## ANALISIS POLA BELANJA PENGUNJUNG MAL DENGAN ALGORITMA APRIORI

## Andri Agung Riyadi
Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusamandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id andriagu1603@nusamandiri.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract — XYZ Mall was established in 2013 in the coastal area of Jakarta by offering advantages that other malls do not have, namely the location which is  directly  facing  the  sea  or  the  bay  of  Jakarta. Tenants  who  are  interested  in  opening  a  store  or shop at XYZ Mall are also selected according to the needs  of  visitors.  The  application  of  the  Apriori Algorithm  is  expected  to  assist  in  providing  useful information  for  increasing  the  number  of  visitors and  selling  products  from  tenants  in  XYZ  Mall. Implementations  using  the  Apriori  Algorithm  can help  management  in  decision-making  policies regarding  what  is  related  to  the  acceptance  of prospective  tenants  or  the  placement  of  tenant locations in the mall. In this work, apriori algorithm was  successfully  applied  in  the  search  for  shopping patterns  of  mall  visitors.  The  results  obtained  with apriori  algorithm,  one  of  which  is  the  highest combination of confidence is the pattern if spending in  the  General  category  tenants  will  spend  in  the Food  And  Beverage  category  tenant  with  a confidence of 50%.
Keyword : mall, data mining, apriori
Intisari — Mal  XYZ  berdiri  sejak  tahun  2013  di daerah  pesisir  Jakarta  dengan  menawarkan kelebihan  yang  tidak  dimiliki  mal  lain  yaitu letaknya  yang  berhadapan  langsung  dengan  laut atau  teluk  Jakarta. Tenant-tenant yang  berminat membuka gerai atau toko di Mal XYZ juga diseleksi sesuai kebutuhan pengunjung. Penerapan Algoritma Apriori diharapkan  dapat  membantu dalam memberikan informasi yang berguna  untuk peningkatan  jumlah  pengunjung  dan  penjualan produk-produk dari tenant-tenant yang ada di Mal XYZ.  Implementasi  data  mining  menggunakan Algoritma Apriori dapat  membantu  pihak management dalam  pengambilan  keputusan penerimaan  calon tenant atau  penempatan  lokasi tenant di mal. Pada penelitian ini, algoritma apriori
berhasil  diterapkan  dalam  pencarian  pola  belanja pengunjung  mal.  Hasil  yang  di  peroleh  dengan algoritma  apriori  salah  satunya  pola  kombinasi yang  paling  tinggi confidence -nya  adalah  pola  jika belanja  di tenant kategori General maka  akan belanja  di tenant kategori Food  And  Beverage dengan confidence sebesar 50%.
Kata Kunci : mal, data mining, apriori

## PENDAHULUAN
Pelaku bisnis harus senantiasa mengembangkan  bisnis  mereka  dan  juga  agar selalu bertahan dalam persaingan. Untuk mencapai hal itu, ada beberapa hal yang bisa dilakukan yaitu dengan  meningkatkan  kualitas  produk  dan penambahan  jenis  produk.  Guna  memenuhi kebutuhan  tersebut  terdapat  beberapa  hal  yang dapat dijalankan salah satunya dengan  melakukan analisis data transaksi (Sari, 2013).
Mal  XYZ  merupakan  salah  satu  mal  yang terletak  di  DKI  Jakarta  dimana  bisnisnya  adalah menyewakan tempat kepada para perusahaan atau brand untuk membuka gerai atau tokonya. Mal XYZ memiliki program privilege  card yaitu pengunjung yang  berbelanja  di tenant-tenant Mal  XYZ  akan mendapatkan  poin  yang  nantinya  akan  diundi untuk  mendapatkan  hadiah  tertentu.  Program privilege  card mencatat  data  transaksi  dari  para member yang  berbelanja  dan  menukarkan struk belanjanya dengan poin.
Dalam rangka menghadapi kompetisi  dalam pemasaran guna mewujudkan peningkatan pendapatan,  pihak  yang  bersangkutan  mengambil keputusan  untuk  memutuskan  taktik  pemasaran produk  yang  akan  dipasarkan  (Tampubolon, Saragih,  &  Reza,  2013).  Dengan  data-data  sebagai metode pengambilan keputusan untuk solusi bisnis serta  dukungan  infrastruktur  dibidang  teknologi
yang menjadi penyebab munculnya suatu teknologi data mining (Kusrini & Luthfi, 2009) Himpunan  data  transaksi  yang  dimiliki sebenarnya  dapat  diolah  menggunakan  data mining untuk  melihat  pola  belanja  pengunjung, dengan  data  mining  maka  data  yang  besar  tidak akan  terbuang  begitu  saja  dan  dapat  bermanfaat memberikan  keuntungan  kepada  perusahaan (Kusumo,  Bijaksana,  &  Darmantoro,  2003).  Data mining dasarnya  adalah  untuk  membangun program  komputer  yang  menyaring database secara  otomatis,  mencari  keteraturan  atau  pola (Kurniawati,  2014).  Pola  yang  kuat  dan  jika ditentukan  adanya  kemungkinan-kemungkinan maka  dapat  digunakan  untuk  membuat  prediksi yang  akurat  pada  data  masa  depan  (Turban, Aronson,  &  Liang,  2005).  Akan  tetapi  akan  ada masalah  ketika  banyak  pola  yang  tidak  menarik (Witten & Frank, 2005).
Algortima  apriori  banyak  digunakan  dalam pengambilan  keputusan,  salah  satunya  untuk menentukan  jenis  atau  merek  barang  yang diminati  (Rezkiani,  2016),  sehingga  dapat membuat stategi meningkatkan penjualan.
Data  transaksi  yang  dimiliki  dapat  diolah sehingga  diharapkan  dapat  menghasilkan  pola belanja  pengunjung  di  Mal  XYZ  untuk  membantu management dalam  pengambilan  keputusan penerimaan  calon tenant atau  penempatan  lokasi tenant di mal.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa tahapan yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Sumber: (Riyadi, 2018) Gambar 1. Tahapan penelitian
Analisis  data  dilakukan  pada  periode transaksi  belanja  Juni  2017  dengan  tujuan  untuk menemukan  pola  belanja  kategori tenant dan hubungan  antar item kategori tenant di  dalam transaksi. Dataset tersebut  selanjutnya  diolah
untuk  mencari frequent  itemset menggunakan metode asosiasi  dilanjutkan  mencari  pola-pola belanja  pengunjung  mal  dengan association  rule untuk  mencari support dan confidence pada  item yang saling berhubungan. Berikut ini adalah Tabel 1  sebagai  daftar  inisialisasi  kategori tenant dan Tabel  2  sebagai  sampel  data  yang  akan  dijadikan untuk analisis dan juga untuk uji coba.
Tabel 1. Daftar inisialisasi kategori tenant No. Kategori Tenant Inisialisasi 1 ACCESSORIES, OPTIC & WATCHES A1 2 BEAUTY, SALON & PERSONAL CARE B1 3 BOOK STORE B2 4 CHILDREN"S APPAREL & TOYS C1 5 CINEMA C2 6 FASHION & SHOES F1 7 FOOD AND BEVERAGE F2 8 GADGETS & ELECTRONICS G1 9 GENERAL G2 10 HOBBIES, TRAVEL & LIFESTYLE H1 11 HOME DECOR & FURNISHING H2 12 SUPERMARKET S1
Sumber: (Riyadi, 2018)
Tabel 2. Data Transaksi Posting Poin No. Kategori Tenant 1 A1,C1,F1 2 F2 3 S1 4 C2 5 H1 6 F2 7 B2 8 F2 9 F1 10 B1 11 H2,G1 12 F1 13 F1 14 F1 15 F1 16 B1 17 F1 18 B1 19 F1 20 S1,F2 21 F2 22 S1 23
S1
24
F1
Pengumpulan Data
Pengolahan Data Awal
Metode Yang Diusulkan

## Ekperimen dan Pengujian
No. Kategori Tenant 25 S1 26 C1 27 S1 28 S1 29 S1 30 F1 31 F1 32 H2 33 G2 34 S1,F2 35 F1,F2 36 S1 37 B1 38 F2,C1 39 F1 40 G1 41 G1 42 G2,S1 43 G2,F2 44 H2 45 F1 46 F2 47 S1 48 H2 49 F2 50 G2 51 F2 52 F1 53 G1 54 G2,F2 55 G1 56 F2 57 G2,F2 58 F2,S1 59 B1 60 F1 Sumber: (Riyadi, 2018)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pertama  scan  semua  transaksi  untuk menghitung  jumlah  kemunculan  masing-masing item:
Tabel 3. Data Kategori Tenant Itemset Support Support % A1 1 1,39% B1 5 6,94% B2 1 1,39% C1 3 4,17% C2 1 1,39% F1 16 22,22% F2 16 22,22% G1 5 6,94% G2 6 8,33%
H1 1 1,39% H2 4 5,56% S1 13 18,06% Sumber: (Riyadi, 2018) Langkah  selanjutnya  adalah  menyeleksi dengan  menetapkan support minimal  adalah  6%. Data yang tidak memenuhi akan dieliminasi.
Tabel 4. Daftar Jenis items dengan support yang telah ditentukan Itemset Support Support % B1 5 6,94% F1 16 22,22% F2 16 22,22% G1 5 6,94% G2 6 8,33% S1 13 18,06% Sumber: (Riyadi, 2018)
Pembentukan  pola  frekuensi  dua item , dibentuk  dari items-items kategori  tenant    yang memenuhi support minimal  yaitu  dengan  cara mengkombinasi  semua items kedalam  dua kombinasi,  hasil  dari  kombinasi  dua items seperti pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Daftar calon pola kombinasi dua itemset Itemset Support Support % B1,F1 0 0 B1,F2 0 0 B1,G1 0 0 B1,G2 0 0 B1,S1 0 0 F1,F2 1 12,5 F1,G1 0 0 F1,G2 0 0 F1,S1 0 0 F2,G1 0 0 F2,G2 3 37,5 F2,S1 3 37,5 G1,G2 0 0 G1,S1 0 0 G2,S1 1 12,5 Sumber: (Riyadi, 2018)
Data diatas merupakan calon kombinasi dua item yang  merupakan  hasil  dari  semua  kombinasi semua  jenis item. Dengan  menetapkan support minimal  sama  dengan  20%  persen,  maka  data diatas terseleksi atau terpilih, seperti pada tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Daftar pola kombinasi dua items yang memenuhi support minimal 20 % Itemset Support Support % F2,G2 3 37,5
F2,S1 3 37,5
Sumber: (Riyadi, 2018)
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  baru  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiasi A ke B.
Proses  mencari  jumlah  kombinasi  dan kuatnya  hubungan  antara  satu item dengan item yang  lain  dalam  satu  kombinasi  disebut  metode association  rule .  Pembentukan association  rule adalah menganalisis pola frekuensi tinggi, tahap ini mencari  kombinasi  yang  memenuhi  syarat minimum dari support dalam database . Pembentukan  aturan association  rule ,  dengan mencari  nilai confidence. Dimana support adalah jumlah  dari  kombinasi  antara  suatu item dengan item yang  lain  sedangkan confidence adalah  nilai yang  mendefinisikan  kuat  tidaknya  hubungan antara item-item tersebut.
Tabel 7. Daftar calon aturan asosiasi dari tabel 6
No Kombinasi Nama Item Confidence Confidence % 1 Jika  belanja di  F2  maka akan  belanja di G2 3/16 18,75 2 Jika  belanja di  G2  maka akan  belanja
di F2 3/6 50 3 Jika  belanja di  F2  maka akan  belanja di S1 3/16 18,75 4 Jika  belanja di  S1  maka akan  belanja di F2 3/13 23,07 Sumber: (Riyadi, 2018)
Dari tabel 6 yaitu tabel  pola kombinasi dua item ,  dapat  dilihat  besarnya  nilai  support  dan confidence dari  calon  aturan  asosiasi  seperti tampak pada tabel 7.
Dengan menetapkan nilai confidence minimum adalah  45 persen (%), maka aturan yang
bisa  terbentuk  adalah  aturan  seperti  pada  tabel  8 berikut ini:
Tabel 8. Daftar aturan asosiasi yang terbentuk dari tabel 7 No Kombinasi Nama Item Confidence Confidence % 1 Jika  belanja  di G2  maka  akan belanja di F2 3/6 50
Sumber: (Riyadi, 2018)

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  algoritma  apriori berhasil  diterapkan  dalam  pencarian  pola  belanja pengunjung  mal.  Hasil  yang  di  peroleh  dengan algoritma  a priori salah  satunya  pola  kombinasi yang  paling  tinggi confidence -nya  adalah  pola  jika belanja  di tenant kategori General maka  akan belanja  di tenant kategori Food  And  Beverage dengan confidence sebesar 50%. Data Mining dapat diimplementasikan  dengan  menggunakan  data transaksi  belanja  karena  dapat  menemukan kecenderungan  pola  kombinasi itemsets sehingga dapat  dijadikan  sebagai  informasi  yang  sangat berharga  dalam  pengambilan  keputusan  untuk penerimaan tenant atau penempatan lokasi tenant .

## REFERENSI
Kurniawati,  A.  (2014).  PEMETAAN  POLA HUBUNGAN  PROGRAM  STUDI  DENGAN ALGORITMA  APRIORI  –  STUDI  KASUS  SPMU UNNES. Edu  Komputika  Journal , 1 (1),  51–58.
Retrieved from https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ed ukom/article/view/4123
Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma  Data
Mining (1st ed.).  Yogyakarta: Andi Publisher.
Retrieved
from http://andipublisher.com/produk-
0907003050-algoritma-data-mining.html
Kusumo,  D.  S.,  Bijaksana,  M.  A.,  &  Darmantoro,  D.
(2003).  Data  Mining  Dengan  Algoritma Apriori Pada RDBMS Oracle. Jurnal Penelitian Dan  Pengembangan  TELEKOMUNIKASI , 8 (1), 1–5.
Rezkiani, R. (2016). IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN  ALGORITMA  APRIORI  UNTUK MENENTUKAN  MEREK  SEPATU  YANG DIMINATI PADA MAHASISWA

## PASCASARJANA  KELAS  14.1A.01  STMIK
NUSA MANDIRIJAKARTA. Konferensi Nasional Ilmu  Pengetahuan  Dan  Teknologi , 2 (1),  49–
INF.56. Retrieved from
http://konferensi.nusamandiri.ac.id/prosidin g/index.php/knit/article/view/45
Riyadi,  A.  A.  (2018). Laporan  Akhir  Penelitian Mandiri  “Analisis  Pola  Belanja  Pengunjung Mal Dengan Algoritma Apriori.” Jakarta.
Sari,  E.  N.  (2013).  ANALISA  ALGORITMA  APRIORI UNTUK  MENENTUKAN  MEREK  PAKAIAN YANG  PALING  DIMINATI  PADA  MODE FASHION GROUP MEDAN. Pelita Informatika: Informasi  Dan  Informatika , 4 (3).  Retrieved from http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/vie w/290
Tampubolon,  K.,  Saragih,  H.,  &  Reza,  B.  (2013). Implementasi Data Mining  Algoritma Apriori pada  sistem  persediaan  alat-alat  kesehatan. Informasi  Dan  Teknologi  Ilmiah  (INTI) , 1 (1),
93–106. Retrieved from
http://www.academia.edu/download/44630
249/Data_Mining_Apriori.pdf
Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.,  &  Liang,  T.-P.  (2005). Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems (7th ed.). Yogyakarta: Andi Publisher.
Witten, I., & Frank, E. (2005). Datamining. Practical Machine  Learning  Tools  and  Technicals . https://doi.org/0120884070, 9780120884070