Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol.14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Data Mining Prediksi Minat Customer Penjualan Handphone dengan Algoritma Apriori
Sri Wahyuni 1 , Indri Sulistianingsih 2 , Hermansyah 3 , Eko Hariyanto 4 ,
Oki Cindi Veronika Lumbanbatu
5
1) Teknik Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi
2), 3), 4), 5) Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi Email: sriwahyuni@dosen.pancabudi.ac.id ,

## ABSTRAK
Mengetahui minat customer pada suatu jenis produk merupakan kunci suskses dari sebuah bisnis.  dari  data  yang  tersimpan  pada  data  penjualan  dapat  diolah  dan  diimplementasi untuk mengetahui pola minat item customer, hal ini dapat meminimalisir penumpukan stok barang yang kurang diminati dan tidak kehabisan barang pada produk yang diminati. Data Mining  dapat  menjadi  solusi.  Penelitian  ini  menganalisis  data  informasi  penjualan handphone yang bersumber dari database sistem informasi transaksi penjulanan handphone menggunakan data mining algoritma apriori. Uji data menggunakan aplikasi data mining weka  dalam  menemukan  hubungan  pola  penjualan handphone antar  item.  Proses pengolahan data dimulai praprocesing dengan memilih variable data kemudian menemukan nilai  spot  dari  tiap item  set  handphone dan kombinasi  antara  jenis handphone  dari  hasil pencarian  nilai  spot  dan  kombinasi  antara  jenis  handphone  kemudian  ditemukan  nilai confidence  dalam  tiap  kombinasi.  Kombinasi  yang  memenuhi  nilai  minimum  spot  dan minimum confidence akan menjadi sebuah aturan asosiasi. Aturan asosiasi yang dihasilkan menjadi  informasi  jenis  handphone  yang  paling  banyak  terjual  selama  1  bulan  sampai  2 tahun. Hasilnya di peroleh knowlwge jenis handphone yang paling diminati dan hubungan antara  jenis  atau  tipe  hanphone  tersebut.  Knowledge  tersebut  dapat  dijadikan  dasar menentukan stok jenis handphone.
Kata kunci: data mining, algoritma apriori, knowlege, penjualan handphone, confidence

## ABSTRACT
Knowing the customer's interest in a type of product is the key to the success of a business. From the data stored in sales data, it can be processed and implemented to find out patterns of customer interest in items, this can minimize the accumulation of stock of items that are less desirable  and  do  not  run  out  of  items  in  the  products  of  interest.  Data  Mining  can  be  a solution. This study analyzes data on mobile phone sales information sourced from a database of cellphone sales transaction information systems using a priori algorithm data mining. Test the  data  using  the  Weka  data  mining  application  in  finding  the  relationship  between  the pattern  of  cellphone  sales  between  items.  The  data  processing  process  begins  with preprocessing by selecting data variables and then finding the spot value of each item set of cellphones and the combination of types of cellphones from the search results for spot values and combinations of types of cellphones then finding the confidence value in each combination. The  combination  that  meets  the  minimum  spot  value  and  minimum  confidence  will  be  an association rule. The resulting association rules become information on the type of cellphone that is sold the most for 1 month to 2 years. As a result, knowledge of the type of cellphone that is most in demand and the relationship between the type or types of cellphones is obtained. This knowledge can be used as the basis for determining the type of cellphone stock.
Keywords: data mining, apriori algorithm, knowledge, mobile phone sales, confidence
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Penumpukan  jumlah  data  dari  suatu  sistem  dapat  digali  dan  diolah  menjadi informasi  yang  sangat  berharga  (Wahyuni,  Saragih  and  Perangin-angin,  2018),  (Ashraf, Anwer  and  Gufran, no  date)  (Li et  al. ,  2012). Data  mining  juga  dapat  di  terapkan dalam bidang  penjualan  (Wahyuni,  Suherman  and  Harahap,  2018).  Untuk  mendapatkan keuantungan  yang  maksimal  maka  dibutuhkan  suatu  cara  dalam  meminimalisir  angka kerugian yaitu meminimalkan stok produk yang kurang diminati dan memaksimalkan stok produk yang diminati konsumen. Data mining dapat menjadi solusi dalam permasalahan predisi  stok  penjualan  (Sianturi,  Informatika  and  Utara,  2018).  CV.  Polindo  merupakan sebuah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  penjualan  handphone  baik  itu  jenis  produk handphone Android,  Iphone dan  berbagai  jenis hanphone lainnya.  Penjualan  dilakukan menggunakan  sistem  informasi  penjualan handphone yang  sudah  memiliki database ,  ini merupakan  suatu  keunggulan  dalam  memperoleh  data  transaksi  penjualan hanphone . Namun dalam memanajemen persedian stok barang belum menggunakan suatu sistem dan metode  yang  tepat  sehingga  masih  terdapat  kesulitan  dalam  menentukan  produk handphone  dan  aksesoris  apa  saja  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen  juga  belum terungkapnya keterkaitan suatu produk handphone atau aksesoris yang satu dengan yang lainnya. Data  mining dapat  menjadi  solusi  dari  permasalahan  yang  dihadapi  sehingga penambahan persediaan produk ataupun pengurangan persedian suatu produk dapat lebih aku-rat  dan  meminimalisir  stok  yang  tidak  laku  terjual,  yang  tidak  kalah  penting manajemen  pemasaran  bisa  lebih  maksimal  menerapkan  strategi  pemasaran  pada  suatu produk yang kurang diminati.
Menggunakan  data  transaksi  penjualan  produk handphone yang  di  peroleh  dari database sistem in-formasi penjualan handphone dengan memperoleh rule dan knowledge yang  dapat  dijadikan  dasar  pengabilan  strategi  dan  keputusan,  hal  ini  mendorong  pem- anfaatan  cabang  ilmu  data  mining  dalam  mengatasi  masalah  penggalian  informasi  atau pola yang penting atau menarik dari data dalam jumlah besar, yang disebut dengan data mining (Wahyuni, Saragih and Perangin-angin, 2018), (Ezhilarasan and Ramani, 2018), (Yu et al. , 2019). Pengunaan teknik data mining diharapkan dapat mem-berikan pengetahuan yang  sebelumnya  tersembunyi  di  dalam  gudang  data  se-hingga  menjadi  informasi  yang berharga, dari beberapa algoritma yang ada pada data mining akan dipilih algoritma Apriori sebagai langkah dalam menghasilkan knowledge.
Persediaan  produk handphone selama  ini  sering  kali  tidak  mampu  memenuhi permintaan  pelanggan  sebagaimana  mestinya,  sehingga  membuat  kekecewaan  para konsumen  serta  hilangnya  minat  dalam  membeli handphone .  Untuk  mengatasi permasalahan  dalam  tata  kelola  persediaan  produk handphone tersebut  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  teknik  analisis  keranjang  belanja  atau  Market  Basket  Analysis (MBA) yaitu analisis dari kebia-saan membeli konsumen dan algoritma Apriori (Ezhilarasan and Ramani, 2018), (Jaya and Hanadwiputra, 2021). Analisis ini merupakan metode dalam penambangan data (data mining) yang bertujuan untuk menentukan produk-produk yang sering  dibeli  bersa-maan  dari  data  transaksi  (Muchlis,  Fitri  and  Nuraini,  2021).  Untuk membantu proses mining maka dilakukan suatu pengujian dengan aplikasi weka dengan cara  penguraikan  data  dalam  bentuk  excel  dan  memilih  proses  upload  untuk  input  data awal (Br Ginting, 2021). Setelah proses selesai maka dilakukan proses pembentukan mining dan terbentuk rule terbaik berdasarkan data hasil uji coba (Ezhilarasan and Ramani, 2018).
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Metode Penelitian
Framework  dilakukan  secara  bertahap.  Berikut framework penelitian  ditunjukan  pada gambar 1 sebagai berikut :
Gambar 1. Framework Penelitian

## Identifikasi Data Transaksi
Identifikasi  data  dilakukan  setelah  data  terkumpul  dan  sesuai  dengan kebutuhan  sistem.  Kesimpulan  yang  dihasilkan  berdasarkan  aturan  ( rule )  pada analisis data diperlukan data transaksi yang telah dilakukan. Analisis data tersebut dilakukan  berdasarkan  teknik  aturan  asosiasi  menggunakan  algoritma  apriori dengan beberapa iterasi atau langkah-langkah. Data yang diambil merupakan data penjualan pada bulan  01 Januari 2020 sampai dengan 31 Januari 2020.

## Analisis Pencarian Pola Frekuensi Tinggi
Dari  tabel  1.dilakukan  perhitungan  nilai  frekuensi  berdasarkan  29  data  penjualan dan kemudian dilakukan pencarian nilai support dengan rumus :
( ) (1)

## Pembentukan Pola Kombinasi Dua Itemset
Pembentukan  pola  frekuensi  2- itemset dibentuk  dari item-item produk  yang memenuhi Minimum  Support yaitu  dengan  cara  mengkombinasikan  semua item kedalam semua pola kombinasi 2- itemset kemudian hitung nilai support- nya dengan rumus:
(     )
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Pembentukan Aturan Asosiasi ( Association Rule )
Untuk  mencari  aturan  asosiasi  terhadap  langkah-langkah  yang  dilakukan sebelumnya, kemudian akan dihitung nilai confidence dari setiap item berdasarkan rumus.
(   )
Hasil  perhitungan  pada  tabel  5.  dengan  nilai confidence diperoleh  dengan sample perhitungan sebagai berikut :
(   )
(                       )
Setelah  diperoleh  nilai  Confidence,  maka  diambil  data  itemset  yang memenuhi minimum Confidence = 50% sebagai berikut.
Tabel 6.  Pola kombinasi Dua Itemset yang memenuhi Min Confidence

## Hasil dan Pembahasan

## Pengujian Aplikasi
Pengujian data transaksi dilakukan dengan aplikasi data mining weka untuk mendapatkan  rule  yang  dapat  digunakan  dalam  mengambil  keputusan.  Pada  saat dilakukan  pengujian  dengan  weka  maka  langkah  awal  yang  harus  di  persiapkan adalah data, untuk uraian data maka dimanfaatkan aplikasi Microsoft excel dengan penyimpanan  dengan  extension  CSV  (Comma  Delimited),  uraian  gambar  dibawah ini.
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Kemudian dari data csv tersebut akan diinputkan kedalam aplikasi weka.
Gambar 3 . Penginputan transaksi penjualan di aplikasi Weka
Pada  saat  gambar  pemilihan  data  selesai  maka  secara  otomatis  fitur  yang disediakan oleh weka sudah aktif yaitu classify, cluster, Associate dan yang lainnya. Untuk tahapan ini karena yang akan diselesaikan adalah apriori maka pilihan akfit adalah  Associate.  Setelah  proses  ini  selesai  maka  pilih  Choose  dengan  memilih apriori  dan  Tekan  Tombol  Start  maka  otomatis  muncul  analisa  dari  apriori  seperti gambar berikut ini.
Gambar 4 . Hasil pengujian di aplikasi Weka
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Maka hasil analisis yang diperoleh dari data 1 tahun dapat dilihat pada gambar 4.5 sebagai berikut.
Gambar 6 . Hasil pengujian di aplikasi Weka
Sehingga rule yang dihasilkan adalah sebagai berikut: Scheme:       weka.associations.Apriori -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.1 -S -1.0 - c -1 Relation:     Data Polindoo 1 tahun-weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1 Instances:    360 Attributes:   10 Samsung A10 Samsung M20 Realme C2 Asus m2Pro Oppo A9 Oppo A1k Vivo z1 Pro Vivo Y19 Vivo Y12 Xiaomi Redmi 6 === Associator model (full training set) === Apriori ======= Minimum support: 0.1 (36 instances) Minimum metric <confidence>: 0.9 Number of cycles performed: 18 Generated sets of large itemsets: Size of set of large itemsets L(1): 10 Size of set of large itemsets L(2): 24 Size of set of large itemsets L(3): 19 Size of set of large itemsets L(4): 5 Size of set of large itemsets L(5): 1
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Best rules found :
1. 1. Samsung M20=ya 96 ==> Xiaomi Redmi 6=ya 96    <conf:(1)> lift:(1.3) lev:(0.06) [22] conv:(22.4)
2. Vivo Y19=ya 84 ==> Xiaomi Redmi 6=ya 84    <conf:(1)> lift:(1.3) lev:(0.05) [19] conv:(19.6)
3. Asus m2Pro=ya 60 ==> Xiaomi Redmi 6=ya 60    <conf:(1)> lift:(1.3) lev:(0.04) [14] conv:(14)
4. Samsung A10=ya Vivo Y19=ya 60 ==> Xiaomi Redmi 6=ya 60    <conf:(1)> lift:(1.3) lev:(0.04) [14] conv:(14)
5. Samsung M20=ya Oppo A9=ya 60 ==> Xiaomi Redmi 6=ya 60    <conf:(1)> lift:(1.3) lev:(0.04) [14] conv:(14)
6. Vivo Y19=ya Vivo Y12=ya 60 ==> Xiaomi Redmi 6=ya 60    <conf:(1)> lift:(1.3) lev:(0.04) [14] conv:(14)
7. Realme C2=ya 48 ==> Vivo Y12=ya 48    <conf:(1)> lift:(2.31) lev:(0.08) [27] conv:(27.2)
8. Vivo z1 Pro=ya 48 ==> Xiaomi Redmi 6=ya 48    <conf:(1)> lift:(1.3) lev:(0.03) [11] conv:(11.2)
9. Asus m2Pro=ya Oppo A9=ya 48 ==> Xiaomi Redmi 6=ya 48    <conf:(1)> lift:(1.3) lev:(0.03) [11] conv:(11.2)
10. Oppo A9=ya Vivo Y19=ya 48 ==> Xiaomi Redmi 6=ya 48    <conf:(1)> lift:(1.3) lev:(0.03) [11] conv:(11.2)
Kemudian  berikut  ini  data  csv  untuk  penjualan  selama  2  tahun  yang  akan diinputkan kedalam aplikasi weka.
Gambar 7 . Penginputan transaksi penjualan di aplikasi Weka
Berdasarkan hasil dari pengolahan data selama 2 tahun 720 data dengan menggunakan algoritma apriori seperti pada gambar 4.7.Dapat dijelaskan pola penjualan yang terbentuk di toko  CV POLINDO yaitu.
1. Jika  menjual  samsung  M20  maka  kemungkinan  pemilik  toko  juga  menjual xiaomi  redmi  6.  memiliki  tingkat  confidance  1,3  yang  artinya  tingkat
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
kepastian  pemilik  toko  menjual  samsung  M20  dan  xiaomi  redmi  6  sangat tinggi dan sangat di minati
2. Jika menjual Vivo Y19 maka kemungkinan pemilik toko juga menjual xiaomi redmi  6.  memiliki  tingkat  confidance  1,3  yang  artinya  tingkat  kepastian pemilik toko menjual Vivo Y19 dan xiaomi redmi 6 sangat tinggi
3. Jika  menjual  Asus  M2  Pro  maka  kemungkinan  pemilik  toko  juga  menjual xiaomi redmi 6. memiliki tingkat confidance 1 yang artinya tingkat kepastian pemilik toko menjual Asus M2 Pro dan xiaomi redmi 6 sangat tinggi
4. Jika  menjual  samsung  A10  dan  Vivo  Y19  maka  kemungkinan  pemilik  toko juga  menjual  xiaomi  redmi  6.  memiliki  tingkat  confidance  1  yang  artinya tingkat kepastian pemilik toko menjual pola ini  sangat tinggi
5. Jika  menjual  samsung  M20  dan  Oppo  A9  maka  kemungkinan  pemilik  toko juga  menjual  xiaomi  redmi  6.  memiliki  tingkat  confidance  1  yang  artinya tingkat kepastian pemilik toko menjual  samsung M20,Oppo A9 dan xiaomi redmi 6  sangat tinggi
6. Jika menjual Vivo Y19 dan Vivo Y12 maka kemungkinan pemilik toko juga menjual xiaomi redmi 6. memiliki tingkat confidance 1 yang artinya tingkat kepastian  pemilik  toko  menjual    Vivo  Y19,Vivo  Y12  dan  xiaomi  redmi  6 sangat tinggi
7. Jika menjual Realme C2  maka kemungkinan pemilik toko juga menjual Vivo Y12.  memiliki  tingkat  confidance  1  yang  artinya  tingkat  kepastian  pemilik toko menjual Realme C2 dan Vivo Y12 sangat tinggi
8. Jika  menjual  Vivo  Z1  Pro  maka  kemungkinan  pemilik  toko  juga  menjual xiaomi redmi 6. memiliki tingkat confidance 1 yang artinya tingkat kepastian pemilik toko menjual Vivo Z1 Pro dan xiaomi redmi 6 sangat tinggi
9. Jika  menjual  Asus  M2  Pro  dan  Oppo  a9  maka  kemungkinan  pemilik  toko juga  menjual  xiaomi  redmi  6.  memiliki  tingkat  confidance  1  yang  artinya tingkat  kepastian  pemilik  toko  menjual    Asus  M2  Pro,Oppo  A9  dan  xiaomi redmi 6  sangat tinggi
10. Jika  menjual  Oppo  A9  dan  Vivo  Y19  maka  kemungkinan  pemilik  toko  juga menjual xiaomi redmi 6. memiliki tingkat confidance 1 yang artinya tingkat kepastian  pemilik  toko  menjual    Oppo  A9,Vivo  Y19  dan  xiaomi  redmi  6 sangat tinggi dan banyak di minati
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Simpulan
Berdasarkan  analisa  pada  permasalahan  yang  terjadi  dalam  kasus  yang  diangkat  tentang menentukan  analisis  terhadap  penjualan  pada  handphone,  mengatur  stok  dan  melakukan  strategi penjualan yang ada pada CV.Polindo, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Dalam  penerapan  data  mining  dengan  algoritma Apriori untuk  menganalisa  data  penjualan produk  handphone dan  pengelolaan  persediaan  produk  sehingga  menjadi  informasi  yang berguna  dilakukan  dengan  cara  mencari  atau  mendefinisikan  terlebih  dahulu  data-data transaksi terhadap produk  yang terjual  di CV.Polindo kemudian  menghitung  nilai  frequensi penjualan produk dan mengolahnya kedalam algoritma Apriori.
2. Dari data tersebut biasa mendapatkan 10 rule asosiasi dan 720 data dengan nilai confidance yang  berbeda.nilai  confidance  terbesar  terdapat    pada  asosiasi  di  2  itemset  1.3%  yang menyebutkan bahwa jika menjual headphone Samsung m20 maka pemilik toko akan menjual xiaomi redmi 6
3. Tingkat support dan confidence  / nilai  kepastian  dari  data  penjualan  handphone  diperoleh ketika  data  transaksi  atau  data  penjualan  telah  diolah  dengan  algoritma  Apriori.  Semakin tinggi nilai support dan confidence -nya maka semakin erat pula keterkaitan produknya.
4. Data penjualan  handphone dianalisa dengan menggunakan konsep Metode Association Rule untuk  menemukan  aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi  item  dan  membentuk  pola kombinasi itemset atau produk yang terkait dengan bantuan algoritma Apriori.
5. Dalam  merancang  dan  membangun  aplikasi  dengan  menggunakan  algoritma Apriori mengguanakan  aplikasi  berbasis Desktop pertama  sekali  yang  dilakukan  adalah  pemodelan aplikasi  yang  dirancang  dengan  UML,  setelah  rancangan  selesai,  maka  dilakukanlah  tahap pengolahan  data  uji  yang  disebut preprocesing dalam data  mining dan  melakukan  analisa data terhadap aplikasi WEKA.
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.2 Juli - Desember 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Daftar Pustaka
Ashraf,  A.,  Anwer, S.  and  Gufran,  M. (no date)  ‘A  Comparative  Study  of  Predicting Student ’ s Performance by use of Data Mining Techniques’, pp. 122–136. Br  Ginting,  A.  O.  (2021)  ‘Penerapan  Data  Mining  Korelasi  Penjualan  Spare  Part Mobil  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  CV.  Citra Kencana Mobil)’, Journal of Information and Technology , 1(2), pp. 83–90. doi: 10.32938/jitu.v1i2.1472.
Ezhilarasan,  C.  and  Ramani,  S.  (2018)  ‘Performance  prediction  using  modified clustering  techniques  with  fuzzy  association  rule  mining  approach  for  retail’, Proceedings  of  2017  International  Conference  on  Intelligent  Computing  and Control, I2C2 2017 , 2018-Janua, pp. 1–6. doi: 10.1109/I2C2.2017.8321777.
Jaya,  I.  and  Hanadwiputra,  S.  (2021)  ‘Penerapan  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan Strategi Persediaan Obat Terhadap Penjualan Obat Pada Apotek Karang Asih’, Quality System Development , 11 No 1(2021-02–08), pp. 8–17.
Li, Z. et al. (2012) ‘A framework for automatic TRIZ level of invention estimation of patents  using  natural  language  processing,  knowledge-transfer  and  patent citation  metrics’, CAD  Computer  Aided  Design .  Elsevier  Ltd,  44(10),  pp.  987– 1010. doi: 10.1016/j.cad.2011.12.006.
Muchlis,  M.  M.,  Fitri,  I.  and  Nuraini,  R.  (2021)  ‘Rancang  Bangun  Aplikasi  Data Mining  pada  Penjualan  Distro  Bloods  Berbasis  Web  menggunakan  Algoritma Apriori’, Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi) ,  4(2),  p. 26. doi: 10.35870/jtik.v5i1.197.
Sianturi,  F.  A.,  Informatika,  T.  and  Utara,  S.  (2018)  ‘Penerapan  Algoritma  Apriori Untuk Penentuan Tingkat’, 2(1), pp. 50–57.
Wahyuni,  S.,  Saragih,    kana  S.  and  Perangin-angin,  M.  I.  (2018)  ‘Implemntasi Metode  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Menganalisa  Mahasiswa  Dop  Out’, ethos , 6(1), pp. 42–51.
Wahyuni,  S.,  Suherman  and  Harahap,  K.  P.  (2018)  ‘Implementasi  Data  Mining dalam Memprediksi Stok Barang Menggunakan Algoritma Apriori’, 5, pp. 67– 71. doi: 10.31227/osf.io/nzk27.
Yu, Y. et al. (2019) ‘Clinical big data and deep learning: Applications, challenges, and future  outlooks’, Big  Data  Mining  and  Analytics ,  2(4),  pp.  288–305.  doi: 10.26599/BDMA.2019.9020007.