DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.362 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE ASSICIATION RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISA POLA PENJUALAN BARANG
Yori Apridonal M 1* , Wirdah Choiriah 2 , Akmal 1
1 Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran
2 Sistem Informasi, Universitas Lancang Kuning *email: yori@royal.ac.id
Abstract: Fantasy  Kids  is  a  children's  clothing  distribution  in  the  Bangkinang  area,  Kampar Regency, Riau. In its operations, distros sell their products to the general public, including the sale of children's shirts, children's shirts, jackets or children's sweaters which are usually sold in other distros. These distributions carry out product updates at certain events. Data Mining is the development or discovery of new information by looking for certain patterns or rules of a large amount of data expected to overcome these conditions. The method that will be used in the con- struction of this application is the Association Rule method with the Apriori Algorithm. Associ- ation Rule method is a procedure to find relationships between items in a specified data set. In determining  a  Association  Rule,  there  is  a  measure  of  trust  obtained  from  the  results  of  pro- cessing data with certain calculations. Apriori Algorithm is an alternative Algorithm that can be used to determine the frequent itemset in a data set.
Keywords : Data Mining, Algoritma, Apriori , Association Rule , Sales, Distro
Abstrak: Fantasy Kids merupakan sebuah distro baju anak-anak di kawasan  Bangkinang, Ka- bupaten  Kampar,  Riau.  Dalam  operasionalnya,  distro  menjual  produknya  kepada  masyarakat umum  meliputi  penjualan  kaos  anak,  kemeja  anak,  bag,  jaket  atau  sweater  anak  yang  biasa dijual di distro-distro lainnya. Distro ini melakukan pembaruan produk pada event tertentu. Data Mining  merupakan  pegembangan  atau  penemuan  informasi  baru  dengan  mencari  pola  atau aturan  tertentu  dari  sejumlah  data  dalam  jumlah  besar  diharapkan  dapat  mengatasi  kondisi tersebut.  Metode  yang  akan  digunakan  dalam  pembangunan  aplikasi  ini  adalah  metode Association  Rule dengan Algoritma  Apriori .  Metode Association  Rule adalah  suatu  prosedur untuk  mencari  hubungan  antara  item  dalam  suatu  kumpulan  data  yang  ditentukan.  Dalam menentukan  suatu Association  Rule ,  terdapat  suatu  ukuran  kepercayaan  yang  di  dapatkan  dari hasil  pengolahan  data  dengan  perhitungan  tertentu. Algoritma  Apriori merupakan  salah  satu alternatif Algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul ( frequent itemset ) dalam suatu kumpulan data.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma, Apriori , Association Rule , Penjuaan, Distro

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  komputer
saat  ini  sudah  semakin  pesat,  yang mengakibatkan  hampir  seluruh  aktivitas kehidupan manusia menggunakan
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.362 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
bantuan  komputer,  hal  ini  berdampak pada  peningkatan  data  komputer  secara signifikan.
Dalam operasionalnya, distro menjual  produknya  kepada  masyarakat umum  meliputi  penjualan  kaos  anak, kemeja anak, bag, jaket atau sweater anak yang biasa dijual di distro-distro lainnya. Distro  ini  melakukan  pembaruan  produk pada event tertentu.

## Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang menggunakan  teknik  statistik,  matema- tika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dari  berbagai  basis  data  besar  [1].  Data mining,  sering  juga  disebut  Knowledge Discovery  in  Database  atau  disingkat menjadi  KDD,  adalah  kegiatan  yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan, pola  atau  hubungan  dalam  set  data berukuran  besar  [2].  Gambar  tahapan pembuatan aplikasi data mining ditunjukkan pada gambar 2.1.

## Gambar 1. Tahapan KDD
Tahapan proses KDD yaitu: 1. Pembersihan  data  ( data  cleaning ) Pembersihan  data  merupakan  proses menghilangkan  noise  dan  data  yang tidak konsisten atau data tidak relevan. Pada  umumnya  data  yang  diperoleh dari  basis  data  suatu    perusahaan,
memiliki isian-isian yang tidak sempurna  seperti  data  yang  hilang, data  yang    tidak  valid  atau  juga sekedar  salah  ketik.  Selain  itu,  ada juga  atribut-atribut  data    yang  tidak relevan  dengan  hipotesa  data  mining yang dimiliki.
2. Integrasi data ( data integration ) Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai basis data  ke  dalam  suatu  basis  data  baru.
Data  yang  diperlukan  untuk  data mining  tidak  hanya  berasal  dari  satu basis  data  tetapi  juga  berasal  dari beberapa  basis  data.  Integrasi  data dilakukan  pada  atribut-atribut  yang mengidentifikasikan
entitasentitas
yang  unik  seperti  atribut  nama,  jenis produk, nomor pelanggan, dan
lainnya .
3. Seleksi data ( data selection )
Data  yang  ada  pada  basis  data seringkali  tidak  semuanya  dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk  proses  analisis  yang  akan diambil  dari  basis  data.  Sebagai contoh,  sebuah  kasus  yang  meneliti faktor  kecenderungan  orang  membeli dalam kasus analisis keranjang belanja,  tidak  perlu  mengambil  nama pelanggan, cukup dengan id pelanggan. 4. Transformasi data ( data transformation ) Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam formatyang  sesuai  untuk  diproses dalam  data  mining.  Beberapa  metode data mining membutuhkan format data yang khusus sebelum bisa
diaplikasikan.
5. Proses mining Proses  mining  merupakan  proses utama  saat  metode  diterapkan  untuk menemukan  pengetahuan  berharga dan tersembunyi dari data.
6. Evaluasi pola ( pattern evaluation )
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.362 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Evaluasi pola bertujuan untuk menemukan  pola-pola  menarik  ke  da- lam basis pengetahuan yang ditemukan.  Dalam  tahap  ini  hasil  dari teknik  data  mining  berupa  pola-pola yang  khas  maupun  model  prediksi  di- evaluasi untuk menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai.

## Association Rules
Association  rules  adalah  suatu prosedur  untuk  mencari  hubungan  antar item  suatu  dataset  yang  telah  ditentukan [3].  Association  rules  mining  mencari dan  menemukan  hubungan  antar  item yang  ada  pada  suatu  dataset.  Penerapan data  mining  dengan  aturan  asosiasi  ber- tujuan  menemukan  informasi  item-item yang  saling  berhubungan  dalam  bentuk aturan/rule  [4].  Aturan  asosiasi  adalah teknik  data  mining  untuk  menemukan aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi item.  Dalam  menentukan  suatu  aturan asosiasi,  terdapat  suatu  ukuran  ketertari- kan  (interestingness measure) yang didapatkan  dari  hasil  pengolahan  data dengan  data  perhitungan  tertentu.  Pada umumnya  terdapat  dua  ukuran  ketertari- kan dalam aturan asosiasi, yaitu :
1. Support  adalah  probabilitas  kon- sumen  membeli  beberapa  produk secara  bersamaan  dari  jumlah  se- luruh  transaksi.  Ukuran  ini  menen- tukan apakah suatu item/itemset lay- ak  untuk  dicari  nilai  confidence-nya (misaldari keseluruhan transaksi yang  ada,  seberapa  besar  tingkat dominasi  yang  menunjukkan  bahwa item X dan Y dibeli bersamaan).
2. Confidence atau tingkat kepercayaan merupakan  probabilitas  kejadian  be- berapa produk yang dibeli bersamaan dimana salah  satu produk sudah pas- ti  dibeli  (misal,seberapa  sering  item Y  dibeli  apabila  konsumen  membeli item X).
Kedua  ukuran  (support  dan  confidence) berguna  dalam  menentukan  aturan  aso- siasi,  yaitu  untuk  dibandingkan  dengan batasan  (threshold)  yang  ditentukan  oleh pengguna.  Batasan  tersebut  umumnya terdiri atas minimum support sebagai ba- tasan  minimum  dari  nilai  support  dan minimum  confidence  sebagai  batasan minimum dari nilai confidence. Langkah-langkah  dalam  pembentukan aturan asosiasi meliputi dua tahap,yaitu :
1. Analisis  pola  frekuensi  tinggi  Tahap ini  mencari  kombinasi  item  yang memenuhi syarat minimum dari nilai supportdalam    basis  data.  Support untuk aturan “X=> Y” adalah proba- bilitas  atribut  ataukumpulan  atribut X dan Y  yang terjadi  bersamaan da- lam  suatu  transaksi.  Bentuk  persa- maan  matematika  dari  nilai  support adalah : Support ( X => Y )  = P ( X ∩ Y ) Dengan keterangan : X => Y = item yang muncul bersamaan P (X ∩ Y)  =  probabilitas  transaksi  yang mengandung X dan Y dibagi dengan jumlahtransaksi seluruhnya.
2. Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  kemudian  dicari  aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  min- imum  untuk  confidence  dengan menghitung confidence dari aturan if X then Y. Bentuk rumus matematika dari  confidence  adalah  :  Confidence ( X => Y ) = P ( Y | X ) Dengan ket- erangan :
X  =>  Y  =  item  yang  muncul  bersa- maan  P  (  Y  |  X)  =  probabilitas jumlah  transaksi  yang  mengandung X  dan  Y  dibagi  dengan  jumlah transaksi yang mengandung X.

## Algoritma Apriori
Apriori  adalah  algoritma  yang digunakandalam  melakukan  pencarian frequent itemsetuntuk mendapatkan
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.362 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
aturan  asosiasi  [5].  Sesuai  dengan  na- manya,  algoritma  ini  menggunakan  prior knowledge  mengenai  frequent  itemset properties  yang  telah  diketahui  sebe- lumnya    untuk  memproses  informasi  se- lanjutnya.  Apriori  menggunakan    pen- dekatan secara iterative yang disebut juga sebagai level-wish search dimana kitemset digunakan untuk mencari (k+1)- itemset. Pertama-tama dicari set dari  fre- quent  1-itemset,  set  ini  dinotasikan  se- bagai  L1.  L1  yaitu large itemset  pertama yang  digunakan  untuk  menemukan  L2, kemudian  set  dari    frequent  2  itemset digunakan  untuk  menemukan  L3,  dan seterusnya sampai tidak ada lagi frequent k-itemset  yang  dapat  ditemukan.  Large itemset adalah itemset yang sering terjadi atau itemset itemset yang sudah melewati batas minimum support yang telah diten- tukan.

## METODE
Tahapan yang dilakukan :
a. Analisa pola frekuensi tinggi
b. Pembentukan aturan assosiatif
i. Seleksi data
ii. Menentukan frequent itemset iii. Menentukan  nilai antecedent dan concequent
iv. Membuat rule
v. Menghiung nilai support dan con- fidence
vi. Perkalian support & confidence

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Contoh  data  transaksi  penjualan  dis- tro fantasy kids Bangkinang

## Tabel 1. Data Transaksi
Transaksi Barang Yang Dijual 1 Little M, Gymboree, The GAP
2 The GAP, Cool Kids 3 The GAP, Jumping Beans, Little M 4 Cool Kids, The GAP, Gymboree, Little M 5 Gymboree, Little M
6 Gymboree, The GAP, Jumping Beans
7 Jumping Beans, Little M, Cool Kids

## Tabel 2. Seleksi Data
Barang Yang Dijual Cool Kids Jumping Beans The GAP Little M
Gymboree

## Tabel 3. Frequent Itemset
T Cool Kids Jumping Beans The GA P Lit- tle M Gymbo- ree 1 0 0 1 1 1 2 1 0 1 0 0 3 0 1 1 1 0 4 1 0 1 1 1 5 0 0 0 1 1 6 0 1 1 0 1 7 1
1 0 1 0 ∑ 3 3 5 5 4
Frekuent  itemset  =  3  maka  himpunan yang  mungkin  terbentuk  adalah:  {Cool Kids,  Jumping  Beans},  {Cool  Kids,  The GAP},  {Cool  Kids,  Little  M},  {Cool Kids,  Gymboree},  {Jumping  Beans,  The GAP},  {Jumping  Beans,  Little  M}, {Jumping  Beans,  Little  M},  {The  GAP, Little  M},  {The  GAP,  Gymboree},  {Lit- tle M, Gymboree}.
Tabel 4. Tabel 2 Itemset
T Cool Kids Jumping Beans f 1 0 0 s 2 1 0 s
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.362 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
3 0 1 s 4 1 0 s 5 0 0 s 6 0 1 s 7 1 1 p ∑ 1 T Little M Gymboree f 1 1 1 p 2 0 0 s 3 1 0 s 4 1 1 p 5 1 1 p 6 0 1 s
7 1 0 s ∑ 3
Dari tabel-tabel 2 unsur di atas, P artinya item-item  yang  dijual  bersamaan,  se- dangkan  S  berarti  tidak  ada  item    yang dijual    bersamaan    atau    tidak    terjadi transaksi.    Σ    melambangkan    jumlah Frekuensi    item    set.  Jumlah  frekuensi item  set  harus  lebih  besar  atau  sama dengan  jumlah  Frekuensi  item  set  (Σ  >= Ф). Dari tabel diatas, maka didapat: F2 = {{The  GAP,  Little  M},{The  GAP, Gymboree},{Little M, Gymboree}}
Kombinasi  dari  itemset  dalam  F2,  dapat kita gabungkan menjadi calon 3 itemset.
Tabel 5. Tabel 3 Itemset T The GAP Little M Gymboree f 1 1 1 1 p 2 1 0 0 s 3 1 1 0 s 4 1 1 1 p 5 0 1 1 s
6 1 0 1 s 7 1 1 0 s ∑ 2
Itemset-itemset  yang  dapat  digabungkan adalah  itemset-itemset  yang  memiliki
kesamaan dalam k-1 item pertama. Untuk k = 3 (3 unsur), himpunan yang mungkin terbentuk  adalah:  {The  GAP,  Little  M, Gymboree} Dari  tabel-tabel  di  atas,  didapat  F3=  {  }, karena tidak ada Σ >= Ф sehingga F4, F5, F6  dan  F7  juga  merupakan  himpunan kosong.
Tentukan (ss-s) sebagai  antecedent  dan s sebagai  consequent  dari  Fk  yang  telah didapat.  Pada  F2  didapat  himpunan  F2= {{The  GAP,  Little  M},{The  GAP, Gymboree},{Little M, Gymboree}}
Dari langkah di atas, didapat 6 rule yaitu:
a. Jika  pembeli  membeli  barang  merek THE GAP maka pembeli juga mem- beli barang merek Little M.
b. Jika  pembeli  membeli  barang  merek LITTLE  M  maka  pembeli  juga membeli barang merek THE GAP
c. Jika  pembeli  membeli  barang  merek THE GAP maka pembeli juga mem- beli barang merek GYMBOREE
d. Jika  pembeli  membeli  barang  merek GYMBOREE  maka  pembeli  juga membeli barang merek THE GAP
e. Jika  pembeli  membeli  barang  merek LITTLE  M  maka  pembeli  juga membeli  barang  merek  GYMBO- REE
f. Jika  pembeli  membeli  barang  merek GYMBOREE  maka  pembeli  juga membeli barang merek LITTLE M
Hitung  support  dan  confidence  dengan kententuan  support  =  40%  dan  confi- dence 60%
Tabel 6. Nilai Support & Confidence
Condition Support Confidence If buy The GAP then buy Little M (3/7)x100%=40% (3/5)x100%=60%
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.362 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
If buy Little M then buy The GAP (3/7)x100%=40% (3/5)x100%=60% If buy The GAP then buy Gymbo- ree (3/7)x100%=40% (3/5)x100%=60% If buy Gymboree then buy The GAP (3/7)x100%=40% (3/5)x100%=60% If buy Little M then buy Gymboree (3/7)x100%=40% (3/5)x100%=60% If buy Gymboree then buy Little M (3/7)x100%=40% (3/5)x100%=60%

## Tabel 7. Perkalian Support & Confidence
Condition Support Confidence Support x Confidence If buy Gymboree then buy The GAP 40% 60% 0.32145 If buy Gymboree then buy Little M 40% 60% 0.32145
Hasil    paling    besar    dari    perkalian perkalian    tersebut    merupakan    rule yang  dipakai  pada  saat menjual. Karena hasil perkalian dari ke-2 penjualan di atas bernilai  sama,  maka  semuanya  bisa  di- jadikan rule. Maka :
a. Jika menjual Gymboree  maka akan menjual  The  GAP  dengan  tingkat kepercayaan  60%  dan  didukung oleh 40% dari data keseluruhan.
b. Jika menjual Gymboree  maka akan menjual  Little  M  tingkat  ke- percayaan  60%  dan  didukung  oleh 40% dari data keseluruhan.

## SIMPULAN
Berdasarkan  uraian  sebelumnya, dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Algoritma Apriori yang  digunakan dan  diterapkan  pada  distro  fantasy kids  Bangkinang  dapat  menampil- kan  informasi  pembelian  barang oleh pelanggan.
2. Pada  algoritma Apriori berdasarkan nilai  minimum  support  40%  dan minimum  confidence 60%  yang diberikan  maka  didapat  hasil asso- ciation rule sebanyak 6 rule.
3. Penggunaan algoritma Apriori untuk mendapatkan frequent  itemset dapat melihat  barang  apa  saja  yang  harus tersedia  pada  fantasy  kids  Bang- kinang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Virgiawan  Mitra  Donny,  I.  M. (2013).  Aplikasi Association  Rule Mining Untuk  Menentukan  Pola Pada  Data  Nilai  Mahasiswa  Ma- tematika ITS Surabaya.
[2]   Larose,  D.  .  (2013). Data  Mining Methods and Models.
[3]   Yuliana,  D.  (2015).  Penerapan Metode Market  Basket Analisis
Dengan Algoritma [4]   Kusrini & Andi. (2007). Perancangan Sistem  Informasi  dan Aplikasinya. Andi Yogyakarta.
[5]   Nurchalifatun, F. (n.d.). Penerapan Metode  Asosiasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma Apriori Untuk Mengetahui Kombinasi An- tar Item Set Pada Pondok Kopi