## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN PRODUK PADA SEBUAH SUPERMARKET MENGUNAKAN ALGORITMA ID3 PADA ORANGE
Nengah Widya Utami 1* , I Wayan Budi Suryawan 2
1 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Primakara
2 Teknik Informatika, STMIK Primakara
Email: budisuryawan96@gmail.com
Abstrak: Perkembangan  teknologi  semakin  hari  semangkin  meningkat  atau  berkembang  sangat  pesat. Berkembannya teknologi juga berpengaruh pada meningkatnya kebutuhuan masyarakat, sehingga took ataupun supermarket berlomba lomba menyediakan berbagai jenis produk atau kebutuhan sehari-hari. Namun di setiap took  maupun  supermarket  perlu  mengetahui  jenis  produk  apa  saja  yang  dibutuhkan  oleh  pelanggan  yang nantinya  akan  menjadi  target.  Untuk  membantu  toko  maupun  supermarket,  maka  penulis  akan  melakukan sebuah analisis untuk mengetahui jenis produk yang digemari pelanggan dengan mengimplementasikan data mining dalam klasifikasi supermarket menggunakan algoritma ID3.
Kata Kunci: Klasifikasi, Supermarket, Data Mining, Algoritma ID3, Orange
Abstract: Technological developments are increasingly increasing or developing very rapidly. The development of technology has also affected the increasing needs of the community, so supermarkets and retailers are competing to provide various types of products or daily needs. However, in every collection or supermarket, it is necessary to know  what  types  of  products  are  needed  by  customers  who  will  later  become  targets.  To  help  shops  and supermarkets,  the  authors  will  conduct  an  analysis  to  find  out  the  types  of  products  that  customers  like  by implementing data mining in supermarket classification using the ID3 algorithm.
Keywords: Classification, Supermarket, Data Mining, ID3 Algorithm, Orange

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  berkembangnya  zaman  di  era digital ini menyebabkan ikutnya
meningkatnya  kebutuhan  sehari-hari  setiap individu.  Dengan  demikian      setiap      toko maupun     supermarket  pun  berlomba-lomba menyediakan  berbagai  jenis  kebutuhan sehari-hari,  mulai  dari  produk yangberupa makanan    dan    minuman,  barang  elektronik, produk kesehatan, dan sebagainya.
Namun  untuk   menjual  suatu  produk, perlunya      melakukan  sebuah  analisis  untuk mengetahui  jenis  produk  yang  dibutuhkan dan    digemari    oleh    pasar    atau    pelanggan yang    nanti  akan  menjadi  target  dalam memasarkan produk yang akan dijual.Dengan mengetahui  produk  yang  dibutuhkan  oleh pelanggan,  maka    sebuah    toko    ataupun supermarket    dapat    menentukan    sebuah produk      yang      nantinya      akan      dijual sehingga   dapat menarik   pelanggan   untuk berbelanja      pada      toko      atau      pun supermarket mereka.
Berdasarkan   permasalahan   diatas,  pada artikel   ini   akan melakukan  analisis  pada
penjualan    sebuah    supermarket    untuk mengetahui  jenis  produk  yang  sering  oleh pelanggan    dengan  menggunakan  algoritma ID3.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Produk Supermarket
Produk   yang   terjual   pada   supermarket di      setiap      tempat  menyediakan    berbagai jenis barang yang  tersedia.  Namun terkadang pada  beberapa  supermarket  yang  memiliki lebih  dari  satu    cabang    terkadang    memiliki kemungkinan  pada   setiap cabangnya  tidak menyediakan  beberapa  barang  yang  sama, sehingga    terkadang    pelanggan    yang berbelanja  padacabang  supermarket    yang ada    di    daerahnya    memiliki    kemungkinan barang  yang  ingindibelitidak    tersedia. Dengan demikia perlunya setiap supermarket untuk  mendistribusikan  produk  yang  dijual dengan  merata  di setiap   cabangnya.   Untuk mengetahui   jenis   produk   yang dibutuhkan oleh  para  pelanggan,  sebuah  supermarket perlunya  melakukan  analisis  pada  jenis produk  yang  digemari  oleh  pelanggan  untuk
Vol. 3 No. 1, Februari 2021, hlm. 33 – 36
dibeli pada sebuah supermarket. Analisis yang dilakukan    dapat    berupa,    dengan    mendata jenis    produk    yang  sering  dibeli  oleh pelanggan,  produk  yang  memiliki  pembelian yang  lebih  tinggi  daripada  produk  sejenis lainnya, dsb. Dengan mengetahui  setiap  dari kebutuhan    pelanggan    tersebut    dapat digunakansebagai    acuan    untuk    sebuah supermarket  dalam memasok    jenis    produk dengan        tepat        sehingga        dapat menghindarkan  kehabisan  stok  dari  produk yang dijual.

## 2.2. Algoritma ID3
Algoritma  ID3(Iterative  Dichotomiser  3) merupakan    sebuah  algoritma    dasar  yang digunakan  untuk  membangun  sebuah pohon keputusan  (decision  tree).  Proses  pencarian yang  terjadi  pada  algoritma  ini  dilakukan secara  menyeluruh  (greedy)  pada  setiap kemungkinan    pada    sebuah    pohon keputusan.  Pohon keputusan  (decision  tree) digunakan    untuk    mengklasifikasi  sampel data yang nantinya  dapat  digunakan  sebagai pedoman  pada      masa      mendatang.      Pohon keputusan      (decision      tree)  merupakan sebuah  diagram  alir  yang  berbentuk  pohon, yang dimana  memiliki  sebuah internal  node mengimplementasikan  setiap    atribut    yang akan    diuji,    pada    setiap    cabangnya    akan mempresentasikan  hasil  dari  atribut  yang diuji  dan leaf  node akan  mempresentasikan setiap    kelas    yang  ada.  Pada    algoritma  ID3 menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan secara top-down (dari atas ke bawah) dengan melakukan  prediksi  pada  atribut  yang  akan digunakan sebagai root    node(node    akar) sebagai    pedoman awal. Berikut merupakan ringkasan singkat dari algoritma ID3:
a. Pemilihan
atribut denganmenggunakanInformation Gain.
b. Atribut    dipilih    berdasarkan    pada  nilai terbesar  pada Information Gain.
c. Buat simpul yang berisi atributtersebut.
d. Penghitungan  dengan  menggunakan Information Gain  dilakukan  terus  hingga data  telah  termasuk  dalam  kelas  yang sama.  Atribut  yang  telah  dipilih  tidak diikutkan  lagi  dalam  perhitungan  nilai Information Gain.
Pemilihan     atribut     pada     algoritma ID3          menggunakan  Information        Gain.
Information        Gain  digunakan        untuk mengukur  dari  keefektifitasan  suatu  atribut dalam  mengklasifikasi      data.      Dengan memilih   data   dengan   nilai tertinggi, yang bertujuan  untuk  mendefinisikan  gain. Kemudian  melakukan  pengukuran  jumlah dari informasi yang ada dengan menggunakan entropy.Untuk  dapat  menghitung  sebuah Information  Gain  menggunakan  rumus sebagai berikut:
Berikut  merupakan  keterangan  pada rumus:
A = Atribut pada data S = Jumlah seluruh sampel data I  =  Menyatakan  nilai  yang  mungkin  untuk atribut |Si|= Jumlah sampel data pada nilai i

## 3. METODE
Langkah-langkah  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah sebagai berikut
1. Persiapan
Persiapan  yang  dilakukan  yaitu  dengan menentukan topik yang  akan  dibahas  yaitu adalah  penjualan  pada sebuah supermarket, menyiapkan  dataset  yang  dibutuhkan  dalam penelitian dan menginstal Orange data mining 2. Pengumpulan Data
Data  yang    menggunakan  dataset yangdidapat dari situs  Kaggle   yang   dimiliki oleh  user  Aung  Pyae.  Data  yang digunakan pada  dataset  tersebut  berasal  dari  data  dari beberapa   supermarket   yang   terdapat   pada kota   yang berasal dari negara Myanmar.
3. Implementasi Algoritma ID3
Implementasi    dengan    algoritma    ID3 menggunakan    pada  aplikasi  Orange  data mining.  Dimulai  dengan  melakukan  import file    dari    dataset    yang    digunakan    dengan menggunakan   file   bertipe   csv.   Kemudian melakukan  penggantian  role  pada        atribut Produk    Line yang merupakan jenis produk yang  dijual,  dari  feature  menjadi  target sehingga  data  dapat  disalurkan  pada  widget decision  tree  dan  kemudian  dapat  dilakukan testing data.
4. Testing
Testing    yang    dilakukan    adalah  dengan menerapkan  data pada  widget data sampler dankemudian  mengambil  data pada dataset sebanyak      20%      proporsi      data.      Setelah menentukan  jumlah  data  yang  dibutuhkan untuk  testing, lalu  data  tersebut  akan  masuk pada  widget    tree  dan  tree  viewer  untuk diproses untuk menjadi sebuah decision tree dan selanjutnyadata akan dievaluasi berdasarkan  data  dari  widget  tree  dan  data sampler.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada    penelitian    ini    didasarkan    pada data    yang    terdapat    pada  sebuah supermarket  dengan  berfokus  pada  atribut data  yaitu jenis   produk   yang   sering   dibeli oleh      pelanggan      dengan  menggunakan algoritma   ID3.   Berdasarkan   dari   data   yang didapatkan  lalu  akan  diproses  untuk mendapatkan  hasil  sebuah  hasil  berupa decision tree sebagai berikut:
Berdasarkan decision tree
diatasdiketahuibahwa    jenis    produk    yang memiliki  nilai Information  Gain adalah  kelas Electronic  accessories sehingga  menjadi root node.  kemudian    dilanjutkan    melakukan pencarian    pada  leaf  node  yang    dicari berdasarkan  semua  data    yang    dari    atribut Product    linesehinggadapat    ditemukan banyak    kemungkinan    dari    atribut    lainnya berdasarkan cara pembayaran sampai dengan jenis  kelamin  dari  pelanggan.    Kemudian berdasarkan  hasil  dari  decision  tree diatas sehingga    didapat    hasil    nilai    prediksi berdasarkan  20% dari  total  data  1000  yang menjadi    200    data    acak    sehingga  didapat hasil sebagai berikut:
Pada    data    diatas,    terdapat    beberapa data    diantaranya    yaitu  AUC(Area    under ROC)  yang    merupakan    nilai   area    dibawah kurva  operasi  penerima,  CA(Classification Accuracy)  adalah  proporsi  yang  diklasifikasi secara  benar,  F1  adalah  rata-rata  dari Precision yang  merupakan  proporsi  positif benar  di  antara contoh  yang  diklasifikasikan sebagai    positif  dan Recall yang merupakan proporsi positif benar di antara semua contoh positif dalam data. Dengan data yang didapat tersebut,  didapatkan  juga  data    berupa Confusion    Matrix  sehingga    didapat    data sebagai berikut:

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan    penelitian      yang    telah dilakukan  dapat  ditarik kesimpulan    bahwa dalam      klasifikasi      data      pada      dataset supermarket    dengan    menggunakan algoritma    ID3    mendapat  beberapa kemungkinan   berdasarkan   atribut   Product line,  didapatkan    berbagai  jenis  pembayaran secara  Cash,  Credit Card,  dan  E-wallet,  dari setiap  jenis  pembeli yaitu pelanggan Member dan  Normal.  Kemudian  dilanjutkan  dari kemungkinan  berdasarkan  dari  Gender pembeli  yaitu  Male  dan  Female.  Dari pembentukan desicion tree, ditemukan bahwa nilai  information  gain  dengan  nilai  terbesar yaitu  berada  pada  kelas  “Electronic accessories”  dimana  didapatkan  beberapa kemungkinan,  pada  setiap  3  cabang supermarket  ditemukan  bahwa  setiap pelanggan  memiliki    beberapa    kriteria pembayaran    yang    dilakukan    mulai  dari menggunakan  cash,  credit  card  dan  e-wallet. Kemudian  pelanggan    juga    dibagi    menjadi dua    tipe    yaitu    normal    dan  member    dan
memiliki    dua    kemungkinan    jenis    kelamin yaitu male dan female.

## 6. DAFTAR REFERENSI
[1]. Khaerul  Ma’mur,  “Analisis  Penerapan Algoritma  ID3  dalam      Mendiagnosis Kesuburan      Pria”      Jurnal  Informatika Universitas   Pamulang,   vol.   4,   no. 2, pp:35-42. 2019.
[2]. Broto    Poernomo    T.P.    dan    Rina  Dewi Indah    Sari,  “Penerapan  Data  Mining Untuk Prakiraan Cuaca Di Kota    Malang Menggunakan        Algoritma        Iterative Dichotomiser  3  (ID3)”  JOUTICLA,  vol.  3, no.2, pp: 101-108. 2017.
[3]. Yusuf    Elmande    dan    Prabowo Pudjo Widodo,  “Pemilihan    Criteria    Splitting Dalam    Algoritma  Iterative  Dichotomiser 3      (ID3)      Untuk      Penentuan
KualitasBeras:  Studi  Kasus  Pada  Perum Bulog Divre Lampung” Jurnal TELEMATIKA  MKOM  vol.4  no.1,  pp:73-
82. 2012.
[4]. Avia  Enggar  Tyasti,  Dwi  Ispriyanti  dan Abdul  Hoyyi,  “Algoritma    Iterative Dichotomiser    3    (ID3)  Untuk Mengidentifikasi    Data    Rekam    Medis
(Studi  Kasus Penyakit   Diabetes   Mellitus Di      Balai      Kesehatan  Kementerian Perindustrian,  Jakarta)”  Jurnal  Gaussian, vol. 4, no. 2, pp:237-246. 2015.
[5]. M.  Safii,  “Implementasi  Data  Mining Dengan  Metode  Pohon  Keputusan Algoritma ID3 Untuk Menentukan Status Mahasiswa” Jurnal Mantik Penusa, vol. 2, no. 1, pp:82-86. 2018.