## PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA BELANJA KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA MALL CPM JAKARTA

## Persis Haryo Winasis
Mahasiswa Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur Email: persis.winasis@gmail.com

## ABSTRACT
Companies  engaged  in  retail  such  as  malls  that  have  a  lot  of  transaction  data  and sales  transactions  that  are  very  much.  Every  purchase  transaction  made  by consumers  will be recorded and purchased in one database.  Processing data in this study  was  carried  out  using  a  priori  algorithm  and  using  the  help  of  the  Weka application.  The  results  of  data  mining  in  this  study  are  expected  to  be  able  to produce  new  information  about  spending  patterns  in  a  certain  period  that  can  be used  by  the  mall  manager  and  store  manager  to  support  each  related  product promotion or  organizing an  event to increase the number of  consumers in a  certain period.
Keywords: apriori algorithm, data mining, shopping pattern analysis.

## PENDAHULUAN
Persaingan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  retail  seperti mall di Indonesia khususnya di kota besar seperti di Jakarta menuntut pihak pengelola mall untuk bisa menemukan strategi agar mampu terus menerus menarik minat pengunjung  untuk  datang  dan  berbelanja  di  toko  yang  ada.  Keberlangsungan banyaknya transaksi penjualan dari masing masing toko juga tidak terlepas dari peran  aktif  pihak  pengelola mall untuk  bisa  memberikan  tawaran  promosi maupun acara acara yang diadakan di dalam mall . Konsumen atau pengunjung cenderung akan  lebih  memilih  berbelanja di  suatu mall yang  bisa  memberikan penawaran promosi yang sesuai dengan kebutuhan konsumen saat ini. Analisis terhadap  data  transaksi  mampu  memberikan  informasi  mengenai  pola  belanja konsumen di dalam suatu mall dalam periode tertentu. Analisis mengenai  toko apa  saja  yang  sering  dikunjungi  dalam  satu  waktu  yang  sama  oleh  seorang konsumen  dengan  menggunakan  aturan  asosiasi  dan  algoritma apriori
berfungsi  untuk  menemukan  kombinasi  yang  mungkin  terjadi.  Nantinya kombinasi  tersebut  akan  diuji  apakah  memenuhi  nilai  ambang  yang  sudah ditentukan  melalui  parameter minimum  support dan minimum  confidence . Tujuan  dari  analisis  tersebut  adalah  mendapatkan  informasi  mengenai  pola belanja  konsumen  dalam  suatu mall ,  sehingga  informasi  tersebut  bisa digunakan  pihak  pengelola mall maupun  penjual  sebagai  pertimbangan  dalam menentukan  promosi  barang  maupun  acara  yang  perlu  diselenggarakan  untuk meningkatkan penjualan.

## TINJAUAN PUSTAKA
1. Data Mining
Data  Mining merupakan  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa informasi yang selama ini  belum didapatkan secara manual dari suatu database.  Data  mining menggali  pola-pola  dari  data  untuk dimanipulasi  menjadi  sebuah  informasi  baru  yang  diperoleh  dengan cara  mengekstraksi  dan  mengenali  pola  yang  penting  atau  menarik (Apostolakis, 2010) (gsbipb, 2013).
Data  mining  memiliki  beberapa  fungsi  yang  paling  umum,  fungsi tersebut adalah (Larose, 2005) (Muchlisin Riadi, n.d.):
a. Description
Tujuan  deskripsi  adalah  mengidentifikasi  pola  yang  muncul secara  berulang  dari  suatu  data  serta  kemudian  mengubah  pola menjadi aturan dan kriteria yang  mudah dimengerti.
b. Clasification
Merupakan  proses  menemukan  model  atau  fungsi  yang mendeskripsikan  dan  membedakan  data  ke  dalam  kelas-kelas. Klasifikasi  melibatkan  proses  pemeriksaan  karakteristik  objek dan  memasukkan  objek  ke  dalam  salah  satu  kelas  yang  sudah didefinisikan sebelumnya .

## c. Prediction
Prediksi hamper sama dengan klasifikasi, namun data diklasifikasikan berdasarkan perilaku atau nilai  yang diperkira kan pada masa yang akan datang.
d. Estimation
Pada  fungsi  estimasi,  model  dibuat  menggunakan  record  lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target sebagai nilai predik si. Selanjutnya  pada  pemeriksaan  berikutnya,  estimasi  nilai  dari variabel target dibuat berdasarkan nilai variabel prediksi.
e. Clustering
Tujuan clustering adalah  untuk  menghasilkan  kelompok  objek yang  mirip  satu  sama  lain  dalam  beberapa  kelompok  yang  ada. Semakin  besar  kemiripan  objek  dalam  suatu cluster dan  semakin besar  perbedaan  tiap cluster maka  kualitas  analisis cluster akan semakin baik.
f. Association
Dalam  dunia  bisnis  lebih  umum  disebut  analisis  keranjang belanja.  Tugas  asosiasi  dalam data  mining adalah  menemukan atribut  yang  muncul  dalam  suatu  waktu.  Selain  itu  tugas  dari asosiasi  adalah  berusaha  untuk  mengungkap  aturan  untuk mengukur hubungan antara dua atau lebih atribut.

## 2. Algoritma Apriori
Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan aturan asosiasi dan mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu data (INFORMATIKALOGI,  2017).  Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frekuensi ( frequent pattern mining ). Suatu asosiasi dapat diketahui  penting  atau  tidak  dapat  diukur  menggunakan  parameter support dan confidence . Support atau  nilai  penunjang  adalah  ukuran  yang menunjukkan  tingkat  dominasi  suatu  item  dari  keseluruhan  transaksi,
sedangkan confidence atau  nilai  kepastian  adalah  kuatnya  hubungan  antar- item dalam aturan asosiasi (Kusrini, 2009).

## 1. Analisis Pola Frekuensi
Analisis  ini  dilakukan  untuk  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database . Nilai s upport dengan menggunakan  satu  buah  item  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus berikut:
Sedangkan  untuk  nilai  support  dengan  dua  buah item dapat  diperoleh menggunakan rumus berikut:

## 2. Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  langkah  berikutnya adalah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan  asosiatif  A  –  B menggunakan rumus berikut:
Nilai  yang  dihasilkan  kemudian  diurutkan  berdasarkan support dan c onfidence guna  menentukan  aturan  asosiasi  yang  akan  dipilih.  Aturan diambil sebanyak “n” aturan yang memiliki hasil atau nilai terbesar.

## METODE PENELITIAN

## 1. Pengumpulan Data
Mall CPM memiliki sekitar 500 toko didalamnya. Jumlah transaksi setiap hari mencapai  ratusan  bahkan  ribuan  transaksi  penjualan.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  transaksi  penjualan  periode  1  Juli  2019 sampai  dengan  7  Juli  2019.  Data  tersebut  diperoleh  dari  database  aplikasi membership yang digunakan untuk melakukan pendataan transaksi penjualan pada mall CPM.  Data  tersebut  kemudian  diolah  untuk  mendapatkan  jumlah kemunculan toko dalam periode tertentu.
2. Pengolahan Data Menggunakan Algoritma Apriori
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  akumulasi  transaksi  penjualan  pada mall CPM  dalam  periode  yang  sudah  ditentukan  dan  kemudian  dilakukan pencarian  nilai  menggunakan  algoritma apriori .  Tahapan  yang  dilakukan dalam algoritma apriori terdiri dari beberapa tahap, yaitu:
a. Menentukan nilai dari minimum support dari setiap item yang ada.
b. Menentukan nilai dari minimum support untuk 2 item set.
c. Menentukan nilai dari minimum confidence .
d. Proses pembentukan aturan asosiasi.
Dalam  proses  penbentukan  aturan  asosiasi,  peneliti  menggunakan  bantuan aplikasi Weka versi 38.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pengumpulan Data
Pada penelitian ini proses pengolahan data dilakukan dengan data yang sudah diekspor  kedalam  bentuk  tabel Microsoft  Excel .  Pengolahan  data menggunakan data transaksi selama 1 minggu. Dari data tersebut  didapatkan total sebanyak 3.304 data transaksi penjualan yang kemudian diolah kembali dengan  cara  mengambil  10  toko  dengan  penjualan  teratas  selama  1  mingg. Dari  total  10  toko  dengan  peringkat  penjualan  teratas  tersebut  didapatkan jumlah data transaksi sebanyak 407 data.
Gambar 1. Data transaksi penjualan dalam kurun waktu 1 minggu.

## 2. Analisis Pencarian Pola Frekuensi Tertinggi
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  proses  pembentukan  1  itemset  atau  disebut C1. Pada proses ini data akan diolah menggunakan rumus sebagai berikut:
Dari rumus diatas, maka akan didapat data support dari masing masing item sebagai berikut:
Tabel 1. Data support itemset No Nama Toko Count Support (%) 1 TRANSMART 319 78.38% 2 ACEHOMECENTER 250 61.43% 3 GRAMEDIA 198 48.65% 4 URBANKITCHEN 174 42.75% 5 SOGO 140 34.40% 6 ZARA 124 27.27% 7 H&M 49 12.04% 8 CGV*CINEMA 48 11.79% 9 SUSHITEI 36 8.85% 10 STARBUCKS 32 7.86%
Langkah  berikutnya,  berdasarkan  tabel  1  akan  dicari  nilai  yang  memenuhi nilai minimum support yang telah ditentukan yaitu ≥ 30%, maka akan didapat data yang tercantum didalam tabel berikut:
Tabel 2. Data support itemset dengan nilai minimum support ≥ 30%
No Nama Toko Count Support (%) 1 TRANSMART 319 78.38% 2 ACEHOMECENTER 250 61.43% 3 GRAMEDIA 198 48.65% 4 URBANKITCHEN 174 42.75% 5 SOGO 140 34.40%
Proses  selanjutnya  adalah  melakukan  pembentukan  nilai  2 itemset atau  C2 dengan  cara  melakukan  kombinasi  dari itemset yang  sudah  terbentuk sebelumnya.  Pengolahan  data  dengan  2 itemset dilakukan  dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
Dari pengolahan data tersebut diatas maka akan menghasilkan nilai 2 itemset seperti tertera didalam tabel berikut ini:
Tabel 3. Data support 2 itemset
Kode Join Nama Toko Count Support (%) A TRANSMART, ACEHOMECENTRE 221 54.30% B TRANSMART, GRAMEDIA 183 44.96% C TRNASMART, URBANKITCHEN 148 36.36% D TRANSMART, SOGO 102 25.06% E ACEHOMECENTER,GRAMEDIA 170 41.77% F ACEHOMECENTER, URBANKITCHEN 114 28.01% G ACEHOMECENTER, SOGO 51 12.53% H GRAMEDIA, URBANKITCHEN 96 23.59% I GRAMEDIA, SOGO 46 11.30% J URBANKITCHEN, SOGO 49 12.04%

## 3. Pembentukan Aturan Asosiasi
Kemudian  untuk  mencari  nilai confidence dan  aturan  asosiasi  yang dibutuhkan  kita  dapat  menggunakan  bantuan  aplikasi Weka versi  38. Sebelumnya perlu disiapkan  terlebih dahulu  data tabular  yang  nantinya akan di uanggah kedalam aplikasi Weka . Data tabular yang dimaksud dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini:

## Gambar 2. Data tabular
Dalam  proses  pembentukan  aturan  asosiasi  menggunakan  aplikasi Weka , parameter nilai minimum support maupun nilai confidence dapat diatur sesuai dengan  kebutuhan  pengolahan  data.  Implementasi  pengolahan  data menggunakan aplikasi Weka dapat dilihat pada gambar 3 dan 4 dbawah ini:

## Gambar 3. Implementasi menggunakan aplikasi Weka

## Gambar 4. Hasil pengolahan data menggunakan aplikasi Weka
Dari  hasil  pengolahan  data  menggunakan  aplikasi Weka ,  maka  didapat  hasil sebagai berikut:

## Gambar 5. Hasil pengolahan data menggunakan aplikasi Weka
Dari  data  tersebut  diatas  kita  mendapatkan  10  aturan  asosiasi  dengan  nilai confidence yang  berbeda.  Nilai confidence terbesar  didapat  pada  asosiasi  3 itemset yang  menyebutkan  bahwa  jika  terdapat  pembelanjaan  pada  toko Acehomecenter,  Gramedia,  Urbankitchen  maka  konsumen  akan  berbelanja juga di toko Transmart. Sedangkan  nilai confidence terbesar  untuk 2 itemset menyebutkan  bahwa  jika  konsumen  berbelanja  di  toko  Gramedia  maka konsumen tersebut juga berbelanja di toko Transmart.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  diatas  dapat  disimpulkan,  penggunaan  algoritma apriori dapat memetakan memetakan kecenderungan pola belanja konsumen pada periode tertentu. Data yang dihasilkan dapat digunakan oleh pihak pengelola mall maupun pengelola serta pemilik toko untuk menganmbil keputusan seperti:
1. Menentukan  lokasi atau area toko yang efektif pada masing  masing  lantai di dalam mall agar  lalu  lintas  keramaian  pengunjung mall dapat  merata, sehingga bisa membantu peningkatan penjualan  bagi toko yang penjualannya belum optimal.
2. Menentukan promo belanja  yang sesuai dengan pola belanja konsumen pada periode yang diinginkan.
3. Menentukan event yang dapat diselenggarakan di area mall untuk menunjang peningkatan transaksi penjualan.
Saran untuk penelitian berikutnya terkait pola belanja konsumen mall adalah penelitian  dapat  menggunakan  data  minimal  1  tahun  untuk  dapat  mendapatkan pola  belanja  konsumen  yang  lebih  akurat  dan  dapat  di  korelasikan  dengan  pola belanja per bulan bahkan per tahun.

## REFERENSI
Apostolakis,  J.  (2010).  An  introduction  to  data  mining. Structure  and  Bonding . https://doi.org/10.1007/430_2009_1
gsbipb.  (2013).  Pengertian  dan  Konsep  Data  Mining.  Retrieved  from https://gsbipb.com/?p=821
INFORMATIKALOGI.  (2017).  Algoritma  Apriori  (Association  Rule).  Retrieved from https://informatikalogi.com/algoritma-apriori-association-rule/
Kusrini, E. T. L. (2009). Algoritma Data Mining. In Data Mining .
Larose,  D.  T.  (2005).  Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining.  In Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining . https://doi.org/10.1002/0471687545
Muchlisin  Riadi.  (n.d.). Pengertian,  Fungsi,  Proses  dan  Tahapan  Data  Mining . Retrieved from https://www.kajianpustaka.com/2017/09/data-mining.html