## Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan di Toko Roti Ganda Pematangsiantar
Tri Ayu Lestari * , Ratih Ramadhanti, Agus Perdana Windarto
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* tri4yul3st@gmail.com, 2 ratihramadhanti98@gmail.com
Abstrak −Ketatnya  persaingan  pasar  khususnya  untuk  penjualan  roti  di  kota  pematang  siantar  membuat  semua  toko  roti  di  kota tersebut  harus  memaksimalkan  kualitas  barang  untuk  meningkatkan  penjualan  dan  menyesuaikan  minat  konsumen  dalam  jumlah produksi barang . Penelitian ini bertempat di toko roti ganda karena toko ini yang paling ramai peminatnya. Hal ini bertujuan  untuk membangun  sistem  penjualan  dengan  penerapan  metode  data  mining  algoritma  apriopri  dalam  menghitung  data  penjualan  dan pemasukan omset dari konsumen melalui pemilihan produk yang paling banyak di minati konsumen. Sumber data dari penelitian ini di peroleh melalui wawancara dan observasi langsung terhadap konsumen.
Kata Kunci: Apriori; Data Mining; Minat Konsumen; Data Penjualan; Toko Roti Ganda
Abstract −The tight market competition, especially for the sale of bread in Pematang Siantar City, makes all bakeries in that city have to maximize the quality of goods to increase sales and adjust consumer interest in the amount of goods produced. This research took place at the double bakery shop because this shop was the most popular. It aims to build a sales system by applying the  apriopri algorithm  data  mining  method  in  calculating  sales  data  and  turnover  income  from  consumers  through  selecting  the  products  that consumers  are  most  interested  in.  Sources  of  data  from  this  study  were  obtained  through  interviews  and  direct  observation  of consumers.
Keywords : Apriori; Data Mining; Consumer Interest; Sales Data; Ganda Bakery

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  perusahaan  saat  ini  bersaing  untuk  meningkatkan  omset  perusahaan.  Persaingan  ini  disebabkan  banyaknya perusahaan bergerak dibidang yang sama. Seperti halnya pada perusahaan yang bergerak dibidang roti. Perusahaan roti pada  umumnya  menggunakan  tepung  terigu  sebagai  bahan  baku  utama  dalam  proses  produksinya.  Roti  merupakan produk  pertama  yang  paling  populer.  Keberadaan  roti  yang  mulai  digemari  diseluruh  lapisan  masyarakat,  menjadikan peluang usaha industri ini semakin berkembang di tengah masyarakat. Di kota Pematangsiantar saat ini, sudah banyak toko-toko roti yang hadir untuk memuaskan para penggemar roti dan kue. Terkhusus di toko roti ganda Pematangsiantar yang  harganya  terjangkau,  membuat  toko  roti  ini  selalu  ramai  dikunjungi  oleh  konsumen.  Bahkan  toko  roti  ganda tersebut  sudah  dikenal  sampai  keluar  daerah  dan  beraneka  ragam  roti  maupun  kue  yang  disediakan  ditoko  tersebut. Melihat  banyaknya  roti  yang  disediakan  di  toko  roti  itu,  maka  perlu  dibuat  menu  roti  dan  kue  yang  paling  banyak diminati  oleh  pembeli.  Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penulis  tertarik  melakukan  penelitian  yang  berjudul “Implementasi  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data  Penjualan  Di  Toko  Roti  Ganda  Pematangsiantar”.  Pada  penelitian tersebut, peneliti menggunakan data mining  dengan algoritma apriori untuk mengasosiasi  jumlah produk roti atau kue yang  paling  banyak  diminati  oleh  konsumen.  Data  mining  berguna  untuk  memberikan  solusi  kepada  para  pemilik perusahaan untuk mengambil keputusan guna meningkatkan bisnis perusahaan. Dengan menggunakan analisis asosiasi dan  algoritma  apriori  dapat  menghasilkan  suatu  rekomendasi  yang  diharapkan  dapat  membantu  manager  dalam mendukung keputusan strategi penjualan [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  merupakan  gabungan  dari  beberapa  disiplin  ilmu  yang  menyatukan  teknik  pembelajaran  mesin, pengenalan  pola,  statistik,  database,  dan  visualisasi  untuk  penanganan  permasalahan  pengambilan  informasi  dari database  yang  besar.  Data  mining  juga  dapat  diidentikkan  dengan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yakni serangkaian  proses  penggalian  infornasi  tersembunyi  dari  sekumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan  tak  terduga agar dapat dipahami dan dapat digunakan [2].

## 2.2. Asosiasi
Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan suatu kombinasi item serta  berguna  untuk  menemukan  hubungan  tersembunyi  yang  menarik  di  data  set  yang  besar[3]. Biasanya  digunakan istilah antedecent untuk  mewakili  bagian  “jika”  dan consequent untuk  mewakili  bagian  “maka”.  Dalam  analisis  ini, antedecent dan consequent adalah  sekelompok  item  yang  tidak  punya  hubungan  secara  bersama.  Metodologi  dasar aturan asosiasi terbagi menjadi dua tahap yaitu :
a) Analisis pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  ietm  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database .  Nilai support (penunjang) yaitu persentase item atau kombinasi item yang ada pada database .
Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :
Support (A) =
Transaski Jumlah A Mengandung Transasksi Jumlah (1)
b) Pembentukan aturan asosiatif
Setelah  semua  pola  frekuensi  ditemukan,  maka  dicari  aturan  asosiatif  yang  memenuhi  syarat  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif  “Jika A maka B” = (A → B).
Confidence = P(B|A) =
A Mengandung Transaski B dan A Mengandung Transasksi   (2)

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah jenis aturan asosiasi pada data mining yang mana pada penelitian ini ditujukan untuk mencari kombinasi itemset yang mempunyai suatu nilai keseringan tertentu sesuai kriteria atau filter yang diinginkan[4].

## 2.4 Algoritma Apriori Menggunakan Aturan Asosiasi
Pada tahap ini bertujuan untuk mencari kombinasi yang dihasilkan dari item dengan menggunakan pola frekuensi hasil transaksi pada toko roti Ganda.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berhubungan dengan dilakukannya analisis pada toko roti ganda pematangsiantar, penulis akan mencari pola penjualan roti dan hubungan antar item jenis roti maupun kue didalam transaksi. Berikut adalah tabel 1 sebagai sampel data dan sebagian terlampir untuk analisa.
Tabel 1. Daftar Penjualan Roti Transaksi Nama Item Kode Item 1 Roti Isi Meses RIM Roti Isi Srikaya RIS 2 Roti Isi Meses RIM Roti Isi Srikaya RIS Tart TR 3 Roti Zebra RZ Roti Isi Meses RIS 4 Roti Isi Srikaya RIS Bolu Gulung Abon BGA 5 Tart TR 6 Roti Kelapa RK 7 Roti Tawar RT Roti Isi Srikaya RIS 8 Roti Isi Srikaya RIS Roti Isi Meses RIM 9 Roti Zebra RZ 10 Brownies BR 11 Roti Tawar RT 12 Roti Sobek RS 13 Roti Isi Srikaya RIS Roti Isi Meses RIM 14 Bika Ambon BA 15 Bolu Gulung Abon BGA Bika Ambon BA 16 Tart TR Bolu Macan BM 17 Roti Isi Meses RIM Roti Isi Srikaya RIS Tart TR 18 Roti Isi Cokelat RIC 19 Roti Tawar RT Roti Isi Meses RIS
Transaksi Nama Item Kode Item 20 Tart TR Bolu Gulung Abon BGA

## 3.1 Penerapan Algoritma Apriori
Dari  data  transaksi  Toko  Roti  Ganda  Pematngsiantar,  penulis  mengambil  sebanyak  20  kali  transaksi  sebagai  sampel untuk  penerapan  algoritma  apriori  untuk  membentuk  pola  asosiasi  dan  menganalisa  pola  belanja  konsumen  di  Toko Roti Ganda Pematngsiantar. Percobaan dilakukan dengan parameter berikut :
Jumlah Data = 20 Transaksi
Jumlah  Atribut/Roti  =  12  (Roti  Isi  Meses,  Roti  Isi  Srikaya,  Roti  Zebra,  Tart,  Roti  Kelapa,  Roti  Tawar,  Roti  Sobek, Brownies, Bolu Gulung Abon, Bika Ambon, Roti Isi Cokelat, Bolu Macan) Nilai minimum support = 2 Nilai minimum confidence = 10%

## 3.1.1 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Pencarian  pola  diawali  dengan  mencari  semua  jeis  produk  roti  yang  ada  didalam  transaksi  penjualan  kemudian menentukan support per-item  dengan memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database  [5]. Nilai support sebuah item  diperoleh dari  rumus  (1). Berikut merupakan tabel  dari  semua jenis itemset  roti pada transaksi  penjualan (data barang keluar).
Tabel 2. Daftar Jenis Item Penjualan Roti Nama Item Support Support(%) Roti Isi Meses 7 35% Roti Isi Srikaya 7 35% Roti Zebra 2 10% Tart 5 25% Rot Kelapa 1 5% Roti Tawar 3 15% Roti Sobek 1 5% Brownies 1 5% Bolu Gulung Abon 3 15% Bika Ambon 2 10% Roti Isi Cokelat 1 5% Bolu Macan 1 5% Transaksi 20 100%
Dari  data  diatas  dapat  membentuk  1  item  yang  terdri  dari  jenis  semua  roti  yang  ada  didalam  transaksi, support yaitu jumlah item dan support (%)  adalah  presentase  jumlah item. Pada  tabel  3  brikut  adala item data  yang  terpilih  dengan minimal support adalah 10%.
Tabel 3. Daftar Jenis Item Roti Nama Item Support Support (%) Roti Isi Meses 7 35% Roti Isi Srikaya 7 35% Roti Zebra 2 10% Tart 5 25% Roti Tawar 3 15% Bolu Gulung Abon 3 15%% Bika Ambon 2 10%
Selanjutnya menentukan pola frekuensi dua item yang dibentuk dari berbagai jenis roti.
Tabel 4. Daftar Calon Pola Kombinasi Dua Itemset Nama Item Support Support (%) Roti Isi Meses, Roti Isi Srikaya 5 25% Roti Isi Meses, Roti Zebra 1 5% Roti Isi Meses, Tart 2 10% Roti Isi Meses, Bolu Gulung Abon 0 0% Roti Isi Meses, Bika Ambon 0 0% Roti Isi Srikaya, Roti Zebra 0 0%
Nama Item Support Support (%) Roti Isi Srikaya, Tart 2 10% Roti Isi Srikaya, Bolu Gulung Abon 1 5% Roti Isi Srikaya, Bika Ambon 0 0% Roti Zebra, Tart 0 0% Roti Zebra, Bolu Gulung Abon 0 0 Roti Zebra, Bika Ambon 0 0 Tart, Roti Tawar 1 5% Tart, Bolu Gulung Abon 0 0% Tart, Bika Ambon 1 5% Roti Tawar, Bolu Gulung Abon 0 0% Roti Tawar, Bika Ambon 0 0% Bolu Gulung Abon, Bika Ambon 1 5% Bika Ambon 1 5% Tabel 5. Daftar Pola Kombinasi Dua Items Yang Memenuhi Support Minimal Nama Item Support Support (%) Roti Isi Meses 5 25% Roti Isi Srikaya Roti Isi Meses 2 10% Tart Roti Isi Srikaya 2 10% Tart
Setelah  semua  pola  frekuensi  ditemukan,  kemudian  mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  unuk confidence dengan menghitung confidence aturan aosiasi A ke B. Dengan rumus (2) sebagai berikut :
Tabel 6. Daftar Calon Aturan Asosiasi Dari Tabel 5 Kombinasi Item Confidence Jika membeli Roti Isi Meses, maka akan membeli Roti Isi Srikaya 7/7 100% Jika membeli Roti Isi Srikaya, maka akan membeli Roti Isi Meses 7/7 100% Jika membeli Roti Isi Meses, maka akan membeli Tart 5/7 71.4% Jika membeli Tart, maka akan membeli Roti Isi Meses 5/5 100% Jika membeli Roti Isi Srikaya, maka akan membeli Tart 5/7 71.4% Jika membeli Tart, maka akan membeli Roti Isi Srikaya 5/5 100%
Dengan menetapkan nilai confidence minimum adalah 75%, maka aturan yang bisa dibentuk ada pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Daftar Aturan Asosiasi Yang Terbentuk Dari Tabel 6
Kombinasi Item Support Confidence Jika membeli Roti Isi Meses, maka akan membeli Roti Isi Srikaya 25% 100% Jika membeli Roti Isi Srikaya, maka akan membeli Roti Isi Meses 25% 100% Jika membeli Tart, maka akan membeli Roti Isi Meses 10% 100% Jika membeli Tart, maka akan membeli Roti Isi Srikaya 10% 100%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  penulis,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  data  mining  dapat menemukan kombinasi itemset untuk mempermudah pengambilan keputusan mempersiakan stok jenis roti yang paling diminati. Penerapan Algoritma Apriori sangat efesiensi dan mempercepat proses pembentukan pola kombinasi itemset hasil penjualan roti di Toko Roti Ganda Pematangsiantar. Dari pebentukan pola kombinasi itemset, maka diperoleh Roti Isi Meses, Roti Isi Srikaya dan Tart yang menjadi nilai jual tinggi dan paling diminati konsumen dari berbagai daerah.

## REFERENCES
[1] A. S. Moh.Sholik, "Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce OrderMas," Techno.COM, Vol. 17, No. 2, Mei 2018 : 158-170 , p. 160, 2018.
[2] G.  Abdurrahman,  "Analisis  Aturan  Asosiasi  Data  Transaksi  Supermarket  Menggunakan  Algoritma  Apriori,"  JUSTINDO  , Jurnal Sistem & Teknologi Informasi Indonesia, Vol. 2, No. 2, Agustus 2017 , p. 102, 2017.
[3] E. S. M. M. Haryo Kusumo, "Analisis Algoritma Apriori Untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi," Walisongo Journal of Information Technology, Vol. 1 No. 1 (2019): 51-62 , p. 56, 2019.
[4]   R. F. A. A. Tri Evendi, "Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menemukan Hubungan Antara Jenis Komoditas Import Dengan Jumlah Permintaan BulanaN," Jurnal TEKNOKOMPAK, Vol. 13, No. 1, 2019, 18-23. ISSN 1412-9663 (print) , p. 20, 2019.
[5] H.  S.  ,.  B.  R.  Kennedi  Tampubolon,  "Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Alat-Alat Kesehatan," Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) ISSN : 2339-210X , p. 96, 2019.