## Analisis Data Transaksi untuk Penempatan Produk Prioritas Oli Motor Menggunakan Algoritma Apriori
Gigih Prima Subakti 1 , Yessica Nataliani 2
Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro No.52-60, Salatiga, Indonesia Email: 682018129@student.uksw.edu 1 , yessica.nataliani@uksw.edu 2
Abstract - Data mining is a process of finding essential and unique information, as well as operational business  management  that  requires  knowledge  to  increase  the  effectiveness  and  efficiency  of  the company. CV. XYZ is a bicycle and motorcycle spare parts shop located in West Java since 1999 and has had a transaction management system since 2012. However, the system is only used for recording and archiving, which should be used more optimally to improve the quality of operational management. The management of the layout of goods is not well planned by CV. XYZ, which should be able  to be analyzed  with  existing  transaction  data.  Therefore,  this  study  focuses  on  transaction  analysis  to determine  the  layout  of  goods  using  the  a  priori  algorithm  with  a  minimum  support  of  4%  and  a minimum confidence of 50%. The research produces 21 association rules that can be used as a priority product placement on the CV. XYZ with a matching percentage of 57.1% for the minimum support and confidence that has been tested.
Keywords – Sales, Data Mining, Association, Apriori.
Intisari - Data mining merupakan sebuah proses untuk mencari informasi penting dan unik, begitu juga dengan manajemen operasional bisnis yang memerlukan informasi guna meningkatkan efektivitas dan efisiensi perusahaan. CV. XYZ merupakan sebuah toko sepeda dan suku cadang motor yang berlokasi di Jawa Barat sejak tahun 1999 dan memiliki sistem pengelolaan transaksi sejak tahun 2012. Namun, sistem tersebut hanya digunakan untuk pencatatan dan pengarsipan, yang seharusnya dapat digunakan lebih  maksimal  untuk  dapat  meningkatkan  kualitas  manajemen  operasional.  Pengelolaan  tata  letak barang tidak direncanakan dengan baik oleh CV. XYZ yang seharusnya dapat dilakukan analisis dengan data  transaksi  yang  ada.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  berpusat  pada  analisis  transaksi  untuk menentukan tata letak barang menggunakan algoritma apriori dengan minimum support sebesar 4% dan minimum confidence sebesar  50%.  Analisis  menghasilkan  21  aturan  asosiasi  yang  dapat  digunakan sebagai peletakan produk prioritas pada CV. XYZ dengan persentase kecocokan sebesar 57.1% untuk minimum support dan confidence yang sudah dilakukan pengujian.
Kata Kunci – Penjualan, Data Mining, Asosiasi, Apriori.

## I. P ENDAHULUAN
Manajemen bisnis dalam sebuah perusahaan memiliki peranan penting dalam penjualan. Salah  satu  dari  manajemen  bisnis  adalah  manajemen  operasional  yang  berkaitan  dengan kegiatan  sehari-hari  seperti  ketenagakerjaan,  alat  dan  produk,  serta  faktor-faktor  yang mempengaruhi pengelolaan jasa atau barang [1]. Manajemen operasional merupakan aktivitas pengelolaan  utuh  dan  optimal  yang  mencakup  ketenagakerjaan,  mesin  dan  produk,  bahan mentah dan sebagainya sebagai bagian dari penjualan  [2]. Manajemen operasional berfungsi untuk membuat perencanaan strategi terhadap produk yang berkualitas tinggi untuk kompetitif bisnis,  perencanaan  tata  letak  perusahaan,  peletakan  produk  persediaan  secara  efisien  untuk menghemat waktu dan pengelolaan[3]. Manajemen bisnis memiliki peran penting dalam sebuah bisnis  karena  dapat  membantu  perusahaan  mencapai  tujuannya,  meningkatkan  produktivitas organisasi, memastikan pemanfaatan sumber daya yang ada serta meminimalisir biaya [4].
Di  dalam  manajemen  operasional  dibutuhkan  data  dan  informasi  yang  merupakan kebutuhan penting untuk mendukung berjalannya sebuah perusahaan. Data dan informasi dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi perusahaan, salah satunya pada bagian penjualan. Data yang  dibutuhkan  pada  bagian  penjualan  dan  manajemen  operasional  dapat  berupa  pola transaksi.  Dari  data  transaksi  dapat  diinformasikan  produk-produk  yang  dapat  ditempatkan bersamaan dan menjadi prioritas dalam penjualan.  Data transaksi dan  informasi penempatan suatu barang dapat diperoleh dan diolah menggunakan data mining .
CV.  XYZ  merupakan  tempat  penjualan  sepeda  yang  berdiri  sejak  1999  dan  berada  di Kabupaten  Indramayu,  Jawa  Barat.  CV  ini  memperluas  cakupannya  dengan  menjual  dan memfokuskan sparepart motor pada 2010 hingga saat ini dikarenakan memberikan pemasukan lebih  dibandingkan  sepeda.  CV.  XYZ  memiliki  sebuah  sistem  yang  hanya  digunakan  untuk pencatatan dan pengarsipan transaksi sejak 2012 dan tidak ada perubahan dalam sistem hingga saat  ini.  Penempatan  produk  pada  CV.  XYZ  hanya  disesuaikan  setiap brand produk  serta penempatan setiap kelompok brand secara acak, sehingga mengurangi efektivitas dan efisiensi pengelolaan barang pada gudang dan toko CV. XYZ.
Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk menentukan posisi produk prioritas menjadi satu tempat dengan mencari produk yang sering dibeli dalam satu transaksi. Algoritma apriori cocok digunakan dalam pencarian produk yang terbeli secara bersamaan. Pengujian dilakukan untuk menguji  nilai  minimum support dan confidence terbaik  yang  dapat  memastikan  penempatan produk  prioritas  secara  jangka  panjang.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  bantuan  Ms.  Excel untuk  aturan  asosiasi  dan  RapidMiner  untuk  penggunaan  fungsi  FP- Growth dalam  mencari produk yang sering dibeli bersamaan.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Penelitian Terdahulu
Penelitian  terkait  algoritma  apriori  dan  FP- Growth tertera  pada  Tabel  1  dan  digunakan sebagai acuan dalam penelitian ini.
T ABEL I P ENELITIAN T ERDAHULU Nomor Penulis Penelitian Terdahulu 1 Risdianti, dkk [5] Penelitian menggunakan 10 data, dengan minimum support sebesar 50% dan tidak disebutkan minimum confidence . Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui aturan asosiasi yang paling sering terjadi dan menghasilkan satu aturan asosiasi dalam kesimpulan. Tidak ada pengujian dalam penelitian ini.
2 Nurajizah
[6] Penelitian menggunakan 12 data transaksi yang dikelompokkan setiap bulan, dengan minimum support sebesar 30% dan minimum confidence sebesar 60%. Tujuan penelitian adalah untuk menemukan kombinasi terbaik serta peletakan produk, dan menghasilkan dua aturan asosiasi final. Tidak ada pengujian dalam penelitian ini.
3 Firdaus, dkk [7] Penelitian menggunakan 12 data transaksi yang dikelompokkan setiap bulan, dengan minimum support sebesar 30% dan minimum confidence sebesar 60%. Tujuan penelitian adalah untuk menentukan aturan asosiasi terbaik untuk prediksi suku cadang mobil dan menghasilkan dua aturan asosiasi final. Pengujian dilakukan menggunakan lift ratio .
4 Junaidi [8] Penelitian menggunakan 31 data transaksi yang dikelompokkan setiap hari, dengan minimum support sebesar 60% dan tidak disebutkan minimum confidence . Tujuan penelitian adalah untuk peletakan produk sesuai kategori dan menghasilkan 24 aturan asosiasi dengan minimum 60% dan 108 aturan yang memenuhi minimum confidence sebesar 90%. Pengujian dilakukan menggunakan data yang sama dengan RapidMiner.
5 Elisa [9] Penelitian menggunakan 14 data transaksi, dengan minimum frekuensi sebesar empat itemset dan minimum support sebesar 80%. Tujuan penelitian adalah untuk menemukan aturan asosiasi produk terbaik dan menghasilkan satu aturan yang disimpulkan sebagai aturan tertinggi. Pengujian dilakukan dengan Tanagra.
Keunggulan penelitian  ini adalah penelitian menggunakan 507 data transaksi penelitian, dengan minimum support sebesar 4% dan minimum confidence sebesar 50%. Tujuan penelitian adalah untuk menemukan banyaknya aturan asosiasi produk yang cukup baik agar peletakan produk  lebih  banyak  dan  sesuai  dengan  yang  diprioritaskan.  Penelitian  akan  menghasilkan sejumlah  aturan  asosiasi  serta  gambaran  tata  letak  produk  yang  tidak  dikategorikan  namun letakan di tempat prioritas. Selain itu dalam penelitian ini akan dilakukan pengujian terhadap 431 data transaksi pada bulan berikutnya untuk dihitung seberapa besar persentase kepastian aturan-aturan pada bulan sebelumnya terhadap bulan berikutnya. Pengujian dilakukan dengan membandingkan kombinasi beberapa nilai minimum support dan confidence .

## B. Tinjauan Pustaka
Data  mining merupakan  analisis  kumpulan  data  yang  seringkali  berupa  kumpulan  data besar untuk menentukan hubungan yang tidak terduga dan digunakan untuk merangkum data dengan  cara  baru  yang  dapat  dipahami  dan  bermanfaat  bagi  pemilik  data  [10]. Data  mining merupakan  bagian  dari Knowledge  Discovery  from  Data (KDD) yang  memiliki  proses data cleaning,  data  integration,  data  selection,  data  transformation,  data  mining,  pattern evaluation, dan knowledge  presentation .  Langkah  1-4  merupakan  pemrosesan  data  yang disiapkan  untuk  memasuki data  mining [11],  dimana  langkah-langkah  tersebut  juga  akan digunakan dalam penelitian ini.
Algoritma apriori termasuk dalam jenis aturan asosiasi yang merupakan bagian dari data mining .  Algoritma  ini  merupakan  sebuah  proses  pencarian  seluruh  aturan  kombinasi  produk yang mencakup analisis pola frekuensi tinggi untuk mencari kombinasi produk yang memenuhi syarat  nilai  minimum support dan  nilai  minimum confidence [12]. Support merupakan persentase  produk  atau  relasi  produk  dari  keseluruhan  transaksi  yang  dianalisis,  sedangkan confidence merupakan persentase kepastian konsumen membeli item secara bersamaan. Nilai minimum support dan confidence dapat ditentukan secara bebas dan sesuai dengan tujuannya[13].  Nilai  minimum  yang  kecil  dapat  diterapkan  bila  menginginkan  hasil  relasi dalam  jumlah  banyak,  sedangkan  nilai  minimum  yang  besar  dapat  diterapkan  bila menginginkan  suatu  hasil  relasi  terbaik.  Rumus  (1)  merupakan  nilai support sebuah  produk dalam seluruh transaksi dalam dataset, Rumus (2) merupakan nilai support kombinasi produk dalam seluruh transaksi, dan Rumus (3) merupakan bagian dari aturan asosiasi untuk mengukur kuatnya  peluang  kombinasi  produk  tersebut  terjual,  dimana  salah  satunya  dipastikan  terjual bersama  [14].
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑚𝑢𝑎𝑡 𝐴 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (1) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑚𝑢𝑎𝑡 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (2) 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑚𝑢𝑎𝑡 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑚𝑢𝑎𝑡 𝐴 × 100% (3)

## C. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  digunakan  tahapan  pada  Gambar  1.  Tahapan  tersebut  meliputi pengumpulan data-data yang dibutuhkan pada CV. XYZ yaitu data transaksi oli mulai 1 April 2022 hingga 31 Mei 2022 serta data produk oli. Setelah melakukan pengumpulan data, data akan dianalisis dengan mengurangi data yang tidak diperlukan, sebelum memasuki pengolahan data.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  algoritma  apriori  dan  FP- Growth yang  ada  pada aplikasi RapidMiner untuk mendapatkan relasi produk dari seluruh transaksi oli selama bulan April 2022 pada CV. XYZ. Hasil asosiasi pada bulan April 2022 akan dibandingkan dengan metode  yang  sama  untuk  bulan  Mei  2022.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menguji  keakuratan minimum support dan confidence terhadap produk yang dibeli pada bulan sebelumnya.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Hasil tersebut akan digunakan pada CV. XYZ dalam menentukan penempatan produk oli prioritas sehingga dapat membantu CV. XYZ mengelola produk untuk meningkatkan kinerja ketenagakerjaan,  efektivitas  dan  efisiensi  perusahaan  dengan  menggunakan  aturan  asosiasi. Kesimpulan yang dihasilkan akan menjadi bahan implementasi pada CV. XYZ sesuai dengan tujuan penelitian.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan dan Analisis Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengambil  data  transaksi  pembelian  produk  oli selama  bulan  April  2022  pada  CV.  XYZ  sejumlah  1277  transaksi.  Dari  1277  data  transaksi tersebut dilakukan pembersihan data tidak terpakai seperti transaksi yang hanya memiliki satu jenis produk dan data produk yang tidak terpakai dikarenakan tidak distok  kembali oleh CV. XYZ, sehingga tersisa 507 data transaksi.
Data seluruh barang yang dijual oleh CV. XYZ sejumlah 243 produk. Dikarenakan belum ada kode barang untuk produk-produk tersebut, maka pengkodean produk dilakukan secara urut sesuai alfabet nama oli dan dikelompokkan setiap brand atau jenisnya. Sebagai contoh yang ada  pada  transaksi  pertama  dalam  Tabel  II  adalah  T04  yang  merupakan  OLI  MPX-2  0.8 MATIC  dan  07M  yang  merupakan  OLI  YAMALUBE  SUPER  MATIC  1LT.  Begitupun seterusnya  sehingga  menghasilkan dataset yang  lebih  mudah  diolah.  Data  transaksi  selama bulan April 2022 dengan masing-masing kode barang dapat dilihat pada Tabel II.
T ABEL II

## T ABEL T RANSAKSI YANG D ISESUAIKAN
Transaksi Daftar Produk 001 T04, 07M, 01M, 04M, 03M, P10, G02, 29D, G05, D01, D02, H16 002 12A, 41D, P08, P10 003 B08, 29D 004 T04, T03, H01 … … 0504 04A, H05, A01, 03B 0505 P05, A01 0506 08A, P09, G01 0507 T04, T03, 01M, 04M, P10, P05, B04, G01, G05
Selama  bulan  April  didapat  bahwa  hanya  terdapat  69  produk  terbeli  pada  507  transaksi selama  bulan  April  2022.  Data  tersebut  akan  diubah  ke  dalam  bentuk  tabular  serta menghilangkan produk yang tidak terbeli. Sebagai contoh pengeliminasian produk yang tidak ada  dalam  transaksi  adalah  A02  yang  merupakan  OLI  CASTROL  2T  MERAH  dikarenakan
tidak terbeli dalam bulan April 2022, sehingga 174 produk yang tidak terbeli tidak dimasukkan ke dalam Tabel III.
T ABEL III
T ABEL T RANSAKSI B ULAN A PRIL DALAM B ENTUK T ABULAR Transaksi  A01  A09  B01  B04  B07  …  01M  02M  03M  04M  07M 001 0 0 0 0 0 … 1 0 1 1 1 002 0 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 003 0 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 004 0 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 … … … … … … … … … … … … 0504 1 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 0505 1 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 0506 0 0 0 0 0 … 0 0 0 0 0 0507 0 0 0 1 0 … 1 0 0 1 0

## B. Pengolahan Data dengan Algoritma Apriori
Data tersebut diolah untuk menemukan itemset yang memenuhi minimum support , dimana minimum support yang ditetapkan adalah 4% dikarenakan tujuan penelitian yang berfokus pada pencarian banyaknya aturan asosiasi. Rumus (1) digunakan untuk melakukan perhitungan satu itemset seperti yang dicontohkan di bawah ini. Dengan melakukan analisis pembentukan satu itemset dengan minimum support sebesar 4% didapatkan 27 produk yang memenuhi minimum support. Produk-produk tersebut yaitu T04, P05, 01M, P10, B04, 03M, 41D, H05, G01, T03, H01, B07, B01, D01, P08, G02, A01, 04A, G05, 12A, 04M, 03B, D02, H15, P02, 07M, 29D yang terdapat pada Tabel IV.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴01) = ∑ Transaksi memuat A01 ∑ Transaksi × 100%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴01) = 39 507 × 100% = 7.7%
T ABEL IV T ABEL B ULAN A PRIL S ATU I TEMSET YANG M EMENUHI M INIMUM S UPPORT Nomor  Produk  Jumlah  Support 1 T04 214 42.2% 2 P05 177 34.9% 3 01M 107 21.1% 4 P10 103 20.3% … … … … 24 H15 27 5.3% 25 P02 24 4.7% 26 07M 23 4.5% 27 29D 22 4.3%
Dari  hasil  pada  Tabel  IV  dilakukan  proses  pembentukan  dua  itemset  dengan  minimum support yang sama yaitu sebesar 4% menggunakan Rumus (2). Sebagai contoh, pembelian T04 dan P05 secara bersamaan adalah 78 dari 507 transaksi, sehingga menghasilkan nilai support sebesar  15.4%.  Melalui  analisis  pembentukan  dua  itemset  didapatkan  48  kombinasi  produk yang memenuhi nilai minimum support seperti yang terlihat pada Tabel V.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑇04, 𝑃05) = ∑ Transaksi memuat T04 dan P05 ∑ Transaksi × 100%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑇04, 𝑃05) = 78 507 × 100% = 15.4%
T ABEL V
T ABEL B ULAN A PRIL D UA I TEMSET YANG M EMENUHI M INIMUM S UPPORT Nomor Produk Jumlah  Support 1 T04, P05 78 15.4% 2 T04, T03 51 10.1% 3 T04, 01M 49 9.7% 4 T04, H01 49 97% … … … … 45 01M, H05 21 4.1% 46 01M, 04A 21 4.1% 47 B04, 03M 21 4.1% 48 G01, G05 21 4.1%
Dari  hasil  pada  Tabel  V  dilakukan  proses  pembentukan  tiga  itemset  dengan  minimum support yang sama yaitu sebesar 4% menggunakan rumus (2). Sebagai contoh, pembelian T04, P05, dan T03 secara bersamaan adalah 21 dari 507 transaksi, sehingga dihasilkan nilai support sebesar  4.1%.  Dengan  melakukan  analisis  pembentukan  tiga  itemset  didapatkan  delapan kombinasi produk yang memenuhi nilai support yaitu seperti yang terlihat pada Tabel VI.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑇04, 𝑃05, 𝑇03) = ∑ Transaksi memuat T04,P05,dan T03 ∑ Transaksi × 100% 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑇04, 𝑃05, 𝑇03) = 21 507 × 100% = 4.1%
T ABEL VI
T ABEL B ULAN A PRIL T IGA I TEMSET YANG M EMENUHI M INIMUM S UPPORT Nomor Produk Jumlah  Support 1 T04, P05, 01M 29 5.7% 2 T04, P05, B04 24 4.7% 3 T04, P05, G01 23 4.5% 4 P05, 01M, 03M 23 4.5% 5 T04, P05, 03M 22 4.3% 6 T04, P05, P10 21 4.1% 7 T04, P05, T03 21 4.1% 8 T04, 01M, 03M 21 4.1%
Setelah didapatkan dua dan tiga itemset dan tidak ada lagi kombinasi lebih dari tiga itemset seperti  empat  itemset  yang  memenuhi  minimum support ,  maka  proses  pembentukan  rules itemset  berhenti  pada  kombinasi  tiga  itemset.  Selanjutnya,  kombinasi dua  dan  tiga  itemset terbentuk  akan  dilakukan  perhitungan  aturan  asosiasi  dengan  minimum confidence yang ditentukan  sebesar  50%  menggunakan  Rumus  (3)  dan  menghasilkan rules final  dalam penelitian ini yang terlihat pada Tabel VII. Sebagai contoh, jika membeli P05 dan T04 secara bersamaan  maka  akan  didapatkan confidence sebesar  44.1%,  dikarenakan  dari  177  transaksi P05 hanya 78 transaksi dimana P05 dan T04 terbeli bersamaan.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑃05 → 𝑇04) = ∑ Transaksi memuat P05 dan T04 ∑ Transaksi memuat P05 × 100%
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑃05 → 𝑇04) = 78 177 × 100% = 44.1%
T ABEL VII
T ABEL A TURAN YANG M EMENUHI M INIMUM C ONFIDENCE Nomor Aturan Jumlah  Confidence 1 Jika membeli G02 maka akan membeli P05 32/45 71.1% 2 Jika membeli 12A maka akan membeli T04 23/34 67.6% 3 Jika membeli H01 maka akan membeli T04 49/73 67.1% 4 Jika membeli T03 maka akan membeli T04 51/80 63.7% 5 Jika membeli T04, G01 maka akan membeli P05 23/37 62.2% 6 Jika membeli P05, 01M maka akan membeli T04 29/48 60.4% 7 Jika membeli P05, T03 maka akan membeli T04 21/35 60.0% 8 Jika membeli T04, 01M maka akan membeli P05 29/49 59.2% 9 Jika membeli 01M, 03M maka akan membeli P05 23/39 59.0% 10 Jika membeli T04, B04 maka akan membeli P05 24/41 58.5% 11 Jika membeli G05 maka akan membeli G01 21/37 56.8% 12 Jika membeli 04A maka akan membeli 01M 21/37 56.8% 13 Jika membeli P08 maka akan membeli P05 27/49 55.1% 14 Jika membeli P05, 03M maka akan membeli 01M 23/42 54.8% 15 Jika membeli P05, G01 maka akan membeli T04 23/42 54.8% 16 Jika membeli 01M, 03M maka akan membeli T04 21/39 53.8% 17 Jika membeli P05, 03M maka akan membeli T04 22/42 52.4% 18 Jika membeli P05, B04 maka akan membeli T04 24/46 52.2% 19 Jika membeli G01 maka akan membeli P05 42/81 51.9% 20 Jika membeli 03M maka akan membeli T04 45/89 50.6% 21 Jika membeli B04 maka akan membeli P05 46/92 50.0%

## C. Pengolahan Data dan Analisis Hasil Menggunakan RapidMiner
Pengolahan  manual  akan  membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama  bila  terdapat  ratusan, ribuan hingga jutaan data, menggunakan model proses dalam suatu aplikasi akan memudahkan dan  mempercepat  proses  penelitian[15].  Proses  pengolahan  pada  RapidMiner  terlihat  pada Gambar  2.Data  transaksi  tabular  yang  sudah  di- import kemudian  dimasukkan  ke  dalam operator Read  Excel sebagai  input.  Selanjutnya  masuk  ke  dalam  operator Select  Attributes untuk memilih data yang akan diambil, lalu masuk ke dalam operator Numerical to Binominal untuk  mengubah  nilai  numerik  data  pada  tabel  ke  dalam  bentuk  binominal.  Setelah  itu dilakukan  penentuan  nilai  positif  dan  negatif  pada  operator Remap  Binominals .  Data  yang sebelumnya sudah diperbaiki akan masuk ke dalam operator FP- Growth yang akan menghitung frekuensi produk  atau kombinasi produk dalam database transaksi dengan  menentukan nilai minimum support sebesar  4%.  Langkah  selanjutnya  dilakukan  pembentukan  aturan  asosiasi dengan memberikan minimum confidence di dalam operator Create Association Rules sebesar 50%.

## Gambar 2. Desain Proses Analisis dalam RapidMiner
Gambar  3(a)  menunjukkan  itemset  yang  memenuhi  minimum support sebesar  4%, sedangkan  pada  Gambar  3(b)  menunjukkan  hasil  kombinasi  dua  dan  tiga  itemset  yang memenuhi nilai minimum support sebesar 4% yang dihasilkan oleh RapidMiner. Hasil itemset pertama dan kombinasi dua dan tiga itemset pada RapidMiner sesuai dengan perhitungan pada Ms. Excel sebelumnya.
(a) (b)
Gambar 3. (a) Beberapa Satu Itemset yang Memenuhi Minimal Support (b) Beberapa Dua dan Tiga Itemset yang Memenuhi Minimal Support
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Rules Bulan April 2022 (b) Deskripsi Rules pada bulan April 2022
Proses pembuatan aturan asosiasi pada RapidMiner menghasilkan beberapa aturan asosiasi menurut  minimum confidence .  Data  yang  memenuhi  nilai  minimum support dan  minimum confidence pada RapidMiner sama dengan yang dihasilkan pada Ms. Excel yang terlihat pada Gambar  4(a)  dan  deskripsi  aturan  asosiasi  pada  Gambar  7.  Sebagai  contoh  penjelasan  pada Gambar  4(b)  aturan  dengan confidence tertinggi  sebesar  71.1%  berarti  jika  1000  konsumen membeli G02 maka 711 dari 1000 konsumen tersebut akan membeli P05 secara bersamaan.

## D. Pengujian Data Transaksi
Pengujian akan dilakukan dengan data bulan Mei 2022 pada RapidMiner dengan minimum support sebesar 4% dan minimum confidence sebesar 50% dengan proses seperti pada Gambar 2. Hasil dari pengujian bulan Mei terlihat pada Gambar 8. Pada pengujian bulan Mei, terdapat 27 rules terbentuk dengan confidence tertinggi sebesar 80.8% yang merupakan rules pembelian 01M, T03 dan T04. Rules tersebut tidak ada pada Tabel VI hasil bulan April, sehingga perlu dilakukan pencarian minimum support dan confidence terbaik namun dibatasi dengan jumlah produk rules yang diprioritaskan, tidak terlalu banyak dan tidak terlalu sedikit.
Gambar 5. Deskripsi Rules Bulan Mei 2022
Pengujian ini dilakukan untuk melihat seberapa besar kemungkinan hasil aturan asosiasi dengan minimum support dan confidence yang lebih baik digunakan untuk transaksi yang ada pada bulan-bulan berikutnya. Melalui Tabel VIII, dapat dilihat bahwa minimum support 4% dan minimum confidence 50% memiliki kesamaan sebesar 57.1% pada transaksi di dua bulan yang berbeda, dimana pada bulan April terbentuk 21 rules dan bulan Mei terdapat 12 rules yang sama  dengan  yang  ada  pada  21 rules bulan  April.  Melalui  hasil  pengujian,  Tabel  VII  sudah sesuai dengan minimum support dan confidence yang ditetapkan dan akan digunakan sebagai penentuan peletakan produk prioritas dalam pengelolaan produk CV. XYZ seperti pada Gambar 7 yang ditata dengan melihat grafik pemetaan Gambar 6 serta penyesuaian brand .
T ABEL VIII T ABEL P ENGUJIAN Support/ Confidence April (Jumlah Aturan Terbentuk) Mei (Jumlah Aturan Terbentuk yang Sama dengan Bulan April) Persentase Kolom 3 Terhadap Kolom 2 S 4% C 60% 7 3 42.9% S 3% C 60% 22 8 36.4% S 3% C 50% 44 21 47.7% S 4% C 50% 21 12 57.1% S 5% C 50% 9 5 55.6%
Gambar 6. Grafik Pemetaan pada RapidMiner Bulan April 2022
T ABEL IX
T ABEL R ELASI P RODUK P RIORITAS Nomor  Produk Jumlah Produk yang Berasosiasi Produk yang Berasosiasi 1 04A 1 01M 2 12A 1 T04 3 01M 4 P05, T04, 03M, 04A 4 03M 3 01M, P05, T04 5 B04 2 T04, P05 6 G01 3 T04, P05, G05 7 G02 1 P05 8 G05 1 G01 9 H01 1 T04 10 P05 8 G02, P08, G01, T04, B04, T03, 03M, 01M 11 P08 1 P05 12 T03 2 T04, P05 13 T04 8 H01, T03, 12A, P05, G01, B04, 03M, 01M
Melalui  Tabel  IX  terdapat  dua  produk  dengan  relasi  terbanyak  yaitu  P05  dan  T04.  P05 berasosiasi dengan delapan produk yaitu G02, P08, G01, T04, B04, T03, 03M, dan 01M dalam 14 rules , sedangkan T04 berelasi dengan delapan produk yaitu H01, T03, 12A, P05, G01, B04, 03M, dan 01M dalam 13 rules . Oleh karena itu, kedua produk tersebut merupakan produk yang sering dibeli dengan produk-produk yang lain, sehingga dapat ditempatkan di tengah pada rak produk prioritas. Hasil tata letak produk prioritas sebagai saran atau rekomendasi yang dapat digunakan oleh CV. XYZ terlihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Saran Penempatan pada Rak Barang Prioritas CV. XYZ

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pengujian  yang  didapatkan  baik  dalam  perhitungan  Ms.  Excel maupun aplikasi RapidMiner, algoritma apriori dapat membantu CV. XYZ dalam manajemen operasional terutama pada pengelolaan barang dan pendistribusian (pengemasan) barang. CV. XYZ dapat mempertimbangkan penempatan rak prioritas oli secara berdekatan, yang didapat dari analisis pembelian produk yang sering dibeli bersamaan. Penentuan nilai minimum support dan minimum confidence terbaik dapat memberikan efektivitas dan efisiensi dalam pengelolaan barang  secara  berkelanjutan  dengan  melihat  persentase  kecocokan  yang  dinilai  cukup  untuk penjualan di bulan berikutnya. Melalui penelitian ini algoritma apriori dapat digunakan dalam menentukan posisi prioritas produk.

## R EFERENSI
[1] W.  Wahjono,  “Peran  Manajemen  Operasional  dalam  Menunjang  Keberlangsungan Kegiatan Perusahaan,” J. Ilm. Infokam , vol. 17, no. 2, pp. 114–120, 2021.
[2] F.  Sulthan  Shaummil,  M.  Rizal,  and  R.  Tahir,  “Analisis  Manajemen  Operasional Perusahaan Multinasional,” J. Manaj. , vol. 11, no. 2, pp. 135–143, 2021.
[3] S.  Efendi,  D.  Pratiknyo,  and  E.  Sugiono, Manajemen  Operasional .  Lembaga  Penerbit Universitas UNAS, 2019.
[4] D. Sepianti, “Analisa Fungsi Manajemen Proses dalam Pengelolaan Bisnis,” J. Pusdansi , vol. 2, no. 4, pp. 1–7, 2022.
[5] A.  K.  Nasution,  R.  Oktaviandi,  and  E.  Bu,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk Mengetahui Pola Jenis Kejahatan yang Sering Terjadi ( Studi Kasus : Polsek Percut Sei Tuan ),” in Sensasi , 2021, no. 1, pp. 117–120.
[6] S.  Nurajizah,  “Analisa  Transaksi  Penjualan  Obat  menggunakan  Algoritma  Apriori,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 35–44, 2019.
[7] A. A. Firdaus, N. Iksan, D. N. Sadiah, L. Sagita, and D. Setiawan, “Penerapan Algoritma
Apriori untuk Prediksi Kebutuhan Suku Cadang Mobil,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 13–18, 2021.
[8] A.  Junaidi,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  untuk  Menentukan Persediaan Barang,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  61–67, 2019.
[9] E. Elisa, “Market Basket Analysis pada Mini Market Ayu dengan Algoritma Apriori,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018.
[10]  D. Hand, H. Mannila, and P. Smyth, Principles of Data Mining Cambridge , vol. 2001. MIT Press, 2001.
[11]  J.  P.  Jiawei  Han,  Micheline  Kamber, Data  Mining:  Data  Mining  Concepts  and Techniques , III. Morgan Kaufmann Publisher, 2012.
[12]  S.  Wahyuni,  Suherman,  and  L.  P.  Harahap,  “Implementasi  Data  Mining  dalam Memprediksi Stok Barang Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Tek. DAN Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 67–71, 2018.
[13]  T. Badriyah, R. Fernando, and I. Syarif, “Sistem Rekomendasi Content Based Filtering Menggunakan Algoritma Apriori,” in Konferensi Nasional Sistem Informasi , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 554–559.
[14]  M. P. Tana, F. Marisa, and I. D. Wijaya, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis  terhadap  Data  Penjualan  Produk  pada  Toko  Oase  Menggunakan  Algoritma Apriori,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 2, pp. 17–22, 2018.
[15]  Z. H. Tang and J. H. Wei, “Investigation and Application of Improved Association Rules Mining in Rapidminer,” Int. J. Simul. Syst. Sci. Technol. , vol. 17, no. 29, pp. 18.1-18.7, 2016.