## ANALISA POLA TRANSAKSI PENJUALAN IKAN DI TPI BRONDONG LAMONGAN
Nur Nafi’iyah 1) , Retno Wardhani 2)
Prodi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan email: mynaff26@gmail.com 1 ) , retzno@yahoo.com 2 )
Abstract: How  is  the  relationship  between  fish  data  one  with  other  fish  in  sales  at  TPI  Brondong Lamongan.  An  analysis  of  the  linkage  of  fish  sales  to  one  another  using  Apriori.  And  to  see  the linkage  and  sales  pattern  using  confidence value  40% and  support  value  50%.  The  total  data analyzed  were  140  records  of  transactions,  and  the  analyzed  fish,  they  were:  Tongkol,  Togek, Kuniran,  Teri,  Kakap  Merah.  From the  result  of  this  research produce  pattern,  that  is  if  buying  of Cowkol then definitely buy Togek, and if buy Togek then buy Teri. The confidence value is rounded to 1 digit behind the comma.
Keywords: Pattern, Apriori, Fish.

## PENDAHULUAN
Tujuan dalam penelitian ini, untuk menganalisa bagaimana  transaksi  penjualan  ikan  di  TPI Brondong Lamongan.
Setiap  hari  di  TPI  (Tempat  Penjualan  Ikan) Brondong  Lamongan  terjadi  transaksi  jual  beli antara  grosir  atau  agen  dan  nelayan  besar.  Sehari bisa terjadi transaksi berpuluh-puluh.
Peneliti  bermaksud  untuk  menganalisa  data penjualan  yang  diamati  selama  satu  hari  dengan rentang waktu sekitar 4 jam. Di mana melihat pola penjualan  ikan,  dan  keterkaitan  antara  penjualan ikan satu dengan yang lainnya.
Data mining adalah proses yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran  komputer  (machine  learning)  untuk menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis. Data mining merupakan  proses iterative dan  interaktif  untuk menemukan  pola  atau  model  baru  yang  sahih (sempurna),  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti dalam  suatu  database  yang  besar (Dewi  Listriani, Anif  Hanifa  Setyaningrum,  Fenty  Eka  M.  A., 2016).
Ketersediaan database mengenai catatan transaksi pembelian para pelanggan suatu supermarket  atau  tempat  lain,  telah  mendorong pengembangan  teknik-teknik  yang secara  otomatis menemukan  asosiasi  produk  atau  item-item  yang tersimpan dalam database tersebut. Sebagai contoh adalah  data  mengenai  transaksi  pada  supermarket. Data  transaksi  mendaftar  semua  item  yang  dibeli oleh  pelanggan  dalam  suatu  transaksi  pembelian tunggal.  Para  manajer  ingin  tahu  apakah  suatu kelompok  item  selalu  dibeli  secara  bersama-sama. Para manajer tersebut bisa menggunakan informasi tersebut  untuk  membuat layout supermarket, sehingga  penyusunan  item-item  tersebut  bisa
optimal  satu  sama  lain  atau  untuk  keperluan promosi,  segmentasi  pembeli,  pembuatan  katalog produk,  atau  melihat  pola  belanja.  Aturan  asosiasi ingin memberikan informasi tersebut dalam bentuk hubungan “if - then” atau “jika - maka” yang dihitung dari  data  yang  sifatnya  probabilistik (Dewi Listriani, Anif Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016).
Ide dari aturan asosiasi adalah untuk memeriksa semua  kemungkinan  hubungan  if-then  antar  item dan  memilih  hanya  yang  paling  mungkin  (most likely) sebagai indikator dari hubungan ketergantungan  antar  item.  Biasanya  digunakan istilah antedecent untuk mewakili bagian “jika” dan consequent untuk  mewakili bagian  “maka”. Dalam analisis  ini. Antedecent dan consequent adalah sekelompok  item  yang  tidak  punya  hubungan secara  bersama (Dewi  Listriani, Anif  Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016).
Nilai support (penunjang) yaitu persentase item atau kombinasi item yang ada pada database. Nilai support sebuah item diperoleh  dengan  rumus  1, sebagai berikut:
Transaksi Total A Mengandung Transaksi Jumlah A
Support  ) ( (1)
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, maka dicari aturan asosiatif yang memenuhi syarat minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan  asosiatif  “Jika  A  maka  B”  =  (A
 B). Dengan persamaan 2:
   Semua Transaksi B dan A Transaksi B A
Confidence ) , ( (2)
Algoritma  apriori  adalah  satu  algoritma  dasar yang  diusulkan  oleh  Agrawal  dan  Srikan  pada tahun  1994  untuk  menemukan frequent  itemsets pada  aturan  asosiasi  Boolean.  Ide  utama  pada algoritma  apriori  adalah  :  pertama,  mencari
frequent  itemset (himpunan  item-item  yang memenuhi  minimum support.)  dari  basis  data transaksi,  kedua – menghilangkan itemset degaan frekuensi  yang  rendah  berdasarkan  level minimum support yang telah ditentukan sebelumnya. Selanjutnya  membangun  aturan  asosiasi  dari itemset yang  memenuhi  nilai minimum  confidence dalam basis  data (Dewi  Listriani,  Anif  Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016).
Hasil  dari  proses  analisis  pola  yang  telah dijalankan  dengan  memberikan  nilai  minimum support  =  5  %  dan  nilai  minimum  confidence  = 15%  dari  hasil  analisis  pola  dihasilkan  sebanyak  7 pola  dengan  stong  rule  (pola  yang  memiliki  nilai support  dan  nilai  confidence  relative  tinggi)  yang didapatkan adalah Schoolbooks Indonesia Curriculum  Children’s  Books  atau  bisa  dibaca jika  konsumen  membeli  buku  Schoolbooks Indonesia  Curriculum  maka konsumen  membeli Children’s Books dengan nilai support 11,22% dan nilai  confidence  =  30,66% (Dewi  Listriani,  Anif Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016).
Hasil analisis pola (Dewi Listriani, Anif Hanifa Setyaningrum, Fenty Eka M. A., 2016) menunjukkan  bahwa  nilai support yang  semakin besar dari sebuah kombinasi buku akan memberikan  rekomendasi  buku  berdasarkan  buku yang sering dibeli dalam data transaksi, sebaliknya semakin  kecil  nilai support suatu  kombinasi  buku artinya  rekomendasi  diberikan  berdasarkan  buku yang  jarang  dibeli  oleh  konsumen.  Sedangkan untuk  nilai confidence yang  semakin  besar  maka semakin besar kemungkinan buku yang direkomendasikan  ketika  konsumen  memilih  buku tertentu.
Dengan  menggunakan  pola  yang  dihasilkan dapat  dijadikan  rekomendasi  oleh  pihak  Gramedia untuk  menentukan  tata  letak  buku  dan  juga  bisa dijadikan  sebagai  rekomendasi  pada  pencarian  di Gramedia  Online.  Sebagai  contoh,  untuk  tata  letak buku  pola  Schoolbooks  Indonesia  Curriculum  Children’s Books apabila dijadikan untu k rekomendasi  pengaturan  tata  letak  buku,  maka posisi  Schoolbook  Indonesia  Curriculum  dapat diposisikan  berdekatan  dengan  buku  Children’s Book. Sedangkan pada Gramedia Online pola yang dihasilkan  dapat  dijadikan  rekomendasi  untuk pencarian  sebuah  buku.  Sebagai  contoh,  pada  saat user meng-input  keyword Schoolbook  Indonesia Curriculum maka akan besar kemungkinan muncul rekomendasi  buku  untuk  Children’s  Book  atau buku-buku  lain  yang  berkombinasi  dengan  buku Schoolbook  Indonesia  Curriculum  dalam  data transaksi.
Data  mining dapat  membantu  mempercepat proses pengambilan  keputusan  secara  cepat, memungkinkan perusahaan untuk mengelola informasi  yang  terkandung  di dalam  data  transaksi
menjadi  sebuah  pengetahuan (knowledge)  yang baru. Lewat pengetahuan yang didapat, perusahaan dapat meningkatkan pendapatannya dan mengurangi biaya, dan pada akhirnya di masa yang akan datang  perusahaan  dapat  lebih  kompetitif (Tama, 2010).
Association  rules  merupakan  salah  satu  teknik di dalam data mining untuk menentukan hubungan antar item  dalam suatu  dataset  (sekumpulan  data) yang  telah  ditentukan. Konsep  ini  sendiri diturunkan dari terminologi market basket analysis, yaitu  pencarian  hubungan  dari  beberapa produk  di dalam transaksi pembelian (Tama, 2010).
Support:  ukuran  yang  menunjukkan  tingkat dominasi  itemset  dari  keseluruhan  transaksi (misalkan dari seluruh transaksi yang ada, seberapa besar kemungkinan item A dan item B dibeli secara bersamaan). Confidence (Probability): ukuran yang menyatakan  hubungan  antara  dua  item  secara conditional (misalkan  seberapa  sering  item  A dibeli,  jika  pelanggan  membeli  item  B) (Tama, 2010).
Heroe Santoso, I Putu Hariyadi, Prayitno, 2016 menyatakan Pengelola  swalayan  harus  mencermati pola-pola pembelian  yang  dilakukan  konsumen. Swalayan mempunyai  kekurangan,  diantaranya permasalahan peletakkan barang-barang yang tidak sesuai  dengan perilaku  konsumen  dalam  membeli barang secara bersamaan dalam satu waktu. Hal ini tentunya mempengaruhi tingkat penjualan. Adanya kegiatan penjualan  setiap  hari,  data  transaksi penjualan  akan terus  bertambah,  menyebabkan penyimpanan  data semakin  besar.  Data  transaksi penjualan hanya dijadikan arsip tanpa dimanfaatkan dengan baik. Pada dasarnya kumpulan  data  memiliki  informasi-informasi yang sangat  bermanfaat. Berdasarkan  permasalahannya diperlukan  adanya sistem  untuk  mengolah  data barang berdasarkan kecenderungannya yang muncul bersamaan dalam suatu transaksi menggunakan algoritma apriori. Penerapan algoritma apriori diharapkan akan menemukan pola berupa  produk  yang  sering  dibeli  bersamaan.  Pola tersebut  digunakan  untuk  menempatkan  produk yang sering  dibeli  bersamaan  dalam  sebuah  area yang saling berdekatan. Adapun hasil yang dicapai berupa  laporan hasil  data  mining  pola  pembelian barang  yang  sering dibeli  secara  bersamaan  guna pengembangan strategi pemasaran dalam penjualan barang.
Data  Mining dapat  diimplementasikan  dengan menggunakan database penjualan  produk  barang untuk dapat  menemukan  kecenderungan  pola kombinasi itemsets sehingga  dapat  dijadikan sebagai informasiuntuk mengetahui prilaku konsumen  dalam  membeli produk  barang  secara bersamaan, sebagai alternative alat bantu keputusan  dalam  menentukan  penempatan  barang
di  area  yang  saling  berdekatan  sesuai  prilaku konsumen dalam membeli barang secara bersamaan,  membantu untuk  mengetahui  produk barang  yang  jarang  dibeli konsumen  dan  sebagai alat alternative dalam meningkatkan  strategi pemasaran  dengan  cara  membuat diskon  barang tertentu  yang  jarang  di  beli  untuk  menarik minat beli  konsumen (Heroe  Santoso,  I  Putu  Hariyadi, Prayitno, 2016).
Nurdin,  Dewi  Astika,  2015 Analisis  asosiasi dikenal juga sebagai salah satu metode data mining yang  menjadi  dasar  dari  berbagai  metode data mining lainnya.  Khususnya  salah  satu  tahap  dari analisis  asosiasi  yang  disebut  analisis  pola frekuensi  tinggi  (frequent  pattern  mining)  menarik perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan algoritma  yang  efisien.  Penting  tidaknya  suatu aturan  assosiatif  dapat  diketahui  dengan  dua parameter, support (nilai penunjang) yaitu presentase kombinasi item tersebut. dalam database dan confidence (nilai  kepastian)  yaitu kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  aturan assosiatif.  Analisis  asosiasi  didefinisikan  suatu proses  untuk  menemukan  semua  aturan  assosiatif yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  support (minimum  support)  dan  syarat  minimum  untuk confidence (minimum confidence).
Cara algoritma Apriori bekerja adalah algoritma akan  menghasilkan  kandidat  baru  dari k-itemset dari frequent itemset pada langkah sebelumnya dan menghitung nilai support k-itemset tersebut. Itemset yang  memiliki  nilai support di  bawah  dari minsup akan  dihapus.  Algortima  berhenti  ketika  tidak  ada lagi frequent itemset baru yang dihasilkan.
Kedua,  dari  hasil frequent  itemset tersebut, langkah  selanjutnya  dihitung minconf mengikuti rumus  sesuai  yang  telah  ditentukan.  Support  tidak perlu  dilihat  lagi,  karena generate  frequent  itemset didapatkan dari melihat minsup-nya. Bila rule yang didapatkan memenuhi batasan yang ditentukan dan batasan  itu  tinggi,  maka rule tersebut  tergolong strong rules.
Algoritma  Apriori diproses  secara  iteratif, pertama  mengenali frequentitemset dengan  satu item. Dalam tiap subsequent iteration, frequentitemset  s yang  dikenali  dalam  iterasi sebelumnya  dikembangkan  dengan  item  lainnya untuk  membangkitkan  kandidat itemset yang  lebih besar. Dengan  hanya  mempertimbangkan  hanya itemset yang diperoleh melalui perluasan frequentitemset, kita  dapat  mengurangi  jumlah kandidat frequentitemset; optimasi  ini  penting untuk  eksekusi  yang  efisien.  Sifat  priori  menjamin bahwa  optimasi  ini  benar;  yang  berarti  kita  tidak kehilangan frequentitemset. Pencarian  tunggal  dari semua transaksi cukup untuk menentukan kandidat itemset yang  dihasilkan  dalam  satu  iterasi merupakan frequentitemset  s. algoritma  berakhir
jika  tidak  ada frequentitemset yang  dikenali  dalam satu iterasi.

## METODE
Dalam  penelitian  ini,  terdapat  140  records transaksi  penjualan  ikan  di  TPI  Brondong Lamongan.  Data  diambil  dalam  waktu  satu  hari, sekitar 4 jam. Data ikan yang akan dianalisa, yaitu ikan Tongkol, Togek, Kuniran, Teri, Kakap Merah.
Data  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  database MySql,  dan  dimasukkan  ke  dalam  tabel  data_ikan. Tabel Data_Ikan terdapat 2 kolom, yaitu: No, Item.
Ranncangan Tabel, seperti Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Tabel Data_Ikan
Data dimasukkan kemudian dinalisa menggunakan  query  untuk  mencari  nilai  support dan confidance dari setiap item.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  analisa  peneliti,  dapat memberikan  penjelasan  hasilnya. Langkah  yang dilakukan, yaitu:
1. Menghitung  batas  ambang  support  dari transaksi.  Nilai  support  yang  digunakan peneliti, yaitu 50%.
2. Selanjutnya  menghitung  nilai  support  dari masing-masing item, hasilnya dalam tabel 1.
Tabel 1. Hasil Penentuan Support Item Nama Ikan Jumlah Support Tongkol 98 0,7 Togek 98 0,7 Kuniran 97 0,7 Teri 92 0,7 Kakap Merah 82 0,6
3. Dari hasil nomor 3, terlihat bahwa setiap item ikan melebihi nilai batas ambang support. Jadi dapat dilakukan proses penggabungan item.
4. Menentukan  nilai  confidance  keterkaitan antara  item  1  dengan  item  lainnya.  Hasil kombinasi seperti Tabel 2.
Tabel 2. Kombinasi Antar Item Nama Ikan Jumlah Support Tongkol, Togek 70 0,5 Tongkol, Kuniran 62 0,4 Tongkol, Teri 60 0,4 Tongkol, Kakap Merah 45 0,3 Togek, Kuniran 61 0,4 Togek, Teri 63 0,5 Togek, Kakap Merah 47 0,3
Kuniran, Teri 62 0,4 Kuniran, Kakap Merah 55 0,4 Teri, Kakap Merah 48 0,3
5. Dari alur proses  no 4, bahwa  gabungan  nama ikan  yang  ditebali  merupakan  gabungan  yang lolos confidance 40%. Selanjutnya melakukan kombinasi gabungan 3 ikan, yaitu Tabel 3.
Tabel 3. Kombinasi Ikan 3 Nama Ikan Jumlah Support Tongkol, Togek, Teri 43 0,3 Tongkol, Togek, Kuniran 40 0,3 Togek, Kuniran, Teri 37 0,3 Kuniran, Teri, Kakap Merah 31 0,2
6. Dari  hasil  kombinasi  ikan  pada  tahapan nomor  5,  tidak  ada  kombinasi  yang  lolos confidance.
Sehingga  dari  140  records  transaksi  penjualan, hanya  terdapat  2  kombinasi  ikan  yang  lolos confidance. Sedangkan kombinasi 3 ikan tidak ada yang lolos.

## SIMPULAN
Dari  kegiatan  di  atas,  peneliti  menyimpulkan bahwa:  Nilai  batas  dalam  menentukan  support  dan confidance  akan  mempengaruhi  analisa  pola penjualan.  Seharusnya  terlebih  dahulu  menentukan batas  ambang  support  dan  confidance  terlebih dahulu.  Selanjutnya  kita  melakukan  pengenalan pola.  Penelitian  ini  menggunakan  batas  ambang support  50%  dan  confidance  40%.  Sehingga dihasilkan kombinasi ikan 2, seperti berikut:
Tongkol  Togek
Tongkol  Kuniran
Tongkol  Teri
Togek  Kuniran Togek  Teri
Kuniran  Teri
Kuniran  Kakap Merah

## DAFTAR RUJUKAN
Dewi  Listriani,  Anif  Hanifa  Setyaningrum,  Fenty Eka  M.  A.  (2016).  PENERAPAN  METODE ASOSIASI MENGGUNAKAN
ALGORITMA  APRIORI  PADA  APLIKASI ANALISA  POLA  BELANJA  KONSUMEN STUDI  KASUS  TOKO  BUKU  GRAMEDIA BINTARO. JURNAL TEKNIK INFORMATIKA VOL. 9 NO. 2 , 120-127. Heroe  Santoso,  I  Putu  Hariyadi,  Prayitno.  (2016). DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA  APRIORI. Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia (hal. 19- 24). Yogyakarta: STMIK AMIKOM
Yogyakarta. Nurdin,  Dewi  Astika.  (2015).  PENERAPAN DATA  MINING  UNTUK  MENGANALISA PENJUALAN BARANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI
PADA SUPERMARKET SEJAHTERA LHOKSEUMAWE. Techsi Vol. 6 No.1 , 133- 155.
Tama,  B.  A.  (2010).  Penetapan  Strategi  Penjualan Menggunakan Association Rules dalam Konteks  CRM. JURNAL  Generic  Vol.  5  No.
1, 35-38.