## PENERAPAN DATA MINING PADA DATA TRANSAKSI DISTRIBUSI UNTUK MENGANALISA PENEMPATAN BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
(Studi Kasus PT.Duta Bandung)
Rikky Wisnu Nugraha, M.Kom 1 ,Rehan Hadiansah 2
Program Studi Teknik Informatika  STMIK & Politeknik LPKIA
1 r.wisnunugraha@gmail.com, 2 rehanh@fellow.lpkia.ac.id

## ABSTRAK
Dalam persaingan dunia bisnis sekarang ini menuntut para pelakunya untuk senantiasa mengembangkan bisnis mereka dan juga agar selalu bertahan dalam persaingan. Untuk mecapai  hal  itu,  ada  beberapa  hal  yang  bisa  dilakukan  yaitu  dengan  meningkatkan kualiatas  produk,  penambahan  jenis  produk,  dan  pengurangan  biaya  operasial perusahaan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut  terdapat  beberapa  hal  yang  bisa dijalankan salah satunya dengan melakukan analisis data perusahaan
Bagian Logistik Pusat Pada PT.Duta Merupakan bagian Yang menangani Penyimpanan buku  dan  permintaan  buku  /  mutasi  buku  ke  cabang,  Bagian  Logistik  memiliki  2 Gudang  yaitu  Gudang  Barat  dan  Gudang  timur  yang  masing-masing  memiliki  kurang lebih  700  Rak  untuk  tempat  penyimpanan  Buku  .Masalah  yang  terjadi  di  gudang Logistik  pusat  adalah  kurang  sesuai  nya  penempatan  buku  sehingga  membuat helper cukup  kesulitan  dan  memakan  waktu  untuk  mencari  buku  yang  diminta  oleh  cabang yang  akan  di packing dan  dikirim  ke  cabang.,  Dari  data  Permintaan  Buku  pada  PT. Duta  selama  ini  tidak  tersusun  dengan  baik,  sehingga  data  tersebut  hanya  berfungsi sebagai  arsip  bagi  Perusahaan  dan  tidak  dapat  dimanfaatkan  untuk  pengembangan strategi pendistribusian yang akan berhubungan dengan penjualan di cabang. Kata kunci : Data mining, Algoritma apriori

## I. PENDAHULUAN
Dalam persaingan dunia bisnis sekarang ini menuntut para pelakunya untuk senantiasa mengembangkan bisnis mereka dan juga agar selalu bertahan dalam persaingan. Untuk mecapai  hal  itu,  ada  beberapa  hal  yang  bisa  dilakukan  yaitu  dengan  meningkatkan kualiatas  produk,  penambahan  jenis  produk,  dan  pengurangan  biaya  operasial perusahaan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut  terdapat  beberapa  hal  yang  bisa dijalankan salah satunya dengan melakukan analisis data perusahaan.
Bagian Logistik Pusat Pada PT.Duta Merupakan bagian Yang menangani Penyimpanan buku  dan  permintaan  buku  /  mutasi  buku  ke  cabang,  Bagian  Logistik  memiliki  2 Gudang  yaitu  Gudang  Barat  dan  Gudang  timur  yang  masing-masing  memiliki  kurang lebih  700  Rak  untuk  tempat  penyimpanan  Buku  .Masalah  yang  terjadi  di  gudang Logistik  pusat  adalah  kurang  sesuai  nya  penempatan  buku  sehingga  membuat helper cukup  kesulitan  dan  memakan  waktu  untuk  mencari  buku  yang  diminta  oleh  cabang yang  akan  di packing dan  dikirim  ke  cabang.,  Dari  data  Permintaan  Buku  pada  PT. Duta  selama  ini  tidak  tersusun  dengan  baik,  sehingga  data  tersebut  hanya  berfungsi
sebagai  arsip  bagi  Perusahaan  dan  tidak  dapat  dimanfaatkan  untuk  pengembangan strategi pendistribusian yang akan berhubungan dengan penjualan di cabang.
Berdasarkan latar belakang tersebut maka teridentifikasi masalah sebagai berikut :
1. Penempatan Buku yang belum sesuai dengan perilaku transaksi permintaan
2. Data  Permintaan  Buku  hanya  berfungsi  sebagai  arsip  bagi  Perusahaan  dan  tidak dapat dimanfaatkan untuk pengembangan strategi pendistribusian
3.
Perancangan yang dilakukan agar dapat mencapai sasaran dan tujuan yang tepat, maka permasalahan yang ada dibatasi sebagai berikut,
1. Sistem  yang  dibuat  dapat  menganalisa  tata  letak  buku  berdasarkan  perilaku transaksi permintaan cabang
2. Di asumsikan data telah melalui proses cleaning data
3. Metode data mining dibatasi pada pengembangan analisis association rules  dengan menggunakan algoritma  Apriori
4. Implementasi  penelitian  menggunakan  data    primer  dari  permintaan  dari  seriap cabang yang  diambil  dari  laporan  harian  permintaan  di gudang logistik pusat
5. Import data hanya dilakukan pada saat tahun ajaran baru saja
Tujuan yang akan dicapai dari dikembangkannya sistem ini diantaranya :
1. mengetahui  hubungan  antar  barang  yang  akan  digunakan  untuk  membantu  dalam penempatan  barang,  serta  menghasilkan  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk menerapkan algoritma apriori
2. Memanfaatkan data Permintaan cabang untuk Menentukan Strategi Pendistribusian Buku ke cabang

## II. KAJIAN PUSTAKA
Pada  sub    bab    ini    akan  dijelaskan  tentang  teori    yang  berkaitan    dengan permasalahanyang    dihadapi    serta  metodologi    pengembangan    yang    digunakan sebagai tolak ukur perangkat lunak yang dirancang
a. Definisi Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengedintifikasi informasi yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar.  Data  mining bukanlah  suatu  bidang  yang  sama  sekali  baru.  Salah  satu  kesulitan  untuk mendefinisikan  data  mining  adalah  kenyataan  bahwa  data  mining  mewarisi  banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu  yang sudah mapan terlebih dahulu. Gambar dibawah ini menunjukkan bahwa data mining memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu  seperti  kecerdasan  buatan  ( artificial  intelegent ), machine  learning ,  statistik, database, dan juga information retrieval . (Syaifullah, 2010)
Masih  merujuk  pada  sumber  diatas  Data  mining  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu :
1. Deskripsi
2. Estimasi
3. Klasifikasi
4. Prediksi
5. Pengklusteran
6. Asosiasi

## b. Algoritma Apriori
Algoritma Apriori adalah suatu algoritma dasar yang diusulkan oleh Agrawal & Srikant pada  tahun  1994  untuk    penentuan frequent  itemsets untuk  aturan  asosiasi boolean . Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data  mining.  Aturan  yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket  analysis .  Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining adalah  teknik  data mining  untuk  menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item.  Salah  satu  tahap  analisis asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang efisien adalah analisis pola frequensi tinggi( frequent pattern mining ). Penting tidaknya suatu  asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua tolak  ukur  ,  yaitu :  support  dan confidence. Support (nilai  penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam  database, sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam aturan asosiasi. (Siregar, 2014)
Analisis  Pola  Frekuensi  Tinggi  dengan  Algoritma  Appriori  Mencari  kombinasi  item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam  basis  data.  Nilai  support sebuah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A) = Jumlah transaksi mengandung A
Total Transaksi
Nilai support dari 2 item diperoleh dengan menggunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 , 𝐵 ) = 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 )
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A,B) = ∑transaksi mengandung A dan B
∑transaksi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan asosiatif A U B. Nilai confidence dari aturan A U B diperoleh dengan rumus berikut
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ( 𝐵 | 𝐴 ) = ∑transaksi mengandung A dan B

## ∑Transaks mengandung A
Untuk menentukan aturan asosiasi yang akan dipilih maka harus diurutkan berdasarkan Support × Confidence. Aturan diambil sebanyak n aturan yang memiliki hasil terbesar

## c. Pengetian Data
“Kata data berasal dari bahasa latin “ datum ” yang berarti “memberikan” atau “sesuatu yang di berikan”. Data adalah kumpulan dari fakta yang biasanya di kumpulkan sebagai
hasil  dari  pengalaman,observasi  atau  percobaan  atau  juga  proses  dengan  sistem computer.data  bisa  mengandung,angka,  kata,  ataupun  gambar  biasanya  sebagai perkiraan atau observasi dari set variable”. (Deliana, cahya, & Kaisariza, 2009)

## III. METODE PENELITIAN
a. Metodologi Pengembangan Sistem
“Prototyping  adalah  proses  iterative  dalam  pengembangan  sistem  dimana kebutuhan diubah ke dalam sistem yang bekerja( working Sistem ) yang secara terus menerus  diperbaiki  melalui  kerjasama  antara  pengguna  dan  analis.  Prototype  juga bissa  di  bangun  melalui  beberapa  tool  pengembangan  untuk  menyederhanakan proses prototyping merupakan bentuk dari Rapid Application Development( RAD ).” (Fatta, 2007) .
Metode prototyping bisa digambarkan pada gambar berikut:
Gambar 1 Metode pengembangan prototyping Keuntungan Metode Prototype
1. Prototype melibatkan pengguna dalam analisis dan desain
2. Punya kemampuan menangkap kebutuhan secara kongkret daripada secara abstrak
3. Digunakan untuk memperluas SDLC.
b. Pengertian Framework
Framework adalah kumpulan perintah atau fungsi dasar yang membentuk aturan-aturan tertentu dan saling berinteraksi satu sama lain sehingga dalam pembuatan aplikasi website kita harus mengikuti aturan dari framework tersebut keuntugan yang dapat di peroleh dari penggunaan framework adalah:
1. Waktu Pembuatan website Kita lebih singkat
2. Kode aplikasi website menjadi lebih mudah dibaca, karena sedikit dan sifatnya pokok
3. Website  kita  lebih  mudah  diperbaiki,  karena  kita  tidak  perlu  focus  ke  semua komponen kode website
(Wardhana, 2010)
Gambar 2 Hubungan antara model , view dan controller
IV. ANALISA DAN PERANCANGAN

## a. Analisis Proses
Use case Diagram Dalam menganalisa data permintaan buku dari cabang, ada 2(dua) pihak yang berperan utama yaitu Admin dan PPIC. Semua pihak sangat berkaitan dalam proses analisa data permintaan,  karena  masalah  penempatan  buku  ini  menjadi  salah  satu  hal  yang  paling penting  di dalam  keberlangsungan  Kegiatan  distribusi  buku  ke  setiap cabang.  Adapun use case-nya adalah sebagai berikut
Gambar 3. Use Case Diagram Analisa data permintaan
a. Implementasi Antarmuka
Gambar 4. dialog screen Form import data distribusi
Penjelasan Dialog Screen Form import data distribusi :
1. Klik Button Choose file untuk  memilih file dengan format excel yang akan di import
2. Klik Button Upload file untuk menyimpan data excel ke dalam database
Gambar 5. dialog screen Analisa Apriori
Penjelasan Dialog Screen Analisa Apriori:
1. Klik Button  Hitung apriori untuk Memulai proses analisa apriori
Gambar 6. dialog screen Hasil Analisa Apriori
Table 1 Hasil Pengujian No Fungsi yang diuji Cara pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian 1 Dialog screen login Memasukan username dan password yang benar Memasukan username dan Akan tampil Halaman Utama Akan kembali ke halaman login
password yang salah 3 Analisis Apriori Memilih satu persatu sub menu  yang  ada diantaranya analisis  import data, Perhitungan APRIORI, Apabila memilih menu  analisis  Import data  akan  muncul antarmuka import data. Tekan button Choose file maka akan muncul antarmuka select file dialog Tekan button  upload makan data akan tersimpan  ke  dalam database Apabila memilih menu  penghitungan apriori  akan  muncul antarmuka penghitugan apriori Tekan  button  hitung maka akan menampilkan hasil perhitungan apriori Ok Ok
Ok Ok

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  yang  juga  merupakan  jawaban  atau  solusi  dari  identifikasi  masalah yang  telah  dikemukakan  sebelumya  pada  bab  I,  juga  saran  yang  dikemukakan  untuk melengakapi kekurangan dari perancangan perangkat lunak.

## V.1 Kesimpulan
Setelah  melalui  beberapa  tahap  analisa,  perancangan    dan  implementasi,  maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Algoritma  apriori  dapat  menghasilkan  analisa  buku  berdasarkan  transaksi permintaan/pendistribusian buku yang ada untuk penempatan buku 2. Data  permintaan  tidak  menghasilkan  penghitung  yang  maksimal  apabila  tidak di lakukan cleaning data terlebih dahulu

## V.2 Saran
Setelah  perancangan  perangkat  lunak  ini  selesai,  ada  beberapa  saran  yang  akan dikemukakan  untuk  melengkapi  kekurangan  dari  perangkat  lunak    ini,  saran-saran tersebut ialah sebagai berikut :
1. Melakukan  Pengembangan  Aplikasi  dengan  memasukan  proses  cleaning  data terlebih dahulu agar hasil dari analisa apriori lebih maksimal
2. Mengembangkan  sistem  sehingga  dapat  memprediksi  penempatan  buku
berdasarkan data transaksi yang ada

## Daftar Pustaka
Amsyah, Z. (2005). Manajemen Sistem Informasi. In Z. Amsyah, Manajemen Sistem Informasi (p. 4). Jakarta: Gramedia Pustaka utama. Arochman. (2012). Penerapan Arsitektur Mvc Dalam Rancang Bangun Aplikasi . Penerapan Arsitektur Mvc Dalam Rancang Bangun Aplikasi , 4-5. Chandra, B. (1995). Pengatar Statistika Kesehatan. jakarta: Penerbit buku kedokteran EGC.
Deliana, H., cahya, L. M., & Kaisariza, K. S. (2009). Database Dengan SQL server 2005. jakarta: Mitra wacana media. Fatta, H. A. (2007). Analisis dan perancangan Sistem Informasi untuk keunggulan bersaing perusahaan dan organisasi modern. yogyakarta: Andi Offset. Hermawan, J. (2010). Analisis desain dan pemograman berorientasi objek dengan UML dan Visual basic .NET. Yogyakarta: Andi Offset. ilmiah, k. t. (2014, agustus 2). KaryaTulisIlmiah.com/pengertian-implementasi . Retrieved april 22, 2015, from KaryaTulisIlmiah.com: KaryaTulisIlmiah.com/pengertian-implementasi Indonesia, P. (2013, february 2). http://phpindonesia.net/artikel/mengenal-yii- framework . Retrieved april 22, 2015, from http://phpindonesia.net/: http://phpindonesia.net/artikel/mengenal-yii-framework komputer, W. (2010). Membangun Website tanpa Modal. Yogyakarta: ANDi OFFSET. oktavian, d. p. (2010). Menjadi Programmer Jempolan Menggunakan PHP. jogjakarta: MediaKom. Oktavian, D. P. (2010). Menjadi Programmer jempolan menggunakan PHP. Yogyakarta: MediaKom.