## Pendekatan Algoritma Apriori Pada
Data Mining Untuk Menemukan Pola Belanja Konsumen
Wahju Tjahjo Saputro 1* , Ike Yunia Pasa 1
1 Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Purworejo, Purworejo 54111, Indonesia

## Abstrak
Data mining sering digunakan dalam penelitian terkait pola dan pengetahuan tentang sebuah informasi yang  tersimpan  dalam database skala  besar.  Saat  ini  banyak  perusahaan  atau  badan  usaha  yang memiliki  data  dalam  jumlah  jutaan  yang  tersimpan  dalam  database.  Database  skala  besar  tersebut hanya  digunakan  untuk  menghasilkan  informasi  yang  bersifat  tabular  untuk  kebutuhan  rutinitas manajer. Sehingga dapat dikatakan kaya data namun miskin informasi.
Dalam  data  mining  terdapat  salah  satu  metode  asosiasi  yang  mampu  menghasilkan  pola  dan pengetahuan tertentu terhadap data yang memiliki asosiasi antara dua itemset , Sehingga memiliki sifat if - then . Algoritma yang digunakan untuk menghasilkan association rule yaitu apriori.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  apriori  dapat  berjalan  dengan  baik  untuk menghasilkan pola terhadap data transaksi penjualan. Dari hasil pengujian muncul frekuensi transaksi {2,3}  {28} memiliki support 10.5% dan confidence 66.6% serta {7,8}  {22} suppport 10.5% dan confidence 66.6%. kedua rule tersebut mempunyai frekuensi sering muncul cukup tinggi dengan   2.
Kata kunci : Data Mining, Apriori, Association Rule , Database Penjualan

## Abstract
Data  mining  is  often  used  in  research-related  pattern  and  knowledge  of  an  information  is  stored  in large-scale databases. Today many companies have large amounts of data was stored in the database. The  large-scale  databases  are  only  used  to  generate  tabular  information  fo  the  needs  daily  of managers. So it can be called rich data but poor information.
Data  mining  has  one  assocation  method  that  can  generate  certain  patterns  and  knowledge  of  data have  an  assocate  between  two  itemsets,  so  it  has  an  if-then  property.  Algorithm  used  to  produce assocation rule is called apriori.
The result of research represent that the apriori algorithm can work optimally to generate pattern the sales  transaction.  This  research  represents  transaction  frequency {2,3}  {28} has  support  10.5%, confidence  66.6%  and  {7,8}  {22}  has  support  10.5%,  confidence  66.6%.  Both  of  rules  have frequencies often represent quite high with   2.
Keywords: Data mining, Apriori, Association rule, Sales database
1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang Masalah
Alasan  pokok  mengapa  data  mining  menarik perhatian banyak pihak yaitu adanya ketersediaan  data  dalam  jumlah  besar  dan kebutuhan untuk mengolah data tersebut menjadi informasi  yang  lebih  berguna.  Informasi  dan pengetahuan  yang  diperoleh  dapat  digunakan dalam  berbagai  bidang  mulai  dari  manajemen bisnis,  kontrol  produksi  sampai  analisa  pasar. Untuk memperoleh pengetahuan dalam database
skala  besar  tersebut  diperlukan  teknik  data mining  (Erwin,  2009)  (Han  &  Kambler,  2001). Sedangkan  menurut  (Erwin,  2009)  salah  satu cara  yang  bisa  dilakukan  untuk  mengetahui kondisi  pasar  dan  konsumen  adalah  mengamati data  transaksi  penjualan  yang  tersimpan  dalam database  berskala  besar.  Sebagai  contoh  salah satu  kemampuan  yang  dapat  diperlihatkan  oleh data  mining  yaitu  mampu  menebak  target  pasar dengan  cara  melakukan  pengelompokan  dari model  pembeli  dan  melakukan klasifikasi  setiap konsumen  dan  kebiasaan  konsumen  dalam
berbelanja  dari  aspek  karakteristik,  pendapatan, pekerjaan, usia maupun jenis kelamin (Kusnawi, 2007).
Selain  itu  pengetahuan  mengenai  asosiasi  antar jenis  item  yang  muncul  bersamaan  pada  setiap transaksi  dapat  menjadi  masukan  penting  bagi manajer  guna  melakukan  usaha  peningkatan penjualan  (Yusuf,  Pratikno,  &  Gerry,  2006). Misal  dalam  melakukan  kegiatan  promosi penjualan  barang  dapat  pula  membeli  barang lain  dengan  harga  yang  lebih  murah.  Sehingga menurut  (Yusuf,  Pratikno,  &  Gerry,  2006) pengetahuan  antar  jenis  item  yang  saling berasosiasi  ini  dapat  memberikan  pengetahuan bagi  manajer  tentang  kombinasi  item  barang yang  harus  dijual  dalam  promosi  tersebut. Dampak  dari  promosi  ini  tentunya  juga menambah kenyamanan konsumen dalam melakukan  transaksi  item  barang  yang  dibeli secara bersamaan.
Pendekatan data mining mampu memperlihatkan kemampuan  dalam  menemukan  pengetahuan dan  pola  item  yang  sering  muncul  dalam database skala besar salah satunya menggunakan Algoritma  Apriori.  Dimana  Algoritma  Apriori mampu  memperlihatkan  dalam  menemukan informasi  yang  bermanfaat  dan  menarik  pada database  skala  besar  dengan  mengidentifikasi hubungan  antar  item  yang  disebut  juga association .  Dalam  tulisan  ini  akan  digunakan data  transaksi  penjualan  yang  akan  digali  untuk menemukan pengetahuan yang menarik dan pola belanja  konsumen  serta  keterkaitan  item  barang yang dibeli bersamaan dengan item barang lain.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  mampu memperlihatkan  pengunaan  Algoritma  Apriori pada  teknik association  rules untuk  data transaksi penjualan dalam menemukan pengetahuan  dan  pola  keterkaitan  antar  item barang yang dibeli konsumen.

## 1.2. Konsep Data Mining
Data  mining  harus  mampu  menunjukkan  secara transparan,  dimana  hasilnya  memperlihatkan mampu  menyimpan  jutaan  data.  Namun  kondisi menyebabkan kaya data tetapi miskin informasi. Data  mining  mampu  melakukan  tugas  untuk menggali informasi yang bermakna dan memiliki  pengetahuan  dan  pola.  Berikut  ini tugas dari dari mining (Larose, 2005):
a. Deskripsi, menunjukkan pola dan tren suatu kejadian data yang tersimpan dalam database.
b. Estimasi, mirip  dengan  fungsi  klasifikasi. Dimana  yang  membedakan  adalah  variabel pada  fungsi  estimasi  berupa  numerik sedangkan  klasifikasi  variabelnya  adalah kategorikal.
c. Prediksi, mirip  dengan  klasifikasi  dan estimasi.  Yang  membedakan  adalah  bahwa hasil  mining  akan  memprediksi  terjadi  di masa mendatang.
d. Klasifikasi, dalam  fungsi  klasifikasi  nilai variabelnya  berupa  kategorikal.  Model  data mining  memeriksa  himpunan  data  yang besar,  setiap  data  mempunyai  informasi variabel target dan variabel predictor . e. Clustering,
digunakan untuk
mengelompokkan  record  ke  dalam  obyek yang  mirip.  Dalam  clustering  tidak  terdapat variabel target. Clustering melakukan segmentasi seluruh himpunan data ke dalam cluster  yang relatif homogen.
f. Asosiasi, bertugas menemukan aturan dalam transaksi  untuk  menentukan    hubungan  dua atau lebih antar atribut. Asosiasi menghasilkan  rules  dimana  berbentuk  IF antaseden  THEN  konsekuen  bersama-sama menentukan  ukuran support dan confidence yang berhubungan dengan aturan.
Proses  data  mining  dalam  penelitian  ini dilakukan secara bertahap seperti Gambar 1.
Gambar 1. Tahap data mining (Han & Kambler, 2001)

## 1.3. Penelitian Terkait
Seperti  yang  dilakukan  oleh  (Erwin,  2009) dengan menganalisis
market basket
menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  FP- Growth.  Data  yang  digunakan    data  transaksi
tahun 2009. Hasil  pengujian menunjukkan pada data1 dengan Apriori = 10 jam 38 menit dan FP- Growth  =  7  jam  20  menit.  Untuk  data2  pada Apriori = 8 jam 45 menit dan FP-Growth 5 jam 15  menit.  Hasil  tersebut  menunjukkan  FP- Growth  lebih  cepat  dalam  menemukan frequent itemset sehingga  waktu  yang  dibutuhkan  relatif singkat dan efisien.
Sedangkan  (Goswami,  Anshu,  &  Raghuvanshi, 2010)  melakukan  penelitian  algoritma Frequent Pattern Mining berbasis Apriori. Dalam penelitian  ini  ada  tiga  pendekatan Frequent Pattern  Mining yang  dihasilkan  berdasarkan Algoritma  Apriori  klasik  yaitu: Record  Filter , Intersection dan Proposed  Algorithm .  Dengan 2.000 data, pendekatan Record Filter memperoleh  132  detik  dan  Apriori  klasik  143 detik,  pendekatan Intersection 35  detik  dan Proposed Algorithm 29 detik.
Selain  itu  (Hasler,  Hornik,  &  Reutterer,  2005) melakukan  penelitian  implikasi  model  data probabilistik  untuk  menggali association  rules mining. Hasil  dari  penelitian  tersebut  yaitu menghasilkan  konsep  probabilistik  sederhana pada  data  transaksi  dimana  dapat  digunakan untuk mensimulasi data transaksi ketika association tidak digunakan. Data yang digunakan  yaitu  database  toko  kelontong  untuk menggali lift dan confidence .  Sedangkan  hasil simulasi menunjukkan dataset kelontong mempunyai  nilai support yang  lebih  tinggi dengan  perbandingan  rata-rata  0.000203  – 0.000113.  Ini  mengindikasikan  bahwa dataset kelontong  berisi  item  yang  berasosiasi  lebih sering muncul dari yang diharapkan. Dua itemset yang  digeneralisasi  dan  menghasilkan  rules menunjukkan confidence pada real-word data rata-rata 0.0086 – 0.0140.
Yang dilakukan oleh (Prakash & Parvathi, 2010) melakukan  penelitian  peningkatan  skalabilitas Apriori untuk efisiensi association rules mining.
Penelitian  ini  menghasilkan rule baru  bernama informatifve rule set yang menunjukkan prediksi sequensial  sama  dengan  yang  dihasilkan  oleh association  rule  set mmenggunakan  prioritas confidence .  Eksperimen  pertama  menggunakan data  bank  berkapasitas  1GB.  Total  jumlah  item 1.000  dan  jumlah  rata-rata  item  dalam  transaksi ada  15,  menggunakan confidence 90%  dan support 0.5.  Eksperimen  kedua  menggunakan dataset dengan  20  item  yang  berbeda,  dimana jumlah  rata-rata  item  per  transaksi  adalah  6.
Total  ukuran dataset adalah  500Mb  dan menggunakan tingkat confidence sebesar 90%.
Dalam  data  mining  ada  tahap  transformasi, dimana  proses  transformasi  adalah  melakukan persiapan  data  agar  mudah  diproses.  Beberapa tipe  data  yang  dapat  dihasilkan  pada  tahap transformasi yaitu:
▪ Tipe  Nominal, yaitu  tipe  data  diskrit  yang tidak  mengenal  urutan.  Contoh,  warna  baju: merah, kuning, hijau atau suku bangsa: jawa, sunda, Batak, minangkabau.
▪ Tipe  Biner, yaitu  tipe  data  yang  hanya memiliki dua nilai. Contoh, bilangan biner: 0 dan  1  atau  memiliki  rumah  sendiri:  ya  dan tidak.
▪ Tipe  Ordinal, yaitu  tipe  data  diskrit  yang mengenal  urutan.  Contoh,  ukuran  baju:  S, M, L, XL atau nilai ujian: A, B, C, D, E.
▪ Tipe  Continous, yaitu  tipe  data  continyu. Contoh, gaji bulanan atau jumlah anak.
Aturan  asosiasi  (Susanto  &  Suryadi,  2010) berkaitan dengan “apa bersama apa”. Hal ini bisa berupa  studi  transaksi  di  supermarket,  misal seseorang  membeli  susu  bayi  juga  membeli sambun  mandi  bayi,  maka  menurut  (Susanto  & Suryadi,  2010)  aturan  asosiasi  ini  sering  disebut market  basket  analysis .  Transaksi  pembelian diatas dapat ditulis sebagai berikut.

## susu bayi  sabun mandi bayi
Ide  dasar  dari  aturan  asosiasi  adalah  memeriksa semua kemungkinan hubungan if-then antar item dan  memilih  yang  paling  mungkin  ( most  likely ) sebagai  indikator  dari  hubungan  ketergantungan antar item. Biasanya digunakan istilah antecedent untuk  mewakili  bagian  “jika”  dan consequent mewakili bagian “maka”.
1.4. Konsep Menemukan Frequent Item- set,  Menentukan  Support  dan  Confi- dence
Dalam  menentukan  kandidat  dan  menemukan frequent itemset pada data sequence, dimisalkan dengan data berikut.
i  =  {baju  anak,  baju  wanita,  asesoris,  perabot, sabun mandi, sabun cuci, alat tulis, snack}
Himpunan item yang dibeli oleh pengunjung ke- i  disebut  transaksi  ke-i  yang  dilambangkan dengan T i sebagai contoh gambar 2.
Gambar 2. Himpunan item barang (Susanto & Suryadi, 2010)
Misalkan  himpunan  dari  seluruh  transaksi  pada gambar  2  dapat  dilambangkan  dengan D sehingga diperoleh seperti gambar 3.
Gambar 3. Representasi data transaksi(Susanto & Suryadi, 2010)
Aturan asosiasi yang ingin dihasilkan kelak akan berbentuk aturan seperti gambar 4.
Gambar 4. Bentuk pola rule yang dihasilkan (Susanto & Suryadi, 2010)
Pada  gambar  4,  A  disebut antecedent atau pendahulu sedangkan B disebut consequent atau pengikut  dari  aturan  tersebut.  Aturan  asosiasi yang kelak akan dihasilkan harus memenuhi dua sifat.  Pertama,  baik  A  mupun  B  adalah himpunan  bagian  murni  dari  i  jadi  A,  B  i, kedua, himpunan A dan B adalah dua himpunan yang  saling  lepas  maka  A  B  =  ф  (Susanto  & Suryadi, 2010).
Salah satu ukuran kinerja bagi aturan asosiasi A  B  adalah  besaran support (dukungan)  yang dilambangkan  dengan  S  (A  B). Support adalah  probabilitas  (nilai  kemungkinan/peluang) pelanggan  yang  membeli  beberapa  produk secara bersamaan dari seluruh transaksi. Ukuran support ditunjukkan  dengan  prosentase  dari keranjang  belanja  dimana  sisi  kiri  A  sebagai antecedent dan  B  sebagai consequent keduanya ditemukan secara bersamaan (Yusuf, Pratikno, & Gerry, 2006). Dapat diartikan support merupakan  prosentase  dukungan  pembeli  yang belanja  barang  A  juga  akan  belanja  barang  B dari  total  transaksi,  sehingga  didefinisikan seperti gambar 5.
Gambar 5. Menentukan support (Susanto & Suryadi, 2010)
Confidence (nilai kepastian) adalah suatu ukuran yang menunjukkan kuatnya hubungan antar item dalam  aturan  asosiasi,  dapat  pula  diartikan
confidence berguna  untuk  mengukur  tingkat kebenaran  dari  kesimpulan  yang  diambil  dari aturan  yang  dihasilkan  (Susanto  &  Suryadi, 2010).  Misal  pada  aturan  A  B,  jika  nilai confidence rendah maka kemungkinan munculnya  B  yang  memuat  A  juga  semakin rendah. Hal ini didefinisikan seperti gambar 6. Gambar 6. Menentukan confidence (Susanto & Suryadi, 2010)
Suatu itemset adalah himpunan yang beranggotakan  sebagian  atau  seluruh  item  yang menjadi  anggota  i  (Susanto  &  Suryadi,  2010). Sebagai  contoh  {baju  anak}  atau  {asesoris, sabun mandi} demikian pula dengan {baju anak, asesoris,  sabun  mandi}.  Suatu itemset yang beranggotakan k buah  item  dapat  ditulis  atau disebut  k- itemset (Agrawal  dan  Srikant,  1994). Misal:
1. Himpunan {baju anak} merupakan 1-itemset karena  hanya  beranggotakan  satu  buah  item saja.
2. Himpunan {asesoris, sabun mandi} merupakan 2-itemset karena  beranggotakan dua buah item.
3. Himpunan  {baju  anak,  asesoris,  sabun mandi} merupakan 3-itemset karena
beranggotakan tiga buah item.
Besaran frequent itemset yaitu mengukur berapa kali  sebuah itemset muncul  sebagai  bagian  atau keseluruhan  transaksi  yang  menjadi  anggota daftar  transaksi  D  (Susanto  &  Suryadi,  2010). Sedangkan  menurut  (Yusuf,  Pratikno,  &  Gerry, 2006) frequent  itemset adalah  itemset  yang terjadi  pada  jumlah  tertentu  mempunyai itemset frekuensi   . Itemset sering  yang  memiliki  k buah  anggota  disebut frequent  k-itemset .  Notasi set  of  frequent  itemset  k-itemsets ditulis  F k (Susanto & Suryadi, 2010).

## 2. METODE
Tahap pertama dimulai dari Data Preprocessing , dimana  menurut  (Larose,  2005)  bagian  ini membutuhkan  waktu  hampir  60%  dari  proses data  mining  mulai  dari  aspek  waktu  sampai aspek aktifitas selama proses data mining secara keseluruhan. Di dalam data preprocessing terdiri dari beberapa tahapan:
▪ Selection, yaitu proses memilih dan memisahkan  data  berdasarkan  beberapa
kriteria.  Misal  berdasarkan  kota  atau  jenis pembeli.
▪ Preprocessing ,  yaitu  mempersiapkan  data dengan  cara  membersihkan  data  berisi  nilai yang tidak dibutuhkan, melakukan penyeragaman format data.
▪ Transformasi, merupakan  proses  pada  data yang  telah  dipilih  sehingga  data  tersebut sesuai  untuk  proses data  mining .  Proses  ini merupakan  proses  kreatif  dan  sangat tergantung  pada  jenis  atau  pola  informasi yang akan dicari dalam basisdata.
▪ Data  mining, tahap  ini  difokuskan  untuk mendapatkan pola dari data.
▪ Interpretasi dan Evaluasi, dalam proses ini pola-pola  yang  telah  diidentifikasi  oleh sistem  diterjemahkan  ke  dalam  bentuk knowledge yang  mudah  dimengerti  oleh user.
Obyek  dari  penelitian  ini  menggunakan  data penjualan  yang  tersimpan  pada database kasir supermarket. Adapaun data yang diolah sesuai
peneliti  peroleh  yaitu  transaksi  bulan  Agustus 2007  sampai  September  2008  sejumlah  1.5  juta record .
Metode pengumpulan data primer yang dilakukan  dengan  cara  observasi  langsung  ke supermarket untuk mengambil data dan mengamati proses transaksi.
Terdapat 4 kasir dengan frekuensi 100 transaksi per  hari,  memiliki  3000  konsumen  sebagai member dan  39  kategori  barang.  Sedangkan pengumpulan  data  sekunder  dilakukan  dengan mencari  referensi  yang  relevan  sesuai  bidang yang diteliti.
Alur  penelitian  yang  dilakukan  peneliti  untuk menemukan  pola  aturan  asosiasi  pada  data penjualan dilaksanakan seperti gambar 7.
Gambar 7. Alur association rule database penjualan

## 3. PEMBAHASAN

## 3.1. Algoritma Apriori
Apriori adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk  menemukan  semua itemset dengan support tidak  kurang  dari minimum  support . Itemset yang  memenuhi minimum  support disebut frequent  itemset (Susanto  &  Suryadi, 2010). Pseudocode Algoritma Apriori ditunjukkan  pada  gambar  7  dibawah.  Secara garis  besar  ada  dua  bagian  yang  dilakukan  oleh Apriori yaitu (Han & Kambler, 2001):
a. Menemukan frequent  itemset menggunakan candidate  generation .  Dalam  menemukan frequent  itemset ada  dua  tahap  yang dilakukan yaitu:
▪ Tahap Join :  menggabungkan itemset
dalam tabel D.
▪ Tahap Prune :  memangkas itemset yang tidak frequent dan  tidak  memenuhi minimum support .
b. Melakukan generate  association  rule dari frequent itemset . Dalam melakukan generate ada  dua  hal  yang  dilakukan  yaitu support dan confidence .
Berikut  ini  penjelasan  Algoritma  Apriori  dalam menemukan frequent  itemset transaksi  pada database.  Menurut  (Han  &  Kambler,  2001). Langkah  1  dari  Apriori  adalah  menemukan frequent  1-itemset L 1 .  Pada  langkah  2  dimana baris  2  –  10  terdapat  L K-1 digunakan  untuk menghasilkan  kandidat  C K dalam  urutan  item untuk menemukan L K .
Gambar 7. Pseudocode Algoritma Apriori (Han & Kambler, 2001) Fungsi apriori_gen pada langkah ke 3 menghasilkan kandidat dan kemudian menggunakan properti Apriori untuk menghilangkan itemset yang  memiliki subset dibawah minimum support . Pada fungsi apriori_gen  melakukan  dua  hal  yaitu join dan prune .  Dalam  komponen join L K-1 digabung dengan  L K-1 untuk  menghasilkan  kandidat  yang potensial. Kemudian komponen prune menggunakan properti Apriori untuk menghapus kandidat  yang  memiliki subset jarang  muncul ( not frequent ).
Pada  langkah  ke  4,  setelah  semua  kandidat  di- generate ,  database  di  scaning.  Langkah  ke  5, untuk  setiap  transaksi  fungsi  dari subset digunakan  untuk  menemukan  semua subset dari transaksi  yang  mengadung  kandidat,  langkah  ke 6  dan  7  menghitung  setiap  kandidat  yang terakumulasi.  Terakhir,  semua  kandidat  yang memenuhi minimum  support dari frequent itemset adalah L.
Tahap  berikutnya  melakukan generate  frequent itemset ,  setelah frequent  itemset ditemukan semua, kemudian mencari association rule yang memenuhi  syarat minimum  confidence dengan menghitung  jumlah  transaksi  yang  mengandung A  B  dibagi  jumlah  transaksi  yang mengandung  A.  Sedangkan  (Larose,  2005) support dari association  rule adalah  proporsi dari transaksi dalam database yang mengandung A  B dibagi jumlah total transaksi.

## 3.2. Menemukan Frequent itemset
Dengan  menggunakan  transaksi  dari  database tabel  1  misal  ditentukan   3, itemset yang terjadi lebih dari 3 disebut frequent itemset :  dari proses frequent  itemset tersebut  diperoleh sebagai berikut:
a. Frequent  itemset {baju  anak}  ditunjukkan kode  {22}  mempunyai  =  3  karena himpunan  ini  menjadi  bagian  dari  tiga transaksi yaitu D = {T 5 , T 8 , T 12 }.
b. Frequent itemset {perabot, asesoris} ditunjukkan  kode  {2,  3}  mempunyai  =  3 karena  himpunan  ini  menjadi  bagian  dari tiga transaksi yaitu D = {T 9 , T 18 , T 19 }.
c. Frequent  itemset {perabot,  alat  tulis, perlengkapan bayi} ditunjukkan kode {2, 28, 29}  mempunyai  = 3 karena  himpunan  ini menjadi bagian dari tiga  transaksi yaitu D = {T 9 , T 15 , T 16 }.
Tabel 1. Ada 19 transaksi untuk idmember = 2000339 T Nofak Items 1 200708278001 { {3} } 2 200709069257 { {8} } 3 200709168183 { {8} } 4 200709259321 { {8, 30} } 5 200710078355 { {2,8,22,7} } 6 200710287206 { {29} } 7 200711049469 { {8} } 8 200711269034 { {22,7} } 9 200712108211 { {2,29,3,28} } 10 200712109192 { {3,28} } 11 200712139194 { {7,8} } 12 200712158414 { {8,7,22} } 13 200712247358 { {8} } 14 200801017173 { {29,8} } 15 200801158166 { {2,29,28} } 16 200803240217 { {28,29,2} } 17 200805270169 { {8,29} } 18 200807010350 { {3,2} } 19 200808030162 { {8,28,2,3} }
Menggunakan  tabel  1  yang  diambil  dari database, transaksi pertama menentukan besaran frequent yang  diinginkan  misal  =  2.  Langkah pertama  menemukan frequent 1- itemset dari database.  Misal  kejadian  transaksi  yang  diambil untuk  idmember  =  2000339  dalam  satu  tahun ada  19  transaksi.  Dari  gambar  8  setiap  item merupakan  anggota  dari  kandidat  itemset  C1, Selanjutnya menghitung besaran frequent itemset yang  menghasilkan frequent 1- itemset L1. Itemset {2}  {3}  {7}  {8}  {22}  {28}  {29} memenuhi  =  2. Itemset {30}  tidak  diikutkan dalam  perhitungan  2- itemset karena  tidak memenuhi minimum support .  Hasil frequent 2- itemset ditunjukkan gambar 9 dengan menghilangkan itemset yang  mempunyai  nilai minimum support   2. Sehingga diperoleh L2
=  {{2,3}  {2,8}  {2,28}  {2,29}  {3,28}  {7,8} {7,22} {8,22} {8,29} {28,29}} dengan minimum support   2.
Gambar 8. Hasil frequent 1-itemset
Selanjutnya  dari  gambar  8  mencari frequent 2- itemset menggunakan L1 X L1 (Han & Kambler, 2001).  Hasil frequent 2- itemset ditunjukkan gambar 9.
Itemset {2,3}  {2,8}  {2,28}  {2,29}  {3,28}  {7,8} {7,22}  {8,22}  {8,29}  {28,29}  memenuhi   2 dan  akan  diikutkan  dalam  proses  3- itemset . Kemudian  langkah  yang  sama  dilakukan terhadap  C3  untuk  mencari frequent 3- itemset . Hasil  3- itemset ditunjukkan  pada  gambar  10. Karena  sudah  sesuai  dengan  batasan minimum support maka proses berhenti.
Gambar 9. Hasil frequent 2-itemset
Gambar 10. Hasil frequent 3-itemset

## 3.3. Menentukan Support Confidence
Dari frequent itemset gambar 10 dapat diperoleh informasi pola dan pengetahuan belanja konsumen dengan frequent yang memenuhi  = 2 seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Pola belanja konsumen  = 2 Itemset Kategori item Supp count {2,3,28}  {Perabot, Asesoris, Alat tulis} 2 {7,8,22}  {Busana Pria, Busana Wanita, Pakaian Anak} 2
Setelah frequent  pattern ditemukan  semua, langkah  selanjutnya  mencari association  rules yang memenuhi minimum support dan minimum confidence (Han  &  Kambler,  2001).  Sedangkan support dari association  rules adalah  proporsi dari transaksi dalam database yang mengandung A  dan  B  (Larose,  2005).  Dari  gambar  10  atau tabel  2  pada  L 3 diperoleh frequent  3-itemset yaitu  {{2,3,28}  dan  {7,8,22}}.  Misal minimum support =  10% dan minimum  confidence =  20% maka hasil association rules seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil association rule Itemset Minimum support Minimum confidence {2,3  28} 2/19 = 10.5% 2/3 = 66.6% {7,8  22} 2/19 = 10.5% 2/3 = 66.6%
Dari  tabel  3  diketahui  bahwa  konsumen idmember  =  2000339  melakukan  pola  belanja, jika  membeli  busana  pria  dan  busana  wanita maka  juga  membeli  pakaian  anak  dengan support 10.5% dan confidence = 66.6%.

## 3.4. Aplikasi Association Rule Mining
Hasil  dari  perancangan  sistem  yang  dibuat selama  penelitian  berupa  aplikasi  ARM  yang mampu  menemukan  pola association rule dari database  transaksi  penjualan.  Bentuk  aplikasi ARM ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Tampilan aplikasi ARM
Dari gambar 11, obyek pada minsup dan minconf digunakan  untuk  mengisi  batasan  nilai support dan confidence berupa  desimal.  obyek  member digunakan  untuk  menyaring  data  yang  diolah mengikutsertakan  konsumen  sebagai  member atau  tidak,  sedangkan  obyek  tanggal  digunakan untuk  membatasi  data  yang  akan  diolah  data mining. Obyek bulan dan tahun digunakan untuk membatasi  data  yang  akan  diolah  berdasarkan periode bulan atau tahun.
Misal diberikan batasan minsup = 0.05 (5%) dan minconf 0.1  (10%)  untuk  semua  data  transaksi
selama  satu  tahun  diperoleh association rule seperti gambar 12 dengan menghasilkan 6 rule .
Gambar 12. Hasil data mining database penjualan

## 4. KESIMPULAN
Dari  pengujian  yang  dilakukan  dan  hasil penelitian  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
▪ Proses L2 memiliki waktu yang paling lama dalam  menghasilkan frequent itemset untuk data sejumlah 1.5 juta record.
▪ Aplikasi  ARM  berhasil  menunjukkan  pola
association rule meskipun dengan prosentase  yang  rendah.  Hal  ini  ditunjukkan bila  diberikan minsup  0.1  dan minconf  0.2 tidak menghasilkan rule .
▪ Pola asscoiation rule yang  sering  muncul terjadi pada item barang {2}  {8},
{2}  {28}  dan  {3}  {2}  untuk minsup 5%
dan minconf 10% untuk semua data.
▪ Sedangkan pola association rule yang sering muncul  terjadi  pada  item  barang  {7}  {8},
{22}  {8},{7}  {22} untuk minsup 5% dan minconf 10%  untuk  data  transaksi  yang mengandung member.

## DAFTAR PUSTAKA
Erwin,  E.  (2009).  Analisis  Market  Basket Analisis  dengan  Algoritma  Apriori  dan FP-Growth. Jurnal  Generic,  Volumen
4 (Nomor 2).
Goswami, D. N., Anshu, C., & Raghuvanshi, C.
(2010).  An  Algorithm  for  Frequent Pattern  Mining  Based  On  Apriori. International  Journal  on  Computer Science and  Engineering (IJCSE), Volume 2 (Nomor 4), 942-497.
Han,  J.  W.,  &  Kambler,  M.  (2001). Data Mining:  Concept  and  Techniques. San
Francisco,  USA:  Morgan  Kaufman Publiser.
Hasler,  M.,  Hornik,  K.,  &  Reutterer,  T.  (2005). Implications of Probabilistic Data
Modelling  for  Mining  Assoctiation Rules. Proceding  of  the  29th  Anual Confrence.
Kusnawi,  K.  (2007).  Pengantar  Solusi  Data Mining. Seminar  Nasional  Teknologi (SNT). Yogyakarta.
Larose, D. T. (2005). Discovering Knowle dge  in  Data  :  An  Introduction  to  Data  Mining.
Hoboken,  Wiley  Interscience:  John Wiley and Sons.
Prakash,  S.,  &  Parvathi,  R.  M.  (2010).  An
Enhanced Scaling Apriori for Association  Rule  Mining  Efficiency. European Journal of Scienctific Research,  Volume  39 (Nomor  2),  257-
264.
Susanto,  S.,  &  Suryadi,  D.  (2010). Pengantar Data  Mining:  Menggali  Pengetahuan Dari  Bongkahan  Data. Yogyakarta:
Andi.
Yusuf,  Y.  W.,  Pratikno,  F.  R.,  &  Gerry,  T.
(2006).  Penerapan  Data  Mining  Dalam Penentuan  Aturan  Asosiasi  Antar  Jenis Item. SNATI (pp. E53-E56). SNATI.