## ANALISIS REKOMENDASI PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA ECLAT BERDASARKAN RIWAYAT DATA PENJUALAN PT XYZ
AuzanWidyan 1) , Anief Fauzan Rozi 2) 1, 2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Jembatan Merah No. 84C Gejayan, Yogyakarta 55283, Indonesia email: 1 auzanwidyan@gmail.com email: 2 anief@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
PT  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  menyediakan  sarana  produksi  peternakan.  Tranksaksi penjualan dicatat sebagai arsip perusahaan, laporan penjualan, dan laporan laba rugi. Lebih dari 1.500 lembar faktur tercetak setiap bulan. Namun, dalam hal promosi produk, belum menggunakan hasil  analisis  dari  riwayat  transaksi  penjualan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan rekomendasi  produk  menggunakan  algoritma  ECLAT.  Algoritma  ECLAT  (Equivalence  Class Transformation) menggunakan konsep pencarian depth-first untuk menemukan itemset yang sering muncul dalam transaksi. Langkah penelitian, yaitu wawancara untuk akuisisi data, pra-pemrosesan data, transformasi data, dan proses data mining dengan algoritma ECLAT untuk menemukan frequent itemset dan menggunakan hasil frequent itemset sebagai basis pembuatan pola aturan asosiasi. Hasil analisis menujukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi aturan asosiasi secara efektif dari 14.617  riwayat  transaksi.  Minimum  support  tertinggi  yang  dapat  digunakan  untuk  menemukan kombinasi k-itemset adalah 1%. Hasil aturan asosiasi pertahun dari riwayat transaksi tahun 2018- 2020  menunjukkan  perbedaan  hasil  dengan  ragam  terbanyak  terjadi  tahun  2020,  yaitu  5  aturan asosiasi. Setiap aturan asosiasi yang muncul memiliki nilai confidence yang kuat yakni di atas 50%.
Kata Kunci: Rekomendasi Produk, KDD, Data Mining, Algoritma ECLAT, Aturan Asosiasi.

## Abstract
PT XYZ is a company that provides livestock production facilities. Sales transactions are recorded as company  files,  sales  reports,  and  income  statements.  More  than  1,500  invoices  are  printed  every month. However, in terms of product promotion, the company have not used the analysis results from the  history  of  sales  transactions.  This  study  aims  to  provide  product  recommendations  using  the ECLAT algorithm. The ECLAT (Equivalence Class Transformation) algorithm uses the concept of depth-first search to find itemsets that often appear in transactions. The research steps are interviews for  data  acquisition,  data  pre-processing,  data  transformation,  and  data  mining  process  with  the ECLAT algorithm to find frequent itemsets and use the frequent itemset results as the basis for making association  rules  patterns.  The  results  of  the  analysis  show  that  the  system  can  provide recommendations  for  association  rules  effectively  from  14,617  transaction  history.  The  highest minimum support that can be used to find a combination of k-itemset is 1%. The results of the annual association rules from the transaction history in 2018-2020 show the difference in results with the highest variance occurring in 2020, namely 5 association rules. Each association rule that appears has a strong confidence value that is above 50%.
Keywords: Product Recommendations, KDD, Data Mining, ECLAT Algorithm, Association Rules.

## PENDAHULUAN
PT  XYZ  merupakan  perusahaan  yang bergerak dalam industri peternakan dengan  fokus  utama  sebagai  perusahaan jual-beli yang menyediakan sarana produksi  peternakan  (sapronak),  yang meliputi  berbagai  macam  OVK  (Obat- obatan,  Vaksin,  dan  Kimia),  makanan ternak,  jasa  pelayanan  kesehatan  ternak, dan juga perdagangan umum. Data riwayat transaksi  PT  XYZ  belum  dimanfaatkan secara  baik  untuk  meningkatkan  potensi pemasaran. Berdasarkan wawancara dengan salah satu pegawai PT XYZ, lebih sering ditemukan bahwa pegawai PT XYZ hanya  berfokus  untuk  merekomendasikan barang  yang  sedang  dalam  masa  promosi atau berfokus pada barang yang supliernya bekerjasama  dengan  PT  XYZ  untuk mengejar  insentif  yang  diterima  pegawai, sedangkan dari laporan transaksi ditemukan bahwa pelanggan lebih tertarik terhadap produk-produk tertentu [1].
Selain digunakan sebagai arsip perusahaan,  data  transaksi  penjualan  PT XYZ  juga  diolah  menjadi  laporan penjualan  dan  laporan  laba  rugi.  Data transaksi  penjualan  juga  menjadi  patokan target penjualan bulan selanjutnya. Namun,  dalam  hal  promosi  produk  PT XYZ  belum  menggunakan  hasil  analisa dari  riwayat  transaksi  penjualan.  Hal  ini mengakibatkan  kurang  tercapainya  target penjualan  yang  diharapkan  sehingga perusahaan tidak medapatkan keuntungan yang maksimal [1].
Perlu dilakukan terobosan baru sehingga perusahaan mendapatkan keuntungan maksimal. Salah satu langkah yang  dapat  ditempuh  adalah  dengan strategi  pemasaran.  Strategi  pemasaran bertujuan  untuk  mempengaruhi  pembeli untuk  membeli  jasa  dan  produk  yang dibuat  atau  disediakan  oleh  pemasar  saat mereka membutuhkannya. Kebutuhan dan keinginan pembeli sangat berfluktuasi dan dapat  berubah  karena  komponen  yang mempengaruhi pembeli dalam melakukan pembelian.  Selanjutnya,  pemasar  perlu memahami  perilaku pelanggan agar aktifitas kampanye  pemasaran yang dilakukan  dapat  menghasilkan  dampak yang sesuai dengan rencana produktif [2].
Pola pembelian pelanggan merupakan salah  satu  perilaku  pelanggan  yang  dapat diamati.  Pola  pembelian  adalah  kegiatan berulang yang rumit. Terdiri dari beberapa unsur yang jelas dan runtut yang dilakukan oleh  pelanggan  ketika  membeli  barang. Perilaku pembelian tidak hanya dilihat dari berulangnya  pembelian  dan  pengeluaran normal  yang  dikeluarkan  saat  membeli, tetapi  juga  dari  profil  individu  pelanggan [3].  Berdasarkan  pernyataan  tersebut, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pola pembelian  pelanggan  juga  dapat  dilihat melalui riwayat transaksi penjualan.
Market  basket  analysis merupakan konsep dalam data  mining yang berusaha menemukan asosiasi atau keterkaitan data. Pada  awal  ditemukannya,  konsep  ini berkaitan  dengan  barang-barang  yang
berada  didalam  keranjang  belanja  yang secara langsung menunjukan tingkah laku pelanggan saat berbelanja [4].
Pemanfaatan data  mining dengan  konsep market  basket  analysis dianggap  cocok untuk mengatasi masalah sektor penjualan PT  XYZ  yang  mengalami  kendala  dalam memberikan  rekomendasi  produk  yang sesuai  untuk  pelanggan. Market  basket analyis pernah  digunakan  oleh  Sulastri,
Zuliastro, dan Anis pada tahun 2017 untuk mengetahui  informasi  produk  dan  jasa yang  sering  terjual  berdasarkan  temuan pola  transaksi  pelanggan  bengkel  sepeda motor merk Honda. Penelitian menunjukkan  hasil  yang  berbeda  antara algoritma apriori dengan ECLAT. Analisis asosiasi  dengan  menggunakan  algoritma apriori terhadap data transaksi menghasilkan  dua  aturan.  Sedangkan analisis  asosiasi  dengan  menggunakan algoritma  ECLAT  menghasilkan  satu aturan.  Berdasarkan  tiga  aturan  yang ditemukan tersebut, maka pihak manajemen  bengkel  dapat  melakukan strategi  pemasaran  terhadap  barang  dan jasa  yang  harus  disediakan  sehingga menghasilkan  pelayanan  yang  optimal bagi pelanggan bengkel [5].
Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh Wijaya pada tahun 2020 dengan membandingkan  algoritma FP-Growth dengan ECLAT pada minimarket. Dibanding  algoritma  apriori,  algoritma FP-Growth memiliki  waktu  pemrosesan yang relatif lebih singkat dalam
menemukan frequent  itemset .  Sedangkan algoritma  ECLAT  merupakan  algoritma yang  memanfaatkan  konsep  pencarian depth-first dan  menggunakan  basis  data
yang  tersusun  secara  vertikal.  Hasil  uji perbandingan kedua algoritma menunjukan  bahwa  algoritma  ECLAT unggul  dalam  segi  kecepatan  dibanding algoritma FP-growth. Algoritma  ECLAT hanya  membutuhkan  waktu  12  detik  dan menghasilkan  jumlah  aturan  sebanyak  14 aturan  pada  nilai support 0.01  dan confidence 0.85 [6].

## KAJIAN PUSTAKA

## 2.1. Produk
Produk adalah sesuatu yang diperoleh, dibuat, dikembangkan, dijual dan dimanfaatkan atau dimiliki untuk memenuhi  keinginan  atau  kebutuhan sehingga dipasarkan agar mencapai tujuan yang  diharapkan.  Segala  hal yang dipasarkan, termasuk benda dalam bentuk fisik,  jasa  yang  ditawarkan  seseorang, sebuah tempat atau lokasi, badan organisasi atau perkumpulan, serta ide atau gagasan merupakan bentuk luas dari suatu produk  [7,  hal.  207]. Produk  dapat dikelompokkan kedalam tiga jenis [8, hal. 252], yaitu :
1. Berdasarkan  wujudnya,  yaitu  produk barang dan jasa.
2. Berdasarkan  daya  tahannya,  yaitu produk  dengan  daya  tahan  lama  dan tidak tahan lama
3. Berdasarkan  tujuan  penggunaanya, yaitu  barang  konsumsi  dan  barang produksi.
2.2. Sarana Produksi Peternakan
Copyright@2021 Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas
Produk  untuk  peternakan  merupakan satu  produk  yang  dibutuhkan  oleh manusia.  Ternak  merupakan  istilah  untuk hewan  atau  binatang  yang  dibudidayakan manusia  untuk  memenuhi  kebutuhan, sedangkan kegiatan memelihara salah satu jenis atau lebih hewan atau binatang untuk dikembangbiakkan sehingga mendapatkan keuntungan  disebut  peternakan  [9,  hal. 27].  Selain  pada  pemeliharaan,  tujuan peternakan  adalah  untuk  mengoptimalkan perpaduan  antar  faktor  produksi  dengan menerapkan  prinsip  manajemen  untuk memaksimalkan  keuntungan.  Terdapat dua golongan kegiatan di bidang peternakan,  meliputi  peternakan  hewan besar seperti babi, kambing, kuda, kerbau dan  sapi.  Golongan  kedua  meliputi peternakan  hewan  kecil  seperti  unggas, kelinci, lebah, dan lain sebagainya [10, hal.
37].
Dari  pengertian-pengertian  yang  telah dijelaskan  di  atas,  maka  dapat  diperoleh kesimpulan bahwa sarana produksi peternakan (sapronak) merupakan seluruh fasilitas  atau  peralatan  pada  peternakan yang  diperlukan  baik  yang  bergerak maupun  yang  tidak  bergerak  untuk menciptakan  atau  menambah  manfaatnya dalam  bidang  ekonomi.  Dalam  hal  ini, fasilitas atau pun peralatan yang dimaksudkan  berupa  pakan  ternak,  obat- obatan untuk ternak yang meliputi vaksin, dan  kimia,  serta  produk  yang  berupa  jasa meliputi  penyuluh  lapangan,  dukungan teknis, dokter hewan dan vaksinator.
2.3. Market  Base  Analysis  (Association
Rules)
Market  basket  analysis merupakan salah  satu  bentuk  teknik  pengaplikasian data  mining  di  bidang  pemasaran  dan bisnis. Market basket analysis merupakan konsep dalam data  mining yang berusaha menemukan asosiasi atau keterkaitan data [4,  hal.  5].  Pada  awal  ditemukannya, konsep  ini  berkatian  dengan  barang- barang  yang  berada  di  dalam  keranjang belanja yang secara langsung menunjukkan tingkah laku konsumen saat berbelanja. Association  rule merupakan metode yang digunakan untuk menemukan pola antar item yang sering muncul dalam transaksi-transaksi yang terjadi dan setiap transaksi  tersebut  terdiri  dari  beberapa item  [11].  Metodologi  ini  menggunakan dua parameter yaitu support dan confidence . Parameter Support merupakan persentasi  seberapa  banyak  kombinasi item yang  ditemukan  di  dalam  basis  data sedangkan confidence merupakan kuatnya hubungan  satu  item  dengan  item  lainnya didalam asosiation  rule yang  terbentuk. Hasil  dari  kombinasi  item  yang  terbentu dan memenuhi syarat support minimal dan confidence minimal  disebut  daftar  aturan asosiasi  [6,  hal.  367].  Rumus  untuk menghitung  nilai support dari  satu  item adalah seperti berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100%
(1)
Sedangkan  untuk  menghitung  nilai support dari  dua  item  atau  lebih menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴𝐵) = 𝑃(𝐴  ∩  𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 & 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100%

## (2)
Nilai Support dari  A  dan  B  adalah jumlah keseluruhan transaksi yang mengandung item A dan B dibagi dengan total  transaksi  lalu  dikali  dengan  100 persen.  Rumus  untuk  menghitung  nilai minimum confidence dengan adalah seperti berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = 𝑃(𝐴|𝐵) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 & 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑥 100%
(3)
Nilai confidence(A→B) atau Kepastian(A → B) diperoleh dengan membagi hasil nilai support dari A dan B dengan nilai support dari A dikali dengan 100 persen.

## METODE PENELITIAN
Jalan  penelitian  bertujuan  untuk membuat  target  yang  hendak  dicapai dalam  penelitian  secara  keseluruhan berjalan  dengan  baik  sesuai  apa  yang direncanakan  atau  dikehendaki  sehingga proses  dan  tujuan  dari  penelitian  tersebut dalam memecahkan masalah bisa berjalan dengan  baik  pula  serta  jelas  dan terstruktur.  Pada  Gambar  1.  menjelaskan tentang  langkah-langkah  diagram  alir rancangan  penelitian  secara  singkat  dari awal hingga akhir.
Gambar 1. Jalan Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  kuantitatif yang  menerapkan  konsep Knowledge Discovery  In  Database atau  KDD.  KDD merupakan runtutan aktifitas yang penting untuk  menemukan  dan  mengidentifkasi pola  dari  sekumpulan  besar  data.  Data yang  dimaksud  adalah  sekumpulan  fakta atau dalam situasi ini berupa sebuah basis data  dan  pola  yang  ditemukan  bersifat meyakinkan,  baru,  memiliki  manfaat  dan bisa  dimengerti  [12,  hal.  41].  Sehingga dapat diartikan KDD merupakan tindakan untuk  mengambil  pengetahuan  yang penting  dalam  bentuk  pola  dari database yang besar.

## 3.1. Akuisisi Data
Wawancara
dilakukan untuk mendapatkan  data  yang  berhubungan dengan  analisis  rekomendasi  produk  PT XYZ dengan cara mewawancarai staf dan kasir  PT  XYZ  cabang  Kademangan. Wawancara dilakukan selama periode 3 – 24  Mei  2021.  Studi  dokumen  dilakukan dengan  memanfaatkan  dokumen  riwayat transaksi  penjualan  dari  PT  XYZ  cabang Kademangan  sebagai  sumber  data  utama
penelitian. Dokumen yang dipilih merupakan  transaksi  pada  tahun  2018  – 2020.

## 3.2. Pra-pemrosesan Data
Pada  tahap  pra-pemrosesan  data  ini riwayat  transaksi  yang  berbentuk  berkas teks  akan  dilakukan  pembersihan  data untuk  meningkatkan  kualitas  himpunan data.  Dalam  tahapan  ini  berkas  teks  akan dibersihkan dan dikoversi  menjadi  berkas excel. Pada proses ini dilakukan penghapusan  data  informasi  perusahaan, alamat perusahaan, nama laporan, keterangan tanggal dan jam laporan dibuat serta  halaman  laporan.  Hal  ini  dilakukan karena informasi tersebut tidak digunakan dalam proses analisa atau data mining .

## 3.3. Transformasi Data
Tahap  transformasi  data  merupakan proses  penyesuaian  data  yang  mengikuti kebutuhan dari tahapan data mining . Data transaksi dalam bentuk file excel dari tahap pra-pemrosesan  data  diubah  menjadi himpunan  basis  data  SQL  ( Structured Query  Language )  melalui  proses impor pada sistem data mining berbasis web yang dibangun.

## 3.4. Data Mining
Setelah  melakukan  tahapan  pra- pemrosesan  data  dan  transformasi  data yang sesuai untuk penggunaan teknik data mining,  maka  tahapan  selanjutnya  adalah proses data  mining . Market  basket analysis merupakan  salah  satu  bentuk teknik  pengaplikasian  data  mining  di bidang  pemasaran  dan  bisnis. Market
basket  analysis merupakan  konsep  dalam data  mining yang  berusaha  menemukan asosiasi  atau  keterkaitan  data  [4,  hal.  5]. Pada  awal  ditemukannya,  konsep  ini berkatian  dengan  barang-barang  yang berada  di  dalam  keranjang  belanja  yang secara  langsung  menunjukkan  tingkah laku konsumen saat berbelanja. Proses ini digunakan  untuk  melakukan  pencarian pola  atau  informasi  dari  data  terpilih dengan memanfaatkan algoritma ECLAT. Algoritma  ini  dianggap  sesuai  digunakan untuk  metode  pencarian  aturan  asosiasi. Pada  penelitian  ini  tahap  data  mining diproses  menggunakan  aplikasi  berbasis web yang dirancang.
Algoritma ECLAT merupakan singkatan dari Equivalence Class
Transformation [13,  hal.  54].  Algoritma ECLAT  menggunakan  konsep  pencarian depth-first untuk  menemukan itemsets yang  sering  muncul  dalam dataset .
Menurut Pratiwi [14, hal. II–10] algoritma ECLAT  berjalan  secara    rekursif,  proses pencarian itemset berjalan secara berkesinambungan  selama    sisa itemset masih  ditemukan.  Algoritma  ECLAT terbagi menjadi 4 fase [11, hal. 324] yaitu fase  inisialisasi,  fase  transformasi,  fase ansinkron dan fase reduksi akhir. Pada fase inisialisasi,  proses  yang  dilakukan  adalah membaca dataset untuk  pembentukan kandidat  2- itemset .  Selanjutnya  pada  fase tranformasi, merupakan proser pengubahan dataset menjadi  bentuk vertikal. Fase ansinkron adalah pembentukan frequent  k-itemset sesuai kebutuhan atau tujuan yang ingin di capai. Di  fase  terakhir  yaitu  reduksi  akhir, seluruh hasil dari fase ansinkron
Copyright@2021 Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas
dikumpulkan  dan  dicetak.  Gambar  2. menjelaskan bentuk pseudocode algoritma ECLAT [15, hal. 1990]
Gambar 2. Pseudocode algortima ECLAT

## 3.5. Pola Aturan Asosiasi
Setelah  mendapatkan  pola  penjualan produk  dari  proses data  mining ,  tahapan berikutnya merupakan proses merepresentasikan hasil yang dicapai dari data  mining dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti bagi pihak yang
berkepentingan.  Dalam  metode  aturan asosiasi,  pola  informasi  yang  dihasilkan berupa daftar aturan.

## 3.6. Basis Pengetahuan
Merupakan tahap akhir dari proses data mining yaitu bagaimana memformulasikan keputusan  berdasarkan  hasil  pola  aturan asosiasi  yang  didapat  dari  keseluruhan proses data  mining .  Pola  aturan  asosiasi digunakan  sebagai  acuan  bagi  divisi penjualan di PT XYZ cabang Kademangan untuk  memberikan  rekomendasi  produk bagi pelanggan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perancangan Sistem
4.1.1. Usecase Diagram
Terdapat  dua  jenis  pengguna  yaitu Manajer  dan  Staff  yang  dapat  melakukan beberapa  aktifitas  pada  aplikasi  yang dibangun. Aktifitas-aktifitas tersebut akan dijabarkan dalam bentuk diagram usecase pada Gambar 3.
Gambar 3. Usecase diagram
4.1.2. Class Diagram
Class  diagram menampilkan  kelas- kelas  yang  terdapat  pada  sistem  beserta hubungan antar kelas lainnya. Pada sistem ini  terdapat  enam class  diagram yang saling  terhubung  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Class diagram pada sistem
4.1.3. Struktur Database
Struktur database beserta  relasi  antar tabel yang terdapat pada sistem ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Struktur database

## 4.2.Hasil Pengujian Sistem
4.2.1. Tampilan Login
Gambar  6.  menunjukkan  tampilan halaman  awal  ketika  aplikasi  dijalankan. Pada tampilan ini terdapat form login yang perlu  manajer  atau  staff  lewati  sebelum masuk  kedalam  sistem  yaitu  dengan memasukkan username dan kata sandi.
Gambar 6. Tampilan awal sistem
4.2.2. Tampilan Halaman Dashboard
Gambar  7.  menunjukkan  tampilan halaman utama setelah berhasil melakukan proses  login.  Pada  tampilan  ini  terdapat Menu dashboard, master pengguna, master produk,  transaksi  penjualan  impor  excel transaksi  penjualan  dan  lap.  rekomendasi produk. Pada halaman ini juga menampilkan ringkasan jumlah pengguna, jumlah  transaksi  penjualan  dan  jumlah barang.
Gambar 7. Tampilan halaman dashboard

## 4.2.3. Tampilan Master Pengguna
Halaman  master  pengguna  digunakan untuk memanajemen data pengguna sistem ini.  Pada  halaman  ini  terdapat  fungsi tambah  pengguna,  ubah  pengguna  dan hapus pengguna.
Copyright@2021 Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas
403
Gambar 8. Tampilan halaman master pengguna
4.2.4. Tampilan Master Produk
Halaman  master  produk  digunakan untuk  memanajemen  data  produk.  Pada halaman  ini  manajer  atau  staff  dapat melakukan  proses  tambah  produk,  ubah produk dan hapus produk.
Gambar 9. Tampilan halaman master

## produk
4.2.5. Tampilan Transaksi Penjualan Halaman transaksi penjualan digunakan  untuk  memanajemen  data riwayat transaksi penjualan. Pada halaman ini  manajer  atau  staff  dapat  melakukan proses  tambah  transaksi,  ubah  transaksi dan hapus riwayat transaksi.
Gambar 10. Tampilan halaman transaksi penjualan 4.2.6. Tampilan  Impor  Excel  Transaksi Penjualan
Halaman impor excel transaksi penjualan digunakan untuk memanajemen data  berkas  excel  riwayat  transaksi penjualan.  Berkas  yang  diunggah  akan melalui  proses  pembacaan  berkas  dan transformasi  data  agar  dapat  digunakan pada proses data mining .
Gambar 11. Tampilan Impor Excel
4.2.7. Tampilan  Laporan  Rekomendasi Produk
Halaman laporan rekomendasi produk digunakan  untuk  mengolah  data  riwayat transaksi penjualan dengan memanfaatkan data mining dan algoritma ECLAT.
404
Gambar 12. Tampilan laporan rekomendasi produk

## 4.3.Perhitungan
4.3.1. Perhitungan  Algoritma  ECLAT dengan data sampel 10 transaksi
Pengujian dilakukan dengan menggunakan  parameter  min. support 20 dan confidence 50 yang sudah dipersiapkan sebelumnya. Tabel 1.
menampilkan  data  sampel  10  transaksi penjualan.
Tabel 1. Data sampel perhitungan manual
Transaksi Produk 60001 VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR, B-COMPLEKS 500 ML 60002 VET STREP 125 GR, B- COMPLEKS 100 ML 60003 VET STREP 125 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML 60004 VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR, B-COMPLEKS 100 ML 60005 VET STREP 25 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML 60006 VET STREP 125 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML 60007 VET STREP 25 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML 60008 VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML, B- COMPLEKS 500 ML 60009 VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML 60010 VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML, B-COMPLEKS 500 ML
(Sumber: PT XYZ, 2021)
Dari  data  tersebut  proses  selanjutnya adalah  dengan  mengubah  struktur  data transaksi  menjadi  vertikal  dan  membuat himpunan untuk setiap produk. Himpunan { VET STREP 125 GR } merupakan daftar transaksi yang mengandung produk { VET STREP 125 GR } atau disebut juga dengan 1- itemset .  K- itemset merupakan itemset yang berisi  k produk,  contoh  himpunan { VAKSIMUNE  ND  INAKTIF  1  ML,  B- COMPLEKS 500 ML} disebut dengan 2- itemset dan { VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR, B-COMPLEKS 500 ML } disebut dengan 3- itemset .

## Tabel 2. Struktur data vertikal
Produk Transaksi Support VET STREP 125 GR 60001, 60002, 60003, 60004, 60006, 60008, 60009 70 VET STREP 25 GR 60001, 60004, 60005, 60007, 60008, 60009 60 VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML 60003, 60005, 60006, 60007, 60008, 60009, 60010 70 B-COMPLEKS 100 ML 60002, 60004 20 B-COMPLEKS 500 ML 60001, 60008, 60010 30
Dari  Tabel  2.  kemudian  membuat  2-
itemset dengan  melakukan  persimpangan himpunan  {a}  dengan  daftar  himpunan yang lain sehingga menghasilkan himpunan {a,b} {a,c} {a,d} dan seterusnya hingga tidak ada lagi pasangan item-tidset yang dapat digabungkan. Setiap himpunan 2- itemset yang melewati minimum support 20 diproses pada tahap selanjutnya.
Tabel 3. Hasil perhitungan 2- itemset
Produk Transaksi  Support VET STREP 125 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML 4 40 VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR 4 40 VET STREP 125 GR, B-COMPLEKS 500 ML 2 20 VET STREP 125 GR, B-COMPLEKS 100
ML
2 20
VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML, VET STREP 25 GR 4 40 VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML, B- COMPLEKS 500 ML 2 20 VET STREP 25 GR, B-COMPLEKS 500 ML 2 20
Seperti pada tahap sebelumnya, setiap
2- itemset yang  ditemukan  dan  memenuhi kondisi minimum support dengan melakukan persimpangan himpunan {a,b} dengan  himpunan  {a,c}  dan  himpunan yang lain sehingga menghasilkan himpunan  {a,b,c}  dan  seterusnya  dan dihitung minimum  support -nya.  Tabel  4. menunjukan  hasil  dari  proses  rekursif  3- itemset yang  memenuhi  nilai support 20. Proses ini berulang, dengan k bertambah 1 setiap kali, hingga tidak ada item atau tidak ada  kandidat item yang  dapat  ditemukan dan atau memenuhi minimum support .
Tabel 4. Hasil perhitungan 3- itemset
Produk Transaksi  Support VET STREP 125 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML, VET STREP 25 GR 2 20 VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR, B-COMPLEKS 500 ML 2 20
Tabel 5. Hasil perhitungan 4- itemset tidak memenuhi min. support
Produk Transaksi  Support VET STREP 25 GR, VET STREP 125 GR, 1 10

## VAKSIMUNE ND
INAKTIF 1 ML, B- COMPLEKS 500 ML
Setelah  pola  frekuensi  tertinggi  dari produk  ditemukan  maka  dilanjutkan dengan  mencari  aturan  asosiasi  dengan menghitung nilai confidence -nya. Tabel 6. menunjukkan  daftar  aturan  asosiasi  yang dihasilkan  dari 3-itemset {  VET  STREP 125  GR,  VAKSIMUNE  ND  INAKTIF  1 ML,  VET  STREP  25  GR  }  dan  {VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR, B- COMPLEKS  500  ML  }.  Untuk  setiap aturan  asosiasi  yang  tidak  memenuhi minimum confidence dilakukan penghapusan.
Tabel 6. Hasil aturan asosiasi
Aturan AB/A Conf. { VET STREP 125 GR, B- COMPLEKS 500 ML } → { VET STREP 25 GR } 20/20 100% { VET STREP 25 GR, B- COMPLEKS 500 ML } → { VET STREP 125 GR } 20/20 100% { B-COMPLEKS 500 ML } → { VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR } 20/30 66,66% { VET STREP 125 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML } → { VET STREP 25 GR }
20/40 50%
{ VET STREP 125 GR,
VET STREP 25 GR } → { VAKSIMUNE ND
INAKTIF 1 ML }
20/40 50% { VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML, VET STREP 25 GR } → { VET STREP 125 GR }
20/40 50%
{ VET STREP 125 GR,
VET STREP 25 GR } → { B-COMPLEKS 500 ML } 20/40 50% { VET STREP 25 GR } → { VET STREP 125 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML } 20/60 33,33% { VET STREP 25 GR } → { VET STREP 125 GR, B- COMPLEKS 500 ML } 20/60 33,33% { VET STREP 125 GR } → { VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML, VET STREP 25 GR } 20/70 28,57% { VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML } → { VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR } 20/70 28,57% { VET STREP 125 GR } → { VET STREP 25 GR, B- COMPLEKS 500 ML } 20/70 28,57%
Tabel  7.  Hasil  aturan  asosiasi  yang memenuhi confidence 50%
# Aturan AB/A Conf. 1  { VET STREP 125 GR, B-COMPLEKS 500 ML } → { VET STREP 25 GR } 20/20 100% 2  { VET STREP 25 GR, B-COMPLEKS 500 ML } → { VET STREP 125 GR } 20/20 100% 3  { B-COMPLEKS 500 ML } → { VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR } 20/30 66,66% 4  { VET STREP 125 GR, VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML } → { VET STREP 25 GR } 20/40 50% 5  { VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR } → { VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML } 20/40 50%
6  { VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML, VET STREP 25 GR } → { VET STREP 125 GR } 20/40 50% 7  { VET STREP 125 GR, VET STREP 25 GR } → { B-COMPLEKS 500 ML }
20/40 50%
4.3.2. Perhitungan  Algoritma  ECLAT Menggunakan Sistem dengan Data
Sampel 10 Transaksi
Sistem  yang  telah  dibuat  perlu dilakukan uji coba dengan data yang sama untuk  mengecek  keakuratan  hasilnya. Sistem  diuji  dengan  parameter minimum support 20  dan confidence 50.  Proses pengubahan struktur data transaksi
menjadi  vertikal  dan  membuat  himpunan untuk  setiap  produk  pada  sistem  dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Memasukkan parameter min. support dan min. confidence
Gambar 14. Tampilan Data Transaksi yang telah diolah menjadi Tata Letak Vertikal
Setelah sistem mengubah struktur data transaksi menjadi vertikal dan membuat 1- itemset , maka secara otomatis dan rekursif, sistem  menjalankan  proses  algoritma ECLAT  untuk  menemukan frequent itemset yang  memenuhi  kriteria minimum support .  Gambar  15.  menunjukkan  hasil yang diperoleh.
Gambar 15. Frequent k- itemset hasil dari
proses algoritma ECLAT
Setelah proses rekursif tidak menemukan  lagi  pasangan  item-tidset yang  dapat  digabungkan,  sistem  akan memilih frequent  k-itemset tertinggi  yang akan  digunakan  untuk  membuat  aturan asosiasi.  Gambar  16.  menampilkan  daftar itemset yang  dipilih  oleh  sistem.  Sistem menghasilkan  7  aturan  asosiasi  yang memenuhi kriteria confidence 50.
Gambar 16. Frequent 3- itemset pilihan sistem
Copyright@2021 Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas

## Gambar 17. Analisis Rekomendasi
Produk yang dihasilkan oleh Sistem
4.3.3. Perhitungan  Algoritma  ECLAT
menggunakan  sistem  dengan  data riil Perhitungan algoritma ECLAT dilanjutkan dengan menggunakan data riil riwayat  transaksi  penjualan  tahun  2018- 2020  yang  sudah  melalui  proses  pra- pemrosesan  data.  Data  riil  dalam  bentuk file  excel  melalui  tahap  transformasi  data menghasilkan  14.617  riwayat  transaksi. Perhitungan  dibatasi  menjadi  per  tahun, dan  menghasilkan  hasil  terbaik  dengan minimum  support 1%  dan minimum confidence 50%.
Tabel 8. Hasil aturan asosiasi pada riwayat transaksi tahun 2018
Rule Aturan Sup (XY) Sup (X) Conf 1 Jika membeli 1708061002 - B- 1.19  1.28  92.97
COMPLEKS 500 ML maka direkomendasikan membeli 1208036002 - VET STREP 125 GR 2 Jika membeli 1208036002 - VET STREP 125 GR maka direkomendasikan membeli 1708061002 - B- COMPLEKS 500 ML
1.19  1.4 85
Tabel 9. Hasil aturan asosiasi pada riwayat transaksi tahun 2019
Rule Aturan Sup (XY) Sup (X) Conf 1 Jika membeli 1708061002 - B-
COMPLEKS 500 ML maka direkomendasikan membeli 1208036002 - VET STREP 125 GR 1.21  1.27  95.28 2 Jika membeli
1208036002 -
VET STREP 125 GR maka direkomendasikan membeli 1708061002 - B- COMPLEKS 500 ML 1.21  1.42  85.21
Tabel  10.  Hasil  aturan  asosiasi  pada riwayat transaksi tahun 2020 Rule Aturan Sup (XY) Sup (X) Conf

## 1 Jika membeli
1708061002 - B- COMPLEKS 500 ML maka direkomendasikan membeli 1208036002 - VET STREP 125 GR 1.34  1.55  86.45 2 Jika membeli 1208036002 -
VET STREP 125 GR maka direkomendasikan membeli 1708061002 - B- COMPLEKS 500 ML 1.34  1.65  81.21 3 Jika membeli
1208036001 - VET STREP 25 GR maka direkomendasikan membeli 1708061001 - B- COMPLEKS 100 ML 1.2 1.53  78.43
4 Jika membeli
1708061001 - B- COMPLEKS 100 ML maka direkomendasikan membeli 1208036001 - VET STREP 25 GR
1.2 1.53  78.43
5 Jika membeli
1306065006 - VAKSIMUNE ND INAKTIF 1 ML maka direkomendasikan membeli
1303065002 - VAKSIMUNE ND LS IB 1000 DS 1.12  1.98  56.57

## SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan, dapat diperoleh  beberapa  kesimpulan,  yaitu sebagai berikut.
a. Rancangan sistem rekomendasi produk yang dirancang dapat melakukan  transformasi  data  riwayat transaksi  yang  sebelumnya  dalam bentuk  berkas  excel  menjadi  bentuk basis  data  dan  diolah  dengan data mining .
b. Algoritma  ECLAT  dalam  rancangan sistem rekomendasi produk
berdasarkan  data  riwayat  penjualan PT  XYZ  berhasil  diterapkan  pada modul Lap. Rekomendasi Produk dan berdasarkan  hasil  uji  sampel  antara perhitungan
sistem dengan perhitungan manual, memiliki keakuratan 100%.
c. Hasil analisis dari sistem rekomendasi produk  berdasarkan  data  riwayat penjualan PT XYZ, yaitu dari 14.617 riwayat  transaksi  minimum  support tertinggi
untuk menemukan kombinasi k-itemset adalah  1%.
Riwayat transaksi tahun 2018
menghasilkan 2 aturan asosiasi, tahun 2019  menghasilkan  2  aturan  asosiasi dan tahun 2020 menghasilkan 5 aturan asosiasi.  Setiap  aturan  asosiasi  yang muncul  memiliki  nilai confidence yang kuat yakni diatas 50%. Bedasarkan  kategori  produk,  ketika pelanggan melakukan pembelian obat injeksi  maka  memiliki  kemungkinan untuk  sekaligus  membeli  vitamin injeksi dan sebaliknya. Ketika pelanggan melakukan pembelian vaksin  inaktif  ( kill )  maka  memiliki
kemungkinan untuk sekaligus membeli vaksin live. Penelitian  selanjutnya  yang  dapat dilakukan
antara lain dengan
menggunakan  algoritma  turunan  dari ECLAT  dan  menambah  fitur  untuk mencetak  hasil  laporan  yang  didapatkan sehingga  laporan  dapat  digunakan  oleh pihak  yang  berkepentingan  dan  atau manajemen PT XYZ tanpa harus
menjalankan proses laporan setiap waktu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] PT XYZ, “Wawancara PT XYZ,” Blitar, 2021.
[2] T. Subianto, “Studi Tentang Perilaku Konsumen Beserta Implikasinya Terhadap Keputusan Pembelian,” J. Ekon. Mod. , vol. 3, no. 2, hal. 165–182, 2007.
[3] N. F. H. Lestari, “Pola Perilaku Membeli Produk Kebutuhan Rumah Tangga (Pangan dan Non
Pangan) di Pasar Modern Pada Konsumen Wanita Dewasa Tengah di Kota Karawang,” Universitas Brawijaya, 2014.
[4] D. Suyanto, Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data . Bandung: Informatika Bandung,
2017.
[5] Sulastri, E. Zuliarso, dan Y. Anis, “Implementasi Algoritma Apriori dan Algoritma Eclat pada Ahass Akmal Jaya Purwodadi,” J. Din. , vol. 22, hal. 49–56, 2017.
[6] K. N. Wijaya, “Analisis Pola Frekuensi Keranjang Belanja
dengan Perbandingan Algoritma
Fp-Growth (Frequent Pattern
Growth) dan Eclat pada Minimarket,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. Agustus 2020, hal. 364–373, 2020.
[7] Sudaryono, Manajemen
Pemasaran: Teori dan Implementasi . Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2016.
[8] S. D. Pratiwi dan L. Suriani, “Strategi Pemasaran Produk
Rangka Atap Baja Ringan Pada PT.
Hari Rezeki Kita Semua
Pekanbaru,” J. Valuta , vol. 3, no. 2, hal. 241–275, 2017, [Daring].
Tersedia pada:
https://journal.uir.ac.id/index.php/v aluta/article/view/2078.
[9] M. Rasyaf, Beternak Ayam Kampung , Cet. 1. Jakarta: Penebar Swadaya, 2011.
[10]  G. Hidayat, “Manajemen Sarana Produksi Ternak pada Program Keahlian Budidaya Ternak SMK Negeri 1 Pandak Bantul Yogyakarta,” Univesitas Negeri
Yogyakarta, 2011.
[11]  M. J. Zaki, S. Parthasarathy, dan W. Li, “A Localized Algorithm for Parallel Association Mining A Localized Algorithm for Parallel Association Mining,” no. June
2015, 1997, doi:
10.1145/258492.258524.
[12]  U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, dan P. Smyth, “From Data Mining to Knowledge Discovery in
Databases,” AI Magazine , hal.
17(3), 37, 1996.
[13]  J. Han, H. Cheng, D. Xin, X. Yan, dan S. Barbara, “Frequent pattern mining : Current status and future directions Frequent pattern mining : current status and future,” Data Min. Knowl. Discov. , vol. 1, no. 5, hal. 55–86, 2007, doi: 10.1007/s10618-006-0059-1.
[14]  A. Pratiwi, “Penerapan Algoritma Declat Dalam Identifikasi Adverse Event Pada Obat Antihipertensi Berdasarkan Kelompok Umur dan Jenis Kelamin,” Universitas Islam
Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2017.
[15]  F. Kayaalp, “Performance
Comparison of Association Rule Algorithms with SPMF on Automotive Industry Data,” Düzce Univ. J. Sci. Technol. , no. July, hal. 1985–2000, 2019, [Daring]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publi cation/334825343_Performance_C omparison_of_Association_Rule_ Algorithms_with_SPMF_on_Auto motive_Industry_Data.