## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3350

## Penerapan Apriori Hybrid Pada Transaksi Penjualan Barang
I Made Dwi Putra Asana * , Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra, Wayan Gede Suka Parwita, Ni Kadek Bumi Krismentari, Ni Putu Suci Meinarni
Prodi Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia, Denpasar, Indonesia Email: 1,* dwiputraasana@stiki-indonesia.ac.id, 2 wiwik@@stiki-indonesia.ac.id, 3 gede.suka@gmail.com,
4 bumikris@gmail.com, 5 sucimeinarni@stiki-indonesia.ac.id Email Penulis Korespondensi: dwiputraasana@stiki-indonesia.ac.id
Abstrak− Ayu Nadi Swalayan merupakan perusahaan retail yang setiap harinya menghasilkan banyak data transaksi penjualan, dan disimpan selama bertahun-tahun tanpa diketahui manfaat dan peletakan barangnya masih acak. Dari permasalahan tersebut, maka diperlukan usaha untuk mengolah data agar berguna di masa depan. Salah satunya dengan menggunakan teknik data mining dengan algoritma apriori hybrid untuk menemukan aturan asosiasi suatu kombinasi item . Data yang digunakan yaitu data transaksi penjualan barang pada periode tertentu.  Hasil dari penelitian ini yaitu terbangunnya aplikasi yang digunakan untuk mengetahui pola kebiasaan belanja konsumen. Sehingga perusahaan dapat menyusun strategi promosi penjualan barang serta menempatkan barang yang sering dibeli secara berdekatan. Dari hasil pengujian didapatkan pengaruh minimum support , minimum  confidence terhadap jumlah  aturan  ( rule ) dan  pengujian lift ratio .  Semakin kecil minimum  support dan minimum confidence maka semakin banyak jumlah aturan yang dihasilkan begitu sebaliknya. Nilai lift ratio berbanding lurus dengan nilai minimum confidence dan berbanding terbalik dengan nilai minimum support . Semakin tinggi nilai minimum confidence maka  semakin  tinggi  nilai lift  ratio begitu  sebaliknya.  Semakin  banyak item dalam  transaksi  menyebabkan  ambang  batas minimum support perlu diturunkan agar menghasilkan aturan pada proses analisis data dengan algoritma apriori hybrid .
Kata Kunci: Data Mining , Aturan Asosiasi, Apriori Hybrid
Abstract− Ayu Nadi Swalayan is a retail company that produces a lot of every day sales transaction data, and it is stored for years without knowing the benefits and the placement of the goods is still random. From these problems, an effort is needed to process the data so  the data is useful in the future. One of the process is using data mining techniques with apriori hybrid algorithm to find association rules for an items combination. Data product sale in a certain period is used to find the association rules. The results of this study are the development of applications that are used  to determine consumer spending habits. So that the company can develop a strategy to promote the  product sale and close placement for items that are often purchased together. The application testing found the effect of minimum support, minimum confidence on the number of rules, and lift ratio testing. The smaller the minimum support and minimum confidence, the more rules are generated and vice versa. The lift ratio value is directly proportional to the minimum confidence value and inversely proportional to the minimum support value. The higher the minimum confidence value, the higher the lift ratio value and vice versa.  The more items in the transaction cause the minimum support threshold to be lowered in order to generate rules for the data analysis process with the hybrid apriori algorithm.
Keywords : Data Mining; Association Rule; Hybrid Apriori

## 1. PENDAHULUAN
Semakin banyaknya kebutuhan masyarakat membuat pasar modern (swalayan) bersaing untuk menemukan suatu pola  yang  dapat  meningkatkan  penjualan  barang,  salah  satunya  pemanfaatan  data  transaksi.  Hampir  setiap swalayan sudah menggunakan sistem yang terkomputerisasi dalam menyimpan data. Data transaksi tersebut setiap harinya  akan  bertambah  secara  terus  menerus.  Jumlah  data  yang  besar  tersebut  dapat  dimanfaatkan  oleh perusahaan untuk mendapatkan informasi. Data transaksi biasanya hanya sebagai arsip bagi swalayan, bahkan data transaksi yang ada dalam database penjualan dibiarkan menumpuk begitu saja tanpa diketahui apa manfaat data itu untuk di kemudian hari. “ Data rich but information poor ” yaitu kaya akan data namun minim akan informasi [1].  Permasalahan  itu  juga  terjadi  pada  Ayu  Nadi  Swalayan  salah  satu  perusahaan retail  yang  menjual  barang- barang kebutuhan sehari-hari  kepada konsumen. Jumlah transaksi  perhari rata-rata 1.000 dan jumlah item yang terdapat pada database sekitar 15.000. Kategori item yang sering dibeli oleh konsumen pada Ayu Nadi Swalayan yaitu  makanan  dan  minuman,  yang  terlihat  dari  data  transaksi  penjualan  yang  ada.  Aktivitas  transaksi  dan pelayanan  konsumen  setiap  harinya  semakin  lama  semakin  tinggi,  sehingga  tanpa  disadari  hal  ini  dapat menimbulkan tumpukan data yang semakin besar.
Ayu  Nadi  Swalayan  telah  menggunakan  sistem  terkomputerisasi  sebagai  penunjang.  Namun  semakin banyaknya data, maka perusahaan semakin memerlukan usaha untuk mengolah data tersebut, agar menghasilkan informasi berharga terkait pola kebiasaan belanja konsumen. Sedangkan Ayu Nadi Swalayan belum menerapkan aplikasi  yang bisa mengolah data tersebut. Maka dari  itu, diperlukan sebuah aplikasi, yang memanfaatkan data yang besar menjadi informasi bagi pengguna di masa depan. Salah satunya adalah pemanfaatan teknik data mining . Data mining adalah sebuah teknik yang memanfaatkan data dalam jumlah yang besar untuk memperoleh informasi berharga  [2]. Data  mining mempunyai  beberapa metode  yaitu clustering ,  estimasi,  klasifikasi  dan asosiasi  [3]. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk  menemukan  aturan  asosiatif  atau  kombinasi item [4].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode asosiasi  karena  dengan  metode  ini,  dapat  diketahui  hubungan  antar  barang  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3350
selain itu metode asosiasi cocok digunakan untuk data yang bersifat transaksional [5]. Dengan informasi tersebut perusahaan dapat membuat promosi paket, mengendalikan persediaan barang yang sering dibeli secara bersamaan.
Salah satu  algoritma dalam metode asosiasi, yang digunakan untuk  pencarian barang yang dibeli  secara bersamaan  adalah  apriori hybrid .  Apriori hybrid merupakan  gabungan  antara  apriori  biasa  dengan apriori  TID. Alasan menggunakan apriori hybrid ini karena metode ini cocok untuk data yang besar dan lebih akurat dari apriori biasa  dan  apriori  TID  [6].  Selain  itu,  apriori hybrid tahap  pertama  saat  memindai database cepat  dan  tahap berikutnya  juga  cepat  [7].  Dengan  dilakukannya  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  kepada pihak-pihak perusahaan retail dalam menyusun promosi untuk meningkatkan penjualan.
Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan di atas dan dengan memanfaatkan teknologi  yang ada maka  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  ini  mengangkat  penerapan  teknologi  data  mining  dengan menerapkan algoritma Apriori Hybrid Pada Transaksi Penjualan Barang sehingga nantinya hasil penelitian dapat dimanfaatkan oleh Ayu Nadi Swalayan dalam menyusun promosi untuk meningkatkan penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Gambaran Umum Sistem
Penjualan merupakan kegiatan yang dilakukan oleh penjual dalam menjual barang atau jasa dengan harapan akan memperoleh laba dari adanya transaksi-transaksi tersebut dan penjualan dapat diartikan sebagai pengalihan atau pemindahan hak kepemilikan atas barang atau jasa dari pihak penjual ke pembeli [8]. Gambaran umum sistem dari penelitian  ini  yaitu  pengguna  akan  mengunggah  atau  melakukan import file dataset transaksi  penjualan berdasarkan  tahun.  Kemudian  dari dataset transaksi  penjualan  tersebut  pengguna  akan  memasukkan  parameter minimum support , minimum confidence , dan memilih dataset transaksi penjualan yang akan diproses. Sistem akan memproses  parameter  yang  telah  dimasukkan  dan  akan  mengeluarkan  informasi  hasil  aturan  asosiasinya.  Dari gambaran  umum  sistem  ini  akan  digunakan  sebagai  bayangan  dalam  membangun  sistem  pada  penelitian  ini. Gambaran umum system ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Gambaran Umum Sistem
Implementasi  sistem  menggunakan data  warehouse . Data  warehouse adalah  kumpulan  data  yang berorientasi  subjek,  terintegrasi,  memiliki  dimensi  waktu  serta  merupakan  koleksi  tetap  ( non-volatile )  yang digunakan  dalam  mendukung  proses  pengambilan  oleh  para  manajer  tingkat  puncak  [9]. Data  warehouse merupakan  suatu database yang  memiliki  struktur  khusus  dalam  pembuatan query dan  analisis.  Suatu data warehouse secara  tipikal  berisi  data  yang  merepresentasikan  sejarah  bisnis  dari  sebuah  perusahaan. Data warehouse menggunakan proses Extract Transform , dan Load (ETL). ETL  merupakan  proses  pemasukan  data  operasional  kedalam data  warehouse [10].  Selain  itu,  ETL merupakan  fungsi  integrasi  data  yang  melibatkan  menggalian  data  dari  sumber  luar  (sistem  operasional)  yang kemudian melakukan perubahan agar sesuai dengan kebutuhan bisnis dan terakhir dimasukkan ke data warehouse [11]. ETL juga dapat digunakan untuk mengintegrasikan data dengan sistem yang sudah ada sebelumnya. Tujuan ETL  adalah  mengumpulkan,  menyaring,  mengolah,  dan  menggabungkan  data-data  yang  relevan  dari  berbagai sumber  untuk  disimpan  ke  dalam  data  warehouse.  Hasil  proses  ETL  adalah  data  yang  memenuhi kriteria data warehouse , seperti data historis, terpadu, terangkum, statis, dan memiliki struktur yang dirancang untuk keperluan proses analisis.
a) Extract
Langkah pertama pada proses ETL adalah mengekstrak data dari sumber-sumber data. Kebanyakan proyek data warehouse menggabungkan data dari sumber-sumber yang berbeda. Sistem-sistem yang terpisah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3350
sangat mungkin menggunakan format data yang berbeda. Ektraksi bertujuan untuk mengubah data dengan format yang ada ke dalam suatu format yang berguna untuk proses transformasi.
b) Transform
Tahap transformasi menggunakan serangkaian aturan atau fungsi untuk merubah data sumber agar sesuai dengan struktur data tujuan yakni data warehouse . c) Load
Tahap load berfungsi untuk memasukkan data ke dalam suatu data warehouse . Jangka waktu proses ini tergantung pada kebutuhan organisasi. Pada beberapa data warehouse , proses load dapat dilakukan setiap minggu untuk mengisikan keseluruhan informasi yang ada secara kumulatif, sementara pada data warehouse yang lain, proses load dilakukan dengan menambahkan data baru dalam suatu bentuk yang historical , setiap jam. Waktu dan jangkauan penggantian atau penambahan data tergantung pada perancangan data warehouse pada saat menganalisis keperluan informasi.
Query menggunakan jenis Data Mart  Query . Data mart adalah suatu  bagian pada data warehouse  yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan [12]. Data mart query adalah sistem yang jika ada data yang baru tidak langsung melakukan update agar mengurangi waktu loading sebuah website yang akan memunculkan data.

## 2.2 Assosiation Rule Mining
Association  rule mining merupakan  salah satu  teknik  yang ada dalam penambangan data yang bertujuan untuk mendapatkan aturan asosiasi atau relasi antara sekumpulan item . Studi pertama tentang pencarian aturan asosiasi diperoleh dari itemset yang sering muncul secara bersama-sama [14]. Aturan asosiasi yang berbentuk “ if…then …” atau “jika…maka…” merupakan pengetahuan yang dihasilkan dari fungsi aturan asosiasi [21]. Pengetahuan yang dihasilkan dari aturan asosiasi ini yaitu untuk mengetahui item - item belanja yang sering dibeli secara bersamaan dalam suatu waktu. Association rule dinyatakan sebagai bentuk persamaan (1)
{𝐴 ∩ 𝐵} → {𝐶} 𝑎𝑡𝑎𝑢 {𝐴, 𝐵} → {𝐶}
(1)

## 2.2 Apriori Hybrid
Salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan  untuk  pencarian  aturan  asosiasi  adalah  apriori.  Penting  tidaknya sebuah  aturan  asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua  parameter,  yaitu  support  (nilai  penunjang),  yaitu  persentase kejadian  kombinasi item atau support  count jumlah itemset yang  muncul  dalam  sekumpulkan  transaksi,  dan confidence (nilai  kepastian),  yaitu  kuatnya  hubungan  antar item dalam  aturan  asosiasi  [14].  Analisis  asosiasi didefinisikan  suatu  proses  untuk  menemukan  semua  aturan  assosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk support ( minimum support ), dan syarat minimum untuk confidence ( minimum confidence ). Nilai support sebuah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut, yang dapat dilihat pada persamaan (2).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Untuk nilai support dari dua item diperoleh dengan menggunakan persamaan (3).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (3)
Untuk mencari confidence atau dapat  disebut  nilai  kepastian adalah kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiatif [17][18]. Persamaan (4) digunakan untuk menghitung confidence [19].
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (4)
Seperti algoritma apriori  pada umumnya, algoritma apriori hybrid juga menggunakan fungsi  apriori  gen dalam  menentukan  kandidat itemset ,  namun  Apriori hybrid combines  the  features  of  the  two  aforementioned algorithms. It employs the apriori algorithm for mining for earlier passes but switches to aprioriTID when the size of the encoding is expected to fit into memory [20].

## 2.3 Lift Ratio
Salah satu cara yang lebih baik untuk melihat kuat tidaknya aturan asosiasi adalah membandingkan dengan nilai benchmark , dimana diasumsikan kejadian item dari consequent dalam suatu transaksi adalah independen dengan kejadian dari antecedent dan consequent saling independen, maka support “ antecedent dan consequent ” adalah dapat dinyatakan dalam persamaan (5):
𝑝 (𝑎𝑛𝑡𝑒𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑡 𝑑𝑎𝑛 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡) = 𝑝(𝑎𝑛𝑡𝑒𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑡) ∗ 𝑝(𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡) (5)
Confidence benchmark dinyatakan dengan persamaan (6).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3350
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 = 𝑝(𝑎𝑛𝑡𝑒𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑡)∗𝑝(𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡) 𝑝(𝑎𝑛𝑡𝑒𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑡) =  𝑝(𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡) (6)
Sehingga confidence benchmark dapat dirumuskan sebagai persamaan (7).
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑑𝑎𝑡𝑎𝑏𝑎𝑠𝑒
(7)
Kemudian untuk menghitung lift ratio digunakan persamaan (8).
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐵𝑒𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 (8)
Nilai lift ratio lebih besar dari satu  menunjukkan adanya manfaat  dari aturan tersebut  [22]. Lebih  tinggi nilai lift ratio , lebih besar kekuatan asosiasinya [3]. Jadi lift ratio adalah suatu ukuran untuk mengetahui kekuatan aturan asosisasi ( association rule ) yang telah terbentuk. Nilai lift ratio biasanya digunakan sebagai penentu apakah aturan asosiasi valid atau tidak valid [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.2 Perhitungan Algoritma Apriori hybrid
Langkah-langkah dalam melakukan perhitungan algoritma apriori hybrid dapat dilihat pada  Gambar  3. Dimana dari database transaksi penjualan, akan dicari frekuensi terbesarnya terlebih dahulu. Kemudian mencari candidate 2- item set  dan dibuatkan database baru  berdasarkan Transaction ID (TID). Langkah itu dilakukan sampai pola tidak dapat dibentuk lagi.
Gambar 1. Perhitungan Algoritma Apriori Hybrid
Tabel 1 menunjukkan pencarian frequent itemset . Pencarian frequent itemset ini berdasarkan pada minimum support nya  yaitu  20%  atau  barang  yang  dibeli  paling  sedikit  3.  Jika  kurang  dari  20%  maka item tersebut dihilangkan. Dari  proses perhitungan dengan minimum support 20% dan minimum confidence 60% didapatkan hasil aturan asosiasi sebagai berikut:
1) Jika membeli Indomie Rasa Soto Spesial 75gr maka akan membeli Telor Ayam Pak
2) Jika  membeli  Indomie  Rasa  Soto  Spesial  75gr  dan  Telor  Ayam  Pak,  maka  akan  membeli  Energen  Sachet Coklat 160*30gr
3) Jika membeli Indomie Rasa Soto Special 75gr dan Energen Sachet Coklat 160*30gr, maka akan membeli Telor Ayam Pak
4) Jika membeli Telor Ayam Pak dan Energen Sachet Coklat 160*30gr, maka akan membeli Indomie Rasa Soto Special 75gr
Tabel 1. Pencarian Frequent Itemset
TID ITEM LE MINERALE 24*600ML KIRANTI DATANG BULAN 150ML INDOMIE RASA SOTO SPESIAL 75GR TELOR AYAM PAK OREO VANILA 133GR *24 ENERGEN SACHET COKLAT 160*30GR LAYS NORI SEAWED 60*140GR 1 0 0 1 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 0 3 1 0 1 0 0 0 0 4 0 0 1 1 0 1 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3350
TID ITEM LE MINERALE 24*600ML KIRANTI DATANG BULAN 150ML INDOMIE RASA SOTO SPESIAL 75GR TELOR AYAM PAK OREO VANILA 133GR *24 ENERGEN SACHET COKLAT 160*30GR LAYS NORI SEAWED 60*140GR 5 0 1 1 0 0 1 0 6 0 0 0 1 0 1 1 7 1 0 0
0 0 0 0 s 1 0 1 1 0 0 0 9 0 0 1
1 0 1 1 10 0 0 0 1 1 0 0 11 0 1 0 1 0 0 0 12 0 0 0 1 0 0 1 13 0 0 0 0 1 1 0 14 0 0 1 1 0 1 0 F rekuens i 3 2 7
9 2 7 3
Berikut merupakan hasil dari perhitungan lift ratio berdasarkan minimum confidence yang terpilih. Nilai lift ratio yang lebih besar dari satu (1) memiliki aturan yang kuat untuk item tersebut.
{ Indomie Rasa Soto Spesial 75gr } →Telor Ayam Pak= 71,42
0,64 = 1,11
{ Indomie Rasa Soto Spesial 75gr,Telor Ayam Pak } →
Energen Sachet Coklat 160*30gr = 0,6
0,5 = 1,2 { Indomie Rasa Soto Spesial 75gr, Energen Sachet Coklat 160*30gr } →
Telor Ayam Pak = 0,75
0,65 = 1,16 { Telor Ayam Pak , Energen Sachet Coklat 160*30gr } →
Indomie Rasa Soto Spesial 75gr = 0,75 0,5 = 1,5

## 3.3 Implementasi Sistem
Implementasi data  mining menggunakan  algoritma  apriori hybrid pada transaksi  penjualan  barang (studi  kasus Ayu Nadi Swalayan) ini, menerangkan beberapa tampilan diantaranya sebagai berikut:

## 3.3.1 Halaman Utama (Beranda)
Halaman  utama (beranda) merupakan halaman yang terlihat  saat  pertama kali pengguna membuka aplikasi  ini. Pada halaman ini ditampilkan logo perusahaan dan ditampilkan dua menu lainnya yaitu menu dataset transaksi dan analisis dataset transaksi. Halaman utama (beranda) dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 2. Halaman Utama

## 3.3.2 Halaman Dataset Transaksi
Halaman dataset transaksi merupakan halaman yang digunakan pengguna untuk melihat daftar dataset transaksi yang sudah dilakukan proses import dan juga melakukan proses import . Pada halaman ini, terdapat dua tombol yaitu tombol import dan tombol refresh . Jika pengguna menekan tombol import maka sistem akan memunculkan form untuk memilih file yang akan dilakukan proses import . File yang dipilih harus memiliki format . csv . Tombol refresh ditekan jika pengguna ingin memperbaharui data. Halaman dataset transaksi dapat dilihat pada gambar 6. Dataset  transaksi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  transaksi  penjualan  tahun  2020  pada  cabang Ayunadi Swalayan Batanghari.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3350
Gambar 3. Halaman Dataset Transaksi

## 3.3.3 Halaman Analisis Dataset Transaksi
Halaman analisis dataset transaksi merupakan halaman yang digunakan untuk menganalisis perhitungan algoritma apriori hybrid .  Pada  halaman  ini  akan  menampilkan form untuk  memasukkan  parameter  yang  dibutuhkan  saat perhitungan  yaitu minimum  support , minimum  confidence dan  memilih  tahun.  Tombol  cetak  digunakan  untuk mencetak hasil analisis dengan format .pdf . Halaman awal analisis dataset transaksi dapat dilihat pada Gambar 7. Analisis dataset  dengan algoritma apriori dilakukan dengan jumlah transaksi  42.857 dan 13.369 item . Halaman hasil cetak dapat diligat pada gambar 8.
Gambar 4. Halaman Analisis Dataset Transaksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3350
3.4 Analisis Algoritma Apriori Hybrid dan Lift ratio
3.4.1 Pengujian Algoritma Apriori Hybrid
Pengujian algoritma apriori hybrid ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh nilai minimum support dan minimum confidence terhadap jumlah aturan ( rule ) yang dihasilkan.
1) Pengujian Pengaruh Nilai Minimum support Terhadap Jumlah Aturan ( Rule )
Tabel 2. Pengaruh minimum support Pengujian Minimum support (%) Jumlah Aturan ( Rule ) 1 0.1% 164 2 0.2% 36 3 0.3% 13 4 0.4% 6 5 0.5% 4
Dari tabel 2, didapatkan hasil yaitu jumlah aturan tertinggi dihasilkan oleh nilai minimum support terkecil yaitu 0.1%. Dan aturan terendah dihasilkan dari minimum support terbesar yaitu 0.5%. Hal ini dikarenakan nilai minimum  support adalah  syarat  minimum  jumlah  kemunculan item dalam  seluruh  transaksi.  Nilai  minimum support 0,1% dari 42.857 transaksi adalah 43, pada minimum support tersebut algoritma akan membentuk aturan dengan frekuensi penjualan item secara bersama pada minimal 5 transaksi. Hanya itemset yang nilai supportnya sama atau lebih besar dari nilai minimum support saja yang akan dijadikan frequent itemset . Sehingga semakin kecil  nilai minimum  support yang  dimasukkan  maka  akan  semakin  banyak  jumlah  aturan  yang  dihasilkan. Sebaliknya,  semakin  besar minimum  support yang  dimasukkan  maka  semakin  sedikit  jumlah  aturan  yang dihasilkan. Penentuan nilai minimum support ditentukan berdasarkan perbandingan jumlah transaksi dan jumlah item pada dataset transaksi. Jumlah frekuensi item yang muncul bersama tertinggi sebanyak 4 aturan dengan nilai support 0,5% yaitu 215 transaksi.
2) Pengujian Pengaruh Nilai Minimum confidence Terhadap Jumlah Aturan ( Rule ) Pengujian minimum  confidence dilakukan  dengan  memasukkan  5  nilai minimum  confidence yang  berbeda  dan nilai minimum support 0,2% untuk diketahui jumlah aturan ( rule ) yang dihasilkan. Hasil pengujian pengaruh nilai minimum confidence dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 3. Pengaruh nilai minimum confidence
Pengujian Minimum confidence (%) Jumlah Aturan ( Rule ) 1 10% 36 2 20% 28 3 30% 24 4 40% 17 5 50% 11
Berdasarkan  tabel  3,  didapatkan  hasil  yaitu  jumlah  aturan  tertinggi  dihasilkan  oleh  nilai minimum confidence terkecil yaitu 10%. Dan aturan terendah dihasilkan dari minimum confidence terbesar yaitu 50%. Hal ini dikarenakan nilai minimum confidence adalah syarat minimum pembentukan aturan ( rule ). Hanya aturan yang nilai confidencenya sama atau lebih besar dari nilai minimum confidence saja yang akan dibentuk aturan ( rule ). Sehingga semakin kecil nilai minimum confidence yang dimasukkan maka akan semakin banyak jumlah aturan yang dihasilkan. Sebaliknya, semakin besar minimum confidence yang dimasukkan maka semakin sedikit jumlah aturan yang dihasilkan.

## 3.4.2 Pengujian Lift Ratio
Pengujian lift ratio merupakan pengujian yang dilakukan terhadap aturan ( rule ) yang terbentuk untuk mengetahui kekuatan dari rule tersebut. Pengujian ini dilakukan dengan memasukkan nilai minimum support 0,1%, minimum confidence 10% yang menghasilkan 164 aturan ( rule ). Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 4. Pengujian lift ratio
Pengujian Confidence Aturan ( Rule ) Lift ratio 1 10,88% Gula Lokal Ayu Asih →Indomie Goreng Special 2,32 2 12,67% Selection Cotton Bud 100 → Indomie Goreng Special 2,71 3 15,05% Vanessa Roti Tawar Kupas BR → Indomie Goreng Special 3,21 4 12,80% French Fries Premium 38 GR*48 → Indomie Goreng Special 2,73

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3350
Berdasarkan pengujian analisis dataset pada Tabel 4 didapatkan semua aturan ( rule ) menghasilkan nilai lift ratio lebih  dari  1.  Sehingga  aturan  yang  dihasilkan  bergantung  satu  sama  lain  dan  membuat  aturan  tersebut bermanfaat.  Nilai lift  ratio dari  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  ditentukan  oleh  nilai  benchmark  confidence. Semakin besar benchmark confidencenya, maka semakin kecil nilai lift ratio nya. Sebaliknya semakin kecil nilai benchmark confidencenya, maka semakin besar nilai lift ratio nya. Nilai lift ratio berbanding lurus atau sebanding dengan nilai confidence karena semakin tinggi nilai confidence maka semakin besar nilai lift ratio yang dihasilkan dan  sebaliknya.  Kemudian  nilai lift  ratio berbanding  terbalik  dengan  nilai  support  karena  semakin  tinggi  nilai support maka semakin kecil nilai lift ratio yang dihasilkan dan sebaliknya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan yaitu aturan yang dihasilkan oleh aplikasi data mining asosiasi ditentukan berdasarkan nilai minimum support , minimum confidence , dan ambang batas lift ratio .  Semakin  kecil  nilai minimum  support yang  dimasukkan  maka  akan  semakin  banyak  jumlah aturan  yang dihasilkan. Sebaliknya, semakin besar minimum support yang dimasukkan maka semakin sedikit jumlah aturan yang dihasilkan. Untuk nilai minimum support dan minimum confidence dipengaruhi oleh perbandingan jumlah transaksi  dan  jumlah item dalam  transaksi.  Semakin  banyak item dalam  transaksi  menyebabkan  ambang  batas minimum support perlu diturunkan agar menghasilkan aturan pada proses analisis data dengan algoritma apriori hybrid .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi Republik Indonesia yang telah mendanai penuh penelitian ini melalui skema PTUPT. Peneliti juga berterima kasih kepada  Ayu  Nadi  Group  yang  telah  mengijinkan  dan  mendukung  penelitian  ini  dengan  membuka  data  dan mendiskusikan permasalahan secara langsung. Terima kasih juga diucapkan kepada STMIK STIKOM Indonesia sebagai home base tim peneliti.

## REFERENCES
[1] T. Thi Bi Dan, S. Widya Sihwi, and R. Anggrainingsih, “Implementasi Iterative Dichotomiser 3 Pada Data Kelulusan Mahasiswa  S1  Di  Universitas  Sebelas  Maret,” J.  Teknol.  Inf.  ITSmart ,  vol.  4,  no.  2,  p.  84,  2016,  doi: 10.20961/its.v4i2.1770.
[2] A.  K.  Hernawan  and  S.  Lorena,  “Aplikasi  Data  Mining  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Persetujuan Pengajuan Kredit,” Univ. Komput. Indones. Bandung , pp. 1–6, 2015.
[3] S. Ardian and U. Budi, Data Mining dan Big Data Analitycs Teori dan Implementasi Python  Apache Spark , Edisi 2. Penebar Media Pustaka, 2018.
[4] D. Astika, P. Studi, T. Informatika, and U. Malikussaleh, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang Dengan Pada Supermarket Sejahtera,” Astik. D., Stud. P., Inform. T., Malikussaleh, U. (n.d.). PENERAPAN DATA Min. UNTUK MENGANALISIS PENJUALAN BARANG DENGAN PADA Supermark. SEJAHTERA. , 2017.
[5] A. Wanto and dkk, Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] P.  Prithiviraj  and  R.  Porkodi,  “A  Comparative Analysis  of Association  Rule  Mining  Algorithms  in  Data  Mining: A Study,” Open J. Comput. Sci. Eng. Surv. , vol. 3, no. 1, pp. 98–119, 2015.
[7] K. Khurana, “A Comparative Analysis of Association Rules Mining,” vol. 3, no. 5, pp. 3–6, 2013.
[8] Mulyadi, Sistem Informasi Akuntansi . 2008.
[9] K.  B.  Nugroho,  “Pengembangan  Data  Warehouse  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Untuk  Informasi  Strategik  Pada Universitas BSI,” J. Kaji. Ilm. , vol. 18, no. 2, p. 168, 2018, doi: 10.31599/jki.v18i2.293.
[10]  K. Haryono, “Penerapan data warehouse dalam pengelolaan sistem keuangan daerah,” J. Warehous. , vol. 1, pp. 1–9, 2005.
[11]  O. Colhoun, “Data Warehouse,” vol. 8, no. 1, pp. 656–656, 2019, doi: 10.1007/978-3-662-48986-4_826.
[12]  Q. Aini, U. Rahardja, A. Moeins, and A. M. Wardani, “Penerapan Data Market Query (DMQ) pada Sistem Penilaian Berbasis Yii Framework,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 1, pp. 26–31, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.565.
[13]  V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 31– 39, 2017.
[14]  A. M. Siregar and M. Syahrizal, “Implementasi Algoritma Apriori Tid Untuk Mengetahui Pola Penjualan Keramik,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1572.
[15]  A. Maulana and A. A. Fajrin, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.100.
[16]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan , 1st ed. Yogyakarta: Deepubllish, 2014.
[17]  G. A. Saputro, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mencari Pola Penjualan Di Cafe Studi Kasus Jurney Coffee,” 2017.
[18]  N.  Adha,  L.  T.  Sianturi,  and  E.  R.  Siagian,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PENJUALAN  SABUN  DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI ( Studi Kasus : PT. Unilever),” Maj. Ilm. INTI , vol. 12, no. 2, pp. 219–223,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3350
2017.
[19]  F.  Nurchalifatun,  “Penerapan  Metode  Asosiasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Mengetahui Kombinasi Antar Itemset Pada Pondok Kopi,” Data Min. , 2015.
[20]  B. R. Agarwal, R. Srikant, and M. A. Ahmad, “Fast Algorithms For Mining Association Rules In Datamining,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 2, no. 12, pp. 13–24, 2013.
[21]  D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F. Eka, “PENERAPAN METODE ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA APLIKASI ANALISA POLA BELANJA KONSUMEN (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018, doi: 10.15408/jti.v9i2.5602.
[22]  D.  Fitriati,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Menentukan  Kombinasi  Media  Promosi  Barang  Berdasarkan  Perilaku Pembelian Pelanggan Menggunakan Algoritma Apriori,” Pros. Annu. Res. Semin. 2016 , vol. 2, no. 1, pp. 472–480, 2016, doi: 979-587-626-0.
[23]  M. Fauzy, K. R. Saleh W, and I. Asror, “Penerapan Metode Association Rule Menggunakan,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. II, no. 2, pp. 221–227, 2016.
[24]  M. Silalahi, “Perbandingan Performansi Database Mongodb Dan Mysql Dalam Aplikasi File Multimedia Berbasis Web,” Comput. Based Inf. Syst. J. , vol. 6, no. 1, p. 63, 2018, doi: 10.33884/cbis.v6i1.574.
[25]  A. Junaidi, “Studi Perbandingan Performansi Antar Mongodb Dan Mysql Menggunakan Php Dalam Lingkungan Big Data,” Pros. Annu. Res. Semin. 2016 , vol. 2, no. 1, pp. 460–465, 2016.
[26]  N. Nurrohman, M. C. Aruan, and A. Rahadyan, “Sistem Informasi Koperasi Simpan Pinjam pada PT Meiwa Indonesia Berbasis  Java  Desktop,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  408–414,  2020,  doi: http://dx.doi.org/10.32493/informatika.v5i3.5823.
[27]  T. B. Setyawan, “Penerima Beasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting Berbasis Java Desktop Application,” 2015.