## ISSN 2085-4552

## Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Kombinasi Produk Penjualan
Andre Setiawan 1 , Farica Perdana Putri 2
1, 2 Program Studi Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia andre.setiawan@student.umn.ac.id farica@umn.ac.id
Diterima 8 Juni 2020 Disetujui 17 Juni 2020
Abstract —Analyzing  and  systematically  extracting essential  information  from  recording  transactions  is important  for  a  business,  including  online  stores. Sometimes,  some  online  stores  offer  a  product  package that is not suitable for the customer. It happens because they did not process the data transaction to observe the association  between  products  on  a  package.  A  web- based  recommendation  system  was  build  using  the CodeIgniter  framework  with  PHP  programming language.  The  system  developed  using  Market  Basket analysis  that  can  determine  the  combination  of products.  Apriori  algorithm  used  as  a  technique  to analyze  the  relationship  between  products  based  on  the data transaction. The lift ratio value generated from the rule is 1.18, which means that the rule has the power of relationships  between  items.  We  evaluate  the  system using  USE  questionnaire  with  usefulness  results  is 90.83%,  ease  of  use  89.09%,  ease  of  learning  95%,  and satisfaction 90.94%, which strongly agree in every aspect.
Index  Terms —Apriori,  CodeIgniter,  Lift  Ratio, Market Basket Analysis, Recommendation

## I. P ENDAHULUAN
PT Grup Gaga Indonesia atau biasa disebut sebagai Party Gaga  adalah  sebuah  toko  daring  di  Indonesia yang  menawarkan  berbagai  pilihan  kebutuhan  pesta yang  membuat  jauh  lebih  mudah,  terjangkau  dan menyenangkan
untuk mendekorasi,
serta meningkatkan pengalaman
acara agar lebih mengesankan [1].
Dalam  proses  penjualan  jasa  ataupun  barang, seringkali  toko  daring  menggunakan  kombinasi produk  yang  kurang  tepat  sasaran  dan  diminati  oleh para pembeli [2]. Hal ini tentunya dapat  menurunkan tingkat penjualan karena barang-barang tersebut yang jarang  dibeli  pembeli  secara  bersamaan.  Lalu, pemahaman  dan  definisi  yang  tepat  akan  suatu masalah  merupakan  hal  yang  penting  dalam menciptakan  suatu  solusi software yang  tepat  [3]. Maka  dari  itu,  melakukan  kombinasi  produk penjualan  dari  data  transaksi  yang  ada,  bisa menguntungkan  toko  daring  karena  barang  yang dikombinasikan  berdasarkan  barang  yang  paling sering  dibeli  oleh  pembeli.  Rekomendasi  kombinasi
produk ( itemset ) tersebut dapat menggunakan metode Market  Basket  Analysis karena  mendukung  sistem rekomendasi melalui penemuan pola antar item dalam transaksi-transaksi yang terjadi [4].
Market  Basket  Analysis ini  dianggap  mampu memberikan  jalan  keluar  dalam  merekomendasikan kombinasi  kategori  produk  yang  terkait  dengan penggunaan  algoritma  Apriori melalui  metode Association Rules [5]. Algoritma  Apriori adalah suatu metode  di  mana  akan  mencari  pola  hubungan  antar satu  atau  3  lebih item dalam  sebuah dataset [6]. Kelebihan  algoritma  Apriori adalah  jumlah  kandidat yang  harus  dihitung support -nya  dapat  dikurangi dengan cara pemangkasan sehingga memiliki performa yang baik [7].
Pemahaman  dan  definisi  yang  tepat  akan  suatu masalah  merupakan  hal  yang  penting  dalam menciptakan  suatu  solusi software yang  tepat.  Untuk itu,  diperlukan  proses-proses  untuk  menemukan, memahami, memformulasi, menganalisis, dan menemui  persetujuan  terkait  masalah  apa  yang  harus diselesaikan, kenapa masalah tersebut harus diselesaikan,  dan  siapa  yang  harus  terlibat  dalam penyelesaian  masalah  tersebut.  Secara  umum,  proses analisis  kebutuhan  meliputi  hal-hal  yang  telah disebutkan di atas
Penelitian terkait yang pernah dilakukan, dihasilkan  sejumlah  kombinasi  item  set  yang  cocok untuk  pemasaran  ini  dan  kekuatan  hubungan  antar item dapat  dipercaya  dan  dijadikan  acuan  karena ketepatan  kombinasi item  set yang  dihasilkan  valid karena  semua  nilai lift  ratio- nya  >  1  [8]. Lift  ratio digunakan  untuk  mengukur  seberapa  penting  aturan atau yang telah terbentuk agar dapat dipercaya sepenuhnya [9].

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Market Basket Analysis
Market Basket Analysis digunakan untuk mengetahui produk yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan agar dapat meningkatkan taktik pemasaran dan  penjualan  di  tingkat  toko  [10].  Istilah Market
Basket  Analysis masuk  dalam  kategori Association Rules.  Association  Rule adalah  sebuah  ekspresi implikasi dari bentuk 𝐴 → 𝐵 , di mana 𝐴 dan 𝐵 adalah itemset  yang  saling  terpisah  ( disjoint) ,  dengan  kata lain 𝐴 ∩ 𝐵 = ∅ . Dalam menentukan Association Rule , terdapat  suatu  ukuran  ketertarikan  yang  didapatkan dari  hasil  pengolahan  data  dengan  perhitungan tertentu, yaitu sebagai berikut [11].
1. Support :  bagian  transaksi  yang  mengandung kedua A dan B . S (1)
Atau  jika  terdapat  dua  buah  item  dalam A , nilai support diperoleh dari rumus sebagai berikut.
S
(2)
2. Confidence :  seberapa  sering  item  dalam B muncul di transaksi yang mengandung A .
(3)

## B. Apriori
Apriori adalah  salah  satu  pendekatan  yang  sering digunakan  pada Frequent  Itemset  Mining .  Prinsip algoritma  Apriori adalah  jika  sebuah itemset infrequent ,  maka itemset yang infrequent tidak  perlu lagi dieksplor superset sehingga jumlah kandidat yang harus diperiksa menjadi berkurang, berikut adalah ilustrasinya [11].
Langkah-langkah Apriori adalah sebagai berikut [12]:
1. Tentukan  minimum support (nilai  minimum dari kombinasi item).
2. Pembentukan  kandidat itemset dibangun dengan menggabungkan , dengan
dirinya sendiri.
3. Pemangkasan  kandidat itemset dilakukan setiap - itemset yang  tidak  sering  muncul
( not  frequent )  tidak  dapat  menjadi subset dari frequent k- itemset . 4. Menentukan support dari  kombinasi  k- itemset
sebelumnya. Itemset yang memenuhi minimum support akan  dipilih  sebagai  pola frequent tinggi ) dari kandidat.
5. Tetapkan  nilai  k- itemset dari support yang telah memenuhi minimum support dari k- itemset .
6. Jika  sudah  tidak  ada  lagi  k- itemset yang memenuhi minimum support maka
proses dihentikan.

## C. Lift Ratio
Lift  ratio merupakan  nilai  yang  menunjukan kevalidan proses transaksi dan  memberikan  informasi apakah benar item A dibeli bersamaan item B, dengan rumus sebagai berikut [9].
(4)
Sebuah transaksi dikatakan valid, jika mempunyai nilai lift ratio lebih dari 1,  yang berarti bahwa dalam transaksi  tersebut  item  A  dan  item  B  benar-benar dibeli secara bersamaan [9].

## D. White Box
White Box digunakan untuk menguji suatu aplikasi di mana struktur internal telah diketahui oleh penguji [13].  Ada  beberapa  cara  dalam  melakukan  uji  coba white  box ,  salah  satunya  adalah Unit  Testing . Unit Testing merupakan  pengujian  dilakukan  pada  setiap modul  atau  blok  kode  selama  pengembangan. Pengujian  ini  biasa  dilakukan  oleh developer yang menulis  kode  [13].  Teknik  pada Unit  Testing ada beberapa,  salah  satunya  adalah Path  Coverage . Path Coverage merupakan  uji  coba  untuk  memastikan bahwa  setiap  alur  program  dapat  dilalui  setindaknya satu kali [14].

## E. USE Questionnaire
USE  questionnaire adalah  salah  satu  paket kuesioner  yang  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi website yang  dibangun  dari  segi usability .  Secara umum, usability mengacu pada sejauh mana kepuasan user dan  sejauh  mana user dapat  belajar  dan menggunakan suatu produk untuk mencapai tujuannya  [15]. USE memiliki  beberapa  aspek  yaitu, usefulness , ease of use , ease of learning , satisfaction . Meskipun  ditemukan  beberapa  dimensi  lain,  tetapi aspek  ini  merupakan  yang  paling  mudah  diamati  dan dibandingkan hasilnya [15].
Lalu  paket  kuesioner  yang  akan  digunakan selengkapnya  dapat  dilihat  pada  tabel  di  bawah  ini [16].
Tabel 1. Kriteria pengukuran USE questionnaire
No
Kriteria
Usefulness
U1 It helps me be more effective.
No Kriteria
Usefulness
U3 It is useful. U4 It gives me more control over the activities in my life.
U5 It make the things I want to accomplish easier to get done.
U6 It saves me time when I use it.
U7 It meets me needs.
U8 It does everything I would expect it to do.
Ease of Use
EU1 It is easy to use.
EU2 It is simple to use.
EU3 It is user friendly. EU4 It requires the fewest steps possible to accomplish what I want to do with it.
EU5 It is flexible.
EU6 Using it is effortless.
EU7 I can use it without written instructions.
EU8 I don’t notice any inconsistencies as I use it.
EU9 Both occasional and regular users would like it.
EU10 I can recover from mistakes quickly and easily.
EU11 I can use it successfully every time.

## Ease of Learning
EL1 I learned to use it quickly.
EL1 I easily remember how to use it.
EL1 It is easy to learn to use it.
EL1 It is quickly became skillful with it.
Satisfaction S1 I am satisfied with it.
S2 I would recommend it to a friend.
S3 It is fun to use.
S4 It works the way I want it to work.
S5 It is wonderful.
S6 I feel I need to have it.
S7 It is pleasant to use.

## F. Skala Likert
Evaluasi website dalam penelitian ini menggunakan USE  quesionnaire .  Kuesioner  ini menggunakan  skala  Likert  sebagai  pengukuran aspeknya.  Skala  Likert  digunakan  untuk  mengukur sikap,  pendapat  dan  persepsi  seseorang  atau sekelompok  orang  tentang  kejadian  atau  fenomena sosial [17]. Skala Likert menggunakan beberapa butir pertanyaan  untuk  mengukur  perilaku  individu  dengan merespon  lima  titik  pilihan  pada  setiap  butir
pertanyaan,  sangat  setuju  (SS),  setuju  (S),  netral  (N), tidak setuju (TS) dan sangat tidak setuju (STS) [18].

## Tabel 2. Skor skala Likert
Angka (%) Jawaban 1 Sangat Tidak Setuju 2 Tidak Setuju 3 Netral
4 Setuju
5 Sangat Setuju
Persetasi  skor  pada  pertanyaan  kuesioner  dapat dihitung dengan menggunakan Rumus 5 [17].
(5) Tabel 3. Kategori kelayakan Angka (%) Jawaban <21 Sangat Tidak Layak 21-40 Tida Layak 41-60 Cukup 61-80 Layak 81-100 Sangat Layak
Persentasi  skor  yang  diperoleh  kemudian  akan disesuaikan nilai yang didapat berdasarkan Tabel 3 [16].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Telaah Literatur
Bentuk  kegiatan  dalam  pengumpulan  berbagai informasi pada tahap ini mulai dari jurnal-jurnal, buku ataupun referensi penelitian-penelitian yang berkaitan dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Tahapan  ini adalah proses awal penelitian yang akan dilakukan.

## B. Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini berasal dari data transaksi yang tercatat pada PT Grup Gaga Indonesia. Data yang diperoleh adalah transaksi dalam  jangka  waktu  2  tahun  dimulai  dari  1  Januari 2016  sampai  31  Desember  2018  dengan  total  jumlah data adalah 529 transaksi.

## C. Perancangan
Gambar  1  merupakan sitemap dari website yang akan digunakan oleh pemilik toko daring.
Gambar 1. Sitemap
Perancangan website dilakukan  dengan  membuat struktur  halaman website .  Halaman login adalah halaman  pertama  saat admin membuka website . Setelah login , admin dapat  bernavigasi  ke  halaman dashboard, category, transaction, recommendation, dan history.

## D. Uji Coba dan Evaluasi
Pada tahap ini, dilakukan pembentukan association  rules dengan  algoritma  Apriori.  Adapun langkah-langkah  yang  dilakukan  sesuai  dengan  yang dijelaskan  pada  Sub-bab  II  pada  Landasan  Teori. Perhitungan lift  ratio dilakukan  untuk  mengetahui tingkat korelasi antar produk.

## IV. I MPLEMENTASI DAN U JI C OBA

## A. Implementasi
Gambar 2. Halaman dashboard
Gambar  2  merupakan  halaman dashboard . Terdapat sidebar pada  bagian  sebelah  kiri  dan menampilkan total transaksi, total kategori dan grafik pada bagian tengah.
Gambar 3. Halaman category
Gambar 3 merupakan halaman category . Halaman ini menampilkan tabel data kategori.
Gambar 4. Halaman transaction
Gambar  4  merupakan  halaman transaction . Halaman ini menampilkan tabel data transaksi.
Gambar 5. Halaman recommendation
Gambar  5  merupakan  halaman recommendation. Halaman  ini  menampilkan field  input tanggal transaksi  dari,  tanggal  transaksi  sampai,  nilai minimum  support, nilai minimum  confidence ,  serta terdapat keterangan yang menjelaskan istilah-istilah.
Gambar 6. Halaman hasil recommendation Gambar 6 merupakan halaman hasil
recommendation . Halaman ini menampilkan hasil dari proses yang dilakukan.

## ISSN 2085-4552
Gambar 7. Halaman history
Gambar  7  merupakan  halaman history .  Halaman ini  menampilkan  tabel  dari  setiap  proses  yang dilakukan.  Ikon  detail  akan  menavigasi  halaman  ke history detail.
Gambar 8. Halaman history detail
Gambar  8  merupakan  halaman history detail . Halaman  ini  menampilkan  data history dari  setiap history yang dipilih.

## B. Hasil Rekomendasi
Dataset menggunakan  data  sebesar  529  data transaksi  dengan minimum  support sebesar  4  dan minimum  confidence 0.3.  Lalu item yang suppport count tidak memenuhi minimum support akan dihapus.
Tabel 5 menampilkan rekap nilai hasil perhitungan terhadap algoritma Apriori. Pengambilan rekomendasi kombinasi produk merupakan perhitungan  dari  nilai support , confidence dan lift ratio .  Kolom support count menunjukkan  jumlah kemunculan  suatu  aturan  ( association  rules ).  Kolom support menunjukkan  nilai  dari  aturan  yang dihasilkan. Kolom confidence menunjukkan  suatu nilai  kepastian  atau  kehandalan  dari  aturan  yang dibuat.  Kemudian,  nilai lift  ratio menunjukkan  nilai evaluasi kuat tidaknya sebuah aturan. Kombinasi atau aturan  yang  muncul  telah  memenuhi  nilai minimum support 4, minimum  confidence 0.3,  dan  memenuhi nilai lift ratio > 1.
Tabel 5. Hasil perhitungan
Jika Su pp ort A Ma ka Supp ort C Supp ort Coun t Supp ort (A,C ) Conf Li ft Pom Pom 20x20 0,3 1 Cake Topp er 0,31 42 0,08 0,26 0, 84
Jika Su pp ort A Ma ka Supp ort C Supp ort Coun t Supp ort (A,C ) Conf Li ft Pom Pom 20x20 0,3 1 Pom Pom 30x3 0 0,26 100 0,19 0,61 2, 37 Cake Topper 0,3 1 Pom Pom 30x3 0 0,26 40 0,08 0,29 0, 95 Pom Pom 20x20 Pom Pom 30x30 0,1 9 Cake Topp er 0,31 36 0,07 0,36 1, 18

## C. Uji Coba White Box
Uji coba dilakukan pada halaman
Recommendation dengan Unit  Testing .  Teknik Unit Testing yang  akan  digunakan  adalah Path  Testing . Setiap  uji  coba  yang  dilakukan  berhasil  dijalankan sehingga  kode  pada  halaman Recommendation memiliki 100 persen path coverage .

## D. Evaluasi Sistem
Dari  keempat  aspek  yang  telah  diperoleh  hasil nilainya,  aspek ease  of  use merupakan  skor  paling rendah  dengan  89.09%  yang  dikarenakan  setengah dari responden pada pertanyaan nomor enam memilih skor  netral.  Kemudian  aspek usefulness,  ease  of learning , satisfaction memperoleh  persentase  skor lebih  dari  90%  yang  bisa  disimpulkan  bahwa  hampir semua responden menyatakan sangat layak berdasarkan  Tabel  3  atau  sangat  setuju  pada setiap aspek.
Tabel 6. Hasil evaluasi system Aspek Perhitungan Skor Usefulness (Kegunaan) 90,83% Ease of Use (Kemudahan Penggunaan) 89,09% Ease of Learning (Kemudahan Belajar) 95% Satisfaftion (Kepuasan) 90,94%

## V. S IMPULAN
Sistem  rekomendasi  kombinasi  produk  yang sering dibeli secara bersamaan yaitu Pom Pom 20x20, Pom  Pom  30x30  dan Cake  Topper . Website ini dilakukan  pengujian  menggunakan white  box untuk memastikan  alur  program  dapat  dilalui  setidaknya satu  kali  dan  dievaluasi  menggunakan  USE Questionnaire dengan  hasil  pada usefulnes 90.83%, ease  of  use 89.09%, ease  of  learning 95%  dan satisfaction 90.94%  yang  menyatakan  sangat  layak atau  setuju  pada  setiap  aspek.  Nilai lift  ratio yang dihasilkan  dari  aturan  menunjukkan  1.18  dari  Pom
Pom 20x20, Pom Pom 30x30 dan Cake Topper yang artinya  bahwa  aturan  tersebut  memiliki  kekuatan hubungan  antar item sehingga  dapat  dipercaya  untuk dijadikan kombinasi item .
D AFTAR P USTAKA
[1] PT. Grup Gaga Indonesia, 2018. Katalog online.
[2] A.  Kusnadi,  J.  Pratama,  “Implementasi  Algoritma  Genetika dan Neural Network Pada Aplikasi Peramalam Produksi Mie (Studi Kasus: Omega Mie Jaya), ULTIMATICS, Vol. IX, No 1, 2017.
[3] A.  Rusli,  “Ekstrasi  Kebutuhan  Aplikasi  Berdasarkan Feedback  Pengguna  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan Gamifikasi”, ULTIMATICS, Vol X, No 1, 2018.
[4] A.  Masnur,  “Analisa  Data  Mining  Menggunakan  Market Basket  Analysis  untuk  Mengetahui  Pola  Beli  Konsumen” Vol. 1, No. 2, 2015.
[5] M. Riadi. kajianpustaka.com. 2017. [Online] Tersedia dalam: https://www.kajianpustaka.com/2017/09/data-mining.html [Diakses 21 Juni 2018].
[6] H.D.  Anggraeni,  “Aplikasi  Data  Mining  Analisis  Data Transaksi  Penjualan  Obat  Menggunakan  Algoritma  Apriori (Studi  Kasus  di  Apotek  Setya  Sehat  Semarang)”  Volume  4, 2013.
[7] O.  S.  A.  Destiyati,  E.  Aribowo,  “Analisis  Perbandingan Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  Hash  Based  pada  Market Basket  Analysis  di  Apotek  UAD”,  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika, Vol 3 No 1, 2015.
[8] D.  Fitriati,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Menentukan Kombinasi  Media  Promosi  Barang  Berdasarkan  Perilaku Pembelian  Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  Apriori”, Annual Research Seminar , 2016.
[9] E.  Widiati,  “Implementasi  Association  Rule  Terhadap Penyusunan  Layout  Makanan dan  Penentuan  Paket  Makanan
Hemat di RM Roso Echo Dengan Algoritma Apriori” Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, Vol 3, No 2, 2013.
[10] M.  Kaur,  S.  Kang, “Market  Basket  Analysis:  Identify  the changing  trends  of  market  data  using  association  rule mining” , International Coference on Computational Modeling and Security , 2016.
[11] Christie,  D.  A.,  Baskoro,  D.A.,  Ambarwati,  L.  &  Wicaksana I.W.S.  (2013).  Belajar  Data  Mining  dengan  Rapid  Miner, Jakarta.
[12] Larose,  D.T.  (2014). Discovering  Knowledge  in  Data:  An Introduction to Data Mining.
[13] P. Kurniawati. medium.com. 2018. [Online] Tersedia dalam : https://medium.com/skyshidigital/pengujian-sistem- 52940ee98c77            [Diakses 3 Januari 2019].
[14] Softwaretestinghelp.  2019.  softwaretestinghelp.com  [Online] Tersedia  dalam:  https://www.softwaretestinghelp.com/white- box-testing-techniques-with-example/.
[15] K.  Aelani,  Falahah,  “Pengukuran  Usability  Sistem Menggunakan  USE  Questionnaire  (Studi  Kasus  Perwalian Online  STMIK  “AMIKBANDUNG”)”,  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, 2012.
[16] W. Kusuma, dan G. I. Marthasari,  “Analisis Usability dalam User  Experience pada  Sistem  KRS Online UMM menggunakan USE Questionnaire ”, ResearchGate, 2016.
[17] Sugiyono,  “Metodologi  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan R&D”, Bandung: Alfabeta, 2012.
[18] Budiaji,  W.  (2013).  Skala  Pengukuran  dan  Jumlah  Respon Skala Likert, Jurnal Ilmu Pertanian dan Perikanan, Volume 2.
[19] Sharma,  M.,  Choudhary,  J.,  Sharma,  G,  “ Evaluating  The Performance of  Apriori and  Predictive Apriori Algorithm  To Find  New  Association  Rules  Based  On  The  Statiscal Measures of Datasets.” , International Jounrak of engineering Research & Technology , Vol 1 Issue 6 , 2012.