Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 384-391

## Analisis Data Mining Produk Retail Menggunakan Metode Asosiasi Dengan Menerapkan Algoritma Apriori
Mochammad Septa Sandy 1 , Hamzah Setiawan 2 , Uce Indahyanti 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
E-mail: mseptasandy@gmail.com 1 , Hamzah@umsida.ac.id 2 , Uce@umsida.ac.id 3

## Abstract
Retail  products  are  businesses  that  use  association  techniques  that  apply  a  priori algorithms that retrieve datasets from Github in the form of csv taken online that look for the confidence value of these items by having a minimum support value according to these items taken from various countries 4 countries for analysis. The purpose of this research is to find out the pattern of association which aims to find the greatest value taken from 4 countries according to each item using a priori analysis to find out what is related to the data it has as many as 541,910 purchases of retail products by consumers in the form of a dataset that I get the data via online from github in csv form using jypter notebook. The Apriori  algorithm  is  expected  to  provide  decision  support  between  goods  purchased jointly  by  customers.  Data  Mining  is  a  process  that  orders  one  or  more  learning  using Association  Rules  which  serves  descriptive  data  mining  which  aims  to  find  associative rules between data items. The main step that needs to be in the association rules is to find out how often item combinations appear in the database, which are often referred to as frequent  patterns,  to  obtain  a  confidence  value  to  find  the  minimum  support  value according to each country.
Keywords: Apriori; Association; DataMining; Dataset; Retail

## Abstrak
Produk  retail  adalah  bisnis  yang  menggunakan  teknik  asosiasi  yang  menerapkan algoritma  apriori  yang  mengambil  dataset  dari  Github  berupa  csv  yang  diambil  secara online  yang  mencari  nilai  confidence  dari  item  tersebut  dengan  memiliki  nilai  support minimal sesuai item tersebut yang diambil dari berbagai negara 4 negara untuk analisis. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pola  asosiasi  yang  bertujuan  untuk mencari nilai terbesar yang diambil dari 4 negara menurut masing-masing item dengan menggunakan  analisis  apriori  dilakukan  untuk  mengetahui  apa  yang  berhubungan dengan data yang dimilikinya sebanyak 541.910 pembelian produk retail oleh konsumen berupa  dataset  yang  saya  ambil  datanya  via  online  dari  github  dalam  bentuk  csv menggunakan  jypter  notebook.  Algoritma  Apriori  diharapkan  dapat  memberikan dukungan  keputusan  antar  barang  yang  dibeli  secara  bersama  oleh  pelanggan.  Data Mining  adalah  proses  yang  memerintahkan  satu  atau  lebih  pembelajaran  menggunakan Association Rules yang melayani data mining deskriptif yang bertujuan untuk menemukan aturan  asosiatif  antar  item  data.  Langkah  utama  yang  perlu  ada  dalam  aturan  asosiasi adalah  mencari  tahu  seberapa  sering  kombinasi  item  muncul  di  database,  yang  sering disebut  sebagai  frequent  pattern,  untuk  mendapatkan  nilai  kepercayaan  untuk menemukan nilai support minimum menurut masing-masing negara.
Keywords: Apriori; Association; DataMining; Dataset; Retail

## 1. Pendahuluan
Pada  sebuah  perusahaan  produk  retail  setiap  hari  terdapat  terlalu  banyak  transaksi penjualan, seminggu, setahun ada beberapa juta transaksi yang tersimpan dalam database perusahaan.  Teknik  asosiasi  dipergunakan  untuk  menentukan  aturan  asosiasi  atau
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 384-391
hubungan  antar  produk[1].  semua  itu  hanya  digunakan  untuk  strategi  penjualan  yang digunakan untuk penjualan barang.
Data  transaksi  penjualan  dalam  basis  data  yang  dikumpulkan  dan  disimpan  dapat memberikan  pengetahuan  yang  cukup  besar  bagii  manjemenn  perusaahaan  dalam mengetahui  informasi  tersembunyi  terkait  peningkatan  penjualan  dalam  menjalankan strategi  pemasaran  dan  untuk  mengetahui  salah  satu  pola  pengeluaran  konsumen  dalam membeli barang[2].
Pada  bisnis  produk  retail  ini,  yang  sering  ditemui  adalah  masalah  satu  barang  yang selalu menumpuk karena jumlah pembelian yang saat ini sedang menurun[3]. Oleh karena itu, perusahaan dapat melakukan analisis untuk mengetahui apa yang terkait dengan data yang dimilikinya sebanyak 541.910 pembelian produk retail oleh konsumen yang berupa dataset  yang  saya  ambil  data  melalui  online  dari  github  yang  berupa  csv  menggunakan jypter notebook. Dengan hasil tersebut, penelitian yang dapat diperoleh harapannya suatu saat  dapat  membantu  untuk  mengatur  strategi  pada  tata  letak  produk  agar  saling berdekatan,  sehingga  dapat  mempengaruhi  pertumbuhan  prospek  pembelian  dari konsumen yang semakin tinggi.
Salah  satu  cara  produk  retail  ini  dapat  diketahuii  informasi  pada  pola  belanjaa pelanggan  adalah  untuk  mengetahui  kebiasaan  pelanggan  dalam  membeli  barang  yang dilakukan  secara  bersama-sama.  Setiap  pelanggan  memiliki  kebiasaan  membelii  barang pada  waktu  yang  sama.  Informasi  tersebut  bisa  mengatasi  permasalahan  yang  sering dihadapi oleh perusahaan yaiitu keluhan pada pelanggan ketika terjadi persediaan kosong yang sering sekali dibeli secara bersama-sama[2].
Menurut  penelitian  terdahulu  dari  [4].  Algoritma  asosiasi  adalah  salah  satu  bentuk algoritmaa dalam data mining yang sering memberikan informasi tentang hubungan pada antar  item  data  dalam  database.  Algoritma  ini  dapat  digunakan  secara  luas  pada  proses bisnis  ini,  termasuk  dalam  proses  penjualan.  Algoritma  asosiasi  data  mining  dapat membantu  dalam  proses  penjualan  dalam  menyediakan  hubungan  antara  data  penjualan yang dilakukan pelanggan sehingga akan didapatkan pola pembelian pelanggan.
Pada  penelitian  saat  ini  algoritma  apriori  direkomendasikan  untuk  meningkatkan penjualan saat ini dengan cara asosiasi otomatis, yang dapat direkomendasikan ke produk saat  transaksi  dilakukan[5].  Algoritma  Apriori  ini  diharapkan  dapat  memberikan dukungan  pada  keputusan  antar  barang  yang  sering  kali  dibeli  secara  bersama  oleh pelanggan. Data Mining adalah proses yang memerintahkan satu atau lebih pembelajaran (komputer)[6].
Dengan  menggunakan  teknik  data  mining  ini  masih  banyak  juga  cara  yang  dapat digunakan  untuk  mengatasi  masalah  tersebut.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  memecahkan  masalah  dalam  data  mining  adalah  algoritma  apriori.  Algoritma Apriori adalah algoritma yang menjadi bagian dari asosiasi data mining. Proses penentuan hubungan  asosiasi  untuk  setiap  item  didasarkan  pada  nilai  support  dan  nilai  confidence yang telah ditentukan sebelumnya[7].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Tahapan Penelitian
Pada  dasarnya  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  aplikasi  Anaconda  Navigator  3 2022  dengan  IDLE  Jupyter  Notebook  versi  6.4.8  untuk  melakukan  pemrosesan  pada dataset  ini  dan  dilakukan  pengambilan  dataset  melalui  Github  untuk  data  penjualan produk retail tersebut. Untuk mempermudah proses Data Mining, dari tabel data transaksi bulan Desember 2010 sampai dengan Desember 2011 yang menjadi objek penelitian ini Tool  yang  memungkinkan  seseorang  untuk  melakukan  analisis  dan  mengolah  data disebut  jupyter  notebook.  Jupyter  notebook  dapat  digunakan  untuk  menulis  kode, menjalankan kode yang dituliskan dan melihat hasil dari kode yang dijalankan dalam satu tampilan  yang  interaktif.  Output  dari  kode  yang  diinput  bisa  berupa  teks  sederhana ataupun dalam bentuk grafik [8] .

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 384-391
Data  mining  adalah  aktivitas  yang  mencakup  pengumpulan,  penggunaan  data penjualan untuk menemukan keteraturan, pola, dan hubungan dalam kumpulan data yang besar[1].  Data  mining  digunakan  untuk  mengekstraksi  informasi  penting  yang tersembunyi  di  perusahaan.  Dengan  adanya  data  mining  akan  mendapatkan  kumpulan data berupa pengetahuan dalam jumlah kumpulan data yang banyak[9].
Data  mining  adalah  teknik  pencarian  data  besar  untuk  proses  yang  diperoleh  dari berbagai macam penjualan yang diperoleh setiap bulan, setiap tahun dan dapat diketahui melalui  database  perusahaan  yang  disajikan  sebagai  dataset.  Data  mining  adalah  proses interaktif  untuk  menemukan  pola  atau  model  baru  yang  sempurna,  berguna  dan  dapat dipahami  dalam  database  yang  sangat  besar.  Data  Mining  ini  terdiri  dari  pencarian  tren atau  pola  yang  diinginkan  dalam  database  besar  untuk  membantu  membuat  data  untuk setiap keputusan penjualan di masa mendatang, pola ini mudah dikenali oleh alat tertentu yang  dapat  memberikan  analisis  data  yang  bermanfaat  dan  berwawasan  yang  kemudian dapat  dipelajari  lebih  menyeluruh  yang  mana  mungkin  hanya  menggunakan  alat pendukung keputusan lainnya[10].
Association rules adalah tugas penambangan pada data deskriptif yang bertujuan untuk menemukan aturan asosiatif antara item data. Langkah utama yang perlu ada dalam aturan asosiasi  adalah  mengetahui  seberapa  sering  kombinasi  item  itu  muncul  pada  database, yang  sering  disebut  dengan  frequent  pattern.[10].  Analisis  asosiasi atau  Association  rule mining adalah teknik data mining yang bertujuan untuk menemukan pola aturan asosiasi dalam kombinasi item[11]. Ada dua rujukan dalam association rule, yaitu:
a) Support: Jumlah  transaksi  yang  terdapat  pada  itemset  tertentu  atau  frekuensi terjadinya itemset tersebut.
b) Confidence: Nilai kepastian adalah kekuatan hubungan antar itemset. Confidence dapat dicari setelah pola frekuensi kemunculan suatu itemset ditemukan.
Analisis  asosiasi  dibagi  menjadi  dua  tahap.  Pertama,  analisis  pola  frekuensi  tinggi mencari kombinasi item yang  memenuhi persyaratan minimum nilai dukungan dari nilai support[1]. Rumus untuk menghitung nilai support adalah sebagai berikut:
(1)
(2)
Kedua, pembentukan aturan asosiasi, yaitu mencari item  yang  memenuhi persyaratan kepercayaan minimum cofidence dengan menghitung kepercayaan aturan asosiasi.
(3)
Algoritma  apriori  direkomendasikan  untuk  meningkatkan  penjualan  saat  ini  dengan cara  asosiasi  otomatis,  yang  dapat  direkomendasikan  ke  produk  saat  transaksi dilakukan[5].  Algoritma  Apriori  ini  diharapkan  dapat  memberikan  dukungan  pada keputusan  antar  barang  yang  dibeli secara  bersama  oleh  pelanggan.  Data  Mining  adalah proses  yang  memerintahkan  satu  atau  lebih  pembelajaran  (komputer)[6].  Algoritma apriori  menyertakan  asosiasi  dalam  data  mining.  Algoritma  apriori  juga  bisa  disebut sebagai  association  rule  mining,  yang  merupakan  teknik  data  mining  untuk  menemukan asosiasi  dalam  kombinasi  item.[12].  Ada  dua  proses  yang  dilakukan  algoritma  apriori yaitu:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
a) Join (penggabungan) Proses ini bertujuan untuk menggabungkan item yang sudah ada dengan item lain agar tidak muncul kombinasi baru.
b) Prune  (pemangkasan)  Proses  yang  menentukan  nilai  minimum  support  yang bertujuan untuk mengurangi jumlah item dalam kombinasi.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Tahapan Dataset
Pada  flowchart  dibawah  ini  dapat  dilihat  ada  5  proses  yaitu  proses  penelitian  yang dilakukan  menggunakan  tahapan  pengumpulan  data,  membersihkan  data,  memisahkan data sesuai  wilayah,  pengkodean  data,  dan analisis hasil  yang  berada  ditahapan diagram alir:
Gambar 1. Flowchart Diagram Alir

## A. Pengumpulan Data
Dalam  Pengumpulan  Data  yang  berada  di  tahapan  diatas  adalah  untuk  melakukan pengekploran data yang ada di dalam data yang dimilikinya sebanyak 541.910 pembelian produk retail oleh konsumen yang berupa dataset yang saya ambil data melalui online dari github  yang  berupa  csv  menggunakan  jypter  notebook  tersebut  di  komputasi  data  yang paling atas.
Gambar 2. Pengeksploran Data
B. Diagram Alir Penelitian
1. Membersihkan data
Dalam  proses  membersihkan  data  yang  sudah  di  cleaning  biar  hasil  lebih  optimal berada  di  tahapan  diatas  adalah  untuk  melakukan  penghapusan  data  yang  kurang  jelas semisal banyak spasi itu kita hilangkan dengan dilakukannya drooping pada data produk retail tersebut.

## 2. Memisahkan data
Dalam proses memisahkan data yang berada di tahapan diatas adalah untuk melakukan pemisahan  data  sesuai  yang  diambil  dari  negara  mana  untuk  transaksi  seperti  wilayah transaksi tersebut yang disesuaikan dengan grup masing masing nanti kita ambil 4 sample semisal kita print dari salah satu negara data dari United Kingdom.
Gambar 3. Pemisahan Kode

## 3. Pengkodean Data
Tahap  pengkodean  data  adalah  mendifinisikan  fungsi  pada  libraries  yang  dilakukan pembelian  bersamaan  semisal  tidak  membeli  nanti  nilai  menjadi  0  kalaupun  ada  yang membeli  nanti  nilai  menjadi  1  berada  di  tahapan  diatas  adalah  untuk  mendefinisikan fungsi data agar sesuai pada suatu wilayah yang sudah di tentukan pada libraries.
Gambar 4. Pengkodean Data

## 4. Analisis Hasil
Dalam  proses  analisis  hasil  yang  berada  di  tahapan  diatas  adalah  untuk  membangun model  dan  mengumpulkan  aturan  dalam  dataframe  dan  melakukan  seleksi  hasil  data penjualan produk yang akan dianalisis, kemudian mencari semua item kategori yang ada didalam  transaksi  penjualan,  selanjutnya  mencari  jumlah  setiap  item  kategori  pada transaksi penjualan. Dalam proses ini nanti akan dilakukan penerapan hasil yang berada di tahapan diatas adalah untuk sebelum mengolah data menggunakan algoritma apriori, perlu diketahui data transaksi pembelian barang oleh konsumen.

## 3.2. Analisa Hasil Penerapan Apriorinya
Pada  analisis  hasil  Aplikasi  Apriori  produk  retail  ini  untuk  mengetahui  informasi pola  belanja  pelanggan  adalah  mengetahui  kebiasaan  pelanggan  dalam  membeli  barang yang  dilakukan  secara  bersamaan  yang  diambil  dari  5  aturan  terkuat.  Setiap  pelanggan memiliki  kebiasaan  membeli  barang  pada  waktu  yang  bersamaan.  Produk  retail  tidak lepas  dari  proses jual  beli barang. Kelangsungan  proses  bisnis pada  produk  retail  sangat bergantung  pada  jumlah  penjualan  barang  yang  dilakukan  oleh  toko  retail  yang  diambil dari 4 negara terbesar untuk hasil seperti dibawah ini:

## 3.2.1. United Kingdom
Untuk United Kingdom yang disingkat menjadi UK kita bangun untuk modelnya lalu dipanggil  fungsi  penerapan  apriorinya  dari  library  sebelumnya  minimal  supportnya  0.01 terus  dibuat  association  rules  nya  digineric  literasio  yang  akan  dilakukan  pengujian modelnya  setelah  itu  disorting  berdasrkan  confidence  yang  paling  tinggi  dan  lift  rasion paling tinggi sehingga nanti yang kita urutkan paling atas yaitu rule paling kuat kemudian ditentukan rules.head.
Gambar 5. United Kingdom

## 3.2.2. Italy
Untuk  Italy  yang  kita  bangun  untuk  modelnya  lalu  dipanggil  fungsi  penerapan apriorinya dari library sebelumnya minimal supportnya 0.05 terus dibuat association rules nya  digineric  literasio  yang  akan  dilakukan  pengujian  modelnya  setelah  itu  disorting berdasrkan confidence yang paling tinggi dan lift rasion paling tinggi sehingga nanti yang kita urutkan paling atas yaitu rule paling kuat kemudian ditentukan rules.head.
Gambar 6. Italy

## 3.2.3. Saudi Arabia
Untuk  Saudi  Arabia  disingkat  menjadi  SA  yang  kita  bangun  untuk  modelnya  lalu dipanggil  fungsi  penerapan  apriorinya  dari  library  sebelumnya  minimal  supportnya  0.05 terus  dibuat  association  rules  nya  digineric  literasio  yang  akan  dilakukan  pengujian modelnya  setelah  itu  disorting  berdasrkan  confidence  yang  paling  tinggi  dan  lift  rasion paling tinggi sehingga nanti yang kita urutkan paling atas yaitu rule paling kuat kemudian ditentukan rules.head.
Gambar 7. Saudi Arabia

## 3.2.4. Germany
Untuk  Germany  yang  kita  bangun  untuk  modelnya  lalu  dipanggil  fungsi  penerapan apriorinya dari library sebelumnya minimal supportnya 0.05 terus dibuat association rules nya  digineric  literasio  yang  akan  dilakukan  pengujian  modelnya  setelah  itu  disorting berdasrkan confidence yang paling tinggi dan lift rasion paling tinggi sehingga nanti yang kita urutkan paling atas yaitu rule paling kuat kemudian ditentukan rules.head.
Gambar 8. Germany

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  berhasil  melakukan  seluruh  tahapan  penerapan  apriori  yang menggunakan  metode  asosiasi.  Disini  saya  menggunakan  4  negara  yang  memilih  basket united  kingdom  yang  disingkat  uk  yang  mempunyai  minimum  support  0.01,  Italy  yang mempunyai  minimum  support  0.05,    terus  basket  Saudi  Arabia  yang  disingkat  SA  yang mempunyai  minimum  support  0.05,  dan  basket  germany  yang  mempunyai  minimum support  0.05.  Untuk  nilai  parameter  yang  mempunyai  nilai  encode  0  dan  1.  Dari  hasil tersebut pada penelitian ini dapat di temukan metode asosiasi yang menerapkan algoritma apriori untuk mengetahui nilai support dan hasil nilai confidence 0.968750 yang dari item tersebut.

## Daftar Pustaka
[1] A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto,  “Implementasi  Data  Mining  Metode  Asosiasi Algoritma FP-Growth Pada Perusahaan Ritel,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.
[2] I. M. D. P. Asana, I. G. I. Sudipa, A. A. T. W. Mayun, N. P. S. Meinarni, and D. V.  Waas,  “Aplikasi  Data  Mining  Asosiasi  Barang  Menggunakan  Algoritma Apriori-TID,” INFORMAL  Informatics  J. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  38,  2022,  doi: 10.19184/isj.v7i1.30901.
[3] R.  Takdirillah,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Terhadap  Data  Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi  Strategi  Penjualan,” Edumatic    J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  37–46,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[4] M.  Badrul,  “Algoritma  Asosiasi  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data Penjualan,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  XII,  no.  2,  pp.  121–129,  2016,  [Online].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 2, April (2023), pp. 384-391
Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/266
[5] I.  A.  Ashari,  A.  Wirasto,  and  D.  N.  Triwibowo,  “Implementasi  Market  Basket Analysis  dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Analisis  Pendapatan  Usaha  Retail Implementation  of  Market  Basket  Analysis  with  Apriori  Algorithm  for  Retail Business Income Analysis,” vol. 21, no. 3, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.
[6] N.  Anwar,  F.  Adikara,  R.  Setiyati,  R.  Satria,  and  A.  Satriawan,  “Data  Mining Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  Pada  Vending  Machine  Product Display,” JBASE  -  J.  Bus.  Audit  Inf.  Syst. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  23–31,  2021,  doi: 10.30813/jbase.v4i2.3004.
[7] A.  Triayudi,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Data  Mining  Untuk  Menentukan Penyusunan Layout Barang Pada Toko Ritel,” vol. 4, no. 2, pp. 1123–1128, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2303.
[8] J. G. Susanto and S. Budi, “Penerapan Data Science Pada Dataset Pokemon,” vol. 4, no. November, pp. 243–254, 2022.
[9] A.  F.  Lestari  and  M.  Hafiz,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Data  Penjualan Barbar Warehouse,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 1, p. 96, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[10] Y. Andini et al. , “Penerapan Data Mining Terhadap Tata Letak Buku,” vol. XI, no. 1, pp. 9–15, 2022.
[11] E.  Umar,  D.  Manongga,  and  A.  Iriani,  “Market  Basket  Analysis  Menggunakan Association  Rule  dan  Algoritma  Apriori  Pada  Produk  Penjualan  Barang,”  vol.  6, pp. 1367–1377, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4217.
[12] W.  F.  Fitriana  Harahap*,  Nidia  Enjelita  Saragih,  Ester  Dayanti  Paskaria Situmeang,  Elida  Tuti,  Erwin  Ginting,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Memprediksi  Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, pp. 1159–1165, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3937.