## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 263 - 268

## Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori Pada Toko Cha Cha Mart

## Herlly Oktariani, Intan Utnasari
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Putera Batam, Batam, Indonesia Email: herllyoktariani28@gmail.com
Abstrak −Toko Cha Cha Mart merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penjualan bahan pokok,yang ada di kota batam. Toko Cha Cha Mart menjual berbagai jenis produk sehingga setiap hari Toko Cha Cha Mart banyak melakukan transaksi, data transaksi yang terjadi tidak di kelolah dengan baik sehingga terjadinya penumpukan data pada database. Salah satu cara yang dilakukan untuk memanfaatkan data yang menumpuk yaitu dengan mengolah data tersebut menggunakan teknik perhitungan algoritma apriori yang dimana merupakan bagian dari teknik data mining . Algoritma apriori diharapkan dapat membantu pihak Toko Cha Cha Mart untuk menentukan produk yang sering terjual secara bersamaan dan menentukan peletakan barang sesuai dengan kebiasaan konsumen. Hasil perhitungan algoritma apriori di dukung dengan adanya penggunaan aplikasi tanagra. Salah satu  teknik  algoritma  yang  digunakan  adalah  analisis  pola  frekuensi  tinggi  yang  dimana  pada  penelitian  ini  semua rules memiliki  nilai lift lebih  dari  1  (satu) support sebesar  10%  dan confidence 55%  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  acuan peninggkatan penjualan.
Kata Kunci: Data mining, Algoritma apriori, Association rule.
Abstract − Cha Cha Mart store is a company engaged in the sale of basic commodities, which is in the city of Batam. The Cha Cha  Mart  store  sells  various  types  of  products  so  that  every  day  the  Cha  Cha  Mart  store  conducts  many  transactions,  the transaction data that occurs is not managed properly so that the accumulation of data in the database. One way that is used to utilize data that is piled up is to process the data using a priori algorithm calculation techniques which are part of data mining techniques.  A  priori  algorithm  is  expected  to  help  the  Cha  Cha  Mart  Store  to  determine  the  products  that  are  often  sold simultaneously and determine the placement of goods in accordance with consumer habits. The a priori algorithm calculation results are supported by the use of tanagra application. One of the algorithm techniques used is the analysis of high frequency patterns in which in this study all the rules have a lift value of more than 1 (one) support of 10% and 55% confidence so that it can be used as a reference to increase sales.
Keywords : Data mining, Algoritma Apriori, Association Rule.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  menghadapi  era  teknologi  4.0  yang  semakin  pesat  dan  memberikan  efek  yang  sangat  besar  dalam persaingan  penjualan,  pengusaha-pengusaha  di  bidang  penjualan  barang  meningkatkan  daya  saing  yang  efektif dan efesien dalam memperkuat tingkat penjualan menjadi lebih baik. Pengusaha dapat memanfaatkan era teknologi yang semakin pesat perkembangannya terutama dalam bidang teknologi infomasi guna mencapai keberlangsungan bisnis yang baik di era sekarang . Penggunaan data mining menjadi salah satu cara yang dapat di terapkan dalam mengelola data transaksi menjadi lebih baik, karena banyaknya data yang bisa didapatkan dan digunakan setiap harinya yang kadang hanya menumpuk di dalam database . Menurut (Kusrini, 2009) dalam jurnal [1] data mining digunakan untuk menguraikan penemuan didalam database dengan  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dalam  pengetahuan datbase. Data tersebut dapat  di gunakan untuk mempermudah  proses  peningkatan  penjualan,  memenuhi  kebutuhan  konsumen,  dan  melakukan  penambahan maupun pengurangan barang yang baik.
Toko  Cha  Cha  Mart  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  penjualan  barang-barang  pokok  dan makanan keseharian yang berlokasi di kota Batam. Setiap hari Toko Cha Cha Mart melakukan banyak transaksi penjualan,  yang  menyebabkan  banyak  data  transaksi  yang  dibiarkan  menumpuk  didalam database dan  tidak diguanakan  dengan  baik  dalam  memperoleh  informasi  baru,  sementara  kebutuhan  ruang  database  semakin membesar.
Oleh karena itu mengelola data transaksi penjualan yang sangat banyak, dibutuhkan metode pengembangan data  (d ata  mining )  dengan  menggunakan  algoritma  apriori association  rule .  Data  informasi  penjualan  yang  di dapatkan setiap harinya diolah menjadi sebuah informasi yang bermanfaat dalam menentukan produk yang sering dibeli  secara  bersamaan  dan  dapat  digunakan  pemilik  Toko  Cha  Cha  Mart  dalam  mempermudah  mengetahui penempatan barang sesuai dengan perilaku konsumen.
Salah satu  metode dalam  teknik data  mining yaitu association  rule mining yang dapat  digunakan  untuk menemukan hubungan diantara data atau bagaimana kelompok data mempengaruhi suatu keberadaan data yang lain. Menurut [2] association rule mining merupakan teknik data mining untuk mendapatkan sebuah aturan dari kombinasi  item.  Adapun  alasan  mengapa  sebuah  analisis  asosiasi  banyak  diminati  para  peneliti  karena  dapat menghasilkan algoritma yang efisien melalui analisi pola frequensi tinggi ( frequent pattern mining).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 263 - 268

## 2.1 Data Mining
Menurut (Prasetyo, 2012) dalam jurnal [4] data mining adalah proses untuk mendapatkan informasi yang sangat penting dari database. Data mining juga diartikan sebagai tahapan bagian dari informasi baru yang diambil dari database yang berguna dalam pengambilan keputusan. Menurut (Mabrur and Lubis, 2012) dalam jurnal [4], data mining merupakan proses untuk menemukan korelasi dai banyaknya data didalam database yang besar.

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma apriori merupakan algoritma yang sudah sangat  dikenal untuk melakukan sebuah pencarian frequent itemset menggunakan teknik association rule. Adapun langkah-langkah mencari association rule dari kumpulan data, yaitu dengan mencari frequent itemset. Frequent itemset merupakan kumpulan item-item atau barang-barang yang sering keluar secara bersamaan. Suatu asosiasi penting atau tidaknya dapat dilihat dari dua tolak ukur support dan confidence. Support merupakan sebuah ukuran yang menunjukan berapa besar tingkat dominasi itemset dalam databse, sedangkan confidance atau nilai  kepastian yaitu sebuah ukuran yang menunjukan hubungan atara satu item dengan item lain secara conditional [5].

## 2.3 Association Rule
Association rule merupakan suatu metode yang tujuannya untuk menemukan pola yang selalu muncul di berbagai teransaksi,  setiap  transaksi  terdiri  dati  banyaknya  item  yang  mendukung  sistem  rekomendasi  melalui  metode penemuan  pola  antara  item  pada  transaksi  yang  terjadi.  Contoh  aturan  asosiasi  dari  analisis  pembelian  disuatu pasar swalayan adalah dapat diketahuinya berapa besar kemungkinan seorang pelanggan membeli teh bersamaan dengan gula pasir [6].
Association  rule  mining atau  analisis  asosiasi merupakan  teknik  data mining untuk  menemukan  aturan asosiasi antara kombinasi item. Adapun metodologi dasar association rule sebagai berikut [7].
1. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Pada tahap ini bertujuaan untuk mencari perpaduan dari item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam basis data . nilai support item dapat diperoleh dengan rumus berikut:
Support A = Jumlah Transaksi Mengandung A Total Transaksi (1)
Sedangkan Nilai support dari 2 item diperoleh
Support (A,B) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  pola  frekuensi  tinggi  didapatkan,  dilanjukan  mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiasif “jika  A  maka  B”.  Nilai confidence dari aturan “jika A maka B” diperoleh dari remus berikut:
Confidence P(B|A) = ∑ Transaksi Mengandung A dan B ∑ Transaksi Mengandung A (3)

## 2.4 Tanagra
Tanagra merupaka sowtware data  mining yang bebas dugunakan untuk  tujuan akademik. Menurut  [8] Tanagra merupakan program open source yang setiap peneliti bisa me ngakses dengan langsung ke kode source program dan menambahkan algoritma-algoritma yang sesuai dengan lisensi perangkat lunak. Adapun tujuan tanagra yaitu: 1. Tujuan  utama  dari  proyek tanagra adalah  memberikan  peneliti  dan  mahasiswa  untuk  mengakses  perangkat lunak data mining dengan mudah .
2. Tujuan  kedua  tanagra  adalah  untuk  mengusulkan  kepada  peneliti  arsitektur  agar  mereka  dengan  mudah menambahkan metode penambangan data mereka dan untuk membandingkan kinerja mereka.
3. Tujuan ketiga ditujuhkan kepada pengembang pemula, yang dimana terdiri dalam menyebarkan metodologi yang digunakan untuk membuat perangkat lunak sejenis ini. Mereka harus bisa memperoleh keuntungan dari akses  gratis  ke  kode  sumber  ini,  yang  dimana  digunakan  untuk  mengetahui  bagaimana  perangkat  lunak  ini dibuat.

## 2.5 Desain Penelitian
Pada  bab  ini  peneliti  akan  memaparkan  desain  penelitian  secara  terstruktur  agar  dapat  di  ambil  sebagai  acuan dalam melakukan penelitian dan dapat memudahkan peneliti dalam proses penelitian, desain penelitian ini juga berperan sebagai pedoman bagi peneliti. Adapun desain penelitian seperti yang dapat dilihat di gambar di bawah ini:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 263 - 268
Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.6 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan peneliti. Pada penelitian ini metoda yang digunakan untuk pengumpulan data adalah sebagai berikut :
1. Teknik  Observasi  adalah  salah  satu  teknik  pengumpulan  data  yang  peneliti  melakukan  pengamatan  secara langsung  terhadap  kejadian  di  Toko  Cha  Cha  Mart,  dalam  hal  ini  peneliti  mengambil  data  yang  dibutuhka untuk diteliti.
2. Studi Pustaka adalah peneliti mempelajari dengan mencari informasi melalui sumber-sumber tertulis seperti buku dan jurnal yang menyangkut masalah yang diteliti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisi Data
Pada bab ini membahas mengenai penyelesaian masalah yang sedang terjadi pada Toko Cha Cha Mart. Peneliti menyelesaikan masalah ini dengan menerapkan teknik perhitungan algoritma apriori dan association rule dalam mengola data transaksi dan melihat tingkat penjualan produk. Penggunaan teknik association rule bertujuan untuk mengetahui  keterkaitan  atar  produk  dengan  menentukan  nilai support dan confidence yang  didapatkan  dari kemunculan item penjualan secara bersamaan dalam waktu 1 bulan proses transaksi.
Tabel 1. Tabulasi
Aic e B ingo C hoc olate S ti k Aqua 600 ml C hoc o P ie E na ak sna ck mi F or tune 1 L Gula P as ir 1kg M r Jus sie C oklat P er men P op M ie S eduh R oti As ih B ake ry S anF or d 600ml S anf or d Ge las T elur Aya m Ya kult / P cs Yupi Ha ntu 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 2 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 3 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0
Studi Literatur Mengumpulan Data Pengolahan Data Menggunakan Algoritma Apriori Hasil Analisis  Masalah Mendeskripsikan  Masalah

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 263 - 268
4 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0
6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 7 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1
8 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 9 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
10 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 11 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0
12 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 13 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 14 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 15 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 16 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0
17 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 18 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 19 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 20 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 - - - - - - - - - - - - - - - -

## 3.1.1 Pembentukan Itemset-1
Berdasarkan hasil hitung nilai support yang berisi item - item diatas peneliti menetapkan minimum support sebesar 10%, maka dari data transaksi diatas minimum support yang memenuhi dapat dilihat di tabel dibawah.
Tabel 2. Itemset- 1 No Sampel Support 1 Aice Bingo Chocholate Stik (34/120) x100% = 28,3% 2 Aqua 600 ml (22/120) x100% = 18,3% 3 Choco Pie (19/120) x100% = 15,8% 4 Enaak snack mi (39/120) x100% = 32,5% 5 Fortune 1 L (14/120) x100% = 11,7% 6 Gula Pasir 1kg (14/120) x100% = 11,7% 7 Mr Jussie Coklat (21/120) x100% = 17,5% 8 Permen (33/120) x100% = 27,5% 9 Pop Mie Seduh (15/120) x100% = 12,5% 10 Roti Asih Bakery (27/120) x100% = 22,5% 11 SanFord  600ml (57/120) x100% = 47,5% 12 Sanford Gelas (18/120) x100% = 15% 13 Telur Ayam (42/120) x100% = 35% 14 Yakult / Psc (20/120) x100% = 16,7% 15 Yupi Hantu (38/120) x100% = 31,7%

## 3.1.2 Pembentukan Itemset-2
Dari tabel kombinasi 2 itemset tersebut, telah di tentukan nilai minimum support sebesar 10% maka, kombinasi yang telah memenuhi nilai minimum support dapat dilihat di tabel di bawah:
Tabel 3. Itemset 2
NO 2 Itemset Item 1 Item 2 FK Support 2 Itemset 1 Aice Bingo Chocholate Stik Sanford 600 ML 17 14% 2 Aice Bingo Chocholate Stik Telur Ayam 12 10% 3 Aice Bingo Chocholate Stik Yupi Hantu 12 10% 4 Aqua 600 Ml Sanford 600 ML 16 13% 5 Choco Pie Yupi Hantu 12 10% 6 Enak Snack Mi Permen 12 10% 7 Enak Snack Mi Roti Asih Bakery 13 11% 8 Enak Snack Mi Sanford 600 ML 20 17%

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 263 - 268
9 Enak Snack Mi Telur Ayam 15 13% 10 Enak Snack Mi Yupi Hantu 15 13% 11 Mr Jussie Coklat Permen 14 12% 12 Permen Sanford 600 ML 17 14% 13 Permen Telur Ayam 13 11% 14 Pop Mie Seduh Sanford 600 ML 12 10% 15 Roti Asih Bakery Sanford 600 ML 13 11% 16 Roti Asih Bakery Yupi Hantu 12 10% 17 Sanford 600 ML Telur Ayam 19 16% 18 Sanford 600 ML Yupi Hantu 21 18% 19 Telur Ayam Yupi Hantu 12 10%

## 3.1.3 Pembentukan Itemset-3
Proses  Perhitunga support kombinasi  3 itemset , tidak  adanya  ditemukan support  minimum 10%  maka  proses perhitungan item berhenti pada kombinasi 2 itemset untuk pembentukan asosiasi.
Tabel 4. Itemset- 3 NO 3 Itemset Item 1 Item 2 Item 3 FK Support 3 Itemset 1 Aice Bingo Chocholate Stik Sanford 600 ML Telur Ayam 7 5,8% 2 Aice Bingo Chocholate Stik Sanford 600 ML Yakult/pcs 4 3,3% 3 Aice Bingo Chocholate Stik Sanford 600 ML Yupi Hantu 5 4,2% 4 Aice Bingo Chocholate Stik Telur Ayam Yakult/pcs 1 0,8% 5 Aice Bingo Chocholate Stik Telur Ayam Yupi Hantu 3 2,5% 6 Aice Bingo Chocholate Stik Yakult/pcs Yupi Hantu 3 2,5% 7 Enak Snack Mi Permen Roti Asih Bakery 4 3,3% 8 Enak Snack Mi Permen Sanford 600 ML 8 6,7% 9 Enak Snack Mi Permen Telur Ayam 5 4,2% 10 Enak Snack Mi Permen Yupi Hantu 4 3,3%

## 3.1.4 Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  didapatkan,  kemudian  peneliti  mencari  pembentukan  aturan  asosiasi  yang telah memenuhi  nilai minimum support pada setiap itemset. Untuk mencari  aturan asosiasi  diperlukan minimal confidence , dalam penelitian ini minimal confidence sebesar 55%.

## Tabel 5. Confidence
No Rules Support Confidence 1 Jika membeli aqua 600 ml, maka akan membeli sanford 600 ml. 13,33% 72,73% 2 Jika membeli choco pie, maka akan membeli yupi hantu. 10,00% 63,16% 3 Jika membeli mr jussie coklat, maka akan membeli permen. 11,67% 66,67% 4 Jika membeli pop mie seduh, maka akan membeli sanford 600 ml. 10,00% 80,00% 5 Jika membeli yupi hantu maka akan membeli sanford 600 ml. 17,50% 55,26%

## 3.2 Pengujian
Pengujian menggunakan software tanagra dengan support minimum 10% dan confidence sebesar 55%.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 1, No. 4, Juli 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 263 - 268
Gambar 1. Hasil pengujian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Data Mining dapat di implementasikan dengan  menggunakan database penjualan produk barang untuk  dapat menemukan  kecenderungan  pola  kombinasi  itemsets  sehingga  data  data  transaksi  yang  menumpuk  dapat dijadikan  sebagai  informasi    untuk  mengetahui  prilaku  konsumen  dalam  membeli    produk  barang  secara bersamaan,  dan  dari  perilaku  konsumen  dapat  membantu  pihak  Toko  Cha  Cha  Mart  dalam  menentukan penempatan barang.
2. Dari  hasil  penelitian  dapat  diketahui  bahwa  prilaku  konsumen  yang  membeli    sanford  600  ml  maka  akan membeli pop mie sedu nilai support 10% dan confidence tertinggi 55% .
Untuk kepentingan lebih lanjut dari penulisan skripsi ini penulis memberikan beberapa saran berikut:
1. Penjualan yang paling laris dapat diketahui menggunakan teknik association rule dengan menentukan minimal support dan minimal  confidence .  Kesulitan  dengan  menggunakan  teknik  ini  tergantung  dari  semakin banyaknya data transaksi.
2. Menerapkan  teknik association  rule pada software tanagra  dimulai  dengan  pengimputan  data  yang  besar menimbulkan  kesulitan  saat  membuat  tabulasinya.  Tabel  tabulasi  tersebut  dikoneksikan  dengan  tanagra berdasarkan ketentuan minimal  support dan minimal confidence , sehingga menghasilkan asosiasi  final yang memenuhi support dan confidence .

## REFERENCES
[1] A. R. Alfiyan, A. H. Kahfi, M. R. Kusumayudha, and M. Rezki, ‘Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Di Freshfood’, vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[2] D.  S.  Purnia  and  A.  llah  Warnilah,  ‘Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Kecamata  Menggunakan  Algoritma Apriori’, vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2017.
[3] K. Bhuvaneswari and K. Saravanan, ‘PRIVACY PRESERVING ASSOCIATION RULE MINING FROM  HIGHLY SECURED OUTSOURCED DATABASES’, vol. 8, no. 4, pp. 98–107, 2017.
[4] N. Rahmawati, Y. N. Nasution, and F. D. T. Amijaya, ‘Aplikasi Data Mining Market Basket Analysis untuk Menemukan Pola Pembelian di Toko Metro Utama Balikpapan’, J. EKSPONENSIAL , vol. 8, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[5] Putria Narti Eka, ‘Computer Based Information System Journal DATA MINING PENJUALAN TIKET PESAWAT MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI  PADA  TERMINAL  TIKET  BATAM  TOUR  &  TRAVEL  Narti  Eka Putria’, vol. 1, pp. 29–39, 2018.
[6] A. Ikhwan, ‘A NOVELTY OF DATA MINING FOR FP-GROWTH ALGORITHM’, vol. 9, no. 7, pp. 1660–1669, 2018.
[7] H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, ‘Data Mining Analisa Pola Pembelian Produk’, Tek. Inform. , no. 1, pp. 19–24, 2016.
[8] M. Badrul, ‘Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan’, None , vol. 12, no. 2, pp. 121– 129, 2016.