## PEMAKAIAN METODE ASOSIASI DALAM DATA MINING UNTUK PENJUALAN LEBIH DARI SATU JENIS PRODUK PADA PERUSAHAAN

## Herman Mulyana
Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sarana Informatika Jakarta Program Studi Manajemen Informatika JL. RS Fatmawati No. 24 Pondok Labu 12450 herman.hem@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Growing  information  technology  and  cheap  makes  companies  have  to  use  it  .  At  the company,  especially  the  marketing  division,  sale  and  purchase  also  use  computer  facilities  to support  its  activities.  Transactions  that  occur  every  day  is  done  with  the  use  of  computers  to collect a lot of data that is usually often treated simply as data records history alone so it does not have much value for the progress of the business. Business competition requires companies to find strategies  that  can  improve  product  sales.  This  strategy  can  be  obtained  from  the  analysis  and processing of data records method or the appropriate rules so as to produce useful information, for example in the form of patterns of relationships or linkages that occur mainly on product sales data.  The  pattern  of  relationship  or  association  rules  can  be  found  and  formed  with  the  help  of data mining methods in the association. This data linkage patterns are becoming more value to the company. This pattern is used by more optimally supported by the results of the calculation of the ratio of the support and confidence levels so that the pattern can be seen how powerful it can be used  based  on  existing  data.  The  pattern  of  relationships  which  have  become  commonly  sold product information along with sales of other products can be used to provide a proposal for the company's marketing strategy to directly offer other products that are usually sold in conjunction with  the  sale  of  a  product  with  a  high  level  of  confidence and  can  reduce  the  cost  of  promotion because  they  do  not  need  to  promote  or  offer  all  kinds  of  products  available  to  the  buyer  or customer  but  sufficiently  related  products  and  has  the  potential  to  be  sold.  The  end  result  the company can sell more types of products to buyers and customers by effectively and efficiently.
Keywords: association, data mining, method, sale, product.

## PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  yang  makin berkembang  dan  murah  membuat  makin banyak  perusahaan  yang  memanfaatkannya. Pada  berbagai  bagian  perusahaan  ditemukan pemanfaatan  komputer.  Bagian  sumber  daya manusia,  gudang,  pemasaran,  penjualan  dan pembelian juga menggunakan sarana komputer  untuk  menunjang  kegiatannya. Transaksi  yang  sering  terjadi  setiap  hari sangat  sulit  sekali  jika  dilakukan  oleh  sarana manual  karena  itu  penggunaan  komputer dibutuhkan  untuk  mengatasinya.  Komputer ini setiap waktu mengumpulkan dan mengolah  data  yang  ada  di  tiap  bagian perusahaan.  Data-data  yang  dikumpulkan biasanya  sering  diperlakukan  hanya  sebagai simpanan  atau  rekaman  perusahaan  sehingga tidak  memiliki  nilai  lebih  untuk  kemajuan usaha. Banyaknya persaingan di dunia bisnis, menuntut  perusahaan  untuk  menemukan strategi  yang  dapat  meningkatkan  penjualan produk. Strategi ini sebenarnya bisa diperoleh
dari  hasil  analisa  rekaman  data  yang  ada  di komputer.  Koleksi  rekaman  data  yang dianalisa  dengan  metode  atau  aturan  yang tepat  dapat  menghasilkan  pengetahuan  baru atau  informasi  yang  berguna,  misalnya berupa pola hubungan (asosiasi) atau keterkaitan  yang  terjadi  pada  data  terutama data penjualan produk.

## Rumusan Masalah
Masalah  yang  dapat  dirumuskan  pada penulisan ini adalah:
Apakah  metode  asosiasi  dalam data  mining dapat  menemukan  pola  hubungan  yang terjadi pada data penjualan?
Apakah  metode  asosiasi  dalam data  mining dapat  menghasilkan  informasi  yang  berguna untuk memberikan usulan strategi pemasaran pada perusahaan?
Bagaimana  metode  asosiasi  dalam data mining dapat  menghasilkan  informasi  yang berguna  untuk  meningkatkan  penjualan produk perusahaan?
Batasan Masalah Penelitian pada penulisan ini merupakan  kajian  ilmiah  tentang  metode asosiasi  dalam data  mining dengan  contoh kasus  pengolahan  data  penjualan  lebih  dari satu jenis produk.

## Tujuan Penelitian
Hasil  penelitian  ini  ditujukan  untuk dapat  membantu  pihak  perusahaan  untuk mengetahui  produk  yang  berkaitan  yang biasanya  di  beli  oleh  langganan,  menyusun strategi
pemasaran perusahaan
dan meningkatkan  penjualan  produk  perusahaan kepada pembeli dan pelanggan/langganan.

## BAHAN DAN METODE

## Data Mining
Data  mining jika  diartikan  dalam bahasa indonesia bisa berarti penggalian atau penambangan atau pengelolaan data. Han dan Kamber  (2006)  mengartikan data  mining dengan  mengurai atau  menggali pengetahuan dari  sejumlah  data  yang  ada.  Data  dan informasi memiliki nilai dan pengertian yang berbeda.  Data  dikatakan  sebagai  bahan mentah  dari  informasi  sedangkan  informasi adalah  data  yang  sudah  dikelola  sedemikian rupa  sehingga  memiliki  nilai  tambah  dan digunakan  dalam  pengambilan  keputusan (Sulianta dan Juju, 2010).
Data selalu ada pada setiap perusahaan walaupun sifatnya tidak terlihat dibandingkan dengan  empat  sumber  daya  lainnya;  seperti: manusia,  bahan  baku  material,  sarana  dan mesin.  Perusahaan  yang  selalu  beraktifitas setiap  waktu  menyebabkan  data-data  yang dihasilkan  bertumpuk-tumpuk  yang  jika sudah  tidak  digunakan  lagi  akan  menjadi masa lalu sehingga tidak terlihat nilainya tapi dengan melakukan penambangan data dengan sumber daya dan teknik atau metode tertentu akan  dapat  ditemukan  pengetahuan  dan informasi baru yang berguna bagi perusahaan di  masa  depan.  Data  yang  sudah  disimpan dalam  bentuk file dapat  diolah  oleh  manusia dengan  bantuan  perangkat  lunak  aplikasi komputer.  Pengetahuan  baru  atau  informasi yang  dihasilkan  dapat  berbentuk  apapun; seperti:  tulisan,  gambar,  grafik,  daftar  nilai atau  bentuk  lainnya  yang  menunjukan  pola tertentu,  dapat  dijadikan  pertimbangan  untuk perencanaan strategis di masa depan.
Data  mining  functionalities  are  used to  specify  the  kind  of patterns  to  be  found  in data  mining  task. (Han  dan  Kamber,  2006). Kutipan di atas menunjukan bahwa penambangan  data  merupakan  salah  satu
proses  dalam  menemukan  informasi  atau pengetahuan  baru  ( Knowledge  Discovery from Data ).

## Metode Asosiasi
Metode  atau  aturan  algoritma  dalam data mining (menambang data) ada beberapa jenis,  tapi  yang  sesuai  dengan  tujuan penelitian  ini  adalah Association  Rules (Aturan Keterkaitan/Metode Asosiasi).
Aturan  ini  menunjukan  keterkaitan  antara satu  data  dengan  data  lain.  Konsep  ini melakukan pencarian hubungan dari beberapa produk  di  dalam  transaksi  pembelian  atau mencari kemungkinan kombinasi yang sering muncul  ( frequent =  frequensi)  dari  suatu himpunan  produk  ( item  set ).  Menurut Santoso (2007) aturan asosiasi ingin memberikan informasi dalam bentuk
hubungan  “if-then”  atau  “jika-maka”  dengan istilah antecedent dan consequent, antecedent untuk mewakili bagian “jika” dan consequent untuk mewakili bagian “maka” (Huda, 2010). Proses  analisa  data  untuk  menghasilkan sejumlah aturan yang nantinya akan dijadikan informasi yang akan muncul, perlu memenuhi  syarat  yang  cukup  kuat  tingkat ketergantungan  antar item dalam antecedent (pernyataan) dan consequent (kesimpulan) . Istilah  ukuran  kekuatan  aturan  asosiasi  ini adalah support dan confidence . Support adalah  rasio  nilai  antara  jumlah  transaksi yang  memuat antecedent dan consequent dengan  jumlah  seluruh  transaksi. Confidence adalah  rasio  antara  jumlah  transaksi  yang meliputi  semua item dalam antecedent dan consequent dengan  jumlah  transaksi  yang meliputi  semua item dalam antecedent. Analisa  asosiasi  ini  merupakan  proses  untuk menemukan semua aturan  yang berhubungan dari  suatu item yang  memenuhi  syarat minimum support (dukungan)  dan  syarat minimum confidence (kepercayaan).  Penting tidaknya suatu aturan assosiasi dapat diketahui  dengan  dua  parameter, support (nilai  penunjang)  yaitu  persentase  kombinasi item tersebut dalam database dan confidence (nilai  kepastian)  yaitu  kuatnya  hubungan antar item dalam aturan assosiasi.
P ada  penelitian  karya  Tama  (2010) dibahas  mengenai  analisis  terhadap  data transaksi  penjualan  sebuah  perusahaan  ritel umum  yang  bergerak  di  bidang  fotografi, fotokopi, medical  imaging , printing dan telekomunikasi yang memiliki variasi produk yang sangat beragam dan akan menghasilkan kemungkinan  kombinasi  penjualan  produk yang  beragam  pula.  Bagian Customer Relationship  Management  (CRM) dalam
sebuah  perusahaan  menggunakan  teknik  dan strategi  pemasaran cross/up  selling,  product affinity  analysis dan product  bundling untuk meningkatkan  transaksi  penjualan  dengan penjualan additional  products dari  produk utama  dimana  pelanggan  telah  berkomitmen untuk  membelinya. Association  rules di dalam data  mining yang  diturunkan  dari terminologi
market basket analysis merupakan  teknik  yang  digunakan  pada penelitian  ini  untuk  mencari  hubungan  dari beberapa produk di dalam transaksi pembelian.  Teknik  yang  digunakan  ini mencari kemungkinan kombinasi yang sering muncul  ( frequent )  dari  suatu item  set (sekumpulan item )  seluruh  data  penjualan produk  yang  memiliki  peringkat  penjualan tertinggi (berdasarkan seberapa sering produk yang  bersangkutan  dibeli,  bukan  seberapa banyak  produk  tersebut  dibeli).  Penelitian karya  Tama  ini menghasilkan  sebuah
pengetahuan baru (knowledge) berupa hipotesis  strategi  pemasaran cross-selling melalui peluang penjualan additional product untuk  produk-produk  utama  ( base  product ) dimana  pelanggan  telah  berkomitmen  untuk membelinya,  sehingga  dapat  meningkatkan loyalitas  pelanggan  (dari  sisi customer )  dan volume penjualan (dari sisi perusahaan). Pada aplikasi karya Tama (2010) untuk menampilkan cross-selling  product yang berbasis  web  yang  memungkinkan salesman untuk  melihat  lebih  jauh  mengenai  saran cross-selling  product dari  setiap  transaksi yang  ada  dengan  cara  memasukkan  kode produk  yang  berperan  sebagai base  product . Hasil query tersebut  kemudian  menampilkan kesepuluh cross-selling product yang disarankan yang diurutkan berdasarkan confidence score -nya secara descending . P ada  penelitian  karya  Yusuf,  Pratikto dan  Gerry  (2006)  dianalisa  data  transaksi penjualan  yang  terkumpul  dan  tersimpan untuk menghasilkan pengetahuan yang bermanfaat bagi manajemen dalam
melakukan  usaha-usaha  yang  terkait  dengan peningkatan  penjualan  dengan  melakukan promosi  yang  tepat  dan  membekali  tenaga penjual dengan pengetahuan mengenai kebiasaan  pelanggan.  Pengetahuan  mengenai asosiasi antar jenis item , jenis-jenis item yang muncul  bersamaan  pada  tiap  transaksi,  dapat menjadi  masukan  penting  dalam  melakukan usaha peningkatan penjualan; misalkan dalam melakukan  promosi  untuk  pembelian  satu jenis item dapat  membeli  jenis item lain dengan  harga  lebih  murah,  pengetahuan asosiasi antar jenis item ini dapat memberikan pengetahuan mengenai
kombinasi item yang  harus  tercakup  dalam promosi tersebut.
P enelitian berikutnya yang juga mengenai data  mining karya  Luthfi  (2009) dibahas  penggunaan data  mining algoritma asosiasi  untuk  menyusun  sebuah  sistem aplikasi  yang  memiliki  kemampuan  melihat pola penjualan barang  yang digunakan  untuk menyusun  strategi  penjualan  baru.  Aturan asosiasi yang digunakan memenuhi minimum threshold (batasan) support (min_sup)  dan minimum threshold confidence (min_conf) antara  nilai  0%  dan  100%.  Penelitian  ini mengembangkan aplikasi data mining berbasis desktop dengan bahasa
pemrograman  java  yang  menunjukan  data transaksi  penjualan  dan  data  hasil  proses asosiasi.
P enelitian  berikutnya  karya  Raymond Chi  dan  Ada  Wai  (2004)  tentang  aturan asosiasi  dalam data  mining dan  aplikasinya untuk  memilih  produk  dengan  harga  yang menghasilkan  keuntungan  maksimal  dengan penawaran produk untuk cross-selling . P enelitian  karya  Radhiaty,  Husufa, Letik, Wahyu dan Wicaksana (2009)
menggunakan data  mining untuk  mengolah data  dengan  cara  mengelompokkan  masing- masing  pembeli  dan  mempelajari  tingkah laku  pembeli  dalam  melakukan  transaksi. Teknik market  basket  analysis adalah  salah satu teknik data mining yang bertujuan untuk menemukan  produk-produk  yang  sering dibeli  bersamaan  dari  data  transaksi,  ini sangat  diperlukan  untuk  menentukan  aturan asosiasi.  Aturan  asosiasi  adalah  suatu  pola kecenderungan  pembeli  dalam  berbelanja barang. Pola pembelian barang yang ditemukan  inilah  yang  kemudian  dapat dilakukan  strategi-strategi  pemasaran  untuk menentukan barang apa yang akan dijual dan bagaimana  cara  supaya  proses  penjualan lebih  baik.  Teknik  yang  digunakan  pada proses mining aturan asosiasi ini menggunakan  algoritma  pincer-search.  Suatu sistem diperlukan untuk memudahkan mengetahui  kebiasaan atau pola tingkah laku konsumen  dalam  berbelanja  melalui e- commerce dengan mendeteksi produk-produk apa  saja  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen. Metode  pada  penulisan  ini  bertujuan  untuk menganalisa database transaksi  pada website e-commerce secara otomatis, guna
mendeteksi dan menemukan informasi mengenai produk-produk yang sering bersamaan  ataupun  dalam  jangka  waktu tertentu.  Metode  yang  diterapkan  tersebut akan memudahkan konsumen mencari produk  yang  diinginkan  dan  membantu
Cari kombinasi item (Himp) dengan Frek Himp >= Φ, mulai dari Jml Himp =1 sd Jml Himp <= k Mulai Pilih kelompok data yang akan dianalisa Jml Himp: k Min Support: Min S
Frek Himpunan: Φ Min Confidence: Min C

## Cari nilai Support >= Min S
Cari nilai Confidence >= Min C Bentuk Aturan Asosiasi Selesai
Gambar 1. Flowchart metode asosiasi yang dipakai.
mempromosikan  produk-produk  baru  dilihat dari  kebiasaan  konsumen  dalam  membeli. Banyaknya  jenis  produk  dan  jasa  yang ditawarkan,  belum  tentu  dibutuhkan  oleh setiap  konsumen.  Pencarian  produk  dan  jasa yang  tepat  bagi  konsumen  tentu  akan menghabiskan  waktu  konsumen  padahal tujuan e-commerce itu sendiri untuk menghemat waktu bagi setiap konsumen agar tidak  perlu  ketempat  perbelanjaan.  Hasil karyanya  dapat digunakan  untuk  mengetahui pola  pembelian  produk/jasa  dari  setiap konsumen, dimana proses ini bertujuan untuk mempromosikan  produk/jasa  tertentu  kepada setiap  konsumen  sesuai  dengan  kebiasaan setiap  konsumen  saat  mereka  melakukan transaksi pembelian produk/jasa yang dibutuhkan.
P enelitian  karya  Gunadi  dan  Sensuse (2012)  membahas  algoritma  Apriori  dan frequent  pattern  growth  (FP-growth)  yang digunakan  untuk  membantu  menemukan sejumlah  aturan  asosiasi  dari  basis  data transaksi penjualan produk buku di
Percetakan  PT.  Gramedia,  sehingga  untuk selanjutnya dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam membuat strategi pemasaran  dan  penjualan  yang  efektif.  Pada penelitian  ini  SQL  Server  2005  Express Edition  digunakan  untuk  menyimpan  basis data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian sebagai  hasil  dari  proses  pemilihan  data penelitian.  Setelah  itu  dilakukan  proses pembersihan  dan  penyiapan  data  serta pembuatan dataset penelitian dengan
menggunakan perangkat SQL Server Management  Studio  Express.  Aplikasi  Weka digunakan dalam
penelitian untuk menerapkan  model data  mining terhadap basis  data  penelitian.  Weka  juga  digunakan untuk  menampilkan  presentasi  knowledge yang  dapat  disimpulkan  dari  hasil  penerapan model data mining terhadap sejumlah atribut penjualan  produk  buku  di  Percetakan  PT. Gramedia.
P enelitian  berikutnya  karya  Santoso (2003) membahas data mining dengan kaidah asosiasi  pada  basis  data  transaksional  yang memiliki  tiga  buah  dengan  jumlah  yang berbeda.  Penelitiannya  melakukan  pengujian empiris  dengan  pembuatan  perangkat  lunak data mining untuk penggalian kaidah asosiasi dan  menyimpulkan  bahwa  waktu  komputasi untuk menghasilkan kaidah asosiasi
dipengaruhi  oleh  jumlah  transaksi  dan penggunaan  struktur  data  “tidlist”  pada algoritma apriori menyebabkan waktu komputasi  yang  dibutuhkan  relatif  berkurang
karena  hanya  memerlukan  pembacaan  basis data sekali saja.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  contoh  data  yang akan digunakan pada gudang data merupakan perpaduan  ( integration )  dari  rekaman  data penjualan  yang  meliputi  data  transaksi  dan data  produk.  Data-data  tersebut  dilakukan proses  pembersihan  ( cleaning )  dari  data-data yang  tidak  valid  seperti  jumlah  penjualan yang kosong (tidak ada penjualan). Data yang akan  digunakan  untuk  analisa data  mining dari  gudang  data  masih  harus  dipilih  lagi ( selection ) berdasarkan pengelompokan seluruh  transaksi  yang  terjadi  untuk  waktu tententu.  Data  yang  telah  dikelompokan tersebut  akan  diproses  dengan  metode asosiasi dari data mining untuk mendapatkan aturan  hubungan  antara  produk-produk  yang telah  terjual.  Sumber  data  yang  digunakan biasanya  berupa file basis  data  dengan  tabel penjualan yang berisi data transaksi penjualan produk  dengan  berbagai  atribut  dan  nilai berdasarkan  waktu  dan  tabel  produk  yang berisi data produk yang dijual oleh perusahaan.
Field-field  dari  tabel  penjualan  dan tabel  produk  yang  dibutuhkan  terdiri  dari: Tabel  Penjualan  (No  Transaksi  Penjualan, Kode  Pembeli,  Tanggal  Transaksi,  Kode Produk,  Jumlah  Pembelian),  Tabel  Produk (Kode Produk, Nama Produk).
Tabel 1. Tabel Produk yang digunakan. KD_PRO  NAMA_PRODUK A Produk 1 B Produk 2 C Produk 3 D Produk 4 E Produk 5 F Produk 6 G Produk 7
Field  dari  tiap  tabel  di  ambil  sesuai kebutuhan  data  yang  akan  dianalisa,  oleh karena  itu  dalam data  mining juga  biasa dilakukan  proses Cleaning,  Integration, Selection dan Transformation agar data  yang diolah  relevan  dengan  data  yang  dibutuhkan dan  menjadi  satu file tabel  atau  query.  Tabel atau  query  yang  telah  menjadi  gudang data/data warehouse / data mart ini siap untuk dilakukan proses pada tahap berikutnya.
Metode  asosiasi  digunakan  dalam proses data  mining dimulai  dari  menemukan pola  frekuensi  tinggi.  Pola  frekuensi  tinggi adalah  pola-pola item di  dalam  gudang  data yang memiliki frekuensi di atas batas tertentu yang  disebut  dengan  istilah threshold (batasan)  atau  istilah  frekuensi  himpunan ( frequent item set ). Jika jumlah frekuensi data yang  dihitung  kurang  dari frequent  item  set maka item atau  kombinasi item tidak  akan diikutkan  pada  perhitungan  selanjutnya. Penentuan  batasan  nilai frequent  item  set dapat  mempercepat  perhitungan.  Metode  ini dibagi  menjadi  beberapa  tahap  yang  disebut iterasi.  Tiap  iterasi  menghasilkan  pola frekuensi tinggi dengan himpunan yang sama dimulai dari tahap pertama yang menghasilkan  pola  frekuensi  tinggi  dengan himpunan satu sampai batas jumlah himpunan  yang  diinginkan  yang  biasanya disimbolkan  dengan  k  yang  berarti  jumlah himpunan  (k item set adalah item set yang terdiri dari k buah item yang ada pada seluruh transaksi  atau  jumlah item set ).  Pertama dimulai  dari  iterasi  pertama  yaitu  himpunan satu  item  dihitung  jumlah  frekuensinya  dari seluruh  transaksi,  lalu  dibandingkan  dengan batasan  nilai jumlah  himpunan dan  frekuensi himpunan  yang  telah  ditentukan.  Kemudian
dilanjutkan  dengan  iterasi  berikutnya  sampai batasan nilai jumlah himpunan tercapai. Tiap kandidat 2 himpunan (kombinasi 2 unsur) ini dihitung  nilai support dan confidence -nya; setelah  nilai support dan confidence dari semua  kandidat  2- item set didapatkan,
kandidat  2- item  set yang  memenuhi  syarat minimum support dan  minimum confidence dapat ditetapkan sebagai aturan asosiasi yang terbentuk. Berikutnya mencari kandidat untuk 3  himpunan  dan  seterusnya  sampai  batas jumlah  himpunan  yang  ditentukan.  Pada Gambar  1.  dapat  dilihat  diagram  alir algoritma  yang  digunakan  dalam  metode asosiasi ini.
Proses  dengan  metode  asosiasi  untuk model data  mining pada  penelitian  ini sebagai  berikut.  Data  yang  akan  digunakan untuk  analisa data  mining dari  gudang  data harus  dipilih  dulu  ( selection )  berdasarkan kelompok  waktu  atau  tanggal  transaksi tertentu  dan  juga  dilakukan  pengelompokan ( clustering )  dari  seluruh  transaksi  yang terjadi.  Pertama  misalnya  telah  dipilih kelompok  data  yang  akan  dianalisa  untuk kelompok waktu tertentu. Kemudian tentukan batas-batas untuk perhitungannya; yaitu:
Jml Himp            = 3   Min Support       =   5 % Frek Himpunan  = 2 Min Confidence = 20 %
Berikutnya  mencari  pola  frekuensi  tinggi dengan himpunan satu jenis/unsur/ item sampai batas jumlah himpunan (k) yang telah ditentukan sebelumnya. Pada proses ini telah diketahui  dari  gudang  data  bahwa  himpunan transaksi untuk k = 1 (1 jenis) terdiri dari: F 0 = {{C}, {A}, {B}, {D}, {E}, {G}, {F}} tapi fungsi (F) himpunan dari masing-masing jenis yang memenuhi syarat minimal frekuensi himpunan = 2 maka F 1 terdiri dari: F 1 = {{F}, {D}, {A}, {B}, {C}, {E}} karena  jumlah  masing-masing  transaksi (frekuensi  himpunan)  yaitu:  F=12,  D=27, A=51, B=51, C=51, G=1, E=10.
Berikutnya  mencari  pola  frekuensi  tinggi dengan himpunan dua jenis/unsur/ item sampai  batas  jumlah  himpunan  (k  =  3)  yang telah ditentukan sebelumnya.  Pada proses ini diketahui  himpunan  transaksi  untuk  k  =  2  (2 jenis) terdiri dari: {F,D}, {F,A}, {F,B}, {F,C}, {F,E}, {D,A},  {D,B}, {D,C}, {D,E}, {A,B}, {A,C}, {A,E}, {B,C}, {B,E}, {C,E}
tapi fungsi (F) himpunan candidat aturan dari masing-masing jenis
yang memiliki kombinasi  unsur  yang  bersamaan  dan memenuhi syarat
minimal frekuensi himpunan = 2 terdiri dari:
F 2 =  {{F,A}, {F,E}, {A,E}, {F,C}, {D,A}} karena  jumlah  masing-masing  transaksi
(frekuensi himpunan) yaitu: {F,A}=3,
{F,E}=10, {A,E}=3, {F,C}=2, {D,A}=2.
Berikutnya  mencari  pola  frekuensi  tinggi dengan himpunan tiga jenis/unsur/ item sampai  batas  jumlah  himpunan  (k  =  3)  yang telah  ditentukan  sebelumnya  dan  kombinasi unsur  yang  bersamaan.  Pada  proses  ini diketahui  himpunan  transaksi  untuk  k  =  3  (3 jenis) terdiri dari:
{F,A,E}, {F,A,C}, {F,A,D}, {F,E,C}, {A,E,D} tapi fungsi (F) himpunan candidat aturan dari masing-masing  jenis  yang  memenuhi  syarat minimal frekuensi himpunan = 2 dan terdapat unsur yang bersamaan terdiri dari: F3 = {F,A,E} karena  jumlah  masing-masing  transaksi (frekuensi himpunan) yaitu: {F,A,E}=3. Pola  pencarian  frekuensi  tinggi  dengan himpunan  tiga  jenis/unsur/ item telah  sampai batas  jumlah  himpunan  (k=3)  yang  telah ditentukan  sebelumnya,  sehingga  proses iterasi pola ini dihentikan.
Pada  akhir  tahap  pertama  di  atas, aturan  asosiasi  telah  terbentuk  tetapi  masih belum dapat digunakan secara optimal karena nilai  rasio  dukungan ( support )  dan  tingkat kepercayaannya  ( confidence )  belum  dapat dihitung  seberapa  kuatnya,  karena  itu  masih perlu  dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya.  Tahap kedua  dari  metode  asosiasi  ini  adalah menghitung  dan  mencari  nilai support dan confidence untuk  masing-masing  fungsi himpunan yang telah terbentuk pada proses di atas  tadi.  Hasil  perhitungan  nanti  akan menghapus yang nilai support < min support dan  nilai confidence <  min confidence atau akan  digunakan  himpunan  dari  gabungan fungsi  himpunan  yang  nilai support >=  min support dan  nilai confidence >=  min confidence sehingga terbentuk aturan asosiasi yang diinginkan. Rumus yang akan digunakan  untuk  menghitung  nilai support dan confidence sebagai berikut:
S = Σ (Ta ∩ Tc) x 100 %
Σ (T) C = Σ (Ta ∩ Tc)
x 100 %
Σ (T a)
Keterangan: S = Support . C
= Confidence . Σ (Ta+Tc)  =   Jumlah transaksi yang mengandung a dan c . Σ (T) =   Jumlah seluruh transaksi. Σ (Ta) =   Jumlah transaksi yang mengandung a .
Perhitungan  dimulai  dari  himpunan yang  terdiri  dari  dua  unsur  (F2)  karena himpunan  yang  terdiri  dari  satu  jenis  tidak memiliki  hubungan    sehingga  tidak  bisa dijadikan aturan asosiasi.
F2 = {{F,A}, {F,E}, {A,E}, {F,C}, {D,A}}
1. F => A (Jika F, maka A)
Jumlah record yang mengandung F dan A ada
3 transaksi. Jumlah seluruh transaksi adalah
182 transaksi, sehingga support -nya adalah:
S = 3 x 100 % =  1,64 % 182
Jumlah record yang mengandung F dan A ada 3 transaksi. Jumlah record yang mengandung F ada 12, sehingga confidence -nya adalah:
C = 3 x 100 % =  25 % 12 2. A => F (Jika A, maka F)
Jumlah record yang mengandung A dan F ada 3 transaksi. Jumlah seluruh transaksi adalah
182 transaksi, sehingga support -nya adalah: S = 3 x 100 % =  1,65 % 182
Jumlah record yang mengandung A dan F ada 3 transaksi. Jumlah record yang mengandung A ada 51, sehingga confidence -nya adalah:
C = 3 x 100 % =  5,88 % 51
Demikian  perhitungan  seterusnya  untuk semua  himpunan  dalam  fungsi  F2  yang belum  dijabarkan.  Jika  telah  dihitung  semua maka  dipilih  kembali  hasil  perhitungan himpunan yang nilai support >= min support dan  nilai confidence >=  min confidence sehingga  terbentuk  aturan  asosiasi  yang diinginkan. Misalnya hasil perhitungan untuk himpunan  {F,A},  {F,E}  dan  {A,E}  seperti terlihat  pada  Tabel  2;  maka  akan  terlihat bahwa aturan asosiasi F=>A tidak memenuhi persyaratan  karena  nilainya  supportnya  di bawah  5  %  walaupun  nilai confidence untuk F=>A  di  atas  20  %  dan  begitu  juga  dengan
himpunan {A,E} aturan asosiasinya tidak ada yang  memenuhi  persyaratan,  tapi  aturan F=>E  dan  E=>F  memenuhi  persyaratan karena  nilai support dan confidence -nya berada di atas atau sama dengan 5 % dan 20 %.
Tabel  2.  Contoh  hasil  perhitungan  untuk himpunan {F,A}, {F,E} dan {A,E}.
No  Himpunan  Aturan Support % Confide nce % 1 F,A F => A 1,65 25,00 2 F,A A => F 1,65 5,88 3 F,E F => E 5,49 83,33 4 F,E E => F 5,49 100,00 5 A,E A => E 1,65 5,88 6 A,E E => A 1,65 30,00 Berikutnya dilanjutkan untuk himpunan yang terdiri dari tiga unsur (F3). F3 = {F,A,E}
1. F => A, E (Jika F, maka A dan E) Jumlah record yang mengandung F, A dan E ada  3  transaksi.  Jumlah  seluruh  transaksi adalah  182  transaksi,  sehingga support -nya adalah:
S = 3 x 100 %  =  1,64 % 182
Jumlah record yang mengandung F, A dan E ada  3  transaksi.  Jumlah  record  yang mengandung  F  ada  12,  sehingga confidence - nya adalah:
C = 3 x 100 % =  25 % 12 2. A => F, E (Jika A, maka F dan E) Jumlah record yang mengandung A, F dan E ada  3  transaksi.  Jumlah  seluruh  transaksi adalah  182  transaksi,  sehingga support -nya adalah:
S = 3 x 100 %  =  1,65 % 182
Jumlah record yang mengandung A, F dan E ada  3  transaksi.  Jumlah  record  yang mengandung  A ada 51, sehingga confidence - nya adalah:
C =
3
x 100 % =  5,88 % 51
3. E => F, A (Jika E, maka F dan A)
Jumlah record yang mengandung E, F dan A ada  3  transaksi.  Jumlah  seluruh  transaksi adalah  182  transaksi,  sehingga support -nya adalah:
S = 3 x 100 %  =  1,65 % 182
Jumlah record yang mengandung E, F dan A ada  3  transaksi.  Jumlah  record  yang mengandung  E  ada  10,  sehingga confidence - nya adalah:
C = 3 x 100 % =  30 % 10
Jika  telah  dihitung  semua  maka  dipilih kembali  hasil  perhitungan  himpunan  yang nilai support >=  min support dan  nilai confidence >=  min confidence sehingga terbentuk  aturan  asosiasi  yang  diinginkan. Misalnya  hasil  perhitungan  untuk  himpunan {F,A,E} seperti terlihat pada Tabel 3.; terlihat bahwa  semua  aturan  asosiasi  yang  terbentuk pada  fungsi  himpunan  tiga  unsur  ini  tidak memenuhi persyaratan karena nilainya support dan confidence -nya  di  bawah  5  % dan 20 %.
Tabel  3.  Contoh  hasil  perhitungan  untuk himpunan {F,A,E}.
Himpuna n Aturan Support % Confiden ce % F,A,E F => A,E 1,65 25,00 F,A,E A => F,E 1,65 5,88 F,A,E E => F,A 1,65 30,00
Catatan  bahwa  dari  himpunan  dua  unsur misalnya  {F,A}  maka  akan  terbentuk  dua aturan  hubungan  seperti  F=>A  dan  A=>F yang  perlu  dihitung support dan confidence - nya karena  nilai confidence -nya  pasti berbeda; begitu pula dengan himpunan  unsur lainnya  misalnya  tiga  unsur  {F,A,E}  maka akan  terbentuk  tiga  aturan  seperti  F=>A,E; A=>F,E  dan  E=>F,A  yang  juga  perlu dihitung support dan confidence -nya.  Hal  ini dimaksudkan  pula  dengan  kepentingan  dan kemudahan  informasi  dari  aturan  yang  akan di  dapat  sebagai  hasil  akhir  dari  proses data mining agar  pengguna  informasi  ini  dapat cepat  memanfaatkan  hasilnya  dan  mudah menemukan produk/unsur yang berkaitannya.
Pola  hubungan  atau  aturan  asosiasi yang terjadi pada data penjualan suatu produk dapat  ditemukan  dan  dibentuk  dengan bantuan  metode  asosiasi  dalam data  mining . Pola  keterkaitan  data  ini  dapat  digunakan sebagai  informasi  yang  penting  pada  suatu perusahaan. Pola ini dapat digunakan dengan lebih optimal lagi jika didukung dengan hasil perhitungan  nilai  rasio  dukungan ( support ) dan tingkat kepercayaan ( confidence ) sehingga  pola  ini  dapat  diketahui  seberapa kuatnya  dapat  digunakan  berdasarkan  data- data yang ada.

## KESIMPULAN
Proses  analisa  dan  penggalian  data dari  basis  data  perusahaan  terutama  data transaksinya  yang  telah  lama  terkumpul menggunakan  metode  asosiasi  dari data mining dapat  menemukan  pola  hubungan yang  terjadi  pada  data  penjualan.  Pola hubungan  yang  sudah  menjadi  informasi produk  yang  biasa  terjual  bersamaan  dengan penjualan  produk  lain  dapat  berguna  untuk memberikan  usulan  strategi  pemasaran  pada perusahaan  karena  pihak  perusahaan  dapat langsung  menawarkan  produk  lain  yang biasanya  terjual  bersamaan  dengan  penjualan suatu  produk  dengan  tingkat  keyakinan  yang tinggi  dan  dapat  mengurangi  biaya  promosi karena  tidak  perlu  mempromosikan  atau menawarkan  semua  jenis  produk  yang  ada kepada  pembeli  atau  langganan  tapi  cukup produk  yang  berkaitan  dan  punya  potensi terjual saja.
Implikasi dari informasi yang
dihasilkan  dari  metode  asosiasi  ini  dapat diterapkan  di  berbagai  bagian  perusahaan yang  berkaitan  langsung  dengan  layanan pembeli  dan  langganan.  Penerapan  informasi ini  akan  lebih  mudah  digunakan  bagi perusahaan  jika  dibuatkan  sarana  aplikasinya secara  khusus  sehingga  dapat  lebih  terasa langsung manfaatnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Gunadi,  Goldie,  Dana  Indra  Sensuse.  2012.
Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis terhadap Data Penjalan Produk Buku dengan menggunakan  algoritma  Apriori  dan Frequent Pattern Growth (FP- Growth):  Studi  Kasus  Percetakan  PT. Gramedia.  Jakarta:  Jurnal  Telematika MKom  Volume  4  No.1  ISSN:  2085- 725X. Akses: 22 Nopember 2013, http://pascasarjana.budiluhur.ac.id/wp- content/uploads/2013/ 02/Goldie_Dana_TM-Vol4-No1.pdf Han,  Jiawei  dan  Micheline  Kamber.  2006. Data Mining: Concepts and techniques.  San  Francisco,  USA: Morgan Kaufmann Publishers. Huda, Nuqson Masykur. 2010. Aplikasi Data Mining  untuk  menampilkan  informasi tingkat  kelulusan  mahasiswa  (Studi Kasus  di  Fakultas  MIPA  Universitas Diponegoro). Semarang: Fakultas MIPA, Universitas Diponegoro. Akses: 31 Juli 2011. http://eprints.undip.ac.id/23168/1/ TA_NUXON_J2F005280.pdf Larose, Daniel T. 2005. Discovering knowledge in data: An introduction to data  mining.  New  Jersey,  USA: Wiley-Interscience,  John  Wiley  & Sons Inc.
Luthfi,  Emha  Taufiq.  2009.  Penerapan  Data Mining  algoritma  asosiasi  untuk meningkatkan  penjualan.  Yogyakarta: Jurnal DASI ISSN: 1411-3201 Vol. 10 No. 1. Akses: 31 Juli 2011, http://p3m.amikom.ac.id/p3m/dasi/201 0/DASIMaret2009/5 - STMIK AMIKOM YOGYAKARTA - PENERAPAN DATA MINING ALGORITMA  ASOSIASI    UNTUK MENINGKATKAN PENJUALAN.pdf Pramudiono,  Iko.  2003.  Pengantar  Data Mining: Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data. Akses: 31 Juli 2011, http://www.ilmukomputer.org/wp- content/uploads/2006/08/iko- datamining.zip.
Radhiaty,  Nurullah  Husufa,  Juningsi  D.F.J. Letik,  Tri  Wahyu  W.  dan  I.  Wayan Simri  Wicaksana.  2009.  Personifikasi Web E-Commerce Menggunakan Basket  Algoritma  dari  Data  Mining. Depok.  Proceeding  PESAT  Volume  3 ISSN: 1858-2559 Universitas Gunadarma. Akses: 25 Nopember 2013,
http://repository.gunadarma.ac.id/bitst ream/123456789/2635/ 1/Ekon-16.pdf
Raymond  Chi-Wing  Wong  dan  Ada  Wai- Chee  Fu.  2004.  Association  rule mining  and  its  application  to  MPIS.
Hongkong: The Chinese University of Hong Kong. Akses: 31 Juli 2011, http://www.cs.ust.hk/~raywong/paper/ dataWarehousing05-mpis.pdf
Santoso,  Budi.  2007.  Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Santoso,  Leo  Willyanto.  2003.  Pembuatan
Perangkat  Lunak  Data  Mining  untuk Penggalian Kaidah Asosiasi menggunakan Metode Apriori. Jakarta. Jurnal Informatika Vol. 4, No. 2 FTI Universitas Kristen Petra. Akses: 23 Nopember 2013, http://portalgaruda.org/download_artic le.pph?article=67297. ipi67297.pdf. Setiawan,  Ferry  Haryono.  2011.  Penerapan fuzzy  c-means  dan  apriori  untuk rekomendasi promosi produk
berdasarkan  segmentasi  konsumen.
Semarang,  Indonesia:  Program  Pasca
Sarjana  Magister  Teknik  Informatika Universitas Dian Nuswantoro.
Sulianta,  Feri  dan  Dominikus  Juju.  2010. Data  Mining:  Meramalkan  bisnis perusahaan.  Jakarta,  Indonesia:  PT. Elex Media Komputindo.
Tama,  Bayu  Adhi.  2010.  Penetapan  strategi penjualan  menggunakan  association rules dalam konteks CRM. Inderalaya,
Sumatera  Selatan,  Indonesia:  Jurnal Generik  Vol.  5  No.1,  ISSN  1907-
4093, Universitas Sriwijaya.
Akses: 31 Juli 2011, http://uppm.ilkom.unsri.ac.id/userfiles / JurnalVol_5_No_1_Januari_2010 /7-
Bayu Adhi Tama.pdf
Yusuf  W.,  Yogi,  F.  Rian  Pratikto  dan  Gerry T.  2006.  Penerapan  Data  Mining dalam  penentuan  aturan  asosiasi  antar jenis  item.  Yogyakarta,  Indonesia:
Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi ISSN: 1907-5022. Akses: 31 Juli 2011, http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/ article/view/1502/ 1283, 1502-1341-1-
PB.pdf

## BIODATA PENULIS
Herman  Mulyana,  M.Kom, Staf Pengajar  aktif  di  AMIK  BSI  Jakarta  sejak tahun 2007 dan STMIK Nusa Mandiri Jakarta sejak  tahun  2008.  Penulis  menyelesaikan pendidikan  Sarjana  Strata  1  (S1)  di  Kampus Universitas  Gunadarma  Jurusan Sistem Komputer dengan gelar S.Kom dan menyelesaikan  program  Magister  Strata  2 (S2)  di  Kampus  STMIK  Nusa  Mandiri
Jakarta  Jurusan  Ilmu  Komputer e-Business dengan gelar M.Kom. Penulis juga membimbing  mahasiswa  yang  melakukan penelitian di tingkat Ahli Madya dan Sarjana. Penulis  pernah  menjadi  pemakalah  di Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Teknologi (SNIT) BSI Jakarta pada tahun 2011 dan aktif mengikuti  seminar  ilmiah.  Penulis  tertarik dalam  bidang  keilmuan  perancangan  dan analisa aplikasi dan sistem informasi komputer, data  mining ,  jaringan  komputer, database , software  engineering dan research method.