Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 472-478 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Pola Pembelian Toys Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori
Siti Aliyah
Universitas Potensi Utama, Program Studi Sistem Informasi Jl. K.L Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3A aliyahsiti478@gmail.com
Abstract
The  priori  algorithm  is  an  analysis  of  habits  that  occur  in  purchases  by  looking  for  the association  rule  from  different  itemsets.  The  calculation  is  carried  out  to  determine  the minimum value of support and minimum confidence that will produce the association rule, the association rule is used to produce the percentage of purchasing activities against the itemset within a certain period of time using the weka application. The results of the best using the a priori algorithm method show that the association rule, under which the customer often buys a doll stage and an alphabet puzzle that has met the minimum value of confidence.
Keywords : Purchasing Toys, Data Mining, priori algorith, Weka

## Abstrak
Algoritma apriori merupakan analisis kebiasaan yang terjadi pada pembelian dengan mencari association  rule  dari  itemset  yang  berbeda.  Perhitungan  dilakukan  untuk  menentukan  nilai minimum  support  dan  minimum  confidence  yang  akan  menghasilkan  association  rule, Association  rule  digunakan  untuk  menghasilkan  banyaknya  persentasi  aktifitas  pembelian terhadap itemset dalam kurun waktu tertentu dengan menggunakan aplikasi weka. Hasil dari pengujian  dengan  menggunakan  metode  algoritma  apriori  menunjukkan  bahwa  association rule,  bawah  customer  sering  membeli  Panggung  Boneka  dan  Puzzle  Alphabet  yang  telah memenuhi nilai minimum confidance.
Kata kunci : Pembelian Toys, Data Mining, Algoritma Apriori, Weka

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dalam  dunia  persaingan  bisnis  untuk  perdagangan  di dunia  perekonomian  pasar  bebas  dan  kemajuan  teknologi  sistem  informasi membuat tingkat persaingan yang sangat besar. Banyaknya persaingan bisnis toys membuat  perusahaan  harus  mencari  solusi  untuk  perubahan, pengembangan  dan  memikirkan  strategi  terobosan  untuk  menjamin keberlangsungan perusahaan[1].
Persaingan di dunia bisnis khususnya dalam bisnis ritel, menuntut para pengembang  untuk  mencari  dan  menemukan  strategi  yang  memberikan pengembangan  dalam  penjualan toys dengan  memberikan  pelayanan maksimal  pada  konsumen[2].  Dengan  menggunakan data  mining  market basket  analysis untuk  menganalisis  dari  kebiasaan  konsumen  membelian toys [3]. Pembelian toys yang sering dibeli secara bersamaan disebut dengan association  rule (aturan  asosiasi).  Proses  pencarian association  rule atau hubungan antar itemset diambil dari suatu basisdata relasional[4]. Penelitian  ini  membahas  tentang  pola  pembelian toys menggunakan metode  algoritma  apriori  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  penjualan produk toys dengan  menemukan  aturan association  rule dari  transaksi pembelian toys [5].  Penelitin  dengan  menggunakan association  rule untuk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 472-478 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mengetahui  pola  pembelian toys, digunakan  sebagai  dasar  pengambilan keputusan  dalam  menyediakan  barang  yang  diprioritaskan  dalam penyetokan kedepannya[6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  melakukan  analisis  penelitian  ini  maka  penulis  melakukan  2 (dua)  cara  yaitu  cara  pertama,  manual  dengan  membuat  beberapa  tabel itemset dalam  menemukan association  rule sesuai  dengan  aturan  algoritma apriori.  Kedua  dengan  menggunakan software Weka.    Langkah  –  langkah yang  dilakukan  peneliti  untuk  menerapkan  metode  algoritma  apriori  dapat dilihat pada diagram flowchart pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Proses

## 2.1. Data Mining
Data Mining adalah proses yang dilakukan dengan teknik penambangan untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan (knowledge) untuk menemukan pola dalam jumlah skala besar . Knowledge Discovery in Database (KDD) terdiri dari langkah-langkah sebagai berikut[7].
Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery in Database
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 472-478 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Algoritma apriori
Algoritma  apriori  digunakan  untuk  menemukan  sebuah  aturan association  rule di  antara  kombinasi  itemset  atau  barang  di  dalam  data mining. Association  rule dibutuhkan  variabel  ukuran  yang  digunakan  untuk menentukan batasan hasil output yang di inginkan, variabel ukuran tersebut yaitu minimum support dan minimum confidence [8]. Metode  Algoritma  apriori  untuk  mencari  kombinasi itemset untuk memenuhi syarat nilai minimum support dengan rumus yaitu :
( )
( 1 )
Sedangkan untuk mencari nilai dari 2 itemset untuk memenuhi syarat nilai minimum support dengan rumus yaitu:
(   ⋂  )
( 2 )
Sedangkan perhitungan untuk mencari nilai minimum confidence yaitu:
(   ⋂  )
( 3 )

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  membahas  secara  komprehensip. Analisa  data  terhadap  pembelian  barang  dengan  tujuan  untuk  menemukan pola pembelian toys didalam transaksi. Sebagai perhitungan dalam algoritma apriori  dengan association  rule penulis  mengambil  data  yang  akan  diolah sebanyak 20 (dua puluh) data toys , yaitu:
Tabel 1. Daftar Item Kode Nama Barang B01  Kereta Geometri B02  Geometri Susun Tangga B03  Geometri Susun Bunga B04  Menara Susun Segi 4 B05  Menara Susun Segi 5 B06  Menara Susun Segi 6 B07  Menara Susun Selinder B08  Sliding Marble B09  Hammer Set File-A B10  Hammer Set File-B B11  Hammer Ball B12  Hammer Segi 3 B13  Bowling B14  Lempar Gelang B15  Panggung Boneka
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 472-478 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kode Nama Barang B16  Boneka Tangan B17  Boneka Jerapah B18  Buah-buahan
B19  Puzzle Alphabet

## B20  Puzzle Anggota Tubuh
Representasi  data  transaksi  pembelian  dibuat  berdasarkan  data transaksi  pembelian  dan  proses  pembentukkan  berdasarkan  hasil  dari  pola traksaksi pembelian yang dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 2. Representasi Data Transaksi
Langkah  selanjutnya  setelah  Representasi  data  transaksi  maka  akan dilakukan dalam pembentukan data transaksi tabular yaitu :
Tabel 3. Data Transaksi Tabular
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 472-478 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penyelesaian berdasarkan tabel 2, proses pembuatan C1 atau dikatakan dengan  1 itemset dengan  jumlah minimum  support =  70%  dengan  rumus sebagai berikut :
( )
(4) Berikut perhitungan pembentukan dalam 1 itemset : (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   ) (   )
Dari proses perhitungan pembentukan itemset di atas dengan minimum support =  70%  sehingga  dapat  mengetahui  yang  mana  memenuhi  standar minimum support yaitu:
Tabel 4. Support Itemset Nama Item Jumlah   Support B05 14 70% B06 14 70% B10 17 85% B13 14 70% B15 18 90% B19 16 80% Proses pembentukan C2 atau disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support = 70%, dengan rumus sebagai berikut :
(   ⋂  ) (5) Berikut perhitungan pembentukan dalam 2 itemset : (        ) (        ) (        ) (        ) (        ) (        ) (        ) (        )
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 472-478 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(        ) (        ) (        ) (        ) (        ) (        ) (        ) (   ) (        ) (   ) (        ) (   )
dari  proses  perhitungan  pembentukan  2 itemset di  atas  dengan minimum support =  70%  sehingga  dapat  mengetahui  yang  mana  memenuhi  standar minimum support yaitu :
Tabel 5. Support 2 Itemset Nama Item Jumlah   Support B15, B19 14 70% Dari  penggabungan  2 itemset data  yang  dihasilkan  mencakup  dengan nilai minimum  support =  70%,  sehingga  langkah  selanjutnya  menghitung minimum  confidence dalam  asosiatif  antar item dengan  nilai minimum confidence = 70%, yaitu :
Tabel 6. Perhitungan confidence
Aturan Confidence Jika membeli Panggung Boneka, maka akan membeli Puzzle Alphabet 14/18 78%
Dari  hasil  yang  diperoleh  jika  yang  lebih  banyak  di  jual  adalah Panggung  Boneka  dan  Puzzle  Alphabet  dengan  mengetahui  penjualan  yang paling  banyak  terjual,  sehingga  bisa  membuat  keputusan  untuk  menyusun strategi dalam menambah penyediaan produk Panggung Boneka dan Puzzle Alphabet.  Pada  saat  dilakukan  perhitungan  pengujian  data  dengan  aplikasi weka maka hasil nilai association rule yang dihasilkan dapat dilihat dibawah ini :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 472-478 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  pada  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa Proses penentuan pola pembelian toys dapat dilakukan dengan menerapkan data  mining  dan  dengan  menggunakan  metode  algoritma  apriori.  Dengan menggunakan  metode  tersebut  penentuan  pola  pembelian  dapat  dilakukan dengan melihat hasil dari kecenderungan setiap pembelian toys berdasarkan kombinasi  2  itemset  yaitu,  Jika  membeli  Panggung  Boneka  maka  akan membeli  Puzzle  Alphabe    dengan  hasil Confidence 78%.  Pengetahuan  yang diperoleh berdasarkan hasil perhitungan algoritma apriori adalah melakukan strategi pemasaran dalam menambah penyediaan barang yang sering dibeli konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Fricles  Ariwisanto  Sianturi.  2018. Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk Penentuan  Tingkat  Pesanan .  Jurnal  Mantik  Penusa,  Vol.  2,  No.  1,  Juni 2018, e-ISSN 2580-9741.
[2]  Gusti Ahmad Syaripudin, dan Edi Faizal. 2017. Implementasi Algoritma Apriori  Dalam  Menentukan  Persediaan  Obat. Jurnal  Informatika  dan Komputer (JIKO) – Vol. 2, No. 1, Februari 2017.
[3]  Lina Ningsih , dan Dewi Ayu Nur Wulandari. 2017. Data Mining Market Basket  Analysis  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan Persediaan Obat. Konferensi Nasional Ilmu Sosial & Teknologi (KNiST). Maret 2017, pp. 227-235, ISBN: 978-602-61242-0-3.
[4]  Moh.Sholik, dan Abu Salam. 2018. Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari  Asosiasi  Barang  yang  Dijual  di  E-commerce  OrderMas. Techno.COM, Vol. 17, No. 2, Mei 2018 : 158-170.
[5]  Ulvah.  2018. Implementasi  Algoritma  Apriori  Aturan  Keterkaitan  Data Untuk  Analisa  Keranjang  Belanja  Sistem  Persediaan  Obat  Pada  Apotek Perdos  Farma  Makassar. Jurnal  INSTEK,  Volume  3,  Nomor.2,  Oktober 2018. E-ISSN : 2581-1711.
[6]  Novia  Lestari.  2017. Penerapan  Data  Mining  Algoritma  Apriori  Dalam Sistem  Informasi  Penjualan .  Jurnal  Edik  Informatika,  V3.i2(103-114), ISSN : 2407-0491.
[7]  Indah Puji Astuti. 2019. Algoritma Apriori Untuk Menemukan Hubungan Antara  Jurusan  Sekolah  Dengan  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa .  Jurnal Teknik Informatika, Vol. 12, No.1, April 2019, e-ISSN 2549-7901.
[8]  Esis Srikanti, Rizka Fitri Yansi dkk. 2018. Penerapan Algoritma Apriori Untuk  Mencari  Aturan  Asosiasi  Pada  Data  Peminjaman  Buku  Di Perpustakaan .  Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem Informasi, Vol. 4, No.1, Februari 2018,Hal.77-80,  e-ISSN 2502-8995.