penggunaan  data  untuk  menemukan  pola  atau  hubungan  dari  sekumpulan  data berukuran  besar  [5].  data  mining  yang  mengeksekusi  operasi  data  mining  yang  telah didefinisikan  berdasarkan  model  analisis.  Data  mining  merupakan  proses  analisis terhadap data dengan penekanan menemukan informasi yang tersembunyi pada sejumlah data besar yang disimpan ketika menjalankan bisnis perusahaan [6].

## 2.2. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  algoritma  yang  paling  terkenal  unuk  menemukan  pola frekuensi tinggi. Apriori dibagi menjadi beberapa tahap disebut narasi atau pass [7].
a. Pembentukan  kandidat  itemset,  kandidat  k-  itemset  dibentuk  dari  kombinasi  (k-1)- itemset yang didapat dari iterasi sebelumnya. Satu cara dari algoritma apriori adalah adanya  pemangkasan  kandidat  k-itemset  yang  subset-nya  yang  berisi  k-1  item  tidak termasuk dalam pola frekuensi tinggi dengan panjang k1.
b. Penghitungan  support  dari  tiap  kandidat  k-  itemset.  Support  dari  tiap  kandidat  k- itemset  didapat  dengan  menscan  database  untuk  menghitung  jumlah  transaksi  yang memuat  semua  item  didalam  kandidat  k-itemset  tersebut.  Ini  adalah  juga  ciri  dari algoritma  apriori  dimana  diperlukan  penghitungan  dengan  cara  seluruh  database sebanyak k-itemset terpanjang.
Tetapkan  pola  frekuensi  tinggi.  Pola  frekuensi  tinggi  yang  memuat  k  item  atau  k- itemset  ditetapkan  dari  kandidat  k-itemset  yang  supportnya  lebih  besar  dari  minimum support.  Bila  tidak  didapat  pola  frekuensi  tinggi  baru  maka  seluruh  proses  dihentikan. Bila tidak, maka k ditambah satu dan kembali bagian 1.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  transaksi  penjualan  selama  sebulan  sebanyak  140  transaksi  dan  Jumlah  produk yang  diperjual  belikan  adalah  109  produk  dari  total  item  1.120.  ketika  di  hitung  maka dapat hasil seperti berikut.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 756-760
Dari  data  diatas  dapat  diketahui  jika  pembelian  produk  terbanyak  dalam  satu  kali transaksi adalah 17 produk seperti data di bawah ini
Adapun transformasi data untuk diproses yaitu seperti Gambar 2.
Gambar 2. Transformasi Data
Dari  Gambar  2  maka  minimum  support  =  3x  transaksi,  3(transaksi)/140(jumlah transaksi)*100 = 2.1% (0.021) Dengan minimun confidence = 75% (0.75) Untuk mencari nilai support sebuah item / produk
support(A) = Jumlah Transaksi yang Ada produk A / Total transaksi support(A  B) = Jumlah Transaksi yang ada produk (A, B) / Total transaksi
a) Analisis Pola frekuensi Tinggi
Tahap  ini  mencari  pola  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
(1)
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari :
(2)
b) Pembentukan aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frequensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence iaturan asosiatif A  B
(3)
Minimum support  0,021 (2.1%) dari transaksi
Gambar 3. Data Support
Gambar 4. Data Hasil
Dari Gambar 4 dapat dibaca penjelasannya sebagai berikut yaitu jika beli alicia maka akan beli sylvia, jika beli layla maka akan beli amber, jika beli anita akan beli tumblr, jika beli sylvia dan olivia maka akan beli 8123 dan seterusnya.

## 4. Kesimpulan
Data  mining  dengan  algoritma  apriori  sangat  berguna  penjualan  JimsHoney  yang paling  diminati  oleh  konsumen,  dimana  dapat  dijadikan  informasi  dalam  pengambilan keputusan  untuk  stok  produk  bulan  berikutnya.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  yang paling diminati yaitu fanie.

## Daftar Pustaka
[1] V. N. Budiyasari, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[2] M.  Khanza  and  R.  Toyib,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam  Penentukan Pemesanan  Barang  Untuk  Transaksi  Penjualan  Handphone,” J.  Sci.  Appl. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 221–235, 2021.
[3] F.  Rahmawati  and  N.  Merlina,  “Metode  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan Sparepart  Mesin  Fotocopy  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log , vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018.
[4] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 1, pp. 84–95, 2018.
[5] P.  N.  Harahap  and  S.  Sulindawaty,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Memprediksi Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori (Studi  Kasus PT.Arma  Anugerah  Abadi  Cabang  Sei  Rampah),” Matics ,  vol.  11,  no.  2,  p.  46, 2020, doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
[6] F.  Rahmawati  and  N.  Merlina,  “Metode  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan Sparepart  Mesin  Fotocopy  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” PIKSEL    Penelit. Ilmu  Komput.  Sist.  Embed.  Log. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  9–20,  2018,  doi: 10.33558/piksel.v6i1.1390.
[7] F. A. K. Wardani and T. Kristiana, “Implementasi Data Mining Penjualan Produk Kosmetik  Pada  PT.  Natural  Nusantara  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Paradig.  -  J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  85–90,  2020,  doi: 10.31294/p.v22i1.6520.