## IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MENENTUKAN POLA PENJUALAN VITAMIN BLACKMORES
Retno Sari, Ade Irma Purnamasari, Arif Rinaldi Dikanda Program Studi Teknik Informatika S1, Multimedia & Game Teknologi, STMIK IKMI Cirebon rsari6638@gmail.com

## ABSTRAK
Vitamin  Blackmores adalah produk vitamin yang terkenal di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Untuk meningkatkan  penjualan  produk  ini,  perusahaan  perlu  memahami  pola  penjualan  yang  ada  agar  dapat mengambil  keputusan  yang  tepat  untuk  meningkatkan  penjualan.  Salah  satu  cara  untuk  memahami  pola penjualan  adalah  dengan  menggunakan  teknik  data  mining.  Permasalahan  perusahaan  sering  menghadapi kesulitan dalam memahami pola penjualan vitamin Blackmores karena data penjualan yang besar dan kompleks. Tanpa  pemahaman  yang  tepat  tentang  pola  penjualan,  perusahaan  mungkin  salah  dalam  menentukan  strategi pemasaran yang efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan teknik data mining dalam menentukan pola penjualan vitamin Blackmores. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Association  Rule  dan  Clustering.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  vitamin Blackmores  selama  satu  tahun.  Data  tersebut  kemudian  dianalisis  menggunakan  teknik  data  mining  untuk mengidentifikasi  pola  penjualan  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penjualan.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  model  pola  penjualan  vitamin  Blackmores  yang  dibuat  menggunakan  teknik  data  mining.  Hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk memprediksi pola penjualan dan membantu perusahaan dalam mengambil keputusan untuk meningkatkan penjualan. Selain itu, penelitian ini juga berhasil mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi penjualan vitamin Blackmores, seperti lokasi penjualan, waktu penjualan, dan jenis vitamin Blackmores yang terjual.
Kata kunci: Vitamin Blackmores, Data Mining, Pola Penjualan, Algoritma Association Rule dan Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Vitamin  Blackmores  adalah  produk  vitamin yang  terkenal  di  seluruh  dunia,  termasuk  di Indonesia.  Sebagai  perusahaan  yang  memproduksi vitamin  Blackmores,  perusahaan  perlu  memahami pola  penjualan  yang  ada  agar  dapat  mengambil keputusan  yang tepat untuk meningkatkan penjualan. Salah  satu  cara  untuk  memahami  pola  penjualan adalah dengan menggunakan teknik data mining.
Data  mining  adalah  proses  ekstraksi  informasi yang bermanfaat dari dataset besar dengan menggunakan  teknik  dan  algoritma  tertentu.  Teknik ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  tren yang  tersembunyi  dalam  data  dan  memberikan wawasan yang berharga untuk pengambilan keputusan [1].
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Ali Musthafa  dan  Arief  Wibowo  dengan  judul  "Analisis Pola  Penjualan  Produk  Vitamin  Menggunakan Algoritma  Apriori".  Penelitian  ini  menggunakan teknik  data  mining  untuk  memprediksi  penjualan produk  kesehatan.  Menyimpulkan  bahwa  penelitian ini  memberikan  kontribusi  bagi  pengembangan teknologi  data  mining  dalam  meramalkan  penjualan produk  kesehatan.  Dengan  menggunakan  teknik  data mining,  perusahaan  dapat  memahami  faktor-faktor yang mempengaruhi penjualan dan membuat ramalan penjualan yang lebih akurat [2].
Dalam penelitian yang dilakukan olehBagus Aji Pangestu, Nikko Aldiana Kristiawan, Nina Sulistiyowati  yang  berjudul  Clustering  Obat  Untuk
Menentukan  Pola  Pemasaran  Efektif  di  Apotek Amarta  sehat,  menyimpukanPada  penelitian  ini diketahui  bahwa  Clustering  obat  untuk  menentukan pola pemasaran efektif di Apotek Amarta Sehat dapat dilakukan  dengan  teknik  data  mining  dengan menggunakan  algortima  K-Means.  Data  yang digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu  data  penjualan obat  dari  bulan  Januari-Desember  tahun  2021. Clustering  obat  dengan  menggunakan  K-Means menghasilkan  5  cluster  yang  telah  direkomendasikan oleh  Metode  Elbow.  Hasilnya,  sebanyak  11  obat masuk  ke  dalam  jenis  obat  dengan  kategori  sangat laris,  76  obat  masuk  ke  dalam  jenis  obat  dengan katgeori  laris,  131  obat  masuk  ke  dalam  jenis  obat dengan  kategori  cukup  laris,  399  obat  masuk  ke dalam  jenis  obat  dengan  kategori  kurang  laris,  dan 326 obat masuk ke dalam  jenis obat dengan kategori sangat  kurang  laris.  Dengan  mengetahui  hasil Clustering  obat  yang  ada,  dapat  membantu  pemilik apotek untuk menentukan suatu pola pemasaran yang efektif [3]
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  mining,  dengan  menggunakan  algoritma Association  Rule  dan  Clustering.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan vitamin Blackmores selama satu tahun. Data tersebut kemudian dianalisis menggunakan teknik data mining untuk  mengidentifikasi  pola  penjualan  dan  faktor- faktor yang mempengaruhi penjualan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Algoritma Association Rule (Apriori)
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  apriori sebagai  data  transaksi  penjualan  vitamin  Blakmores untuk  menentukan  sebuah  pola  penjualan,  Termasuk algoritma  Apriori  pada  data  mining  yang  memiliki jenis  aturan  asosiasi.  Terpisah  dari  apriori,  yang termasuk dalam gathering ini adalah Generalized Run the  show  Acceptance  strategy  dan  Hash  Based Calculation [4]
Dalam  data  mining  terdapat  beberapa  algoritma yang dapat digunakan, salah satunya  yaitu Algoritma Apriori  yang  termasuk  dalam  aturan  asossiasi  dalam data  mining.  Algoritma  Apriori  bertujuan  untuk menemukan  frequent  itemsets  pada  sekumpulaan data.  Algoritma  Apriori  didefinisikan  suatu  proses untuk  menemukan  suatu  aturan  Apriori  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  support  dan  syarat minimum untuk confidence [5].

## 2.2. Penjualan
Informasi yang akurat sangat diperlukan untuk menentukan  strategi  yang  tepat  menentukan  strategi penjualan  sehingga  dapat  meningkatkan  jumlah penjualan  dan  menghasilkan  keuntungan.  Diperlukan satu  system  yang  dapatmebantu  untuk  pengambilan keputusan guna menentukan strategi penjualan [6].

## 2.3. Data Mining
Perkembangan  Teknologi  Informasi  telah menghasilkan  basis  data  dan  data  yang  sangat  besar di  berbagai  bidang.  Penelitian  dalam  basis  data  dan teknologi  informasi  telah  memunculkan  suatu pendekatan untuk menyimpan dan memanipulasi data berharga  ini  untuk  pengambilan  keputusan  lebih lanjut.  Penambangan  data  adalah  proses  ekstraksi informasi  dan  pola  yang  berguna  dari  data  yang sangat  besar.  Ini  juga  disebut  sebagai  proses penemuan  pengetahuan,  penambangan  pengetahuan dari  data,  ekstraksi  pengetahuan  atau  analisis  data  / pola. [7]
Data mining juga digunakan untuk mendapatkan  informasi  yang  berasal  dari  gudang basis  data  yang  berupa  ilmu  pengetahuan.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  analisa  data  dengan berupa  data mining dan metode algoritma apriori [8].

## 2.4. Association Rule Mining
Association  Rule  Mining  yaitu  salah  satu teknik  data  mining  untuk  menemukan  hubungan antara  item  dalam  kumpulan  data  besar.  Dalam konteks  penjualan  vitamin  Blackmores,  Association Rule  Mining  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola pembelian  yang  sering  muncul  di  antara  produk- produk Blackmores tertentu[9].

## 2.1.1. Clustering
Clustering  digunakan  untuk  mengelompokkan konsumen  berdasarkan  pola  pembelian,  strategi pemasaran  dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan  dan
preferensi  masing-masing  kelompok.  Misalnya, kelompok  yang  lebih  tertarik  pada  vitamin  tertentu dapat  menerima  penawaran  khusus  untuk  produk- produk  yang  terkait,  atau  kelompok  yang  cenderung berbelanja  secara  online  dapat  diberikan  promosi online yang lebih menarik [10].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu menggunakan  pendekatan  algoritma  association  rule (apriori). Algoritma association rule (apriori) termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data  mining. Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik banyak  peneliti  adalah  analisis  pola  frequensi  tinggi. Penting  tidaknya  suatu  asosiasi  dapat  diketahui dengan dua tolak ukur yaitu, support dan confidence. Untuk mendapatkan nilai support dapat menggunakan persamaan berikut:
Untuk  menentukan  rule  dengan mencari confidence dari frequent itemset tersebut menggunakan persamaan berikut:
Support  yaitu  persentase  kombinasi  item tersebut  dalam  database,  sedangkan  confidence  yaitu kuatnya  hubungan  antar  item  untuk  menentukan asosiasi.

## 3.2. Teknik Analisis Data
Untuk  menganalisis  data  menggunakan  proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  seperti terlihat gambar 1:
Gambar 1. Teknik Analisis Data
Tahapan metode KDD yaitu:
1. Data
2. Seleksi Data (Data Selection)
3. Data Transfrmasi
4. Data Mining
5. Evalution
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu Dataset  Vitamin  Blackmores  sebanyak  12673  record dan  12  atribut.  Dataset  tersebut    bersumber  dari
Repository Kaggle.go.id
dengan situs https://www.kaggle.com/datasets/kiranbudati/mobile- prices-flipkart Tabel 1. Atribut default dari file BlackmoresTokopedia No. Atribut Type Data 1. keyword Nominal 2. idpesanan Nominal 3. shop.name Nominal 4. Name Nominal 5. Price Nominal 6. price_int Integer 7. Stock Integer 8. Rating Integer 9. shop.city Nominal 10. shop.is_gold Nominal 11. shop.is_official Nominal 12. shop.is_power_badge Nominal
Agar  dataset  tersebut  ada  di  repository Rapidminer,  maka  perlu  dilakukan  import  data BlackmoresTokopedia.xlsx  menjadi operator  Retrive seperti tampak pada gambar dibawab ini.
Gambar 2. Rettriev Excell
4.2. Selection
Untuk menentukan id pada dataset, digunakan operator Set Role seperti tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Set Role
Parameter pada operator Set Role yang digunakan tampak pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Parameter dan atribut operator Select Attribut
No. Parameter Isi 1. attribute name idpesanan 2. target role id
Dari hasil pembacaan operator Set Role didapat informasi sebagai berikut.
Tabel 3. Data Set Role No. Uraian Keterangan 1. Record 12673 2. Special Attribute 1 3. Reguler Atribute 11 4. Attribute : keyword Nominal idpesanan Nominal shop.name Nominal name Nominal price Nominal price_int Integer stock Integer rating Integer shop.city Nominal shop.is_gold Nominal shop.is_official Nominal shop.is_power_badge Nominal
Karena dataset tidak ringkas, maka digunakan operator Pivot untuk meringkas data dalam tabel yang lebih besar dengan menyusunnya kembali ke dalam grup dan menghitung jumlah, rata-rata, atau statistik lainnya untuk setiap grup.
Gambar 4. Operator Pivot
Model proses pada rapidminer dilangkah Selection tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 5. Model Proses
4.3. Preprocessing Proses cleansing atau  pembersihan  data  yang missing atau memiliki nilai yang tidak konsisten pada langkah preprocessing .  Sebelum  melakukan  proses ini,  dilakukan  analisa  terlebih  dahulu  apakah  atribut pada  dataset yang dipilih  memiliki  nilai missing atau tidak serta memiliki data yang konsisten atau tidak. Dari  hasil result dari  statistik  dataset,  diketahui bahwa  tidak  ada  atribut  yang  memiliki  nilai missing . Untuk  memeriksa  konsisten  atau  tidak  konsistennya dataset  yang  digunakan  diperiksa  per- record secara langsung  dan  menunjukan  bahwa  dataset  memiliki data  yang  konsisten  terhadap  nilainya,  seperti  pada gambar dibawah ini :

## Gambar 6. Operator Preprocessing

## 4.4. Transformation
Karena tipe data pada dataset berjenis numerik sedankan algoritme asosiasi FP-Growth harus bertipe binominal, maka diperlukan transformation untuk mengubah data bertipe numeric menjadi binominal menggunakan operator Numerical to Binominal
Gambar 7. Operator Nominal to Bional
Untuk  mengubah  penamaan  attribut  yang panjang (contoh: count(keyword)_Blackmores Evening  Primrose  Oil  +  Fish  Oil  (100)  menjadi Evening  Primrose  Oil  +  Fish  Oil  (100))  dapat menggunakan  operator  Rename  seperti  tampak  pada gambar dibawah ini.
Gambar 8. Operator Rename
Berikut hasil dari penggunaan operator Rename tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 9. Hasil Dari Operator rename
Model proses pada rapidminer sampai dengan langkah Tranformation (Rename) tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 10. Model proses Tranformation (Rename)

## 4.5. Data Mining
Pada  langkah data  mining karena  menggunakan operator FP-Growth ,  seperti  tampak  pada  gambar dibawah  ini.  Operator  ini  secara  efisien  menghitung semua  kumpulan  item  yang  sering  muncul  dalam ExampleSet,  menggunakan  struktur  data  FP-tree. Algoritma  FP-Growth  adalah  algoritme  yang  efisien untuk  menghitung  item  yang  sering  muncul bersamaan dalam database transaksi.
Gambar 11. Operator FP-Growth pada Rapidminer
Untuk mendapatkan aturan assosiasi, diperlukan sebuah operator yang bernama Create Association Rules seperti tampak gambar dibawah ini.
Gambar 12. Operator Create Association Rules pada Rapidminer
Parameter yang digunakan pada operator Create
Association Rules menggunakan default .
Gambar model proses sampai dengan proses Data Mining.

## Gambar 13. Operator Create Association Rules pada
Rapidminer

## 4.6. Evaluasi
Evaluasi yang dilakukan terhadap hasil kegiatan eksperimen terhadap dataset yang diperoleh hasil sebagai berikut. Confident : Keyakinan didefinisikan conf(X menyiratkan  Y)  =  supp(X ∪ Y)/supp(X)  . Berhati-hatilah  saat  membaca  ekspresi:  di  sini supp(X ∪ Y) berarti "dukungan untuk kemunculan  transaksi  di  mana  X  dan  Y keduanya  muncul",  bukan  "dukungan  untuk kemunculan  transaksi  di  mana  X  atau  Y muncul".  Keyakinan  berkisar  dari  0  hingga  1. Keyakinan  adalah  perkiraan  Pr(Y  |  X), probabilitas  mengamati  Y  mengingat  X. Dukungan  supp(X)  dari  sebuah  itemset  X didefinisikan  sebagai  proporsi  transaksi  dalam kumpulan data yang berisi kumpulan item.
Lift : Lift didefinisikan sebagai lift (X mengimplikasikan Y) = supp(X ∪ Y)/((supp(Y) x  supp(X))  atau  rasio  dari  dukungan  yang diamati  dengan  yang  diharapkan  jika  X  dan  Y independen Lift juga dapat didefinisikan sebagai lift(X mengimplikasikan
Y)
=conf(X mengimplikasikan Y)/supp(Y).Pengangkatan mengukur  seberapa  jauh  dari  independensi adalah X dan Y. Rentangnya antara 0 hingga tak terhingga positif. Nilai mendekati 1 menyiratkan bahwa  X  dan  Y  adalah  independen  dan aturannya tidak menarik.
Conviction :  keyakinan  peka  terhadap  arah  aturan yaitu conv(X menyiratkan Y) tidak sama dengan conv(Y  menyiratkan  X).  Keyakinan  agak terinspirasi  dalam  definisi  logis  dari  implikasi dan  upaya  untuk  mengukur  tingkat  implikasi aturan. Keyakinan didefinisikan sebagai conv(X menyiratkan  Y)  =(1  -  supp(Y))/(1  –  conf(X menyiratkan Y))
Gain : Saat  opsi ini dipilih, gain dihitung menggunakan parameter gain theta.
Laplace :  Saat  opsi  ini  dipilih,  Laplace  dihitung menggunakan parameter laplace k.
p-s: Saat opsi ini dipilih, kriteria ps digunakan untuk pemilihan aturan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  pengelompokkan
Dataset vitamin blackmores menggunakan pendekatan  Algoritma  Apriori,  maka  hasilnya  dapat disimpulkan  sebagai  berikut:  Dapat  menentukan  pola penjualan  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi penjualan Vitamin Blackmores seperti deskripsi  berikut:  Keyakinan  didefinisikan  conf  (X menyiratkan  Y)  =  supp(X ∪ Y)/supp(X).  Berhati- hatilah  saat  membaca  ekspresi:  di  sini  supp(X ∪ Y) berarti  "dukungan  untuk  kemunculan  transaksi  di mana X dan Y keduanya muncul ", bukan "dukungan untuk kemunculan transaksi di mana X atau Y muncul ".    Keyakinan  berkisar  dari  0  hingga  1.  Keyakinan adalah perkiraan Pr(Y | X), probabilitas mengamati Y mengingat X. Dukungan supp(X) dari sebuah  itemset X  didefinisikan  sebagai  proporsi  transaksi  dalam kumpulan  data  yang  berisi  kumpulan  item.  Dalam penelitian  ini,  teknik  data  mining  akan  digunakan untuk menganalisis data penjualan Vitamin Blackmores selama satu tahun. Dapat membuat model prediksi  pola  penjualan  di  masa  depan:  peneliti  akan menggunakan  teknik  data  mining  untuk  membuat model  prediksi  pola  penjualan  dimasa  depan.  Seperti deskripsi  berikut:   Saat opsi  ini dipilih, gain dihitung menggunakan  parameter  gain  theta.  Laplace:  Saat
opsi  ini  dipilih,  Laplace  dihitung  menggunakan parameter laplace k. p-s : Saat opsi ini dipilih, kriteria ps digunakan untuk pemilihan aturan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  M.  Ependi  Sopiyan,  “Implementasi  data mining  pada  penjualan  produk  dengan menggunakan algoritma apriori,” pp. 220–225.
[2] A.  Musthafa  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Pola Penjualan  Produk  Vitamin  Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, pp. 62–74, 2020.
[3] Wahana, “3 1,2,3,” vol. 8, no. September, pp. 115–126, 2022.
[4] U.  B.  Luhur,  J.  C.  Raya,  P.  Utara,  and  J.
Selatan, “Implementasi Data Mining
Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat  1,2,”  vol. 7, no. 2, 2020.
[5] R.  A.  Saputra,  S.  Wasiyanti,  and  R.  Nugraha, “Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa Pola  Penempatan  Barang  Berdasarkan  Data Transaksi  Penjualan,”  vol.  8,  no.  2,  pp.  160– 170, 2020.
[6] F.  S.  Wahyuni  and  H.  Z.  Zahro,  “Penerapan Teknik  Data  Mining  untuk  Menentukan Rencana Strategi Penjualan,”  vol. 07, pp. 47–
54, 2022. [7] M. Ramageri,
“DATA MINING
TECHNIQUES AND APPLICATIONS,” vol. 1, no. 4, pp. 301–305.
[8] N. Aulia, N. Nur, P. Studi, T. Informatika, and U.  Sulawesi,  “Implementasi  Data  Mining menggunakan Algoritma Apriori untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Obat  di  Rumah Sakit,”  vol.  4,  no.  2,  pp.  19–29,  2021,  doi: 10.31605/jcis.v4i2.
[9] A. Maulidah and F. A. Bachtiar, “PENERAPAN  METODE  ASSOCIATION RULE MINING UNTUK ASOSIASI
ULASAN  TERHADAP  ASPEK  TEMPAT WISATA JAWA TIMUR PARK 3 APPLICATION  OF  ASSOCIATION  RULE MINING  METHOD  FOR  ASSOCIATION OF  REVIEWS  ON  ASPECT  IN  TOURIST ATTRACTION  JAWA  TIMUR  PARK  3,” vol.  8,  no.  5,  pp.  1029–1038,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202184417.
[10] M.  H.  Adiya  and  Y.  Desnelita,  “Jurnal Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada  RSUD
Pekanbaru,” vol. 01, pp. 17–24, 2019.