Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Penggunaan Algoritma Apriori untuk Menemukan Pola Belanja Konsumen sebagai Promo Produk
Aan Supandhi 1 , Hendra Marcos 2
1 Jurusan Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Purwokerto
1,2 Jln. Letjen pol sumarto, Kota Purwokerto Utara, 53127, Indonesia
1 aansuhanda36@gmail.com
2 hendra.marcos@amikompurwokerto.ac.id
Received: 14-01-2023; Accepted: 27-08-2023; Published: 13-09-2023
Abstrak — Data yang bisa digunakan untuk mengambil suatu informasi  biasa  juga  disebut  Data  Mining  dari  keseluruhan data  berskala  besar.  Data  ini  nantinya  akan  berguna  dalam berbagai  aspek  kebutuhan  salah  satunya  untuk  strategi pemasaran  dalam  penggunaan  promo  produk.  Dengan banyaknya transaksi yang berlangsung maka akan menimbulkan  sifar  data  yang  tabular  dan  tidak  teratur.  Pola belanja  konsumen  dijadikan  acuan  untuk  strategi  promo barang.
Pola  belanja  konsumen  bisa  ditemukan  dengan  sebuah algoritma apriori untuk menghasilkan sebuah association rule. Algoritma  ini  akan  menggunakan  hubungan  antara  dua itemset.
Kasus yang dihasilkan dalam penelitian ini menunjukan bahwa algoritma apriori memberikan sebuah gambaran itemset yang akan  menentukan  pola  belanja  konsumen  untuk  penerapan promo  barang.  Hasil  pegujiannya  menghasilkan  confident paling tinggi adalah transaksi akrilik, art lamp = 60 % dan jam square, decorative = 60%.
Kata kunci: Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Data Mining , Promo.
_
Abstract — The data that can be use _ to retrieve information is also called Data Mining from all large-scale data. This data will later be useful in various aspects of need, one of which is for marketing  strategies  in  using  product  promos.  With  so  many transactions  taking  place,  it  will  cause  tabular  and  irregular data  nature.  Consumer  shopping  patterns  are  used  as  a reference for goods
promotion strategies.
Consumer  shopping  patterns  can  be  found  with  an  a  priori algorithm  to  produce  an  association  rule.  This  algorithm  will use the relationship between the two itemsets. The  cases  generated  in  this  study  show  that  the  Apriori algorithm  provides  an  itemset  overview  that  will  determine consumer  shopping  patterns  for  the  implementation  of  goods promos. The test results yielded the highest confidence, namely acrylic  transactions,  art  lamps  =  60%  and  square  clocks, decorative = 60%.
Keywords:  A  priori,  Association  Rule,  Data  Mining,  Sales Database.

## I. P ENDAHULUAN
Persaingan  dalam  dunia  bisnis  terjadi  begitu  pesat dengan  perkembangan  teknologi  dan  inovasi  yang  hadir akan  memberikan  dampak  yang  bisa  memberikan kemajuan  dalam  dunia  bisnis  [1].  Dalam  hal  ini  maka perusahaan  akan  di  tuntut  dengan  pesanan  yang variative dan  juga  unik  untuk  bisa  memaksimalkan  keuntungan  . Dalam  hal  ini  maka  bisnis  akan  memanfaatkan  potensi
dengan segala peluang yang tersedia . Banyaknya  transaksi  yang  terjadi  dan  juga  laporan  yang masih berantakan dengan itu analisis ini dilakukan dengan data  mining  menggunakan  algoritma  apriori  supaya menemukan  informasi  yang  akan  dilakukan  tahap  dalam menemukan pola belanja konsumen.
Pengambilan  data  informasi  dari database yang berguna dengan informasi data yang berdeda disebut juga dengan Data  Mining .  Ini  nantinya  akan  berguna  dalam berbagai  aspek  kebutuhan  salah  satunya  untuk  strategi pemasaran  dalam  penggunaan  promo  produk  [2].  Setiap hari pada data transaksi terjadi begitu banyak, oleh karena itu  akan  mempengaruhi  database  yang  besar  dan  juga laporan  yang  bersifat  tabular  [3].  Pola  belanja  konsumen akan  berguna  untuk  dijadikan  acuan  strategi  yang  akan dilakukan dalam peningkatan penjualan dengan mengambil dari  beberapa  item  yang  muncul  secara  bersamaan.  Data pola  belanja  tersebut  bisa  kita  lihat  pada  data  penjualan item dana akan kita lakukan asosiasi p data. Toko Murah Senyum bergerak pada bidang pengrajin kayu hias dengan berbagai produk seperti jam hias kayu, lampu akrilik,  kaca  ajaib  dll.  Toko  Murah  Senyum  akan  terus bekerja setiap hari untuk memenuhi orderan dari pelanggan dan  melakukan  strategi  yang  tepat  untuk  pemasaran produknya  [4].  Dengan  dilakukannya  strategi  pemasaran maka  dibutuhkan  strategi  yang  te-pat  untuk  proses  yang akan datang.
Dalam  hal  ini  akan  dilakukan  analisis  selan-jutnya  untuk menentukan promo apa yang akan dilakukan pada produk tertentu.
Analisis  ini  menggunakan  algoritma  apriori  untuk menemukan  pola  asosiasi  data  [5].  Dimana  algoritma apriori dapat memunculkan informasi hubungan antar item. Penelitian  ini  ber-tujuan  untuk  menemukan  pola  belanja kon-sumen  agar  bisa  menjadi  acuan  dalam  strategi pemasaran yang akan dilakukan.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Langkah  awal  yang  dilakukan  dengan  studi  lapangan transaksi  setiap  hari  yang  terjadi  di  Toko  Murah Senyum [6]. Lalu dengan studi literatur yaitu dengan mengumpulkan  data  transaski  untuk  menemukan  pola belanja.  Selanjutnya  dengan  merumuskan  identifikasi masalah yang terjadi saat studi lapangan dengan observasi untuk menghasilkan ketentuan promo yang akan dijalankan dari  data  transaksi  yang  terjadi  pada  tahun  2021.  Lalu
dengan  pengumpulan  data  yang  terverifikasi  lolos  untuk pengujian [7]. Akan dilakukan alur tahapan :
1. Data Terkumpul Data yang terjadi sepanjang tahun 2021.
2. Analisis Proses  untuk  mengolah  data  ketika  akan  dilakukan proses menemukan pola belanja konsumen.
3. Desain Eksperimen Tahap yang dilakukan sebagai proses desain alur untuk digunakan pada penelitian.
4. Pengujian Langkah  yang  dilakukan  untuk  menguji  data  yang sudah siap.
5. Evaluasi
Langkah untuk membahas data hasil penelitian. Dalam  pengumpulan  data  terdapat  lebih  dari  100 transaksi dari 30 barang dana dengan alur penelitian yang terjadi seperti gambar dibawah.
Gambar 1. Alur Penelitian

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
A. Algoritma Apriori
Apriori adalah algoritma digunakan untuk menemukan semua itemset dengan support tidak kurang dari minimum support  [8]. Itemset yang  memenuhi  minimum  support disebut frequent itemset . Al goritma  ini  juga  bisa digunakan  untuk  memecahkan  masalah association  rule mining . Association rule mining adalah sebuah teknik data mining  dengan  menganalisa  kebiasan  belanja  konsumen dengan  pencarian  dan  korelasi  antara  kombinasi  item. Dengan  begitu  maka  data  mining  dapat  diterapkan  dalam pengelolaan  barang  beli  dan  melihat  keterkairan  antara barang  transaksi,  data  ini  nantinya  bisa  digunakan  untuk promosi belanja customer [9].
Algoritma  Apriori diusulkan oleh  Agrawal, Imielinski dan Swami dalam ” Mining Association Rules between Sets of  Item  in  Large  Databases ”,  yaitu  pengolahan  data transaksi  dalam  suatu  database  dengan  pencarian kombinasi  antar  item.  Kemudian  mencari  kaidah  apriori dalam  aturan  asosiasi  berdasarkan  penilaian support dan confidence .
B. Studi Kasus Contoh studi kasus yang terjadi pada toko murah senyum pada tabel 1.
TABEL I TRANSAKSI Transaksi Item 1 Jam Square, Akrilik, Decorative 2 Art Lamp, Jam Kaligrafi, Akrilik 3 Kaca Ajaib, Art Lamp, Jam Square 4 Art Lamp, Decorative, Akrilik 5 Decorative, Jam Square, Kaca Ajaib 6 Jam Kaligrafi, Art Lamp 7 Akrilik, Kaca Ajaib 8 Jam Kaligrafi, Kaca Ajaib 9 Jam Square, Decorative, Art Lamp 10 Akrilik, Art Lamp Definisi-definisi yang terdapat pada Association Rule .
1.  I adalah himpunan yang tengah dibicarakan. Contoh: {Jam Square, Akrilik, …, Decorative}
2.  D  adalah  Himpunan  seluruh  transaksi  yang  tengah dibicarakan
Contoh: {Transaksi 1, transaksi 2, …, transaksi 14} 3.   Proper Subset adalah Himpunan Bagian murni Contoh: Ada suatu himpunan A={a,b,c,}
Himpunan Bagian dari A adalah Himpunan Kosong = {} Himpunan 1 Unsur = {a},{b},{c} Himpunan 2 Unsur = {a,b},{a,c},{b,c} Himpunan 3 Unsur = {a,b,c,}
Proper  subset  nya  adalah  Himpunan  1  Unsur  dan Himpunan 2 Unsur.
4.   Itemset adalah Himpunan item atau item-item di I Contoh:  Ada  suatu  himpunan  A={a,b,c,}  Itemset  nya adalah {a};{b}:{c};{a,b};{a,c};{b,c}
5. K- itemset adalah itemset yang terdiri dari K buah item yang ada pada I. Intinya K itu adalah jumlah unsur yang terdapat pada suatu himpunan Contoh: 3-item set adalah yang bersifat 3 unsur 6. Itemset frekuensi  adalah  Jumlah  transaksi  di  I  yang mengandung  jumlah  itemset  tertentu.  Intinya  jumlah transaksi yang membeli suatu item set.
Contoh: Kita gunakan tabel transaksi
- akrilik  dan  art  lamp  mempunyai frekuensi itemsetnya
- jam  square  dan  decorative  mempunyai  frekuensi itemsetnya 2.
7. Frekuen itemset adalah itemset yang  muncul sekurang- kurangnya “sekian” kali di D. Kata “sekian” biasanya
di simbolkan dengan Ф. Ф merupakan batas minimum dalam suatu transaksi.
Transaksi  pada  tabel  1  menunjukan  sebuah  data transaksi item yang dibeli dalam beberapa periode. Urutan dari  kode  1-10  menunjukan  item  yang  dibeli  berbeda dengan transaksi lainnya.
TABEL 1.

## FORMAT TABULAR DATA TRANSAKSI
Tra n saksi Akr i lik Art Lam p Jam Squar e Jam Kali graf i Deco r ative Kaca Ajai b 1 0 1 1 0 1 0 2 1 1 0 1 0 0 3 0 1 1 0 0 1 4 1 1 0 0 1 0 5 0 0 1 0 1 1 6 0 1 0 1 0 0 7 1 0 0 0 0 1 8 0 0 0 1 0 1 9 0 1 1 0 1 0 10 1 1 0 0 0 0 ∑ 4 7 4 3 4 4
Database transaksi akan dibentuk menjadi sebuah data tabular,  transaksi  seperti  tabel  2.  Menggunakan  tabel  2 dengan  item  >  3.  akan  menghasilkan  beberapa  frequent item dan bisa dilihat pada tabel 3.
Pada  data  ini  akan  dibagi  menjadi  2  dengan  2 itemset dan  3  itemset.  Penggabungan  itemset  yang  memiliki kesamaan akan menjadi aturan association rule . Calon item tersebetu bisa dilihat pada tabel 3 dan tabel 4.
TABEL 2. CALON 2-ITEMSET
No Kombinasi Jumlah 1 Akrilik, Art Lamp 3 2 Akrilik, Jam Square 0 3 Akrilik, Jam Kaligrafi 1 4 Akrilik, Decorative 1 5 Akrilik, Kaca Ajaib 1 6 Art Lamp, Jam Square 3 7 Art Lamp, Jam Kaligrafi 0 8 Art Lamp, Decorative 3 9 Art Lamp, Kaca Ajaib 2 10 Jam Square, Jam Kaligrafi 0 11 Jam Square, Decorative 3 12 Jam Square, Kaca Ajaib 2 13 Jam Kaligrafi, Decorative 0 14 Jam Kaligrafi, Kaca Ajaib 1 15 Decorative, Kaca Ajaib 1
TABEL 3.

## CALON TIGA ITEMSET
No Kombinasi Jumlah 1 Akrilik, Art Lamp, Jam Square 0 2 Akrilik, Art Lamp, Jam Kaligrafi 1 3 Akrilik, Art Lamp, Decorative 1 4 Akrilik, Art Lamp, Kaca Ajaib 0 5 Akrilik, Jam Square, Jam Kaligrafi 0 6 Akrilik, Jam Square, Decorative 0 7 Akrilik, Jam Square, Kaca Ajaib 0 8 Akrilik, Jam Kaligrafi, Decorative 0 9 Akrilik, Jam Kaligrafi, Kaca Ajaib 0 10 Art Lamp, Jam Square, Jam Kaligrafi 0 11 Art Lamp, Jam Square, Decorative 1 12 Art Lamp, Jam Square, Kaca Ajaib 1 13 Art Lamp, Jam Kaligrafi, Decorative 0 14 Art Lamp, Jam Kaligrafi, Kaca Ajaib 0 15 Art Lamp, Decorative, Kaca Ajaib 0 16 Jam Square, Jam Kaligrafi, Decorative 0 17 Jam Square, Decorative, Kaca Ajaib 1 18 Jam Kaligrafi, Decorative, Kaca Ajaib 0
Pola  frekuensi  yang  sudah  ditemukan  lalu  cari association  rule untuk  mendapatkan confidence dengan hitung  A→B  [10].  Hubungan  antar  dua  item conditional biasa juga disebut dengan Confidence. (contoh ketika orang membeli item B maka orang itu akan membeli item A.)
Dari _ F3 _ yang _ telah _ ditemukan _ dapat _ dilihat berapa _ besarnya _ nilai _ support _ dan _ confidence dari _ calon aturan asosiasi seperti tampak pada tabel 5.

## TABEL 4.

## CALON ATURAN ASOSIASI DARI F 3 DENGAN DUA ANTECEDENT
No
_ Ketika Antecedent , juga akan Consequent _ Support Confidence 1 Ketika beli akrilik dan art lamp, juga akan membeli decorative 1/10 = 10% 1/5 = 20% 2 Ketika beli akrilik dan decorative, juga akan membeli art lamp 1/10 = 10% 1/5 = 20% 3 Ketika beli art lamp dan decorative, juga akan membeli akrilik 1/10 = 10% 1/7 = 14,2%
Ditabel  ini  menunjukan  bahwa  frequent  item-set yang dihasilkan  paling  besar  dengan support  confidence 10% dan 20% pada itemset akrilik dan art  lamp  juga akan  beli decorative  pada  dua antecedent .  Dengan  aturan  ini  akan dilakukan  pencarian  support confidence dengan  satu antecedent lihat tabel 6.
TABEL 5.

## BAKAL CALON ATURAN : SATU ANTECEDENT
No Ketika Antecedent , juga akan Consequent Support Confidence 1 Ketika beli akrilik, juga akan membeli art lamp 3/10 = 30% 3/5 = 60% 2 Ketika beli art lamp, juga akan membeli akrilik 3/10 = 30% 3/6 = 50% 3 Ketika beli jam square, juga akan membeli decorative 3/10 = 30% 3/5 = 60% 4 Ketika beli decorative, juga akan membeli jam square 3/10 = 30% 3/16 = 50% 5 Ketika beli jam kaligrafi, juga akan membeli kaca ajaib 1/10 = 10% 1/4 = 25% 6 Ketika beli kaca ajaib, juga akan membeli jam kaligrafi 1/10 = 10% 1/5 = 20%
Aturan terakhir yang menunjukan pola belanja ada di tabel 7.
TABEL 6.
ATURAN _ ASOSIASI _ FINAL _
No _ Ketika Antecedent , juga akan Consequent _ _ Support Confidenc e 1 Ketika  beli  akrilik, juga akan membeli art lamp 3/10 = 30% 3/5 = 60% 2 Ketika beli jam square, juga akan membeli decorative 3/10 = 30% 3/5 = 60% 3 Ketika  beli  art  lamp, juga  akan  membeli akrilik 3/10 = 30% 3/6 = 50% 4 Ketika beli decorative, juga  akan  membeli jam square 3/10 = 30% 3/16 = 50% 5 Ketika beli jam kaligrafi,  juga  akan membeli kaca ajaib 1/10 = 10% 1/4 = 25%
Diketahui  dari  data  pada  tabel  yang  sudah  ada  maka confident paling tinggi adalah transaksi akrilik, art lamp = 60  %  dan  jam  square,  decorative  =  60%.  Maka  bisa ditentukan strategi promosi untuk meningkatkan penjualan produk tersebut dengan berbagai kemungkinan seperti jika beli kedua item maka akan ada potongan harga sampai 20%.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  beberapa  pengujian  dapat  dihasilkan  kesimpulan sebagai berikut :
1. Proses F2 membutuhkan waktu record 1,2 juta record untuk menghasilkan frequent itemset.
2. Association  rule  dari  data  transaksi  adalah  itemset dari pembelian akrilik juga membeli art lamp.
3. Item barang yang sering muncul akrilik dan art lamp.
4. Apriori  memudahkan  untuk  menghasilkan  pola belanja.
R EFERENSI
[1] C.Pradeepkumar and S.Loganathan, “Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Aplikasi  Pola  Belanja Konsumen ( Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro ),” Int. J. Sci.  Eng.  Res.  (IJ0SER), vol.  3,  no.  4,  p.  2,  2015,  [Online]. Available:
[2] A.  A.  Christyan  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, p. 93, 2021, doi: 10.22303/csrid.10.2.2018.90-100.
[3] W.  Saputro,  “Metode  deskripsi  untuk  mengetahui  pola  belanja konsumen pada data penjualan,” J. INTEK , vol. 3, no. 1, pp. 25–33, 2020.
[4] E. Halim and R. Purba, “Consumer Opinion Extraction Using Text Mining for Product Recommendations On E-Commerce,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 4, no. 1, pp. 19–28, 2021.
[5] Pasa, Ike Y. and Saputro, Wahju T., “Pendekatan Algoritma Aprioti pada  Data  Mining  untuk  Menentukan  Pola  Belanja  Konsumen,” Intek , vol. 1 No 1, no. 2009, pp. 1–9, 2018.
[6] S.  Al  Syahdan  and  A.  Sindar,  “Data  Mining  Penjualan  Produk Dengan  Metode  Apriori  Pada  Indomaret  Galang  Kota,” J.  Nas. Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  2018,  doi: 10.32672/jnkti.v1i2.771.
[7] G. S. Nurohim, “Analisa Pola Belanja Alat Kesehatan di Shopee JoyoAlkes  Menggunakan  Algoritma  FP-Growth,” Indones.  J. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 34–39, 2022.
[8] C.  Budihartanti et  al. ,  “Penerapan  Data  Mining  Berdasarkan Asosiasi  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam Penentuan Pola Belanja Kitchen Appliances : Studi Kasus Pada Pt . Xyz  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam  Penentuan Pola Belanja Kitchen Appliances : Studi Kasus ,” 2012.
[9] M. I. Ghozali, R. Z. Ehwan, and W. H. Sugiharto, “Analisa Pola Belanja Menggunakan Algoritma Fp Growth, Self Organizing Map (Som) Dan K Medoids,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 317–326, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.995.
[10]  A.  Apriori,  M.  Base,  and  P.  Pembelian,  “Analisis  Data  Mining Menggunakan Transaksi Barat Memakai Metode Apriori,” vol. 5, no. 2, pp. 57–63, 2022.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.