## JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 27-35, ISSN: 2745-8485

## PENERAPAN ALGORITMA ECLAT DAN APRIORI PADA DATA MINING UNTUK MARKET BASET ANALISIS PENJUALAN
(Studi Kasus : 212 Mart)
Nirwana Hendrastuty 1) , Ahmad Ari Aldino 2) , Fikri Hamidy 3) A. Ferico Octaviansyah Pasaribu 4)
1 Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia
2 Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia
3 Sistem Infomasi Akutansi, Universitas Teknokrat Indonesia Email: 1 nirwanahendrastuty@teknokratl.com, 2 aldino@teknokrat.ac.id , 3 fikrihamidy@teknokrat.ac.id,
4 fericopasaribu@teknokrat.ac.id

## Abstract
Growth of the retail business makes competition in implementing better marketing strategies. This research aims to analyze the  shopping basket or  market basket analysis in a mini market.  Using two algorithms,  namely the  Eclat algorithm and the Apriori algorithm to analyze sales data, the purpose of this study is to find out the best algorithm in finding association rules or association rules from sales data and provide information regarding what items are the most sold as well as to find out what items. which must be displayed on the sales shelf at the same time. Based on the results of the  implementation of thealgorithms Eclat and Apriori concluded that the algorithm  Eclat works better thanalgorithm  Apriori  can  be  seen  from  the  process  of  seeking  the  rule  of  212  Mart  sales  data,  Eclat  algorithm produces a rule as much as 86 items with a time of 0.01s.

## Keyword: MBA, ECLAT, APRIORI, R, PYTHON

## Abstrak
Pertumbuhan bisnis ritel yang semakin pesat membuat persaingan dalam menerapkan strategi pemasaran yang lebih baik. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk menganalisis keranjang belanja atau market basket analysis pada sebuah Minimarket . Menggunakan  dua  algoritma  yaitu  algoritma  Eclat  dan  algoritma  Apriori  untuk  menganalisis  data penjualan, tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui algoritma yang paling baik dalam mencari aturan asosiasi atau association rule dari data penjualan serta memberikan informasi terkait barang apa yang paling banyak terjual juga untuk  mengetahui  item  barang  apa  yang  harus  dipajang  pada  rak  penjualan  secara  besamaan.  Berdasarakan  Hasil Implementasi Algoritma Eclat dan Algortima Apriori disimpulkan bahwa algoritma Eclat bekerja dengan lebih baik dibanding  algoritma Apriori terlihat  dari  proses  mencari  rule  dari  data penjualan  212  Mart,  algoritma  Eclat menghasilkan rule sebanyak 86 item dengan waktu 0.01s, sedangkan algoritma Apriori mengahsilkan rule sebanyak 61 rule dengan waktu 0,00s.

## Kata Kunci: MBA, ECLAT, APRIORI, R, PYTHON

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan bisnis ritel semakin pesat, salah  satu  bisnis  ritel  yang  kita  kenal  adalah  minimarket.  Terlihat  dari banyaknya minimarket yang tersebar di banyak tempat, tak jarang beberapa minimarket berada dalam satu lokasi yang berdekatan. Berkembangnya jumlah minimarket membuat persaingan dalam menerapkan strategi pemasaran yang lebih

## JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 27-35, ISSN: 2745-8485
baik,  menurut  [1]  [2]  .  salah  satu  contoh  strategi  pemasaran  yaitu  untuk  memberikan  kemudahan  memilih  barang belanjaan dengan peletakan barang belanjaan yang tersusun dalam rak dapat disesuaikan dengan mencermati pola-pola pembelian yang dilakukan pelanggan saat berbelanja untuk memudahan pelanggan dalam mencari barang-barang yang diinginkan. 212 Mart yang beralamat di Jalan Pagar Alam Gang PU No.6 Kecamatan Kedaton merupakan salah satu minimarket yang berada di Kota Bandar Lampung serta memiliki lokasi yang strategis dimana dekat dengan universitas dan komplek perumahan tentunya kegiatan penjualan setiap harinya meningkat, dengan semakin meningkatnya kegiatan penjualan  maka  data  penjualan  pada  212  Mart  setiap  harinya  semakin  bertambah  banyak  sehingga  menyebabkan penyimpanan data yang melimpah, namun data penjualan seringkali hanya dijadikan rekaman tanpa pengolahan lebih lanjut sehingga tidak mempunyai nilai guna lebih untuk bisa dimanfaatkan dengan baik, padahal kumpulan data penjualan yang ada dapat diolah menjadi suatu informasi yang sangat bermanfaat.
metode  atau    teknik    yang    diperlukan    untuk menganalisis  data  tersebut  yaitu data  mining . data mining adalah  proses  menemukan  hubungan,  pola  dan kecenderungan dalam sekumpulan besar data yang tersimpan  di  dalam penyimpanan  menggunakan  teknik pengenalan  pola  serta  teknik  statistik  dan  matematika[3]. market  basket  analysis adalah proses menganalisis kebiasaan  membeli  pelanggan  dengan  menemukan asosiasi antara item berbeda yang di tempatkan pelanggan di  “keranjang  belanja”.  penemuan  asosiasi  ini  dapat membantu  penjual  dalam  mengembangkan strategi pemasaran dengan mengetahui barang mana yang sering dibeli
bersamaan oleh pelanggan [4],
misalnya menemukan  peluang  seberapa  sering  item  b  dibeli  oleh pelanggan  jika  pelanggan  tersebut  membeli sebuah  item a. berdasarkan uraian latar belakang tersebut, maka penulis membuat penelitian yang berjudul “penerapan algoritma eclat dan apriori pada data mining untuk market baset analisis  penjualan ” Hasil dari Analisa yang dilakukan pada penelitian ini untuk mengetahui algoritma mana yang paling baik di antara algoritma Eclat dan algoritma Apriori dalam  menemukan  aturan  asosiasi  yang paling  kuat  serta  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  membuat  strategi pemasaran yang efektif .

## 2. METODE PENELITIAN
Bahan Penelitian
Bahan  penelitian  yang  dibutuhkan  yaitu  data  penjualan  Minimarket  212  Mart,  data  yang  digunakan untuk penelitian ini yaitu data penjualan pada bulan Oktober 2020. Atribut data yang pakai untuk penelitian yaitu Namaitem dan Notransaksi.
Gambar 1. Merupakan data penjualan yang digunakan untuk bahan penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada sub bab ini membahas mengenai hasil analisis terhadap penggunaan algoritma Eclat dan Apriori untuk market basket analysis. Data yang diperoleh pada penelitian ini adalah hasil dari observasi dan wawancara yang diolah berdasarkan teori Association rules dengan penerapan algoritma Eclat dan Apriori. Berdasarkan data yang diperoleh, data tersebut dianalisis menggunakan dua algoritma dan Menganalisa hasil implementasi algoritma Eclat dan algoritma Apriori dari nilai rules
JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 27-35, ISSN: 2745-8485 yang  didapat,  sehingga  dapat  mengambil  keputusan  algoritma  mana  yang  lebih  baik  digunakan  untuk  proses  market basket analysis.

## 3.1 Analisis Sistem

## 3.1.1 Data Prepocessing
Pada tahapan ini merupakan proses penyeleksian dataset sebelum dilakukan analisis dengan menggunakan tools Microsoft Excel 2016 . Tahapan penyeleksian data penjualan 212 Mart artibut yang dibutuhkan untuk proses analisis dalam penerapan market basket analysis yaitu Nomer Transaksi dan Nama Item.

## Gambar 2. Data penjualan yang sudah diseleksi

## 3.1.2 Exploratory Data Analysis
Exploratory Data Analysis merupakan bagian dari proses analisis untuk mengetahui serta memahami isi dari data yang digunakan dalam penelitian.
1. Import database menggunakan read.transaction
Gambar 3 . Import data penjualan 2. Menggunakan fungsi summary untuk mengetahui ringkasan statistika pada dataset, Terdapat 486 transaksi yang tercatat pada datta penjualan 212 mart dan 2309 jenis item yang dibeli. Item yang paling banyak dibeli yaitu INDOMIE KARI AYAM 72G, INDOMIE GORENG 80G, GULA GUNUNG MADU 1 KG, TELUR AYAM BIASA/GRAM, TERIGU SEGITIGA BIRU 1 KG, dan sebagainya. Ringkasan statistik yang didapat menunjukkan bahwa paling sedikit item yang dibeli dalam suatu  transaksi  yaitu  satu  item  dan  yang  paling  banyak  terdapat  65  item  dalam  satu  transaksi.  ,ringkasan  data menggunakan fungsi summary() .
Gambar 4 . Ringkasan dataset menggunakan summary()
3. Proses mendapatkan data item menggunakan itemFrequency() Untuk mendapatkan data item secara terpisah dapat menggunkan fungsi itemFrequency() dan menggunakan fungsi sort untuk  melihat  urutan  data,  untuk  melihat  item  secara  terpisah  dengan  urutan  jumlah  pembelian  dari yang terbanyak maka decreasing = TRUE , dan untuk melihat urutan item yang  dibeli  paling  sedikit  tetap  menggunakan fungsi sort dengan decreasing = FALSE .
Gambar 5. Tampilan 10 Item yang paling banyak di beli

## JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 27-35, ISSN: 2745-8485
Gambar 6. Urutan 10 Item yang paling sedikit di beli 4. Visualisasi menggunakan itemFrequencyPlot
Visualisasi banyaknya item barang yang ada pada data penjualan 212 Mart dengan menggunakan itemFrequencyPlot dan  untuk  menghasilkan  gambar  diagram  batang  yang  berwarna  maka  menggunkan  library  (RColorbrewer) , memvisualisasikan data menggunakan Diagram Batang untuk mengetahui item barang yang paling laris dibeli atau Best Sellers dari data penjualan 212 Mart pada bulan Oktober.
Gambar 7. Visualisasi Data Penjualan dengan digram  batang

## 3.2 Implementasi

## 3.2.1 Algoritma Eclat Menggunakan R
Pada  penelitian  ini  dalam  mengimplementasikan  algoritma  Eclat  digunakan  Bahasa  pemograman  R  dengan freamwork RStudio, Implementasi algoritma Eclat diawali dengan menginstal packages Arules dan mengimport dataset yang akan analisis.
Gambar 8 . Sintak import data Tahapan  selanjutnya  yaitu  membuat  variabel  untuk  mencari rule dari  implementasi  algoritma Eclat dengan menggunakan  fungsi eclat() dari packages  arules ,  dengan parameter support =  0.005  dan minlen  =  2. Setelah mendapatkan membuat variabel yang berisi untuk mencari rule dari data proses selanjutnya melakukan visualisasi untuk menampilkan hasil rule yang di dapat yang memenuhi nilai dari parameter yang ditetapkan.

## Gambar 9. Association Rule yang terbentuk dari algoritma Eclat
Dari visualisasi hasil rule pada gambar 4.12 diketahui bahwa 5 frequent item yang didapat dengan nilai support paling tinggi yaitu : Item, support Rule 1 = {INDOMIE GORENG 80G, INDOMIE KARI AYAM 72G}, 0.016460905. Rule  2  =  {BUAVITA MANGO  250ML,  BUAVITA ORANGE 250ML}, 0.012345679. Rule  3  =  {OMAR  BOY COKLAT  MINI,  OEMAR COKLAT ALMOND}, 0.010288066. Rule 4 = {BUAVITA  MANGO 250ML, LIQDISHW MAMALEMON POUCH 780ml} , 0.010288066. Rule  5  =  {FRISIAN FLAG  HILO FRENCH VANILLA 225 ML, FRISIAN FLAG LOW FAT BELGIAN CHOCOLATE}, 0.008230453.
Dari hasil diatas, maka informasi yang didapat dari hasil association rule menggunakan algoritma Eclat sebagai berikut :
1. Jika pelanggan membeli item INDOMIE GORENG 80G maka membeli item INDOMIE KARI AYAM 72G.
2. Jika  pelanggan  membeli  item  BUAVITA MANGO  250ML  maka  membeli  item  BUAVITA  ORANGE 250ML.
3. Jika  pelanggan  membeli  item  OMAR  BOY  COKLAT  MINI  maka  membeli  item  OEMAR  COKLAT ALMOND.
4. Jika pelanggan membeli item BUAVITA MANGO 250ML maka membeli item LIQDISHW MAMALEMON POUCH 780ml.
Jika pelanggan membeli item FRISIAN FLAG HILO FRENCH VANILLA 225 ML maka membeli item FRISIAN FLAG LOW FAT BELGIAN CHOCOLATE.

## 3.2.2 Implementasi Algoritma Apriori Menggunakan Python
Algoritma Apriori yang digunakan dalam implementasikan dengan menggunakan Bahasa pemograman R dan Tools  RStudio .  Algoritma Apriori di  implementasikan  pada R dengan  menggunakan library yang  sama  dengan implementasi  algoritma Eclat .  Tahapan  selanjutnya  yaitu  membuat  variabel  untuk mencari rule dari  implementasi algoritma Apriori dengan menggunakan fungsi Apriori() dari packages arules , dengan parameter support = 0.005 dan parameter confidence = 0.5 serta minlen = 2. Dari hasil pencarian association rule dari algoritma Apriori yaitu diperoleh 61
JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 27-35, ISSN: 2745-8485 rule yang memenuhi kriteria minimum parameter support dan confidence dengan waktu 0.00s. Setelah rule terbentuk selanjutnya melakukan visualisasi menampilkan hasil rule dari algoritma Apriori dengan nilai lift yang paling tinggi, semakin tinggi nilai lift maka semakin akurat hasil rule yang didapat,
Gambar 10. Hasil rule yang didapat dari algoritma apriori
Pengimplementasian
algoritma
Apriori menggunakan R didapat 5 hasil rule paling atas yaitu : Lhs, rhs, support, confidence, lift
Rule  1  =  {FRISIAN FLAG  HILO FRENCH  VANILLA 225 ML, FRISIAN FLAG HILO STRAWBERRY 225ML} => {FRISIAN FLAG LOW FAT BELGIAN CHOCOLATE 250ML}, 0.006172840, 1.00, 121.500. Rule  2  =  {FRISIAN  FLAG  LOW  FAT  BELGIAN CHOCOLATE  250ML}  =>  {FRISIAN  FLAG HILO FRENCH  VANILLA  225  ML},  0.008230453,  1.00, 97.200. Rule  3  =  {FRISIAN  FLAG  HILO  FRENCH  VANILLA  225  ML}  =>  {FRISIAN  FLAG  LOW  FAT  BELGIAN CHOCOLATE 250ML}, 0.008230453, 0.80, 97200.
Rule 4 = {FRISIAN FLAG HILO STRAWBERRY 225ML, FRISIAN FLAG LOW FAT BELGIAN CHOCOLATE 250ML} => {FRISIAN FLAG HILO FRENCH VANILLA 225 ML}, 0.00617280, 1.00, 97.200. Rule 5 = {INDOFOOD BUMBU RACIK IKAN GORENG 20G} => {BUMBU RACIK AYAM GORENG 26G}, 0.006172840, 0.75, 91.125
Dari hasil diatas, maka informasi yang didapat dari hasil association rule menggunakan algoritma Apriori sebagai berikut :
1. Jika  pelanggan  membeli  item  FRISIAN  FLAG  HILO  FRENCH  VANILLA  225  ML  dan  FRISIAN FLAG HILO STRAWBERRY 225ML maka membeli item FRISIAN FLAG LOW FAT BELGIAN  CHOCOLATE 250ML.
2. Jika pelanggan membeli item FRISIAN FLAG LOW FAT BELGIAN CHOCOLATE 250ML maka membeli item FRISIAN FLAG HILO FRENCH VANILLA 225 ML.
3. Jika  pelanggan  membeli  item  FRISIAN  FLAG  HILO  FRENCH  VANILLA  225  ML  maka  membeli  item FRISIAN FLAG LOW FAT BELGIAN CHOCOLATE 250ML.
4. Jika pelanggan membeli item FRISIAN FLAG HILO STRAWBERRY 225ML dan FRISIAN FLAG LOW FAT  BELGIAN  CHOCOLATE  250ML  maka  membeli  item  FRISIAN  FLAG HILO  FRENCH  VANILLA 225 ML.
5. Jika  pelanggan  membeli  item  INDOFOOD  BUMBU  RACIK  IKAN  GORENG  20G  maka  membeli  item BUMBU RACIK AYAM GORENG 26G.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian yang dilakukan terkait penerapan Algoritma Eclat dan algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis sebagai berikut :
1. Berdasarakan Hasil Pembahasan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa algoritma Eclat bekerja dengan lebih baik dibanding  algoritma Apriori terlihat  dari  proses  mencari  rule  dari  data  penjualan  212  Mart,  algoritma  Eclat menghasilkan rule sebanyak 86 item, sedangkan algoritma Apriori mengahsilkan rule sebanyak 61 rule. Dalam segi waktu algoritma Apriori lebih cepat dibanding algoritma Eclat dalam mencari rule algoritma Apriori membutuhkan waktu 0,00s dan algoritma Eclat 0,01s.
2. Hasil  dari  Implementasi  Algoritma Eclat menggunakan R mendapatkan rule paling  kuat  yaitu  antara  item INDOMIE GORENG 80G dan INDOMIE KARI AYAM 72G dengan nilai support 0.016460905. Sedangkan Hasil dari implementasi algortima Apriori rule yang didapat dengan nilai lift tertinggi yaitu jika pelanggan membeli item

## JDMSI , Vol. 3, No. 2, 2022, 27-35, ISSN: 2745-8485
FRISIAN FLAG HILO FRENCH VANILLA 225 ML dan FRISIAN FLAG HILO STRAWBERRY 225ML maka membeli juga FRISIAN FLAG LOW FAT BELGIAN CHOCOLATE 250ML dengan nilai support 0.006172840 dan  nilai  confidence  1.00  serta  nilai  lift  121.500.  Dari  implementasi  kedua  algoritma  didapat  rule  yang  sama dengan nilai rule termasuk dalam nilai 5 rule teratas yaitu hubungan antara item FRISIAN FLAG HILO FRENCH VANILLA 225 ML dan item FRISIAN FLAG LOW FAT BELGIAN CHOCOLATE 250ML dalam algoritma Eclat termasuk dalam urutan ke 5 sedangkan dalam algoritma Apriori termasuk dalam urutan ke 3 dengan nilai support 0.008230453 .

## REFERENCES
(Time New Roman, 10) Contoh Referensi
[1]  A. R. Isnain, N. Hendrastuty, and L. Andraini, “Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes on Twitter Data Sentiment Analysis,” J. Inform. , p. 5, 2021.
[2]  N. Hendrastuty and A. Sn, “Text Summarization in Multi Document Using Genetic Algorithm,” IJCCS Indones. J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 15, no. 4, p. 327, Oct. 2021, doi: 10.22146/ijccs.66026.
[3]  Qurrahman,  T.,  &  Achmad,  A.  I.  (2019). Market Basket  Analysis  Menggunakan  Algoritma  Eclat  (  Kasus  Data Transaksi Penjualan Groceries ) . 5 , 1–9.
[4] Larose, D. T., & Larose, C. D. (2014). DISCOVERING KNOWLEDGE IN DATA An Introduction to Data Mining Second Edition. Canada : John Wiley & Sons.
[5] Jiawei Han dan Micheline Kamber dan Jian Pei, 2012, Data Mining Concepts and Techniques, New York, Morgan Kaufmann Publisher.
[6]  Witten,  I.  H.  et  al.  (2011). Data  Mining_Practical  Machine  Learning  Tools  and  Techniques  Third  Edition . Burlington, USA: Elseiver Inc 0.
[7]Brown,  Meta  S.  2014. Data  Mining  for  Dummies. Canada : John Wiley & Sons.
[8] Tufféry Stéphane. (2011). Data Mining and Statistics for Decision Making . Canada: John Wiley & Sons. Translation,” Proc. 40th Annu. Meet. Assoc. Comput. Linguist. , pp. 311–318, 2002, doi: 10.1002/andp.19223712302.
[9]  B. A. B. Iii And A. J. Penelitian, “Random Sampling ),” Pp. 42–57, 2011.
[10]  D. A. Apriyani, “( Survei Pada Konsumen The Little A Coffee Shop Sidoarjo ),” Vol. 51, No. 2, Pp. 1–7, 2017.