## Metode Deskripsi Untuk Mengetahui Pola Belanja Konsumen Pada Data Penjualan
Wahju Tjahjo Saputro *
Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Purworejo, 54111, Indonesia

## Abstrak
Teknologi internet merupakan salah satu bagian dari teknologi informasi. Internet mampu memberikan kemudahan bagi siapa pun dalam memperoleh data dalam jumlah besar. Melimpahnya data memuncul- kan  pertanyaan  Pengetahuan  apakah yang dapat  dihasilkan  dari  data  atau  informasi  tersebut?.  Untuk menggali pengetahuan dari bongkahan data yang melimpah dapat diselesaikan dengan metode deskripsi pada bidang data mining. Metode deskripsi digunakan untuk mendeskripsikan dan menggambarkan pola belanja konsumen.Data penjualan selalu memiliki transaksi dengan jumlah frekuensi yang tinggi setiap hari. Data transaksi berjumlah banyak ini dapat ditemukan pengetahuan pola barang yang dijual. Data mining  memiliki  banyak  metode  atau  algoritma  yang  mampu  menggali  berbagai  pengetahuan. Penelitian ini berusaha menemukan pola pada data transaksi konsumen menggunakan metode Deskripsi menggunakan Borland Delphi 7.0 dan database MySQL. Hasil penelitian ini mampu menampilkan in- formasi  berbasis  pengetahuan  berupa  informasi  nilai  rata-rata,  nilai  tengah,  nilai  modus,  tingkat keberagaman data dan grafik.
Kata kunci : data  mining, metode deskripsi, penjualan

## Abstract
Internet technology is one part of information technology. The internet can make it easy for anyone to obtain  large  amounts  of  data. The  abundance  of  data  raises  the  question  of  what  knowledge  can be generated from this data or information?. To gain knowledge from the abundant chunks of data, it can be solved by the method described in the data mining field. The description method is used to describe and describe the patterns of consumer spending. Sales data always has a high number of transactions every day. This large amount of transaction data can be found in the knowledge of the patterns of goods being  sold.  Data  mining  has  many  methods  or  algorithms  that  can  explore  various  knowledge.  This study seeks to find patterns in consumer transaction data using descriptive methods using Borland Del- phi 7.0 and MySQL database. The results of this study can display knowledge-based information in the form of information on average values, mean values, mode values, levels of data diversity, and graphs.
Keywords: data mining, description methods, sales

## 1. PENDAHULUAN
Melimpahnya  data  memunculkan  pertanyaan “Pengetahuan apakah yang dapat dihasilkan dari data atau informasi tersebut?” (Fayyad, Piatetsky- shapiro,  &  Smyth,  1996),  (Yusuf,  2006).  Untuk menggali pengetahuan dari bongkahan data yang melimpah  digunakan  metode  data  mining,  salah satunya  yaitu  metode  deskripsi  (Susanto  & Suryadi, 2010). Metode deskripsi digunakan un- tuk  mendeskripsikan  dan  menggambarkan  pola belanja  konsumen.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  transaksi  penjualan, seperti kategori barang apakah yang paling sering laku dalam satu bulan atau periode tertentu.
Supermarket  X  berada  di  lokasi  yang  strategis dan  dekat  pasar  tradisional.  Lokasi  ini  menjadi faktor  pendukung  atas  besarnya  tingkat  kunjun- gan konsumen. Rata-rata mencapai 800 transaksi setiap  hari.  Saat  ini    database  yang  ada  di  kasir diolah  menggunakan  Foxpro  For  DOS  dan laporan  yang  dihasilkan    berbentuk  tabular  dan konvensional.  Laporan-laporan  tersebut  belum dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan da- lam mengambil keputusan bagi pimpinan.
Berangkat  dari  banyaknya  jumlah  transaksi  dan kondisi  laporan  yang  dihasilkan,  maka  penulis tertarik  untuk  menganalisis  database  transaksi penjualan  dengan  menggunakan  data  mining
metode  Deskripsi  guna  menemukan  informasi berbasis pengetahuan yang bermanfaat dan belum diketahui dari data transaksi penjualan.
Data  transaksi  yang  berskala  besar  dapat digunakan  untuk  mengetahui  pola  dan  penge- tahuan  apa  yang  tersembunyi  dalam  bongkahan data  tersebut  (Huda,  2010),  (Syaifullah,  2010), (Yusuf,  2006).  Laporan  yang  bersifat  tabular dapat  diatasi  dengan  menggunakan  metode deskripsi  dari  data  mining.  Dengan  metode deskripsi, informasi yang dihasilkan akan berupa ringkasan, perbandingan sekelompok data dengan   data  yang  lain  atau  gabungan keduanya dan  ditampilkan  berupa  diagram  (Susanto  & Suryadi,  2010),  (Santosa,  2007).  Dengan  infor- masi yang berupa ringkasan dan diagram tersebut akan  membantu  pihak  menejemen  dalam mengambil  keputusan  yang  cepat  dan  efektif guna  menghasilkan  program  promo  yang  sesuai dengan perilaku konsumen. Saat ini frekuensi ke- naikan  jumlah  konsumen  yang  membeli  barang sebatas bila ada promo untuk barang tertentu.

## 2. METODE
Dengan  menggunakan  metode  Deskripsi  pada fungsi  minor  data  mining  (Susanto  &  Suryadi, 2010),  (Santosa,  2007).  Permasalahan  dalam penelitian  ini  membatasi  pada  data  transaksi penjualan  yang  digunakan  tahun  2007  sampai 2008. Kemudian data yang digunakan hanya data transaksi penjualan yang diolah oleh cash register pada bagian kasir. Karena ada beberapa transaksi pada supermarket X yang dilakukan manual. Sep- erti  jasa  layanan  jam  tangan,  perbaikan  alat  el- ektronik  dan  stand  yang  berjualan  dilingkungan supermarket. Penelitian ini menggunakan langkah  penyelesaian  seperti  ditunjukkan  Gam- bar 1.
a. Melakukan data preprocessing pada database transaksi  penjualan. Data  preprocessing ter- masuk didalamnya meliputi cleaning data , fil- ter data dan transformasi data.
b. Melakukan  identifikasi  metode  deskripsi dengan query ke dalam Borland Delphi. Data yang  telah  melewati  proses  preprocessing ditranformasi  ke  MySQL,  selanjutnya  diolah ke aplikasi yang dibangun menggunakan Bor- land Delphi.
c. Menghasilkan  pola  dan  karakteristik  dengan melakukan uji coba aplikasi. Setelah diproses menggunakan  aplikasi  maka  akan  diperoleh
sebuah pola atau karakteristik dari konsumen dalam berbelanja.
Data Preprocessing Metode Deskripsi Menghasilkan Pola dan Karakteristik

## Gambar 1. Tahap metode Deskripsi pada
data mining

## 2.1. Data Preprocessing
Tahap  data preprocessing ditunjukkan  pada Gambar 2. Selama tahap preprocessing dilakukan,  data  yang  diperoleh  mengalami berbagai  perubahan  format  data,  dimana  setiap perubahan  juga  dilakukan  proses  data cleaning untuk  semua  data  yaitu  data  barang,  data penjualan maupun data detail penjualan.
Seleksi Data Bersihkan Data
Transformasi Data

## Integrasi Data
Gambar 2. Tahap Data Preprocessing
Seleksi  data  adalah  melakukan  seleksi  terhadap atribut  yang  akan  dilibatkan  dalam  proses  data mining. Beberapa atribut penting yang bersifat ra- hasia  telah  dilakukan pemotongan,  seperti  harga pokok barang, diskon, dan nilai transaksi. Dimana atribut tersebut tidak dilibatkan dalam proses data mining.
Membersihkan  data  yang  dimaksud  yaitu  data yang  diperoleh  kondisinya  masih  belum  siap digunakan karena ada record yang tidak memiliki nilai, ditemukan duplikasi record, format tanggal yang  tidak  konsisten, incomplete data dan  data kosong.  Pembersihan  dilakukan  agar  data  yang akan  dipakai  siap  digunakan  dalam  proses  data mining  (Larose,  2005),  (Fayyad,  Piatetsky- shapiro,  &  Smyth,  1996),  (Santosa,  2007). Langkah awal sebelum melakukan cleaning data dengan mengubah format data. Tahap perubahan format data tampak pada Gambar 3.
Format DBF Format XLS Format CSV Format MYD
Gambar 3. Tahap melakukan perubahan format data
Transformasi data berguna untuk menstrukturkan data  transaksi  menjadi  bentuk  yang  mudah  di proses  oleh  data  mining.  Beberapa  data  dalam database  transaksi  masih  perlu  dilakukan transformasi.  Seperti  data  kategori  dimana potongan data kategori yang telah melalui proses transformasi ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Hasil potongan transformasi data
kategori Idketegori Huruf 1 Agar-agar 2 Aneka perabot rumah tanggah 3 Aksesoris 4 Bahan roti 5 Beras 6 Bumbu-bumbu 7 Busana pria 8 Busana wanita
Data  yang  telah  bersih  dari missing  value, nilai data tidak konsisten dan data yang tidak lengkap selanjutnya  dilakukan  integrasi  data  di  MySQL (Larose, 2005). Proses integrated dilakukan dari berbagai data yang digabungkan untuk menghasilkan  data  yang  disimpan  pada  tabel baru. Proses penggabungan ini dilakukan dengan perintah  SQL.  Hasil  integrasi  data  tampak  pada
Gambar 4. Gambar 4 menunjukkan data yang siap untuk diproses dengan data mining. Data tersebut disimpan pada MySQL. Terdiri dari lima kolom yaitu  atribut  kode  barang,  nama  barang,  id kategori, tanggal dan nomor faktur.

## 2.2. Metode Deskripsi
Metode  Deskripsi  merupakan  salah  satu  fungsi dalam data mining untukmenemukan atau meng- gali  sekumpulan  data  yang  banyak.  Deskripsi juga merupakan fungsi minor pertama dalam data mining (Susanto & Suryadi, 2010). Tiga cara da- lam mendeskripsikan data yaitu dengan menggunakan  deskripsi  grafis,  deskripsi  lokasi dan  deskripsi  keberagaman  (Susanto  &  Suryadi, 2010), (Santosa, 2007).
Cara  deskripsi  grafis  merupakan  cara  untuk mendeskripsikan data dalam bentuk gambar yang sesungguhnya.  Gambar  yang  umum  digunakan dalam  deskripsi  grafis  adalah  diagram  titik  ( dot diagram )  dan  histogram  (Susanto  &  Suryadi, 2010).  Dengan  menggunakan  histogram  dapat dilihat untuk dapat diperoleh pengetahuan dimana lokasi kecenderungan berkumpulnya data dari ba- tang tertinggi.
Meskipun deskripsi grafis sudah menggambarkan karakteristik  data  namun  sifatnya  masih  terlalu kasar  dan  kurang  praktis  untuk  dilakukan,  oleh karena  itu  masih  diperlukan  sebuah  angka  yang cukup dapat  mewakili  data  yang  ada  serta  dapat diperoleh  dengan  cara  yang  lebih  praktis  dari pada  menggambar.  Ada  beberapa  ukuran  yang umum digunakan untuk menyatakan lokasi terse- but (Susanto & Suryadi, 2010). Rata-rata berarti ‘membuat menjadi rata’, dan nilai perataan terse- but dianggap sebagai lokasi pusat, titik berat, atau kesetimbangan data. Rumus menghitung rata-rata menggunakan persamaan (1).
Gambar 4. Hasil integrasi data
𝑋 = 𝑥 1 + 𝑥 2 +. . . +𝑥 𝑛 𝑛 =   ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 n 𝑖=1 ........... (1)
Nilai Tengah (median), dengan ukuran ini, dicari nilai observasi yang secara harafiah ‘bertempat di tengah-tengah.  Langkah  pertama  yang  tidak boleh dilupakan adalah mengurutkan semua data dari yang terkecil hingga yang terbesar. Apabila memiliki n buah data dan n adalah bilangan gan- jil, maka letak nilai median dihitung menggunakan rumus persamaan (2).
Median =  [(n+1)/2] ........... (2)
Sedangkan apabila jumlah n adalah bilangan ge- nap maka mediannya dihitung dengan menggunakan rumus persamaan (3). data ke − [n/2]   +  data ke −  [(n/2) + 1] 2 ........ (3)
Modus, dengan ukuran modus, dapat dicari nilai observasi yang paling sering muncul. Apabila ter- dapat  dua  atau  lebih  nilai  yang  kekerapan  mun- culnya sama, semua nilai-nilai tersebut juga dise- but modus.
Meskipun  deskripsi  lokasi  sudah  memberikan gambaran tentang lokasi pusat data (rata-rata, me- dian,  modus),  masih  belum  memiliki  gambaran atas  keberagaman  data.  Untuk  melengkapi  gam- baran  terhadap  data  yang  ada diperlukan ukuran keberagaman  (Susanto  &  Suryadi,  2010).  Vari- ans,  merupakan  ukuran  sebaran  data  yang mengunakan prinsip pencarian jarak antara setiap data dengan pusatnya (rata-rata). Untuk mencari nilai varians digunakan  rumus  seperti  ditunjuk- kan pada persamaan (4).
S 2 = ∑ (x 1 −   X ̅) n 𝑖=1 n − 1 ........... (4)
Secara  sederhana,  rumus  tersebut  berarti  setiap data observasi dikurangi dengan rata-rata seluruh data. Setiap hasil pengurangan tersebut dikuadrat- kan, kemudian semuanya dijumlahkan. Terakhir, hasil  penjumlahan  tersebut  dibagi  dengan  (n-1), dengan n yang menyatakan banyaknya data.
2.3. Menghasilkan Pola dan Karatekristik
Merupakan proses menampilkan output dari hasil proses  metode  deskripsi  data  mining  ketika  ap- likasi  dijalankan.  Pola  dihasilkan  dari  proses
mining  menggunakan  aplikasi  yang  dibangun dengan  Delphi  dan  database  tersimpan  di MySQL.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Mendapatkan  Pengetahuan  Nilai  Rata- rata
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  pihak Supermarket X, transaksi penjualan yang ter- jadi di Supermarket  X selama periode bulan Agustus 2008 ditunjukkan Tabel 2.
Tabel 2. Frekuensi penjualan periode Agustus 2008 ID Kategori Nama Kategori Jumlah Transaksi 1 Agar-Agar 184 2 Aneka Perabot RT 8.093 3 Asesoris 3.480 4 Bahan Roti 324 5 Beras 0 6 Bumbu-Bumbu 955 7 Busana Pria 4.125 8 Busana Wanita 9.713 9 Daging Siap Saji 225 10 Elektronik 374 11 Gula 311 12 Ice Cream 404 13 Kopi 551 14 Kosmetik 2.336 15 Kue Basah 443 16 Mainan Anak 670 17 Makanan Kering 62 18 Mie Instan 2.287 19 Minuman 1.988 20 Minyak Goreng 396 21 Obat-Obatan 748 22 Pakaian Anak 2.015 23 Parfum Deodoran 866 24 Pasta Sikat Gigi 1.434 25 Pembalut Kapas 1.264 26 Pembasmi Se- rangga 346 27 Pembersih Kamar Mandi Lantai 276 28 Perlengkapan Alat Tulis 12.691 29 Perlengkapan Bayi 4.868 30 Perlengkapan Busana Muslim 3.255 31 Sabun Cuci 2.958 32 Sabun Mandi 2.465 33 Sepatu, Sandal Kaos Kaki 6.171 34 Shampo 1.465 35 Snack Biskuit 5.482
36 Susu Makanan Bayi 2.766 37 Teh 465 38 Telur 92 39 Rokok 194 Jumlah 86.742 𝑋 = 𝑥 1 + 𝑥 2 +. . . +𝑥 𝑛 𝑛 =   ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 n 𝑖=1 𝑋 = 86742
39 = 2.224,1538
Jadi  rata-rata  transaksi  penjualan  yang  terjadi  di Supermarket X periode bulan Agustus 2008 ber- dasarkan perhitungan di atas adalah 2.224,1538.

## 3.2. Mendapatkan Pengetahuan Nilai Median
Sebelum mencari nilai tengah terlebih dahulu ha- rus  diketahui  apakah  jumlah  data  yang  akan  di- observasi berjumlah genap atau ganjil. Selain itu data  juga  harus  diurutkan  dimulai  dari  data dengan jumlah frekuensi transaksi terkecil hingga terbesar.
Apabila  jumlah  data  yang  akan  diobservasi  ge- nap, maka informasi letak nilai tengah diperoleh dari  perhitungan  rumus  {[(n/2)+((n/2)+1)]/2}, dengan n adalah  jumlah  frekuensi  transaksi penjualan yang terjadi pada periode yang diinput- kan. Sedangkan apabila jumlah data yang akan di- observasi  ganjil,  maka  informasi  letak  nilai  ten- gah  diperoleh  dari  perhitungan  rumus  [(n+1)/2], dengan n adalah  jumlah  frekuensi  transaksi penjualan yang terjadi  pada periode yang diinput- kan. Data transaksi penjualan yang sudah diurut- kan  berdasarkan  jumlah  frekuensi  transaksi  dari yang  terkecil  hingga  terbesar  ditunjukkan  Tabel 3.
Tabel 3. Frekuensi penjualan periode Agustus
2008 yang telah diurutkan ID Kategori Nama Kategori Jumlah Transaksi 5 Beras 0 17 Makanan Kering 62 38 Telur 92 1 Agar-Agar 184 39 Rokok 194 9 Daging Siap Saji 225 27 Pembersih Kamar Mandi Lantai 276 11 Gula 311 4 Bahan Roti 324 26 Pembasmi Serangga 346 10 Elektronik 374 20 Minyak Goreng 396
12 Ice Cream 404 15 Kue Basah 443 37 Teh 465 13 Kopi 551 16 Mainan Anak-Anak 670 21 Obat-Obatan 748 23 Parfum Dan Deodorant 866 6 Bumbu-Bumbu 955 24 Pasta Dan Sikat Gigi 1434 34 Shampo 1465 19 Minuman 1988 22 Pakaian Anak-Anak 2015 18 Mie Instan 2287 14 Kosmetik 2336 32 Sabun Mandi 2465 36 Susu Dan Makanan Bayi 2766 31 Sabun Cuci 2958 30 Perlengkapan Busana Mus- lim 3255 3 Asesoris 3480 7 Busana Pria 4125 29 Perlengkapan Bayi 4865 35 Snack Dan Biskuit 5482 33 Sepatu, Sandal Dan Kaos Kaki 6171 2 Aneka Perabot Rumah Tangga 8093 8 Busana Wanita 9713 28 Perlengkapan Alat Tulis 12691 Jumlah 86.742
Jumlah  transaksi  yang  tejadi  pada periode  bulan Agustus  2008  bernilai  genap  yaitu  86.742  maka perhitungan  nilai varians menggunakan  rumus berikut:
Nilai tengah terletak pada data ke- = {[(n/2)+((n/2)+1)]/2}
= {[(86.742 / 2) + ((86.742/ 2) + 1)] / 2} = {[43.371+ 43.372] / 2} = 43.371,5
Berdasarkan  perhitungan  di  atas  maka  nilai  me- dian  terletak  pada  data  transaksi  penjualan dengan urutan data ke- 43.371,5.
Pada dasarnya fungsi dari nilai rata-rata dan nilai median sama yaitu untuk mencari kategori barang yang  kurang  laku  dan  sering  laku.  Tetapi  hasil yang diperoleh  akan  terjadi  perbedaan  yaitu  ter- dapat  kategori  barang  yang  ketika  diproses  ber- dasarkan nilai rata-rata maka kategori barang ter- sebut  masuk  ke  dalam  kategori  barang  sering laku,  sedangkan  apabila  diproses  menggunakan nilai  median  maka  kategori  barang  tersebut  ma- suk ke dalam kategori barang yang kurang laku. Jika  dilihat  dari  data  transaksi  yang  ditunjukkan Tabel 3. kategori barang tersebut yaitu:
1 Mie instan
2 Kosmetik
3 Sabun mandi
4 Susu dan makanan bayi
5 Sabun cuci
6 Perlengkapan busana muslim
7 Asesoris
8 Busana pria
Hal  ini  dikarenakan  adanya  pengaruh  nilai ekstrim  atau  kategori  barang  tertentu  yang mempunyai  nilai  frekuensi  yang  besar  dan jauh dari nilai frekuensi kategori barang yang lainnya pada perhitungan nilai rata-rata.

## 3.3. Mendapatkan Pengetahuan Nilai Modus
Nilai  frekuensi  penjualan  tertinggi  merupakan nilai  observasi  yang  paling  sering  muncul  (mo- dus). Nilai frekuensi penjualan tertinggi diperoleh dari  mencari  kategori  barang  yang  mempunyai frekuensi  transaksi  penjualan  terbanyak.  Ber- dasarkan  data  transaksi  yang  ditunjukkan  pada Tabel 2. Nilai modusnya adalah 12.691 yaitu un- tuk kategori perlengkapan alat tulis.

## 3.4. Pengetahuan Keberagaman Data
Informasi  tingkat  keberagaman  data,  dalam  hal ini adalah kategori barang yang terjual digunakan untuk mengetahui perbandingan tingkat keberagaman  frekuensi  transaksi  penjualan  dari
dua  periode  yang  berbeda.  Transaksi  penjualan yang beragam  berarti  bahwa  dalam  satu  periode transaksi  penjualan  jumlah  frekuensi  transaksi penjualan  antara  kategori  barang  yang  satu dengan  kategori  barang  lainnya  beragam  atau tidak  mengelompok  pada  jumlah  tertentu.  Se- dangkan  transaksi  penjualan  yang  kurang  be- ragam berarti bahwa dalam satu periode transaksi penjualan jumlah frekuensi transaksi antara kate- gori barang yang satu dengan yang lainnya ban- yak yang sama.
Data yang akan digunakan sebagai perbandingan adalah data periode bulan Agustus 2008 dan Sep- tember  2008.  Tingkat  keberagaman  ini  dihitung menggunakan  ukuran  sebaran varians. V arians merupakan ukuran sebaran data yang menggunakan prinsip mencari jarak antara setiap data dengan pusatnya (rata-rata) yaitu apabila di- aplikasikan ke dalam rumus, maka rumus varians adalah  : S 2 = ∑ (x 1 − X ̅) n 𝑖=1 n−1 .  Secara  sederhana  ru- mus tersebut dapat dijelaskan bahwa nilai varians diperoleh  dengan  mengurangkan  setiap  data  ob- servasi  dengan  rata-rata  seluruh  data,  kemudian setiap  hasil  pengurangan  tersebut  dikuadratkan untuk  selanjutnya  semuanya  dijumlahkan.  Tera- khir, hasil penjumlahan tersebut dibagi dengan (n - 1), dengan n menyatakan banyaknya data. Data yang akan digunakan ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Rincian perhitungan varians penjualan Agustus dan September 2008 ID Kategori Frekuensi Agustus 2008 S1 Frekuensi September 2008 S2 1 184 4.162.227,52765444 280 5.106.093,59508889 2 8.093 34.443.355,71925440 5.422 8.307.845,25228889 3 3.480 1.577.149,67805444 3.042 252.338,74428889 4 314 3.610.584,46365444 275 5.128.715,26208889 5 0 4.946.860,12605444 0 6.449.906,94708889 6 955 1.610.751,36805444 738 3.246.002,89788889 7 4.125 3.613.216,27605444 8.993 41.645.510,68088890 8 9.713 56.082.817,40725440 18.292 248.136.004,39428900 9 225 3.996.615,91605444 257 5.210.567,26328889 10 374 3.423.069,08365444 298 5.025.069,59388889 11 311 3.660.157,46245444 359 4.755.307,25648889 12 404 3.312.959,85565444 214 5.408.725,59948889 13 551 2.799.443,63845444 397 4.591.020,58728889 14 2.336 12.509,57245444 1.855 468.768,49008889 15 443 3.172.508,85925444 615 3.704.341,90608889 16 670 2.415.394,03405444 388 4.629.669,58788889 17 62 4.674.909,05485444 36 6.268.346,94468889 18 2.287 3.949,64485444 1.553 973.511,17688889 19 1.988 55.768,61725444 2.464 5.725,44948889 20 396 3.342.146,31645444 274 5.133.245,59548889 21 748 2.179.030,04125444 509 4.123.607,24648889 22 2.015 43.745,31205444 6.266 13.885.559,86268890 23 866 1.844.581,74445444 731 3.271.275,23168889
24 1.434 624.343,02765444 978 2.438.802,88188889 25 1.264 921.895,31965444 847 2.865.120,55728889 26 346 3.527.461,69645444 245 5.265.495,26408889 27 276 3.795.303,22845444 230 5.334.560,26508889 28 12.691 109.554.869,37445400 7.736 27.001.879,76468890 29 4.868 6.989.922,72925444 6.653 16.919.510,83688890 30 3.255 1.062.643,88805444 8.828 39.543.135,69188890 31 2.958 538.530,24525444 2.167 138.880,46928889 32 2.465 58.006,89205444 1.664 766.792,16948889 33 6.171 15.577.594,92645440 8.222 32.288.911,73228890 34 1.465 576.314,49205444 1.059 2.192.373,87648889 35 5.482 10.613.561,86285440 4.264 2.973.325,32948889 36 2.766 293.597,30445444 2.349 36.353,79048889 37 465 3.094.622,09205444 357 4.764.033,92328889 38 92 4.546.079,82685444 65 6.123.975,27608889 39 194 4.121.524,45165444 125 5.830.615,27208889 Jumlah 86.742 310.880.023,07692256 99.047 540.210.926,66666688 Rata-rata 2.224,1538 2.539,6667
Berdasarkan data yang ditunjukkan Tabel 4 total transaksi penjualan yang terjadi pada periode bu- lan Agustus 2008 adalah 86.742 dan jumlah kate- gori barang 39, sehingga rata-rata transaksi yaitu:
𝑋 = 𝑥 1 +𝑥 2 +⋯+𝑥 𝑛 𝑛 = 86.742 39 = 2.224,1538
Sebagai  contoh,  dari  Tabel  4  berikut  rincian perhitungan varians untuk ID Kategori Barang 1 (Agar-agar),  Barang  2  (Perabot  rumahtangga), Barang  3  (asesoris)  dan  Barang  4  (Bahan  roti) periode  bulan  Agustus  2008  yaitu,  perhitungan varians untuk ID Kategori Barang 1 (Agar-agar) di dapat dengan perhitungan berikut:
𝑆1 = (x 1 −   X ̅) 2 = (184 − 2.224,1538) 2 = 4.162.227,52765444
Perhitungan varians untuk ID Kategori Barang 2 (Perabot Rumah Tangga) di dapat dengan perhi- tungan berikut:
𝑆1 = (x 2 – X ̅) 2 = (8.093 − 2.224,1538) 2 = 34.443.355,71925440
Perhitungan varians untuk ID Kategori Barang 3 (Asesoris) di dapat dengan perhitungan berikut:
𝑆1 = (x 3 −   X ̅) 2 = (3.480 − 2.224,1538) 2 = 1.577.149,67805444
Perhitungan varians untuk ID Kategori Barang 4 (Bahan  Roti)  di  dapat  dengan  perhitungan  beri- kut:
𝑆1 = (x 4 −   X ̅) 2 = (324 − 2.224,1538) 2 = 3.610.584,46365444
Varians transaksi  penjualan  periode  bulan Agustus 2008 yaitu:
Varians = ∑ (x 1 − X ̅) 2 n 𝑖=1 n−1 = 310.880.023,07692256
39−1
= 310.880.023,07692256 38
= 8.181.053,23886638
Berdasarkan data yang ditunjukkan Tabel 4 total transaksi penjualan yang terjadi pada periode bu- lan  September  2008  adalah  99.047  dan  jumlah kategori barang 39, sehingga rata-rata transaksinya yaitu:
𝑋 = 𝑥 1 +𝑥 2 +⋯+𝑥 𝑛 𝑛 = 99.047 39 = 2.539,6667
Sebagai contoh, dari Tabel 4 rincian perhitungan varians untuk ID Kategori Barang 1 (Agar-agar), Barang 2 (Perabot rumahtangga), Barang 3 (ase- soris)  dan  Barang  4  (Bahan  roti)  periode  bulan September 2008 yaitu:Perhitungan varians untuk ID  Kategori  Barang  1  (Agar-agar)  di  dapat dengan perhitungan berikut:
𝑆2 = (x 1 −   X ̅) 2 = (280 − 2.539,6667) 2
= 5.106.093,59508889
Perhitungan varians untuk ID Kategori Barang 2 (Perabot Rumah Tangga) di dapat:
𝑆2 = (x 2 −   X ̅) 2 = (5.422 − 2.539,6667) 2
= 8.307.845,25228889
Perhitungan varians untuk ID Kategori Barang 3 (Asesoris) di dapat dengan perhitungan berikut:
𝑆2 = (x 3 −   X ̅) 2 = (3.480 − 2.539,6667) 2
= 252.338,74428889
Perhitungan varians untuk ID Kategori Barang 4 (Bahan Roti) di dapat dengan:
𝑆2 = (x 4 −   X ̅) 2 = (275 − 2.539,6667) 2 = 5.128.715,26208889
Varians transaksi  penjualan  periode  bulan  Sep- tember 2008 yaitu:
Varians = ∑ (x 1 − X ̅) 2 n 𝑖=1 n−1
= 540.210.926,66666688
39−1 = 540.210.926,66666688 38
= 14.216.077,01754390
Nilai varians transaksi  penjualan  periode  bulan September 2008 lebih besar dibandingkan dengan nilai varians transaksi  penjualan  periode  bulan Agustus  2008,  ini  berarti  bahwa  transaksi penjualan periode September 2008 lebih beragam dibandingkan  periode  Agustus  2008.  Frekuensi transaksi  penjualan  untuk  masing-masing  kate- gori barang pada periode  bulan September  2008 lebih beragam dan terdapat kategori barang yang lebih dominan atau diminati konsumen pada peri- ode bulan tersebut.

## 3.5. Analisis Pengetahuan Grafik
Berdasarkan data yang ditunjukkan pada Tabel 2. Dalam implementasi data mining yang dibangun akan  terbentuk output seperti  ditunjukkan  Gam- bar 5.
Gambar 5. Luaran grafik transaksi penjualan
Grafik merupakan visualisasi atau gambaran dari sekelompok  data.  Dengan  melihat  grafik  dapat diketahui  dimana  letak  kecenderungan  berkum- pulnya  data  dengan  ditunjukkan  oleh  batang grafik  yang  tinggi  dalam  hal  ini  adalah  kategori barang yang sering laku, sedangkan batang grafik yang  rendah  menunjukkan kategori  barang  yang jarang laku.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  dapat  menampilkan  pola transaksi penjualan pada Supermarket X per peri- ode.  Informasi  yang  ditampilkan  berupa  nilai rata-rata, nilai tengah, modus, varians dan grafik beserta informasi yang berkaitan dengan masing- masing  nilai  rata-rata,  nilai  tengah,  modus  dan varians.
Hasil dari proses data mining ini dapat digunakan sebagai  pertimbangan  dalam  mengambil  kepu- tusan  lebih  lanjut  untuk  menghasilkan  program
promo  dan  memperkirakan  pola  belanja  kon- sumen di masa mendatang.

## REKOMENDASI
Untuk pengembangan aplikasi data mining lebih lanjut, peneliti dapat menambahkan seleksi peri- ode berdasarkan bulan dan tahun agar lebih user friendly karena dalam penelitian ini input -an peri- ode  masih  berdasarkan  tanggal.  Selanjutnya peneliti  juga  dapat  menambahkan output berupa saran  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan oleh  manager.  Dapat  pula  peneliti  melakukan penelitian menggunakan metode yang lain untuk dapat  menampilkan  informasi  berbasis  penge- tahuan  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu menejer pemasaran dalam mengambil keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
Fayyad,  U.,  Piatetsky-shapiro,  G.,  &  Smyth,  P.
(1996).  From  Data  Mining  to  Knowledge Discovery  in  Databases. AAAI  and  The MIT Press , 37-53.
Huda, N. M. (2010). Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa  (Studi  kasus  di  FMIPA
Universitas  Diponegoro) (Skripsi  S1  ed.).
Semarang, Jawa Tengah, Indonesia:
FMIPA Universitas Diponegoro.
Larose,  D.  T.  (2005). Discovery  Knowledge  in Data:  An  Introduction  to  Data  Mining. Hoboken:  Wiley-Interscience,  John  Wiley
& Sons Inc.
Santosa,  B.  (2007). Data  Mining:  Teknik Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan Bisnis. Yogyakarta, DIY, Indonesia: Graha Ilmu.
Susanto,  S.,  &  Suryadi,  D.  (2010). Pengantar Data Mining. Yogyakarta: Andi Publisher.
Syaifullah, M. (2010). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Penjualan (Skripsi  S1  ed.).  Yogyakarta,  DIY,
Indonsesia: Teknik Informatika, AMIKOM.
Yusuf.  (2006).  Penerapan  Data  Mining  Dalam Penentuan  Aturan  Asosiasi  Antar  Jenis Item. SNATI (Seminar Nasional Teknologi Informasi) (pp.  E53-E56).  Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia.