## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## Penerapan Data Mining Dalam Prediksi Penjualan Prabot Rumah Tangga Menggunakan Metode Apriori Pada Toko Hasanah Mart

## Natalia Silalahi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: natalia.novena.silalahi@gmail.com

## Abstrak
Penerapan data mining sangat baik dilakukan terutama dalam prediksi pola transaksi yang sangat sering dilakukan dalam jual- beli perabot rumah tangga, prabot rumah tangga merupakan barang-barang yang sangat banyak diminati oleh banyak kalangan terutama kalangan ibu, semakin tinggi jumlah peminatnya maka akan semakin banyak data transaksi yang harus diproses, digali untuk mendapatkan informasi yang diinginkan dan dibutuhkan suatu pendekatan metode terhadap pengolahan pola transaksi yang  paling  banyak  diminati  agar sebuah toko  maupun  perusahaan  dapat  memilah  persediaan  barang  manakah  yang  harus dipenuhi berdasarkan tingkat kebutuhan pasar, metode yang tepat dan sudah banyak digunakan dalam prediksi penjualan salah satunya adalah metode Apriori merupakan metode yang menggunakan aturan asosiasi yang bertujuan untuk melihat hubungan asosiatif  antara  suatu  kombinasi  item  dengan item lainnya, dalam data  mining  menggunakan  metode  apriori ini juga dapat dilakukan dengan data yang sangat banyak dan diproses dengan waktu yang cepat dan tingkat akurasi prediksi data yang sangat baik.
Kata Kunci: Perabot Rumah Tangga, Data Mining, Algoritma Apriori

## Abstract
The application of data mining is very well done, especially in predicting transaction patterns that are very often done in the sale and purchase of household furniture, household furniture is goods that are very much in demand by many groups, especially mothers, the higher the amount of demand, the more data transactions that must be processed, dug up to obtain the desired information and needed a method approach to processing transaction patterns that are the most desirable so that a store or company can sort out the inventory of goods that must be met based on the level of market needs, appropriate methods and has been widely used in one of the sales prediction is the Apriori method is a method that uses association rules that aim to see the associative relationship between a combination of items with other items, in data mining using the a priori method can also be done with very much data from and processed with a fast time and a very good level of data prediction accuracy.
Keywords : Household Furniture, Data Mining, Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  bergerak  maju  pesat  dalam  aspek  teknologi,  teknologi  itu  sendiri  mampu dirancang  untuk  membantu  kehidupan  manusia  dari  segala  aspek  mulai  dari  pertanian,  ilmu  kesehatan, perindustrian  dan  kehidupan  sehari-hari,  dengan  teknologi  setiap  kegitan  dilakukan  lebih  mudah,  cepat  dan tersistem sehingga tidak jarang setiap Dunia Usaha dan Dunia industry (DUDI) saat ini berlomba-lomba  untuk terus  mengembangkan  sistem  teknologi  untuk  diterapkan  disetiap  kegiatan,  karena  teknologi  juga  dapat menghemat dalam proses biaya produksi. Penerapan teknologi juga diterapkan dalam dunia  perdagangan mulai dari aspek jual beli, baik dalam promosi produk, proses transaksi hingga proses pendataan barang, sehingga banyak perusahaan yang menggunakan teknologi khususnya terknologi komputer[1].
Hasanah Mart merupakan tempat penjualan segala jenis alat-alat rumah tangga yang menjual sangat banyak jenis  dan  aneka  ragam  produk  dan  merek,  dan  merupakan  salah  satu  tempat  belanja  paling  lengkap  yang menyediakan alat-alat dan prabotan rumah tangga mulai dari sapu, meja, kompor, kain pel dan banyak lainnya, Hasanah Mart sering mengalami kendala dalam mendata setiap tarnsaksi penjualan berupa tidak terdatanya jenis produk yang tersedia karena Hasanah Mart memiliki sangat banyak jenis produk dan merek yang dijual, Hasanah Mart juga tempat pembelanjaan yang sangat diminati untuk dikunjungi karena harganya yang sangat murah dari harga pasaran pada umumnya dengan kualitas produk yang baik dan jenis produk yang tersedia juga sangat lengkap dan bervariasi.
Hasanah Mart memiliki pembeli yang sangat banyak mengakibatkan banyaknya data yang tertumpuk dalam proses transaksi kerap sekali pelanggan bingung menemukan tata letak produk yang diinginkan secara bersamaan, Hasanah Mart juga sering ketinggalan ketersediaan bahan dan produk dengan merek tertentu yang tidak tersedia, dikarenakan data yang dimiliki terlalu banyak sehingga membuat Hasanah Mart sulit untuk melakukan pendataan produk  yang  akan  di  penuhi  pasokan  atau  stok  barang  suatu  produk  dan  menentukan  tata  letak  yang  dapat mempengaruhi  mempermudah  penemuan  barang yang  sering  sekali  dibeli  secara  bersamaan,  karena  data  yang terlalu banyak jika dikerjkan secara manual akan mengakibatkan banyaknya waktu yang tersita, pengerjaan yang lambat dan dapat terjadinya tertukarnya data bahkan kehilangan satu jenis data yang sangat penting untuk dikelola. Dari permasalahan tersebut dibutuhkan sistem komputerisasi untuk memprediksi penjualan barang prabot rumah tangga agar meminimalisir bahkan mentiadakan permasalahan seperti diatas dan upaya yang dapat dilakukan yaitu dengan menerapkan Data Mining[2].
Data Mining merupakan pendekatan secara sistem komputerisasi yang berhubungan dalam permasalahan data yang sangat banyak sehingga dilakukan penyaringan terhadap data yang sangat banyak untuk mendapatkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 33-38 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Natalia Silalahi , Copyright © 2020, BITS | Page 34 Submitted: 19/06/2020 ; Revised: 26/06/2020 ; Accepted: 27/06/2020 ; Published : 30/06/2020
satu informasi yang dibutuhkan, Data Mining sendiri sering digunakan dalam penerapan pengambilan keputusan, prediksi,  Reduksi  data  dan  banyak  lainnya,  pada  penelitian  terdahulu  terdapat  beberapa  metode  penyelesaian masalah menggunakan pendekatan Data Mining seperti Algotirma Rought Set, Algoritmat C4.5, Algoritma C5.0, Algoritma Naïve Bayes dan banyak lainnya, dalam penelitian ini peneliti menggunakan pendekatan penyelesaian masalah prediksi penjualan produk prabot rumah tangga menggunakan Algoritma Apriori[3][4].
Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu  metode  yang  sangat  mudah  dalam  pemahaman  metode  dan langkah-langkah  penyelesaiannya  dan  merupakan  pendekatan  algoritma  yang  menggunakan  kombinasi  antara item set satu dengan item set lainnya dan algoritma ini mengikuti aturan asosiasi dalam penyelesaian tahapannya, melihat data dan kombinasi antara item set terbanyak untuk menentukan tahapan yang akan dilakukan selanjutnya, dalam  penelitian  prediksi  terdahulu  menggunakan  Algoritma  Apriori  ini  dapat  diterapkan  dalam  memprediksi produk pasar international, memprediksi tingkat alat-alat medis yang dibutuhkan dalam sebuah rumah sakit, alat- alat  kimia  yang  dibutuhkan  dalam  suatu  produksi  tertentu,  menentukantingkat  pola  kehidupan  bermasyarakat dalam melihat jumlah kejahatan yang terjadi dalam suatu wilayah dan banyak hal lainnya[5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian ini  peneliti  melakukan  beberapa  pendekatan  terhadap  pengambilan  data  yang  dilakukan  pada toko Hasanah Mart, didalam sebuah penelitian dibutuhkan data sebagai objek yang akan dilakukan pengembangan terhadap sistem yang akan dibangun.

## 2.1 Pengumpulan Data
beberapa tahapan dalam penelitian yang dilakukan peneliti sebagai berikut[6]:
1. Observasi
Meninjau langsung terhadap kegiatan yang dilakukan pihak took Hasanah Mart.
2. Terknik wawancara
Merupakan  cara  peneliti  untuk  mengajukan  pertanyaan  langsung  terhadap  toko  Hasanah  Mart,  dilakukan dengan cara mengamati dan mencatat beberapa rujukan penting dan dapat juga dilakukan dengan cara merekam suara dari narasumber, membuat video siangkat tentang objek yang akan diteliti maupun dilakukan secara lisan yang dituangkan kedalam sebuah tulisan.
3. Studi Pustaka
Dalam  melakukan  penelitian  ini  peneliti  tidak  bisa  melakukan  penelitian  tanpa  adanya  dilakukan  literatur review terhadap hal apa saja yang bersangkutan dalam penelitian, penulis mengumpulkan data dengan melihat situs penelitian atau jurnal terpecaya ( Internet ), buku-buku.

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma apriori atau Association Rule merupakan salah satu dari Algoritma Data Mining yang dirancang agar sitem komputer dapat menggunakan aturan-aturan asosiasi dengan cara mencari pola antara satu item dengan item lainnya atau hubungan satu item atau lebih dari satu item dalam suatu data. Algoritma ini paling banyak digunakan dalam sistem dan strategi penjualan[7].
Tentukan minimum support Iterasi-1, hitung masing-masing item dengan support nya (pola frequent tinggi) Iterasi-2, bentuk kombinasi 2 item dan bentuk pola frequent tinggi kembali (lakuka kembali jika Lakukan iterasi-3 dan seterusnya sehingga tidak ada lagi k-itemset yang memenuhi minimum support
Tetapkan nilai k-itemset yang memenuhi nilai minimum support

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 33-38 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  melakukan  penelitian  kuantitiafi  berupa  penelitian  yang  menggunakan  model  matemastis  dan sistematis yang akan menerapkan hasil dari perhitungan menggunakan sebuah pendekatan Algoritma Apriori yang dapat diracang menggunakan system komputerisasi maupun aplikasi sistem yang sudah ada,
Pada  penelitian  ini  juga  dilakukan  Analisa  terhadap  data  penjualan  pada  toko  Hasanah  Mart,  bertujuan untuk dapat melihat pola pembelian terbanyak bertujuan agar dapat membuat data barang prabotan yang paling banyak  di  stok  agar  tetap  ada  persediaan  barang,  mengatur  kembali  kombinasi  tata  letak  produk  agar  mudah ditemukan sebagai langkah startegi pemuasan konsumen terhadap kebutuhan barang.
Tabel 1. Transaksi Prabot Rumah Tangga
No ID Item Transaksi 1 Sapu, Vakum Cleaner, Kursi, Vas Bunga, Meja Makan 2 Kemoceng, Lukisan, Wajan 3 Vas Bunga, Meja Makan, Sapu,kemoceng
4 Tirai Kain, Galon Air, Kipas Angin, Ambal Batik, Pisau Daging
5 Kain Pel, Panci, Ambal Batik, Kemoceng 6 Serokan, Kain Pel, Sapu
7 Kain Pel, Wajan, Botol Air, Sapu, Piring 8 Mangkok Stenlis, Sapu, Kain Pel
9 Panci, Botol Air, Mangkok Stenlis 10 Gayung, Kaca Panjang 11 Termos ES, Mangkok Stenlis, Sapu 12 Serokan, Ambal Batik 13 Ambal Batik, Spatula, Sendok Makan 14 Bingkai foto, Mawar, Panci
15 Jam Dinding, Mangkok Stenlis, Sapu, Kain Pel, Serokan
16 Botol Air, Serokan, Kain Pel 17 Botol Air, Tirai Kain, Kipas Angin
18 Ambal Batik, Piring, Serokan, Kain Pel 19 Botol Air, Ambal Batik 20 Botol Air, Sapu, Piring 21 Kemoceng, Vas Bunga, Serokan 22 Rak Piring, Rak Sepatu 23 Rak Piring, Sapu, Kain Pel, Gayung

## 3.1 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Pada tahapan ini dimulai dengan menetapkan minimum support bertujuan untuk mencari pola frekuensi tertinggi pada  tiap  k-itemset,  pada  kasus  ini  minimum  support  sebanyak  20%  lalu  pisahkan  masing-masing  item  untuk mencari pola frekuensi tertinggi.
Tabel 2. Daftar Transaksi Prabot Rumah Tangga
No Prabot Rumah Tangga jumlah item 1 Vas Bunga 3 2 Serokan 5 3 Kemoceng 4 4 Sapu 9 5 Wajan 2 6 Lukisan 1 7 Bingkai foto 1 8 Tirai Kain 2 9 Botol Air 6 10 Vakum Cleaner 1 11 Kursi 1 12 Termos ES 1 13 Jam Dinding 1 14 Meja Makan 2 15 Gayung 2 16 Kain Pel 8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 33-38 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
17 Piring 3 18 Mangkok Stenlis 5 19 Sendok Makan 1 20 Ambal Batik 6 21 Pisau Daging 1 22 Kaca Panjang 1 23 Kipas Angin 2 24 Panci 3 25 Spatula 1 26 Galon Air 1 27 Rak Piring 2 28 Rak Sepatu 1
1. Untuk mencari nilai minimum Support iterasi 1menggunakan rumus[8].
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Maka didapat masing-masing niai support
Tabel 3. Item Set dan Nilai Support
Setelah didapatkan nilai support pada iterasi-1 kemudian pilih item yang memenuhi minium support 20%.
Tabel 4. Item set yang memenuhi minimum support
No Prabot Rumah Tangga Support 1 Sapu 30% 2. Serokan 22% 3. Mangkok Stenlis 22% 4 Botol Air 26% 5 Kain Pel 35% 6 Ambal Batik 26% No Prabot Rumah Tangga jumlah item Support 1 Vas Bunga 3 13% 2 Serokan 5 22% 3 Kemoceng 4 17% 4 Sapu 9 39% 5 Wajan 2 9% 6 Lukisan 1 4% 7 Bingkai foto 1 4% 8 Tirai Kain 2 9% 9 Botol Air 6 26% 10 Vakum Cleaner 1 4% 11 Kursi 1 4% 12 Termos ES 1 4% 13 Jam Dinding 1 4% 14 Meja Makan 2 9% 15 Gayung 2 9% 16 Kain Pel 8 35% 17 Piring 3 13% 18 Mangkok Stenlis 5 22% 19 Sendok Makan 1 4% 20 Ambal Batik 6 26% 21 Pisau Daging 1 4% 22 Kaca Panjang 1 4% 23 Kipas Angin 2 9% 24 Panci 3 13% 25 Spatula 1 4% 26 Galon Air 1 4% 27 Rak Piring 2 9% 28 Rak Sepatu 1 4%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 33-38 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
2. Pembentukan iterasi-2 dilakukan dengan cara memasangkan item yang sudah memenuhi support
Tabel 5. Kombinasi itemset 2 No Prabot Rumah Tangga Jumlah item 1 Sapu, Serokan 2 2 Sapu, Mangkok Stenlis 3 3 Sapu, Botol Air 1 4 Sapu, Kain Pel 5 5 Sapu, Ambal Batik 0 6 Serokan, Mangkok Stenllis 1 7 Serokan, Botol Air 1 8 Serokan, Kain Pel 4 9 Serokan, Ambal Batik 4 10 Mangkok Stenlis, Botol Air 1 11 Mangkok Stenlis, Kain Pel 2 12 Mangkok Stenlis, Ambal Batik 0 13 Botol Air, Kain Pel 2 14 Kain Pel, Ambal Batik 2
Untuk 2 item dapat diperoleh dengan rumus berikut: Support (A,B) = P(A∩B)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛𝐵 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Berikut tabel hasil dari perhitungan iterasi-2
Tabel 6. Kombinasi itemset 2 dan nilai Support No Prabot Rumah Tangga Jumlah item Support 1 Sapu, Serokan 2 9% 2 Sapu, Mangkok Stenlis 3 13% 3 Sapu, Botol Air 1 4% 4 Sapu, Kain Pel 5 22% 5 Sapu, Ambal Batik 0 0% 6 Serokan, Mangkok Stenllis 1 4% 7 Serokan, Botol Air 1 4% 8 Serokan, Kain Pel 4 17% 9 Serokan, Ambal Batik 4 17% 10 Mangkok Stenlis, Botol Air 1 4% 11 Mangkok Stenlis, Kain Pel 2 9% 12 Mangkok Stenlis, Ambal Batik 0 0% 13 Botol Air, Kain Pel 2 9% 14 Kain Pel, Ambal Batik 2 9%
Iterasi-2 sudah ditemukan 2 item set yang memenuhi minimum support 20%
Tabel 7 . Itemset 2 memenuhi minimum support 20%
No Prabot Rumah Tangga Support 1 Sapu, Kian Pel 22%
3. Aturan Asosiasi
Pada  aturan  asosiasi  ini  dilakukan  setelah  ditemukan  pola  frekunsi  tinggi  yang  selanjutnya  mencari  aturan asosiasi  tersebut  terlebih  dahulu  dicari  nilai  kepastian  atau  biasa  disebut  dengan  nilai  Confidence  yang berfungsi  untuk  melihat  seberapa  eratnya  hubungan  antara  item  tersebut,  tetapkan  terlebih  dahulu  nilai confidence yaitu 50% dan dapat diketahui aturan asosiasinya dengan cara menggunakan rumus berikut ini[9]:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴ǀ𝐵) = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛𝐵 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 1, June 2020 Page 33-38 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Tabel 8. Nilai Aturan Asosiasi dengan Confidence
No Kombinasi Item set Confidence 1 Jika membeli Sapu maka akan membeli Kain Pel 5/9 56% 2 Jika membeli Kain Pel maka akan membeli Sapu 5/8 63%
Tabel 9. Hasil Aturan Asosiasi yang Terbentuk No Tanaman Hias (Item) Support Confidence 1 Sapu, Kain Pel 22% 56%

## 4.  KESIMPULAN
Dari hasil penelitian diperoleh:
1. Dengan ditemukan aturan asosiasi maka menunjukan jika seseorang pembeli membeli sebuah sapu maka akan cenderung membeli kain pel sehingga dapat dipastikan pihak Hasana Mart harus menyediakan stok persediaan sapu dan kain pel, tampak dari data transaksi sangat sering dilakukan.
2. Penempatan sapu dan kain pel diupayakan diatur berdampingan agar memudahkan pembeli untuk melakukan pencarian barang yang dibutuhkan. Upaya diatas sebagai strategi penjualan terhadap meningkatkan kepuasan konsumen  dengan  memperhatikan  pola  asosiatif  dan  kencenderungan  konsumen  dalam  transaksi  jual  beli perabot rumah tangga.

## REFERENCES
[1] B.  S.  Mózo,  “teknologi  Dunia  Industri,” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699,  2017,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[2] B. R. B. Purba, N. A. Hasibuan, G. L. Ginting, and S. Suginam, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Mencari Relasi Pada Transaksi Pembelian Alat-Alat Kesehatan,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 3, pp. 269–277, 2018, [Online]. Available: http://stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/jurikom/article/view/773.
[3] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 311–319, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[4] S. Defiyanti, “Integrasi Metode Clustering dan Klasifikasi untuk Data Numerik,” Citee , no. July, pp. 256–261, 2017.
[5] A. Nursikuwagus and T. Hartono, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 701, 2016, doi: 10.24176/simet.v7i2.784.
[6] A. Nugroho, Analisis dan  Perancangan Sistem Informasi dengan Metodologi Berorientasi Objek , Edisi Revi. Bandung: Informatika Bandung, 2005.
[7] P. T. G. Elkington et al. , “Mycobacterium tuberculosis, but not vaccine BCG, specifically upregulates matrix metalloproteinase-1,” Am. J. Respir. Crit. Care Med. , vol. 172, no. 12, pp. 1596–1604, 2005, doi: 10.1164/rccm.200505-753OC.
[8] V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Sepatu Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2017.
[9] 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, 2017.