Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 4 No. 1, Juni, 2020, Hal. 37-46 DOI: 10.29408/edumatic.v4i1.2081

## Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan

## Robby Takdirillah
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sukabumi email: robbytakdirillah@gmail.com

## (Received: 30 April 2020/ Accepted: 13 Mei 2020 / Published Online: 20 Juni 2020)

## Abstrak
Pelaku  bisnis  ritel  di  provinsi  Jawa  Barat  menduduki  peringkat  keempat  terbanyak.  Hal  tersebut menunjukan  adanya  peningkatan  persaingan  bisnis  ritel  yang  diikuti  dengan  peningkatan  penerapan teknologi  informasi.  Permasalahan  mengenai  stok  yang  menumpuk  yang  bisa  merugikan  pengusaha toko  ritel  cukup  serng  dijumpai,  untuk  mengatasi  hal  tersebut  strategi  penjualan  yang  tepat  sangat diperlukan.  Dalam  menentukan  strategi  penjualan  yang  tepat  dibutuhkan  ketersediaan  data  dan informasi  yang  bermanfaat.  Supaya  data  transaksi  penjualan  bisa  lebih  efisien  maka  perlu  diolah dengan menerapkan teknik data mining . Metode yang diterapkan peneliti untuk merancang  program adalah  pendekatan knowledge  discovery  in  database, meliputi  analisa  data  sampai  penentuan algoritma  apriori.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mendapatkan  informasi  berupa  keterkaitan  antar produk yang mendukung strategi penjualan dari data transaksi penjualan. Informasi keterkaitan antar produk  tersebut  nantinya  bisa  dipergunakan  dalam  mendukung  keputusan  strategi  penjualan  bisnis ritel  dengan  menyesuaikan  produk  yang  akan  dipaketkan,  penawaran  produk  kepada  pembeli  dan letak  penempatan  produk.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  algoritma  apriori  dapat  digunakan untuk  mengolah  data  transaksi  penjualan  menjadi  informasi  baru  berupa  keterkaitan  antar  produk yang didasari dari pengujian dengan tools Orange. Aturan asosiatif yang dibentuk diuji menggunakan lift ratio , supaya dapat diketahui aturan asosiasi antar produk mana saja yang paling kuat.
Kata kunci: Bisnis Ritel, Data Mining, Algoritma Apriori, Strategi Penjualan, Aturan Asosiasi.

## Abstract
Retail  business  in  West Java  province  ranks fourth most.  This indicates that  there is  an  increase in retail  business  competition  followed  by  an  increase  in  information  technology  implementation.  The problem of stacking stocks that could harm retail store entrepreneurs is quite common; to overcome such  a  precise  sales  strategy  is  indispensable.  In  determining  the  right  sales  strategy  requires  the availability of useful data and information. In order to be more efficient data of sales transaction can be  processed  by  applying  data  mining  technique.  The  method  applied  by  researchers  to  design  the program  is  the  approach  of  knowledge  discovery  in  the  database,  including  data  analysis  to  the determination of the a-priori algorithm. The purpose of this research is to obtain information about the relation between products that support the sales strategy of the sales transaction data. The linkage information between the products can later be used to support the decision of the retail business sales strategy by adjusting the product to be packaged, product offerings to the buyer and the placement of the  product.  The  results  showed  that  the  priori  algorithm  can  be  used  to  process  the  data  of  sales transactions  into  new information  in  relation  between  products  based  on  testing  with  Orange  tools. The  associative  rules  established  are  tested  using  the  lift  ratio,  so  it  is  important  to  know  the association rules among the most powerful products.
Keywords: Retail Business, Data Mining, Apriori Algorithm, Sales Strategy, Association Rules.

## PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  bisnis  ritel  yang  semakin  meningkat,  persaingan  bisnis ritel dan kebutuhan akan informasi yang didukung dengan teknologi informasi agar bisnisnya
dapat  bersaing  semakin  ketat  dan  semakin  terbuka  dalam  memenuhi  kebutuhan  pelanggan yang juga semakin tinggi. Dengan adanya teknologi informasi diharapkan para pelaku bisnis mendapatkan  informasi  yang  dapat  digunakan  dalam  mencari  solusi  dan  membuat  strategi- strategi  atau  terobosan  yang  bisa  menjamin  keberlangsungan  usaha  bisnis  mereka (Kemenkominfo, 2011).  Berdasarkan data dari badan pusat statistik pada tahun 2018 bahwa bisnis  ritel  jumlahnya  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  bisnis  grosir,  yakni  bisnis  ritel sebesar  95,53  persen  dan  bisnis  grosir  sebesar  4,47  persen.  Provinsi  Jawa  Barat  sendiri menduduki peringkat keempat dalam hal jumlah pelaku bisnis ritel.
Pada bisnis ritel hal yang sering dijumpai adalah permasalahan mengenai suatu barang yang  menumpuk  di  gudang  dikarenakan  jumlah  pembelian  yang  kurang  oleh  karena  itu pelaku  bisnis  ritel  harus  dapat  menentukan  strategi  penjualan  agar  stok  barang  di  gudang tersebut  dapat  berkurang.  Dari hasil analisa kuisioner  yang diisi  oleh pembeli  menunjukkan bisnis  ritel  agar  dapat  bersaing  tentunya  harus  dapat  memuaskan  pelanggannya  dengan memberikan  pelayanan  yang  terbaik  dan  juga  memberikan  kemudahan  kepada  pelanggan dalam mencari barang dengan letak penyimpanan barang saat ditampilkan di rak berdasarkan jumlah  intensitas  pembelian  bukan  hanya  sebatas  jenis  barang  dan  merk.  Stok  barang    juga harus  dapat  dijaga  agar  terhindar  dari  stok  barang  yang  habis  karena  intensitas  pembelian yang cukup tinggi dan juga menjaga kepuasan para pelanggan agar selalu dapat mendapatkan barang yang diinginkan saat berbelanja.
Kendala-kendala  seperti  di  atas  yang  dihadapi  pelaku  bisnis  ritel  bisa  saja  diatasi dengan  menentukan  strategi  penjualan  yang  tepat.  Namun  dalam  menentukan  strategi penjualan  tidaklah  mudah  karena  harus  memperhatikan  berbagai  hal  dan  juga  dituntut membuat keputusan dalam waktu  yang cepat.  Berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik toko  dan  pegawai  toko  untuk  menentukan  strategi  penjualan  rata-rata  membutuhkan  waktu setidaknya  tiga  hari.  Untuk  membantu  dalam  membuat  keputusan  strategi  penjualan  yang efektif  dapat  dengan  mengoptimalkan  penggunaan  teknologi  informasi  yang  ada  dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang ada.
Data transaksi penjualan  yang ada dapat dimanfaatkan kembali dengan  mengolah data transaksi  tersebut  menjadi  suatu  informasi  yang  baru  dengan  menggunakan  teknik data mining . Data  mining adalah  proses  pencarian  pola-pola  yang  tersembunyi  berupa pengetahuan  yang  tidak  diketahui  sebelumnya  dari  sekumpulan  data  (Kusrini  &  Emha Taufiq,  2009).  Supaya  informasi  yang  didapat  dapat  berguna  dalam  menunjang  kegiatan strategi  penjualan  maka  teknik data  mining yang  digunakan  dalam  kasus  ini  adalah  teknik asosiasi. Teknik asosiasi berguna dalam menemukan pola frekuensi tertinggi antar himpunan itemset yang disebut dengan association rule . Terdapat beberapa algoritma dalam association rule seperti  yang  diungkapkan  oleh  Shuruti  Aggarawal  aturan  asosiasi  adalah  seperti algoritma artificial immune system , algoritma direct hashing and pruning , algoritma apriori, algoritma frequent  pattern  growth dan  algoritma partition (Listriani,  Setyaningrum,  &  Eka, 2018).
Berdasarkan beberapa algoritma data mining yang ada dengan aturan asosiatif, peneliti memutuskan  untuk  memilih  menggunakan  algoritma  apriori  karena  berdasarkan  dari  hasil penelitian  sebelumnya  menyatakan  bahwa  “aturan-aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  oleh algoritma  apriori  memiliki  tingkat  kekuatan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  yang dihasilkan  oleh  algoritma  FP-Growth  namun  waktu  eksekusi  dengan  menggunakan  apriori lebih  lama  dibandingkan  dengan  FP-Growth”  (Anggraeni,  2014).  Untuk  menyiasati  waktu eksekusi  yang  lama  saat  menggunakan  algoritma  apriori  penulis  akan  mencoba mengimplementasikannya  menggunakan  bahasa  pemrograman  yang  sering  dipergunakan pada  proses data  analysis dan data  science yaitu  bahasa  pemrograman  Python  (Tscherne, Wilke,  Schachenhofer,  Roux,  &  Tavlaridis,  2016).  Dari  hasil  penelitian  yang membandingkan  bahasa  pemrograman  Python,  PHP  dan  Perl  sebelumnya  juga  menunjukan
bahwa bahasa Python unggul dalam penggunaan memori dan CPU yang sedikit dibandingkan dengan bahasa Perl dan PHP (Harismawan, Kharisma, & Afirianto, 2018). Pemilihan bahasa pemrograman  dalam  hal  ini  cukup  penting  karena  akan  berdampak  pada  keoptimalan program yang akan dikembangkan.
Berdasarkan  paparan  di  atas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  suatu aplikasi menggunakan teknik data mining algoritma apriori  agar didapatkan pola penjualan sehingga  dapat  menggali  dan  mengolah  data  transaksi  penjualan  dan  memberikan  hasil berupa informasi yang bermanfaat bagi pihak yang terkait dalam membuat keputusan strategi penjualan seperti letak penyimpanan barang, paket barang untuk promo, merekomendasikan barang  kepada  pelanggan  dan  juga  menjaga  ketersediaan  barang  agar  dapat  mengatasi kendala pada bisnis ritel dan meningkatkan intesitas penjualan barang.

## METODE
Adapun  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  sebagai  pendukung  kegiatan penelitian yaitu observasi dengan mengamati secara langsung kegiatan penjualan dan promo di  toko  ritel  dan mini  market yang  ada  di  kota  Sukabumi.  Wawancara  dilakukan  kepada pemilik  toko  ritel  dan  pegawai mini  market berkaitan  strategi  penjualan,  kendala  yang dihadapi  dan  solusi  penanganannya.  Kuisioner  dilakukan  kepada  23  orang  responden  untuk mendapatkan  informasi  yang  berkaitan  dengan  bisnis  ritel  terkhususnya  strategi  penjualan. Studi  pustaka  dilakukan  dengan  tujuan  memperoleh  data  teoritis  yang  bersumber  dari beberapa  literatur  yang  berkaitan  dengan data  mining ,  metode  pendekatan knowledge discovery in database dan algoritma apriori.
Penelitian ini menggunakan metode  penelitian kualitatif dan kuantitatif seperti terlihat pada teknik pengumpulan data  yang digunakan,  dengan pendekatan knowledge discovery in database  ( KDD).  Tahapan  dalam  menganalisis data  mining dengan  menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD) secara garis besar memiliki beberapa tahapan  seperti  data selection , preprocessing , transformation , data mining dan evaluation (Kusrini & Emha Taufiq, 2009).
Gambar 1 Alur Knowledge Discovery in Database (Kusrini & Emha Taufiq, 2009)
Tahap  pertama  pada  pengembangan  ini  adalah data  selection ,  pada  tahap  ini menentukan  tujuan  yang  ingin  dicapai.  Kemudian  melakukan  penyeleksian  data  yang  akan digunakan.  Selanjutnya  menentukan  teknik  data mining apa  yang  akan  digunakan  dalam mencapai  tujuan  tersebut.  Tahap  kedua  yaitu pre  processing ,  pada  tahap pre  processing ini data yang telah didapatkan akan dipahami dan dibersihkan dari atribut yang tidak diperlukan dalam  proses data mining dan  juga  memperbaiki  data  yang  duplikat  dan  kesalahan  cetak. Tahap ketiga yakni transformation , pada tahap ini data yang telah dibersihkan dan diperbaiki akan ditransformasikan ke dalam bentuk file atau database terpisah.
Tahap  ke  empat  yakni data  mining , Data  mining merupakan  sebuah  istilah  yang dipergunakan  dalam  menguraikan  informasi  baru  yang  bermanfaat  dari  hasil  proses pengolahan  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan pembelajaran  mesin  terhadap  data  berjumlah  besar. Data  mining terbagi  menjadi  beberapa kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat  dilakukan,  yaitu classification , association , clustering , prediction , estimation dan description (Kusrini  &  Emha  Taufiq,  2009).  Dataset yang  telah  ditransformasikan  sebelumnya  kemudian  akan  digali  dengan  menerapkan  teknik data mining association menggunakan  algoritma  apriori.  Proses  pencarian association  rule menggunakan  algoritma  apriori  memiliki  beberapa  tahapan  yaitu frequent  itemset , association rules dan pengujian association rules .
Dalam  membentuk  kandidat  itemset  ada  dua  proses  utama  yang  dilakukan  algoritma apriori  penggabungan  dan  pemangkasan  (Djamaludin  &  Nursikuwagus,  2017).  Pada  tahap awal  dalam  algoritma  apriori  adalah frequent  itemset dengan  menganalisis  pola  frekuensi tertinggi yaitu dengan mencari kombinasi yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam  basis  data  atau  dataset.  Untuk  menghitung  nilai support dengan  satu  item menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan  untuk  menghitung  nilai support dengan  dua  buah  item  menggunakan  rumus support sebagai berikut.

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(2)
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum confidence dengan  menghitung confidence A → B  (Gunadi  & Sensuse,  2012).  Pembentukan  aturan  asosiasi  dilakukan  setelah  semua  nilai support ditemukan  dan  pola  kombinasi  itemset  berhasil  terbentuk,  barulah  dicari association  rules dengan  menghitung  nilai confidence untuk  setiap  aturan  asosiasi  yang  terbentuk.  Untuk menghitung nilai confidence menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 (3)
Tahap  berikutnya  yaitu  pengujian  aturan  asosiasi,  pengujian  aturan  asosiasi  dilakukan kepada  aturan  asosiasi  yang  telah  terbentuk  sebelumnya.  Untuk  mengetahuinya  aturan asosiasi  tersebut  kuat  ataupun  tidak  maka  dihitung  kembali  dengan  nilai lift .  Untuk menghitung nilai lift menggunakan rumus sebagai berikut
𝐿𝑖𝑓𝑡 = 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 + 𝐵) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴  ∗ 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵 (4)
Tahap  terakhir  yaitu  evaluasi,  pada  tahap  ini  mengevaluasi  hasil  proses  data  mining dengan  hanya  menampilkan  aturan  asosiasi  yang  memiliki  nilai lift lebih  dari  sama  dengan satu  karena  memiliki  keterkaitan  satu  sama  lain  sedangkan  apabila  nilai lift nya  kurang  dari satu maka tidak akan ditampilkan karena tidak memiliki keterkaitan sama sekali. Pada tahap ini juga output yang dihasilkan dievaluasi kebenarannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Prosedur  penerapan  data  mining  dengan  algoritma  apriori  terhadap  data  transaksi penjualan ini terdiri dari beberapa tahapan diantaranya sebagai berikut.

## Data Selection
Menentukan data yang ada pada toko ritel yang akan diproses oleh data mining dengan menggunakan  algoritma  apriori  untuk  mencapai  tujuan  yaitu  mendapatkan  informasi
keterkaitan  antar  barang  untuk  digunakan  dalam  strategi  penjualan  toko  ritel.  Data  yang digunakan  adalah  data  transaksi  penjualan.  Bentuk  data  transaksi  penjualan  yang  didapat seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 1 Data Transaksi Penjualan
Waktu No Transaksi Item QTY Harga Total Bayar Kembali  Kasir 6:14:09 1022000001  Teh 2 2000 24000 25000 1000 Ijah Rokok 6 9000 Susu 1 2000 Kopi 2 3000 Korek 1 2000 Minyak 2 6000 6:29:54 1022000002  Royco 2 1000 10500 15000 4500 Ijah Rokok 2 3000 Susu 1 2000 Kopi 1 1500 Korek 1 2000 Minyak 1 3000 6:40:06 1022000003  Teh 1 1000 6500 7000 500 Udin Garram 1 2000 Kopi 2 1500 Korek 1 2000 7:03:15 1022000004  Teh 2 4000 16500 16500 Ijah Yakult 2 4000 Bodrex 4 2500 Kopi 2 3000 Minyak 1 3000 7:12:34 1022000005  Bodrex 3 2000 33000 35000 5000 Ijah Rokok 12 18000 Kopi 4 6000 Indomie  1 3000 Korek 1 2000 Korek 1 2000

## Pre Processing
Data  transaksi  penjualan  yang  telah  didapatkan  akan  dibersihkan  dari  atribut  yang  tidak diperlukan  untuk  proses mining dan  memperbaiki  data  yang  duplikat  dan  kesalahan  cetak. Pada  tabel  data  transaksi  di  atas  terdapat  data  yang  duplikat  pada  transaksi  ke  lima  yaitu korek dan ada  yang typo pada transaksi  ketiga  yaitu garram  yang seharusnya ditulis garam. Atribut  yang  akan  digunakan  untuk  proses mining adalah  atribut  item,  maka  selain  dari  itu akan dibersihkan. Sehingga dataset yang dihasilkan pada tahap ini terlihat pada tabel 2.
Tabel 2 Daftar Transaksi Hasil Pre Processing
Item
Teh, Rokok, Susu, Kopi, Korek, Minyak Royco, Rokok, Susu, Kopi, Korek, Minyak Teh, Garam, Kopi, Korek Teh, Yakult, Bodrex, Kopi, Minyak Bodrex, Rokok, Kopi, Indomie, Korek

## Transformation
Data  yang telah dibersihkan dan diperbaiki pada penelitian ini akan ditransformasikan ke  dalam file terpisah  dengan  format  csv  sehingga  data  tersebut  layak  dan  siap  untuk dilakukan proses mining .

## Data Mining
Dataset  yang  telah  ditransformasikan  sebelumnya  akan  dicari  dan  dibentuk  aturan asosiasi  dengan  menggunakan  algoritma  apriori  yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu frequent  itemset , association  rules dan  pengujian association  rules .  Pada  tahap  ini  berarti kegiatan pembangunan program atau coding sudah mulai dilakukan. Tahapan pertama adalah frequent  itemset ,  sebelum  membentuk  aturan  asosiasi,  terlebih  dahulu  menentukan  nilai support untuk  setiap  item.  Tahapan  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat minimum  dari  nilai support yang  telah  ditentukan  sebelumnya  dan  nilai  minimum support yang ditentukan adalah 0,6. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus support yang telah diuraikan pada sub judul mtode. Pada tabel 3 terlihat hasil dari perhitungan nilai support pada iterasi pertama dalam frequent itemset .
Setelah didapatkan nilai support , itemset  yang memiliki nilai support yang memenuhi nilai minimum support akan dikombinasikan dengan itemset yang lain dan dihitung kembali nilai support -nya.  Sedangkan  itemset  yang  tidak  memenuhi  memenuhi  nilai support akan dipangkas dan dihilangkan pada iterasi berikutnya. Pembentukan pola frekuensi dua itemset dibentuk  dari  item  yang  memenuhi  nilai  minimum support yaitu  dengan  cara mengkombinasikan  setiap  item  ke  dalam  dua  kombinasi  seperti  terihat  pada  tabel  4  hasil perhitungan nilai support dua itemset.
Tabel 3 Hasil Frequent Itemset Iterasi Pertama Itemset Support Teh 0,6 Rokok 0,6 Susu 0,4 Kopi 1 Korek 0,8 Minyak 0,6 Royco 0,2 Garam 0,2 Yakult 0,2 Bodrex 0,4 Indomie 0,2 Tabel 4 Hasil Frequent Itemset Iterasi Kedua Itemset Support Teh, Rokok 0,2 Teh, Kopi 0,6 Teh, Korek 0,4 Teh, Minyak 0,4 Rokok, Kopi 0,6 Rokok, Korek 0,6 Rokok, Minyak 0,4 Kopi, Korek 0,8
Kopi, Minyak 0,6 Korek, Minyak 0,4
Setelah didapatkan nilai support untuk dua itemset, itemset yang memiliki nilai support yang memenuhi  nilai  minimum support akan dikombinasikan dengan itemset  yang lain dan dihitung  kembali  nilai support -nya  hingga  tidak  ada  kombinasi  itemset  lagi  yang  bisa terbentuk. Hasil perhitungan untuk iterasi ketiga bisa dilihat pada tabel 5.
Selanjutnya, setelah semua nilai support ditemukan dan pola kombinasi itemset berhasil terbentuk,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  dengan  menghitung  nilai confidence untuk  setiap aturan asosiasi yang terbentuk. Hasil dari pembentukan aturan asosiasi bisa dilihat pada tabel 6. Untuk menghitung nilai confidence menggunakan rumus confidence yang telah diuraikan sebelumnya pada sub judul metode.
Pengujian aturan asosiasi dilakukan untuk mengetahui apakah aturan memiliki asosiasi yang kuat atau tidak. Untuk mengetahuinya aturan asosiasi tersebut kuat ataupun tidak maka dihitung kembali dengan nilai lift . Untuk menghitung nilai lift menggunakan rumus lift yang telah  diuraikan  sebelumnya  pada  sub  judul  metode.  Nilai  lift  yang  dihasilkan  terlihat  pada tabel 7.
Tabel 5 Hasil Frequent Itemset Iterasi Ketiga Itemset Support Rokok, Kopi, Korek 0,6 Kopi, Korek, Minyak 0,4 Tabel 6 Daftar Hasil Pembentukan Aturan Asosiasi Association Rule Confidence {Rokok} → {Kopi} 1 {Korek} → {Kopi} 1 {Kopi} → {Korek} 0,8 {Kopi} → {Rokok} 0,6 {Korek} → {Rokok} 0,75 {Rokok} → {Korek} 1 Tabel 7 Daftar Hasil Pengujian Aturan Asosiasi Association Rule Lift {Rokok} → {Kopi} 1 {Korek} → {Kopi} 1 {Kopi} → {Korek} 1 {Kopi} → {Rokok} 1 {Korek} → {Rokok} 1,25 {Rokok} → {Korek} 1,25

## Evaluation
Hasil  data mining di  atas  aturan  asosiasi  yang  memiliki  keterkaitan  terkuat  antar  satu sama lain adalah item rokok dengan korek dengan nilai lift terbesar yaitu 1,25. Maka aturan asosiasi  yang  akan  ditampilkan  adalah  aturan  asosiasi  yang  memiliki  nilai lift 1  atau  lebih (lihat gambar 2).
Hasil pembentukan aturan asosiasi  dengan bahasa pemrograman Python  di  atas, dapat dilihat  bahwa  besarnya  nilai support , confidence dan lift dari  aturan  asosiasi  yang  telah
terbentuk.  Aturan  asosiasi  tersebut  bisa  dilihat  pada  tabel  8.  Hasil  pembentukan  aturan asosiasi,  semuanya  memenuhi  persyaratan  nilai lift untuk  ditampilkan  kepada  pengguna karena  memiliki  nilai  sama  dengan  1  atau  lebih.  Hasil  dari  proses  data mining pada  tabel  8 dapat  digunakan  sebagai  penunjang  informasi  dalam  menentukan  keputusan  strategi penjualan pada toko ritel. Informasi keterkaitan yang kuat antara rokok dengan tersebut dapat berguna  dalam  menentukan  barang  yang  akan  dipaketkan  secara  bersamaan  sehingga mempunyai  peluang  dibeli  lebih  besar  ataupun  digunakan  dalam  menentukan  barang  yang akan direkomendasikan kepada pembeli.
Pengujian  hasil  aturan  asosiatif  yang  dihasilkan  oleh  program  yang  dikembangkan, diuji  dengan  menggunakan tools Orange.  Pengujian  dengan tools Orange  dilakukan  untuk memastikan  kebenaran  hasil  pengolahan  data  mining  pada  program  yang  dikembangkan (lihat tabel 9).

## Gambar 2 Hasil Output Data Mining
Tabel 8 Hasil Aturan Asosiasi Association Rule Support  Confidence Lift Jika membeli Rokok maka akan membeli Kopi 0,6 1 1 Jika membeli Kopi maka akan membeli Korek 0,8 0,8 1 Jika membeli Rokok maka akan membeli Korek 0,6 1 1,25 Tabel 9 Hasil Association Rules dari Tools Orange Support Confidence Rule 0,600 1,000 Rokok → Kopi 0,800 0,800 Kopi → Korek 0,600 1,000 Rokok → Korek
Pemrosesan  dilakukan  juga  pada  data  transaksi  penjualan  selama  5  hari  pada  sebuah toko  ritel.  Data  transaksi  penjualan  yang  didapat  memiliki    total  transaksi  yang  terjadi sebanyak  763  transaksi.  Pada  proses  data  mining  nilai  minimum support yang  digunakan adalah 0,7. Hasil pembentukan aturan asosiasi tersebut bisa dilihat pada tabel 10. Waktu yang ditempuh saat pemrosesan data 5,4 detik.
Tabel 10 Hasil Aturan Asosiasi Toko Ritel Association Rule Support  Confidence Lift Jika membeli Bimoli maka akan membeli Telur 0,8 1 1 Jika membeli Molto maka akan membeli Rinso 0,7 0,8 1

## Pembahasan
Pengujian  aturan  asosiatif  yang  telah  terbentuk  diuji  dengan  menggunakan lift  ratio . Pengujian  dilakukan  dengan  tujuan  memastikan  keenam  aturan  asosiatif  yang  terbentuk apakah  layak  untuk  dijadikan  informasi  penunjang  strategi  penjualan.  Dari  keenam  aturan asosiatif  tersebut  setelah  diuji  semuanya  memiliki  nilai lift yang  memenuhi  standar kelayakan,  dan  bisa  dikatakan  bahwa  keenam  aturan  asosiatif  tersebut  mempunyai keterkaitan  antar  satu  item  dengan  item  yang  lain.  Dari  keenam  aturan  asosiatif  tersebut, aturan  asosiatif  yang  memiliki  nilai lift terbesar  adalah  aturan  korek  dengan  rokok  ataupun sebaliknya  dengan  nilai lift 1,25.  Sebuah  aturan  asosiatif  bisa  dinyatakan  memiliki keterkaitan satu sama lain berdasarkan nilai lift , nilai lift sama dengan 1 atau lebih dari satu bisa disimpulkan bahwa aturan tersebut memiliki keterkaitan yang kuat antar satu sama lain. Sedangkan  apabila  nilai lift kurang  dari  1  maka  aturan  tersebut  tidak  memiliki  keterkaitan antar satu sama lain atau kekuatan asosiatifnya rendah  (Wicaksana, Ambarwati, Baskoro, & Aprilla,  2013),  sehingga  tidak  bisa  dijadikan  informasi  penunjang  strategi  penjualan. Pengujian lift  ratio ini  penting  untuk  dilakukan  untuk  mengetahui  kekuatan  asosiatif  aturan yang  dibentuk,  karena  jika  hanya  sebatas  nilai confidence aturan  asosiatif  tidak  dapat diketahui kekuatannya hal ini dikarenakan nilai confidence hanya sampai 1, sedangkan nilai lift sampai tak terhingga.
Hasil  aturan  asosiasi  yang  terlihat  pada  tabel  8,  dapat  diketahui  bahwa  produk  rokok memiliki  keterkaitan  yang  sangat  kuat  dengan  korek  dibandingkan  dengan  kopi.  Dari informasi  tersebutlah  pelaku  bisnis  ritel  dapat  menentukan  strategi  penjualan  dengan memaketkan  rokok  dan  korek  atau  bisa  juga  ketika  pembeli  membeli  korek  maka  petugas toko  merekomendasikan  untuk  membel  rokok  dan  begitupun  sebaliknya.  Adapun  strategi penjualan  yang  lain  seperti  penempatan  produk  korek  dan  rokok  yang  diletakan  berdekatan supaya pembeli akan tertarik untuk membeli kedua produk tersebut. Strategi penjualan yang diterapkan  tergantung  dari  pelaku  bisnis  ritel  sedangkan  informasi  yang  dihasilkan  oleh program sebatas penunjang informasi dalam melakukan strategi penjualan.
Kelayakan informasi keterkaitan antar satu item dengan item lain yang dihasilkan dari hasil  pengolahan data  mining dengan  menggunakan  algoritma  apriori  di  uji  dengan tools Orange.  Orange  merupakan software  open  source untuk  pengolahan  analisa  data  dengan menyediakan  media canvas dalam  memudahkan  pengguna  bermain  dengan  data  dan melakukan  proses  analisis  data  secara  intuitif  (Mckinney,  2012).  Dari  hasil  pengecekan informasi yang ada berdasarkan dataset  yang sama, output dari nilai support dan confidence yang  dihasilkan  pun  sama  dengan output dari  program  yang  dikembangkan.  Sehingga  dari hasil  pengecekan  tersebut  bisa  dinyatakan  bahwa  program  tersebut  sudah  layak  untuk digunakan sebagai penunjang informasi dalam strategi penjualan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  hasil data  mining dengan  menggunakan tools orange  yang  diperoleh  menunjukan  bahwa  program  tersebut  dinyatakan  layak  untuk digunakan,  karena  aturan  asosiatif  yang  dibentuk  dan  nilai support yang  dihasilkan  sama dengan output program yang dikembangkan. Informasi keterkaitan antar item yang dihasilkan merupakan  aturan  asosiatif  yang  memiliki  nilai lift sama  dengan  1  atau  lebih  dari  1.  Hasil pengolahan  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma  apriori  dapat  digunakan  untuk mencari  aturan  asosiasi  dari  data  transaksi  penjualan  yang  ada  sehingga  dapat  dijadikan sebagai  penunjang  informasi  dalam  pengambilan  keputusan  strategi  penjualan  baik  untuk tujuan  meningkatkan  intesitas  penjualan  ataupun  mempersiapkan  stok  barang  yang diperlukan  kedepannya  ataupun  mengatasi  permasalahan  stok  barang  yang  menumpuk  di
gudang  agar  dapat  berkurang.  Waktu  pemrosesan  data  mining  dengan  algoritma  apriori sangat bergantung pada nilai minimum support semakin besar nilai minimum support maka waktu  pemrosesan  akan  lebih  lama  sedangkan  semakin  kecil  nilai  minimum support maka waktu  pemrosesan  akan  lebih  cepat.  Untuk  menghasilkan  hasil  aturan  asosiasi  yang  kuat maka diperlukan penggunaan data dalam jumlah banyak. Semakin banyak data transaksi yang diproses itu semakin baik karena informasi yang dihasilkan dapat lebih teruji kebenarannya. Data  yang  digunakan  disarankan  menggunakan  data  terbaru  karena  pola  belanja  terkadang berubah-ubah setiap waktu.

## REFERENSI
Anggraeni, R. M. (2014). Perbandingan Algoritma Apriori dan Algoritma FP-Growth untuk Perekomendasi  Pada  Transaksi  Peminjaman  Buku  di  Perpustakaan  Universitas  Dian Nuswantoro. Joins , 1 , 1–6. Diambil dari http://eprints.dinus.ac.id/13236/
Djamaludin,  I.,  &  Nursikuwagus,  A.  (2017).  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Simetris :  Jurnal  Teknik  Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , 8 (2), 671. https://doi.org/10.24176/simet.v8i2.1566 Gunadi, G., & Sensuse, D. I. (2012). Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan Frequent  Pattern  Growth  (  Fp-Growth  ) : Telematika , 4 (1),  118–132.  Diambil  dari https://journal.budiluhur.ac.id/index.php/telematika/article/view/164/158
Harismawan, A. F., Kharisma, A. P., & Afirianto, T. (2018). Analisis Perbandingan Performa Web Service Menggunakan Bahasa Pemrograman Python , PHP , dan Perl pada Client Berbasis  Android. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J- PTIIK) , 2 (January), 237–245. Diambil dari http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/781
Kemenkominfo.  (2011). Hasil  Survei  Penggunaan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIK)  di  Sektor  Bisnis  Indonesia  2011 .  Jakarta:  Pusat  Data  Sarana  Informatika Kemenkominfo.
Kusrini,  &  Emha  Taufiq,  L.  (2009). Algoritma  Data  Mining (1  ed.;  T.  A.  Prabawati,  ed.). Yogyakarta: Andi.
Listriani,  D.,  Setyaningrum,  A.  H.,  &  Eka,  F.  (2018).  Penerapan  Metode  Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus  Toko  Buku  Gramedia  Bintaro). Jurnal  Teknik  Informatika , 9 (2),  120–127. https://doi.org/10.15408/jti.v9i2.5602
Mckinney,  W.  (2012). Python  for  Data  Analysis (1  ed.;  J.  Steele  &  M.  Blanchette,  ed.). Sebastopol: O’Reailly Media.
Tscherne, F., Wilke, N., Schachenhofer, B., Roux, K., & Tavlaridis, G. (2016). Orange: Data Mining Toolbox in Python. JMLR , 7 (1), 295–300. Diambil dari https://dl.acm.org/doi/10.5555/2567709.2567736
Wicaksana, I. W. S., Ambarwati, L., Baskoro, D. A., & Aprilla, D. C. (2013). Belajar Data Mining dengan RapidMiner (R. Sanjaya, ed.). Jakarta: Dennis.