## PENGGALIAN  KAIDAH  MULTILEVEL  ASSOCIATION  RULE  DARI DATA MART SWALAYAN ASGAP
Teguh Pradana 1)
1) Program Studi/Prodi Teknik Informatika, STMIK Yadika, email: INTI_PERSADA_SOFTWARE@yahoo.co.id

## Abstrak:
Perkembangan  teknologi  informasi  telah  mengalami  kemajuan  yang  sangat  pesat, termasuk  penggunaannya  di  sektor  pemasaran.  Namun  pada  umumnya  digunakan  sebatas penyimpanan  data  yang  hanya  digunakan  untuk  pencatatan  transaksi  dan  mengolah  data transaksi  tersebut  untuk  pembuatan  laporan  pembelian  atau  penjualan  perusahaan.  Bagi penjualan  yang  hanya  menjual  beberapa  jenis  produk  atau  toko-toko  kecil,  laporan  seperti  itu mungkin cukup bagi pemilik untuk melakukan analisis pada pasar dan mengambil keputusan.
Hal  ini  dapat  berpengaruh  dalam  penjualan  suatu  jenis  produk  tertentu,  tetapi  karena banyaknya  data  yang  harus  diolah,  informasi  tersebut  menjadi  bias  atau  bahkan  tidak  akan ditemukan  jika  dilakukan  secara  manual.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  seperti  ini  perlu menggunakan  konsep  data  mining  dengan  market  basket  analysis  untuk  mengetahui  buying habits dari konsumen sehingga dapat membantu pengambilan keputusan. Dengan menggunakan data  mart  yang  ada  dapat  dijadikan  sebagai  pendukung  untuk  diolah  dengan  menggunakan teknik-teknik yang ada pada data mining.
Multi  level  association  rule  bisa  memberikan  aturan  asosiasi  pada  tingkatan  yang berbeda,  yang  menggunakan  data  mart  yang  memiliki  data  multi  dimensi,  sehingga  dapat memberikan informasi pada tingakatan yang berbeda.
Keywords: Multilevel Association Rule
1. Pendahuluan
Swalayan  Asgap,  sejak  didirikan pada tahun 1997 telah melakukan komputerisasi  di  bidang  penjualannya. Analisis telah dilakukan sejauh ini berdasarkan laporan transaksi setiap bulannya. Besarnya volume data  yang perlu diolah,  menyebabkan  swalayan  Asgap mengalami  kesulitan  dalam  memantau asosiasi  antara  penjualan  yang  satu  dengan yang  lain.  Terkadang  hasil  pengolahan  data dengan  cara  sederhana  tidak  memberikan hasil  yang  mendukung.  Kebijakan  akhirnya ditempuh  berdasarkan  informasi  singkat berupa  laporan  yang  didukung  dengan intiusi manajer. Keberadaan informasi dapat
mempengaruhi segala keputusan dan strategi yang akan diambil oleh manajer.
Melihat  bahwa  diperlukan  adanya berbagai  aspek  yang  menjadi  pertimbangan dalam  pengambilan  keputusan,  sehingga dapat dilihat atribut seperti waktu, produk sebagai  variabel  yang  berpengaruh  pada informasi yang ingin diperoleh dan dengan konsep multi-level untuk  pencarian frequent itemset dalam  pembentukan association rule.  Single  level umumnya  hanya  melihat dari  satu  konsep level ,  tidak  menawarkan informasi item dari  berbagai  abstraksi, sedangkan multi-level dapat  memberikan informasi  dari  tingkatan  yang  berbeda, misalnya  berdasarkan  katagori  barang  dan nama  barang. Association  Rules yang dihasilkan disertai dengan tingkat dukungan
data  berdasarkan history data  perusahaan ( support dan confidence ).  Misalkan  ketika konsumen  membeli  produk  A,  maka swalayan dapat menawarkan pula produk B. Keputusan  ini  diambil  berdasarkan history data  transaksi  swalayan,  terdapat  dukungan data  dengan confidence 80%,  bahwa kebutuhan  akan  produk  B  akan  meningkat seiring  dengan  permintaan  produk  A,  maka diharapkan  dapat  membantu  pengambilan keputusan  untuk market  basket  analysis perusahaan.
2. Tinjauan Pustaka
a. Market Basket Analysis
Market Basket Analysis adalah suatu cara  yang  digunakan  untuk  menganalisis data penjualan dari suatu perusahaan. Proses ini  menganalisis buyinghabits konsumen dengan menemukan asosiasi antar item-item yang  berbeda  yang  diletakkan  konsumen dalam shopping  basket (Gregorius  S  Budhi, 2007).  Hasil  yang  telah  didapatkan  ini nantinya dapat dimanfaatkan oleh perusahaan retail seperti toko atau swalayan untuk  mengembangkan  strategi  pemasaran dengan  melihat item-item mana  saja  yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen.
Untuk  beberapa  kasus,  pola  dari item-item yang dibeli secara bersamaan oleh konsumen  mudah  ditebak,  misalnya  susu dibeli  secara  bersamaan  dengan  roti, Namun,  mungkin  saja  terdapat  suatu  pola pembelian item yang  tidak  terpikirkan sebelumnya,  misalnya  pembelian  minyak goreng  dengan  deterjen.  Mungkin  saja  pola ini  tidak  pernah  terpikirkan  sebelumnya karena minyak goreng dan deterjen tidak ada hubungan  sama  sekali,  baik  sebagai  barang pelengkap maupun barang pengganti. Hal ini mungkin  tidak  terpikirkan  sebelumnya sehingga tidak dapat diantisipasi jika terjadi sesuatu,  seperti  kekurangan  stok  deterjen misalnya.  Inilah  salah  satu  manfaat  yang dapat  diperoleh  dari  melakukan market
basket  analysis .  Dengan  melakukan  proses ini  secara  otomatis  seorang  manajer  tidak perlu mengalami kesulitan untuk menemukan  pola item apa  saja  yang mungkin dibeli secara bersamaan.
b. Association rule Association Rule Mining meliputi dua tahap (Ulmer, David, 2002) :
1. Mencari  kombinasi  yang  paling  sering terjadi dari suatu itemset .
2. Mendefinisikan Condition dan Result (untuk 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 dua ukuran, yaitu a. Support , yaitu suatu ukuran yang menunjukkan  seberapa  besar  tingkat dominasi  suatu itemset dari  keseluruhan transaksi. Ukuran ini menentukan apakah suatu itemset layak untuk dicari confidence -nya (misalnya, dari keseluruhan  transaksi  yang  ada,  seberapa besar tingkat dominasi
yang menunjukkan bahwa item A dan B dibeli bersamaan).
b. Confidence, yaitu  suatu  ukuran  yang menunjukkan  hubungan  antar  dua  item secara conditional (misal, seberapa sering item B dibeli jika orang membeli item A). Kedua  ukuran  ini  nantinya  berguna  dalam menentukan interesting  association  rules , yaitu  untuk  dibandingkan  dengan  batasan ( threshold )  yang  ditentukan  oleh  user. Batasan  tersebut  umumnya  terdiri  dari minimum support dan minimum confidence .

## c. Algoritma Apriori
Apriori  adalah  suatu  algoritma  yang sudah  sangat  dikenal  dalam  melakukan frequent  itemset dengan association  rule . Sesuai  dengan  namanya,  algoritma  ini menggunakan knowledge mengenai frequent itemset yang  telah  diketahui  sebelumnya, untuk  memproses  informasi  selanjutnya.
Algoritma  inilah  yang  biasanya  dipakai dalam  proses data  mining untuk market basket analysis . Algoritma apriori menggunakan  pendekatan iterative ( level- wise  search ),  dimana k-itemset dipakai untuk  menyelidiki  ( k+1 ) -itemset .  Langkah- langkah  dari  algoritma  ini  adalah  sebagai berikut (Ulmer, David, 2002) :
1. Set  k=1  (menunjuk  pada itemset ke-
1)
2. Hitung  semua k-itemset ( itemset yang mempunyai k item )
3. Hitung  support  dari  semua  calon itemset - filteritemset
tersebut
berdasarkan  perhitungan minimum support .
4. Gabungkan  semua k-sized  itemset untuk  menghasilkan  calon itemset k+1.
5. Set k=k+1.
6. Ulangi langkah 3-5 sampai tidak ada itemset yang  lebih  besar  yang  dapat dibentuk.
7. Buat final  set dari itemset dengan menciptakan  suatu union dari  semua k-itemset .
d. Algoritma FP-Growth
Algoritma  FP-Growth  merupakan pengembangan dari algoritma apriori, sehingga  kekurangan  dari  algoritma  apriori diperbaiki oleh algoritma FP-Growth. Frequent  Pattern  Growth (FP-Growth) adalah  salah  satu  alternatif  algoritma  yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan  data  yang  paling  sering  muncul ( frequent itemset ) dalam sekumpulan data [8] . Struktur data yang digunakan untuk mencari
frequent  itemset dengan  algoritma  FP- Growth adalah perluasan dari sebuah pohon prefix, yang biasa disebut FP-Tree.

## e. Data Mart
Data  mart  adalah  suatu  bagian  pada data warehouse yang mendukung pembuatan laporan  dan  analisa  data  pada  suatu  unit, bagian  atau  operasi  pada  suatu  perusahaan. Dalam beberapa implementasi data warehouse,  data  mart  adalah  miniature  data warehouse.  Data  mart  sering  digunakan untuk memberikan informasi kepada segmen fungsional  organisasi.  Contoh  umum  data mart  adalah  untuk  departemen  penjualan, departemen  persediaan  dan  pengiriman, departemen  keuangan,  manajemen  tingkat atas, dan seterusnya.
Karakterisitik Data mart : ◦ Data  mart  memfokuskan  hanya  pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait  dalam  sebuah  departemen  atau fungsi bisnis.
◦ Data  mart  biasanya  tidak  mengandung data  operasional  yang  rinci  seperti  pada data warehouse .
◦ Data  mart  hanya  mengandung  sedikit informasi  dibandingkan  dengan data warehouse .  Data  mart  lebih  mudah dipahami.
Kadang kala sulit untuk membedakan antara datawarehouse  dan  data  mart  karena keduanya  hampir  sama.  Namun,  jika  dikaji lebih  jauh  ada  beberapa  perbedaan  yang dimiliki keduanya.
Datawarehouse merupakan  gabungan  dari  beberapa  data mart  dan  levelnya  berada  pada  perusahaan atau  organisasi . Sedangkan  data  mart merupakan  bagian  dari  datawarehouse  dan berada  level  departemen  pada  perusahaan atau organisasi tersebut. Data mart menangani sebuah business proses, misalkan penjualan, maka hanya proses penjualan saja yang ditangani pada data mart.
Tiga  fungsi  utama  yang  perlu  dilakukan untuk  membuat  data  siap  digunakan  pada
datawarehouse
adalah extraction ,
transformation dan loading (ETL).  Ketiga fungsi  ini  terdapat  pada staging  area .  Pada data staging ini, disediakan tempat dan area dengan beberapa fungsi seperti data cleansing, change , conver t, dan menyiapkan data  untuk  disimpan  serta  digunakan  oleh datawarehouse.

## f. Multilevel Association Rule
Banyak aplikasi data mining asosiasi yang membutuhkan pemrosesan pada multi- level abstraksi. Dibandingkan dengan single- level, multi-level dapat memberikan informasi  yang  lebih  spesifik  dan  lebih fokus  karena  dapat  memberikan  informasi dari  tingkatan  abstraksi  yang  berbeda [11] . Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Scott  Fortin,  Ling  Liu,  Randy  Goebel (June 1996) [13] . Untuk mendapatkan multilevel  association  rule,  perlu  terlebih dahulu  dibentuk  suatu concept  hierarchy tree dari data - data yang ada, seperti terlihat pada Gambar 1 dan menyusunnya ke dalam sebuah generalized description table , seperti terlihat  pada  Tabel  1.  Selanjutnya  data transaksi  yang  akan  di-mining  dirubah  /  di- transformasi  menjadi encoded  transaction table ,  dimana  item  -  item  yang  ada  pada sebuah  transaksi  dikodekan  sesuai  dengan nilai  GID-nya  pada generalized  description table [11] . Sebagai contoh, lihat Tabel 1.
Gambar 1. Contoh Concept Hierarchy Tree
Tabel 1. Contoh Generalized Description Table

## 3. Implementasi Sistem
Dataset  yang  akan  digunakan  dalam  studi kasus  ini  adalah  dataset  retail  yang  diambil dari  swalayan  “Asgap”.  Swalayan  Asgap yang  berlokasi  di  Krian  berdiri  pada  tahun 1997 dan yang berlokasi di Driyorejo berdiri tahun 2004.
Aplikasi penjualan menggunakan  bahasa  pemrograman  Clipper ( under DOS).  Database  yang  digunakan terdiri  dari  master  penjualan  item  barang. Setiap  periode  baru  aplikasi  akan  men- create tabel  penjualan  berdasarkan  periode, sehingga  tabel  akan  semakin  banyak berdasarkan berjalannya waktu periode.

## 4. Penutup
Data  mart  dan  data  mining  dapat membantu  manajemen  dalama  pengambilan tindakan-tindakan  bisnis  dengan  membekali pengetahuan  berupa  pola  yang  berasal  dari data-data  masa  lalu.  Dalam  penelitian  ini diperoleh  pengetahuan  berupa  pola  asosiasi
TID Items T 1 {111, 121, 211, 221} T 2 {111, 211, 222, 323} T 3 {112, 122, 221, 411} T 4 {111. 121} T 5 {111, 122, 211, 221, 413} T 6 {211, 323, 524} T 7 {323, 411, 524, 713}
Root Level 1 Produk Lokasi Waktu Level 2  Makanan…..  ….     Minuman  Krian  Driyo    Jan ……  ……..Des
Level 3  …..  Susu   Galon … Teh
 Konsumen  yang  membeli  barang  dengan  katagori “ROKOK” dan “PASTA” cenderung membeli barang dengan katagori “KOPI”
[support : 0.27%    confidence : 3.70%]
 Konsumen  yang  membeli  barang  di  wilayah “DRIYOREJO”  cenderung  membeli  barang  dengan katagori “MIE INSTANT” dan “KOPI”
[support : 3.42%    confidence : 2.94%]
 Konsumen yang membeli barang di bulan “JANUARI”  cenderung  membeli  barang  dengan katagori “MINUMAN” dan “SABUN CUCI” [support : 3.97%    confidence : 0.38%]
 Konsumen  yang  membeli  barang  dengan  merk  “GG
SURYA”  cenderung  membeli  barang  dengan  merk “ROMA”
[support : 9.98%    confidence : 0.45%]
Dan seterusnya
antara satu produk dengan produk yang lain. Aturan  yang  dihasilkan  harus  dievaluasi terlebih dahulu sebelum diaplikasikan. Hasil dari  evaluasi  memberikan  hasil  yang memuaskan,  di  mana  aturan  asosiasi memberikan  manfaat  yang  lebih  besar daripada  tidak  menggunakan  aturan  sama sekali.

## 5. Kesimpulan dan Saran
1. Data mart bisa digunakan untuk menentukan frequent  itemset ,  dan  data mart  bisa  mendukung  data  mining khususnya  multi  level  association  rule, dengan  memberikan  dimensi  data  yang berbeda  yang  dibutuhkan  oleh  data mining.
2. Multi  Level  Association  Rule  bisa menghasilkan  kombinasi item dari tingkatan  level  yang  berbeda,  seperti produk, waktu, serta wilayah.
3. Dari hasil kombinasi item, yang mempunyai  nilai confidence yang besar, bisa  dijadikan  sebagai  pedoman  dalam meningkatkan penjualan, misalnya manajemen dapat menginstruksikan kepada  tenaga  penjual  untuk  selalu mengingatkan  konsumen  yang  membeli item untuk membeli item yang lain yang mempunyai  nilai confidence yang  besar terhadap item yang lain.
Saran  yang  bisa  diberikan  berkaitan  dengan penelitian ini untuk pengembangan selanjutnya adalah :
- Adanya pengembangan penelitian dengan  menggunakan  dimensi  yang lebih banyak dari penelitian ini (produk, waktu dan wilayah).

## Daftar Pustaka
1.Yinbo  WAN,  Yong  LIANG,  Liya  DING.
“ Mining Association Rules From Primitive Frequent Itemset ”.  Vol. 3 No. 1. June 30,
2009.
2.  Virendra  Kumar  Shrivastava,  Parveen Kumar,  K.  R.  Pardasani.  “ Discovery  of
Multi-level Association Rules from
Primitive  Level  Frequent  Patterns  Tree ”. Vol.  3  No.  1,  July  2010  (ISSN  0974- 3375).
3. Berlin Chen (2006). “ Association Rules ”.
4.  Pratima  Gautam,  Dr.  K.  R.  Pardasani.
“ Algorithm for Efficient Multilevel Association  Rule  Mining ”.  Vol.  02,  No.
05, 2010, 1700-1704.
5.  Scott  Fortin,  Ling  Liu.  “ An  Object- Oriented Approach to Multi-Level
Association Rule Mining ”.