Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 728-736 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Data Mining Asosiasi pada Pola Transaksi dengan Metode Apriori
Nita Syahputri Universitas Potensi Utama, Medan, Sumatera Utara nieta20d@gmail.com
Abstract
Indonesian business is a promising thing, the competition that occurs in the business of business people  is  always  trying  to  be  strategic  and  breakthroughs  that  can  ensure  the  continuity  of what  they  do.  The  youngest  business  cafe  /  restaurant,  especially  among  young  people  to adults. The development of the Café / Restaurant business in Indonesia is growing rapidly, this can  be  seen  from  the  many  cafes  /  restaurants  that  have  emerged  which  provide  attractive interior design venues and offer a comfortable and pleasant atmosphere to gather with family and friends. Many competitors in business, especially in cafes / restaurants, require developers to  find  strategies  that  can  increase  sales,  one  of  which  is  the  use  of  transaction  data.Data Mining is  the  process  of extracting information from  data  sets  through  the  use  of  algorithms and techniques involving the fields of statistics, machine learning, and database management system.  A  priori  algorithms  are  a  type  of  association  rule  in  data  mining.  In  this study  using secondary  data.  The  results  of  calculations  and  analysis  of  consumer  research  using  Data Mining  with  the  Apriori  Algorithm  method,  overall  from  the  sales  sample  data  obtained  52 association rules that meet support above 20% and 50% confidence. Based on the test results using Rapidminer, it can be rejected by that the product that consumers are more interested in is the minimum confidence above 50%.
Keywords : Datamining, Apriori, Cafe, Sales, Pematangsiantar

## Abstrak
Di  Indonesia  bisnis  merupakan  hal  yang  paling  menjanjikan,  persaingan  yang  terjadi  dalam dunia  bisnis  memaksa  para  pelaku  bisnis  untuk  selalu  memikirkan  strategis-strategis  dan terobosan  yang  dapat  menjamin  kelangsungan  dari  bisnis  yang  dijalankannya.  Terutama bisnis  Café/Restoran  paling  diminati  kalangan  anak  muda  hingga  dewasa.  Perkembangan bisnis  Café/Restoran  di  indonesia  berkembang  sangat  pesat,  hal  ini  dapat  dilihat  dari banyakya  Café/Restoran  yang  muncul  dengan  menyediakan  tempat  berdesain  interior  yang menarik  serta  menawarkan  suasana  nyaman  dan  menyenangkan  untuk  berkumpul  bersama Keluarga  dan  sahabat.  Banyaknya  pesaing  dalam  bisnis  khususnya  pada  Café/Restoran menuntut para pengembang untuk menumukan strategi yang dapat meningkatkan penjualan, salah  satunya  dengan  pemanfaatan  data  transaksi  Data  Mining  adalah  proses  ekstraksi informasi  dari  kumpulan  data  melalui  penggunaan  algoritma  dan  teknik  yang  melibatkan bidang ilmu statistik, mesin pembelajaran, dan sistem manajemen database. Algoritma apriori termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data  mining.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  data sekunder.  hasil  perhitungan  dan  analisis  penelitian  konsumen  menggunakan  Data  Mining dengan metode Algoritma Apriori, secara keseluruhan dari data sampel penjualan diperoleh 52 rule  asosiasi  yang    memenuhi  support  diatas  20%  dan    confidence  50%.  Berdasarkan  hasil pengujian  dengan  menggunakan  Rapidminer  dapat  disimpulkan  bahwa  produk  yang  lebih banya diminati oleh konsumen adalah minimum confidence diatas 50%.
Kata Kunci: Datamining, Apriori, Cafe, Penjualan, Pematangsiantar
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 728-736 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia bisnis merupakan hal yang paling menjanjikan, persaingan yang  terjadi  dalam  dunia  bisnis  memaksa  para  pelaku  bisnis  untuk  selalu memikirkan  strategis-strategis  dan  terobosan  yang  dapat  menjamin kelangsungan dari bisnis yang dijalankannya. Terutama bisnis Café/Restoran paling  diminati  kalangan  anak  muda  hingga  dewasa.  Perkembangan  bisnis Café/Restoran  di  indonesia  berkembang  sangat  pesat,  hal  ini  dapat  dilihat dari  banyakya  Café/Restoran  yang  muncul  dengan  menyediakan  tempat berdesain  interior  yang  menarik  serta  menawarkan  suasana  nyaman  dan menyenangkan untuk berkumpul bersama Keluarga dan sahabat. Banyaknya pesaing  dalam  bisnis  khususnya  pada  Café/Restoran  menuntut  para pengembang  untuk  menumukan  strategi  yang  dapat  meningkatkan penjualan,  salah  satunya  dengan  pemanfaatan  data  transaksi  [1].  Dengan jumlah  transaksi  yang  cukup  besar,  perusahaan  membutuhkan  alat  bantu analisis  untuk  memberikan  informasi  yang  bermanfaat  bagi  perusahaan dalam  penentuan[2]  seperti  makanan  atau  minuman  apa  yang  paling diminati oleh konsumen. Maka dari ini perlu di bangun sebuah sistem untuk menentukan  dan  mengetahui  banyaknya  makanan  atau  minuman  yang diminati  oleh  konsumen.  Dimana  hal  ini  sangat  berguna  bagi  konsumen dalam  menentukan makanan dan minuman yang enak.
Banyak  cabang  ilmu  komputer  yang  dapat  menyelesaikan  masalah secara  kompleks  antara  lain:  datamining  [3][4].  Datamining  adalah  proses yang  menggunakan  teknik  statistic,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar[5]. Data mining juga dikenal dengan istilah pattern recognition merupakan suatu algoritma  yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  guna  menemukan  pola yang  tersembunyi  dari  data  yang  diolah.  Data  yang  diolah  kemudian menghasilkan suatu pengetahuan baru yang bersumber dari data lama, hasil dari  pengolahan  data  tersebut  dapat  digunakan  dalam  menentukan keputusan di masa depan[3]. Peneliti menggunakan cabang ilmu datamining dengan metode Apriori untuk menyelesaikan masalah transaksi penjualan DL Café  &  Resto.  Ada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan apriori  dalam  menyelesaikan  permasalahan.  Salah  satunya  penelitian  yang dilakukan  [2].  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  metode apriori  dapat  diterapkan,  secara  keseluruhan  dari  data  sampel  penjualan diperoleh  142  rule  asosiasi  yang    memenuhi  support  diatas  10%  dan confidence  50%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan Rapidminer dapat disimpulkan bahwa produk yang lebih banya diminati oleh konsumen adalah minimum confidence diatas 50%. Selain itu alasan penulis menggunakan apriori adalah pengimpelementasian yang mudah di jalankan, proses  yang  dibutuhkan  relatif  singkat,  sangat  fleksibel  dan  mudah digunakan,  serta  menggunakan  prinsip  sederhana  yang  dijelaskan  dalam non-statistik.  Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  membantu  para
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 728-736 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
konsumen  serta  owner  dalam    menentukan  makanan  dan  minuman  yang paling diminati.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistic, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang terkait  dari  berbagai  database  besar  [6].  Proses  dari  data  mining  yaitu mencari pola data yang tertentu menggunakan metode untuk mengolahnya. Istilah data mining dan Knowledge Discovery in Database (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar  [7].  Data  mining  sendiri memiliki  kemampuan  untuk  mengolah  data  dari  suatu  basis  data  agar menghasilkan sebuat informasi baru yang bermanfaat.

## 2.2. Metode Apriori
Association  Rule  atau  Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu algoritma  yang  pada  dasarnya  untuk  menemukan  Frequentitemsets (kelompok setiap item-item yang memenuhi syarat minimum support) dari setiap  data  transaksi  [8].  Apriori  digunakan  untuk  menentukan  pola association  rule yang  tepat  dan  akurat  serta  dapat  memproses  data  dalam jumlah yang besar dan menyeleksinya menjadi beberapa rule. Langkah-langkah dalam algoritma apriori [9] :
a) Analisis pola frekuensi tinggi ( frequent item set ), yaitu mencari kombinasi item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  data transaksi.
( ) (1)
Adapun  nilai support dari  dua  item  diperoleh  dengan  rumus  sebagai berikut.
(     ) (2)
Secara umum, nilai support juga dapat dicari dengan rumus :
(3)
b) Pembentukan  aturan  asosiatif,  untuk  memenuhi  syarat  minimum confidence .
(    ) (4)
Secara umum, nilai confidence juga dapat dicari menggunakan rumus :
(5)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 728-736 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3. Sumber Data
Pada  penelitian  ini,  sumber  data  yang  diperoleh  dengan  melakukan observasi  dan  pengumpulan  data  yang  bersumber  dari  DL  Café  and  Resto yang berlokasi di Jalan Kyai Ahmad Dahlan, Kecamatan Sitalasari Bukit Sofa Pematangsiantar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Rancangan Penelitian
Proses  analisis  data  merupakan  teknik  yang  dilakukan  secara wawancara  dan  proses  dokumentasi  atau  catatan  transkip  penjualan  mulai dari  tanggal  21  sampai  27  Januari  2021.  Setelah  hasil  yang  didapatkan menggunakan  bantuan software  Microsoft  Excel akan  diaplikasikan  ke RapidMiner untuk  menyesuaikan  hasil  yang  didapatkan.  Adapun  tahapan yang dilakukan pada rancangan penelitian ini sebagai berikut :
a) Mengambil data dari dataset excel, seperti pada tabel 3.1 berikut :
Tabel 1. Tabel Transaksi Data Penjualan Tanggal Produk MG  NG  NAP  BS  NIN  LT  TM  KH  CPC  J  FF  IC  SB  SM 21 januari 2021 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 22 januari 2021 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 23 januari 2021 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 24 januari 2021 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 25 januari 2021 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 26 januari 2021 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 27 januari 2021 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0
b) Pembentuk 1 item set
Proses  Pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1  itemset  dengan  jumlah minimum support  10  dan Confidence 50%
( )

## c) Analisis Data
Pada penelitian yang dilakukan penulis, data yang digunakan adalah data penjualan  DL  Café  &  Resto  pada  tanggal  21-27  januari  2021.  Kemudian data tersebut dijadikan kedalam beberapa set item.
(           )
Tabel 2. Support itemset-1 No Menu Banyak Transaksi  Support % 1 Mie Goreng 3 42,86% 2 Nasi Goreng 4 57,14% 3  Nasi Ayam Penyet 2 28,57% 4 Beef steak 4 57,14%
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 728-736 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Menu Banyak Transaksi  Support % 5 Nasi Ikan Nila 3 42,86% 6 Lemon Tea 5 71,43% 7 Teh Manis 4 57,14% 8 Kopi Hitam 1 14,29% 9 Cappucino 2 28,57% 10 Jus 5 71,43% 11 French Fries 6 85,71% 12 Ice Cream 3 42,86% 13 Salad Buah 3 42,86% 14 Smoothies 2 28,57%
(      )
Tabel 3. Support itemset-2 No  Pasangan Item  Banyak Transaksi  Support % 1  Mg,Ng 2 28.57% 2  Mg,NAP 1 14.29% 3  Mg,Bs 1 14.29% 4  Mg,Nin 1 14.29% …  … … … 83  J,Ic 2 28.57% 84  J,Sb 3 42.86% 85  J,Sm 1 14.29% 86  Ff,Ic 2 28.57% 87  Ff,Sb 3 42.86% 88  Ff,Sm 1 14.29% 89  Ic, Sb 1 14.29% 90  Ic,Sm 1 14.29% 91  Sb,Sm 0 0.00%
Nilai support tiga item dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4. Support itemset-3 No  Pasangan Item  Banyak Transaksi  Support % 1  Mg,Ng,Nap 0 0.00% 2  Mg,Ng,Bs 0 0.00% 3  Mg,Ng,Nin 0 0.00%
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 728-736 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Pasangan Item  Banyak Transaksi  Support % 4  Mg,Ng,Lt 2 28.57% 5  Mg,Ng,Tm 1 14.29% 6  Mg,Ng,Kh 0 0.00% 7  Mg,Ng,Cpc 0 0.00% …  … … … 353  cpc,ff,sm 1 14.29% 354  cpc,ic,sb 0 0.00% 355  cpc,ic,sm 0 0.00% 356  cpc,sb,sm 0 0.00% 357  j,ff,ic 1 14.29% 358  j,ff,sb 3 42.86% 359  j,ff,sm 1 14.29% 360  j,ic,sb 1 14.29% 361  j,ic,sm 1 14.29% 362  j,sb,sm 0 0.00% 363  ff,ic,sb 1 14.29% 364  ff,ic,sm 0 0.00% 365  ff,sb,sm 0 0.00% 366  ic,sb,sm 0 0.00%
Karena  kombinasi  3  itemset  tidak  ada  yang  memenuhi  minimal Support, maka 2 kombinasi yang memenuhi untuk pembentukan asosiasi.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Confiddence No  Pasangan Item  Banyak Transaksi  Confiddence % 1  Mg,Ng 2 66.67% 2  Mg,NAP 1 33.33% 3  Mg,Bs 1 33.33% 4  Mg,Nin 1 33.33% 5  Mg,Lt 3 100.00% 6  Mg,Tm 2 66.67% 7  Mg,Kh 0 0.00% 8  Mg,Cpc 0 0.00% 9  Mg,J 3 100.00% 10  Mg,FF 2 66.67% …  … … … 79  Cpc,Ic 0 0.00% 80  Cpc,Sb 1 50.00% 81  Cpc,Sm 1 50.00%
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 728-736 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No  Pasangan Item  Banyak Transaksi  Confiddence % 82  J,Ff 4 80.00% 83  J,Ic 2 40.00% 84  J,Sb 3 60.00% 85  J,Sm 1 20.00% 86  Ff,Ic 2 33.33% 87  Ff,Sb 3 50.00% 88  Ff,Sm 1 16.67% 89  Ic, Sb 1 33.33% 90  Ic,Sm 1 33.33% 91  Sb,Sm 0 0.00%
Minimum  confidence  yang  ditentukan  adalah  50%,  maka  item-item yang  memiliki  nilai  confidence  kurang  dari  50%  akan  dihilangkan  seperti tabel dibawah ini.
Tabel 6. Minimum Confiddence No  Pasangan Item  Banyak Transaksi  Confiddence % 1  Mg,Ng 2 66.67% 2  Mg,Lt 3 100.00% 3  Mg,Tm 2 66.67% 4  Mg,J 3 100.00% 5  Mg,FF 2 66.67% 6  Mg,Ic 2 66.67% …  … … … 45  Cpc,Ff 2 100.00% 46  Cpc,Sb 1 50.00% 47  Cpc,Sm 1 50.00% 48  J,Ff 4 80.00% 49  Cpc,J 2 100.00% 50  Cpc,Ff 2 100.00% 51  J,Sb 3 60.00% 52  Ff,Sb 3 50.00%
Hasilnya adalah terbentuk 52 aturan asosiasi hasil proses berdasarkan parameter yang telah ditentukan  yaitu minimum support 20% dan minimum confidence  50%.  Pada  salah  satu  aturan  yang  terbentuk,  misalnya  aturan  : “Mie goreng (Mg)  => Lemon Tea (Lt)‟ dengan nilai confidance 100% berarti bahwa 100% dari konsumen yang membeli “Mie goreng juga membeli Lemon Tea”.

## 3.2. Implementasi
Berisi hasil implementasi ataupun pengujian.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 728-736 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Proses Pemasukan Data Melalui Software Rapid Miner
Gambar 2. Hasil Graph View Melalui Software Rapid Miner
Gambar 3. Hasil Tabel Melalui Software Rapid Miner
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 728-736 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa terdapat 19 item data yang didapat selama  7  hari,  dan  dimulai  pada  tanggal  22-27  Januari  2020.  Setelah  data diolah  ke  aplikasi  Rapidminer  bahwa  dapat  membantu  waitres  apabila  ada konsumen  yang  bertanya  tentang  makanan  atau  minuman  paling  Favorit sesuai kebutuhan konsumen dapat mempermudah konsumen.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  secara  keseluruhan  dari  data  sampel penjualan  diperoleh  52  rule  asosiasi  yang    memenuhi  support  diatas  20% dan    confidence  50%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  menggunakan Rapidminer dapat disimpulkan bahwa produk yang lebih banya diminati oleh konsumen adalah minimum confidence diatas 50%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. S. Sihombing, A. S. Honggowibowo, and D. Nugraheny, “Implementasi Data  Mining  Menggunakan  Metode  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan Barang (Studi Kasus Di Chorus Minimarket),” pp. 17–30.
[2] N. Agustiani, D. Suhendro, K. Apriori, and A. Pembahasan, “Penerapan Data  Mining  Metode  Apriori  Dalam  Implementasi  Penjualan  Di Alfamart,” vol. 2, pp. 300–304, 2020.
[3] D.  R.  S.  P,  Agus  Perdana  Windarto,  D.  Hartama,  and  I.  S.  Damanik, “Penerapan klasifikasi c4.5 dalam meningkatkan sistem pembelajaran mahasiswa,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, pp. 593–597, 2020.
[4] D.  R.  S.  P,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  E.  Irawan,  “Analisis Datamining  Pada  Pengelompokkan  Penduduk  Yang  Menjadi  Korban Kekerasan  Fisik  Menurut  Wilayah,” Semin.  Nas.  Sains  Teknol.  Inf. SENSASI 2019 ISBN , pp. 350–356, 2019.
[5] K. F. Irnanda, A. P. Windarto, I. S. Damanik, and I. Gunawan, “Penerapan K-Means  pada  Proporsi  Individu  dengan  Keterampilan  (Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  )  TIK  Menurut  Wilayah,” Semin.  Nas.  Sains Teknol. Inf. , no. c, pp. 452–456, 2019.
[6] K.  F.  Irnanda  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  Klasifikasi  C4.5  Dalam Meningkatkan  Kecakapan  Berbahasa  Inggris  dalam  Masyarakat,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 304–308, 2020.
[7] C.  Astria,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  I.  Sudahri,  “Pengembangan Metode  Datamining  K-Medoid  Pada  Kasus  Distribusi  Listrik  di Indonesia,” pp. 276–281, 2020.
[8] J.  R.  Informatika,  “Analisis  Penerapan  Asosiasi  Untuk  Menentukan Transaksi Penjualan Pada What ’ S Up Café Dengan Metode Algoritma,” vol. 1, no. 4, 2019.
[9] G.  Abdurrahman,  “Analisis  Aturan  Asosiasi  Data  Transaksi Supermarket Menggunakan Algoritma Apriori,” pp. 100–111.