## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 64-70 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Agnes Novianti , Copyright © 2020, BITS | Page 64 Submitted: 09/06/2020 ; Revised: 16/06/2020 ; Accepted: 24/06/2020 ; Published : 30/06/2020

## Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pada Minimarket Dengan Algoritma Apriori

## Agnes Novianti, Erlin Elisa
Teknik dan Komputer, Sistem Informasi, Universitas Putera Batam, Batam, Indonesia Email: agnesnovianti2@gmail.com,

## Abstrak
Data mining adalah suatu teknik untuk menghasilkan informasi dari suatu gudang data menjadi pengetahuan baru. Informasi sangat  penting  dan  bermanfaat  untuk  mencapai  suatu tujuan,  oleh  karena  itu  banyak  orang yang  memanfaatkan  informasi, demikian  juga  yang  dilakukan  pada  usaha  penjualan  seperti  212  Mart.  212  Mart  berlokasi  dengan  dengan  komplek perumahan penduduk tentunya akan mempengaruhi tingkat penjualan setiap harinya hal ini menyebabkan penyimpanan data semakin hari semakin bertambah, selain itu peletakan barang juga belum sesuai dengan perilaku konsumen. Analisis aturan asosiasi  dengan  algoritma  apriori  merupakan  metode  yang  tepat  untuk  mencari  pola  asosiasi  berdasarkan  pola  belanja konsumen  sehingga  dapat  diketahui  barang-barang  yang  dibeli  barang  secara  bersamaan.  Hasil  penelitian  ini  menemukan nilai support dan nilai confidence tertinggi yaitu Telur dan Mie, dengan nilai support 40% dan nilai confidence 85.71%.
Kata Kunci: Data Mining,Metode Asosiasi,Algoritma Apriori

## Abstract
Data  mining  is  a  technique  for  producing  information  from  a  data  warehouse  into  new  knowledge.  Information  is  very important  and  useful  to  achieve  a  goal,  therefore  many  people  who  use  information,  as  well  as  those  carried  out  in  sales businesses such as 212 Mart. 212 Mart is located with a residential complex of residents, of course, will affect the level of sales  every  day,  this  causes  data  storage  is  increasingly  growing,  besides  that  the  laying  of  goods  is  also  not  following consumer behavior.  The  association  rule analysis  with apriori  algorithm is the  right  method to  find  the  association pattern based on consumer shopping patterns so that it can be known the goods purchased at the same time. The results of this study found the highest support and confidence values are Eggs and Noodles, with a support value of 40% and a confidence value of 85.71%.
Keywords : Data Mining, Association Rules, Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pada saat  ini bisnis ritel  berkembang semakin pesat  sejalan dengan kemajuan perekonomian Indonesia sendiri. Berdasarkan  data  dari  Aprindo  (Asosiasi  Perusahaan  Retail  Indonesia),  perkembangan  ritel  pada  tahun  2018 mencapai  9%  hingga  10%  dibandingkan  pada  tahun  2017  berada  dibawah  7%.  Salah  satu  bisnis  ritel  modern yang  banyak  ditemui  di  Indonesia  yaitu minimarket .  Setiap  tahun,  pertumbuhan minimarket memcapai  angka diatas  15%.  Minimarket  merupakan  sebuah  toko  yang  menjual  bermacam-macam  kebutuhan  seperti makanan,minuman, serta kebutuhan rumah tangga lainnya dengan mengusung konsep sistem swalayan  dimana pembeli sendiri yang akan mengambil barang-barang yang dibutuhkan kemudian membayarnya ke kasir [1].
Kemunculan minimarket yang semakin banyak mengharuskan pengelola untuk dapat menemukan strategi bisnis agar dapat bertahan. Pengelola perlu melakukan analisa terhadap pola-pola pembelian yang dilakukan oleh pembeli  ketika  melakukan  transaksi  pembelian.  Salah  satu minimarket yang  banyak  tersebar  di  Indonesia terkhusus di Kota Batam adalah 212 Mart. 212 Mart lokasinya termasuk strategis karena terletak dekat dengan kawasan  perumahan  dan  dipinggir  jalan  sehingga  mudah  dijangkau  oleh  pembeli  sehingga  penjualan  terus meningkat  setiap  harinya.  Dengan  kondisi  penjualan  yang  meningkat  setiap  harinya  menyebabkan  beberapa masalah  seperti peletakan barang-barang yang belum  sesuai  dengan perilaku konsumen ketika membeli barang secara bersamaan dalam satu waktu. Selain itu pengelola belum memanfaatkan data transaksi penjualan sehingga kerap mengalami kehabisan barang padahal data transaksi tersebut sangat bermanfaat bagi perkembangan bisnis untuk kedepannya.
Berdasarkan  permasalahan  diatas  penentuan  aturan  asosiasi  pola  pembelian  dapat  diproses  melalui data mining dengan  algoritma  apriori. Data  mining adalah  proses  menggali  informasi  penting  dari  berbagai  sumber data  yang  digunakan  untuk  menganalisis  dalam  pengambilan  keputusan  bisnis  atau  organisasi  [2].  Algoritma apriori gunakan untuk mengetahui pola keterkaitan antara satu item dengan item yang lain [3].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Desain  penelitian  merupakan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah.  Adapun  desain penelitian dalam dilihat pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 64-70 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Gambar 1. Desain Penelitian
Berdasarkan desain penelitian pada Gambar 1, maka dapat diuraikan tahapan-tahapan diatas sebagai berikut:
1. Mendeskripsikan  masalah,  pada  tahap  ini  peneliti  menentukan  batasan-batasan  masalah  agar  dapat menemukan solusi terbaik untuk menyelesaikan masalah tersebut.
2. Analisa  masalah,  pada  tahap  ini  peneliti  memahami  masalah  pada  penelitian  sehingga  dapat  mengetahui langkah-langkah yang diperlukan dalam penyelesaian masalah.
3. Mempelajari  Literatur,  peneliti  dapat  memperoleh  dari  berbagai  sumber  seperti  jurnal,  buku  dan  lain-lain. Kemudian di tentukan literatur yang sesuai untuk digunakan dalam peneltian.
4. Mengumpulkan  data,  pada  tahap  ini  peneliti  mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan.  Pengumpulan  data dilakukan  melalui  beberapa  cara  yaitu  wawancara,  guna  memperoleh  data  atau  informasi  yang  diperlukan. Selain itu juga dilakukan studi kepustakaan dengan membaca buku-buku yang dapat membantu penelitian..
5. Analisa  teknik  pengolahan  data  menggunakan  algoritma  apriori,  setelah  data  diperoleh  tahapan  selanjutnya yaitu menganalisa dan mengolah data dengan menggunakan algoritma apriori.
6. Perancangan  algoritma  apriori,  proses  perancangan  dilakukan  untuk  memperoleh  nilai support dan  nilai confidence serta menghasilkan rule pola aturan asosiasi pada data transaksi penjualan.
7. Implementasi  algoritma  apriori,  langkah-langkah  dalam  implementasi  algoritma  apriori  yaitu  analisis  pola frekuensi tinggi dan pembentukan aturan asosiasi.
8. Pengujian  hasil,  pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengujian  dan  hasil  perancangan  sistem  menggunakan software  Tanagra  1.4.50 .  Sistem  tersebut  diuji  sesuai  dengan  prosedur  untuk  melakukan  eksplorasi  serta pemodelan data sehingga memperoleh hubungan yang tersembunyi dari data tersebut.

## 2.2 Association Rule
Analisis asosiasi atau association rules adalah teknik dimanfaatkan untuk menemukan aturan asosiatif antara satu item dengan item yang lainnya serta untuk  menemukan item-item yang sering  muncul secara bersamaan dalam satu waktu [4]. Teknik ini banyak dimanfaatkan terutama dalam dunia bisnis yang biasa disebut dengan analisis keranjang  belanja,  contohnya  yaitu  digunakan  untuk  menentukan  barang-barang  yang  banyak  dibeli  secara ataupun  tidak  pernah  dibeli  secara  bersamaan  dalam  supermarket  [1].  Untuk menemukan  aturan  asosiasi  dapat diperoleh  dari  berbagai  sumber  data  seperti  basisdata  transaksional,  gudang  data  serta  tempat  penyimpanan informasi lainnya [5].
2.3 Algoritma Apriori
Mendeskripsikan Masalah Analisa Masalah Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Analisa Teknik Pengolahan Data Menggunakan Algoritma Apriori Implementasi Algoritma Apriori Pengujian Hasil Perancangan Algoritma Apriori

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Agnes Novianti , Copyright © 2020, BITS | Page 66 Submitted: 09/06/2020 ; Revised: 16/06/2020 ; Accepted: 24/06/2020 ; Published : 30/06/2020
Algoritma  Apriori  banyak  digunakan  untuk  menghasilkan  pola  frekuensi  tinggi  ( frequent  pattern  mining ), bermanfaat  atau tidaknya suatu aturan asosiasi  dapat  diketahui melalui nilai support dan nilai confidence . Nilai support atau nilai penunjang adalah persentase kombinasi item dalam database, sedangkan nilai confidence atau nilai  kepastian  merupakan  kuatnya  suatu  hubungan  antar item dalam  suatu  kombinasi  [6].  Algoritma  apriori dibagi menjadi beberapa tahap atau yang biasa disebut dengan narasi atau pass yaitu [7]:
1. Pembentukan  kandidat itemset ,  kandidat  ini  diperoleh  dari  pembentukan  kombinasi  (k-1)  dari  iterasi  yang telah di bentuk sebelumnya.
2. Perhitungan nilai support dari setiap kandidat k- itemset . Nilai support diperoleh dengan menghitung jumlah transaksi yang berisi semua item di dalam kandidat k- itemset tersebut.
3. Menetapkan  pola  frekuensi  tertinggi.  Pada  tahap  ini,  pola  frekuensi  tertinggi  di  peroleh  dari  kandidat  k- itemset yang nilai support nya lebih besar dari minimum support .
4. Jika  pola  frekuensi  tertinggi  tidak  ada  lagi  maka  seluruh  prosesnya  dihentikan  tetapi  bila  masih  berlanjut maka k ditambah satuan kembali ke bagian 1.

## 2.4 Minimarket
Minimarket merupakan  sebuah  usaha  yang  berhubungan  secara  langsung  dengan  pembeli  dimana  selain  untuk memperoleh  keuntungan,  pengelola  juga  mengetahui  cara  untuk  memuaskan  pembelinya  [8]. Minimarket meyediakan berbagai jenis kebutuhan sehari-hari, biasanya terdapat berkisar 3000 hingga 5000 item yang dijual dengan ukuran toko 300 sampai 500 meter persegi [9]. Pada umumnya, lokasi minimarket terletak pada tempat yang  strategis  seperti  perumahan,  perkantoran  serta  tempat  yang  ramai  sehingga minimarket dijadikan  sebagai tempat yang efisien untuk berbelanja kebutuhan masyarakat.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa untuk  penentuan aturan asosiasi  pola penjualan dilakukan dengan mengumpulkan data terlebih  dahulu. Data  yang  digunakan  adalah  data  transaksi  penjualan  pada  tahun  2019  yang  diambil  secara  acak  sebanyak  15 transaksi untuk dijadikan sampel.

## 3.1 Data Transaksi Penjualan
Analisa untuk penentuan aturan asosiasi pola penjualan dilakukan dengan mengumpulkan data terlebih dahulu. Data yang digunakan adalah data transaksi penjualan pada tahun 2019 yang diambil secara acak sebanyak 15 transaksi untuk dijadikan sampel. Adapun data transaksi penjualan pada 212 Mart dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data transaksi penjualan

## 3.2 Representasi Data Transaksi
Data transaksi pada Tabel 1 kemudian di representasikan kedalam bentuk Tabel 2.
Tabel 2. Representasi data transaksi
Transaksi Item yang di beli 1 Beras Minyak Gula Kopi 2 Susu Roti Teh Minyak Mie 3 Mie Teh Susu Telur 4 Mie Telur Roti Minyak 5 Teh Susu Gula Kopi Roti 6 Susu Roti Teh Gula 7 Roti Kopi Susu 8 Susu Roti Telur Minyak 9 Beras Minyak Kopi 10 Mie Susu Minyak Beras 11 Mie Telur Beras 12 Minyak Beras Gula Kopi 13 Beras Telur Mie 14 Minyak Mie Telur Beras 15 Roti Teh Mie Telur Kode Transaksi Item 1 Beras 2 Minyak 3 Gula

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 64-70 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## 3.3 Tabulasi Data Transaksi
Data transaksi pada Tabel 1 kemudian diubah kedalam bentuk tabular, hal ini berguna untuk mengetahui berapa banyak item yang dibeli pada setiap transaksi.
Tabel 3. Tabulasi Data Transaksi Transaksi  Beras  Minyak  Gula  Kopi  Mie  Teh  Susu  Telur  Roti
1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 1 1 1 0 1 3 0 0 0 0 1 1 1 1 0 4 0 1 0 0 1 0 0 1 1 5 0 0 1 1 0 1 1 0 1 6 0 0 1 0 0 1 1 0 1
7 0 0 0 1 0 0 1 0 1 8
0 1 0 0 0 0 1 1 1 9 1 1 0 1 0 0 0 0 0
10 1 1 0 0 1 0 1 0 0
11 1 0 0 0 1 0 0 1 0 12 1 1 1 1 0 0 0 0 0
13 1 0 0 0 1 0 0 1 0 14 1 1 0 0 1 0 0 1 0 15 0 0 0 0 1 1 0 1 1 Jumlah 7 8 4 5 8 5 7 7 7
3.4 Pembentukan Itemset
1 Itemset Berikut ini merupakan pembentukan C1 atau 1 itemset , penyelesaian ini berdasarkan data pada Tabel 3 dalam bentuk tabular dengan menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
4 Kopi 5 Mie 6 Teh 7 Susu 8 Telur 9 Roti

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Selanjutnya hasil dari pehitungan nilai support diatas diubah kedalam bentuk persentase untuk mengetahui nilai confidence dari masing-masing item , adapun minimum support untuk pola frekuensi tertinggi dari penelitian ini adalah 30%,  hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Support Setiap Item Kode Transaksi Item Jumlah Nilai Confidence 1 Beras 7 46.66% 2 Minyak 8 53.33% 3 Gula 4 26.66% 4 Kopi 5 33.33% 5 Mie 8 53.33% 6 Teh 5 33.33% 7 Susu 7 46.66% 8 Telur 7 46.66% 9 Roti 7 46.66%
Dari  proses  pembentukan itemset pada  Tabel  4  diatas  maka  hasil  pembentukan 1  itemset akan  dilakukan kombinasi 2 itemset .
Kombinasi 2 itemset Berikut ini merupakan pembentukan C2 atau 2 itemset , penyelesaian ini berdasarkan data pada Tabel 3 dalam bentuk tabular dengan menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = Ʃ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2) Tabel 5. 2 Itemset Nama itemset Jumlah Beras Minyak 5 Beras Gula 2 Beras Kopi 3 Beras Mie 4 Beras Teh 0 Beras Susu 1 Beras Telur 3 Beras Roti 0 Minyak Gula 2 Minyak Kopi 3 Minyak Mie 3 Minyak Teh 1 Minyak Susu 3 Minyak Telur 3 Minyak Roti 3 Gula Kopi 3 Gula Mie 0 Gula Teh 2 Gula Susu 2 Gula Telur 0 Gula Roti 2 Kopi Mie 0 Kopi Teh 1 Kopi Susu 2 Kopi Telur 0 Kopi Roti 2 Mie Teh 3 Mie Susu 3 Mie Telur 6 Mie Roti 3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 64-70 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Teh Susu 4 Teh Telur 2 Teh Roti 4 Susu Telur 2 Susu Roti 5 Telur Roti 3
Dari Tabel 5 diatas ditetapkan nilai  ᴓ = 4 sehingga C2 yang diperoleh yaitu {(Beras,Minyak), (Mie, Telur), (Teh, Susu), dan (Teh, Roti)}. Tahap penyeleksian berhenti pada kombinasi 2 itemset karena sudah tidak ditemukan lagi item yang memenuhi syarat minimum support .

## 3.5 Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi sudah ditemukan, tahap selanjutnya yaitu mencari nilai confidence untuk menemukan rules dengan rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑎𝑛𝑐𝑒 (𝐴|𝐵) = Ʃ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 Ʃ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Tabel 6. Aturan Asosiasi dari C2
Berdasarkan Tabel 5 diatas nilai confidence adalah 60% sehingga aturan yang bisa terbentuk adalah a. Jika beli Teh, maka akan beli Roti b. Jika beli Teh, maka akan beli Susu
c. Jika Beli Telur, maka akan beli
d. Jika beli Mie, maka beli Telur
e. Jika beli Susu, maka akan beli Roti
f. Jika beli Roti, maka akan beli Susu
g. Jika beli beras, maka akan beli Minyak
h. Jika beli minyak, maka akan beli Beras

## 4. IMPLEMENTASI
Untuk  membuktikan  bahwa  data-data  pada  Tabel  5  menghasilkan  pola-pola  hubungan  antar items serta rules yang  sesuai  maka  diperlukan  pengujian  menggunakan  suatu  aplikasi.  Aplikasi  yang  digunakan  adalah  Tanagra 1.4.50 dengan hasil seperti pada Gambar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 64-70 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Pada  kasus  212 Mart  rule tertinggi  yang  muncul adalah  pada item barang  Telur  dan  Mie  dengan  nilai support 40% dan nilai confidence 85.71% , sesuai dengan perhitungan manual.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  peneliti  menarik  beberapa  kesimpulan.  Adapun kesimpulan yang diperoleh adalah sebagai berikut:
1. Untuk  menganalisis  pola  pembelian  konsumen  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan Data  Mining yaitu menggunakan  metode  algoritma  apriori.  Dengan  metode  algoritma  apriori  dapat  dilihat  pola  perilaku konsumen dalam membeli suatu barang berdasarkan kombinasi 2 itemset . Selain itu hasil perhitungan dapat dimanfaatkan  untuk  penentuan  tata  letak  barang  yang  cenderung  di  beli  bersamaan  agar  berada  di  tempat yang berdekatan.
2. Dengan metode algoritma apriori dapat  mempermudah proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset terutama  hasil  penjualan  pokok  rumah  tangga  pada  212 Mart yaitu  dengan  nilai support dan  nilai confidence tertinggi yaitu Telur dan Mie dengan nilai support 40% dan nilai confidence 85.71%.

## REFERENCES
[1] E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform. , vol. 4, pp. 29–38, 2017.
[2] A. Bala, M. Z. Shuaibu, Z. K. Lawal, and R. Y. Zakari, “Performance Analysis of Apriori and FP-Growth Algorithms,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng. , pp. 279–293, 2016.
[3] A.  A.  Putra,  H.  Haryanto,  and  E.  Dolphina,  “Implementasi  Metode  Association  Rule  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk Rekomendasi Promo Barang,” CSRID J. , vol. 10, no. 2, pp. 93–103, 2018.
[4] M. Fauzy, K. R. S. W, and I. Asror, “Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Pada Simulasi Prediksi Hujan Wilayah Kota Bandung,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. 2, no. 2, pp. 221–227, 2016.
[5] R. Gunawan and K. Mustofa, “Pencarian Aturan Asosiasi Semantic Web Untuk Obat Tradisional Indonesia,” JNTETI , vol. 5, no. 3, pp. 192–200, 2016.
[6] A. Valerian and L. Hakim, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Prediksi Stok Peralatan Tulis Pada Toko XYZ,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. 5, no. 1, pp. 18–22, 2018.
[7] Mariani,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Persediaan  Barang  Minuman  Larutan  Cap  Kaki  Tiga  (Studi  Kasus:  PT  Adyajati Lestari),” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 7–27, 2019.
[8] D. Anggraini, Mujib, and N. W. Putra, “Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Teori Permainan Untuk Menentukan Strategi Pemasaran,” pp. 81–87, 2017.
[9] A. A. T. Susilo, “Penerapan Algoritma Apriori pada Pengolahan Data Transaksi Penjualan di Minimarket Priyo Kota LubukLinggau,” JTKSI , vol. 1, no. 3, pp. 39–46, 2018.