Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk

## Rintho Rante Rerung
Program Studi Sistem Informasi, Politeknik Perdana Mandiri GRHA Polibisnis, Jl. Veteran No. 74 Purwakarta, Indonesia rintho@rantererung.com

## Abstrak
Dalam suatu bisnis diperlukan upaya memaksimalkan keuntungan diantaranya dengan melakukan promosi. Banyak cara yang bisa dilakukan untuk mempromosikan produk seperti dengan cara online dengan memanfaatkan media sosial Facebook  dan  situs-situs  yang  menyediakan  iklan.  Namun  demikian,  untuk  memperoleh  hasil  yang  maksimal  maka perlu  dilakukan  perhitungan  seberapa  besar  kemungkinan  pelanggan  akan  tertarik  terhadap  produk  yang  ditawarkan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan data mining untuk promosi produk Distro Nasional. Dalam bidang keilmuan data  mining ,  terdapat  suatu  metode  yang  dinamakan association  rule .  Metode  ini  bertujuan  untuk  menunjukkan  nilai asosiatif  antara  jenis-jenis  produk  yang  dibeli  oleh  pelanggan  sehingga  terlihatlah  suatu  pola  berupa  produk  apa  saja yang  sering  dibeli  oleh  palanggan  tersebut.  Dengan  mengetahui  jenis  produk  yang  sering  dibeli  maka  dapat  dibuat sebagai sebuah dasar keputusan untuk menentukan produk apa saja yang cocok untuk dipromosikan kepada pelanggan tersebut.  Algoritma  Apriori  juga  akan  dipergunakan  untuk  menentukan frequent  itemset sehingga  hasil  akhir  yang dicapai yaitu untuk menghitung persentase ketertarikan ( confindence ) pelanggan terhadap produk yang ditawarkan.
Kata kunci: promosi, data mining , association rule, produk

## Abstract
In a business,  there is  required efforts to maximize profits include by promotion. Many ways can  be conducted in promoting a product such as by using Facebook as an online social media and sites which provide advertisements. On the  other  hand,  in  gaining  a  maximum  result  is  required  a  calculation  about  how  big  customer  probability  to  get interested in a product offered. This study aims to apply data mining for product promotion of Distro Nasional store. In a  science  of  data  mining  there  is  a  method  called  association  rule.  This  method  was  intended  to  indicate  associative values  among  product  types  were  bought  by  customers.  So  that,  it  can  be  seen  a pattern  which  types  of  product  that often  bought  by  customers.  By  knowing  that  information  it  can  be  made  as  a  decission  base  to  determine  which appropriate  products  get  promotted  to  that  customer.  Apriori  algorithm  will  also  be  used  to  determine  the  frequent itemset so that the final result achieved is to calculate the percentage of customer interest (confindence) on the product offered.
Keywords: promotion, data mining, association rule, product

## I. P ENDAHULUAN
Distro  Nasional  adalah  distro  yang  menjual produk T-Shirt dengan tema desain nasional. T-Shirt yang  diproduksi  terdiri  dari  berbagai  tema  kategori seperti Tema Pahlawan, Tema Daerah, Tema Suku, Tema  Budaya,  Tema  Politik  dan  lain-lain.  Promosi merupakan  salah  satu  hal  yang  sangat  utama  dan penting  yang  tidak  bisa  dipisahkan  oleh  Distro Nasional  dalam  membangun  sebuah  bisnis  karena berhasil atau tidaknya sebuah usaha ditentukan oleh seberapa  efektif  dan  seberapa  baik  promosi  yang dilakukan  perusahaan  tersebut.  Distro  Nasional
telah  mempromosikan  produk  mereka  dengan  cara online yaitu  dengan  memanfaatkan  media  sosial Facebook  dan  situs-situs  yang  menyediakan  iklan. Namum demikian, cara di atas dinilai belum begitu efektif  karena  ketika  mempromosikan/menawarkan produk  belum  memperhitungkan  seberapa  besar kemungkinan  pelanggan  tertarik  kepada  produk tersebut.  Dengan  cara  seperti  ini  bukan  tidak mungkin  suatu  saat  pelanggan  akan  merasa  risih dan  mengangap spam setiap  informasi  yang  kita kirim  dikarenakan  tidak  tertarik  dengan  produk yang ditawarkan/ dipromosikan. Dengan mengetahui  jenis  produk  yang  sering  dibeli  maka
dapat  dibuat  sebagai  sebuah  dasar  keputusan  untuk menentukan  produk  apa  saja  yang  cocok  untuk dipromosikan kepada pelanggan tersebut.
Berdasarkan  tinjauan  penelitian  sebelumnya ditemukan beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Data  mining  merupakan  teknologi  yang  sangat berguna untuk membantu perusahaan menemukan  informasi  yang  sangat  penting  dari database mereka  yang  selama  ini  hanya digunakan sebagai arsip perusahaan saja [1].
2. Dengan  perangkat  bantuan business  intelligence tools ,  data  transaksi  yang  sebelumnya  tidak terpakai,  dapat  digunakan  sebagai  acuan penetapan strategi penjualan. Dalam hal ini data mining menjadi  konsep  yang  berperan  sangat penting  untuk  mengekstrak  data  transaksi menjadi  sebuah  pengetahuan  ( knowledge )  yang didapatkan dari association rules [2].
3. Penerapan association rule dengan menggunakan  algoritma FP-Growth  dapat membantu  penentuan  rekomendasi  promosi produk dengan tepat. [3].
4. Strategi  pemasaran  produk  dapat  dilakukan dengan  melakukan  promosi  pada cluster kelima yang  memiliki  kombinasi  jumlah  barang  dibeli yang paling tinggi [4].
5. Analisa  yang  dilakukan  terhadap  tingkat kekuatan  aturan-aturan  asosiasi  menunjukkan bahwa      aturan-aturan  asosiasi  yang  dihasilkan oleh algoritma Apriori memiliki tingkat kekuatan yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  yang dihasilkan oleh algoritma FP-Growth [5].
6. Algoritma Apriori dapat membantu mengembangkan  strategi  pemasaran  dengan memberikan saran kepada konsumen [6].
7. Dengan diketahuinya produk yang paling banyak terjual,  bisa  membantu  membuatkan  aturan asosiasi. Aturan asosiasi ini diperoleh berdasarkan  pemilihan itemset pada      setiap transaksi.      Dengan      demikian      hasil      yang diperoleh   dapat   digunakan   untuk   membantu pengambil  keputusan.    Implementasi    ini  juga bisa    membantu    untuk    mengadakan    stok produk  yang  banyak  disukai  oleh  pembeli  dan menambah persedian produk [7].
8. Pengetahuan  baru  yang  dapat  diperoleh berdasarkan  hasil  perhitungan  algoritma  apriori dan  sistem  yang  dibangun  dapat  dilakukan pengaturan  tata  letak  obat  secara  berdekatan untuk memudahkan keberadaan obat [8].

## II. D ATA M INING
Definisi  sederhana  dari data  mining adalah ekstraksi  informasi  atau  pola  yang  penting  atau menarik dari data yang ada di database yang besar. Dalam  jurnal  ilmiah, data  mining juga  dikenal dengan  nama Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  [9].  Adapun  tahapan data  mining dapat dilihat  pada  Gambar  1.  Penjelasan  dari  setiap tahapannya adalah sebagai berikut:
1. Data  cleaning (untuk  menghilangkan noise data yang tidak konsisten).
2. Data  integration (sumber  data  yang  terpecah dapat disatukan).
3. Data  selection (data  yang  relevan  dengan  tugas analisis dikembalikan ke dalam database ). 4. Data  transformation (data  berubah  atau  bersatu menjadi  bentuk  yang  tepat  untuk  menambang dengan  ringkasan  performa  atau  operasi  agresi).
5. Data  mining (proses  esensial  dimana  metode yang  intelejen  digunakan  untuk  mengekstrak pola data).
6. Pattern  evolution (untuk  mengidentifikasi  pola yang  benar-benar  menarik  yang  mewakili pengetahuan berdasarkan atas beberapa tindakan yang menarik).
7. Knowledge  presentation (dimana  gambaran teknik  visualisasi  dan  pengetahuan  digunakan untuk  memberikan  pengetahuan  yang  telah ditambang kepada user ).
Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan  tugas/pekerjaan  yang  dapat  dilakukan [10], yaitu:
1) Deskripsi: terkadang  peneliti  dan  analisis secara sederhana ingin mencoba mencari cara untuk menggambarkan  pola  dan  kecenderungan  yang terdapat dalam data. Deskripsi dari pola kecenderungan  sering  memberikan  kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau kecenderungan.
2) Estimasi: hampir  sama  dengan  klasifikasi, kecuali  variabel  target  estimasi  lebih  ke  arah numerik  dari  pada  ke  arah  kategori.  Model dibangun menggunakan baris data ( record ) lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target sebagai nilai  prediksi.  Selanjutnya,  pada  peninjauan berikutnya  estimasi  nilai  dari  variabel  target  dibuat berdasarkan nilai variabel prediksi.
3) Prediksi: hampir  sama  dengan  klasifikasi dan  estimasi,  kecuali  bahwa  dalam  prediksi  nilai dari  hasil  akan  ada  di  masa  mendatang.  Beberapa metode  dan  teknik  yang  digunakan  dalam klasifikasi dan estimasi dapat pula digunakan (untuk keadaan yang tepat) untuk prediksi.
4) Klasifikasi: terdapat target variabel kategori.
Sebagai  contoh,  penggolongan  pendapatan  dapat dipisahkan  dalam  tiga  kategori,  yaitu  pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
5) Pengklasteran: merupakan  pengelompokan record ,  pengamatan,  atau  memperhatikan  dan membentuk  kelas  obyek-obyek  yang  memiliki kemiripan.  Klaster  adalah  kumpulan record yang memiliki  kemiripan  satu  dengan  yang  lainnya  dan memiliki ketidakmiripan record dalam klaster yang lain. Berbeda dengan klasifikasi, pada pengklasteran tidak ada variabel target. Pengklasteran tidak melakukan klasifikasi, mengestimasi,  atau  memprediksi  nilai  dari  variabel target, akan tetapi, algoritma pengklasteran mencoba  untuk  melakukan  pembagian  terhadap keseluruhan data menjadi kelompok-kelompok yang memiliki kemiripan ( homogen ), yang mana kemiripan record dalam  satu  kelompok  akan bernilai  maksimal,  sedangkan  kemiripan  dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal.
6) Asosiasi: tugas  asosiasi  dalam data  mining adalah  untuk  menemukan  atribut  yang  muncul dalam  satu  waktu.  Salah  satu  implementasi  dari asosiasi adalah market basket analysis sebagaimana yang akan dibahas dalam penelitian ini.
Dalam  bidang  keilmuan data  mining ,  terdapat suatu  metode  yang  dinamakan association  rule . Metode  ini  sering  juga  dinamakan  dengan market basket  analysis.  Association  rule  mining adalah suatu  prosedur  untuk  mencari  hubungan  antar item dalam suatu data set yang ditentukan.
Association rule meliputi dua tahap [11]: 1. Mencari  kombinasi  yang  paling  sering  terjadi dari suatu itemset .
2. Mendefinisikan condition dan result ( conditional association rule ).
Dalam menentukan  suatu association  rule , terdapat  suatu interestingness measure (ukuran kepercayaan) yang didapatkan dari hasil pengolahan data  dengan  perhitungan  tertentu.  Umumnya  ada tiga ukuran [12], yaitu:
1) Support: yaitu  suatu  ukuran  yang menunjukkan  seberapa  besar  tingkat  dominasi suatu item/  itemset dari  keseluruhan  transaksi. Ukuran  ini  akan  menentukan  apakah  suatu item/itemset layak  untuk  dicari confidence -nya (misal,  dari  seluruh  transaksi  yang  ada,  seberapa besar  tingkat  dominasi  yang  menunjukkan  bahwa item A  dan  B  dibeli  bersamaan)  dapat  juga digunakan untuk mencari tingkat dominasi item tunggal.  Secara  umum  dapat  ditulis seperti persamaan (1) berikut.
(     )                (     )
(1)
2) Confidence: yaitu  suatu  ukuran  yang menunjukkan  hubungan  antar  dua item secara conditional (misal, seberapa  sering item B dibeli jika orang  membeli item A).  Secara  umum dapat ditulis seperti persamaan (2) berikut.
𝐶 𝑛𝑓 𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (     ) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) (2)
3) Improvement: yaitu  suatu  ukuran  yang menunjukan  besarnya  kemungkinan  dua item dapat dibeli  secara  bersamaan.  Lebih  jelasnya  dapat dilihat pada persamaan (3).
𝑒 𝑒𝑛  (     ) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)   𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐵)
(3)
Ketiga  ukuran  ini  nantinya  akan  berguna  dalam menentukan interesting  association  rules ,  yaitu untuk  dibandingkan  dengan threshold (batasan) yang  ditentukan.  Batasan  tersebut  umumnya  terdiri
dari min_support , min_cofidence , dan min_ improvement.
Persoalan association  rule  mining terdiri  dari dua sub persoalan [12]:
1. Menemukan semua kombinasi dari item , disebut dengan frequent itemsets , yang memiliki support yang lebih besar daripada minimum support . 2. Gunakan frequent  itemsets untuk  men-generate aturan  yang  dikehendaki.  Semisal,  ABCD  dan AB adalah frequent , maka didapatkan aturan AB → CD jika rasio dari support (ABCD)  terhadap support (AB)  sedikitnya  sama  dengan minimum confidence .  Aturan  ini  memiliki minimum support karena ABCD adalah frequent. Algoritma Apriori yang bertujuan untuk menemukan frequent  itemsets dijalankan  pada sekumpulan data. Pada iterasi ke-k, akan ditemukan semua itemsets yang  memiliki  k items ,  disebut dengan k - itemsets .  Tiap  iterasi  berisi  dua  tahap. Misal Oracle  Data  Mining Fk merepresentasikan himpunan  dari frequent k - itemsets ,  dan  Ck  adalah himpunan candidate k - itemsets (yang  potensial untuk  menjadi frequent itemsets ).  Tahap  pertama adalah  men-generate  kandidat,  dimana  himpunan dari semua frequent (k-1) itemsets , Fk-1, ditemukan dalam  iterasi  ke-(k-1),  digunakan  untuk  men- generate candidate itemsets Ck. Prosedur  generate candidate memastikan  bahwa  Ck  adalah superset dari  himpunan  semua frequent k - itemsets .  Struktur data hash-tree digunakan  untuk  menyimpan  Ck. Kemudian  data  di- scan dalam  tahap  penghitungan support . Untuk setiap transaksi, candidate dalam Ck diisikan  ke  dalam  transaksi,  ditentukan  dengan menggunakan  struktur  data hash-tree dan  nilai penghitungan support dinaikkan.  Pada  akhir  dari tahap kedua, nilai Ck diuji untuk menentukan yang mana  dari candidate yang  merupakan frequent . Kondisi  penghitung  ( terminate condition )  dari algoritma  ini  dicapai  pada  saat  Fk  atau  Ck+1 kosong [12].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Adapun  metode  analisis association  rule akan dilakukan  seperti  Gambar  2.  Penjelasan  dari  setiap tahapan metode adalah sebagai berikut:
1. Extraction adalah  proses  pengambilan  data  dari sumber  data  untuk  melanjutkan  proses pengolahan  data  ketingkat  selanjutnya  ataupun untuk menyimpan data hasil ekstrak tersebut.
2. Preprocessing data  adalah  hal  yang  harus dilakukan  dalam  proses  data  mining,  karena tidak  semua  data  atau  atribut  data  dalam  data digunakan dalam proses data mining . Proses ini dilakukan agar data yang akan digunakan sesuai kebutuhan.
Gambar 2. Metode association rule [12]
3. Data  siap mining adalah  sampel  data  yang  siap untuk  dianalisis  dalam  hal  ini  adalah  data  yang telah melalui proses preprocessing data . 4. Algoritma yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Algoritma  Apriori.  Algoritma  ini menggunakan  pengetahuan  mengenai frequent itemset .
5. Rule adalah  proses  setelah frequent  itemset dari analisis  tersebut  diperoleh,  langkah  selanjutnya adalah  mencari confidence dari frequent  itemset tersebut.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Extraction
Data  hasil  ekstraksi  penjualan  dan  eksraksi produk  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dan  Tabel  2 berturut-turut.
Tabel 1. Data extr acti on penjualan
Id Detail Id Penjualan Kode Produk 942 IB130213145708 DNS002 943 IB130213145708 HIL002 944 IB130213145853 DNS001 945 IB130213180918 HIL002 946 IB130213180918 HIL003 947 IB130213181112 HIL003 948 IB130213181112 AIL001 949 IB130213181553 HIL003 951 IB130213182201 AIL001 952 IB130213182241 DNS001 953 IB130213182305 DNS002 954 IB130213182328 HIL001 955 IB130213182433 HIL002 956 IB130213182501 HIL003 957 IB130213182534 KPI001 1059 IB130213200529 DNS002 1060 IB130213200529 HIL001 1061 IB130213200529 AIL001 1062 IB130213201604 HIL002 1063 IB130213201604 HIL003 1063 IB130213201604 HIL003 1064 IB130213201604 DNS001 1065 IB130213201604 HIL001
Extraction
Preprocessing Data siap mining Algoritma Rule
Tabel 2. Data extraction produk Kode Produk Tema Kategori AIL001 REPUBLIK INDONESIA INDONESIA ATL001 TORAJA TORAJA DNS001 DNAS DNAS DNS002 DNAS DNAS HIL001 BUNG KARNO BUNGKARNO HIL002 NUSANTARA INDONESIA HIL003 PLURALISTIK SLOGAN HIN006 BUNG KARNO BUNGKARNO HTL001 TONGKONAN "Rumah Adat Toraja" TORAJA KPI001 KARTINI KARTINI PIN005 TANAH AIR BETA INDONESIA PIN007 DEMOKRASI "Dari Rakyat, Oleh Rakyat, Untuk Rakyat" DEMOKRASI PIN008 PACASILA PANCASILA PIN010 NKRI - Harga Mati SLOGAN PIN014 PLURALISME SLOGAN PIN015 Garuda Indonesia GARUDA PIN016 GARUDA INDONESIA GARUDA PIN017 GARUDA INDONESIA GARUDA PIN018 GARUDA INDONESIA GARUDA PIN019 NKRI - Negara Kesatuan Republik Indonesia SLOGAN PIN020 NKRI - Negara Kesatuan Republik Indonesia SLOGAN PIN021 NKRI - Negara Kesatuan Republik Indonesia SLOGAN PIN022 NKRI - Negara Kesatuan Republik Indonesia SLOGAN PTP001 TORAJA TORAJA Tabel 3. Data hasil preprocessing ID Penjualan Kategori IB130213145708 DNAS, INDONESIA IB130213180918 INDONESIA, SLOGAN IB130213181112 SLOGAN, INDONESIA IB130213200529 DNAS, INDONESIA IB130213201604 INDONESIA, SLOGAN, DNAS, BUNGKARNO
Gambar 3. Preprocessing data

## B. Preprocessing Data
Preprocessing data dapat dilihat pada Gambar 3 dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Integration adalah  suatu  langkah  untuk menggabungkan data dari beberapa sumber. Data integration hanya  dilakukan  jika  data  berasal dari tempat yang berbeda-beda.
2. Selection adalah  proses  pemilihan  atribut  data yang  akan  digunakan  sehingga  data  tersebut dapat  kita  olah  sesuai  dengan  kebutuhan  proses data mining .
3. Cleaning adalah  proses  menghilangkan noise dan menghilangkan data yang tidak relevan atau inkonsisten disebut pembersihan data. Dalam hal ini, transaksi yang memiliki jumlah item kurang dari dua ( item tunggal) akan dihilangkan.
Tabel 3 menunjukkan data yang akan dilakukan analisis dari hasil preprocessing .

## C. Menemukan Frequent Itemset
Pada  tahap  ini  akan  menggunakan  Algoritma Apriori  untuk  menentukan frequent  itemset. Misalkan minimum support yang  ditentukan adalah 40% dengan data seperti pada Tabel 3. Maka untuk menghitung  nilai support- nya  adalah  dengan persamaan (4).
( ) 𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  𝑜𝑢 𝑡 𝑡𝑜𝑡   𝑡𝑟 (4) Berikut adalah langkah-langkah untuk menentukan frequent itemset : 1. Scan  database untuk  mengetahui support-count dari  masing-masing  produk  yang  ada  di database .  Setelah  di- scan ,  maka  didapat  hasil seperti pada Tabel 4.
2. Hitung support-count pada  masing  masing kandidat  pada 1-itemset ,  C1.  Dapat  dilihat  pada Tabel  4  bahwa  ada  kandidat  yang  tidak memenuhi minimum  support .  Maka  dari  itu, kandidat yang tidak memenuhi harus dihilangkan pada L1 seperti pada Tabel 5.
Data
Inputan
File output untuk mining Integration Selection Tahapan preprocessing Cleaning
3. Untuk  menemukan frequent  2-itemset atau  L2,
maka join L1  dengan  C1  untuk  menghasilkan kandidat 2- itemsets atau C2 seperti Tabel 6.
4. Setelah  dihitung  dan  ditemukan support-count dari  tiap  kandidat 2-itemsets pada  C2,  dapat dilihat  bahwa  ada  beberapa  yang  tidak memenuhi  atau  kurang  dari  minimum support- count yang telah ditentukan. Maka dari itu, untuk menentukan  anggota  dari  L2, itemset-itemset pada C2 yang memiliki support-count lebih kecil dari minimum  support di- remove sehingga  yang tersisa  adalah itemset yang  memiliki support count ≥  minimum support-count .  Hasilnya adalah seperti Tabel 7.
5. Proses  selanjutnya  yaitu  menghasilkan  atau meng- generate  set dari  kandidat 3-itemsets atau C3, seperti percobaan sebelumnya  yaitu melalui dua  tahap  yaitu join dan prune .  Hasil  dari  dua tahap tersebut seperti pada Tabel 8.
6. Hasil join dan prune dari  L2  dan  C2  ternyata membentuk  C3  yang  tidak frequent .  Jalannya algoritma  terhenti  karena  sudah  mendapati frequent  itemset yang  diinginkan  dan  tidak  bisa di- generate lagi.
7. Hasil join dan prune dari  L2  dan  C2  yang membentuk C3 ternyata tidak memiliki support- count yang  memenuhi  minimum support ,  maka dalam  kasus  ini  kandidat 3-itemsets atau  C3 diabaikan.
8. Setelah  didapatkan frequent  itemset yang  lebih besar  atau  sama  dengan  minimum support , langkah selanjutnya adalah menghitung confidence dari frequent itemset tersebut. Karena kandidat  yang  memenuhi  minimum support hanya  kandidat 2-itemset atau  C2,  maka  yang dihitung hanya sampai C2.
Tabel 4. Kandidat 1- Itemset (C1) Kategori Support Count Support DNAS 3 60% BUNGKARNO 1 20% INDONESIA 5 100% SLOGAN 3 60% Tabel 5. Kandidat 1- Itemset (L1) Kategori Support Count Support DNAS 3 60% INDONESIA 5 100% SLOGAN 3 60% Tabel 6. Kandidat 2- Itemset (C2) Kategori Support Count Support {DNAS},{INDONESIA} 3 60% {DNAS},{SLOGAN} 1 20% {INDONESIA}, {SLOGAN} 2 40%
Tabel 7. Kandidat 2- Itemset (L2) Kategori Support Count Support {DNAS},{INDONESIA} 3 60% {INDONESIA}, {SLOGAN} 2 40% Tabel 8. Kandidat 3- Itemset (C3) Kategori Support Count Support {DNAS},{INDONESIA}, {SLOGAN} 1 20% Tabel 9. Confidence Produk Rule Confidence DNAS → INDONESIA 3/3 = 100% INDONESIA → DNAS 3/5 = 60% INDONESIA → SLOGAN 2/5 = 40% SLOGAN → INDONESIA 2/3 = 66,67%

## D. Menentukan Rule
Setelah frequent  itemset dari  analisis  tersebut diperoleh,  langkah  selanjutnya  adalah  mencari confidence dari frequent  itemset tersebut.  Dengan menggunakan persamaan (5).
𝑐 𝑛𝑓 𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(     )    ( | ) 𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (   ) 𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( )
(5)
Selanjutnya  akan  mencari confidence tiap kandidat dari 2- itemset yang telah diperoleh seperti pada Tabel 9. Jika minimum confidence -nya adalah 60%, maka hanya kandidat:
{DNAS→INDONESIA}, {INDONESIA → DNAS} dan {SLOGAN→INDONESIA}
yang  menjadi  kandidat  kuat  sehingga  untuk perekomendasian produk dapat menggunakan rules : 1. Jika  pelanggan  membeli  DNAS  maka  akan direkomendasikan
INDONESIA dengan
confidence 100%. 2. Jika  pelanggan  membeli  INDONESIA  maka akan direkomendasikan DNAS dengan confidence 60%.
3. Jika  pelanggan  membeli  SLOGAN  maka  akan direkomendasikan INDONESIA dengan
confidence 66,67%.

## E. Skema Relasi dan Struktur Basis Data Aplikasi
Skema relasi basis data yang dibutuhkan aplikasi dapat  dilihat  pada  Gambar  4,  sedangkan  struktur basis  data  yang  dibutuhkan  aplikasi  dapat  dilihat pada Tabel 10 dan Tabel 11.

## detail_transaksi
IdDetail IdPenjualan KodeProduk PK FK data_produk KodeProduk Tema Kategori PK Gambar 4. Skema relasi basis data Tabel 10. Struktur tabel detail transaksi
Nama field Tipe data  Panjang  Keterangan IdDetail Integer 11 Primary Key IdPenjualan Varchar 18 - KodeProduk Varchar 6 Foreign Key Tabel 11. Struktur tabel barang Nama field Tipe data  Panjang  Keterangan KodeProduk Integer 6 Primary Key Tema Varchar 50 - Kategori Varchar 10 -

## F. Implementasi Aplikasi
Hasil  implementasi  aplikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 5 halaman beranda, Gambar 6 import data detail transaksi, Gambar 7 import data produk, dan Gambar 8 proses generate rule .
Gambar 5. Halaman beranda
Gambar 6. Import data detail transaksi
Gambar 7. Import data produk
Gambar 8. Proses generate rule

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dalam  penelitian ini serta disesuaiakan dengan tujuan penelitian maka dapat  disimpulkan  bahwa  metode data  mining association  rule dengan  menggunakan  algoritma
Apriori  dapat  digunakan  sebagai  cara  untuk menghitung  persentase  ketertarikan  ( confidence ) pelanggan  terhadap  produk  yang  ditawarkan. Dengan  demikian  dapat  juga  dikatakan  bahwa metode association  rule dapat  membantu  bagian marketing Distro Nasional untuk menentukan produk
yang akan ditawarkan/dipromosikan dengan menghitung  nilai confidence terlebih  dahulu. Pengembangan  penelitian  ini  kedepannya  adalah performansi  dalam  menentukan frequent  itemset dapat  dikembangkan  lagi  dengan  membandingkan algoritma  Apriori  dengan  algoritma  lain  agar  dapat diketahui  algoritma  mana  yang  lebih  efisien  dalam menentukan frequent  itemset .  Selain  itu,  aplikasi lebih dikembangkan agar aplikasi dapat menentukan kepada  pelanggan  siapa  saja  suatu  produk  dapat ditawarkan/dipromosikan  melalui e-mail pelanggan yang sudah terekam dalam database .

## R EFERENSI
[1]  A.  I.  Husin  and  F.  Mulyaningsih,  “Penerapan Metode  Data  Mining  Analisis  Terhadap  Data Pejualan  Pakaian  Dengan  Algoritma  Apriori,”  in SNIPTEK 2015 , 2015, pp. 374–385.
[2]  B.  A.  Tama,  “Penetapan  Strategi  Penjualan Menggunakan  Association  Rule  dalam  Koteks CRM,” J. Generic , vol. 5, no. 1, pp. 35–38, 2010.
[3]  W.  A.  Triyanto,  “Association  Rule  Mining  Untuk Penentuan  Rekomendasi  Promosi  Produk,” J. Simetris , vol. 5, no. 2, pp. 121–126, 2014.
[4]  W.  A.  Triyanto,  “Algoritma  K-Medoids  Untuk Penentuan  Strategi  Pemasaran  Produk,” J.  Simetris , vol. 6, no. 1, pp. 183–188, 2015.
[5]  G.  Gunadi  and  D.  I.  Sensuse,  “Penerapaan  Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth (FP- Growth),” J.  Telemat.  MKOM ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 118–132, 2012.
[6]  D.  K.  Pane,  “Implementasi  Data  Mining  Pada Penjualan  Produk  Elektronik  Dengan  Algoritma Apriori,” J. Pelita Inform. Budi Darma , vol. 4, no. 3, pp. 25–29, 2013.
[7]  A.  Nursikuwagus  and  T.  Hartono,  “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis  Web,” J.  Simetris ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  701– 706, 2016.
[8]  R.  Yanto  and  R.  Khoiriah,  “Implementasi  Data Mining  dengan  Metode  Algoritma  Apriori  dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” Citec Juournal , vol. 2, no. 2, pp. 102–113, 2015.
[9]  Y.  G.  Sucahyo, Data Mining : Mengenali Informasi Yang Terpendam . IlmuKomputer.com, 2003.
[10]  B. Santoso, Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data Untuk  Keperluan  Bisnis .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2007.
[11]  E.  T.  Luthfi,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma Asosiasi  Untuk  Meningkatkan  Penjualan,” J.  Dasi , vol. 10, no. 1, 2009.
[12]  Kusrini  and  E.  Luthfi, Algoritma  Data  Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.