## Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori
Mateus Paga Tana 1 , Fitri Marisa 2 , Indra Dharma Wijaya 3
Jurusan Teknik Informatika, FT Universitas Widyagama, Malang e-mail : 1 mateuspagatana330@yahoo.com , 2 fitrimarisa@widyagama.ac.id
3 indra.dharma@gmail.com

## ABSTRAK
Proses kegiatan penjualan pada supermarket berjalan terus dan begitu juga data yang dihasilkan semakin lama maka akan semakin bertambah. Data-data penjualan yang semakin lama maka akan semakin besar tidak akan berguna dan bermanfaat jika dibiarkan begitu saja. Supaya data tersebut data berguna maka  maka  perlu  di  olah  dengan  suatu  algoritma  tertentu. Algoritma  apriori  merupakan bagian  dari  data mining yaitu kegiatan pengumpulan data dan pemakaian data yang lama untuk menemukan keteraturan, pola  atau  hubungan  dalam  suatu  data.  Keluaran  dari  algoritma  ini  adalah  bisa  membantu  dalam memperbaikin  pengambilan  keputusan  dimasa  yang  akan  datang.Salah  satu  manfaat  dari  pengambilan keputusan  ini  adalah  penyusunan  katalog  produk  pada  supermarket  seperti  produk  yang  paling  banyak terjual diletakkan ditempat yang mudah dicari dan begitu juga dengan produk yang sering diterjual secara bersamaan maka produk tersebut perlu diletakkan pada tempat. Hasil dari proses data mining yaitu pola pembelian produk yang sering dibeli bersamaan. Pola ini dapat digunakan untuk menempatkan produk yang sering  dibeli  bersamaan  kedalam  sebuah  area  yang  saling  berdekatan,  merancang  tampilan  produk  di katalog.  Penerapan  Algoritma  Apriori  pada  teknik  Data  Mining  sangat  efisien  dan  dapat  mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset hasil penjualan Produk-produk barang di Toko OASE, yaitu dengan support dan confidence tertinggi adalah Rokok, kopi Snack,mie goreng ,Nabati
Kata kunci —Katalog, produk data, penjualan.

## ABSTRACT
The process of selling activities on the supermarket goes on and as well as the data produced the longer it will grow. The longer sales data the bigger will not be useful and useful if left alone. So that data is useful data then it is necessary if with a certain algorithm. A priori algorithm is a part of data mining that is data collection activity and old data usage to find regularity, pattern or relationship in a data. The output of this algorithm is helpful in improving future decision making. One of the benefits of making this decision is the preparation of product catalogs on supermarkets as the most-sold products are placed in a searchable place and so are the products that are often sold simultaneously then the product needs to be put in the same place. The result of the data mining process is the pattern of purchasing products that are often purchased together. This pattern can be used to place products that are often purchased together into an adjacent area, designing the product display in the catalog. Application of Apriori Algorithm on Data Mining technique is very efficient and can accelerate the process of formation of trend pattern of itemset combination from sale of Goods Products in OASE Store, that is with the highest support and confidence are Cigarettes, Snack Coffee, Fried Noodle
Keywords —product, catalogs data, sales.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dan  modernisasi  peralatan  elektronik  telah  menyebabkan perubahan yang sangat mendasar didalam aktivitas manusia sehari-hari, dimana manusia selalu menginginkan  segala  sesuatunya  serba  otomatis,  praktis  dan  fleksibel.  Market  basket didefinisikan sebagai suatu itemset yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dalam suatu transaksi. Metode ini dimulai dengan mencari sejumlah frequent itemset dan dilanjutkan dengan pembentukan aturan-aturan asosiasi (association rules). Algoritma Apriori adalah suatu algoritma yang  sudah  sangat  dikenal  dalam  melakukan  pencarian  frequent  itemset  dengan  association ruleMenurut  Goldie  Gunadi  [1]  penelitiannya  yang  berjudul  Penerapan  Metode  Data  Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku  Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp-Growth) Studi Kasus Percetakan Pt. Gramedia

## 2. KAJIAN TEORI

## 2.1 Penelitian Terdahulu atau Penelitian Pembanding
Peneliti  juga  membandingkan  dengan  jurnal  milik  Menurut  robi  yanto  [2]  dengan  judul Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. dalam penelitian tersebut, dilakukan analisa data dengan menggunakan data mining dan metode algoritma appriori. Sistem yang dibangun ditujukan untuk pemenuhan dalam penentuan pola pembelian obat dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0

## 2.2 Konsep Dasar Aturan Asosiasi Algoritma
Asosiasi aturan pertambangan untuk mencari korelasi antara item dalam dataset telah banyak mendapat  perhatian  terutama  sejak  publikasi  AIS  dan  algoritma  Apriori  yang  awal  penelitian sebagian  besar  didorong  oleh  analisis  data  keranjang  pasar,  hasil  yang  memungkinkan perusahaan lebih memahami perilaku pembelian sehingga berdampak pada pencapaian target pasar.Ada dua langkah dasar yang penting untuk aturan asosiasi, dukungan (s) dan kepercayaan (c). Menurut lilis diana [3]

## 2.3  Pengelompokan Data Mining
Proses  Knowledge  Discovery  in  Data  (KDD)  pertama  kali  diterbitkan  oleh  Usama  Fayyad, Gregory  Piatetsky-Shapiro,  dan  Padhraic  Smyth  pada  tahun  1996  dalam  makalah  mereka berjudul From Data Mining to Knowledge Discovery in Database. Proses KDD adalah salah satu proses  penambangan  data  yang  paling  sering  dikutip  dan  dipublikasikan.  Menurut  Kennedi Tampubolon [4]

## 2.4  Market Basket Analysis
Aplikasi  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Penjualan  Suku  Cadang  Sepeda  Motor Menggunakan  Metode  Association  Rules  Pada  Pt.  Sejahtera  Motor  Gemilang  “Market  basket analysis”  diartikan  sebagai  “salah  satu  dari  macam  cara  menganalisa  data  untuk  pemasaran” Tujuan dari Market Basket Analysis ini adalah untuk menentukan, produk-produk apa saja yang dibeli  oleh  seorang  konsumen  secara  bersamaan.  Sehingga  dapat  dipakai  sebagai  masukan untuk meningkatkan keefektifan pemasaran dan strategi penjualan. Menurut Eka [5]

## 2.5 Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  Untuk  Analisis  Keranjang  Belanja  Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Algoritma apriori atau sering disebut juga dengan analisis asosiasi (association rule mining) adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item. Pada penelitian ini telah diimplementasikan analisis asosiasi dengan algoritma apriori untuk menemukan pola pada data transaksi penjualan. Menurut sandi fajar [6]

## 2.6  Metode Analisis Aturan Asosiasi
Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik  Data  mining  yang  menjadi  dasar  dari berbagai teknik  Data mining lainnya. Khususnya salah satu tahap dari analisis asosiasi   yang disebut  analisis  pola  frequensi  tinggi  (frequent  pattern  mining)  menarik perhatian banyak peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien.  Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi menjadi  dua  tahap  yaitu    Analisa  pola  frekuensi  tinggi  Tahap  ini  mencari kombinasi  item  yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan Persamaan  (1).  Support (A) = 𝐽𝑚𝑙𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Sedangkan  nilai support dari 2 item diperoleh dari Persamaan (2). Support (A, B) = ( 𝐴 ∩ 𝐵 )   (1) 𝐽𝑚𝑙𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)    2)  Pembentukan  aturan  assosiatif Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan assosiatif  yang memenuhi syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan as sosiatif A›B Nilai confidence  dari aturan  A›B  diperoleh  dari  Persamaan  (3).    Confidence=P(A|B) = 𝐽𝑚𝑙𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑚𝑙𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 (3) [7]

## 2.7 Analisis Pola Pembelian Produk
Pengembangan sistem manajemen metode data mining market basket analysis dapat digunaka untuk menampilkan informasi polapembelian produk yang sering dilakukan oleh konsumen dalam satu keranjang belanja dan model tata letak produk sesuai dengan pola pembelian produk yang
dilakukan oleh konsumen. Informasi yang ditampilkan berupa nilai support dan confidence dari hubungan antara dua barang dan tiga barang. Semakin tinggi nilai confidence dan support maka semakin kuat nilai hubungan antar atribut [8]

## 2.8 Algoritma apriori untuk mengetahui kombinasi itemset
Metode  asosiasi  adalah  metode  yang  menemukan  suatu  kombinasi  item  yang  muncul bersamaan.  Dalam  dunia  bisnis,  sering  disebut  dengan  affinity  Analysis  atau  Market  Basket Analysis. Aturan Association rules biasanya menggunakan pola “jika (if)“mewakili antecendent dan “maka (then)” mewkili consequent, bersamaan dengan pengukuran support (converage) dan confidence  (accuration)  yang  terasosiasi  dalam  aturan.  Fungsi  Association  rules  sering  kali disebut dengan “Market Basket Analysis”, yang digunakan untuk menentukan kombinasi diantara himpunan  itemitem.  Market  Basket  Analysis  adalah  kebiasaan  membeli  konsumen  dengan mencari asosiasi dan kombinasi antara item-item berbeda. [9]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Flowchart Algoritma Apriori
Gambar 1. flowchart Untuk  memperoleh  solusinya.  Bagan  alir  ( flowchart )  sistem  dengan  algoritma  apriori  adalah sebagai berikut : 1.  Struktur Data Penjualan Data  transaksi  penjualan  yang  digunakan  merupakan  data  penjualan  pada  tanggal  20-21 Desember 2017. Berikut ini merupakan contoh data penjualan.
Tabel 1. Tabel Penjualan

## 2.  Ubah Tipe Transaksi
Berdasarkan data transaksi di atas, format data penjualan tersebut akan dinormalisasi berrdasarkan nomor transaksi dan barang.
Tabel 2. Perubahan Data Transaksi

## 3.  Perhitungan Support dan Confidence
Berdasarkan hasil perbuahan data transaksi, maka didapatkan data
Tabel 3. Tabel Total Penjualan Perbarang

## 3.2 User Interface
Gambar 2. User Interface Halaman Login
Gambar 3. Tampilan Halaman Input Barang

## 3.3 HASIL PENGUJIAN APLIKASI
Pengujian  yang  dilakukan  terhadap  pengguna  adalah  dengan  wawancara  secara  langsung kepada user. Berikut merupakan daftar pertanyaan yang diajukan:
1.  Apakah tampilan antar muka perangkat lunak ini mudah dipelajari ?
2.  Apakah perangkat lunak ini mudah digunakan ?
3.  Apakah perangkat lunak ini dapat membantu dalam menentukan peletakan barang?
4.  Bagaimana menurut anda mengenai keseluruhan perangkat lunak ini?
Berdasarkan hasil wawancara terhadap beberapa user,
1.  Tampilan antar muka sederhana sehingga mudah dipelajari
2.  Perangkat lunak ini mudah digunakan.
3.  Dengan menggunakan perangkat lunak ini membantu dalam penentuan posisi barang, akan tetapi  peletakan  barang  tidak  melihat  fungsi  dari  barang  tersebut.  Penerapan  Algoritma Apriori pada teknik Data Mining sangat efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset hasil penjualan Produk-produk barang di Toko OASE, yaitu dengan support dan confidence tertinggi adalah Rokok, kopi Snack,mie goreng ,Nabati

## 4.  KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan dapat diketahui hasil yaitu : Hubungan-hubungan  keterkaitan  barang  yang  satu  dengan  barang  yang  lainnya.  Dan  dari hubungan-hubungan  keterkaitan  tersebut  digunakan  untuk  mengatur  penempatan  barang. Pengaturan  penempatan  barang  dapat  diketahui  melalui  nilai  support  dan  nilai  confidence. Barang-barang  yang  memiliki  nilai  support  tinggi  posisi  penempatannya  ditempatkan diawal/ujung karena barang-barang tersebut merupakan barang-barang yang paling sering dibeli oleh  pembeli.  Sedangkan  barang-barang  yang  memiliki  nilai  confidence  tinggi  diletakkan bersebelahan karena dengan tingginya nilai confidence antar kedua barang atau lebih memiliki kesempatan dibeli secara bersamaan yang tinggi.Penerapan Algoritma Apriori pada teknik Data Mining  sangat  efisien  dan  dapat  mempercepat  proses  pembentukan  kecenderungan  pola kombinasi itemset hasil penjualan Produk-produk barang di Toko OASE, yaitu dengan support dan  confidence  tertinggi  adalah  Rokok,  kopi  Snack,mie  goreng  ,  dan  waper  Nabati.  Barang- barang tersebut di letakan berdekatan di etalase barang.

## 5.  SARAN
Dalam  pengambilan  data-data  transaksi  penjualan  dapat  dilakukan  tiap  periode  tertentu secara teratur misal perminggu atau perbulan, karena pola pembelian pembeli dapat berubah- ubah  oleh  sebab  itu  dengan  analisis  yang  teratur  dapat  mengetahui  pola  pembelian  tiap periodenya  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengatur/mengubah  pola  penempatan  barang sesuai  dengan  pola  data-data  transaksi  tiap  periodenya.  Selain  digunakan  untuk  pengaturan penempatan  atau  tata  letak  barang,  algoritma  apriori  juga  dapat  digunakan  untuk  keperluan- keperluan lain,

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gunadi, G., & Dana Indra Sensuse. (2012, Maret ). Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp-Growth) :Studi Kasus Percetakan Pt. Gramedia. Telematika Mkom, 4 No.1 . https://journal.budiluhur.ac.id/index.php?journal=telematika&page=article&op=viewFile& path[]=164&path[]=158 [2] Robi Yanto, R. K. (2015, April). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Sistem Informasi STMIK http://citec.amikom.ac.id/main/index.php/citec/article/download/41/4
[3] Lilis Diana, G. S. (2014, Oktober). Analisis Data Transaksi Penjualan Untuk Klasifikasi Enis Barang Dan Relasi Daya Beli Relatif Masyarakat Menggunakan Algoritma K-Means Serta Asosiasi Apriori. (G. S. Lilis Diana, Penyunt.) Teknologi Informasi . http://eprints.dinus.ac.id/20737/
[4] Kennedi Tampubolon, H. S. ( 2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat KESEHATAN. Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) . Diambil kembali dari
http://vokasi.uho.ac.id/statistika/assets/download/15121204230717.%20Jurnal%20Ken endy.pdf [5] Eka, F. W. (2014). Aplikasi Data Mining Market Basket Analysis Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Menggunakan Metode Association Rules Pada Pt. Sejahtera Motor Gemilang.http://simki.lp2m.unpkediri.ac.id/mahasiswa/file_artikel/2014/10.1.03.02.0170. pdf.
[6] Sandi Fajar, R. (2010). Algoritma Apriori untuk Analisis Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan. Infotech .
http://download.portalgaruda.org/article.php?article=421236&val=8225&title=Algoritma %20Apriori%20untuk%20Analisis%20Keranjang%20Belanja%20pada%20Data%20Tra nsaksi%20Penjualan.
[7] Adyawangkara Katon Prasidya, C. F. (2017). ANALISIS KAIDAH ASOSIASI Antar Item Dalam Transaksi Pembelian Menggunakan Data Mining Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Minimarket Gun Bandungan, Jawa Tengah). Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi . http://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/629/346.
[8] Ganeffo, A. G. (2011). Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Produk Pada Clapper Movie Café Menggunakan Metode Association Rule. http://eprints.dinus.ac.id/15250/1/jurnal_15245.pdf.
[9] koniyo, k. (2010). pengertian sistem. http://elib.unikom.ac.id/download.php?id=134882
[10] Nurchalifatun, F. (2014). Penerapan Metode Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengetahui Kombinasi Antar Itemset Pada Pondok KOPI. http://eprints.dinus.ac.id/16842/1/jurnal_15975.pdf.
[11] Radhiaty, N. H., & Juningsi D.F.J Letik, T. I. (2009). Personifikasi Web E-Commerce Menggunakan Basket Algoritma Dari Data Mining. Proceeding PESAT .
https://dokumen.tips/documents/personifikasi-web-e-commerce-menggunakan-basket- algoritma-dari-data-mining.html.
[12] Wiwin Hartanto, K. S., & Hery Sawiji. (2013). Pengembangan Sistem Manajemen Metode Data Mining Market Basket Analysis Untuk Menentukan Pola Tata Letak Produk. http://jurnal.fkip.uns.ac.id/index.php/s2ekonomi/article/view/6953.