## Implementasi Data Mining Untuk Rekomendasi Penyedia Pupuk Non Subsidi Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori
Rizky Robby Setiawan 1 , Arief Jananto 2
1 ,2 Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia
Jl. Tri Lomba Juang No 1 Semarang 50241, Kota Semarang, Jawa Tengah Email: 1 inazumaridho@gmail.com 2 ajananto09@unisbank.ac.id
Abstrak− PT. Pupuk Sriwidjaja, Palembang, ataupun PT. Pusri, ialah PT. Anak industri Pupuk Indonesia( Persero), suatu industri manufaktur serta distribusi pupuk. PT. Pupuk Sriwidjaja Palembang memiliki beberapa kantor pemasaran yang salah satunya berlokasi di PT. Pusri Palembang Jateng 1. Banyaknya jenis pupuk  yang beredar di pasaran, pemilik  usaha  masih kesulitan dalam mengelola dan menggunakan data transaksi penjualan, serta sulit memahami tren pembelian konsumen pupuk non subsidi PT. Pusri Palembang Jateng 1. PT. Pusri Palembang Jateng 1, Pengendalian persediaan pupuk non subsidi harus memberikan informasi penyediaan jenis prioritas pupuk non subsidi dan perlu memahami hubungan antara pola pembelian konsumen.  Karena algoritma sebelumnya  mencakup dara mining,  yang  memiliki bentuk aturan asosiasi  yang efisien untuk mengidentifikasi  kombinasi  item,  ini  digunakan  dalam  proses  analisis  data.  Prosedur  ini  menggunakan  perangkat  lunak Rstudio yang mempunyai nilai minimum support 0, 5 serta confidence 0, 5, aturan/rule didapatkan dari minimum support dan confidence tersebut ada 9 aturan asosiasi. Aturan asosiasi terbesar adalah  “Jika membeli Bioripah 1 Ltr dan NPK 16-16-16 Nitrat 25kg maka akan membeli Urea NS 25kg” dengan minimum suppport 0,5106363 dan confidence 0,9600000. Penelitian ini menggunakan teknik CRISP-DM untuk  membantu  proses analisis,  yang  meliputi pengetahuan bisnis, pemahaman data, manajemen  data,  pemodelan,  evaluasi  data,  dan  diseminasi/penyebaran.  Hasil  analisis  berupa  aturan  asosiasi  yang  akan digunakan pada PT. Pusri Palembang Jateng 1 untuk pengendalian stok dan ikatan pembelian konsumen.
Kata Kunci: Pupuk, Association Rules, Data Mining, Transaksi Penjualan, Algoritma Apriori.
Abstract− PT. Pupuk Sriwidjaja, Palembang, or PT. Pusri, is is PT. Subsidiary of Indonesian Fertilizer Industry (Persero), a fertiliser manufacturing and distribution company. PT. Pupuk Sriwidjaja Palembang has several marketing offices, one of which is located at PT. Pusri Palembang, Central Java 1. There are many types of fertilizers circulating in the market, business owners still have difficulty managing and using sales transaction data, and it is difficult to understand consumer buying trends for non-subsidized fertilizers from PT. Pusri Palembang Central Java 1. PT. Pusri Palembang Central Java 1, Control of non- subsidized fertilizer supplies must provide information on the provision of priority types of non-subsidized fertilizers and need to  understand  the  relationship  between  consumer  purchasing  patterns.  Since  the  previous  algorithm  includes  data  mining, which has an efficient form of association rules for identifying item combinations, it is used in the data analysis process. The Rstudio program which has a minimum support value of 0.5 and a confidence of 0.5, rules/rules are obtained from the minimum support and confidence, there are 9 association rules. The biggest association rule is "If you buy Bioripah 1 Ltr and NPK 16- 16-16 Nitrate 25kg, you will buy Urea NS 25kg" minimum support value of 0.5106363 and a confidence of 0.9600000. This study uses the CRISP-DM technique to assist the analysis process, which includes business knowledge, data understanding, data management, modeling, data evaluation, and dissemination. The outcomes of the using association rules to analyze will the usage at PT. Pusri Palembang Central Java 1 for stock control and consumer buying bond.
Keywords : Fertilizer, Association Rules, Data Mining, Sales Transaction, Apriori Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pada era kini perkembangan dunia usaha dikala ini sangat kilat dari usaha mikro sampai usaha makro menjadikan  para  pelaku  bisnis  untuk  selalu  mempunyai  inovasi  dan  kreatifitas  dalam  mengembangkan usaha. Saat ini para pelaku bisnis harus mencari peluang pasar agar bisnis yang dijalaninnya dapat berjalan dengan  lancar  serta  harus  dapat  mengikuti  perkembangan  teknologi  untuk  bisnisnya  [1].  Perkembangan teknologi saat ini sangat membantu dalam pengumpulan data, pengolahan data dan penyimpanan data yang lebih cepat dan efisien dalam membantu pekerjaan agar cepat selesai. Semakin tingginya persaingan di dunia usaha,  khususnya  pada  organisasi  yang  bergerak  di  bidang  penjualan  barang,  mengharuskan  para  pelaku usaha  untuk  menyusun  suatu  rencana  untuk  lebih  efektif  mempromosikan  produk  dan  meningkatkan penjualan, salah satu caranya adalah menggunakan data penjualan produk [2].
PT. Pupuk Sriwidjaja, Palembang, yang lebih dikenal sebagai PT. Pusri ialah PT. Anak Industri Pupuk Indonesia(  Persero)  yang  bergerak  di  bidang  producsi  serta  pemasaran  pupuk.  PT.  Pupuk  Sriwidjaja, Palembang sendiri memiliki beberapa kantor pemasaran salah satu contoh di PT. Pusri Palembang Penjualan Jateng 1. Pada PT. Pusri Palembang Penjualan Jateng 1 diperlukan sistem rekomendasi tersebut karena masih banyak  kekurangan  dalam  mengelola  dan  memanfaatkan  data  transaksi  penjualan,  maka  dari  itu  lebih
tepatnya  memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  untuk  memberikan  informasi  penyediaan  prioritas  jenis pupuk  non  subsidi  yang  harus  tersedia  untuk  pengendalian  persediaan  stok  pupuk  non  subsidi  dan mengetahui hubungan pola pembelian konsumen.
Untuk rekomendasi jenis prioritas komoditas dapat digunakan teknologi data mining. Penggunaan data mining dalam sistem rekomendasi ini adalah pemrosesan data transaksi penjualan yang telah dikumpulkan dan disimpan dalam skala besar dapat digunakan untuk mengeksplorasi pola transaksi penjualan yang akan menghasilkan  informasi,  memiliki  nilai, dan penting bagi perusahaan.  Dalam penelitian  ini  menggunakan Algoritma Apriori. Algoritma apriori merupakan algoritma mengambil informasi guna memastikan ikatan associaton sesuatu gabungan item [3].
Penelitian  lebih dahulu  yang telah diterbitkan di  jurnal.  merupakan penelitian  yang sudah dicoba oleh Efori Buulolo tahun 2017 bertajuk “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus :  Apotik Rumah Sakit Estomihi  Medan)”. Penelitian  ini  memakai  fitur  lunak Tanagra 1. 4. Tujuan penelitian  ini  merupakan buat membentuk pola gabungan  itemset dari data transaksi penjualan( data obat keluar) serta menciptakan ketentuan dengan ketentuan asosiasi dari pola campuran itemset yang menarik. Hasil  yang  sudah  didapatkan  dengan  memakai  algoritma  apriori  serta  pengujian  memakai  aplikasi merupakan salah satunya, pola campuran sangat besar supportnya merupakan pola campuran Ketorolac 3% Inj  30  miligram/  ml,  Ringer  Lactate  Larutan,  sebaliknya  pola  campuran  yang  sangat  banyak  itemnya merupakan campuran itemsets Ceftriaxone Inj 1. 0, Ketorolac 3% Inj 30 miligram/  ml. Metronidazole Inj 5mg/ ml– 100ml, Ringer Lactate Larutan serta Pitogin Inj 10 IU/ ml/ sintosin  [4].
Hasil  penelitian  dari  Kamil  Erwansyah,  Beni  Andika  dan  Rudi  Gunawan  tahun  2021  yang  berjudul “Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis  Mobile”. Pada penelitian  ini  menggunakan data transaksi selama  3  bulan  oktober,  november  dan  desember.  Setelah  melakukan  beberapa  tahap  analisa,  hasil  dari penelitian  ini  adalah  dapat  melakukan  rekomendasi  di  toko  Avis  Mobile  “Jika  konsumen  membeli  Kartu Paket, maka dapat direkomendasikan Handphone Xiaomi kepada konsumen” [5].
Kemudian penelitian yang terkait juga dari Cep Adiwihardja, Nila Hardi, Wiwiek Widyastuty tahun 2019 yang berjudul “Implementasi Data Mining Penjualan Kosmetik Pada Toko Zahrani Menggunakan Algoritma Apriori”. Penelitian kosmetik Toko Zahrani menggunakan data transaksi penjualan. Hasil dari riset ini yakni memperoleh  ikatan  antara  pola  frekuensi  penjualan  perlengkapan  outdoor  yang  sangat  kerap  dibeli konsumen. Sudah dikenal pula kalau, konsumen yang membeli lipstik merek pixy hingga hendak membeli tas merek wardah menciptakan nilai support 50% serta confidence 66, 67%, 85,741% [6].
Dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  dahulu  dan  penelitian  yang  akan  dilaksanakan  adalah  pada  data transaksi penjualan, software untuk mengolah data dan membentuk kombinasi. Dalam penelitian ini, kami menggunakan algoritma apriori untuk menerapkan pendekatan asosiasi data mining dan untuk rekomendasi penyedia pupuk non subsidi pada PT. Pusri Palembang Penjualan Jateng 1.

## 1.2 Batasan Masalah
Untuk memaksimalkan penelitian ini, maka diperlukan batasan – batasan seperti menggunakan metode algoritma apriori lalu menggunakan data transaksi penjualan pada PT. Pusri Palembang Jateng 1 pada bulan Januari – Juli 2021 dan aplikasi yang digunakan Rstudio.

## 1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  buat  implementasi  data  mining  algoritma  apriori  untuk  rekomendasi  persediaan jenis pupuk non subsidi di PT. Pusri Palembang Penjualan Jateng 1 agar menghindari terjadinya stok kosong pada pupuk non subsidi.
Manfaat  penelitian  ini  antara  lain  dapat  digunakan  rekomendasi  pemilik  usaha  dalam  pembuatan keputusan,  menghindari stok barang kosong saat konsumen akan  membeli  barang,  membantu  perusahaan mengetahui barang yang dibeli konsumen secara bersamaan dan membantu pemilik usaha dalam penyediaan prioritas jenis barang.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
1. Obyek Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  transaksi  penjualan  Januari  –  Juli  2021  pada  PT.  Pusri  Palembang Jateng 1, alamat Jalan Imam Bonjol Nomer.208, Sekayu, Kecamatan Semarang Tengah, Kota Semarang, Jawa Tengah, kode pos: 50132. PT. Pusri Palembang Jateng 1 buka dari jam 08.00 – 17.00.
2. Prosedur Pengumpulan Data
a. Data Primer
Data  Primer  sudah  didapatkan  langsung  melalui  pimpinan  PT.  Pusri  Palembang  Jateng  1  dengan mengambil sampel data transaksi penjualan bulan Januari – Juli 2021.
b. Data Sekunder
Pengumpulan  data  berdasarkan  studi  literatur,  buku,  jurnal  dan  referensi  informasi  lainnya  dari internet yang mendukung penelitian ini.
3. Studi Kepustakaan
Berbagai  informasi  referensi  diperoleh  dengan  meneliti  dan  mengumpulkan  literatur  yang  telah dilakukan orang lain dan bagaimana orang dapat memperolehnya melalui  buku, jurnal, situs web, dan sumber daya lain yang relevan dengan masalah yang membahas ruang lingkup penelitian yang dilakukan.

## 4. Metode Pengembangan Sistem
Pada model pengembangan sistem ini menggunakan CRISP-DM, menguraikan siklus hidup data yang mencakup  fase  proyek,  tugas  masing-masing,  dan  keluaran.  CRISP-  DM  ialah  standar  buat melaksanakan  proses  analisis  industri  selaku  tata  cara  pemecahan  permasalahan  buat  sesuatu  unit penelitian. Siklus proses data mining dibagi menjadi enam fase yang saling terkait, yaitu :
Gambar 1. CRISP-DM Process Model [7]
1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Tahapan pertama dimulai dengan pemahaman yang jelas tentang tujuan dan kebutuhan proyek dari perspektif  bisnis atau penelitian secara keseluruhan. Terjemahkan tujuan dan  batasan  ini ke dalam formulasi  pendefinisian  masalah  penambangan  data.  Siapkan  strategi  awal  untuk  mencapai  tujuan tersebut. Akhirnya, apa yang harus direncanakan untuk dibangun.
2. Pemahaman Data (Data Understanding)
Tahapan kedua adalah mengumpulkan data yang diperlukan. Gunakan analisis data eksplorasi untuk menelusuri  data  dan  menemukan  wawasan  awal.  Menilai  kualitas  data.  Jika  perlu,  pilih  subset menarik yang mungkin berisi pola yang dapat ditindaklanjuti.
3. Persiapan Data (Data Preparation)
Tahapan  ketiga  menyiapkan  data  mentah  sebagai  dataset  akhir  yang  akan  digunakan  untuk  semua tahap selanjutnya. Pilih kasus dan variabel yang ingin Anda analisis dan yang sesuai dengan analisis Anda.  Melakukan  pembersihan,  integrasi,  reduksi,  dan  transformasi  data  sebagai  persiapan  untuk pemodelan.
4. Pemodelan (Modeling)
Sepanjang  Tahapan  pemodelan  ini,  tata  cara  pemodelan  yang  pas  diseleksi  serta  diterapkan. Sesuaikan pengaturan model buat memaksimalkan hasil. Ingat jika metode yang berbeda kerap bisa dipakai buat permasalahan data mining yang sama. Bila butuh, kembali ke sesi persiapan data buat mengganti data jadi tabel cocok dengan persyaratan spesial dalam data mining tertentu.
5. Evaluasi (Evaluation)
Pada tahapan ini, mutu serta validitas satu maupun lebih model hendak dinilai sepanjang pemodelan lebih dahulu digunakan di  lapangan. Memastikan, apakah  model  betul-  betul dalam  meraih tujuan yang  diresmikan  pada  penjelasan  bisnis  serta  apakah  sebagian  aspek  berarti  dari  bisnis  ataupun
persoalan penelitian belum dipertimbangkan secara mencukupi. Kesimpulannya, keputusan terbuat bersumber pada pemakaian hasil data mining.
6. Deployment (Penyebaran)
Pada  tahapan  berikutnya,  pengetahuan  ataupun  data  yang  didapatkan  hendak  diorganisasikan kemudian  disajikan  dengan  teknik  yang  unik  buat  dipergunakan  oleh  pengguna.  Memakai  model kalau telah terbuat bukan berarti bisa menuntaskan proyek. Penyebaran mampu jadi laporan simpel, ataupun  bisa  berbentuk  sistem  data  mining  kesekian  diterapkan  di  industri,  serta  buat  penyebaran yang  lebih  mutahir, bisa diimplementasikan secara bertepatan di kementerian  lebih  lanjut. Banyak permasalahan,  pelaksanaan  mengaitkan  konsumen  sekalian  analis  data  sebab  berguna  untuk konsumen buat menguasai apa yang wajib dicoba dengan model yang sudah terbuat.

## 2.2 Metodologi Penelitian
1) Data Mining(Penggalian data)
Data  Mining(penggalian data) merupakan proses kesekian serta ikatan timbal  balik guna  memperoleh pola ataupun model baru yang sempurna, bermanfaat, serta gampang dimengerti dalam basis data yang lumayan sangat besar [8].
2) Association Rule
Association  Rules  merupakan  guna  mengenali  ketentuan  asosiasi  antara  satu  set  elemen.  Metodologi Association Rules Informasi Mining dibagi jadi 2 sesi ialah [9] :
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi(High Frequency Pattern Analysis)
Analisis  pola  frekuensi  tinggi  ialah  buat  mencari  gabungan  antara  itemset  yang  sudah  terpenuhi ketentuan minimum dari  nilai support tersebut. Nilai  support  suatu item didapatkan rumus selaku berikut :
Rumus  support  maksudnya  nilai  support  dihitung  dengan  membagi  jumlah  yang  mempunyai kandungan  item  A(satu item) dengan total  seluruh transaksi. Sebaliknya  nilai support  dari 2  item didapatkan rumus selaku berikut:
Rumus support di atas berarti  bahwa ketika  nilai  support dua itemset diperoleh dengan  membagi jumlah transaksi yang berisi item A serta item B(item awal ditambah yang lain) dengan besaran total seluruh transaksi.
b. Pembuatan Aturan Asosiatif(Formation of Associative Rules)
Sesudah menemukan acuan frekuensi tinggi, cari aturan asosiatif yang akan memenuhi persyaratan confidence  minimum  dengan  menghitung  confidence  ketentuan  asosiatif  A→B.  Nilai  confidence dari ketentuan A→ B didapatkan rumus selaku berikut:
Rumus di atas berarti bahwa ketika mencari nilai  confidence pada aturan asosiasi A → B, jumlah transaksi yang mengandung item A dan B dapat dibagi dengan jumlah transaksi yang mengandung A.
3) Apriori Algorithm (Algoritma Apriori)
Algoritma  apriori/  analisis  asosiasi  ialah  algoritma  pengutipan  informasi  yang  memakai  ketentuan asosiatif  yang  memenuhi  batasan  support  beserta confidence  untuk  membangun  hubungan  untuk  satu objek  yang  sesuai  dengan  kriteria  persyaratan  minimum  untuk  nilai  support  dan  confidence  dengan membangun aturan asosiasi [10]. Algoritma Apriori dipecah sebagian sesi yang diujarkan literasi, ialah [11] : 1. Membentuk kandidat itemset.
Kandidat k-itemset tercipta dari campuran(k- 1)- itemset yang diperoleh pada itemset lebih dahulu. Salah  satu  watak  dari  algoritma  apriori  merupakan  guna  memotong  kandidat  k-itemset  yang himpunan  bagiannya  sudah  memiliki  k-1  item  serta  tidak  tercantum  dalam  pola  frekuensi  besar dengan panjang k-1.
2. Hitung support dari tiap calon k-itemset
Hitung  k-itemset  terpanjang  dengan  memindai  seluruh  database  sebanyak  mungkin,  dan  hitung jumlah transaksi yang muat seluruh item dalam kandidat k- itemset.
3. Tetapkan pola frekuensi besar
Penetepan  pola  frekuensi  besar  yang  mengandung  k-itemsets  ditentukan  oleh  kandidat  k-itemsets dengan dukungan lebih besar dari dukungan minimum.
4. Tidak mendapatkan pola frekuensi besar
Bila tidak didapatkan pola frekuensi besar, maka k ditambahkan satu dan mengulang ke nomor 1.
4) Bahasa R
R  adalah  bahasa  pemrograman  open  source  untuk  menangani  komputasi  dan  manipulasi  data  untuk menghasilkan statistik yang sangat membantu untuk penelitian dan industri [12]. R adalah sistem analisis statistik yang relatif lengkap, yang merupakan hasil penelitian kooperatif oleh ahli statistik dari seluruh dunia.
5) Tahapan Metode Analisis Data
Berikut  ini  adalah  tahapan  prosedur  analisis  data  memakai  CRISP-  DM(  Cross-  Industry  Standard Process for Data Mining)  ada 6 tahapan :
a. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
PT. Pusri Palembang Jateng 1 dapat memenuhi kebutuhan konsumen dengan menyediakan berbagai pupuk  non  subsidi.  PT.  Pusri  Palembang  Jateng  1  mencari  kombinasi  pupuk  dari  data  transaksi penjualan  pupuk  non  subsidi  untuk  menemukan  kombinasi  pupuk  yang  paling  umum  sehingga pemilik  perusahaan  dapat  menggunakannya  sebagai  rekomendasi  untuk  memberikan  jenis  pupuk prioritas  berdasarkan  kombinasi  pupuk  yang  dijual  dengan  Gabungan  dengan  persediaan pengendalian pupuk non subsidi..
b. Pemahaman Data (Data Understanding)
Tahap pengumpulan data transaksi dari PT. Pusri Palembang Jateng 1 dengan mengambil sampel data bulan Januari – Juli 2021. Data yang digunakan adalah dalam bentuk Microsoft Excel dengan jumlah  data  pada  bulan  Januari  –  Juli  2021  sebesar  744  record.  Data  tersebut  berisikan  tabel penjualan  yang terdiri dari 10  field. Field data transaksi penjualan PT. Pusri Palembang Jateng 1 bisa diliat di tabel 1.
Tabel 1. Field Data Transaksi Penjualan PT. Pusri Palembang Jateng 1
NO NAMA FIELD 1 NO URUT 2 TANGGAL 3 NO SKPP 4 NO PO 5 TGL PO 6 DISTRIBUTOR 7 PRODUK 8 KEMASAN 9 FOT 10 KWANTITAS
c. Persiapan Data (Data Preparation)
Pada  sesi  ini  dicoba  persiapan  data  dengan  memilih  field  yang  akan  dipakai  kemudian ditransformasikan. Prosesnya sebagai berikut :
1. Pembersihan Data
Tahap  pembersihan  data  dilakukan  pembersihan  terhadap  record  data  yang  kosong  ataupun tidak lengkap.
2. Pemilihan Field
Untuk  pemilihan  field  sendiri  akan  dipilih  3  field  yaitu  TANGGAL,  DISTRIBUTOR, PRODUK.
3. Transformasi Data
Untuk transformasi data sendiri agar dapat dipakai didalam Rstudio maka variabel PRODUK di transformasikan ke bentuk lain yang dapat mengetahui kemasan produk yang dibeli dan agar nama  produk  bisa  lebih  banyak,  contoh  :  Produk UREA  NS  merupakan  bentuk  format  awal barang  yang  akan  dibeli,  kemudian  agar  nama  produk tidak  sama  dan  produk  cuman  sedikit maka  dibelakang  nama  produk  ditambahkan  kemasan  25kg  maka  menjadi  UREA  NS  25kg, maka dari itu produk bisa lebih banyak. Potongan data transformasi produk dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Potongan Data Transformasi Produk
TANGGAL PRODUK KEMASAN FINAL 04/01/2021  UREA NS @ 25  Kg UREA NS 25kg 04/01/2021  BIORIPAH 1 Ltr BIORIPAH 1 Ltr 04/01/2021  UREA NS @ 25  Kg UREA NS 25kg 04/01/2021  UREA NS @ 50 kg UREA NS 50kg 04/01/2021  NPK SINGKONG   @ 50  Kg NPK SINGKONG 50kg
Kemudian didapatkan data tabel utama untuk dipakai di Rstudio. Potongan hasil data siap diolah diamati pada tabel 3.
Tabel 3. Potongan Hasil Data Siap Diolah
TANGGAL DISTRIBUTOR PRODUK 04/01/2021  CV. TANI MAKMUR SEJAHTERA UREA NS 25kg 04/01/2021  CV. TANI MAKMUR SEJAHTERA BIORIPAH 1 Ltr 04/01/2021  CV. RAHMAT UREA NS 25kg 04/01/2021  CV. RAHMAT UREA NS 50kg 04/01/2021  CV. RAHMAT NPK SINGKONG 50kg
04/01/2021  CV. MITRA KARYA SEJAHTERA
UREA NS 25kg
04/01/2021  CV. MITRA KARYA SEJAHTERA
BIORIPAH 1 Ltr 04/01/2021  CV. MITRA KARYA SEJAHTERA SRIDEK 1 Ltr 04/01/2021  CV. PERSADA UREA NS 25kg 04/01/2021  CV. PERSADA BIORIPAH 1 Ltr
04/01/2021  KSU MANUNGGAL JAYA ABADI UREA NS 25kg
04/01/2021  KSU MANUNGGAL JAYA ABADI NPK 16-16-16 NITRAT 25kg 04/01/2021  CV. TANI SUKSES UREA NS 25kg 04/01/2021  CV. TANI SUKSES NPK 16-16-16 NITRAT 25kg 04/01/2021  CV. INDO KIMIA BIORIPAH 1 Ltr 04/01/2021  CV. INDO KIMIA UREA NS 25kg 04/01/2021  CV. INDO KIMIA NPK 16-16-16 NITRAT 25kg
d. Modelling Phase
Ditahap  pemodelan  penelitian  menggunakan  metode  data  mining  dengan  prosedur  asosiasi algoritma apriori yang dibantu dengan Rstudio. Proses ini menghasilkan pola pembelian pupuk dan memberikan informasi kombinasi pembelian pupuk yang saling berhubungan.
Gambar 2. Pemodelan
1. Algoritma Apriori
Flowchart proses Algoritma Apriori bisa dilihat di gambar 3 flowchat algoritma apriori.
Gambar 3. Flowchart Algoritma Apriori [13]
Berikut ini adalah penjelasan dari tahapan flowchart algoritma apriori :
Tabel 4. Penjelasan Tahapan Algoritma Apriori
No Tahapan Keterangan 1 Pengolahan Data Mengolah data agar siap digunakan buat
analisa data memakai algoritma apriori.
2 Pencarian Calon
Kombinasi (Pembentukan Itemset) Mencari calon kombinasi dengan
melakukan pengombinasian item dalam
transaksi dengan kombinasi 1 itemset, 2 itemset dst. 3 Kombinasi yang Terpilih Hasil dari kombinasi yang terpilih berdasarkan minimum support dan confidence berupa rule. 4 Selesai ? Jika Y, maka proses selesai. Jika T, maka proses diulangi kembali dari
pencarian calon kombinasi (pembentukan itemset).
e. Fase Evaluasi (Evaluation Phase)
Tahap  evaluasi  melibatkan  penentuan  apakah  hasil  dari  analisis  algoritma  apriori  cocok  dengan kebutuhan toko.
f. Fase Penyebaran (Deployment Phase)
Hasil penelitian akan disampaikan dalam bentuk laporan kepada PT. Pusri Palembang Jawa Tengah 1 yang akan digunakan sebagai rekomendasi pupuk non subsidi untuk meningkatkan penjualan di PT. Pusri Palembang, Jawa Tengah1 [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya  akan  membahas  mengenai  pengimplementasian  data  mining  dengan  memakai  tata  cara asosisasi algoritma apriori, guna mencari pola konsumen dalam membeli pupuk non subsidi secara bersamaan. Percobaan ini dilakukan dengan cara menggunakan aplikasi Rstudio.

## 3.1 Install Package
Algoritma apriori terdapat  beberapa packages  yang harus diinstall  yaitu seperti readr dan arules. Package readr  ini  digunakan  untuk  membaca  dataset  yang  telah  diimport  kedalam  Rstudio,  berikut  ini  Gambar  4 Install Package readr.
Package arules merupakan package untuk membentuk frequent itemset dalam asosiasi data mining, berikut ini Gambar 5 Install Package a rules .
Gambar 5. Install Package A rules

## 3.2 Import Dataset
Data transaksi penjualan yang sudah di cleaning kemudian dimuat ke dalam Software RStudio dalam format Excel Comma delimited (.csv). Data yang digunakan adalah data transaksi dari file datatransaksi.csv.
Gambar 6. Tampilan Import Dataset

## 3.3 Mengubah File CSV menjadi file TSV (Transaksi)
Algoritma  Apriori  hanya  bisa  memproses  file  transaksi  jadi  harus  diubah  dalam  bentuk  tsv  dan  dilanjut membaca file tsv tersebut dengan melihat Gambar 7 tampilan script.

## Gambar 7. Script Ubah File tsv dan Membaca File tsv

## 3.4 Proses Algoritma Apriori
Pemrosesan Algoritma Apriori pada software Rstudio memakai nilai minimum support 0, 5 serta confidence
0, 5. Hasilnya bisa dilihat pada gambar 8 hasil proses algoritma apriori.
Gambar 8. Hasil Proses Algoritma Apriori
Pengujian Algoritma Apriori pada data transaksi ini mendapatkan 9 rule, hasil rule tersebut dapat dilihat di Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Rule Algoritma Apriori
Aturan  yang  diperoleh  dari  aturan  asosiasi  yang  ditetapkan  ditunjukkan  pada  gambar  di  atas,  dan hasil  9 aturan adalah sebagai berikut :
1. Jika membeli NPK 16-16-16 NITRAT 25kg maka akan membeli Bioripah 1 Ltr.
2. Jika membeli BIORIPAH 1 Ltr maka akan membeli NPK 16-16-16 NITRAT 25kg.
3. Jika membeli NPK 16-16-16 NITRAT 25kg maka akan membeli UREA NS 25kg.
4. Jika membeli UREA NS 25kg maka akan membeli NPK 16-16-16 NITRAT 25kg.
5. Jika membeli BIORIPAH 1 Ltr maka akan membeli UREA NS 25kg.
6. Jika membeli UREA NS 25kg maka akan membeli BIORIPAH 1 Ltr.
7. Jika membeli BIORIPAH 1 Ltr dan NPK 16-16-16 NITRAT 25kg maka akan membeli UREA NS 25kg.
8. Jika membeli NPK 16-16-16 NITRAT 25kg dan UREA NS 25kg maka akan membeli BIORIPAH 1 Ltr.
9. Jika membeli BIORIPAH 1 LTR dan UREA NS 25kg maka akan membeli NPK 16-16-16 NITRAT 25kg.
3.5 Kombinasi Item Tertinggi yang Dibentuk Algoritma apriori membentuk kombinasi hingga 3 kombinasi,akan tetapi didapatkan kombinasi item nilai minimum  support  dan  minimum  confidence  yang cukup besar  yaitu  “ Jika membeli BIORIPAH 1 Ltr dan NPK 16-16-16 NITRAT 25kg maka akan membeli UREA NS 25kg ” artinya apabila ada yang beli BIORIPAH 1 Ltr dan NPK 16-16-16 NITRAT 25kg maka akan membeli UREA NS 25kg dengan confidence 0.9600000.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Rekomendasi  Penyedia  Pupuk  Non  Subsidi dengan memakai Algoritma Apriori bisa ditarik kesimpulan bahwa pengembangan algoritma apriori pada Rstudio dengan  menentukan  nilai  minimum  support  0,5  dan  minimum  confidence  0,5,  hasil  9  aturan  asosiasi  dalam transaksi penjualan di PT. Pusri Palembang Jateng 1.
Analisa tersbut menghasilkan nilai confidence tertinggi yaitu 0,9600000 pada pembelian BIORIPAH 1 Ltr dan NPK 16-16-16 NITRAT 25kg maka akan membeli UREA NS 25kg. Menurut data yang diulas, pelanggan lebih  cenderung  membeli  banyak  item  yang  terkait  satu  sama  lain  dalam  satu transaksi.  Hanya  sebagian  kecil pembeli yang membeli satu item dalam satu transaksi.
Algoritma  apriori  dalam  teknik  data  mining  sangat  bermanfaat  untuk  mengevaluasi  data  transaksi perusahaan  dengan  cepat  dan  efisien,  memungkinkan  perusahaan  untuk  mengidentifikasi  pola  kombinasi  item dengan tautan yang paling banyak dibeli oleh pembeli. Kemudian pola kombinasi yang telah dibuat selanjutnya dapat digunakan sebagai acuan dalam pengelolaan persediaan dan menentukan strategi penjualan agar penjualan bisa meningkat, dengan cara meningkatkan jumlah stok yang tersedia untuk produk paling populer di kalangan pelanggan.
Saran yang diberikan peneliti bahwa untuk Penelitian ini dapat dikembangkan hasil analisanya dengan memperbanyak  data  transaksi  penjualan.  Lalu  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  software  lain seperti Weka atau Rapidminer.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  mengucapkan  terimakasih  kepada  PT.  Pusri  Palembang  Jateng  1  yang  sudah  mengizinkan  melakukan penelitian disana dan diizinkan dalam meminta data transaksi penjualan, lalu dan tak lupa lagi terimakasih juga untuk  Universitas  Stikubank  Semarang  beserta  dosen  pembimbing  yang  memberikan  dukungan  untuk menyelesaikan tugas akhir dengan lancar.

## REFERENCES
[1] A. Halim, “Pengaruh Pertumbuhan Usaha Mikro, Kecil Dan Menengah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Mamuju,” J. Ilm. Ekon. Pembang. , vol. 1, no. 2, hal. 157–172, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://stiemmamuju.e-journal.id/GJIEP/article/view/39.
[2] V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, dan P. Kediri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, hal. 31–39, 2017.
[3] R. Yanto dan H. Di Kesuma, “Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 4, no. 1, hal. 1–10, 2017, doi: 10.35957/jatisi.v4i1.83.
[4] S. B. Efori Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat ( Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ) Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat ( Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ),” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. August 2013, hal. 71–83, 2017.
[5] K. Erwansyah, B. Andika, dan R. Gunawan, “Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis Mobile,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, hal. 148, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2628.
[6] C. Adiwihardja, N. Hardi, dan W. Widyastuty, “Implementasi Data Mining Penjualan Kosmetik Pada Toko Zahrani Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 11, no. 2, hal. 1–7, 2019.
[7] M. A. Hasanah, S. Soim, dan A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, hal. 103–108, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[8] E. D. Sikumbang, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. Vol 4, No., no. September, hal. 1–4, 2018.
[9] luthfi E. Kusrini, and Taufiq, Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[10] G. Gunadi dan D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, hal. 118–132, 2012.
[11] A. Soma Darmawan, “Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Penawaran Produk Di Batik Putra Ghofur Pekalongan,” Litbang Kota Pekalongan , vol. 8, hal. 65–73, 2015.
[12] T. Ramdhany, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori,” Pros. SINTAK 2017 , vol. 2, no. 2, hal. 372–382, 2017.
[13] N. Fitrina, K. Kustanto, dan R. T. Vulandari, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Barang Di Minimarket Batox,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 6, no. 2, hal. 21–27, 2018, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.376.
[14] H. Maulidiya dan A. Jananto, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dan Fp-GROWTH SEBAGAI DASAR PERTIMBANGAN PENENTUAN PAKET SEMBAKO,” Proceeding SENDIU 2020 , vol. 6, hal. 36–42, 2020.