## Implementasi Algoritma Apriori terhadap Kombinasi Pola Penjualan Kuliner Sidamanik Square
Fachrul Rodzy 1 , Ihda Innar Ridho 2
1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin, Banjarmasin, Kalimantan Selatan, Indonesia Email: 1 fachrulrodzy02@gmail.com, 2 ihdaridho@uniska-bjm.ac.id

## Abstract
Data mining  is  an  artificial  intelligence  that  is  used  to  process  a  lot  of data.  In  data mining,  there  is  one  algorithm,  namely  the  Apriori  algorithm,  which  is  the  most  famous algorithm  for  finding  high  frequency  patterns.  For  this  reason,  this  algorithm  can combine  items  or  items  sold  at  Sidamanik  Square  Culinary  Tour.  The  resulting  apriori algorithm  will  be  implemented  and  tested  with  the  Tanagra  application.  This  research was conducted to obtain a combination pattern of purchases at Sidamanik Square which is  useful  for  sellers  to  find  out  patterns  that  affect  sales  and  merchandise  inventory, namely  Penyet  Chicken  +  Rice  and  Bakso  Bakar,  namely  60%  and  Chicken  Satay  and Bakso Bakar, namely 55.56%.
Keywords : Data Mining, Apriori, Sidamanik Suare, Combination Pattern, Tanagra.

## Abstrak
Data mining merupakan salah satu kecerdasan buatan yang digunakan untuk melakukan suatu proses data yang banyak. Didalam data mining terdapat salah satu algoritma yaitu algoritma  Apriori  yang  merupakan  suatu  algoritma  yang  paling  terkenal  untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Untuk itu algoritma ini dapat mengkombinasikan item atau  barang  yang  dijual  di  Wisata  Kuliner  Sidamanik  Square.  Algoritma  apriori  yang dihasilkan  akan  diimplementasikan  dan  diuji  dengan  aplikasi  Tanagra.  Penelitian    ini dilakukan  untuk  mendapatkan  pola  kombinasi  pembelian  di  Sidamanik  Square  yang berguna  bagi  penjual  untuk  mengetahui  pola  yang  mempengaruhi  penjualan  dan persediaan  barang  dagangan  yaitu  Ayam  Penyet  +  Nasi  dan  Bakso  Bakar  yaitu  60% serta Sate Ayam dan Bakso Bakar yaitu 55,56%.
Kata Kunci: Data Mining, Apriori, Sidamanik Suare, Pola Kombinasi, Tanagra.

## 1. Pendahuluan
Sidamanik merupakan sebuah kecamatan  yang berada di kabupaten  Simalungun yang memiliki  destinasi  wisata  yang  cukup  diminati  oleh  wisatawan  dari  dalam  maupun  luar kota  baik  itu  yang  mencari  wisata  alam  maupun  wisata  kuliner.  Sidamanik  Square merupakan  wisata  kuliner  terbesar  di  kecamatan  Sidamanik  dengan  tempat  yang  cukup strategis  yaitu  tepat  di  kota  Sidamanik.  Sidamanik  Square  menyediakan  berbagai  menu yang beraneka ragam makanan dan minuman. Terdapat salah satu toko yang menyajikan makanan  dan  minuman  seperti  Baso,  Mie  Ayam,  aneka  ragam  Jus  Buah  dan  lainnya. Karena  banyaknya  menu  makanan  dan  minuman  yang  tersedia  di  Sidamanik  Square membuat  beberapa  penjual  kesulitan  dalam  mengelompokkan  pola  penjualan  konsumen yang melakukan pembelian makanan dan minuman dan hal itu juga dapat mempengaruhi persediaan  makanan  dan  minuman  yang  disajikan  di  Sidamanik  Square  khususnya warung  Wak  Atik  Bakso.  Terdapat  metode  Data  Mining  yang  dapat  menyelasaikan permasalahan pola kombinasi di Sidamanik Square khususnya di warung Wak Atik Bakso seperti  metode  Apriori.  Data  mining  juga  disebut  dengan knowledge  discovery yang merupakan  sebuah  proses  pengambilan  pola  dalam  data  atau  informasi  yang  akan  di
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 167-173
proses  lalu output tersebut  menjadi  sebuah  data  atau  informasi  yang  sangat  penting  [1]. Data  mining  cocok  digunakan  dalam  melakukan  proses  data  seperti  data  d  bidang karketing  finansial  pabrik  maupun  pemerintahan  akan  tetapi  data  mining  memiliki kekurangan  seperti  permasalahan  privasi  dan  keamanan  yang  terlalu  mudah  didapatkan sehingga  membuat  data  yang  digunakan  dapat  disalah  gunakan.  Algoritma  apriori merupakan  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  mencari  aturan-aturan  asosiasi  yang memenuhi  batas support dan confidence [2].  Algoritma  apriori  dapat  digunakan  untuk menghasilkan association  rule dengan  pola  “ íf-then  ” [3] . Algoritma  apriori  akan menghasilkan pola kombinasi penjualan makanan dengan mencari nilai support tertinggi, hasil  itu  nantinya  akan  diimpelemtasikan  ke  dalam  aplikasi  yang  cocok  dalam menyelesaikan  permasalahan  seperti  aplikasi  Tanagra.  Dengan  menggunakan  algoritma apriori  yang  meneyelesaikan  permasalahan  pola  penjualan  di  Sidamanik  Square khususnya  warung  Wak  Atik  Bakso  dapat  diterapkan  dan  didukung  dengan  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  Tri Ayu Lestari yang membahas tentang “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan di Toko Roti Ganda” [4]. Terdapat beberapa kelemahan dalam penelitian yang dilakukan seperti tidak adanya penerapan menggunakan sistem  Data  Mining  seperti  RapidMiner.  Untuk  itu  algoritma  apriori  dapat  diterapkan dalam  menentukan  pola  penjualan  di  Sidamanik  Square  dengan  pengimplementasian RapidMiner.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  tahapan  agar  mendapatkan pola  pembelian  barang  di  Sidamanik  Square  yaitu  pengumpulan  data,  data  training, pembentukan association  rule ,  uji lift  ratio ,  hasil assotiation  rule dan  penarikan kesimpulan, seperti pada gambar flowchart berikut ini:
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan kegiatan mencari data di lapangan yang akan digunakan untuk  menjawab  permasalahan  penelitian.  Validitas  instrumen  pengumpulan  data  serta kualifikasi  pengumpul  data  sangat  diperlukan  untuk  memperoleh  data  yang  berkualitas. Pada  penelitian  ini,  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  observasi  secara langsung,  melakukan  wawancara  dan  mengambil  data  transaksi  perminggu  dari  setiap toko di Sidamanik Square seperti warung Wak Atik Bakso. Salah satu yang berhubungan dengan  pengembangan  bisnis  tersebut  dengan  diperlukannya  pengelolaan  dan pemeriksaan  yang  memadai  terhadap  berbagai  jenis  stok  bahan  secara continue .  Dengan melihat kebutuhan konsumen manajemen harus bisa memutuskan kapan akan melakukan pre-order pembeliaan  pada supplier .  Untuk  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat membantu  pihak  yang  berkepentingan  untuk  memberikan  kendali  yang  handal  untuk manajemen  toko  di  Sidamanik  Square. Pentingnya  sistem  persediaan  bahan  dan  jenis bahan  yang  harus  di  stok  untuk  mengantisipasi  kekosongan  bahan.  Sistem  yang dibutuhkan  adalah  sistem  yang  mendukung  pengambilan  keputusan,  yang  mana  sistem dapat  meningkatkan  penjualan  dan  memberikan  saran  untuk  persediaan  stok  bahan mentah  dari  data  transaksi.  dengan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  aturan asosiasi  berdasarkan  algoritma  apriori.  Pengumpulan  data  penelitian  ini  menggunakan
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 167-173
metode  pengumpulan  data  studi  pestaka  yang  mengambil  data  transaksi  perminggu  dari setiap toko di Sidamanik Square.

## 2.2. Data Training
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  30  data  transaksi  yang  sesuai  dan  dilakukan pembuatan  tabel  data  agar  mudah  dalam  melakukan  analisa  dan  menerapkan  algoritma Apriori.  Berikut  adalah  sampel  data  transaksi  di  sidamanik  square  seperti  yang ditampilkan pada Tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Data Transaksi di Sidamanik Square Transaksi Nama Makanan Transaksi Nama Makanan Transaksi Nama Makanan Ayam Penyet + Nasi Bakso Mie Mie Ayam Bakso Mie Bakso Kosong Ayam Penyet + Nasi Mie Ayam Teh Manis Panas Aneka Jus Buah Bakso Bakar Nasi Goreng Teh Manis Dingin Rujak Nasi Goreng Ayam 22 Bakso Mie Mie Goreng Aneka Jus Buah Bakso Mie Mie ayam Kopi Hitam Bakso Kosong Aneka Jus Buah Sate Ayam Mie Ayam Bakso Teh Manis Panas Bakso Bakar Cappucino Dingin Kopi Hitam Nasi Goreng Kopi Hitam Sate Ayam Sate Ayam Sate Kambing Rujak Ayam Penyet + Nasi Nasi Goreng Bakso Bakar Bakso Mie Sate Ayam Bakso Kosong Sate Lembu Rujak Mie Kuah Sate Ayam Bakso Bakar Lemon Tea Dingin Bakso Bakar Ayam Penyet + Nasi Teh Manis Dingin Ayam Bakar + Nasi Bakso Bakar Bakso Bakar Ayam Bakar + Nasi Bakso Mie Sate Ayam Bakso Kosong Es Campur Ayam Penyet + Nasi Mie Ayam Bakso Sate Ayam Sop Buah Mie Kuah Sate Kambing Sop Buah Ayam Penyet + Nasi Bakso Bakar Es Campur Nasi Goreng Lemon Tea Dingin Es Buah Bakso Bakar Teh Manis Dingin Mie Ayam Sop Buah Bakso Bakar Bakso Bakar Sate Ayam Ayam Penyet + Nasi Mie Ayam Bakso Ayam Penyet + Nasi Mie Goreng Mie Goreng Bakso Bakar Mie Ayam Bakso Teh Botol Sosro White Coffe Dingin White Coffe Dingin 8 White Coffe Panas Nasi Goreng Lemon Tea Dingin Mie Ayam Bakso Es Campur Teh Manis Dingin Bakso Kosong Ayam Penyet + Nasi Bakso Mie Sop Buah Sop Buah Ayam Penyet + Nasi Mie Ayam Teh Manis Panas Ayam Bakar + Nasi
5
17
28 6 18 29 19 7 20 9 30 10 1 11
21
12 2
23
13 3
24
14 4 25 15 26 16
27
Dari tabel diatas dapat diketahui bahwa terdapat 30 transaksi, dimana transaksi 1 meliputi Ayam Penyet + Nasi, Bakso mie, Mie  ayam  dan Bakso Bakar sampai transaksi 30 yang meliputi Bakso mie, Ayam penyet + Nasi dan Ayam bakar + Nasi.

## 2.3. Pembentukan Association Rule
Penerapan  algoritma  Apriori  melelui  dua  proses  dan  tolak  ukur  yaitu support dan confidence.  Support (nilai  penunjang)  merupakan  persentase  kombinasi  item  tersebut dalam  data  base,  dan Confidence (nilai  kepastian)  merupakan  kekuatan  hubungan  antara items dalam aturan asosiasi [4].
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 167-173

## 2.4. Uji Lift Ratio
Uji lift  ratio merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  kekuatan  asosiasi yang telah dibentuk. Berikut merupakan rumus uji lift ratio.
(1)
Benchmark confidence dihitung dengan rumus berikut :
(2)
Keterangan : Nc = Jumlah transaksi dengan items yang menjadi consequent
N = Jumlah transaksi basis data

## 2.5. Penarikan kesimpulan
Dalam  pembentukan  pola  asosiasi  oleh  algoritma  apriori  memiliki  dua  tahap  yaitu mencari frequent  itemset dan  pembenrukan  pola  asisosiasi.  Setelah  kedu  pola  dilakukan maka hasil dianalisis dan dijabarkan untuk mencari kesimpulan penelitian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dari data transaksi makanan di Sidamanik Square seperti pada tabel 1 kemudian dapat dilakukan perhitungan algoritma Apri ori dengan melakukan penentuan algoritma apriori dan melakukan pengujian lift ratio seperti sebagai berikut : 3.1. Penentuan Algoritma Apriori
Penerapan algoitma apriori dilakukan dengan tahap sebagai berikut :
a) Pembentukan 1 Itemset
Pembentukan  itemset  dengan  mengambil Golden  Rule sebesar  15%.  Berikut merupakan pembentukan 1 itemset dengan menggunakan rumus dibawah ini.
∑ ∑ (3)
Untuk perhitungan nama makanan Ayam Penyet +Nasi sebagai berikut:
Untuk perhitungan nama makanan Bakso Mie sebagai berikut:
Untuk perhitungan nama makanan Bakso Bakar sebagai berikut:
Untuk perhitungan nama makanan Bakso Kosong sebagai berikut:
Untuk perhitungan nama makanan Mie Ayam sebagai berikut:
Untuk perhitungan nama makanan Mie Ayam Bakso sebagai berikut:
Untuk perhitungan nama makanan Nasi Goreng sebagai berikut:
Untuk perhitungan nama makanan Sate Ayam sebagai berikut:
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 167-173
Tabel 2. Hasil Pembentukan 1 Itemset Nama Makanan Support(%) Ayam Penyet + Nasi 33,33% Bakso Mie 23,33% Bakso Bakar 36,67% Bakso Kosong 16,67% Mie Ayam 16,67% Mie Ayam Bakso 16,67% Nasi Goreng 20,00% Sate Ayam 30,00%

## b) Pembentukan 2 Itemset
Pembentukan 2 itemset juga mengambil Golden Rule 15%. Terdapat 4 nama menu yang memiliki nilai support lebih besar dari 15% yaitu Ayam Penyet+Nasi dan Bakso Bakar, Bakso Bakar dan Sate ayam. Berikut merupakan pembentukan 2 itemset dengan menggunakaan rumus dbawah ini :
∑ ∑ (4)
Untuk perhitungan nama makanan Ayam Penyet + Nasi dan Bakso Bakar sebagai berikut:
Untuk perhitungan nama makanan Bakso Bakar dan Sate Ayam sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Pembentukan 2 Itemset Dua Nama Makanan Support(%) Ayam Penyet + Nasi, Bakso Bakar 20,00% Bakso Bakar, Sate Ayam 16,67%

## c) Uji Lift Ratio
Lift  Ratio  merupakan  perbandingan  antara  confidence  sebuah  aturan  dengan dengan nilai benchmark confidence yang telah didapatkan [4]. Dalam melakukan uji lifft ratio digunakan rumus persamaan 2 dan didapatlah hasil seperti tabel berikut :
Tabel 4. Hasil Uji Lift Ratio Kombinasi Item Support(%) Confident Jika membeli Ayam Penyet + Nasi, maka akan membeli Bakso Bakar 20.00% 60.00% Jika membeli Sate Ayam, maka akan membeli Bakso Bakar 16.67% 55.56%
Implementasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  Tanagra  1.4.50.  Proses  apriori dalam Tanagra dimulai seperti sebagai berikut ini:
1) Mengimput  data  30  transaksi  Penjualan  barang  dagangan    melalui  MS  Excel  ke dalam Tanagra.
2) Kemudian memasukkan view dataset agar dapat mengetahui apakah terdapat error di dalam data, jika terdapat error maka mengulangi langka pertama.
3) Kemudian  memasukkan  operator  define  status1  yang  merupakan  operator  yang digunakan untuk pemilihan data transkasi yang ingin digunakan  ke dalam proses apriori.
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 167-173
Gambar 2. Pengaturan parameter pada operator define status1
4) Memasukkan  operator  Frequent  itemsets  yang  merupakan  operator  yang digunakan  untuk  mencari  kombinasi  dari  item  transaksi  barang  dagangan.
Penelitian ini menggunakan support minimal sebesar 15%.
Gambar 3. Pengaturan operator parameter Frequent itemsets
5) Kemudian  didapatkanlah  pola  kombinsi  penjualan  bahwa  “jika  konsumen membeli  Ayam  Penyet  +  Nasi  maka  akan  membeli  Bakso  Bakar”  dengan  nilai support 20.0%  dan  “jika  konsumen  membeli  Sate  Ayam  maka  akan  membeli
Bakso Bakar” dengan nilai support 16,7%.
Gambar 4. Hasil Proses Tanagra
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 167-173
Dapat  diketahui  bahwasannya  perhitungan  manual  yang  didapat  sama  dengan implementasi  yang  dilakukan  menggunakan  aplikasi  Tanagra  yaitu  “jika  konsumen membeli  Ayam  Penyet  +  Nasi  maka  akan  membeli  Bakso  Bakar”  dengan  nilai support 20.0%  dan  “jika  konsumen  membeli  Sate  Ayam  maka  akan  membeli  Bakso  Bakar” dengan nilai support 16,7%.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  membahas  tentang  pengelompokan  penjualan  di  Sidamanik Square  menggunakan  data  mining  algoritma  Apriori  didapatkanlah  2  hasil confidence yaitu “ Jika membeli Ayam Penyet + Nasi, maka akan membeli Bakso Bakar dengan nilai presentasi support sebesar  20  %  dan  nilai confidence sebesar  60%.  Dan  ”Jika  membeli Sate  Ayam,  maka  akan  membeli  Bakso  Bakar  dengan  nilai  presentasi support sebesar 16,67%  dan  nilai confidence sebesar  55,56%.  Dari  aplikasi  Tanagra  maka  hasil  yang didapat yaitu “jika  konsumen membeli  Ayam Penyet + Nasi maka  akan membeli Bakso Bakar” dengan nilai support 20.0% dan “jika konsumen membeli Sate  Ayam maka akan membeli  Bakso  Bakar”  dengan  nilai support 16,7%.  Hasil  dari  penelitian  ini  nantinya dapat  menjadi  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pengelompokan  yang  mempengaruhi persediaan bahan di Sidamanik Square.

## Daftar Pustaka
[1]   R.  Mahmud  dan  A.  Hartanto,  “Penerapan  Data  Mining  Rekomendasi  Laptop  Menggunakan
Algoritma Apriori,” JUISI, pp. 21-30, 2020.
[2]   A. D. W. Sumari, M. Z. Zidane dan O. D. Triswidrananta, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mempercepat  dan  Mempermudah  Akses  Barang  di  Gudang  Material  (Studi  Kasus  pada PT.XYZ),” JIP (Jurnal Informatika Polinema), vol. 7, pp. 21-28, 2021.
[3]   I.  Jaya  dan  S.  Hanadwiputra,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Strategi Persediaan  Obat  Terhadap  Penjualan  Obat  Pada  Apotek  Karang  Asih,” Quality  System Development , vol. 11, pp. 8-17, 2021.
[4]   T. A. Lestari, R. Ramadhanti dan A. P. Windarto, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan di Toko Roti Ganda Pematangsiantar,” BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH, vol. 1, pp. 37-41, 2021.
[5]   A.  A.  Firdaus,  N.  Iksan,  D.  N.  Sadiah,  L.  Sagita  dan  D.  Setiawan,  “Penerapan  Algoritma Apriori  untuk  Prediksi  Kebutuhan  Suku  Cadang  Mobil,” Jurnal  Sistem  dan  Teknik  Informasi, vol. 09, pp. 13-18, 2021.