Penerapan Metode K-Means Dan Apriori Untuk Pemilihan Produk Bundling
Syifa Aryanti 1 , Deni Mahdiana 2 , Ade Setiadi 3
1,2 Program Studi Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur,
3 Program Studi Teknik Informatika Universitas Raharja Email : *1 1811600194@student.budiluhur.ac.id , 2 deni.mahdiana@budiluhur.ac.id,
3 adesetiadi@raharja.info

## Abstrak
Sistem  penunjang  keputusan  sangat  berpengaruh  terhadap  strategi  perusahaan  dalam memutuskan  sebuah  program  rekomendasi  yang  dapat  mengatasi  persaingan  penjualan  yang berubah  mengikut  tren  setiap  waktunya  dan  dampak  wabah  pandemi Covid -19  mengakibatkan penurunan penjualan dan daya tarik konsumen yang drastis dalam kurun waktu Januari  - Maret 2020  hal  ini  merupakan  sebuah  peringatan  dan  ancaman  bagi  perusahaan  bahwa  persaingan penjualan  semakin  besar.  PT.  MSD  merupakan  distributor  alat-alat  dapur  dan  produk  fashion middle-up dari  berbagai brand terkenal  seperti Jansport , Butterfly Twist , Thermos , Serena , Bodum , Arcoroc Luminarc dan  sebagainya.  Faktor  persaingan  penjualan  dan  dampak  wabah pandemi Covid -19  yang  dihadapi  PT.  MSD  memicu  perusahaan  harus  menyiapkan  program penjualan  baru  dengan  strategi product  bundling sebagai  promosi  yang  inovatif.  Penerapan metode K-Means dan Apriori pada  strategi product  bundling ini  diperoleh  dari  hasil Market Basket Analysis dan data penjualan PT. MSD untuk menghasilkan rekomendasi produk pilihan yang  ter-klasterisasi  dengan  sistematis  dan  terukur  agar  PT.  MSD  dapat  meningkatkan penjualan  dan  daya  tarik  konsumen  dengan  pilihan  produk  rekomendasi  yang  dibutuhkan konsumen.
Kata kunci: Sistem Informasi, K-Means dan Apriori, Produk Bundling .

## Abstract
The  decision  support  system  is  very  influential  on  the  company's  strategy  in  deciding  a recommendation  program  that  can  overcome  sales  competition  that  changes  according  to trends every time and the impact of the Covid-19 pandemic has resulted in a drastic decline in sales and consumer attractiveness in the period January - March 2020, this is a a warning and a  threat  to  the  company  that  sales  competition  is  getting  bigger.  PT.  MSD  is  a  distributor  of kitchen  utensils  and  middle-up  fashion  products  from  various  well-known  brands  such  as Jansport,  Butterfly  Twist,  Thermos,  Serena,  Bodum,  Arcoroc  Luminarc  and  so  on.  Sales competition  factors  and  the  impact  of  the  Covid-19  pandemic  outbreak  faced  by  PT.  MSD triggers  the  company  to prepare  a new  sales  program  with  a  product  bundling  strategy  as  an innovative  promotion.  The  application  of  the  K-Means  and  Apriori  methods  to  the  product bundling strategy was obtained from the results of Market Basket Analysis and sales data of PT. MSD  to  produce  selected  product  recommendations  that  are  clustered  systematically  and measurably so that PT. MSD can increase sales and consumer attractiveness  with a  choice of recommended products that consumers need.
Keywords: Information Systems, K-Means and Apriori, Bundling Products.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  industri pendukung  sektor bisnis hospitality ( hotel,  restaurant  dan  cafe ) memiliki  peranan  strategis  dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia.  PT.  MSD sebagai  salah  satu  distributor  alat-alat  dapur  dan  produk  fashion multi  brand ternama menargetkan  penjualan  di  2020  meningkat  dari  tahun  sebelumnya.  Hal  ini  perlu  menjadi perhatian khusus bahwa penjualan PT. MSD pada awal tahun 2020 mengalami penurunan yang drastis  dampak  dari  persaingan  penjualan  dan  munculnya  wabah  pandemi Covid -19  pada Februari 2020 yang mengakibatkan pemerintah menerapkan  aturan penutupan sementara  pusat perbelanjaan dan pembatasan lain yang perlu dipatuhi oleh masyarakat Indonesia. Dampak dari wabah pandemi Covid -19 mengakibatkan PT. MSD mengalami penurunan penjualan sebanyak 27,41%  pada  Januari  -  Maret  2020  di  divisi  penjualan Project , Hotel,  Restaurant  dan  Café (Horeca) serta Traditional  Market, Penurunan  penjualan  pun  terjadi  sebanyak  48,93%  pada Januari  -  Maret  2020  di  divisi  penjualan Retail  Store yang  target  konsumen  nya  adalah konsumen  di  pusat  perbelanjaan,  Maka  dengan  penurunan  penjualan  yang  tengah  dialami  PT. MSD, PT. MSD harus menerapkan berbagai strategi baru dalam mengembangkan promosi dan penjualannya salah satu nya adalah penerapan program penjualan baru dengan strategi product bundling ,  PT.  MSD  bergerak  dalam  industri  distributor  yang  mendistribusikan  ribuan  item produk  ke  seluruh  Indonesia  ini  seharusnya  telah  memiliki  sistem  yang  baik  untuk  memilih produk  rekomendasi  pada  strategi product  bundling secara  sistematis  dan  terukur.  Sementara metode  konvensional  tidak  bisa  diterapkan  pada  strategi  tahap  lanjut  maka  metode  pemilihan produk  harus  diperbaiki  dengan  metode  K-Means  dan Association  Rule  Mining yang menganalisa  data  penjualan  PT.  MSD  periode  2019-2020  dengan  memahami Market  Basket Analysis konsumen  sehingga  dapat  menentukan  produk  rekomendasi  pada  penerapan  strategi product bundling .

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  pada  Penelitian  ini  yakni  menggunakan  CRISP-DM  untuk  melakukan analisa  dan  mengolah  data.  Tahapan  penelitian  dibagi  ke  dalam  beberapa  tahap  seperti dibawah ini :
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## A. Studi Literature
Pada  tahap  ini  adalah  tahap  menggali  informasi  lebih  lanjut  tentang  penerapan metode K-Means dan  Apriori  terhadap  penelitian  yang  terkait.  Penelitian  ini  memiliki Literature Review sebagai berikut :
1. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bayu  (2010)  dengan  judul  :  “ Penetapan  Strategi Penjualan  Menggunakan  Association  Rules  dalam  Konteks  Customer  Relationship Management  (CRM) ” dengan  tujuan  menganalisa  data  transaksi  dengan  konsep data mining untuk menghasilkan sistem rekomendasi barang yang digunakan sebagai solusi alternatif seperti cross/up selling , product affinity analysis dan product bundling.
2. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Derdenger  and  Kumar  (2013)  dengan  judul penelitian  “ The Dynamic Effects of Bundling as a  Product  Strategy ”  dengan  tujuan menganalisa  data  transaksi  untuk  menentukan  strategi Product Bundling dengan metode analisa kualitatif dan perilaku konsumen.
3. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Kuswayati  dan  Tjahyadi  (2015)  dengan  judul penelitian “ Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Penetapan Strategi Bundling Penjualan Barang” dengan tujuan menganalisa data transaksi untuk menentukan  strategi Product Bundling dengan  dua  kondisi  penjualan  produk menumpuk dan kenaikan omset produk paling laris.
4. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Latifah,  Furqon  and  Santoso  (2018)  dengan judul  penelitian  “Implementasi  Algoritma Modified - Apriori Untuk  Menentukan  Pola Penjualan  Sebagai  Strategi  Penempatan  Barang  Dan  Promo”  dengan  tujuan menganalisa  data  transaksi  untuk  menentukan  strategi  penempatan  barang  dan promosi penjualan sehingga membentuk pola itemset.
5. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Wiji  Setyaningsih  (2014)  dengan  judul penelitian  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Penentuan Bundling Penjualan Barang  Dengan  Metode Apriori ”  dengan  tujuan  menganalisa  data  transaksi  untuk menentukan paket Product Bundling agar dapat mengoptimalkan laba yang diperoleh.

## B. Identifikasi Masalah
Identifikasi Masalah pada tahap ini untuk menghitung pembentukan klasterisasi dan rekomendasi item dengan metode K-Means dan Association Rule Mining .

## C. Analisis Masalah
Analisis Masalah disini yakni melakukan analisa permasalahan  yang  terkait dengan penelitian. Pada tahap ini di lakukan sub tahap di mana metodologi CRISP-DM diterapkan. Pada proses CRISP-DM dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Business Understanding
Yang berarti fokus terhadap pemahaman sasaran atau tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini serta strategi jadwal penelitian.
2. Data Understanding
Yang berarti fokus terhadap pemahaman data untuk bisa mengenal data seperti apa  yang  akan  dipakai  untuk  keperluan  penelitian.  Pengumpulan  data  yang  sekunder ini bersumber dari PT. MSD periode Januari - Maret 2020.
3. Data Preparation
Pada penelitian ini menggunakan data cleaning dan transformation data.
4. Modeling
Modeling  yang  dilakukan  ini  yakni  proses  peng-klasterisasi data yang terklasterisasi  dan  menghasilkan  sejumlah  aturan.  Pada  penelitian  ini  dipakai  metode K-Means dan Association Rule Mining.
5. Evaluation
Evaluation untuk  metode K-Means dan  Association  Rule  Mining ini  dapat menghasilkan  klaster  dan  pola  asosiasi  produk  rekomendasi  pilihan  yang  potensial untuk diterapkan pada strategi product bundling .

## D. Analisis Sistem
Analisis Sistemnya seperti dibawah ini :
1. Melakukan pengembangan sistem server (admin) yang berupa sebuah form pengisian data yang berhubungan dengan sebuah transaksi penjualan.
2. Melakukan  pengembangan  sistem client ( user )  yang  berupa form diisi client yang mengakses server  service  system dan  melakukan counting klasterisasi  serta perhitungan  rekomendasi item.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam hasil dan pembahasan ini, sistem dibagi menjadi 2 (dua) bagian : 1) Proses dalam membuat klasterisasi menggunakan metode K-Means , mengimplementasikan dari aturan-aturan K-Means berdasarkan  data-data  yang  diperoleh  dari  penelitian.  2)  Proses  visualisasi output K- Means yang dihitung kembali dengan metode Association Rule Mining . Langkah pertama yang mesti  diperhatikan  ialah  mencari  nilai  output  proses  klasterisasi  pada  penggunaan  metode K- Means . Terdapat 6 (enam) langkah yang harus dilaksanakan, antara lain :

## 1. Pembentukan Himpunan Klasterisasi
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  mengenai  penerapan  metode K-Means akan menghitung nilai davies bouldin index atribut terpilih agar membentuk 2 (dua) klaster yaitu klaster slow  moving  product dan  klaster fast  moving  product dan  menentukan centroid awal, centroid awal diperoleh  secara  acak  dengan  penerapan  metode  K-Means menggunakan RapidMiner seperti yang ditampilkan pada tabel 1 .
Tabel 1. Centroid Awal Centroid Klaster Atribut No Qty UnitPrice Centroid 0 C0 17,00                    9,00               153,00 C1 19,00 30,00 570,00 Centroid 1 C0 117,56               456,67               165,88 C1 807,52 7.570,20 1.319,72 Centroid 2 C0 140,17               387,72 1.118,58 C1 3.357,56 35.640,00 196,55 Centroid 3 C0 252,98 1.074,70 1.060,43 C1 4.645,40 56.010,20 121,78 Centroid 4 C0 263,64 1.507,93 1.044,95 C1 5.589,00 63.462,25 111,58
sehingga diperoleh nilai persamaan Eucladian Distance Space yang dapat dilihat pada persamaan 1.
√(𝑥 − 𝐶𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑1) ∧ 2 + (𝑦 − 𝐶𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑2) ∧ 2 + (𝑧 − 𝐶𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑖𝑑3) ∧ 2
a. Iterasi 0
𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶0) =   √(284 − 17) ∧ 2 + (1.184 − 9) ∧ 2 + (244 − 153) ∧ 2 = 1.208
𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶1) =   √(284 − 19) ∧ 2 + (1.184 − 30) ∧ 2 + (244 − 570) ∧ 2 = 1.228 b. Iterasi 1 ............... (1)
𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶0) =   √(284 − 118) ∧ 2 + (1.184 − 457) ∧ 2 + (244 − 116) ∧ 2 = 750
𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶1) =   √(284 − 808) ∧ 2 + (1.184 − 7.570) ∧ 2 + (244 − 1.320) ∧ 2 = 6.497

## c. Iterasi 2
𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶0) =   √(284 − 140) ∧ 2 + (1.184 − 388) ∧ 2 + (244 − 1.119) ∧ 2 = 1.192 𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶1) =   √(284 − 3.358) ∧ 2 + (1.184 − 35.640) ∧ 2 + (244 − 197) ∧ 2 = 34.953

## d. Iterasi 3
𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶0) =   √(284 − 253) ∧ 2 + (1.184 − 1.075) ∧ 2 + (244 − 1.060) ∧ 2 = 825 𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶1) =   √(284 − 4.645) ∧ 2 + (1.184 − 56.010) ∧ 2 + (244 − 122) ∧ 2 = 55.000

## e. Iterasi 4
𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶0) =   √(284 − 264) ∧ 2 + (1.184 − 1.508) ∧ 2 + (244 − 1.045) ∧ 2 = 864
𝐼𝑡𝑒𝑚 1 (𝐶1) =   √(284 − 5.589) ∧ 2 + (1.184 − 63.642) ∧ 2 + (244 − 112) ∧ 2 = 62.504
Pada  persamaan  2.1  untuk  Item  1  dengan  variabel  No  (x),  variabel  Qty  (y)  dan variabel UnitPrice (z)  dari  percobaan  perhitungan  (perulangan)  iterasi  0-4  jarak  ke  pusat klaster  menghasilkan  perhitungan  konsisten  yaitu  hasil  C0  <=  C1  (tidak  berpindah)  maka Item  1  termasuk  ke  dalam  klaster  C0  yaitu  klaster slow  moving  product kemudian  hasil Implementasi  metode K-Means menggunakan RapidMiner menghasilkan  nilai Davies Bouldin-Index dengan  tingkat  keakuratan  yang optimal  karena  semakin mendekati 0  (nol) seperti yang ditampilkan pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Nilai Davies Bouldin-Index RapidMiner

## 2. Pengujian Pembentukan Himpunan Klasterisasi Menggunakan SPSS
Proses  pengujian  metode K-Means menggunakan  SPSS  menghasilkan  deskripsi variabel  yang  paling  berpengaruh  tinggi  dalam  pembentukan  klaster  yaitu  variabel  Qty dengan  standar  deviasi  sebesar  17424,48186  dan  tingkat  pengaruh  dalam  pembentukan klaster  sedang  yaitu  variabel  No  dengan  standar  deviasi  1579,90781  sedangkan  tingkat pengaruh  dalam  pembentukan  klaster  terendah  yaitu  variabel  Unit  Price  dengan  standar deviasi sebesar 1296,90491 seperti yang ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Deskripsi Variabel Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation No 62 1,00 7717,00 607,2097 1579,90781 Qty 62 1,00 110269,00 5504,9839 17424,48186 UnitPrice 62 21,00 5984,00 984,7419 1296,90491 Valid N (listwise) 62
Tingkat pengaruh ini dibuktikan dengan nilai signifikasi variabel No (x) adalah 0,000 <  0,005,  maka  model  regresi  dapat  dipakai  untuk  memprediksi  variabel  Qty  (y)  atau
dengan  kata  lain  terdapatnya  pengaruh  variabel  No  (x)  terhadap  variabel  Qty  (y)  seperti yang ditampilkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Nilai Signifikasi Variabel ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 108587854,798 1 108587854,798 149,177 ,000 b Residual 43674775,476 60 727912,925 Total 152262630,274 61 a. Dependent Variable: No
b. Predictors: (Constant), Qty
Hasil  nilai Coefficients variabel  No  (x)  terhadap  variabel  Qty  (y)  diketahui  memiliki nilai Constant (a)  sebesar  185,686,  sedangkan  nilai  variabel  No  (b  /  koefisien  regresi) sebesar 0,077 sehingga persamaan regresi nya dapat dilihat pada persamaan 2.
Y = a + bX Y = 185,686 + 0,077
Persamaan tersebut dapat diterjemahkan sebagai berikut:
1. Konstanta sebesar  185,686,  mengandung  arti  bahwa  konsisten  variabel  No  (x) adalah sebesar 185,686.
2. Koefisien  regresi  x  sebesar  0,077  menyatakan  bahwa  setiap  penambahan  1%  nilai variabel Qty (y), maka nilai variabel No (x) bertambah sebesar 0,077.
3. Koefisien  regresi  tersebut  bernilai  positif,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  arah pengaruh variabel No (x) terhadap variabel Qty (y) adalah positif.
Tabel Coefficient antar  variabel  No  (x)  terhadap  variabel  Qty  (y)  dapat  dilihat  pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Nilai Coefficients Variabel X dan Y Coefficients a Model Unstandardized Coefficients  Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 185,686 113,717 1,633 ,108 Qty ,077 ,006 ,844 12,214 ,000 a. Dependent Variable: No
Kemudian  proses  pengujian  metode  K-Means  menggunakan  SPSS  menghasilkan klaster yang mendekati sama dengan hasil klaster menggunakan RapidMiner yaitu  jumlah item pada  klaster slow  moving  product (C0)  sebanyak  57  item  dan  klaster fast  moving product (C1) sebanyak 5 item dari total 62 item maka tingkat keakuratan pengujian adalah tinggi.
3. Pengujian  Pembentukan  Himpunan  Klasterisasi  Menggunakan  Metode Association Rule Mining Proses pengujian menggunakan tools RapidMiner Studio Educational versi 9.5. terdiri dari beberapa tahap, yaitu:
1. Menentukan minimum support dan minimum confidence , minimum support diperoleh dari  penelitian  sebelumnya  yang  didefinisikan  oleh  penulis  lain  “ Nilai  minimum support  ditetapkan  sebesar  10%  dan  nilai  minimum  confidence  ditetapkan  sebesar 70%” (Lusa, 2019).
.....………......…….. (2)
2. Menghitung item-item untuk iterasi ke-1 dari support (transaksi yang memuat seluruh item) dengan memindai database untuk 1- itemset kemudian 1- itemset dihitung apakah jumlah minimum  support sudah  terpenuhi  seperti  10  sampel  item  yang  ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Iterasi ke-1 Iterasi 1 Item Support Count % Support Chopper 774 4,78% Coffee Capsule 1211 27,82% Coffee Maker 285 43,53% Cup dan Mug (Drink Set) 362 10,24% Fork 625 13,01% Knife 310 22,47% Spoon 802 9,13% 3. Menghitung item-item untuk iterasi ke-2 dari support (transaksi yang memuat seluruh item) dengan memindai database untuk 2- itemset yang terbentuk kemudian 2- itemset tersebut  dipilih  berdasarkan  jumlah minimum  support yang  terpenuhi  seperti  yang ditampilkan pada tabel 6.
Tabel 6. Iterasi ke-2 Iterasi 2 Item Support Count % Support % Confidence Lift Chopper, Fork 363 13,05% 46,90% 2,09 Chopper, Spoon 413 14,85% 53,36% 1,85 Fork, Spoon 586 21,06% 93,76% 2,63 4. Tetapkan  nilai  K- itemset dari support yang  telah  memenuhi minimum  support 10% dari >= 2- itemset kemudian lakukan proses untuk iterasi selanjutnya hingga tidak ada lagi  >=  2- itemset yang  memenuhi minimum  support 10%  seperti  yang  ditampilkan pada tabel 7.
Tabel 7. Iterasi ke-3 Iterasi 3 Item Support Count % Support % Confidence Lift (Chopper, Fork), Spoon 355 12,76% 97,80% 1,59 5. Tidak  ada  lagi  kombinasi  yang  bisa  dibentuk  untuk  K- itemset berikutnya,  proses berhenti,  pola frequent tinggi  yang  ditemukan  adalah  “ Chopper,  Fork , Spoon ”. Langkah  berikutnya,  bentuk association  rules yang  memenuhi  syarat minimum support 10% dan menghitung minimum confidence association rules A->B 70%.
4. Pengujian Metode Association Rule Mining Menggunakan Lift Ratio
Proses  pengujian  metode Association  Rule  Mining pada  hasil  pola  ( rules )  manual menggunakan Lift  Ratio menghasilkan  nilai lift  ratio >  1.  Hal  ini  menunjukan  bahwa semua pola ( rule ) tersebut bersifat kuat seperti yang ditampilkan pada persamaan 3.
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝐶ℎ𝑜𝑝𝑝𝑒𝑟, 𝐹𝑜𝑟𝑘, 𝑆𝑝𝑜𝑜𝑛 = 97,80% 0,29 = 1,59
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝐹𝑜𝑟𝑘, 𝑆𝑝𝑜𝑜𝑛                    = 93,76% 0,29 = 2,632
Untuk  mendapatkan  nilai benchmark  confidence sendiri  dapat  dihitung  seperti  yang ditampilkan pada persamaan 4.
𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓. 𝐶ℎ𝑜𝑝𝑝𝑒𝑟, 𝐹𝑜𝑟𝑘, 𝑆𝑝𝑜𝑜𝑛 = 802 2.782 = 0,29
𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓. 𝐹𝑜𝑟𝑘, 𝑆𝑝𝑜𝑜𝑛                    = 802
2.782 = 0,29
Hasil  persamaan  Support,  Confidence  dan  lift  ratio  yang  dibulatkan  secara keseluruhan dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Metode Association Rule Mining Menggunakan Lift Ratio Pengujian Pola ( Rules ) % Support % Confidence Lift RapidMiner Jika membeli Chopper dan Fork Maka membeli Spoon 13% 98% 1,59 Jika membeli Fork maka membeli Spoon 21% 94% 2,63 Aplikasi Jika membeli Fork maka membeli Spoon 21% 94% 2,63
Hasil  dari  pembentukan  aturan  apriori  menunjukan  keterkaitan  antar  produk  yang sering  dibeli  secara  bersamaan  sehingga  membentuk market  basket  analysis. Berdasarkan nilai confidence tertinggi dan nilai lift ratio yang lebih dari 1 (satu) pada kombinasi itemset dapat  menggambarkan  keterkaitannya  produk  yang  sering  di  beli  oleh  konsumen  secara bersamaan sangat kuat.
5. Implementasi Sistem Metode Association Rule Mining

## A. Halaman Menu Login
Halaman  Menu Login ini  adalah  halaman  untuk  dapat  masuk  ke  sistem  dengan menginput username dan password seperti yang ditampilkan pada gambar 3.
Gambar 3. Halaman Menu Login ............................. (3) ............................. (4)

## B. Halaman Menu Beranda
Halaman Menu Beranda ini adalah halaman utama pada sistem yang dapat masuk ke halaman lain seperti data barang, data transaksi, analisa, ubah password dan logout seperti yang ditampilkan pada gambar 4.
.

## Gambar 4. Halaman Menu Beranda

## C. Halaman Menu Data Transaksi
Halaman  Menu  Data  Transaksi  ini  adalah  halaman  yang  menampilkan  daftar transaki dan fitur CRUD untuk menginput data transaksi dengan atribut kode transaksi dan barang yang terjual seperti yang ditampilkan pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Menu Data Transaksi

## D. Halaman Menu Analisa
Halaman  Menu  Analisa  ini  adalah  halaman  yang  menampilkan  menu  untuk menginput jumlah persentase minimum support dan confidence serta jumlah transaksi agar  dapat  di  proses  dengan  algoritma  apriori  dan  menghasilkan  hasil  analisa  apriori seperti yang ditampilkan pada gambar 6.

## 6. Pengujian Kualitas Prototipe Data Mining
Pengujian  kualitas  prototipe data  mining dilakukan  dengan  membagikan  kuesioner kepada 3 kelompok pengguna, yaitu Operational Manager, Head of e-Commerce dan staf admin. Pengujian hanya dilakukan untuk kelompok user pada level  staff. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis terhadap prototipe data mining sehingga mendapatkan  hasil  tentang  kondisi  penjaminan  kualitas  perangkat  lunak  sesuai  dengan kebutuhan user dan diterima oleh pengguna. Adapun hasil dari pengujian kualitas prototipe data mining ditampilkan pada tabel 9 dan 10.
Tabel 9. Persentase Nilai % Jumlah Skor Kriteria 0,00 - 36% Tidak Baik 36,1 - 52% Kurang Baik 52,1 - 68% Cukup 68,1 - 84% Baik 84,1 - 100% Sangat Baik 1. Correctness = w1c1 + w2c2 + w3c3 = 1,41+1,47+1,41= 4,29 Persentase = 4,29*20/100% = 85,80% (Sangat Baik) 2. Reliability = w1c1 + w2c2 + w3c3 = 1,41+1,32+1,72 = 4,45 Persentase = 4,45*20/100% = 89,00% (Sangat Baik) 3. Efficiency = w1c1 + w2c2 + w3c3 = 1,35+1,29+1,35 = 3,99 Persentase = 3,99*20/100% = 79,80% (Baik) 4. Usability = w1c1 + w2c2 = 1,76+1,76 = 3,52
Persentase = 3,52*20/100% = 70,40% (Baik)
5. Maintainability = w1c1 = 5,00 = 5,00 Persentase = 5,00 *20/100% = 100,00% (Sangat Baik) Perhitungan summary nilai: Σ = wf1*Fa1*2+ wf2* Fa2*2 + …+ wfn*Fan*2
= (3*4,29*2)+(2*4,45*2)+(2*3,99*2)+(2*3,52*2)+(1*5,00*2) = 25,74 + 17,80 + 15,96 + 14,08 + 10,00
= 83,58*100% = 83,58% (Baik) Tabel 10. Persentase Nilai Akhir Faktor Persentase Ketepatan ( Correctness ) 85,80   (Sangat Baik) Kemudahan ( Reliability ) 89,00   (Sangat Baik) Efisiensi ( Efficiency ) 79,80   (Baik) Kegunaan ( Usability ) 70,40   (Baik) Pemeliharaan 100,00 (Sangat Baik)
( Maintainability ) Total Nilai Seluruh Faktor
83,58   (Baik)
Pada  faktor correctness didapatkan  nilai  85,80%  yang  menyatakan  bahwa  sistem menghasilkan  nilai  ketepatan  yang  diterima  sesuai  kebutuhan  dengan  sangat  baik, kemudian  pada  faktor reliability didapatkan  nilai  89,00%  yang  menyatakan  bahwa  sistem menyediakan  kemudahan  yang  diterima  sesuai  kebutuhan  dengan  sangat  baik,  kemudian pada  faktor efficiency didapatkan  nilai  79,80%  yang  menyatakan  bahwa  efisiensi  sistem diterima sesuai kebutuhan dengan baik.
kemudian  pada  faktor usability didapatkan  nilai  70,40%  yang  menyatakan  bahwa kegunaan  sistem  diterima  sesuai  kebutuhan  dengan  baik,  dan  pada  faktor maintainability didapatkan  nilai  100%  yang  menyatakan  bahwa  pemeliharaan  sistem  diterima  sesuai kebutuhan dengan sangat baik. Dari total hasil pengujian kualitas prototipe didapatkan nilai 83,58% yang menyatakan bahwa sistem yang diterima sesuai kebutuhan oleh user dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  Penerapan  Metode  K-Means  dan  Apriori  Untuk  Pemilihan Produk Bundling, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  Metode K-Means terbukti  dapat  menghasilkan  klaster  yang  konsisten  berhenti pada iterasi ke 4 dengan hasil klaster yang terbentuk sebanyak 58 item klaster slow moving product (C0) dan sebanyak 4 item klaster fast moving product (C1) dari total 62 item nilai Davies Bouldin-Index sebesar 0.106 dengan tingkat keakuratan yang optimal serta hasil uji validitas  pembentukan  klaster  paling  berpengaruh  terdapat  pada  variabel  No  (x)  dan variabel  Qty  (y)  dengan  nilai  signifikansi  variabel  No  (x)  adalah  0,000,  nilai Coefficients variabel  No  (x)  sebanyak  185,686    dan  nilai  Koefisien  regresi  x  sebesar  0,077  kemudian hasil pembentukan asosiasi produk rekomendasi menggunakan tools RapidMiner terhadap klaster item fast moving product (C1) terbukti menghasilkan aturan asosiasi dari kombinasi itemset Chopper,  Fork dan Spoon sebagai frequent  itemset tertinggi  dengan  nilai support sebesar 12,76%, nilai confidence sebesar 97,80% dan nilai lift ratio yang diperoleh sebesar 1,59 yang artinya aturan asosiasi tersebut bernilai valid dan benar dibeli secara bersamaan sehingga  PT.  MSD  dapat  mengatur  strategi product  bundling terhadap itemset yang memperoleh nilai support dan confidence tinggi.
2. Model  Penerapan  Metode K-Means dan Apriori Untuk  Pemilihan  Produk Bundling menggunakan  metode black  box dan white  box  testing dengan  teknik Equivalence Partitioning pada  semua  data,  uji  sistem  menunjukkan  hasil  sesuai  kebutuhan  dan  status valid.
3. Model  Penerapan  Metode K-Means dan Apriori Untuk  Pemilihan  Produk Bundling menggunakan  hasil  pengujian  dengan  pendekatan  metode McCall menyatakan  bahwa sistem dapat memenuhi kebutuhan user dengan nilai sebesar 83,58% (baik).

## 5. SARAN
Dari  kesimpulan  yang  telah  disebutkan  diatas,  penulis  memberikan  saran  untuk pengembangan  lebih  lanjut  dari  Penerapan  Metode K-Means dan Apriori Untuk  Pemilihan Produk Bundling yaitu  dengan  pengembangan  sistem  terhadap  bahasa  yang  lebih  mudah dimengerti sehingga membantu user dalam menerima informasi yang dihasilkan serta penelitian
ini dapat dikembangkan dengan penggabungan metode lain seperti Klasifikasi, FP-Growth dan masih banyak metode lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bayu Adhi Tama*, Fakultas Ilmu Komputer, U. S. A, 2010, Penetapan Strategi Penjualan Menggunakan Association Rules dalam Konteks CRM , Jurnal Generic , 5(1), pp. 35–38.
[2] Derdenger,  T.  and  Kumar,  V.  (2013) The  dynamic  effects  of  bundling  as  a  product strategy , Marketing Science , 32(6), pp. 827–859. doi: 10.1287/mksc.2013.0810.
[3] Wiji  Setyaningsih,  M.  M.  huda,  2014,  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Penentuan Bundling Penjualan Barang dengan Metode Apriori , Bimasakti.
[4] Kuswayati,  S.  and  Tjahyadi,  D,  2015, Market  Basket  Analysis Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Penetapan Strategi Bundling Penjualan Barang, pp. 1–18.
[5] Hidayati,  A. et  al, 2017,  Analisa Kualitas Perangkat Lunak Sistem Informasi Akademik
Menggunakan McCall , Multinetics , 3(1), p. 48. doi: 10.32722/vol3.no1.2017.pp48-53.
[6] Fitrina, N., Kustanto, K. and Wulandari, R.  T, 2018,  Penerapan Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Barang Di Minimarket Batox ,  Jurnal Teknologi Informasi dan
Komunikasi (TIKomSiN), 6(2), pp. 21–27. doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.376.
[7] Kurniawan,  E,  2018,  I mplementasi Data Mining Dalam Analisa Pola Peminjaman Buku
Di Perpustakaan Menggunakan Metode  Association  Rule ,  Jurteksi,  5(1),  pp.  89–96.  doi: 10.33330/JURTEKSI.V5I1.324.
[8] Latifah, V. N., Furqon, M. T. and Santoso, N, ,2018,  Implementasi Algoritme Modified-
Apriori Untuk Menentukan Pola Penjualan Sebagai Strategi Penempatan Barang Dan Promo,  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK)
Universitas Brawijaya, 2(10), pp. 2829–2834.
[9] Yuliani,  E.,  Informatika,  M.  T.  and  Yogyakarta,  U.  A,  2019, Bundling Produk Dengan Metode Saw Dan Decision  Support  System  for  Product  Bundling  Promo  With  Saw  and Apriori , pp. 131–139.
[10]  Fauziyyah,  A.  and  Mada,  U.  G,  2019,  Algoritma apriori dalam menentukan product bundling , (July).