## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK POLA PEMBELIAN BERAS PADA UD. BORIMIN
Dwi Hartanti 1) , Intan Oktaviani 2) , Indah Nofikasari 3)
1,2,3) S1-Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Duta Bangsa Surakarta
1) Email: dwihartanti@udb.ac.id,
2) Email: intan_oktaviani@udb.ac.id,
3) Email: indah_nofika@udb.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Riwayat Artikel : Diterima : 19 Agustus 2020 Disetujui : 27 Agustus 2020 UD.Borimin  merupakan  salah  satu  usaha  yang  bergerak  dalam bidang penjualan beras. Banyak jenis merk beras yang dijual oleh UD.  Borimin.  Transaksi  penjulan  dalam  sehari  cukup  banyak yang dapat dilihat pada nota atau kwitansi penjualan beras. Data transksi  penjulaan  dapat  dilihat  beras  yang  sering  dibeli konsumen. Tujuan penelitian ini adalah pemodelan Association rule  untuk  mengetahui  pola  pembelian  merk  beras.  Algoritma Apriori  di  gunakan  untuk  pembuktian  pemodelan  Association Rule. Metode pengembangan sistem Extreme Programming (XP) dengan  tahapan  perencanaan  dan  perancangan.  Penelitian  ini menggunakan  data  sebanayak  563  transaksi  dengan  minimun support 30%  dan confidence 70%.  Hasil  penelitian  didapatkan kombinasi  2  itemset  didapatkan  5  kombinasi  itemset  dan kombinasi  3  itemset  sebanyak  3  kombinasi  itemset.  Hasil  final asosiasi  didapatkan  17  kombinasi  merk  beras  berdasarkan  pola pembelian beras. Kata Kunci :
Association Rule, Algoritma Apriori, Pembelian Beras

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History : Received : August 19, 2020 Accepted : August 27, 2020 UD. Borimin is a business that is engaged in selling rice. Various types of rice brands sold by UD. Borimin. There are quite a lot of sales transactions in a day that can be seen on rice sales notes or receipts.  Sales  transaction  data  can  be  seen  from  the  rice  that consumers  often  buy.  The purpose  of  this  study  is  to model the Association rule to determine the pattern of buying rice brands. The  Apriori  algorithm  is  used  to  prove  the  Association  Rule modeling.  Extreme  Programming  (XP)  system  development method  with  planning  and  design  stages.  This  study  uses  563 transactions  of  data  with  a  minimum  support  of  30%  and  70% confidence. The results showed  that a combination of 2 itemset obtained  5  combinations  of  itemset  and  a  combination  of  3 itemset  for  3  combinations  of  itemset.  The  final  result  of  the association obtained 17 combinations of rice brands based on the rice purchasing pattern.
Keywords:
Association Rules, Apriori Algorithm, Rice Sales

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  bisnis  di  era  saat  ini mengalami  kemajuan  yang  sangat  pesat.  Bisnis merupakan salah satu usaha yang banyak digeluti oleh banyak masyarakat dari berbagai kalangan. Mulai dari bisnis jual beli, bisnis property, bisnis kuliner,  bisnis  fashion  dan  masih  banyak  lagi. Banyak  orang  tertarik  dengan  bisnis  karena menghasilkan keuntungan yang sangat menjanjikan jika usaha tersebut berjalan dengan lancar dan memiliki banyak customer.
Beras merupakan bagian bulir padi (gabah) yang  telah  dipisah  dari  sekam  dan  dedak  atau bekatul (Kementan, 2015). UD.Borimin merupakan  usaha  yang  focus  dalam  bidang penjualan beras. Banyak variasi beras yang dijual oleh  UD.  Borimin  mulai  dari  C4  Kelapa,  C4 Raja,  C4  Merak,  Nogo  Merah,  Pandan  Wangi, Mentik  Wangi,  Beras  Merah,  Beras  Ketan  dan Rojo  Lele.  Transaksi  dalam  sehari  pada UD.Borimin dalam partai besar dan partai kecil cukup banyak.
Banyak  merk  beras  yang  ada  pada UD.Borimin  yang  memberikan  kemudahan konsumen  dalam  memilih  beras  yang  di inginkan.  Akan  tetapi  melihat  dari  nota  atau kwitansi  pembelian  beras  konsumen  lebih cenderung  untuk  membeli  beras  dengan  merk tertentu.  Maka  dengan  kondisi  seperti  ini  akan ada beras yang laku lama sehingga beras berkutu atau  rusak.  UD.Borimin  belum  memanfaatkan data transaksi penjualan dengan baik.
Data  mining  adalah  langkah  yang  dapat dilakukan  dalam  Knowledge  Discovery  in Databases  (KDD).  Dalam  data  mining  akan melakukan  menambang  pengetahuan  yang sangat  besar  yang  berasal  dari  sekumpulan pengetahuan  dalam  bidang  tertentu  (Firdaus, 2017). Data  Mining  merupakan  tahapan  proses menggali nilai tambah dalam sebuah pengetahun dalam  bidang  tertentu  yang  belum  diketahui informasi  yang  tersimpan  secara  manual  dari suatu basis data (Retno,2017).  Salah satu teknik data mining adalah Association Rule. Association  rule adalah  salah satu teknik dalam data mining dalam menemukan aturan asosiatif antara    suatu    kombinasi    item  (Kusrini,Emha, 2009).
Salah satu algoritma dalam association rule adalah  Algoritma  Apriori.  Algoritma  Apriori merupakan  algoritma  yang  digunakan  dalam
mencapai  pola  dalam  sebuah  transaksi  yang sering  muncul  daru  beberapa  item.  Association Rule  yang  dilakukan  dengan  perhitungan  nilai support dan  nilai confidence .  Association  rule dikatakan dapat terpenuhi jika nilai support dan nilai confiden lebih  besar  dari  nilai  minimum support dan  nilai confidence yang  telah ditentukan(Han,2006).
Association  rule  melakukan  pembentukan kandidat  itemset  yaitu support dan confidence dalam proses utama algoritma apriori. Assosiacition  akan  melakukan  pemeriksaan kemungkinan dalam proses dengan hubungan  if- then  antar  item  dan  memilih  yang  memiliki indikator  dari  hubungan ketergantungan  antar item (Santoso, 2007).
Berdasarkan permasalahan pada UD.Borimin  ini  maka  penulis  melakukan implementasi algoritma apriori dalam penentuan pola  pembelian  beras  untuk  mempermudah UD.Borimin  dalam  penyetokan  beras  sesuai dengan pola pembelian konsumen.

## 2. METODE
Dalam  penelitian  penulis  menggunakan metode pengembangan yaitu Extreme Programing  (XP).  Metode  XP  sesuai  untuk pengembangan sistem informasi atau perangkat lunak berskala kecil sampai menengah. Tahapan-tahapan  dalam  metode  XP  sebagai berikut (Sarosa, 2017):
1. Perencanaan Dalam  perencanaan  disusun  ruang  lingkup aplikasi,  prioritas  fungsi  dan  fitur  yang  harus dikembangkan  dan  apa  yang  harus  dikerjakan untuk setiap tahap secara terperinci.
2. Perancangan Prinsip  perancangan  yang  digunakan  dalam metode XP adalah kesederhanaan, umpan balik, dan  memungkinkan  adanya  perubahan  secara bertahap.  Kesederhanaan  berarti  pengembang menggunakan  langkah  yang  paling  mudah dalam mewujudkan suatu fungsionalitas sistem. 3. Penulisan Kode Sumber
Konsep
pemrograman berpasangan diterapkan dan digunakan secara intensif. 4. Produksi Keseluruhan
modul sistem yang dikembangkan  secara  komprehensif  dalam tahapan  ini.  Pengujian  tersebut  bermaksud
memastikan bahwa aplikasi yang dikembangkan berjalan dengan optimal.
Pada  penelitian  penulis  menggunakan  2 tahapa  dalam  penelitian  ini  yaitu  perencanaan dan perancangan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perencanaan
Tahapan perencanaan dilakukan untuk mengetahui  konsep  association  rule.  Data  di dapatkan  dari  UD.Borimin  yaitu  transaksi penjulan  beras  dalam  kurung  waktu  tertentu. Berikut data transaksi penjualan sebagai berikut:
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan No Tanggal Beras 1 3/7/2019 Rojo Lele Mawar Wangi C4 Raja Beras Merah 2 4/7/2019 Beras Ketan Beras Merah Nogo Merah C4 Kelapa 3 5/7/2019 Mentik Wangi Pandan Wangi C4 Raja C4 Merak Beras Ketan 4 6/7/2019 Rojo Lele C4 Raja Nogo Wangi C4 Merak …. …. …. …. 563  20/12/2019  Beras Ketan Beras Merah Rojo Lele C4 Kelapa C4 Raja 3.2. Perancangan
3.2.1. Penerapan Algoritma Apriori
Data  tansaksi  penjualn  pada  UD.Borimin bulan  Juli  s/d  Desember  2019  sebanyak  563 transaksi  penjulan.  Data  transaksi  dapat  diolah untuk  memdapatkan  kombinasi  yang  sesuai
dengan membaca pola pembelian beras konsumen.
1. Penentuan kandidat Pertama (1 itemset)
Kandidat pertama diperoleh dari beras yang dijual pada UD.Borimin.
Tabel 2. Daftar Kandidat Pertama ( 1 Itemset) No Itemset 1 C4 Kelapa (CKL) 2 C4 Raja (CRJ) 3 C4 Merak (CMR) 4 Nogo Merah (NMR) 5 Pandan Wangi (PWG) 6 Mentik Wangi (MWG) 7 Beras Merah (BMR)
8 Beras Ketan (BKT)
9 Rojo Lele (RLL) 2. Perhitungan support (1 Itemset)
Perhitungan support (1  Itemset)  dengan support min 25% yang memiliki perhitungan :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = jumlah transaksi mengandung A total transaksi (1) Tabel 3. Perhitungan Nilai Support ( 1 Itemset) No Itemset Jumlah Nilai Support 1 CKL 118 20.96% 2 CRJ 340 60.39% 3 CMR 187 33.21% 4 NMR 89 15.81% 5 PWG 298 52.93% 6 MWG 343 60.92% 7 BMR 248 44.05% 8 BKT 123 21.85% 9 RLL 274 48.67% Tabel 4. Nilai Support yang memenuhi No Itemset Jumlah Nilai Support 1 CKL 340 60.39% 2 CRJ 187 33.21% 3 PWG 298 52.93% 4 MWG 343 60.92% 5 BMR 248 44.05% 6 RLL 274 48.67%
3. Menentukan Kandidat Kombinasi 2 Itemset Penentuan  dalam  kandidat  kedua  dengan melakukan  kombinasi  itemset  dari  kandidat pertama. Sehingga akan mendapatkan kandidat(Larose,2014). Nilai minimum Support yang digunakan 30%. Tabel 5. Kombinasi 2 Itemset No Itemset 1 CKL, CRJ 2 CKL, PWG
3 CKL, MWG
4 CKL, BMR
5 CKL, RLL
8 CRG, PWG
9 CRG, MWG
10 CRG, BMR
11 CRG, RLL
12 PWG, MWG
13 PWG, BMR
14 PWG, RLL
15 MWG, BMR
16 MGW, RLL
17 BMR, RLL
4. Perhitungan Support (2 Itemset)
Perhitungan untuk support (2 Itemset) dengan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴𝐵) = jumlah transaksi mengandung A dan B
total transaksi (2)
Tabel 6. Perhitungan Nilai Support 2 Itemset
No Itemset Jumlah Nilai Support 1 CKL, CRJ 113 20% 2 CKL, PWG 254 45% 3 CKL, MWG 268 48% 4 CKL, BMR 179 32% 5 CKL, RLL 149 26% 8 CRG, PWG 89 16% 9 CRG, MWG 108 19% 10 CRG, BMR 95 17% 11 CRG, RLL 121 21% 12 PWG, MWG 88 16% 13 PWG, BMR 103 18% 14 PWG, RLL 94 17% 15 MWG, BMR 116 21% 16 MWG, RLL 179 32% 17 BMR, RLL 168 30%
Tabel 7. Nilai Support yang memenuhi No Itemset Jumlah Nilai Support 1 CKL, PWG 254 45% 2 CKL, MWG 268 48% 3 CKL, BMR 179 32% 4 MWG, RLL 179 32% 5 BMR, RLL 168 30% 5. Menentukan Kandidat Kombinasi 3 Itemset Kandidat  kombinasi  3  itemset  diambil  dari kandidat  2  itemset  yang  mencapai  ataupun melebihi support minimal 30%.
Tabel 8. Kombinasi 3 Itemset No Itemset 1 CKL, PWG, MWG 2 CKL, PWG, BMR 3 CKL, PWG, RLL
4 CKL, MWG, BMR
5 CKL, MWG, RLL 6 CKL, BRM, RLL
6. Perhitungan Support (3 Itemset)
Perhitungan untuk support (3 Itemset) dengan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴𝐵𝐶) = jumlah transaksi mengandung A, B, C
total transaksi (3)
Tabel 9. Perhitungan Nilai Support 3 Itemset
No Itemset Jumlah Nilai Support 1 CKL, PWG, MWG 189 34% 2 CKL, PWG, BMR 176 31% 3 CKL, PWG, RLL 134 24% 4 CKL, MWG, BMR 153 27% 5 CKL, MWG, RLL 187 33% 6 CKL, BRM, RLL 124 22% Tabel 10. Nilai Support yang memenuhi No Itemset Jumlah Nilai Support 1 CKL, PWG, MWG 189 34% 2 CKL, PWG, BMR 176 31% 3 CKL, MWG, RLL 187 33%
7. Pembentukan Aturan Asosiasi
Menentukan confidence dari  aturan  A→ 𝐵 diperoleh  dari  rumus  berikut  dengan  Minimum confidence 70% .
confidence = P(A|B) = Σtransaksi mengandung A dan B
Σtransaksi mengandung A
Tabel 11. Daftar Aturan Asosiasi
No  Kombinasi Item Confidence 1 Jika membeli CKL maka akan membeli PWG 254/ 340 74.70% 2 Jika membeli PWG maka akan membeli CKL 254/ 298 85.23% 3 Jika membeli CKL maka akan membeli MWG 258/ 340 75.88% 4 Jika membeli MWG
maka akan membeli CKL 258/ 343 75.21% 5 Jika membeli CKL maka akan membeli BMR 179/ 340 52.64% 6 Jika membeli BMR maka akan membeli CKL 179/ 248 72.17% 7 Jika membeli MWG maka akan membeli RLL 179/ 343 52.18% 8 Jika membeli RLL maka akan membeli MWG 179/ 274 65.32% 9 Jika membeli BMR maka akan membeli RLL 168/ 248 67.74% 10  Jika membeli RLL maka akan membeli BMR 168/ 274 61.31% 11  Jika  membeli  CKL  dan PWG maka akan membeli MWG 189/ 254 74.40% 12  Jika  membeli  PWG  dan MWG maka akan membeli CKL 189/ 298 63.42% 13  Jika  membeli  CKL  dan MWG maka akan membeli PWG 189/ 268 70.52% 14  Jika  membeli  CKL  dan PWG maka akan membeli BMR 179/ 254 70.47% 15  Jika  membeli  CKL  dan BMR maka akan membeli PWG 179/ 179 100% 16  Jika  membeli  CKL  dan MWG maka akan membeli RLL 187/ 268 58.58%
17  Jika  membeli  RLL  dan MWG maka akan membeli CKL 187/ 248 75.40%

## 8. Aturan Asosiasi Final
Tahapan ini mengambil data nilai support dan cofidence yang  memenuhi  syarat  minimum support dan confidence .

## Tabel 12. Tabel Asosisasi Final
No  Kombinasi Item  Support Confide nce 1 Jika membeli CKL  maka  akan membeli PWG 45% 74.70% 2 Jika membeli PWG  maka  akan membeli CKL 45% 85.23% 3 Jika membeli CKL  maka  akan membeli MWG 45% 75.88% 4 Jika membeli MWG maka akan membeli CKL 48% 75.21% 6 Jika membeli BMR  maka  akan membeli CKL 32% 72.17% 11  Jika membeli CKL  dan  PWG maka akan membeli MWG 34% 74.40% 12  Jika membeli PWG  dan  MWG maka akan membeli CKL 34% 63.42% 13  Jika membeli CKL  dan  MWG maka akan membeli PWG 34% 70.52% 14  Jika membeli CKL  dan  PWG maka akan membeli BMR 31% 70.47% 15  Jika membeli CKL  dan  BMR maka akan membeli PWG 31% 100% 17  Jika membeli RLL  dan  MWG maka akan membeli CKL 33% 75.40%
Berdasarkan  perhitungan  dengan  metode Apriori  dengan  nilai  Support  30%  dan  nilai Confidence 70% maka dapat disimpulkan bahwa berdasarkan  data  transaksi  penjualan  dapat diterapkan dalam kombinasi itemset beras untuk mengetahui pola pembelian beras.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Setelah dilakukan penelitian dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Metode algoritma Apriori dapat di
implementasikan dalam kasus penjualan beras yang  bertujuan  untuk  mengetahui  pola pembelian beras pada UD.Borimin
2. Nilai  support  30%  dan  confidence  70% menghasilkan  hasil  yang  dapat  membantu dalam kombinasi itemset beras.
3. Tahapan pengembanagn sistem adalah
Extreme  Programing (XP)  yaitu  tahap perencanaan dan perancangan.

## 4.2. Saran
Adapun  saran  dari  penelitian  ini  adalah bahwa  association  rule  metode  apriori  dapat digunakan  acuan  dalam  mengetahui  pola pembelian beras.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Firdaus,Diky (2017). “Penggunaan Data Mining dalam  Kegiatan  Sistem  Pembelajaran Berbantuan  Komputer”.  Jurnal  FORMAT,
Vol 6 Nomor 2, ISSN : 2089-5615.
Han,    Jianwei    &    Micheline    Kamber.    2006.
Data  Mining    Concept    and    Techniques. United States of America : Elsevier Inc Kusrini,Luthfi,E.T.  2009.  Algoritma  Data Mining. Yogyakarta : Andi Offset Larose, Daniel T. 2014. Discovering Knowledge in Data:  An  Introduction  to Data  Mining (Third Edition) . New Jersey : John Wiley & Sons.
Retno,  T.  V.  (2017).  Data  Mining.  Surakarta:
Gava Media
Santoso,  Budi.  2007.  Data  Mining:Teknik Pemanfaatan  data  untuk  keperluan  bisnis, Yogyakarta : Graha Ilmu Sarosa, S. 2017. Metodologi Pengambangan Sistem Informasi . Indeks, Jakarta.