DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v9i1.543

## Kombinasi Transaksi Penjualan (Merk Beras) Menggunakan Algoritma Apriori
Arial 11 Iwan Ady Prabowo 1) ; Wawan Laksito Y. Saptomo 2) ; Nungky Kurnia Candra 3) 1,2,3) Program Studi S1-Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) iwanadyp@sinus.ac.id, 2) wawanlaksito@sinus.ac.id, 3) nungkykurnia98@gmail.com
……. ……. 11

## ABSTRACT
UD.  SRD  is  an  individual  company  that  produces  and  sells  rice  with  various  brands.  Rice brands sold include C4 Kelapa, C4 Raja, C4 Merak, Nogo Hitam, Nogo Merah, Nogo Hijau, Pandan Wangi, Mentik Wangi and Rojo Lele. In processing sales data is still done manually that is only using notes or receipts, so the data only serves as an archive. In this study, the data amounted to 404 rice sales transactions from January to September 2016. The purpose of this research is the creation of Apriori algorithm system to predict combination of rice brand in sales transaction in UD. SRD  so  as  to  help  the  company  know  the  sales  of  the  most  frequently  purchased  rice  brands simultaneously.  The  result  of  combination  rice  brand  is  getting  using  Apriori  Algorithm  which supported minimum 30% and confidence minimum 70%. It appears from thus statements "If buy C4R, it will buy C3M with 51.54% support and 77.31% confidence", "If buy MW , It will buy C4M with the value of support 48.27% and the value of confidence 79.92% "," If buy C45 and C4M, it will buy MW with the value of support 32.43% and the value of confidence 71.20% "and" If buy MW and C4R , It will buy C4M with the value of support 32.43% and the value of confidence 82.91%". Keywords : Rice Transaction, Selling, Data mining, Association Rule, Apriori Algorithm

## I. PENDAHULUAN
Tingginya  persaingan  dalam  dunia  bisnis saat  ini  menuntut  para  pengusaha  untuk meningkatkan penjualan supaya dapat bertahan tanpa mengalami kerugian. Peningkatan  penjualan  di  suatu  perusahaan dapat dilakukan dengan melihat data transaksi penjualan. Setiap hari terjadi transaksi penjualan  dan  data  akan  bertambah  banyak, sehingga  diperlukan  teknologi  informasi  untuk mempermudah dalam pengolahan data.
UD. SRD salah satu Usaha Dagang merk beras. Merk beras yang dijual antara lain beras C4  Kelapa,  C4  Raja,  C4  Merak,  Nogo  Hitam, Nogo  Merah,  Nogo  Hijau,  Pandan  Wangi, Mentik Wangi  dan  Rojo  Lele.  Proses  produksi dilakukan  dengan  mengolah  bahan  baku berupa gabah kemudian ke proses penjemuran,  penggilingan,  sampai  menjadi beras jadi dan dikemas dengan berat yang telah ditentukan. Sebagian besar pelanggannya yaitu toko-toko  beras,  toko  sembako  dan  rumah makan.  Karena  toko  beras  dan  toko  sembako akan  menjual  kembali  beras  tersebut,  maka mereka  cenderung  membeli  beras  lebih  dari satu merk beras supaya beras yang dijual lebih bervariasi.  Sedangkan  pemilik  rumah  makan juga akan melakukan hal yang sama, biasanya di  beberapa  rumah  makan  akan  mencampur lebih  dari  satu  merk  beras  yaitu  beras  yang berkualitas baik dan sedang untuk
mendapatkan  nasi  yang  pulen  namun  tetap lebih irit.
Selama  ini  UD.  SRD  memiliki  kendala, dalam pengolahan datanya belum menggunakan fasilitas teknologi informasi dan hanya  menggunakan  kwitansi  atau  nota penjualan  saat  melakukan  transaksi,  sebatas pembukuan. Pembukuan tersebut dapat dimanfaatkan untuk mengambil suatu keputusan  baik  promosi  maupun  untuk menentukan strategi penjualan.
Penentuan strategi penjualan berdasarkan kecenderungan  konsumen  dalam  membeli beras  menggunakan  Algoritma  Apriori  apabila memenuhi  parameter support dan confidence . karena pada prinsipnya Algoritma Apriori dapat digunakan dalam membentuk kandidat kombinasi item, dan diuji kombinasinya sesuai nilai  ambang  pengguna  berupa  parameter support dan confidence minimum [1] .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Beras  adalah  biji  gabah  yang  bagian kulitnya sudah dipisahkan dengan cara digiling dan disosoh menggunakan alat pengupas dan penggiling serta alat penyosoh [2].
Data  mining  merupakan  suatu  proses mencari data dengan tujuan agar menemukan suatu  informasi  yang  belum  ditemukan,  dan hasil  dari  informasi  yang  ditemukan  tersebut dapat digunakan untuk menghasilkan keputusan yang bermanfaat [3].
Association  Rules adalah  menampilkan kombinasi atau hubungan diantara item [4]. Ada dua  tahapan  dalam Association  Rules yaitu kombinasi  sering  muncul  dari itemset dan pendefinisian  Kondisi  dan  hasil  [5].  Tahapan menentukan  kombinasi  item  sebagai  sarat minimum dari nilai support di tempat penyimpanan. Rumus Nilai support dibawah ini [6].
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Rumus nilai support dari 2 item :
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(2)
Sesudah  pola  frekuensi  tinggi  terbentuk langkah  selanjutnya  membentuk Association Rules sebagai syarat minimum untuk confidence [5] . M enghitung confidence dengan rumus Nilai confidence A 𝑘𝑒 B:
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Algoritma  Apriori  merupakan  metode pencarian frequent itemset dengan menggunakan  teknik association  rule [7]. Tahapan  Utama  dalam  Algoritma  apriori  yaitu join / penggabungan dan prune / pemangkasan. Tahapan  pertama  yaitu  join  /  penggabungan, dengan mengkombinasikan setiap item dengan item  yang  lain  sehingga  kembali  tidak  ada kombinasi.  tahapan  kedua  yaitu  prune  / pemangkasan,  dengan  pemangkasan  hasil kombinasi  item  oleh  minimum  support  oleh pengguna.  Cara kerja Algoritma Apriori dengan membentuk kandidat baru dari k-itemset dalam frequent itemset yang lalu dan menjumlah nilai support  kombinasi  itemset  tersebut. Itemset akan  dihilangkan  apabila yang  memiliki  nilai support dibawah dari minimum support [8].
Beberapa penelitian terkait dengan algoritma apriori, penelitian yang dilakukan oleh Harahap  bersama  Chotma  Siti  Nuraisyah    [1] tentang  Algoritma  Apriori  untuk  Prediksi Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Percut  Sei  Tuan, penelitian  yang  dilakukan  oleh  D.K  Pane    [9] tentang  Algoritma  Apriori  untuk  transaksi penjualan  Produk  Elektronik,  dan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Robi  Yanto  bersama  Riri Khoiriah    [10]  tentang  Algoritma  Apriori  untuk penentuan Pola Pembelian Obat.

## III.  METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian exsperimental dengan tahapan penelitian yaitu analisa,  desain,  pengkodean,  pengujian  dan implementasi.
3.1. Analisa Sistem
Tahap Analisa sistem melakukan pengamatan  tentang  proses  bisnis  yang berjalan  di  UD.SRD  seperti  proses  transaksi penjualan beras. Dari tahapan ini mendapatkan data transaksi penjualan berupa nota penjualan yang  terdiri  dari  tanggal  transaksi,  nama pembeli,  alamat  pembeli,  nama  beras  yang dibeli,  jumlah,  harga  per  kilogram  dan  total harga.
3.2. Desain Sistem Pemodelan menggunakan Unifed
Modelling  Language  (UML) meliputi Diagram Use Case, Diagram Class, Sequence Diagram, Activity Diagram dan Pemodelan menggunakan Algoritma Apriori.

## 3.3.  Pengkodean
Tahap  pengkodean  ini  tentang software dan hardware yang digunakan pada pembuatan  aplikasi  serta  langkah  dalam kombinasi  transaksi  penjualan  (Merk  Beras) Menggunakan  algoritma  apriori  studi  kasus  di UD. SRD.

## 3.4.  Pengujian
Tahap  pengujian  dengan  pengujian Fungsional  ( Black  Box ),  Pengujian  Validitas. Pengujian  mendapatkan  hasil  data  testing dengan  minimal  support  10%  dan  minimal confidence  70%,  minimal  support  30%  dan minimal confidence 70%, minimal support 50% dan  minimal  confidence  70%,  Hasil  dari perhitungan  dibandingkan  untuk  mengetahui validitas dari Algoritma Apriori.
3.5.  Implementasi
Sistem ini nantinya akan diterapkan untuk mencari  kombinasi  merk  beras  yang  paling sering dibeli secara bersamaan
IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Penerapan Algoritma Apriori
Berikut  adalah  langkah-langkah  kasus kombinasi  transaksi  penjualan  (Merk  Beras) menggunakan  algoritma  apriori  dengan  studi kasus di UD. SRD sebanyak 404 transaksi pada bulan Januari - September 2016. 1.  Penentuan kandidat 1(1 Itemset)
Kandidat 1 diperoleh dari merk beras yang dijual di UD. SRD, berikut berada di Tabel 1. Tabel 1. Daftar Kandidat 1 (1 Itemset)
No Merk Beras
1. C4 Kelapa (C4K)
2. C4 Raja (C4R)
3. C4 Merak (C4M)
4. Nogo Hitam (NHT)
5. Nogo Merah (NMR)
6. Nogo Hijau (NHJ)
7. Pandan Wangi (PW)
8. Mentik Wangi (MW)
9. Rojo Lele (RLL)
2.  Menghitung support (1 Itemset)
Hasil  menghitung support (1  Itemset) dengan support min 30% , terlihat pada Tabel 2 dan  Daftar  1  Itemset  yang  Memenuhi  Support berada  di Tabel 3.
Tabel 2. Hasil Support (1 Itemset)
No. Item (Merk Beras) ∑ Support 1. C4K 95 23,51% 2. C4R 238 58,91% 3. C4M 294 72,77% 4. NHT 21 5,20% 5. NMR 141 34,90% 6. NHJ 85 21,04% 7. PW 31 7,67% 8. MW 244 60,40% 9. RLL 41 10,15%

## Tabel 3. Daftar Itemset yang Memenuhi Support
No. Item (Merk Beras) Support 1. C4R 58,91% 2. C4M 72,77% 3. NMR 34,90% 4. MW 60,40%
3.  Penentuan Kandidat Kombinasi 2 Itemset
Diambil  dari  kandidat  pertama  1  itemset yang  mencapai  ataupun  melebihi support minimal, berada di Tabel 4.
Tabel 4. Daftar 2 Itemset
No. Kombinasi Item (Merk Beras)
1. C4R, C4M 2. C4R, NMR 3. C4R, MW 4. C4M, NMR 5. C4M, MW 6. NMR, MW
4.  Menghitung Support (2 Itemset)
Hasil  menghitung support (2  Itemset) berada di Tabel 5.
Tabel 5 . Hasil Support (2 Itemset) No Kombinasi Item (Merk Beras) ∑ Support 1. C4R, C4M 184 45,54% 2. C4R, NMR 90 22,28% 3. C4R, MW 158 39,11% 4. C4M, NMR 113 27,97% 5. C4M, MW 195 48,27% 6. NMR, MW 100 24,75%

## 5.  Menentukan Kandidat 3 Itemset
Kandidat kombinasi 3 itemset diambil dari kandidat  pertama  2  itemset  yang  mencapai ataupun  melebihi support  minimal ,  berada  di Tabel 6.
Tabel 6 . Daftar 3 Itemset No. Kombinasi Item (Merk Beras) 1. C4R, C4M, MW
6.  Menghitung Support (3 Itemset)
Nilai support 3 itemset berada di Tabel 7. Tabel 7. Daftar 3 Itemset yang Memenuhi Support
No Kombinasi Item (Merk Beras) ∑ Support 1. C4R, C4M, MW 131 32,43%
7.  Pembentukan Association Rules
Untuk menentukan confidence dari aturan A → 𝐵 diperoleh  dengan  Minimum confidence= 70% , berada di Tabel 8.
Tabel 8. Daftar Association Rules
No Kombinasi Item (Merk Beras) Confidence 1.    Apabila  membeli C4R, maka terjadi pembelian C4M 184/238 77,31% 2.    Apabila  membeli C4M, maka terjadi pembelian C4R 184/294 62,59% 3.    Apabila  membeli C4R, maka terjadi pembelian MW 158/238 66,39% 4.    Apabila  membeli MW, maka terjadi pembelian C4R 158/244 64,75% 5.    Apabila  membeli C4M, maka terjadi pembelian MW 195/294 66,33% 6.    Apabila  membeli MW, maka terjadi pembelian C4M 195/244 79,92% 7.    Apabila  membeli C4R dan C4M, maka terjadi pembelian  MW 131/184 71,20% 8.    Apabila  membeli C4M dan MW maka terjadi pembelian  C4R 131/195 67,18%
No Kombinasi Item (Merk Beras) Confidence 9.    Jika membeli MW dan C4R, maka terjadi pembelian  C4M 131/158 82,91% 10.    Jika membeli C4R dan C4M, maka terjadi pembelian  MW 131/184 71,20%

## 8.  Aturan Asosiasi Final
Untuk  Daftar  Asosisasi  Final  berada  di tabel 9.
Tabel 9 : Daftar Asosisasi Final No. Kombinasi Item (Merk Beras) Supp ort Confid ence 1.    Apabila  membeli C4R, maka terjadi pembelian C4M 45,54 % 77,31 % 2.    Apabila  membeli MW, maka terjadi pembelian C4M 48,27 % 79,92 % 3.    Apabila  membeli C4R dan C4M, maka terjadi pembelian  MW 32,43 % 71,20 % 4.    Apabila  membeli MW dan C4R, maka terjadi pembelian  C4M 32,43 % 82,91 %

## 4.2.  Desain Sistem
Pemodelan  desain  sistem  menggunakan Unifed Modelling Language (UML). 4.2.1. Use Case Diagram
Use  case  diagram pada kombinasi transaksi penjualan (Merk Beras)
Menggunakan  algoritma  apriori  studi  kasus  di UD. SRD
4.2.2. Class Diagram
Class  Diagram pada  kombinasi  transaksi penjualan (Merk Beras) Menggunakan algoritma apriori studi kasus di UD. SRD.
Gambar 3. Class Diagram

## 4.2.3. Sequence Diagram
Admin  sistem  melakukan  pengambilan data transaksi dari tabel transaksi, kemudian di proses  pada apriori  controller ,  tabel  temp2, temp, transaksi2, aso, temp3 dan hasilnya akan ditampilkan pada halaman Analisa Apriori .

## Gambar 4. Sequence Diagram

## 4.2.4. Activity Diagram
Admin  memulai  dengan  memilih  menu
Analisa apriori, kemudian sistem akan menampilkan halaman Analisa apriori. Selanjutnya  admin  memasukkan  nilai  minimal
support  dan  nilai  minimal  confidence  serta memasukkan  tanggal  lalu  klik  analisis  maka sistem akan menampilkan hasil kombinasi merk beras.

## Gambar 5. Activity Diagram

## 4.3.  Pengkodean
Tahap  pengkodean  ini  tentang software dan hardware yang digunakan pada pembuatan  aplikasi  serta  langkah    pada kombinasi  transaksi  penjualan  (Merk  Beras) Menggunakan algoritma apriori.
Berikut  ini  adalah  hasil  tampilan  output sistem  kombinasi  transaksi  penjualan  (Merk Beras)  Menggunakan  algoritma  apriori  studi kasus  di  UD.  SRD    yang  telah  dibangun menggunakan Bahasa pemrograman PHP.

## 4.3.1. Halaman Admin
Halaman  ini  berisi  jumlah  transaksi masing-masing  merk  beras  yang  dijual  dan terdapat tabel transaksi terakhir yang dilakukan oleh admin.

## Gambar 6. Halaman Admin

## 4.3.2. Halaman Analisa Apriori
Admin  dapat  memasukkan  nilai  minimal support dan minimal confidence serta memasukkan tanggal untuk melihat kombinasi merk  beras  yang  sering  dibeli  secara bersamaan.
4.3.3. Halaman Hasil Analisa Apriori
Halaman hasil Analisa Apriori ini menunjukkan  keterangan  yang  dimasukkan admin  yaitu  nilai  minimal support dan  minimal confidence serta tanggal. Admin dapat memperoleh hasil kombinasi berupa kombinasi merk beras beserta support dan confidence .
Gambar 8. Halaman Hasil Analisa Apriori
4.3.4. Halaman Detail Analisa Apriori Halaman  detail  Analisa Apriori ini  berisi proses  kombinasi  Algoritma Apriori yaitu berupa 1 Itemset, 2 Itemset dan 3 Itemset.
Gambar 9. Halaman Detail Analisa Apriori

## 4.4.  Pengujian Sistem
Tahap pengujian sistem pada penelitian ini menggunakan pengujian validitas.
Tabel 10. Hasil pengujian validitas No Uji Jumlah Transaksi Sup por t Confi- dence Hasil 1 80 10 70 71, 25 2 80 30 70 68, 75 3 80 50 70 56, 25
Hasil uji validitas yang telah dilakukan pada data  transaksi  bulan  Oktober  dengan  80 transaksi sebesar 71, 25% (Min Support 10%, Min  Conf  70%).  Hasil  uji  validitas  yang  telah dilakukan  pada  data  transaksi  bulan  Oktober dengan  80  transaksi  sebesar  68,  75%  (Min Support 30%, Min Conf 70%). Hasil uji validitas yang telah dilakukan pada data transaksi bulan Oktober dengan 80 transaksi sebesar 56, 25% (Min Support 50%, Min Conf 70%).
Dari  hasil  diatas  dapat  dibandingkan semakin kecil nilai minimal support maka akan semakin banyak kombinasi, sedangkan apabila bertambah  besar nilai  minimal support  maka berkurang kombinasinya.
4.5.  Implementasi Sistem Tahap implementasi sistem dimana analisa, desain dan pengkodean sudah selesai dikerjakan  dilakukan  pengujian.  Kombinasi transaksi penjualan (Merk Beras) menggunakan  algoritma  apriori  studi  kasus  di UD.  SRD    yaitu  mulai  dari  memasukkan  data transaksi sebanyak 404 dan memasukkan nilai minimal support 30% , minimal confidence 70% serta tanggal 1 Januari 2016 s/d 31 September 2016  sehingga  mengkasilkan  kombinasi  merk beras  berikut;  apabila  terjadi  pembelian  merk beras C4R, kemungkinan akan terjadi pembelian merk beras C3M besar nilai support 51,54%  dan  besar  nilai confidence 77,31%, apabila  terjadi  pembelian  merk  beras  MW, kemungkinan  akan  terjadi  pembelian  merk beras  C4M  besar  nilai support 48,27%  dan besar nilai confidence 79,92%,   apabila terjadi pembelian  merk  beras  C45  dan  C4M, kemungkinan  akan  terjadi  pembelian  merk beras  MW  besar  nilai support 32,43%  dan besar  nilai confidence 71,20%  dan  apabila terjadi  pembelian  merk  beras  MW  dan  C4R, kemungkinan  akan  terjadi  pembelian  merk beras  C4M  besar  nilai support 32,43%  dan besar nilai confidence 82,91%.

## V.  PENUTUP
Hasil  perhitungan  Kombinasi  transaksi penjualan (Merk Beras) menggunakan algoritma  apriori  studi  kasus  di  UD.  SRD dengan  minimal support 30%  dan  minimal confidence 70%  terdapat  4  kombinasi  yaitu apabila  terjadi  pembelian  merk  beras  C4R, kemungkinan  akan  terjadi  pembelian  merk beras  C3M  besar  nilai support 51,54%  dan besar  nilai confidence 77,31%,  apabila  terjadi pembelian merk beras MW, kemungkinan akan terjadi  pembelian  merk  beras  C4M  besar  nilai support 48,27%  dan  besar  nilai confidence 79,92%,   apabila terjadi pembelian merk beras C45  dan  C4M,  kemungkinan  akan  terjadi pembelian merk beras MW besar nilai support 32,43% dan besar nilai confidence 71,20% dan apabila terjadi pembelian merk beras MW dan C4R,  kemungkinan  akan  terjadi  pembelian merk  beras  C4M  besar  nilai support 32,43% dan besar nilai confidence 82,91%. Saran untuk penelitian ini perlu dikembangkan dengan volume data yang lebih besar  sehingga  hasil  yang  didapat  akan semakin bermutu tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C. S. N. Harahap, "Perancangan Aplikasi Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas di Percut
Sei Tuan dengan Menggunakan Algoritma Apriori," Pelita  Informatika  Budi  Darma, vol. V, no. 3, pp. 45-50, 2013.
[2]   T. Wresdiyati and M. Astawan, Diet sehat dengan  makanan  berserat,  Solo:  Tiga Serangkai Pustaka Mandiri, 2004.
[3]   T.  Connolly  and  T.  Begg,  Database Systems:  a  practical  approach  to  design, implementation,  and  management  (5th ed.), America: Pearson Education, 2010.
[4]   Y. Zhao, R and Data Mining Examples and Case Studie, London: Elsevier, 2013.
[5]   A. .  J. Rindengan, "Perbandingan Association  Rule  Berbentuk  Biner  dan Fuzzy  C-Partition  pada  Analisis  Market Basket dalam Data Mining," Jurnal Ilmiah Sains, vol. 12, no. 2, pp. 135-141, 2012.
[6]   Kusrini  and  E.  T.  Luthfi,  Algoritma  Data Mining, Yogyakarta: Andi Publisher, 2009.
[7]   Erwin,  "Analisis  Market  Basket  dengan Algoritma Apriori dan FP- Growth," Jurnal Generik, vol. 4, no. 2, pp. 26-30, 2009.
[8]   Han,  Jiawei  and  Kamber,  Data  Mining  : Concept  and  Techniques  (2rd  ed.), Champaign: Morgan Kaufmann Publisher, 2006.
[9]   D.  K.  Pane,  "Implementasi  Data  Mining pada Penjualan Produk Elektronik dengan Algoritma Apriori," Pelita Informatika Budi Darma, vol. 4, no. 3, pp. 25-29, 2013.
[10]   R.  Yanto  and  R.  Khoiriah,  "Implementasi Data  Mining  dengan  metode  Algoritma Apriori dalam Menentukan
Pola
Pembelian  Obat," Citect  Journal, vol.  2, no. 2, pp. 103-113, 2015.