## Penerapan Data Mining Pada Transaksi Penjualan Produk Herbalife Nutrition Menggunakan Metode Apriori

## Oktavian Nyuwito Hari
Info Artikel ABSTRACT
Diterima   Desember, 18, 2020 Revisi       Januari, 18, 2021 Terbit        Maret, 30, 2021 The existence of sales activities every day, the data will be more and more  increasing.  The  data  not  only  serves  as  an  archive  for  the company, this data can be used and processed into useful information for increasing sales and product promotion. In order to make it easier to process the existing data in a very large amount, data mining is used. One  of the data processing  algorithms that  is  often used  in the data mining  process  is  the  a  priori  algorithm.  The  output  of  the  a  priori algorithm is for the development of increased sales, product marketing and  to  get  information  about  the  most  needed  product  results  for customers from an Independent Distributor sales transaction database.
Keywords:
Data Mining Algorithm Apriori
Identitas Penulis:
Oktavian Nyuwito Hari Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Jl. Jatiwaringin No.2 , Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur Email: oktaviaan25@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  bisnis  Herbalife  Nutrition  di  Indonesia  pada  saat  ini  sudah  banyak  dikenal  oleh  orang untuk mengkonsumsi produknya yang membuat tubuh menjadi lebih sehat, mempunyai beberapa cabang,  serta menjadi Independent  Distributor adalah member yang memafaatkan peluang bisnis dari Herbalife Nutrition serta mencari customer untuk mengkonsumsi produk perusahaan tersebut.
Persaingan  yang  terjadi  dalam  dunia  bisnis  memaksa  para  pelaku  bisnis  untuk  selalu  memikirkan  strategis- strategis  dan  terobosan  yang  dapat  menjamin  kelangsungan  dari  bisnis  yang  dijalankannya.  Dalam  rangka menghadapi persaingan bisnis dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran produk yang dijual, salah satunya adalah  dengan  pemanfaatan  data  penjualan  produk  [1]. D engan  adanya  kegiatan  penjualan  setiap  hari,  data semakin  lama  akan  semakin  bertambah  banyak.  Data  tersebut  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  arsip  bagi perusahaan, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk peningkatan penjualan dan promosi produk [2].
Salah satu Algoritma pengolahan data yang sering digunakan dalam proses data mining adalah algoritma apriori. Keluaran dari algoritma apriori adalah untuk pengembangan peningkatan penjualan, pemasaran produk serta mendapatkan informasi  tentang hasil produk yang paling banyak dibutuhkan pada customer dari  suatu database transaksi penjualan Independent Distributor ..

## 2. METODE

## 2.1.  Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  yang  menjadi  populasi  adalah  seluruh  data  transaksi  penjualan  produk  Herbalife Nutrition  dari Independent  Distributor pada  tahun  2019.  Sedangkan  sampel  penelitian  adalah  144  data transaksi penjualan Herbalife Nutrition selama satu tahun. Tahapan-tahapan pada penelitian sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan-tahapan Penelitian
3. HASIL Data penjualan pada Independent Distributor Herbalife Nutrition yang akan diteliti adalah data selama satu tahun mulai bulan Januari 2019 sampai dengan bulan Desember 2019.
a. Mencari 3 Nilai Terbesar yang Paling Banyak Terjual
Tabel 1. Data Penjualan pada Bulan Januari 2019
No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 7 2 Personalised Protein Powder 1 3 Herbal Tea Concentrate 2 4 Cell U Loss 1 5 Herbalife N-R-G 3 6 Herbalifeline 1 7 Tri-Shield 0 8 Niteworks 1 9 Herbal Concentrate Aloe 1 10 Fiber & Herb Tablets 0 11 Mixed Fiber 1
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan Januari  2019 yaitu Herbalife Shake Mix sebanyak 7 item, Herbal Tea Concentrate sebanyak  2 item, Herbalife N-R-G sebanyak 3 item.
Tabel 2. Data Penjualan pada Bulan Februari 2019 No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 7 2 Personalised Protein Powder 2 3 Herbal Tea Concentrate 3 4 Cell U Loss 1 5 Herbalife N-R-G 2
Mulai Identifikasi Masalah Studi  Literatur Metodologi Penelitian Pengumpulan Data Pengolahan Data Analisa Data Hasil dan Kesimpulan Selesai
44 6 Herbalifeline 0 7 Tri-Shield 0 8 Niteworks 1 9 Herbal Concentrate Aloe 3 10 Fiber & Herb Tablets 0 11 Mixed Fiber 2
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan Februari  2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 7 item, Herbal Tea Concentrate sebanyak 3 item, Herbal Concentrate Aloe sebanyak 3 item.
Tabel 3. Data Penjualan pada Bulan Maret 2019 No Nama Produk Total 1 Hebalife Shake Mix 9 2 Personalised Protein Powder 1 3 Herbal Tea Concentrate 2 4 Cell U Loss 1 5 Hebalife N-R-G 3 6 Herbalifeline 1 7 Tri-Shield 0 8 Niteworks 1 9 Herbal Concentrate Aloe 1 10 Fiber & Herb Tablets 0 11 Mixed Fiber 1
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan Maret  2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 9 item, Herbal Tea Concentrate sebanyak  2 item, Herbalife N-R-G sebanyak 3 item.
Tabel 4. Data Penjualan pada Bulan April 2019 No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 7 2 Personalised Protein Powder 2 3 Herbal Tea Concentrate 1 4 Cell U Loss 2 5 Hebalife N-R-G 1 6 Herbalifeline 0 7 Tri-Shield 0 8 Niteworks 1 9 Herbal Concentrate Aloe 1 10 Fiber & Herb Tablets 1 11 Mixed Fiber 1
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan April 2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 7 item, Personalised Protein Powder sebanyak  2 item, Cell U Loss sebanyak 2 item.
Tabel 5. Data Penjualan pada Bulan Mei 2019 No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 10
45 2 Personalised Protein Powder 1 3 Herbal Tea Concentrate 2 4 Cell U Loss 2 5 Hebalife N-R-G 3 6 Herbalifeline 1 7 Tri-Shield 1 8 Niteworks 0 9 Herbal Concentrate Aloe 4 10 Fiber & Herb Tablets 1 11 Mixed Fiber 1
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan Mei 2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 10 item, Herbal Concentrate Aloe sebanyak 4 item, Herbalife N-R-G sebanyak  3 item.
Tabel 6. Data Penjualan pada Bulan Juni 2019 No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 6 2 Personalised Protein Powder 2 3 Herbal Tea Concentrate 1 4 Cell U Loss 1 5 Hebalife N-R-G 4 6 Herbalifeline 0 7 Tri-Shield 1 8 Niteworks 1 9 Herbal Concentrate Aloe 2 10 Fiber & Herb Tablets 1 11 Mixed Fiber 3
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan Juni 2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 6 item, Herbalife N-R-G sebanyak  4 item, Mixed Fiber sebanyak 3 item.
Tabel 7. Data Penjualan pada Bulan Juli 2019 No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 6 2 Personalised Protein Powder 2 3 Herbal Tea Concentrate 4 4 Cell U Loss 1 5 Hebalife N-R-G 2 6 Herbalifeline 1 7 Tri-Shield 0 8 Niteworks 0 9 Herbal Concentrate Aloe 5 10 Fiber & Herb Tablets 0 11 Mixed Fiber 2
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan Juli  2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 6 item, Herbal Concentrate  sebanyak 5 item, Herbal Tea Concentrate 4 item.
Tabel 8. Data Penjualan pada Bulan Agustus 2019
No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 4 2 Personalised Protein Powder 1 3 Herbal Tea Concentrate 3 4 Cell U Loss 2 5 Hebalife N-R-G 4 6 Herbalifeline 0 7 Tri-Shield 0 8 Niteworks 2 9 Herbal Concentrate Aloe 2 10 Fiber & Herb Tablets 1 11 Mixed Fiber 1
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan Agustus 2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 4 item,  Herbalife N-R-G  sebanyak 4 item, Herbal Tea Concentrate 3 item.
Tabel 9. Data Penjualan pada Bulan September  2019 No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 10 2 Personalised Protein Powder 5 3 Herbal Tea Concentrate 3 4 Cell U Loss 1 5 Hebalife N-R-G 1 6 Herbalifeline 0 7 Tri-Shield 1 8 Niteworks 1 9 Herbal Concentrate Aloe 5 10 Fiber & Herb Tablets 1 11 Mixed Fiber 2
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan September 2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 10 item,  Personalised Protein Powder sebanyak 5 item, Herbal Concentrate Aloe 5 item.
Tabel 10. Data Penjualan pada Bulan Oktober  2019 No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 8 2 Personalised Protein Powder 2 3 Herbal Tea Concentrate 2 4 Cell U Loss 5 5 Hebalife N-R-G 1 6 Herbalifeline 1 7 Tri-Shield 1 8 Niteworks 1 9 Herbal Concentrate Aloe 3 10 Fiber & Herb Tablets 0 11 Mixed Fiber 1
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan September 2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 8 item,  Cell U Loss sebanyak 5 item, Herbal Concentrate Aloe 3 item.
Tabel 11. Data Penjualan pada Bulan November  2019 No Nama Produk Total 1 Herbalife Shake Mix 2 2 Personalised Protein Powder 1 3 Herbal Tea Concentrate 1 4 Cell U Loss 1 5 Hebalife N-R-G 2 6 Herbalifeline 1 7 Tri-Shield 0 8 Niteworks 0 9 Herbal Concentrate Aloe 2 10 Fiber & Herb Tablets 1 11 Mixed Fiber 1
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan September 2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 2 item,  Herbalife N-R-G sebanyak 2 item, Herbal Concentrate Aloe 2 item.
Tabel 12. Data Penjualan pada Bulan Desember  2019 No Nama Produk Total 1 Hebalife Shake Mix 5 2 Personalised Protein Powder 1 3 Herbal Tea Concentrate 1 4 Cell U Loss 0 5 Hebalife N-R-G 4 6 Herbalifeline 0 7 Tri-Shield 0 8 Niteworks 1 9 Herbal Concentrate Aloe 5 10 Fiber & Herb Tablets 0 11 Mixed Fiber 1
Sumber : Independent Distributor (2019)
Dari hasil data penjualan 3 nilai terbesar  pada bulan September 2019 yaitu Herbalife Shake Mix  sebanyak 5 item, Herbal Concentrate Aloe 5 item, Herbalife N-R-G sebanyak 4 item.

## b. Melakukan Pengelompokan 3 Produk Herbalife Nutrition Yang Paling Banyak Terjual
Berdasarkan data penjualan pada bulan Januari sampai Desember 2019 didapatkan pola transaksi dengan menganalisa 3 produk yang paling banyak terjual setiap bulannya dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 13. Pola Transaksi Penjualan Produk Herbalife Pada Bulan Januari - Desember 2019
Bulan Itemset
1 Hebalife Shake Mix,Hebalife N-R-G, Herbal Tea Concentrate
2 Hebalife Shake Mix, Herbal Tea Concentrate, Herbal Concentrate Aloe
3 Hebalife Shake Mix,Hebalife N-R-G, Herbal Tea Concentrate
4 Hebalife Shake Mix, Personalised Protein Powder, Cell U Loss
5 Hebalife Shake Mix, Herbal Concentrate Aloe, Herbal Tea Concentrate
6 Hebalife Shake Mix,Hebalife N-R-G, Mixed Fiber
7 Hebalife Shake Mix, Herbal Concentrate Aloe, Herbal Tea Concentrate
8 Hebalife Shake Mix, Hebalife N-R-G, Herbal Tea Concentrate
9
Hebalife Shake Mix, Personalised Protein Powder, Herbal Concentrate Aloe
10 Hebalife Shake Mix, Cell U Loss, Herbal Concentrate Aloe
11 Hebalife Shake Mix, Hebalife N-R-G, Herbal Concentrate Aloe
12 Hebalife Shake Mix, Herbal Concentrate Aloe, Hebalife  N-R-G
c. Membuat Format Tabular
Format tabular data penjualan 12 bulan/1 tahun tersebut bila dibentuk dapat dilihat pada gambar berikut ini:

## Gambar 2. Format Tabular Data Penjualan
d. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Pada tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam data. Dengan  nilai support yang  sudah  ditetapkan  oleh  Independent  Distributor  Herbalife  Nutrition  sebesar minimum support 25% dengan rumus sebagai berikut:
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100%
Tabel 15. Daftar Support dari Tiap Item Itemset Jumlah   Support Herbalife Shake Mix 12 100% Herbalife N-R-G 6 50% Herbal Tea Concentrate 6 50% Herbal Concentrate Aloe 6 50%
Berdasarkan tabel diatas hasil dari 1 itemset yang dapat memenuhi syarat minimum support yaitu sebesar 30%, maka perhitungan dilanjutkan untuk kombinasi 2 itemset .
Proses mencari 2 itemset dengan jumlah minumum support sebesar 25% dapat dihitung dengan rumus berikut:
Support (A) = P (A∩B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥 100
Berdasarkan hasil perhitungan dari kombinasi 2 itemset yang dapat memenuhi syarat minimum support yaitu sebesar 25%, maka dilanjutkan untuk kombinasi 3 itemset ada pada tabel berikut ini:
Tabel 16. Daftar Support dari 2 Itemset
Itemset Jumlah   Support Herbalife Shake Mix, Herbalife N-R-G 6 50% Herbalife Shake Mix, Herbal Tea Concentrate 6 50% Herbalife Shake Mix, Herbal Concentrate Aloe 6 50% Herbalife N-R-G, Herbal Tea Concentrate 3 25% Herbal Tea Concentrate, Herbal Concentrate Aloe 3 25%
Proses mencari 3 itemset dengan jumlah minimum support sebesar 25% dapat dihitung dengan rumus berikut:
Support (A) = P (A∩B∩C) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵,𝐶 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100%
49
Berdasarkan hasil diatas dari kombinasi 3 itemset yang dapat memenuhi syarat minimum support yaitu sebesar 25%, maka dilanjutkan untuk kombinasi 4 itemset ada pada tabel berikut ini:
Tabel 17. Daftar Support dari 3 Itemset
Itemset Jumlah   Support Herbalife Shake, Herbalife N-R-G, Tea Concentrate 3 25% Herbalife Shake, Tea Concentrate, Concentrate Aloe 3 25%
Proses mencari 4 itemset dengan jumlah minumum support sebesar 25% dapat dihitung dengan rumus berikut:
Support (A) = P (A∩B∩C∩D) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵,𝐶,𝐷 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥 100
Berdasarkan hasil diatas dari  kombinasi  4 itemset tidak ada yang dapat memenuhi  syarat  minimum support yaitu sebesar 25%, maka perhitungan dihentikan atau tidak dilanjutkan ada pada tabel berikut ini:
Tabel 18. Daftar Support dari 4 Itemset Itemset Jumlah   Support Shake ,  N-R-G,  Tea Concentrate,  Concentrate Aloe 0 0%
e. Pembentukan Aturan Asosiasi
Karena  pada  kombinasi  3  itemset  yang  memenuhi  syarat    minimum support ,  dan  mencoba perhitungan  pada  kombinasi  4  itemset  tetapi  hasilnya  tidak  memenuhi  syarat,  maka  perhitungan dihentikan.  Minimum Confidence ditentukan  sebesar  =  50%.  Nilai confidence diperoleh  dengan menggunakan rumus berikut:
Confidence= P(B  A) = ∑  transaksi mengandung A dan B ∑  transaksi mengandung A 𝑥 100%

## Tabel 19. Daftar Nilai Confidence Aturan Asosiasi
Aturan Confidence Jika membeli Herbalife Shake, maka akan membeli Herbalife N-R-G dan Tea Concentrate 3/12  25% Jika membeli Herbalife N-R-G,  maka akan membeli Tea Concentrate dan Herbalife Shake 3/6 50% Jika membeli Tea Concentrate, maka akan membeli Herbalife Shake dan Herbalife N-R-G 3/6 50%
Jika membeli Herbalife Shake, maka akan membeli Tea Concentrate dan Concentrate Aloe
3/12  25% Jika membeli Tea Concentrate, maka akan membeli Concentrate Aloe dan Herbalife Shake 3/6 50% Jika membeli Concentrate Aloe,  maka akan membeli Herbalife Shake dan Tea Concentrate 3/6 50%

## f. Pembentukan Aturan Asosiasi Final
Aturan  asosiasi  final  didapatkan  dari  nilai  persentasi  yang  memenuhi  syarat  yaitu  minimal support dan confidence yang telah ditentukan. Item yang dimaksud terdapat pada tabel berikut ini:
Tabel 22. Daftar Nilai Aturan Asosiasi Final
Aturan Support  Confidence Jika membeli Herbalife N-R-G,  maka akan membeli Tea Concentrate dan Herbalife Shake 25% 50% Jika membeli Tea Concentrate, maka akan membeli Herbalife Shake dan Herbalife N-R-G 25% 50% Jika membeli Tea Concentrate, maka akan membeli Concentrate Aloe dan Herbalife Shake 25% 50% Jika membeli Concentrate Aloe,  maka akan membeli Herbalife Shake dan Tea Concentrate 25% 50%
Berdasarkan aturan asosiasi final yang telah dihasilkan pada tabel diatas, dapat diketahui barang yang paling banyak terjual pada Independent Distributor Herbalife adalah Herbalife Shake Mix, Herbalife N-R-G, Herbal Tea Concentrate, Herbal Concentrate Aloe.
g. Implementasi pada RapidMiner
Gambar 3. Tampilan Proses Eksperimen di RapidMiner
Gambar 4. Hasil Nilai Support dan Confidence pada RapidMiner
4. KESIMPULAN
Dalam perhitungan menggunakan algoritma apriori mendapatkan hasil produk yang paling banyak terjual adalah Herbalife N-R-G dengan nilai support 50%, Tea Concentrate dengan nilai support 50%, Herbalife Shake dengan nilai support 100%, dan Concentrate Aloe dengan nilai support 50%. Dan dapat membantu Independent Distributor tersebut  dalam  mengembangkan  strategi  penjualan  dengan  memberikan  informasi  untuk mengantisipasi persediaan stok produk apa saja yang dibutuhkan kemudian hari.

## REFERENSI
[1] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1–4, 2018.
[2] V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Sepatu Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2017.