## IMPLEMENTASI METODE ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ORDER BARANG
Evi Nadya Prisilla , Andi Farmadi 2 , Heru Kartika Candra 3 1 Mahasiswa Prog. Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat 2 Dosen Prog. Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat 3 Dosen Politeknik Banjarmasin
Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan Email: laprisilla@gmail.com

## Abstract
The rapid development of information and technology has brought a change in mindset of decision and an analysis pattern of information and technology which has become a means to assist human beings in solving both small and big problems. Hardwarestoresstilluse  thetraditional  way  ofengineeringgoodsordersso  thatthe inefficiency oftimeand reports.Data mining is a technique to gain knowledge from the data,  one  the  methodsof  data  miningisassociationwhere  this  techniqueis usefultofindtheassociativerulealgorithmprioribetweenacombinationof  items.In  this research,  the  process  of  extracting  data  on  sales  transactions  was  occupied.  The results obtained from a study using the technique of association by applying apriori algorithm  were  some  rules,  and  one  selected  rule  with  the  highest  result  of multiplying  the  value  of  support  and  confidence  if  buy  B0006  then  buy  B0001  was 0.047; thus, the transaction of Hardware Banjarbaru Store applied the rule, that was: if you bought skirt, you would buy blouse.
Keyword : Association , Apriori Algorithm, Desktop

## Abstrak
Pesatnya perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan pola pikir keputusan dan pola analisa teknologi informasi yang saat ini menjadi sebuah sarana  untuk  membantu  manusia  dalam  menyelesaikan  berbagai  persoalan  baik yang  ringan  maupun  berat.  Toko  Hardware  masih  menggunakan  cara  tradisional dalam  teknik  order  barang  sehingga  kurang  efisiennya  waktu  dan  laporan  yang dibuat.  Data  mining  merupakansalahsatuteknikuntukmenggalipengetahuandari data, salahsatumetode data mining adalah asosiasi dimana teknik ini berguna untuk menemukan aturan asosiatif dengan algoritma apriori antara suatu kombinasi item. Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses penggalian  data  tentang transaksi  penjualan. Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  menggunakan  teknik  asosiasi  dengan menggunakan  algoritma  apriori  adalah  diperolehnya  beberapa  rule  dan  dipilih salah satu rule yang memiliki nilai hasil perkalian support dan confidence tertinggi if buy  B0006  then  buy  B0001  paling  besar  yaitu  0,047,  maka  untuk  transaksi  pada
Toko  Hardware  Banjarbaru  menggunakan  rule  tersebut,  yaitu:  Jika  membeli  Rok maka akan membeli Blus.
Kata kunci: Asosiasi, Algoritma Apriori, Desktop

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  telah  membawa  perubahan pola  pikir  keputusan  dan  pola  analisa  teknologi  informasi  yang  saat  ini  menjadi sebuah  sarana  untuk  membantu  manusia  dalam  menyelesaikan  berbagai persoalan baik yang ringan maupun berat. Diantara beberapa permasalahan yang ada  yaitu  tentang  bidang  pemesanan  barang.  Toko  mempunyai  teknik  atau  cara tersendiri,  tetapi  banyak  toko  yang  belum  menerapkan  cara-cara  ilmiah  dalam menganalisa  teknik  order  barang,  kebanyakan  mereka  masih  menggunakan  cara tradisional atau berdasarkan feeling.
Ketersediaan  informasi  transaksi  pelanggan  mendorong  pengembangan teknik  yang  secara  otomatis  mencari  hubungan  antara  item  dalam  data  di database. Database penjualan menyimpan jumlah record transaksi penjualan yang sangat  besar.  Setiap  record  memberikan  daftar  item  yang  dibeli  oleh  pelanggan dalam  satu  transaksi.  Banyaknya  persaingan  dalam  dunia  bisnis,  menuntut  para pengembang  untuk  menemukan  suatu  strategi  yang  dapat  meningkatkan penjualan.
Toko  Hardware  yang  bergerak  dalam  penjualan  pakaian  saat  ini  belum memanfaatkan cara-cara ilmiah dalam teknik pengorderan barang. Oleh karena itu disini penulis tertarik untuk mengangkat masalah order barang pada toko ini, yang tadi masih menggunakan cara tradisional menggunakan Algoritma Apriori.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 ProsedurPenelitian

## 2.1.1 Data Preparation
Pada  tahap  ini  struktur  basis  data  akan  dipersiapkan  sehingga mempermudah  proses mining .  Proses  preparation  ini  mencakup  tiga  hal  utama yaitu:

## 1. Data Selection
Memilih data yang akan digunakan dalam proses data mining. Dalam proses  ini  dilakukan  juga  pemilihan  atribut-atribut  yang  disesuaikan dengan proses data mining. Dalam penelitian kali ini, data yang digunakan sudah  berupa  data  yang  siap  pakai,  artinya  data  yang  didapatkan  sudah berupa  target  data.  Berikut  merupakan  gambaran  dari  data  yang didapatkan.
Tabel 1. Data Awal
No. Transaksi Tanggal KodeBarang NamaBarang Qty 201401-0001 01/01/2014 B0007 Blazer 1
201401-0002 01/01/2014 B0008 Dress 1 201401-0002 01/01/2014 B0001 Blus 1 : : : : : : : : : : 201407-0574 30/07/2014 B0005 Kemeja Hardware 1 201407-0574 30/07/2014 B0004 Celana Jeans 1

## 2. Data Preprocessing
Memastikan  kualitas  data  yang  telah  dipilih  pada  tahap data selection , pada tahap ini masalah yang harus dihadapi adalah noisy data dan missing  values .  Proses cleaning data  peludilakukan  agar  data bersihdariduplikasi data, data yang tidakkonsisten,
ataukesalahancetak.Sehingga  data  yang  telahmelewati  proses  inisiapuntuk di proses di data mining. Padapenelitianini, data yang digunakanadalah data yang sudahkonsisten, sehinggatidakadaproses pembersihan data.

## 3. Data Transformation
Padatahapinihalpertama  yang  dilakukanadalahintegrasi  data yaknitahappenggabungan data dariberbagaitabel. Dari tabeldiatasmenampilkan  data  transaksi  dengan  atribut  no.transaksi, tanggal, kode_barang, nama_barang dan qty
sehinggaakandilakukanpenggabungan  data  dengan  hanya  menggunakan atribut  kode_nota,  kode_barang  dan  jumlah  saja.  Padatahapintegrasi  data ini,  akandipakai  data  atribut  yang  telah  di  olahsebelumnya, danmenjadikansemuaatributtersebutbeserta  data record menjadisatutabel. Berikutadalahtabelhasildariintegrasi data.
Tabel 2. Penggabungan Data
Kode_nota kode_barang  Jumlah 201401-0001 B0007 1 201401-0002 B0008 1 201401-0002 B0001 1
: :
: : : : 201407-0574 B0005 1 201407-0574
B0004
1

## 2.1.2 Data Mining
Setelah  data  dalam  bentuk  1  tabel  didapatkan,  maka  proses  selanjutnya yaitu  melakukan  proses  data  mining,  dimana  proses  dilakukan  dengan mengasosiasikan  data.  Berikut  adalah  langkah-langkah  pengerjaan  menggunakan asosiasi:
Tabel 3. Data Awal Perhitugan Kode_nota kode_barang  Jumlah
201401-0001 B0007 1
201401-0002 B0008 1 201401-0002 B0001 1 : : : : : : 201407-0574 B0005 1 201407-0574 B0004 1

## Dari data awal tersebut didapat kandidat pertama (C1)

## Tabel 4. Kandidat Pertama (C1)
Itemset Count B0001 1668 B0002 261 B0003 99 B0004 235 B0005 135 B0006 299 B0007 45 B0008 514 Itemset Count B0009 303 B0010 107 B0011 115 B0012 45 B0013 65 B0014 34 B0015 93 B0016 41
Ditetapkan threshold =  50,  maka  kandidat  yang  nilai  nya  kurang  dari  50  akan dihapus.
Tabel 5. Hasil Kandidat Pertama (L1)
Itemset Count B0001 1668 B0002 261 B0003 99 B0004 235 B0005 135 B0006 299 B0008 514 B0009 303 B0010 107 B0011 115 B0013 65 B0015 93

## Dari tabel diatas, didapat kandidat kedua (C2)
Tabel 6. Kandidat Kedua (C2) Itemset Count B0001 B0002 137 B0001 B0003 29 B0001 B0004 92 B0001 B0005 68 B0001 B0006 186 B0001 B0008 193 B0001 B0009 73 B0001 B0010 36 B0001 B0011 10 B0001 B0013 15 B0001 B0015 19 B0002 B0003 4 B0002 B0004 13 B0002 B0005 5 B0002 B0006 22 B0002 B0008 41 B0002 B0009 19 B0002 B0010 2 B0002 B0011 3 B0002 B0013 2 B0002 B0015 3 B0003 B0004 8 B0003 B0005 2 B0003 B0006 2 B0003 B0008 11 B0003 B0009 15 B0003 B0010 2 B0003 B0011 0 B0003 B0013 6 B0003 B0015 0 B0004 B0005 17 B0004 B0006 18 B0004 B0008 29 B0004 B0009 23 B0004 B0010 5 B0004 B0011 10
B0004 B0013 6 B0004 B0015 3 B0005 B0006 10 B0005 B0008 13 B0005 B0009 35 B0005 B0010 11 B0005 B0011 10 B0005 B0013 0 B0005 B0015 3 B0006 B0008 78 B0006 B0009 35 B0006 B0010 7 B0006 B0011 13 B0006 B0013 2 B0006 B0015 2 B0008 B0009 38 B0008 B0010 16 B0008 B0011 16 B0008 B0013 7 B0008 B0015 14 B0009 B0010 17 B0009 B0011 30 B0009 B0013 1 B0009 B0015 2 B0010 B0011 2 B0010 B0013 4 B0010 B0015 4 B0011 B0013 4 B0011 B0015 14 B0013 B0015 1

## Setelah ditetapkan threshold menghasilkan data dari kandidat kedua
Tabel 7. Hasil Kandidat Kedua (L2) Itemset Count B0001 B0002 137 B0001 B0004 92 B0001 B0005 68 B0001 B0006 186 B0001 B0008 193 B0006 B0008 78

## Dari tabel diatas, didapat kandidat ketiga (C3)
Tabel 8. Kandidat Ketiga (C3) Itemset Count B0001 B0002 B0004 3 B0001 B0002 B0005 4 B0001 B0002 B0006 19 B0001 B0002 B0008 27 B0002 B0004 B0005 0 B0002 B0004 B0006 1 B0002 B0004 B0008 1 B0004 B0005 B0006 2 B0004 B0006 B0008 3 B0005 B0006 B0008 1
Pada  tabel  diatas  sebagai  kandidat  ketiga  (C3),  nilai  countlebih  kecil  dari nilai minimum  support atau threshold yaitu  sama  dengan  50,  maka  nilai  yang diambil  sebagai  perhitungan  hubungan  data  transaksi  yaitu  pada  tabel  kandidat kedua.

## 2.1.3 Pola
Setelah  teknik  asosiasi  dilakukan  lalu  akan  dilanjutkan  proses  algoritma apriori .  Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang memenuhi  syarat  minimum  dari nilai support dalam database.  Nilai support sebuah item  diperoleh  dengan  rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 … (1)
sedangkan  nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 … (2)
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan assosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan assosiatif 𝐴  → 𝐵. Nilai confidence dari aturan A  B diperoleh dari rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 … (3)
[2]
Tabel 9. Support dan confidence
If antecedent then consequent Support Confidence If buy B0001 then buy B0002 (137/2425) = 0,06 (137/1668) = 0,08 If buy B0002 then buy B0001 (137/2425) = 0,06 (137/261) = 0,52 If buy B0001 then buy B0004 (92/2425) = 0,04 (92/1668) = 0,06 If buy B0004 then buy B0001 (92/2425) = 0,04 (92/235) = 0,39 If buy B0001 then buy B0005 (68/2425) = 0,03 (68/1668) = 0,04 If buy B0005 then buy B0001 (68/2425) = 0,03 (68/135) = 0,50 If buy B0001 then buy B0006 (186/2425) = 0,08 (186/1668) = 0,11 If buy B0006 then buy B0001 (186/2425) = 0,08 (186/299) = 0,62 If buy B0001 then buy B0008 (193/2425) = 0,08 (193/1668) = 0,12 If buy B0008 then buy B0001 (193/2425) = 0,08 (193/514) = 0,38
Dari tabel di atas untuk masing-masing kandidat, maka dilakukan perkalian antara nilai support dan confidence nya diambil 0,5 ke atas, sehingga didapat tabel sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil Perkalian Support dan confidence
If antecedent then consequent
Support Confidence S x C If buy B0002 then buy B0001 0,06 0,52 0,029 If buy B0005 then buy B0001 0,03 0,50 0,014 If buy B0006 then buy B0001 0,08 0,62 0,047

## 2.1.4 Interpretasi
Dari tabel di atas  didapatkan bahwa nilai perkalian dari  rule if buy  B0006 then  buy  B0001 paling  besar  yaitu  0,047,  maka  untuk  transaksi  pada  Toko Hardware Banjarbaru menggunakan rule tersebut, yaitu:
Jika membeli Rok maka akan membeli Blus Jadi dapat disimpulkan bahwa pembeli biasanya membeli pakaian di Toko Hardware Banjarbaru berkisar antara rok dan blus atau sejenisnya.

## 2.1.5 Pengetahuan
Tahapinimerupakanbagianakhirdari proses KDD dimanadilakukanpemeriksaanapakahpolaatauinformasi yang
ditemukanbertentangandenganfakta  yang  ada.  Polainformasi  yang  dihasilkandari proses
data mining harusditampilkandalambentuk
yang mudahdimengertiolehpihak yang berkepentingan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  diperlukan  untuk  mengetahui  apakah  hasil  dari  penelitian sudah dapat menyelesaikan permasalahan atau belum. Pada penelitian ini dibuat sebuah  sistem  pendukung  keputusan  order  barang  menggunakan  metode algoritma apriori dengan data transaksi penjualan. Hasil dari metode ini diperoleh dari  perhitungan  menggunakan  Ms.  Excel  dan  Aplikasi  yang  sudah  dibangun dengan hasil yang sama dan 100% benar.
Nilai threshold 50  digunakan  sebagai  nilai  yang  paling  sesuai  untuk  proses ini, karena dapat menghasilkan nilai support dan confidence yang memiliki nilai 0,5 keatas sebagai nilai standar yang sudah disesuaikan didalam source code . Setelah itu  muncul  hasil  kombinasi  item  satu  dengan  yang  lainnya  yang  memenuhi  nilai threshold yang telah diinputkan dan yang tidak memenuhi nilai threshold dihapus sehingga  tidak  dimasukkan  ke  proses  selanjutnya.  Setelah  proses  pencarian kombinasi selesai, lanjut ke proses pencarian nilai count yang sesuai threshold , lalu dihitung support dan confidence nya.  Berdasarkan    hasil  diatas  didapatkan  bahwa nilai  perkalian  dari  rule if  buy  B0006  then  buy  B0001 paling  besar  yaitu  0,047, maka  untuk  transaksi  pada  Toko  Hardware  Banjarbaru  menggunakan  rule tersebut, yaitu:

## Jika membeli Rok maka akan membeli Blus
Dari penelitian yang berdasarkan data transaksi penjualan Toko Hardware dari  Januari  2014  –  Juli  2014  ini  didapat  informasi  berupa  keputusan  bahwa barang  yang  sering  dibeli  konsumen  kemungkinan  berkisar  antara  rok  dan  blus, sehingga  untuk  kedepannya  pada  proses  order  barang  pihak  manajemen  toko dapat menggunakan keputusan dari sistem yang telah dibangun ini.

## 3.1 Interface Aplikasi Yang Dibangun

## 1. Form Data Transaksi
Form    data  transaksi  digunakan  untuk  menambah  data  penjualan  dengan mengimport  data  dari  bentuk  excel  ke  dalam  database  atau  menginput  data  langsung melalui form input data barang, dan menghapus data barang. Data transaksi juga dapat mencari data yang ingin dicari.

## Gambar 1. Form Data Transaksi

## 2. Form Proses
Form  Proses  digunakanuntuk  proses  perhitungan  data  penjualan  menggunakan teknik  asosiasi  dan  Algoritma Apriori. Inputkan  nilai threshold ,  lalu  klik  pada  button proses,  secara  otomatis  sistem  akan  menjalankan  programnya  untuk  pencarian kombinasi itemset.
Gambar 2. Form Proses

## 3. Form Laporan
Form  Laporan  Data  Hasildigunakanuntukmencetak  data  transaksi  dan  hasil perhitungan.
Gambar 3. Form Laporan Data Transaksi
Gambar 4. Form Laporan Data Hasil

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang diperolehdaripenelitianiniadalah:
1. Teknik  data  mining  dengan  metode  Algoritma Apriori dapat diimplementasikan  pada  toko  Hardware  dengan  salah  satu  cara perhitungan menggunakan Ms. Excel dan memperoleh hasil:
If antecedent then consequent Support Confidence S x C If buy B0002 then buy B0001 0,06 0,52 0,029 If buy B0005 then buy B0001 0,03 0,50 0,014 If buy B0006 then buy B0001 0,08 0,62 0,047 2. Sistem yang dibuatmampumelakukanpenggalian data menjadiinformasiberupa  kombinasi  item  barang  satu  dengan  yang lainnya untuk barang yang sering dibeli pelanggan, sebagai berikut:
3. Dari tabel diatas didapatkan bahwa nilai perkalian dari rule if buy B0006 then  buy  B0001 paling  besar  yaitu  0,047,  maka  untuk  transaksi  pada Toko Hardware Banjarbaru menggunakan rule tersebut, yaitu:
Jika membeli Rok maka akan membeli Blus

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Prisilla, Evi Nadya, “ Implementasi Metode Algoritma Apriori pada Sistem Pendukung  Keputusan  Order  Barang  (Studi  Kasus:  Hardware Banjarbaru) ”, Skripsi Program
StudiIlmuKomputer,
UniversitasLambungMangkurat, Banjarbaru, 2014.
[2] Kusrini, danLuthfi E,T. Algoritma Data Mining . Yogyakarta :Andi Offset, 2009.
[3] Larose, D. T. Discovering Knowledge in Data. An Itroduction to Data Mining . New Jersey : John Wiley & Sons, 2005.
[4] Sigit.  2013.  “ Tahapan  Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD)” . http://sigitprabowoo.blogspot.com/2013/04/data-mining-tahap-tahapan- knowladge.html (diakses pada tanggal 3 September 2014)