## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 17-22 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Iska Heriyati Sigalingging , Copyright © 2020, BITS | Page 17 Submitted: 06/06/2020 ; Revised: 09/06/2020 ; Accepted: 19/06/2020 ; Published : 30/06/2020
Analisis Pola Pembelian Produk Menggunakan Algoritma Apriori
Iska Heriyati Sigalingging, Rika Harman
Fakultas Teknik dan Komputer, Sistem Informasi, Universitas Putera Batam, Batam, Indonesia Email: heriyati.iska@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan teknologi di Indonesia berkembang begitu pesat. Perkembangan ini dapat dilihat dari berbagai macam  retail yang  sudah  menggunakan  sistem  komputerisasi  dalam  menjalankan  proses  jual  beli.  Salah  satu  minimarket  yang  sudah menggunakan system komputerisasi dalam melakukan proses jual beli adalah Toko Al Barokah Mart. Dalam pengambilan data dilakukan dengan wawancara dan observasi, penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Tujuan dilakukannya penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  pola  penyusunan  barang  pada  minimarket  serta  menganalisa  bagaimana  pola  pembelian  dari konsumen. Dalam mengelola data yang didapatkan digunakan metode associatin rules  untuk mencari pola keterkaitan antar item yang sering muncul di banyak transaksi. Proses penentuan pola pembelian produk dilakukan dengan menerapkan data mining dengan metode algoritma apriori, lalu didapatkan hasil pada kasus Toko Al Barokah Mart tertinggi yang muncul pada item telur dan indomie dengan nilai  support 46,66% dan nilai  confidence  87,50, sedangkan indomie dan telur dengan nilai support 46,66% dan nilai confidence 63,63%.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Pola Pembelian, Metode Asosiasi, Analisis Keranjang Pasar

## Abstract
The development of technology in Indonesia is developing so rapidly. This development can be seen from various retails that have used a computerized system in carrying out the buying and selling process. One minimarket that has used a computerized system in the buying and selling process is the Al Barokah Mart Shop. In taking data by interview and observation, this research uses quantitative methods. The purpose of this research is to find out the pattern of arrangement of goods in the minimarket and analyze how the patterns of purchase from consumers. In managing the data obtained, the associatin rules method is used to look for patterns of relationships between items that often appear in many transactions. The process of determining product purchasing patterns is done by applying data mining with a priori algorithm method, then the results obtained in the highest Al Barokah Mart case that appear on egg and indomie items with a support value of 46.66% and a confidence value of 87.50, while indomie and eggs with a support value of 46.66% and a confidence value of 63.63%.
Keywords : Data Mining, Apriori Algorithm, Buying Pattern, Association Rules, Market Basket Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  mengalami  arus  perubahan  teknologi  yang  semakin  maju. Perkembangan teknologi dapat di lihat dari berbagai macam bentuk retail yang sudah menggunakan sistem dalam menjalankan proses jual beli. Misalnya, dalam melakukan transaksi jual beli, data barang yang di beli tersimpan dalam satu database . Sehingga jika tidak dilakukan pengolah data dengan baik akan menimbulkan penumpukan dan tidak kebergunaan data. Maka dari hasil tumpukan data digunakan data mining untuk mendapatkan informasi yang dapat meningkatkan penjualan barang. Pada penelitian [1] didapatkan bahwa data mining dan teknik apriori dapat  diimplementasikan  terhadap  data  transaksi  penjualan,  salah  satunya  untuk  mendapatkan  pola  pembelian konsumen. Menurut Priyanka dan Kumar (2014) dalam [2] Data mining merupakan proses pemilihan informasi dari database menggunakan algoritma dan teknik statistic, yang dipakai untuk memprediksi trend dan sifat-sifat bisnis serta menemukan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya [3].
Salah satu minimarket yang sudah menggunakan sistem komputerisasi dalam melakukan proses jual beli adalah Toko Al Barokah Mart. Toko Al Barokah memiliki lokasi yang strategis sehingga penjualan barang setiap bulannya meningkat. Namun  ditemukan masalah yang terjadi yaitu, peletakan barang yang tidak sesuai  dengan perilaku konsumen dan banyaknya data yang menumpuk tidak digunakan dengan baik sehingga mengakibatkan persedian barang pada toko tidak terkontrol. Untuk mengelola data transaksi menjadi informasi bagi pengusaha maka Algoritma Apriori dapat digunakan dalam mengelompokkan item yang sering dibeli secara bersamaan dalam satu waktu dan mengatur persediaan barang. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining[4]. Aturan yang menyatakan  aturan asosiasi  antar beberapa atribut sering disebut market  basket analysis. Menurut Han, Cheng dan Xin (2007) mengatakan bahwa Market Basket Analysis dapat meningkatkan  penjualan dengan melakukan  pemasaran  selektif  serta  mengatur  ruang  rak  [5].  Analisis  asosiasi  atau association  rule merupakan salah satu metode yang mencari pola keterkaitan item yang sering muncul di banyaknya transaksi [6]. Sebuah rule asosiasi dikatakan interesting jika nilai support adalah lebih besar dari minimum support dan juga nilai confidence adalah lebih besar dari minimum confidence. [7] Untuk mencari association rule dari suatu kumpulan data, tahap pertama yang harus dilakukan adalah mencari frequent itemset [8] . Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan Association  Rule menggunakan Apriori dalam mengelola data transaksi  dan untuk menganalisa pola pembelian barang.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 17-22 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Iska Heriyati Sigalingging , Copyright © 2020, BITS | Page 18 Submitted: 06/06/2020 ; Revised: 09/06/2020 ; Accepted: 19/06/2020 ; Published : 30/06/2020

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Tahap proses penelitian pada desain penelitian yang dilakukan penulis terlihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 1. Desain Penelitian
Berdasarkan desain penelitian diatas, maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Mendeskripsikan Masalah
Dalam penelitian untuk mendeskripsikan masalah yaitu dengan menemukan dan menjelaskan batasan masalah yang akan diteliti, sehingga mendapatkan suatu penyelesaian dari masalah yang diteliti.
2. Melakukan Analisa terhadap Masalah
Merupakan tahapan setelah menguraikan masalah agar dapat dipahami oleh penulis.
3. Memahami dan Mempelajari Literatur
Langkah selanjutnya adalah memahami dan mempelajari teori-teori yang berhubungan dengan masalah yang ada dalam penelitian ini.
4. Pengumpulan Data
Data  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  dengan  cara  observasi  pada  toko  Al  Barokah  Mart  yang  digunakan untuk lebih memahami masalah yang terjadi dan juga untuk pengolahan data. Lalu dilakukan wawancara untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan untuk penelitian.
5. Analisa Pengelolahan Data menggunakan Algoritma Apriori
Untuk mengelola data transaksi yang menghasilkan pola market basket analysis digunakan algoritma apriori. 6. Implementasi Algoritma Apriori
Langkah-langkah yang mencakup dalam tahapan ini yaitu :
1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Jumlah transaksi mengandung A Total transaksi (1)
Sedangkan untuk nilai support dari 2 (dua) item diperoleh rumus:
𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴  ∩ 𝐵) = Jumlah transaksi mengandung A dan B
Total transaksi (2)
2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Nilai confidence dari aturan A → B diperoleh dengan rumus berikut.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 (𝐵 𝐴)
⁄ = Jumlah transaksi mengandung A dan B Jumlah Transaksi mengandung A (3)
7. Pengujian Hasil
Pada tahap akhir ini, penulis melakukan pengujian dan hasil analisis pengelolahan data menggunakan software Data mining Tanagra.

## 2.2 Variabel Penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 17-22 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Iska Heriyati Sigalingging , Copyright © 2020, BITS | Page 19 Submitted: 06/06/2020 ; Revised: 09/06/2020 ; Accepted: 19/06/2020 ; Published : 30/06/2020
Variable penelitian juga diartikan sebagai  faktor yang berperan dalam  peristiwa atau gejala yang akan di  teliti. Beberapa  indikator  yang  digunakan  dalam  penelitian  khususnya  yang  berkaitan  dengan  variabel  dari  pola pembelian produk yaitu :
1. Data penjualan, yaitu jumlah data transaksi yang tersimpan di database .
2. Nama barang, yaitu barang yang dibeli oleh konsumen.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa pola pembelian pada penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan data transaksi penjualan. Data yang dijadikan sampel diambil secara acak.
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan Transaksi Item yang terjual 1 Gula Kopi Susu 2 Beras Minyak Indomie 3 Minyak Indomie Telur Beras 4 Susu Kopi Minyak 5 Indomie Beras Minyak 6 Telur Minyak Gula 7 Roti Gula Susu Kopi 8 Susu Kopi Gula Telur 9 Kopi Gula Beras 10 Beras Minyak Telur Indomie 11 Indomie Kopi Roti 12 Beras Minyak Susu 13 Susu Kopi Beras Minyak 14 Minyak Telur Susu Roti 15 Gula Susu Telur Indomie

## 3.1 Representasi Data Transaksi
Representasi data diatas dapat dilihat  pada tabel 2
Tabel 2. Representasi Item Kode Transaksi Item 1 Indomie 2 Beras 3 Roti 4 Gula 5 Telur 6 Kopi 7 Susu

## 3.2 Tabulasi Data Transaksi
Data transaksi pada Tabel 1 dijabarkan dalam bentuk tabular untuk mengetahui berapa banyak item yang dibeli setiap transaksi.
Tabel 3. Tabulasi Data Transaksi Transaksi  Indomie Beras Roti Gula Telur Kopi Susu 1 1 1 1
0 0 0 0 2 1 1 1 1 0 0 0 3 1 1 0 0 0 1 1 4 1 0 0 0 1 1 0 5 1 1 0 0 1 0 0 6 0 1 0 1 0 1 0 7 1 0 0 0 1 0 1 8 1 0 0 1 1 0 1 9 1 0 0 0 1 0 1 10 0 1 1 0 0 0 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 17-22 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Transaksi  Indomie Beras Roti Gula Telur Kopi Susu 11 0 0 1 0 0 1 1 12 1 0 0 0 0 0 1 13 0 1 0 1 1 0 0 14 1 0 0 1 1 0 0 15 1 1 0 1 1 0 0 Jumlah 11 8 4 6 8 4 6

## 3.3 Pembentukan Itemset
Berdasarkan data yang telah ada pada tabel 3 proses pembentukan sebuah itemset didapatkan berdasarkan rumus analisis pola frekuensi tertinggi dengan jumlah minimum support 30%.
1. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Indomie)   = 11 15 𝑥 100% = 73%
2. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Beras)   = 8 15 𝑥 100% = 53%
3. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Roti)   = 4 15 𝑥 100% = 26%
4. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Gula)   = 6 15 𝑥 100% = 40%
5. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Telur)   = 8 15 𝑥 100% = 53%
6. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Kopi)   = 4 15 𝑥 100% = 26%
7. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Susu)   = 6 15 𝑥 100% = 40%
Hasil dari perhitungan diatas dibuat dalam bentuk tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4. Support dari setiap item Item Fk Support Indomie 11 73% Beras 8 53% Gula 6 40% Telur 8 53% Susu 6 40%
Proses selanjutnya adalah pembentukan C2 atau yang disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimun support yang ditentukan adalah 30%, maka kombinasi 2 itemset  yang tidak memenuhi  minimum support dihilangkan. Berikut perhitungan pembentukan 2 itemset dicari dengan rumus Analisa pola frekuensi tinggi :
1. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Indomie, Beras)   = 5 15 𝑥 100% = 33,33%
2. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Indomie, Gula)   = 4 15 𝑥 100% = 26,66%
3. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Indomie, Telur)   = 7 15 𝑥 100% = 46,66%
4. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Indomie, Susu)   = 5 15 𝑥 100% = 33,33%
5. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Beras, Gula)   = 4 15 𝑥 100% = 26,66%
6. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Beras, Telur)   = 3 15 𝑥 100% = 20%
7. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Beras, Susu)   = 1 15 𝑥 100% = 6,66%
8. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Gula, Telur)   = 4 15 𝑥 100% = 26,66%
9. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Gula, Susu)   = 1 15 𝑥 100% = 6,66%
10. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Telur, Susu)   = 2 15 𝑥 100% = 13,33%
Hasil perhitungan pada 2 itemset yang tidak memenuhi  minimum support 30% akan dihilangkan, terlihat  pada tabel 5 berikut ini :
Tabel 5. Kombinasi 2 Itemset itemset Fk Support indomie beras 5 33.33% indomie telur 7 47% indomie susu 5 33.33%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 17-22 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Selanjutnya akan dilakukan perhitungan untuk kombinasi 3 itemset dengan minimum support yang telah ditentukan yaitu 30%. Berikut adalah penyelesaiaanya.
1. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Indomie, Beras, Telur)   = 2 15 𝑥 100% = 13,33%
2. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Indomie, Beras, Susu)   = 1 15 𝑥 100% = 6,67%
3. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (Indomie, Telur, Susu)   = 2 15 𝑥 100% = 13,33%
Dari hasil perhitungan diatas tidak didapatkan hasil minimum item support yang ditentukan maka pencarian nilai support dihentikan yang artinya pencarian item support hanya sampai pada 2 itemset .
Setelah  ditemukan  semua  pola  frekuensi  tertinggi  lalu  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  untuk confidence dari C2 yang telah ditemukan dengan menghitung aturan asosiasi confidence A→B dan besar support dan confidence dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut, minimal confidence = 60% :
Tabel 6. Aturan Asosiasi dari C2
Rule Confidence Jika membeli indomie, maka akan membeli Telur 46.66% 63.63% Jika memebeli Telur, maka akan membeli Indomie 46.66% 87.50%

## 3.4 Perhitungan Dengan Software Tanagra
Tabulasi data transaksi pada excel di add-ins ke Tanagra lalu pilih view dataset 1 maka tampilannya seperti pada gambar dibawah ini:
Gambar 2. Tabulasi pada Tanagra
Dari hasil perhitungan tabulasi pada Tanagra maka didapatkan hasil 2 itemset seperti gambar dibawah ini :
Gambar 3. Kombinasi 2 itemset
Setelah  2 itemset didapatkan,  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  apriori  pada  tanagra.  Maka  hasil  yang didapatkan seperti gambar dibawah ini sesuai dengan perhitungan pada tabel 6 :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 17-22 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Gambar 4. Asosiasi Final
Pengujian  pada  gambar  dilakukan  dengan  aplikasi  tanagra  untuk  menghasilkan rules dari  pola  pembentukan itemset.  Rules diatas  terdiri  dari Antecendent (bentuk  kondisi  dari rules ), consequent (bentuk  pernyataan  dari rules ), lift (adanya tingkat kekuatan rules ), support (persentasi kombinasi itemset ), confidence (potensi keterkaitan antar items dalam aturan asosiasi).  Pada kasus Toko Al Barokah Mart tertinggi yang muncul pada item telur dan indomie  dengan  nilai support 46,66%  dan  nilai confidence 87,50,  sedangkan  indomie  dan  telur  dengan  nilai support 46,66% dan nilai confidence 63,63%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan dengan algoritma apriori dan pengujian dengan software Tanagra maka peneliti menarik beberapa kesimpulan sebgai berikut : 1. Sebelum diterapkan metode data mining pada toko Al Barokah Mart penyusun barang pada toko belum sesuai dengan  perilaku  konsumen,  setelah  diterapkannya  metode  ini  penyusunan  barang  pada  toko  sudah  sesuai dengan aturan asosiasi juga dapat mengontrol persediaan barang pada toko yang berpengaruh pada penjualan.
2. Proses  penentuan  pola  pembelian  produk/barang  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  data  mining  dengan metode algoritma apriori. Dengan metode algoritma apriori  penentuan pola pembelian produk/barang dapat dilakukan  dengan  melihat  hasil  dari  kencenderungan  konsumen  membeli  produk  berdasarkan  kombinasi  2 itemset.
3. Penerapan algoritma apriori  pada toko  Al Barokah Mart  dengan  teknik data  mining sangat  efisien. Dengan support dan confidence tertinggi adalah Telur dan indomie dengan nilai support 46,66% dan nilai confidence 87,50%

## REFERENCES
[1] I. Djamaludin and A. Nursikuwagus, “Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, p. 671, 2017.
[2] E. Kurniawan, “Implementasi Data Mining Dalam Analisa Pola Peminjaman Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule,” Jurteksi , vol. 5, no. 1, pp. 89–96, 2018.
[3] A. Aprizal, H. Hasriani, and W. Ningsih, “Implementasi Data Mining Untuk Penentuan Posisi Barang pada Rak Menggunakan Metode Apriori Pada PT Midi Utama Indonesia,” Techo.COM , vol. 15, no. 4, pp. 335–342, 2016.
[4] F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. d, no. 1, pp. 9–20, 2018.
[5] E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018.
[6] M.  Marsono,  “Penerapan  Data  Mining  Pengaturan  Pola  Tata  Letak  Barang  Pada  Berkah  Swalayan  Untuk  Strategi  Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 2, pp. 170–175, 2019.
[7] A. S. Auliadaya, “ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK PADA TOKO CIMAHI- APRIORI,” vol. 9, no. April, pp. 58–69, 2019.
[8] H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk,” Tek. Inform. , no. 1, pp. 19–24, 2016.