## Analisa Penjualan Perlengkapan Olahraga Pada HS Sport Menggunakan Metode Apriori
Bibit Sudarsono 1 , Umi Faddillah 2 , Ayuni Asistyasari 3 , Yosep Nuryaman 4 Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi, Jl. Cemerlang No.8, Sukakarya, Kec. Warudoyong, Kota Sukabumi, Jawa Barat 1
Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No. 98 Senen. Jakarta Pusat 234 E-mail : bibit.bbs@bsi.ac.id 1 , umi.umf@bsi.ac.id 2 , ayuni.yas@bsi.ac.id 3 , yosep.ynu@ac.id 4
Abstrack - Covid-19, which is still not recovering in Indonesia, has disrupted many business lines, some of which have had to close permanently. One company that has not escaped the effects of Covid- 19 is HS SPORT. HS SPORT as one of the sellers of sports equipment is trying as much as possible to survive during this Covid-19 period. One of the ways used by HS SPORT is by providing promotions for sales of sports equipment. Therefore, a study was conducted on sales data for the past year during the pandemic using the a priori algorithm. And based on calculations that have been carried out using the Apriori Algorithm, the most sold products meet the minimum 70% confidence requirement, such as if you buy a body protector, you will buy an 79% hand protector.
Keywords – Data Mining, Apriori, Sales.
I ntisari - Covid-19 yang masih tidak kunjung pulih di Indonesia membuat banyak lini bisnis menjadi  terganggu,  bahkan  beberapa  diantaranya  harus  tutup  secara  permanen.  Salah  satu perusahaan yang tidak luput dari efek Covid-19 adalah HS SPORT. HS SPORT sebagai salah satu penjual alat-alat olah raga berupaya sebisa mungkin agar bertahan di masa Covid-19 ini. Salah  satu  cara  yang  digunakan  oleh  HS  SPORT  yaitu  dengan  memberikan  promosi  paket penjualan  alat  olah  raga.  Oleh  sebab  itu  maka  dilakukan  penelitian  terhadap  data  penjualan selama satu tahun terakhir selama pandemi menggunakan Algoritma apriori. Dan berdasarkan perhitunganyang telah dilakukan menggunakan Algoritma Apriori menghasilkan produk yang paling banyak terjual memenuhi syarat minimum confidence 70% seperti jika membeli body protector maka akan membeli hand protector 79%.
Kata Kunci – Data Mining, Apriori, Sales

## I. P ENDAHULUAN
Dari semenjak kejadian pertama Covid-19 di Indonesia ditemukan di bulan Maret 2020 [6], Covid-19 telah membuat berbagai lini kehidupan menjadi terganggu. Pemerintah pun dari tingkat Pusat maupun Daerah sudah berupaya dengan membuat berbagai peraturan-peraturan terkait  berbagai  aspek  kegiatan  masyarakat  dengan  berbagai  isltilah  seperti  PPKM  hingga PSBB  untuk  menekan  penyebaran  Covid-19.  Dengan  adanya  peraturan-peraturan  tersebut berbagai  perusahaan  harus  menutup  sementara  atau  menutup  di  waktu-waktu  tertentu sehingga pada akhirnya banyak perusahaan yang harus tutup secara permanen.
HS  SPORT  merupakan  salah  satu  penjual  alat-alat  olah  raga  yang  berkedudukan  di wilayah  Kebayoran  Jakarta  Selatan  [5].  Dengan  adanya  peraturan  seperti  PPKM  dan  PSBB tersebut, HS SPORT selalu berusahan agar dapat bertahan bahkan meningkatkan penjualan. Salah satu cara yang dilakukan oleh HS SPORT yaitu melakukan promosi penjualan berupa penjualan paket.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Kajian Terdahulu
Beberapa hasil penelitian yang meggunakan algoritma apriori diantarnya yaitu Algoritma Apriori sangat berguna untuk mengetahui hubungan pola frekuensi penjualan produk merk oli yang  paling  sering  terjual  [1].  Selain  itu  terdapat  penelitian  yang  lainnya  dimana  hasil penelitiannya  adalah  perhitungan  analisa  metode  Algoritma  Apriori,  dapat  dijadikan  acuan bagi masyarakat dan kalangan pendaki dalam memilih dan membeli merek atau brand pada produk  tas  gunung  (carrier)  yang  sedang  trend  saat  ini  [2].  Hasil  penelitian  yang  lainnya menghasilkan  kesimpulan  dengan  menerapkan  algoritma  apriori  memberikan  rekomendasi produk kepada pelanggan Online Store berdasarkan nilai confidence kombinasi produk yang dibeli pada periode waktu tertentu [3].
Berdasarkan hasil aturan asosiasi yang diperoleh, maka yang memiliki nilai support dan confidence  tertinggi  adalah  P01  (Pupuk  Organik).  P04  (Pupuk  Urea)  dengan  nilai  support 60% dan nilai confidence 86% [7]. Hasil penelitian lain adalah berupa pola menarik hasil data mining  yang  merupakan  informasi  penting  untuk  mendukung  strategi  promosi  yang  tepat dalam mendapatkan calon mahasiswa baru [8]. Selain itu data mining algoritma apriori dapat mengekstrak  informasi  bahan  bangunan  yang  sering  dibeli  konsumen  dari  database  yang terintegrasi dengan system informasi penjualan [9].
Hasil lainnya yaitu informasi berupa pola peminjaman buku dan rekomendasi bagi pihak perpustakaan  untuk  mengatur  penempatan  tata  letak  buku  sesuai  dengan  itemset  yang terbentuk  dan  pengadaan  buku  [10].  Adapun  perancangan  menggunakan  Metode  UML ( Unified Modeling Language ) ini dapat meningkatkan kerja dan kinerja Pusat Penelitian dan Pengabdian  Masyarakat  (P3M)  Politeknik  Negeri  Bengkalis  sehingga  setiap  kegiatan penelitian dan pengabdian dapat termonitoring dengan baik mulai tahap pengajuan proposal sampai tahap laporan kegiatan [11].
Oleh sebab ini kami melakukan penelitian terhadap data-data penjualan selama Covid-19 menggunakan Algoritma Apriori. Diharapkan penelitian ini dapat menghasilkan rekomendasi promosi  penjualan  paket  produk  olah  raga  agar  HS  SPORT  mampu  terus  bertahan  selama pandemi hingga mampu meningkatka penjualannya.

## B. Metode
Penelitian ini menggunakan model CRISP-DM (Cross-Industry Standard Proses for Data Mining) [4], yang terdiri dari 6 tahap yaitu:
1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business/Research Understanding Phase )
HS SPORT merupakan penjual alat-alat olah raga yang berkedudukan di Jakarta. Dengan adanya  Covid-19,  HS  SPORT  berupaya  agar  penjualan  mereka  tetap  terjaga  dan  juga mengalami  kenaikan  dengan  cara  melakukan  promosi  penjualan  paket.  Dengan menggunakan Algoritma Apriori maka diharapkan mampu menghasilkan paket promosi terbaik untuk menjaga penjualan.
2. Fase Pemahaman Data (Data Understanding Phase)
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  penjualan  salama  Covid-19  yaitu data  penjualan  dari  bulan  April  2020  hingga  Maret  2021  yaitu  sebanyak  297  transaksi seperti yang tampak pada Tabel 1.
T ABEL I

## D ATA P ENJUALAN

## Penjualan  Item yang dibeli
1  Training Club, Coloured Belt
2  Body Protector, Hand Protector
3  Shinpad Foot Protector, Coloured Belt
4  Body Protector, Hand Protector
5  Bag 6  Bag, Competetion Belt 7  Hand Protector, Body Protector 296  Competetion Belt 297  Hand Protector, Body Protector
3. Fase Pengolahan Data ( Data Preparation Phase ) Pada  tahap  ini  dilakukan data  cleaning. Proses  data cleaning ini  yaitu  menghapus  data transaksi dengan 1 produk saja dikarenakan pada penelitian ini tertuju pada penjualan 2 produk atau lebih dalam 1 transaksi. Sehingga data yang siap diolah yaitu sebanyak 142 Transaksi.

## T ABEL II J UMLAH D ATA P ER L ABEL

## Penjualan  Item yang dibeli
1  Training Club, Coloured Belt
2  Body Protector, Hand Protector
3  Shinpad Foot Protector, Coloured Belt
4  Body Protector, Hand Protector
5  Bag, Competetion BELT
6  Hand Protector, Body Protector
7  Hand Protector, Body Protector
141  Body Protector, Hand Protector
142  Hand Protector, Body Protector

## 4. Fase Pemodelan ( Modeling Phase )
Pada tahap ini dilakukan pemodelan menggunakan algoritma Apriori, dimana
5. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase )
Pada tahap ini pengujian model dilakukan dengan menggunakan batasan confidence untuk mengetahui paket penjualan terbanyak.
6. Fase Penyebaran ( Deployment Phase )
Setelah diketahui paket penjualan terbanyak maka dapat diterapkan di HS SPORT.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  data  yang  sudah  disiapkan  sebelumnya,  maka  langkah-langkah  yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Pembuatan Format Tabular
Pembuatan tabular diambil dari tabel III, dimana apabila dibentuk menjadi seperti tabel dibawah ini.
T ABEL III M ATRIX PENJUALAN
Item Transaksi Total 1  2  3  4  5  6  7  141  142 Training Club 1 1 1 85 Coloured Belt 1 1 56 Body Protector 1 1  1 1 74 Hand Protector 1 1 1 1 32 Shinpad Foot Protector 1 76 Bag 1 32 Competetion Belt 1 1 44

## 2. Analisa Kombinasi 1 Itemset
Kombinasi  1  Itemset  ini  dihitung  berdasarkan  tabel  IV  dengan  minimum  support  40%. Adapun hasil perhitungannya adalah sebagai berikut.
T ABEL IV N ILAI SUPPORT UNTUK MASING - MASING PRODUK Item Jumlah Support Training Club 85 60% Coloured Belt 56 39% Body Protector 74 52% Hand Protector 32 23% Shinpad Foot Protector 76 54% Bag 32 23% Competetion Belt 44 31%
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  produk  yang  memenuhi  minimum  support  40%  adalah Training Club, Body Protector dan Shinpad Foot Protector.

## 3. Analisa Kombinasi 2 Itemset
Kombinasi  2  Itemset  ini  dihitung  berdasarkan  tabel  V  dengan  minimum  support  40%. Adapun hasil perhitungannya adalah sebagai berikut

## T ABEL V
N ILAI SUPPORT UNTUK KOMBINASI 2 ITEMSET Item Jumlah Support Training Club, Coloured Belt 17 12% Training Club, Body Protector 63 44%
Item Jumlah Support Training Club, Hand Protector 5 4% Body Protector, Hand Protector 68 48% Body Protector, Bag 4 3% Body Protector, Competition Belt 2 1% Shinpad Foot Protector, Coloured Belt 54 38% Shinpad Foot Protector, Bag 14 10% Shinpad Foot Protector, Competition Belt 8 6%
Dari perhitungan diatas yang mampu memenuhi minimum support 40% adalah 2 itemset Training  Club  dan  Body  Protector  dengan  nilai  44%  dan  Body  Protector  dan  Hand Protector dengan nilai 48%.

## 4. Aturan Asosiasi
Setelah  perhitungan  pola  frekuensi  ditemukan,  maka  kemudian  dicari  aturan  asosiasi dengan  syarta  minimum  confidence  70%.  Adapun  hasil  perhitungannya  adalah  sebagai berikut.
T ABEL VI N ILAI CONFIDENCE UNTUK KOMBINASI 2 ITEMSET Aturan Jumlah Confidence Jika membeli Training Club maka akan membeli Body Protector 63/86 73% Jika membeliI Body Protector Maka membeli Hand Protector 68/86 79%
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  produk  yang  sering  dibeli  pelanggan  adalah  body protector,  training  club  dan  hand  protector.  Dengan  aturan  jika  membeli  training  club maka akan membeli body protector dengan nilai confidence 73%. Dan jika membeli body protector maka akan membeli hand protector dengan nilai confidence 79%. Oleh sebab itu maka penulis memberikan masukan dengan memberikan promo paket penjualan yaitu body  protector  dan  hand  protector  karena  kecenderungan  orang  yang  membeli  body protector  akan  membeli  hand  protector.  Adapun  tampilan  promosi  penjualan  seperti gambar 2.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  yang  sebelumnya  sudah  dilakukan  dapat  disimpulkan  jika membeli  Training  Club  maka  akan  membeli  Body  Protector  dengan  nilai  confidence  73%. Jika membeliI Body Protector Maka membeli Hand Protector dengan nilai confidence 79%%. Dengan  hasil  tersebut,  maka  HS  SPORT  dapat  menggunakan  sebagai  promosi  paket penjualan olah raga karena memiliki nilai confidence yang tinggi.

## R EFERENSI
[1] Rulianto, J & Prima, W. Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Oli Mobil  Berbasis  Sistem  Pencarian  Aturan  Asosiasi.  Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 316-326 ISSN:2548- 9771/EISSN:2549-7200
[2] Salim, A., & Nizar, M. Application of Apriori Algorithm Method in Sales Analysis of Mountain Bag Brands in Post Stores 1. Journal of Informatics and Telecommunication Engineering Vol.4 No. 1, Juli 2020.
[3] Syukri,  C.,  Utami,  E.,  &  Wahyu.  F.  Sistem  Rekomendasi  Produk  Online  Store Menggunakan Metode Apriori. Jurnal INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta ISSN: 2442-7942 Vol. 4 Nomor 2 Tahun 2018
[4] Kusrini & Emha Taufiq Luthfi. Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset.2009
[5] HRD. Data Penjualan Bulan April 2020 – Maret 2021. HS SPORT Jakarta. 2021.
[6] Detik.com  ,  “Kapan  Sebenarnya  Corona  Pertama  Kali  Masuk  RI?.  Diakses  tanggal  6 November  2020,  dari  https://news.detik.com/berita/d-4991485/kapan-sebenarnya- corona-pertama-kali-masuk-ri.
[7] Amrin. Data Mining Dengan Algoritma Apriori untuk Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pupuk. Paradigma Vol. XIX No.1, Maret 2017
[8] Haryo,  K.,  Eko,  S.,  &  Marwata,  M.  Analisis  Algoritma  Apriori  Untuk  Mendukung Strategi  Promosi  Perguruan  Tinggi.  Walisongo  Journal  of  Information  Technology, 2019. Vol.1 No. 1
[9] Novia,  L.  Penerapan  Data  Mining  Algoritma  Apriori  Dalam  Sistem  Informasi Penjualan. Jurnal Edik Informatika. 2017. ISSN: 2407-0491.
[10] Denny,  R.  Sutiyono,  &  Ludi.  Z.  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori  Untuk  Mengetahui  Polo  Peminjaman  Buku  di  Perpustakaan  Universitas  Bale Bandung. Jurnal Sistem Informasi, J-SIKA Vol. 02. No. 02, Desember 2020.
[11] Tedyyana,  A.,  Ratnawati,  F.,  &  Kurniati,  R.  (2019).  Rancangan  Sistem  Informasi Penelitian  Dan  Pengabdian  Masyarakat  Politeknik  Negeri  Bengkalis  Menggunakan Metode Uml (Unified Modeling Language). Jurnal Sistem Informasi (Vol. 8, Issue 3).

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti mengucapakan terima kasih kepada Tim Jurnal Inovtek Seri Informatika Polbeng yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk  kami  submit  serta  meluangkan  waktu  untuk mereview jurnal guna menunjang penelitian ini dengan baik.