## Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Oli Mobil Berbasis Sistem Pencarian Aturan Asosiasi
Jorza Rulianto 1 , Wida Prima Mustika 2 STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8, Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta jorsarulianto@gmail.com, wida.wpm@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Data mining techniques are used to design effective sales or marketing strategies by utilizing sales transaction data that is already available in the company. The problem in the company is that there are many data transactions that occur unknown, causing an accumulation of data unknown sales most in each month & year, unknown brands of car oil are often sold or demanded by customers. So this association search uses a priori algorithm as a place to store data using pattern  recognition  techniques  such  as  static  and  mathematical  techniques  from  a  set  of relationships (associations) between items obtained, it is expected that can help developers in designing marketing strategies for goods in the company. Software testing results that have been made have found the most sold oil brand products if you buy Shell Hx7, it will buy Toyota Motor Oil with 50% support and 66.7% confidence. If you buy Toyota Motor Oil, you will buy Shell Hx 7 with 50% support and 85.7% confidence.
Keywords: Data Mining, Apriori Algorithms, Oil brand products, Association Rules System

## Abstrak
Teknik data mining yang digunakan untuk merancang strategi penjualan atau pemasaran yang efektif  dengan  memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  yang  telah  tersedia  di perusahaan.Permasalahan  di  perusahaan  terdapat  banyak  data  transaksi  yang  terjadi  tidak ketahui  sehingga menimbulkan penumpukan data tidak diketahui penjualan terbanyak pada tiap  bulan  &  tahunnya,  tidak  diketahui  merk  oli  mobil  yang  sering  terjual  atau  diminati pelanggan.  Sehingga  Pencarian  asosiasi  ini  menggunakan  algoritma  apriori  sebagai  tempat penyimpanan data menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik static dan matematika Dari  suatu  himpunan  hubungan  (asosiasi)  antar  item  yang  didapat,  diharapkan  yang  dapat membantu pengembang dalam merancang strategi pemasaran barang di perusahaannya. Hasil pengujian perhitungan meggunakan Software tanagra dan yang telah dibuat ditemukan produk merk oli yang paling banyak terjual jika membeli Shell Hx7, maka akan membeli Toyota Motor Oil  dengan  support  50%  dan  confidance  66,7%,  Jika  membeli  Toyota  Motor  Oil,maka  akan membeli Shell Hx 7 dengan support 50% dan confidance 85,7%.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Produk merk oli, Sistem Aturan Asosiasi

## 1. PENDAHULUAN
Oli  atau  Pelumas  adalah  zat  kimia  berupa  cairan,  yang  diberikan  di antara dua benda bergerak untuk mengurangi gaya gesek. Zat ini merupakan fraksi hasil distilasi minyak bumi yang memiliki suhu 105-135 derajat celcius , Pelumas  berfungsi  sebagai  lapisan  pelindung  yang  memisahkan  dua permukaan yang berhubungan, Umumnya pelumas terdiri dari 90% minyak dasar dan 10% zat tambahan, Salah satu penggunaan pelumas paling utama adalah oli mesin yang dipakai pada mesin [1]. Penelitian ini  mengambil data
penjualan oli pada  PT. Nilam Sejahtera Brs Kevin Motor Jakarta.  PT. Nilam Sejahtera  Brs  Kevin  Motor  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  jasa service  sparepart ataupun  barang  lainnya,  seperti  oli  dari  penjualan  di  PT. Nilam  Sejahtera    Brs  Kevin  Motor  dari  tahun  2018  terdapat  banyak  data transaksi  yang  terjadi  tidak  diketahui  sehingga  menimbulkan  penumpukan data  dan    tidak  diketahui  merk  oli  mobil  yang  sering  terjual  atau  diminati pelanggan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma  Apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data  mining. Selain a priori , yang termasuk pada golongan ini adalah metode Generalized Rule Induction dan Algoritma Hash Based. Aturan yang menyatakan asosiasi antara  beberapa  atribut  sering  disebut  affinity  analysis  atau  market  based analysis”.  Analisis  asosiasi  atau  association  rule  mining  adalah  teknik  data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item.
Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining yang menjadi dasar dari berbagai teknik data mining lainnya. Secara khusus salah satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk menghasilkan  algoritma  yang  efisien  adalah  analisis  pola  frekuensi  tinggi (frequent  pattern  mining). Penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiatif  dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu support dan confidence. Support (nilai penunjang)  adalah  presentase  kombinasi item tersebut  dalam database , sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar- item dalam aturan asosiasi. Metedologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap, yaitu [2] :
a) Analisis Pola Frekuensi Tinggi Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database . Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :
(1)
Sementara itu, nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus 2 berikut.
(2)
b) Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A ↔ B. Nilai confidence dari aturan A → B diperoleh dari rumus berikut :
(3) Jumlah transaksi mengandung A Total transaksi Support (A) = Support  (A,B) = P (A∩B) Σ Transaksi mengandung A dan B Σ Transaksi Support (A,B) = Σ Transaksi mengandung A dan B Σ Transaksi mengandung A Confidence = P (B │A) =
Tanagra adalah software data mining bebas untuk tujuan akademik dan penelitian  ini  mengusulkan  beberapa  metode  data  mining  dari  analisis eksplorasi  data,pembelarajan  statistik,  pembelajaran  mesin  dan  daerah database.Tanagra adalah”proyek open source”karena setiap penelitian dapat mengakses ke kode sumber, dan menambahkan algoritma sendiri, sejauh dia setuju dan sesuai dengan lisensi distribusi perangkat lunak[3].
Penjualan  adalah  konsep  lugas  yang  di  antaranya  berupa  usaha membujuk pelanggan untuk membeli sebuah produk. Penjualan merupakan syarat mutlak keberlangsungan suatu usaha, karena dengan penjualan maka akan  didapatkan  keuntungan.  Semakin  tinggi  penjualan  maka  keuntungan yang  akan  didapatpun  akan  semakin  maksimal.  Untuk  mencapai  tujuan  ini maka sangat diperlukan usaha-usaha agar konsumen mempunyai daya tarik dan sifat loyal dalam berbelanja disuatu unit usaha [4].

## 2.1. Desain Penelitian
Berikut  adalah  kerangka  penelitian  Implementasi  Algoritma  Apriori Terhadap Data Penjualan Oli Mobil Berbasis Sistem Pencarian Aturan Asosiasi:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2. Teknik  Pengumpulan Data
Pengumpulan data akan dilakukan melalui langkah sebagai berikut :
a) Data Primer
Data rekapitulasi dan informasi penelitian ini diperoleh dari perusahaan terkait  yaitu,  data  penjualan  produk  oli  pada  bulan  januari  2018  – desember 2018 pada PT. Nilam Sejahtera Brs Kevin Motor.
b) Observasi
Untuk  melengkapi  penelitian  ini  penulis  melakukan  observasi  untuk mengumpulkan data yang diperlukan. Penulis melakukan pencatatan dan pengumpulan data-data atau dokumen yang berkaitan dengan data
penjualan oli mobil pada PT. Nilam Sejahtera Brs Kevin Motor di daerah cibinong.
c) Wawancara
Penulis  memperoleh  data  -  data  serta  meneliti  kebenaran  informasi dari  data-data  tersebut  dengan  melakukan,    tanya  jawab  secara langsung dengan pemilik PT. Nilam Sejahtera Brs Kevin Motor.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisa Pembahasan Dengan Algoritma Apriori
Tahap  dalam  menganalisa  data  dengan  algoritma apriori pada  data penjualan merk oli mobil dimulai dengan menyeleksi dan membersihkan data- data yang akan dianalisis, kemudian dicari semua jenis merk oli mobil  yang ada  didalam  transaksi  penjualan.  Selanjutnya  dicari  jumlah  setiap  merk  oli mobil yang ada pada transaksi penjualan.
Tabel 1. Daftar Produk Merk Oli No Produk Merk Oli 1 Shell Hx 7 2 Shell Hx 5 3 Castrol Magnatec 4 ATF DEX III 5 Prima Xp
a) Pola Transaksi Penjualan Merk Oli Mobil
Berdasarkan  data  transaksi  penjualan  merk  oli  mobil  pada  PT.  Nilam Sejahtera Brs Kevin Motor selama 1 tahun didapatkan pola transaksi dengan menganalisis  3  produk  merk  oli  mobil  yang  paling  banyak  terjadi  setiap bulannya.
Tabel 2. Pola Transaksi Penjualan Produk Merk Oli Bulan  Item Set 1 Shell Hx 7,  ATF DEX lll,  Toyota Motor Oil 2 Shell Hx 7,  Shell Hx 5, Toyota Motor Oil 3 Castrol Magnatec,  ATF DEX lll, Toyota Motor Oil 4 Shell Hx 7,  Shell Hx 5,  ATF DEX III 5 Shell Hx 7,  ATF DEX III, Toyota Motor Oil 6 Shell Hx 7, Castrol Magnatec, Toyota Motor Oil 7 Shell Hx 7,   Shell Hx 5, Toyota Motor Oil 8 Shell Hx 7,  Shell Hx 5, Castrol Magnatec 9 Shell Hx 7, Castrol Magnatec,Toyota Motor Oil 10 Shell Hx 7, Castrol Magnatec,ATF DEX III 11 Shell Hx 5, Castrol Magnatec, ATF DEX III

## b) Pembuatan Format Tabular
Format  Tabular  data  transaksi  bulanan,  bila  dibentuk  akan  tampak seperti Tabel IV. 15 berikut ini

## Tabel 3. Format Tabular Data Transaksi
3.2. Analisa Pola Frekuensi Tinggi

## a) Pembentukan 1 Itemset
Proses pembentukan C 1 atau disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 30%. Dengan rumus sebagai berikut :
Berikut merupakan perhitungan pembentukan 1 itemset : S(Shell Hx 7)
= Σ Transaksi Shell Hx 7
Σ 12 = 9 12 ∗ 100% = 75% Tabel 4. Support dari 1 itemset Itemset Jumlah  Support Shell Hx 7 9 75% Shell Hx 5 6 50% Castrol Magnatec 7 58% ATF DEX III 7 58% Toyota Motor Oil 7 58%

## b) Kombinasi 2 itemset
Proses pembentukan C 2 atau disebut dengan 2 itemset  dengan jumlah minimum support = 30%. Dapat diselesaikan dengan rumus sebagai berikut :
Berikut merupakan perhitungan pembentukan C2 atau 2 itemset :
Support (A) = Σ Transaksi yang mengandung A Σ Transaksi * 100% Support (A,B) = P(A∩B) Support (A,B) = Σ Transaksi yang mengandung A,B
Σ Transaksi
* 100%
S( Shell Hx 7, Shell Hx 5 )
= Σ Transaksi Shell Hx 7 dan Shell Hx 5 Σ 12 = 4 12 * 100% = 33% Tabel 5. Calon 2 itemset Itemset Jumlah Support Shell Hx 7, Shell Hx 5 4 33% Shell Hx 7, CastrolMagnatec 4 33 % Shell Hx 7,  ATF DEX III 4 33% Shell Hx 7, Toyota Motor Oil 6 50% Shell Hx 5, Castrol Magnatec 3 25% Shell Hx 5, ATF DEX III 3 25% Shell Hx 5, Toyota Motor Oil 2 16% Castrol Magnatec, ATF DEX III 4 33% Castrol Magnatec, Toyota Motor Oil 3 25% ATF DEX III, Toyota Motor Oil 3 25%

## c) Kombinasi 3 itemset
Proses pembentukan C 3 atau disebut dengan 3 itemset dengan jumlah minimum 30% Dapat diselesaikan dengan rumus sebagai berikut :
Berikut merupakan perhitungan pembentukan C3 atau 3 itemset : Support (Shell Hx 7, Shell Hx 5 dan Castrol Magnatec)
= Σ Transaksi Shell Hx 7, Shell Hx 5 dan Castrol Magnatec Σ Transaksi = 1 12 * 100%  =  8,33% Tabel 6. Kombinasi 3 itemset Itemset Jumlah Support Shell Hx 7,  Shell Hx 5,  Castrol Magnatec 1 8,33% Shell Hx 7,  Shell Hx 5,  ATF DEX III 1 8,33% Shell Hx 7,  Shell Hx 5,  Toyota Motor Oil 2 16% Shell Hx 7, Castrol Magnatec,  ATF DEX III 1 8,33% Shell Hx 7, Castrol Magnatec, Toyota Motor Oil 2 16% Shell Hx 7, ATF DEX III, Toyota Motor Oil 2 16% Shell Hx 5, Castrol Magnatec, ATF DEX III 2 16% Shell Hx 5, Castrol Magnatec, Toyota Motor Oil 0 0% Shell Hx 5, ATF DEX III, Toyota Motor Oil 0 0% Castrol Magnatec, ATF DEX III, Toyota Motor Oil 1 8,33%

## d) Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  baru  dicari  aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum Confidence dengan  menghitung Confidence aturan asosiatif A→B Minimal Confidence = 60%
Nilai Confidence dari aturan A→B diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
Support (A,B, dan C) = Σ Transaksi yang mengandung A,B dan C Σ Transaksi * 100%
Berikut merupakan perhitungan Confidence :
a. Confidence = P(Shell Hx 7 | Shell Hx 5)
= Σ Transaksi Shell Hx 7 Dan Shell Hx 5 Σ Shell Hx 7 = 4 9 * 100%  = 44%
b. Confidence = P(Shell Hx5\ Shell Hx 7)
= Σ Transaksi Shell Hx 5 dan Shell Hx 7 Σ Shell Hx 5 = 4 6 * 100%  = 66% Tabel 7. Calon Aturan Asosiasi Aturan Confidence Jika membeli Shell Hx 7,  maka akan membeli Shell Hx 5 4/9 44% Jika membeli Shell Hx 5, maka akan membeli Shell Hx 7 4/6 66% Jika membeli Shell Hx 7, maka akan membeli Castrol Magnatec 4/9 44% Jika membeli Castrol Magnatec, maka akan membeli Shell Hx 7 4/7 57% Jika membeli Shell Hx 7, maka akan membeli ATF DEX III 4/9 44% Jika membeli ATF DEX III, maka akan membeli Shell Hx 7 4/7 57% Jika membeli Shell Hx 7, maka akan membeli Toyota Motor Oil 6/9 66,7% Jika membeli Toyota Motor Oil, maka akan membeli Shell Hx 7 6/7 85,7% Jika membeli Castrol Magnatec, maka akan membeli ATF DEX III 4/7 57% Jika membeli ATF DEX III, maka akan membeli Castrol Magnatec 4/7 57%

## e) Aturan Asosiasi Final
Memenuhi  minimal support 30%  dan  minimal confidence 60%  dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 8. Aturan Asosiasi Final Aturan Support  Confidence Jika membeli Shell Hx 7, maka akan membeli Toyota Motor Oil 50% 66,7% Jika membeli Toyota Motor Oil, maka akan membeli Shell Hx 7 50% 85,7% Confidence= P(A|B) = Σ Transaksi yang mengandung A dan B Σ Transaksi A * 100%
Gambar 2. Diagram Hasil Pembentukan Aturan Asosiasi Final Penjualan Terbanyak
Jadi  berdasarkan  grafik  diatas,  produk  merk  oli  yang  paling  banyak terjual adalah jika membeli Shell Hx7, maka akan membeli Toyota Motor Oil dengan support 50% dan confidance 66,7%, Jika membeli Toyota Motor Oil, maka akan membeli Shell Hx 7 dengan support 50% dan confidance 85,7%, dengan  diketahui  produk  yang  paling  banyak  terjual  tersebut,  sehingga perusahaan dapat meneliti apa kelebihan  produk yang paling banyak terjual tersebut dengan produk lainnya dan dapat menambah   persediaan   produk merk oli  yang paling banyak terjual di PT. Nilam Sejahtera Brs Kevin Motor
3.3. Perhitungan Algoritma Apriori dengan Tanagra
a) Memasukan file  excel yang  berisi table tabular  dan  memilih  format excel yaitu xlss . Gambar 3. Memasukkan File Excel 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Jika membeli Shell Hx 7, maka akan membeli Toyota Motor Oil
Jika membeli Toyota Motor Oil, maka akan membeli Shell Hx 7 support Confidance
b) Memindahkan Oli di dalam Attribute ke dalam input
Gambar 4. Memasukkan Oli sebagai Input
c) Tampilan dari hasil 2 kombinasi i temset
Gambar 5. Kombinasi 2 item set
d) Maka akan muncul tampilan dari hasil 2 kombinasi itemset yang memenuhi minimal support dan confidance
Gambar 6. Hasil Kombinasi 2 item set

## 3.4. Implementasi Sistem Pencarian Aturan Asosiasi Final
Sistem Pencarian Aturan Asosiasi Final adalah sistem yang diterapkan untuk  memudahkan  menentukan rules data  penjualan  dengan  menerapkan Algoritma  Apriori  dalam  sebuah  sistem.  Sistem  ini  terdiri  dari  Objek  Item, Pengaturan dan Proses Perhitungan.
Tampilan  Aturan  Asosiasi Final Yaitu    jika  membeli  Shell  Hx7,  maka  akan membeli  Toyota  Motor  Oil  dengan  confidance  66,7%,  Jika  membeli  Toyota Motor Oil, maka akan membeli Shell Hx 7 dengan confidance 85,7%.

## 4. SIMPULAN
Algoritma apriori sangat  berguna  untuk  mengetahui  hubungan  pola frekuensi  penjualan  produk  merk  oli    yang  paling  sering  terjual.  Dengan algoritma apriori dapat ditemukan produk merk oli yang paling banyak terjual dan  hasil  yang  memenuhi  syarat  minimum  confidence  60%    seperti  Jika membeli Shell Hx 7, maka akan membeli Toyota Motor Oil 67,7% Jika membeli Toyota Motor Oil, maka akan membeli Shell Hx 7 85,7%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mardyaningsih, M., & Leki, A. [2014]. Jurnal teknik mesin. Jurnal Teknik Mesin
[2] Kusrini, & Luthfi, E. T. [2009]. Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset.
[3] Badrul, M. [2016]. Algoritma asosiasi dengan algoritma apriori untuk analisa data penjualan. Pilar NusaMandiri , XII (2), 121–129.
[4] Komalasari, R. G. Dan E. [2016]. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Teluk Kuantan. Jurnal Valuta .
[5] Sarwadi  &  Cyber  Creative.  [2017]. JAGO  Microsoft  Excel  2016 (1st  ed.). Surabaya: Elex Media Komputindo.
[6] Agustina, S. [2011]. Manajemen Permasaran (1st ed.). Malang.