## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 2 | Issue 1 | June (2019)
IJUBI
Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## MARKET BASE ANALYSIS PADA BISNIS DROPSHIP DENGAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN PRODUCT BUNDLING BERBASIS R
Anni Karimatul Fauziyyah Teknik Informatika, Fakultas Komputer, Universitas Alma Ata annifauziyyah11@gmail.com Jl. Brawijaya No.99 Yogyakarta, 55183

## Keywords:
Association algorithm, product bundling, dropshipper, minimum support, confidence

## Abstract
The association method will associate data using a priori (experience) rules that meet  the  minimum  support  requirements,  namely  the  combination  of  each item in the database and the minimum confidence requirement, namely the strength  of  the  relationship  between  items  in  the  association  rules.  In  this study, the sales transaction data for three months will be analyzed from the dropshipper  in  the  field  of  sales  of  beauty  and  fashion  products  using  the association method with a priori algorithm to look for product bundling data patterns. The minimum value of support is 10% and 20% confidence, and with % ain function where Ordinary Shampoo items become the main products in product  bundling,  obtained  15  packages  of  the  strongest  products  with  lift values more than 1.1.
Kata Kunci
Association algorithm, product bundling, dropshipper, minimum support, confidence

## Abstrak
Metode  asosiasi  akan  meng-asosiasikan  data  dengan  menggunakan  aturan apriori  (pengalaman)  yang  memenuhi  syarat  minimum  support  (nilai penunjang), yaitu kombinasi tiap item dalam database dan syarat minimum confidence (nilai kepastian), yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi.  Pada  penelitian  ini  akan  dianalisa  data  transaksi  penjualan  selama tiga  bulan  dari  dropshipper  bidang  usaha  penjualan  produk  beauty  and fashion  menggunakan  metode  asosiasi  dengan  algoritma  apriori  untuk mencari pola data paket produk (product bundling).Diperoleh nilai minimal support  10  %  dan  confidence  20%,  dan  dengan  fungsi  %ain  dimana  item Shampo Biasa menjadi produk utama di dalam product bundling, diperoleh 15 paket produk terkuat dengan nilai lift lebih dari 1.1.
Pendahuluan Perkembangan masayarakat komputer ( computer society ) menjadi aspek penting dalam industri  jual  beli  online  ( e-commerce ).
Pemakaian  internet  dalam  kehidupan  sehari- hari menjadi dampak berubahnya komunikasi antar  masyarakat,  terutama  dalam  aspek transaksi  jual  beli.  Internet  memudahkan pelaku  bisnis  untuk  memasarkan  produk usahanya. Pola pelaku usaha semakin berubah seiring  dengan  berkembangnya  bisnis e- commerce, dimana  antar  penjual  dan  pembeli tidak  saling  mengenal  bahkan  penjual  tidak harus  memiliki  toko  secara  fisik  untuk meyimpan produk.
Menjamurnya  pertumbuhan  toko  online berpengaruh pada model penyimpanan barang produksi  dan  jumlah  barang  yang  akan  di produksi.  Dalam  bisnis  e-commerce  muncul metode penjualan dropship dan reseller dimana penjual  mengambil  barang  produksi  dari produsen kemudian di jual kembali ke pembeli. Sedangkan  dropshipper  memiliki  perbedaan dengan  reseller,  dimana  pelaku  dropshipper tidak  memiliki  toko    dan  menyimpan  barang produksi  secara  fisik.  Metode  penjualan dropship hanya menjual informasi dari produk tersebut.  Seorang  dropshipper,  dapat  menjadi pelaku  bisnis  yang  tidak  perlu  mengeluarkan modal  untuk  menjual  produk  supplier  [1]. Dalam  hal  ini  metode  dropship  memiliki
keuntungan  tidak  membutuhkan  modal  yang besar untuk pengadaan toko, produk dan biaya produksi.  Namun  disisi  lain,  seorang dropshipper  harus  memiliki  teknik  marketing dengan  pengelolaan  informasi  produk  yang terbarukan,  karena  tidak  memiliki  produk secara  fisik  dan  minimnya  data  informasi produk yang di dapatkan dari supplier.
Persaingan  marketing  produk  yang  ketat mengharuskan dropshipper
mempunyai strategi untuk mengembangkan omset penjualan.  Dropshipper  harus  jeli  melihat kebutuhan  konsumen,  selalu  memperbaharui informasi  transaksi  dan  stok  produk. Dropshipper  mampu  memetakan  produk sesuai  dengan  keinginan  konsumen  untuk membeli produk terkait pada saat yang sama, sehingga dropshipper dapat  memberikan kombinasi  produk  untuk  memfasilitasi  proses pembelian.
Product  Bundling adalah  strategi  promosi  di mana penjual menyediakan kombinasi produk sebagai  satu  paket  dengan  harga  menarik  [2]. Pada  konsep  bundling  untuk  menentukan paket  harga  optimal  ditentukan  oleh  harga tertinggi  produk  yang  sering  di  pesan  oleh konsumen.  Karena  produk  yang  sering  dibeli berdampak besar untuk menentukan kombinasi  bundling  dan  menarik  minat konsumen  akan  melakukan  pembelian  pada produk  yang  kurang  diminati. Dropshipper dapat melakukan analisis data penjualan dalam hal ini data transaksi, untuk dapat menentukan product  bundling yang  sesuai  dengan  minat konsumen.  Proses  penggalian  data  untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat dari kumpulan data yang besar disebut sebagai data mining  [3].  Metode  data  mining  dapat digunakan  untuk  menganalisa  data  transaksi untuk menentukan paket product bundling dan prediksi barang. Penelitian dengan teknik data mining  untuk  menganalisis  data    pembelian pelanggan  dalam    mengembangkan    paket produk  telah  banyak  dilakukan[4].  Metode asosiasi  merupakan  salah  satu  metode  data mining  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisa data transaksi penjualan. Metode asosiasi  akan  meng-asosiasikan  data  dengan menggunakan  aturan apriori (pengalaman) yang memenuhi syarat minimum support (nilai penunjang),  yaitu  kombinasi  tiap  item  dalam
database dan syarat minimum confidence (nilai kepastian), yaitu kuatnya hubungan antar item dalam  aturan  asosiasi[5].  Pada  penelitian  ini akan dianalisa data transaksi penjualan selama tiga  bulan  dari  dropshipper  bidang  usaha penjualan produk beauty and fashion menggunakan metode asosiasi dengan algoritma  apriori  untuk  mencari  pola  data paket produk ( product bundling ).

## Landasan Teori

## Product Bundling
Product  Bundling adalah  strategi  pemasaran yang  telah  banyak  dipelajari  dalam  literatur penelitian  dan  implementasinya  di e- comerrce [6]. Dengan jumlah produk yang terus bertambah  dan  kemungkinan  kombinasi bundling
yang sangat besar,perlu dikembangkan    pendekatan  algoritmik  untuk menentukan paket produk
yang menguntungkan,  strategi bundling mana  yang paling menguntungkan, dan berapa harga yang tepat  untuk  paket  produk.  Studi  sebelumnya telah  mengajukan  banyak  pendekatan  untuk desain product bundling [6]. Perilaku konsumen yang  diperoleh  dari  survei  data  belum  dapat dijadikan sumber data analisa yang kuat untuk mengetahui  pola  hubungan  anatara  produk dan konsumen, sehingga data transaksi adalah sumber  yang  lebih  andal  untuk  memprediksi perilaku pembelian konsumen[6].

## Data Mining
Proses  pencarian  pengetahuan  dari  data  dan penerapan  metode  data  mining  merupakan istilah  dari  KDD(Knowledge  Discovery  in Data)  [7].  Metode  data  mining  dengan menerapkan algoritma untuk mengidentifikasi pola  dari  data  merupakan  salah  satu  proses KDD.  Data  mining  merupakan  proses mengidentifikasi  pola  dan  membangun hubungan  dengan  menganalisis  kumpulan data  besar  yang  tersimpan  di  gudang  data untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna sebagai pengetahuan baru yang memanfaatkan teknik  kecerdasan  buatan  atau  statistika terapan  untuk  mengungkapkan  pola  dan hubungan[7].  Metode  data  mining  telah digunakan  di  berbagai  bidang  yang  meliputi sektor  swasta  dan  publik,  termasuk  sektor e- commerce. Proses  data  mining  menganalisis data untuk menemukan informasi tersembunyi
dalam  sejumlah  besar  data  yang  disimpan. Beberapa  pola  yang  diterapkan  untuk  data mining adalah: [8]
− Asosiasi, adalah proses menemukan aturan asosiatif antara kombinasi item.
− Clustering,  adalah  proses  pengelompokan sejumlah  data  atau  objek,  ke  dalam kelompok  sehingga  setiap  kelompok  berisi data data serupa.
− Klasifikasi,  model  atau  fungsi  proses penemuan untuk membedakan konsep atau kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  dapat memperkirakan  kelas  suatu  objek  yang labelnya tidak dikenal.
− Regresi, adalah proses memperkirakan nilai yang diprediksi oleh pola dalam kumpulan data.
− Decision, adalah proses penemuan masalah root dan pemecahan masalah yang dihadapi oleh  bisnis  atau  setidaknya  sebagai informasi dalam pengambilan keputusan .

## Market Basket Analysis
Maket  Basket  Analysis (MBA)  adalah  teknik pemodelan untuk mengidentifikasi item mana yang kemungkinan akan dibeli bersama. MBA mengasumsikan  penjual  memiliki  sejumlah besar item, dimana pelanggan membeli subset barang  sesuai  kebutuhannya  dan  penjual mendapatkan informasi data transaksi pelanggan. Jadi penjual menggunakan informasi ini untuk meletakkan barang-barang di  posisi  yang  berbeda.  Misalnya:  Jika seseorang membeli paket susu juga cenderung membeli roti pada saat yang sama. Jadi susu => roti [7].
MBA prediktif merupakan identifikasi pembelian  barang  atau  peristiwa  yang  terjadi secara berurutan yang dapat menjadi promosi yang  menarik  bagi  penjual.  Salah  satu algoritma yang digunakan untuk menemukan aturan  asosiasi  untuk  set  item  pada  metode MBA adalah algoritma apriori[8].

## Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  algoritma  analisis keranjang pasar yang digunakan
untuk  menghasilkan  aturan  asosiasi,  dengan pola “ if-then ”. Algoritma apriori menggunakan pendekatan iteratif yang  dikenal dengan level- wise  search ,  dimana  k-kelompok  produk digunakan  untuk  mengeksplorasi  (k+1)- kelompok produk atau (k+1)- itemset . Beberapa istilah yang digunakan dalam algoritma apriori antara lain: [9]
a. Support (dukungan): Support aturan, 𝑋 → 𝑌 , adalah persentase transaksi dalam T yang mengandung 𝑋 ∪ 𝑌 ,  dan  dapat  dilihat sebagai  perkiraan  probabilitas, 𝑃 ( 𝑋 ∪ 𝑌 ). Support menentukan seberapa sering aturan tersebut  berlaku  dalam  set  transaksi  T. Dukungan  aturan 𝑋 → 𝑌 dihitung  sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑃(𝑋 ∪ 𝑌) = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑋∪𝑌) 𝑛 (1)
b. Confidence (tingkat  kepercayaan): confidence untuk  aturan,  X  →  Y,  adalah  persentase transaksi dalam T yang berisi X juga berisi Y. Ini adalah probabilitas bersyarat, 𝑃 ( 𝑋 | 𝑌 ). Confidence aturan  X  →  Y  dihitung  sebagai berikut:
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑋∪𝑌) 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 (𝑋) (2)
c. Minimum support : parameter yang digunakan  sebagai  batasan  frekuensi kejadian  atau support  count yang  harus dipenuhi suatu kelompok data untuk dapat dijadikan aturan.
d. Minimum  confidence :  parameter  yang mendefinisikan minimum level dari confidence yang harus dipenuhi  oleh aturan yang berkualitas.
e. Itemset : Kumpulan satu atau lebih item (yang mewakili satu entitas)
Contoh: - {Susu, Roti, Diaper}
Sedangkan  notasi-notasi  yang  digunakan dalam algoritma apriori antara lain:
- 𝐶 𝑘 adalah  kandidat k - itemset, dimana k menunjukkan jumlah pasangan item .
- 𝐿 𝑘 frekuensi itemset dari k- itemset .
- D  adalah  basis  data  transaksi  penjualan dimana |D| adalah banyaknya transaksi di tabel basis data.
Sedangkan  pseudocode  untuk  algoritma apriori adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Pseudocode algoritma apriori

## Metode
Langkah-langkah metode penelitian
ditunjukkan  pada  Gambar.  2.  Pada  fase bisnis understanding ,  tujuan  penelitian  merupakan penyelasian  masalah  perusahaan  pada  toko online dropshipper yang dipelajari. Dalam fase data  understanding  data  transaksi  pelanggan dikumpulkan dari basis data perusahaan, dan uraian data didefinisikan.
Gambar 2. Diagram metode penelitian
Pada  fase  data  preparation,  data  yang dikumpulkan diproses untuk digunakan dalam analisa  data  dengan  metode  data  mining. Pertama, integrasi data dan pembersihan data dilakukan.Selain  itu,  dalam  setiap  transaksi konsumen,  jumlah  produk  di  setiap  kategori dihitung.  Rumus  z-skor  kemudian  digunakan untuk  menormalkan  nilai-nilai.  Dalam  fase pemodelan,  model  yang  diusulkan  untuk bundling  produk  disajikan.  Pada  langkah pengelompokan  produk,  product  bundling ditentukan dengan algoritma Apriori digunakan  untuk  menentukan  aturan  asosiasi antara  produk  di  setiap  bundel  produk.  Pada tahap  evaluasi,  model  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  bundel  produk  yang cocok  untuk  pelanggan.  Dengan  demikian, perusahaan  dapat  merekomendasikan  bundel produk kepada pelanggannya.

## Hasil dan Pembahasan

## Data Preparation
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  transaksi penjualan toko online . Terdapat 1000 record data transaksi  dan  70  item  produk.  Data  transaksi berisi  informasi  kode  transaksi  dan  nama produk.  Pada  Gambar.3  menampilkan  data transaksi dengan atribut yang digunakan
Gambar 3. Data transaksi penjualan Sebelum dilakukan tahap analisa data dengan metode  apriori  dilakukan  tahap  data preparation  untuk  dilakukan  analisa  data profiling, data cleansing, dan data enrichment dari data transaksi.
Gambar 4. Data item
Untuk  mengetahui  item  dengan  jumlah kemunculannnya  pada  keseluruhan  transaksi. Informasi ini disebut sebagai item frequency.
Gambar 5. Data jumlah item di transaksi Tiap  transaksi  terdiri  atas  beberapa  item  atau itemset.  Untuk  melihat  notasi  itemset  yang lebih  baik  dan  mudah  dimengerti  kita  bisa menggunakan function inspect.
Gambar 6. Data itemset di transaksi

## Data Analytic
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  asosiasi untuk menghasilkan analisa produk bundling.
a. Pembentukan 1 Item Set
Gambar 7. merupakan sebagian hasil
pembentukan  dari  1000  sampling  transaksi dengan  support  setiap  satu  item.  Dimana support  tertinggi  adalah  i tem  “Shampo  Biasa” dan support terkecil item “Tali Pinggang Anak”. No item satu sampai 10 merupakan statistik top
10 support item dan no 60 sampai 70 merupakan statistik bottom 10 support item
Gambar 7. Suport 1 item dari 1000 transaksi b. Pembentukan kombinasi Item Set
Dari  kombinasi  itemset  dengan  minimum support  10%  dihasilkan  60 rule kombinasi itemset.  Untuk  standar  minimum  support  20% yang  memenuhi  standar  minimum  support menghasilkan  23  rule.  Maka  kombinasi  itemset yang  tidak  memenuhi  minimum  support  akan dihilangkan.  Hasil  dari  kombinasi  Itemset memenuhi untuk pembentukan aturan asosiasi. Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  minimum  untuk confidence dengan minimum confidence 30%.
Gambar 8. Suport  kombinasi item
c. Pembentukan kombinasi product bundling
Hasil  dari  pembentukan  aturan  apriori menunjukan  keterkaitan  antar  produk  yang
sering  dibeli  secara  bersamaan  sehingga membentuk analisa keranjang (market based). Bedasarkan nilai confidence nilai tertinggi dari kombinasi itemset, hal ini bisa menggambarkan keterkaitannya produk yang sering di beli oleh konsumen secara bersamaan. Dengan data ini dapat  menentukan product bundling atau paket produk yang menguntungkan, strategi bundling  mana  yang  paling  menguntungkan, dan  berapa  harga  yang  tepat  untuk  paket produk.    Dengan  minimal  support  10  %  di dapatkan nilai support dari setiap item dimana jumlah  item  terendah  di  transaksi  adalah nomor  58  sampai  70  di  Gambar.  7  sedangkan nomor  1  sampai  12  merupakan  item  dengan jumlah  item  tertinggi.  Untuk  nilai  minimal support  10  %  dan  nilai  confidence  30% diperoleh  paket  kombinasi  produk  114  rule sedangkan nilai minimal support 10 % dan nilai confidence  50%  diperoleh  paket  kombinasi produk  60  rule.  Dalam  hal  ini  semakin  nilai confidence  rendah  maka  jumlah  paket kombinasi produk semakin banyak tetapi tidak menentukan kuatnya keterkaitan antar produk terlihat dari nilai lift . Untuk nilai lift lebih dari 1 memiliki keterikatan antar produk yang kuat. Dari  paket  kombinasi  produk  114  rule diperoleh  85  rule  dengan  lift  >  1,  dengan kombinasi  paket  produk    {Shampo  Biasa, Tali  Pinggang  Gesper  Pria}  =>  {Celana  Jeans Sobek  Wanita}      memiliki  keterikatan  yang paling kuat.
Gambar 9. Graph rule dengan minimal support 10%, confidence 30% dan lift>1
Dari paket kombinasi produk 60 rule diperoleh 48 rule dengan lift > 1, dengan kombinasi paket
produk    {Shampo  Biasa,  Tali  pinggang  gesper pria, celana jeans sobek wanita}.
Gambar 10. Graph rule dengan minimal support 10%, confidence 50% dan lift>1
Sedangkan  untuk  nilai  minimal  support  20  % dan  nilai  confidence  30%,  lift>  0,8  diperoleh paket kombinasi produk 23 rule.
Gambar 11. Graph rule dengan minimal support 20%, confidence 30% dan lift>0,8
Berdasarkan hasil dari kombinasi nilai minimal suport,  confidence  dan  lift  di  peroleh  hasil untuk  rekomendasi  paket  produk  bundling yang  mampu  menampung  jumlah  paket dengan  item  yang  memiliki  keterikatan  kuat antar produk yang dibeli dan
merekomendasikan  item  yang  jarang  di  beli dengan  memasukkan  ke  dalam  paket product bundling. Item  Shampo  Biasa  menjadi  produk yang paling diminati  pembeli, dengan jumlah pembelian  paling  tinggi.  Sehingga  dengan mengatur  nilai  minimal  support  10  %  dan
confidence  20%,  dan  dengan  fungsi  %ain dimana  item  Shampo  Biasa  menjadi  produk utama di dalam product bundling , diperoleh 15 paket produk terkuat dengan nilai lift lebih dari 1.1.  Diperoleh  paket  produk  terkuat  dengan item Shampo Biasa, Tali Pinggang Gesper Pria, diikuti  pembelian  item  Celana  Jeans  Sobek Wanita. Pada Gambar.13 di perlihatkan hasil 9 besar kombinasi paket produk  dengan tingkat asosiasi keterkaitan pembelian yang kuat.
Gambar 12. Graph rule dengan minimal support 10%, confidence 20% dan lift>1.1

## Gambar 13. 9 besar dengan kombinasi item terkuat

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  penelitian  ini  diperoleh  bahwa untuk  meningkatkan  strategi  penjualan dropshiper dapat menggunakan metode product bundling. Dengan  membuat  kombinasi  paket produk  dapat  meningkatkan  jumlah  transaksi penjualan dari item-item yang kurang diminati. Dalam menentukan paket produk dibutuhkan analisa  data  transaksi,  dimana  teknik pemodelan Market  Based  Analysis dengan algoritma Apriori dapat  diketahui  pola pembelian oleh konsumen dan dapat dijadikan knowledge bagi  perusahaan  untuk  selanjutnya digunakan  untuk  menentukan  keputusan strategi pemasaran dan penjualan. Seperti yang
dihasilkan  dalam  hasil  perhitungan  diatas, maka  perusahaan  akan  lebih  memperhatikan barang-barang  yang  sering  di  beli  pelanggan dalam waktu yang bersamaan. Disamping itu, dengan  menggunakan  data  yang  sama diketahui tren penjualan, dan dapat dilakukan dalam penelit ia n selanjutnya.

## Referensi
[1]   Rasyidin,  A..  (2014,  Mei).  Perbedaan
Reseller dan dropshipping. Ilmu teknologi informasi.org. Diakses dari http://ilmuti.org/wp- content/uploads/2014/05/Allyufi_Fazril _Rasyidin-Perbedaan-Dropshipping-
dengan-Reseller.pdf
[2] M.  S.  Yadav  and  K.  B.  Monroe.  “How buyers perceive savings in a bundle price: An  examination  of  a  bundle's  transaction value,”  Journal  of  Marketing  Research, 1993, pp. 350-358.
[3]  Agustina, D., Pujotomo, D., & Puspitasari, D. (2015). Pengembangan Strategi Hubungan Pelanggan Berdasarkan Segmentasi Pelanggan Menggunakan Data Mining. Industrial  Engineering  Online
Journal , 4 (2).
[4]  Karimi-Majd, A.-M., & Fathian, M. (2017). Extracting new ideas from the behavior of social  network  users.  Decision  Science Letters, 6(3), 207 – 220. [5]   Yanto,  R.,  &  Di  Kesuma,  H.  (2017). Pemanfaatan Data Mining Untuk
Penempatan  Buku  Di  Perpustakaan Menggunakan  Metode  Association  Rule. JURNAL  TEKNIK  INFORMATIKA  DAN SISTEM INFORMASI , 4 (1), 1-10.
[6]   Bhandari,  Akshita,  Ashutosh  Gupta, Debasis  Das,  2015.  Improvised  Apriori Algorithm Using Frequent Pattern Tree For Real Time Applications In Data Mining, in: Procedia Computer Science 46 (2015): 644- 651.