## Implementasi Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Srikandi Cash Credit Elektronic dan
Furniture)

## Priska Hartinah Simbolon
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Persediaan barang yang tidak dilakukan secara optimal akan menimbulkan kekosongan salah satu barang yang tersedia. Hal ini juga terjadi pada toko srikandi cash credit electronic dan furniture sering terjadi kekosongan salah satu persediaan barang yang  dibeli  oleh  pelanggan,  akibat  dari  tidak  adanya  informasi  mengenai  kebiasaan  pengontrolan  persedian.  Sehingga diperlukan penggalian informasi pada data transaksi. Algoritma apriori dapat membantu untuk mengetahui nama item barang dengan pejualan terbanyak. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining, suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur yaitu support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentasi kombinasi item tersebut, sedangkan  confidance  (nilai  kepastian)  adalah  hubungan  antar  item  dalam  aturan  asosiasi.  Pembuktian  dilakukan  dengan menggunakan aplikasi Tanagra. Hasil yang didapat dari proses algoritma apriori berupa kombinasi item atau rules dengan nilai asosiasi  berupa  nilai  support  dan  nilai  confidance.  Dengan  diketahuinya  nama  barang  paling  banyak  terjual  maka  dapat mengantisipasi persediaan barang.
Kata Kunci : Data Mining, Algoritma Apriori, Tanagra.

## Abstract
Inventories of goods that are not carried out optimally will cause a vacancy for one of the available goods. This also happens to electronic credit and electronic credit shops, which often results in a vacuum in one of the items purchased by the customer, as a result of the lack of information regarding inventory control habits. So it is necessary to extract information on transaction data. A priori algorithm can help to find out the name of the item with the most sales. A priori algorithm including the type of association rules in data mining, an association can be known with two benchmarks, namely support and confidence. Support (supporting value) is the percentage of combinations of these items, while confidance is the relationship between items in association rules. Proof is carried out using the Tanagra application. The results obtained from the a priori algorithm process in the form of a combination of items or rules with the association value in the form of support and confidence values. By knowing the name of the goods most sold, it can anticipate the inventory of goods.
Keywords : Data Mining, Apriori Algorithm, Tanagra.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem persediaan barang di toko srikandi cash credit electroic dan furniture yang  digunakan masih sederhana, tampilan  bagian  gudang  terdiri  menu  persediaan(stok),  laporan  barang  masuk,  pemesanan  barang,  laporan penjualan.  Setiap  barang  yang  dibeli  akan  diinputkan  pada  sistem,  secara  otomatis  pada  sistem  di  menu persediaan(stok) barang akan berkurang dan data yang diinputkan telah terisi di menu laporan penjualan. Setiap penambahan  stok  barang  dilakukan  ketika  barang  tinggal  sedikit  atau  bahkan  kosong  dengan  mengecek  pada sistem. Informasi  yang berisikan laporan penjualan tiap tahunnya tidak pernah digunakan sebagai  acuan untuk mengantisipasi persediaan barang, hanya sebagai bukti penjualan dan disimpan. Maka perlunya menganalisa data dari  penjualan  untuk  mengantisipasi  persediaan  barang  dengan  menerapkan  data  mining.  Data  mining  dapat mencari pola atau informasi yang menarik dalam data terpilih menggunakan teknik atau metode tertentu. Peranan dari  algoritma  apriori  dapat  membantu  untuk  mendapatkan  pola  pembelian  barang  yang  paling  sering  dibeli, melalui  proses  pembentukan  kandidat  kombinasi  item.  Tahap  pengujian  algoritma  apriori  digunakan  software tanagra  dan  Microsoft  office  excel  2007  sebagai  database,  agar  didapatkan  pola-pola  pembelian  barang  yang banyak terjual secara akurat serta menjamin ketersediaan stok  atau persediaan barang. Proses association  rules yang  ditampilkan  pada  tanagra  menghasilkan  rules  dari  pola  kombinasi  merupakan  nama  barang  yang  sering terjual. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui prosedur pendataan persediaan barang pada toko Srikandi Cash Credit Electronic dan Furniture saat ini, menerapkan algoritma apriori pada persediaan barang di Srikandi Cash  Credit  Electronic  dan  Furniture,  dan  menguji  penerapan  algoritma  apriori  pada  persediaan  barang menggunakan software tanagra.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Data Mining
Data mining juga dapat diartikan sebagai pengekstrakan informaasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  [4].  Salah  satu  teknik  yang  dibuat  dalam data  mining adalah bagaimana menelusuri data yang ada untuk membangun sebuah model, kemudian menggunakan model tersebut
agar dapat mengenali pola data yang lain yang tidak berada dalam basis data yang tersimpan. Dalam data mining , pengelompokan data juga bisa dilakukan. Tujuannya adalah agar dapat mengetahui pola universal data-data yang ada.

## 2.2 Persediaan
Persediaan adalah kemampuan suatu  perusahaan dalam mengatur dan mengelola setiap kebutuhan barang baik barang mentah, barang setengah jadi dan barang jadi  agar selalu tersedia baik  dalam kondisi  pasar  yang stabil maupun  berfluktuasi  [11].  Barang  adalah  segala  jenis  sesuatu  yang  dapat  digunakan  sebagai  alat  pemuas kebutuhan manusia [14].

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah algoritma pengambilan data dengan aturan asosiatif ( Association rule ) untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item [6]. Algoritma ini mengontrol berkembangnya kandidat itemset dari hasil frequent  itemset dengan support-based  pruning untuk  menghilangkan itemset yang  tidak  menarik  dengan menetapkan minsup .  Aturan  asosiasi  atau  sering  disebut association  rule ,  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan untuk menemukan hubungan diantara data atau bagaimana suatu kelompok data mempengaruhi suatu keberadaan  data  lain.  Aturan  asosiasi  merupakan  salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  untuk  mencari hubungan antara  berbagai  item  [9].  Hubungan algoritma apriori  dengan asosiasi  adalah dapat  menemukan dua atau lebih attribute dan dua atau lebih objek. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining.
Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi 2 tahap [9] yakni:
1. Analisa pola frekuensi tinggi
Pada tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database . Support (nilai  penunjang),  adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukkan  seberapa  besar  tingkat  dominasi  suatu item atau itemset dari keseluruhan transaksi [10]. Nilai support sebuah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut [9]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A) = Jumlah Transaksi Mengandung A
Total Transaksi (1)
Pada rumus diatas menjelaskan bahwa nilai support diperoleh dengan cara mencari jumlah transaksi  yang mengandung nilai A (satu item ) dibagi dengan jumlah keseluruhan transaksi. Nilai support dari 2 item diperoleh  dengan menggunakan rumus [9]:
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) (2)
Support ( A,B ) = ∑ Transaksi mengandung A dan B
∑ Transaksi (3)
Pada rumus diatas menjelaskan bahwa nilai support diperoleh dengan cara mencari jumlah transaksi  yang mengandung  nilai  A  dan  B  ( item pertama  bersamaan  dengan item yang  lain)  dibagi  dengan  jumlah keseluruhan transaksi.
2. Pembentukan aturan asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan  asosiatif  A  ke  B  [9]. Confidence (nilai kepastian), adalah suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar dua item secara conditional (berdasarkan suatu kondisi tertentu) [10]. Nilai confidence dari aturan A ke B diperoleh dengan rumus berikut [9]:
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = P(B|A) = ∑ Transaksi mengandung A dan B ∑ Transaksi mengandung A
(4)
Pada rumus tersebut nilai confidence diperoleh dengan cara mencari jumlah transaksi yang mengandung nilai A dan B ( item pertama bersamaan dengan item yang lain) dibagi dengan jumlah transaksi yang mengandung A ( item pertama) .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa  adalah  suatu  usaha  untuk  mengamati  secara  detail  sesuatu  hal  atau  benda  dengan  cara  menguraikan komponen-komponen pembentuknya atau penyusunnya untuk dikaji lebih lanjut. Berhubungan dengan penelitian ini  yang  dilakukan  pada  toko  Srikandi  Cash  Credit  Electronic  dan  Furniture,  prosedur  pendataan  persediaan barang saat ini pada toko ketika penambahan stok barang maka bagian gudang menginputkan nama barang yang masuk dan sebelumnya telah di cek barang tersebut sesuai yang tertulis pada kertas. Pendataan persediaan barang sering dilakukan hanya saat stok digudang tinggal sedikit dan bahkan kosong. Setiap penambahan barang harus
membuat  laporan  oleh  bagian  pemasaran  ke  kepala  toko  yang  berisikan  nama  barang  dan  jumlah, hal  ini  juga membutuhkan waktu kapan barang tersebut dapat diterima.
Dengan studi kasus pada toko Srikandi Cash Credit Electronic dan Furniture Perbaungan dapat dilakukan analisis  terhadap  data  transaksi  penjulan  barang  dengan  salah  satu  tujuan  adalah  untuk  menemukan  pola kombinasi dan hubungan antar item jenis barang. Data tersebut adalah data tahun 2016 mulai dari bulan Januari sampai dengan Desember.
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan Barang di Toko Srikandi Cash Credit Electronic dan Furniture Tahun 2016
Transaksi Bulan Nama Barang 1 Januari Kt.Kartini,Lh.crystal 3pt, Sb.wisdom oriental red 2 Februari Lh.crystal 3pt, M.rias kerang,Sb.wisdom crystal gold, Sb.wisdom holly black, Sf. new exel+meja 3 Maret Bd.marsha, Kt.Kartini, Led Samsung 32inchi,Lh.crystal 1pt, M.riaskerang,Sb.wisdo m crystalgold, Sb.wisdom holly black, T.tidur beranjangan 4 April Kt. Kartini,M.rias kerang,M.cuci sanyo2tabung, Sb.dinamic  gold black, Sb.wisdom holly black 5 Mei Kt. Kartini, Lh.crystal  3pt, M. rias kerang, Sb. wisdom oriental brown,  Sf. new exel+meja. 6 Juni Bd.marsha, Kt. Kartini,Lh jam mawar bunga,Lp.viber3pt,Matras oriental red,Sb.wisdom crystal gold, Sb.wisdom orientalbrown, Sb.wisdom oriental red 7 Juli Lh jam mawar bunga,  M.cuci sanyo 2tabung, Sb.dinamic gold black, Matras oriental red, T.tidur beranjangan 8 Agustus Kt. Kartini, Lh.crystal 1pt, Lh.crystal 3pt, Sb. Wisdomholly black,  Sf. new exel+meja 9 September   Bd.marsha, Kt. Kartini, Lh jam mawar bunga, M. rias  kerang, Sb.wisdom holly black 10 Oktober Kt. Kartini, Led Samsung 32 inchi, Lp.viber 3pt,M. rias kerang, Sb.wisdom holly black,Sf. new exel+meja, T.tidur beranjangan 11 November   Lh jam mawar bunga, Lh.crystal 3pt, Matras oriental red, Sb.wisdom crystal gold, T.tidur beranjangan 12 Desember   Kt. Kartini,Lh.crystal3pt, M.rias kerang, Sb. Wisdom oriental brown, T.tidur beranjangan
1. Analisa pola frekuensi tinggi
a. Pembentukan Pola Kombinasi Item Support Kandidat Pertama Berikut ini adalah penyelesaian berdasarkan data yang sudah disediakan. Proses pembentukan kombinasi
1 atau disebut dengan 1 itemse t dengan support minimum 30%.
Tabel 2. Pola Kombinasi Item Support Kandidat Pertama No Nama Item Jumlah Per Item Support (%) 1 Bd.marsha 3 25% 2 Kt. Kartini 9 75% 3 Led Samsung 32 inchi 2 16% 4 Lh.crystal 1 pt 2 16% 5 Lh jam mawar bunga 4 33% 6 Lp. viber 3pt 2 16% 7 Lh.crystal 3pt 6 50% 8 M. rias kerang 7 58% 9 M.cuci sanyo 2tabung 2 16% 10 Matras oriental red 3 25% 11 Sb.dinamic gold black 2 16% 12 Sb.wisdom crystal gold 4 33% 13 Sb.wisdom oriental brown 3 25% 14 Sb.wisdom holly black 6 50% 15 Sb.wisdom oriental red 2 16% 16 Sf. new exel+meja 4 33% 17 T.tidur beranjangan 5 41%
Tabel 3. Keterangan Jenis Item Barang Yang Memenuhi Support Minimal No  Nama Item Jumlah Per Item Support (%) 1 Kt. Kartini 9 75% 2 Lh jam mawar bunga 4 33% 3 Lh.crystal 3pt 6 50% 4 M. rias kerang 7 58% 5 Sb.wisdom crystal gold 4 33% 6 Sb.wisdom holly black 6 50% 7 Sf. new exel+meja 4 33% 8 T.tidur beranjangan 5 41%
b. Pola Kombinasi Item Support dua itemset
Tabel 4. Pola Kombinasi Dua Itemsets yang Memenuhi Support Minimal No Items Jumlah Per Itemsets Support (%) 1 Kt. Kartini, Lh.crystal 3pt 4 33% 2 Kt. Kartini, M. rias kerang 6 50% 3 Kt. Kartini, Sb.wisdom holly black 5 41% 4 M. rias kerang, Sb.wisdom holly black 5 41%
c. Pola Kombinasi Item Support tiga itemset
Tabel 5. Pola Kombinasi Dua Itemsets yang Memenuhi Support Minimal No Items Jumlah Per Itemsets Support  (%) 1 Kt. Kartini, M. rias kerang, Sb.wisdom holly black 4 33%
2. Pembentukan aturan asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, maka dicari association rules yang memenuhi syarat minimum confidence dengan menghitung confidence menetapkan nilai confidence minimal adalah 80%.
Tabel 6. Aturan Asosiasi dari Tabel 4
Aturan asosiasi dari tabel di atas merupakan aturan/ rules yang terbentuk dari pola kombinasi tiga itemsets . Pada tabel 6 terdapat dua rules /aturan yang memenuhi confidence minimal, tetapi karena kedua aturan/ rules memiliki itemsets yang sama maka dipilih satu rules /aturan saja.

## 4.  IMPLEMENTASI
Proses algoritma apriori yang menghasilkan berupa pola kombinasi item dan aturan/ rules asosiasi dari data sampel toko Srikandi Cash Credit Electronic dan Furniture, maka selanjutnya diperlukan pengujian data dari proses hasil tersebut. Pada tahap pengujian digunakan aplikasi tanagra dengan data transaksi sampel yang diperoleh dari toko Srikandi Cash Credit Electronic dan Furniture, dimana data tersebut telah dijadikan sebagai database yang akan diolah. Database tersebut akan dipanggil ke dalam aplikasi tanagra .
No Aturan Confidence (%) 1 Jika dibeli Kt. Kartini; maka akan dibeli M. rias kerang dan Sb.wisdom holly black 4/5 80% 2 Jika dibeli M. rias kerang; maka akan dibeli Sb.wisdom holly black dan Kt. Kartini 4/5 80% 3 Jika dibeli  Sb.wisdom holly black; maka akan dibeli Kt. Kartini dan M. rias kerang 4/6 66,6%
Gambar 1. Hasil Uji Nilai yang Berbeda Association Rule Dari Gambar 5.18
Penjelasan  dari  gambar  5.20  merupakan  aturan/ rules hasil  dari  uji  nilai  yang  berbeda,  ataupun  dari frequent itemsets pada gambar 5.15. Pengisian parameters association rule yakni support= 0.2 ataupun 20%, confidence = 0.7 ataupun sama dengan 70%, max card itemset = 2 artinya hanya menampilkan dua itemsets pada aturan/ rules serta memenuhi confidence minimal, lift = 1.1 adalah tingkat kekuatan dari rules dan biasanya tiap pengujian tidak perlu diganti nilainya. Berdasarkan pengujian di atas, diketahui bahwa nilai support yang di input sama dengan yang diisi pada parameters frequent itemset . Nilai confidence yang di input kecil akan menyebabkan rules yang didapat sangat banyak dan confidence besar akan muncul rules tinggi. Adapaun hasil pengujian dari penerapan algortima apriori pada persediaan barang di toko Srikandi Cash Credit Electronic Dan Furniture tahun 2016. 1. Frequent Itemsets Berikut hasil frequent itemsets yang memenuhi support minimal antara lain sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil Frequent Itemsets Pola Kombinasi Nama Item/ Itemsets Support(%) Item pertama Sf.new exel+meja 33.3 Lh.jam mawar bunga 33.3 Sb.wisdom crystal gold 33.3 Lh.crystal 3pt 50.0 T.tidur beranjangan 41.7 Sb.wisdom holy black 50.0 M. rias kerang 58.3 Kt.kartini 75.0 Dua itemsets Lh.crystal 3pt dan Kt.kartini 33.3 Sb.wisdom holy black dan M.rias kerang 41.7 Sb.wisdom holy black dan Kt.kartini 41.7 M.rias kerang dan Kt.kartini 50.0 Tiga itemsets Sb. wisdom holy black, M.rias kerang dan Kt.kartini 33.3

## 2. Association Rule
Berikut hasil association  rule yang memenuhi confidence minimal, sekaligus hasil akhir pengujian sebagai berikut.
Tabel 8. Hasil association rules Nama itemsets Support(%) Confidence(%) Sb.wisdom holy black dan M. Rias kerang 41.667 83.333 Kt.kartini, Sb.wisdom holy black dan M. Rias kerang 33.333 80.000 M. Rias kerang dan Kt.kartini 50.000 85.714 Sb.wisdom holy black dan  kt.kartini 41.667 83.333
Berdasarkan hasil pengujian, maka didapatkan rule persediaan barang yang paling tinggi adalah M. Rias kerang dan Kt.kartini dengan support 50% dan confidence 85%. Kemudian itemsets selanjutnya yakni Sb.wisdom holy black dan M. Rias kerang dengan support 41% dan confidence 83%, Sb.wisdom holy black dan  kt.kartini dengan support 41% dan confidence 83%, dan Kt.kartini, Sb.wisdom holy black dan M. Rias kerang dengan support 33% dan confidence 80%.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan di antaranya yaitu : 1. Toko  Srikandi  Cash  Credit    Electronic  dan  Furniture  selama  ini  belum  pernah  memanfaatkan  data-data transaksi penjualan barang sebagai acuan dalam pengadaan persediaan sehingga data-data transaksi tersebut menumpuk.
2. Penerapan algoritma apriori dapat membantu dalam membentuk kandidat kombinasi item , sehingga terdapat tiga jenis nama barang yang sering terjual selama tahun 2016 yaitu sb.wisdom holy black, m.rias kerang dan kt. kartini.
3. Hasil pengujian diaplikasi tanagra membentuk rules itemsets yang bisa dijadikan item yang saling berkaitan dengan item lain dalam pola penjualan.

## REFERENCES
[1] Siregar, Sri Rahayu, "Implementasi Data Mining Pada Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Jumbo Travel Medan)", Pelita Informatika Budi Darma, vol. VII, pp. 152-156, 2014.
[2] Tampubolon, Kennedi; Saragih, Hoga; and Reza, Bobby "Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat- Alat Kesehatan", Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), vol. I, pp. 93-106, 2013.
[3] Hermawati, Fajar, Astuti, Data Mining, Yogyakarta: ANDI. 2013.
[4] Prasetyo, Eko, Data Mining-Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Yogyakarta: ANDI. 2012.
[5] Kadek Juni I; Indrawan Gede; Rasben, Dantes, Gede “Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi Di STMIK Denpasar Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution”, Jurnal Sains dan Teknologi, Vol.5, pp.746- 760, 2016.
[6] Yanto,  Robi,  and  Khoiriah,  Riri  "Implementasi  Data  Minig  dengan  Metode  Algoritma  Apriori  dalam  Menentukan  Pola  Pembelian Obat", Citec Journal, vol. 2, pp. 102-113, 2015.
[7] Wandi,  Nugroho,  Rully  A.  Hendrawan,  and  Ahmad  Mukhlason,  "Pengembangan  Sistem  Rekomendasi  Penelusuran  Buku  dengan Penggalian Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Kearsipan Provinsi Jawa Timur", Jurnal Teknik Its, vol. 1, pp. 445-449, 2012.
[8] Erwin, "Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth", Jurnal Generic, vol. 4, pp. 26-30, 2009.
[9] Kusrini, and Luthfi, Emha, Taufiq, Algoritma Data Mining, Yogyakarta: ANDI. 2009.
[10]  Gunadi, Goldie, and Sensuse, Dana, Indra, "Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp-Growth) : Studi Kasus Percetakan Pt. Gramedia", Jurnal Telematika Mkom, vol. 4, pp. 118-132, 2012.
[11]  Irwadi, Maulan, "Penerapan Reorder Point Untuk Persedian Bahan Baku Produksi Alat Pabrik Kelapa Sawit Pada PT. Swakarya Adhi Usaha Kabupaten Banyuasin", Jurnal Akuntansi Politeknik Sekayu (ACSY), vol. 5, pp. 21-30, 2015.
[12]  Tamodia, Widya, "Evaluasi Penerapan Sistem Pengendalian Intern Untuk Persediaan Barang Dagangan Pada PT. Laris Manis Utama Cabang Manado", Jurnal EMBA, vol. 1, pp. 20-29, 2013.
[13]  Wahyudi, Rudy, "Analisis Pengendalian Persediaan Barang Berdasarkan Metode EOQ Di Toko Era Baru Samarinda", Ejournal Ilmu Administrasi Bisnis, vol. 2, pp. 162-173, 2014.
[14]  M.Zamroni, Buku Kantong Ekonomi IPS, Yogyakarta: Pustaka Widyatama. 2009.
[15]  Kadir, Abdul, Pengenalan Algoritma Pendekatan Secara Visual dan Interaktif Menggunakan Raptor, Yogyakarta: ANDI. 2013.
[16]  Badrul,  Mohammad,  “Algoritma  Asosiasi  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data  Penjualan”  Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri, Vol.XII, pp. 121-129, 2016.