## PENERAPAN METODE ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA APLIKASI ANALISA POLA BELANJA KONSUMEN
(Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro)
Dewi Listriani 1 , Anif Hanifa Setyaningrum 2 , Fenty Eka M. A. 3
1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Jakarta
1 dewi.listriani@gmail.com, 3 fenty.eka@uinjkt.ac.id

## ABSTRAK
Toko Buku Gramedia merupakan salah satu perusahaan besar yang bergerak dibidang ritel yang mana perusahaan  ini  setiap  harinya  harus  memenuhi  kebutuhan  konsumen  dan  dituntut  untuk  mengambil keputusan  yang  tepat  dalam  menentukan  strategi  penjualan.  Dengan  memanfaatkan  data  transaksi penjualan  yang  telah  tersimpan  dalam  database,  pihak  manajemen  dapat  mengetahui  kebiasaan pelanggan  atau  perilaku  pelanggan  mengenai  apa  saja  buku  yang  sering  dibeli.  Cara  mengetahui buku-buku  yang  dibeli  secara  bersamaan,  dapat  digunakan  association  rule  (aturan  asosiasi),  yaitu teknik data mining untuk menemukan aturan asosiasi suatu kombinasi item. Proses pencarian asosiasi menggunakan  bantuan  algoritma  apriori  untuk  menghasilkan  pola  kombinasi  item  dan  rules  sebagai ilmu  pengetahuan  dan  informasi  penting  dari  data  transaksi  penjualan.  Hasil  penelitian  ini  berupa aplikasi untuk menganalisa pola belanja yang mana pola yang dihasilkan dapat dijadikan rekomendasi dalam menentukan strategi penjualan oleh pihak Gramedia.
Kata kunci : analisa pola belanja, metode asosiasi, apriori, nilai support.

## ABSTRACT
Gramedia Bookstore is one of the major companies engaged in retail where this company every day to meet the needs of consumers and be required to take the right decision in determining sales strategy. By  leveraging  the  sales  transaction  data  that  has  been  stored  in  the  database,  the  management  can know the habits of the customer or customer behavior regarding what books are often purchased. How to know the books are purchased simultaneously, can be used association rule (association rules), ie data  mining  techniques  to  discover  the  rules  of  association  of  a  combination  of  items.  The  search process  using  aid  association  priori  algorithm  to  generate  the  pattern  of  combinations  of  items  and rules as science and critical information from the sales transaction data. The results of this study in the form  of  an  application  to  analyze  spending  patterns  where  the  patterns  produced  can  be  used  in determining sales strategy recommendations by the Gramedia.
Keywords : analysis  of  spending  patterns,  methods  of  association,  apriori,  the  value  of  support

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  dan  persaingan  bisnis  dalam perdagangan  dunia  melalui  ekonomi  pasar bebas  dan  kemajuan  teknologi  informasi membawa perusahaan  pada tingkat persaingan yang  semakin  ketat  dan  semakin  terbuka dalam  memenuhi  tuntutan  pelanggan  yang juga  semakin  tinggi.  Bisnis  dalam  abad informasi  ini  juga  harus  bersaing  dalam  pasar dengan  perubahan  cepat,  kompleks,  global, sangat kompetitif dan terfokus pada pelanggan.  Bahkan  menurut  Knoke  (1995) faktor  –  faktor  tersebut  kadang-kadang berubah secara  tidak terduga  (Suyanto,  2005). Sehingga  para  pengembang  dan  pelaku  bisnis harus mencari solusi dan memikirkan strategi- strategi  terobosan  yang  dapat  menjamin keberlangsungan bisnis mereka.
Pada  bisnis  ritel,  salah  satu  cara  yang  bisa dilakukan  untuk  mengetahui  kondisi  pasar (pelanggan)  adalah  dengan    mengamati  data transaksi  penjualan.  Data  transaksi  penjualan disimpan  dalam  basis  data  server  dan kemudian  data  inilah  yang  diolah  sehingga dihasilkan  laporan  penjualan  dan  laporan  laba rugi.  Akan  tetapi,  data  penjualan  tersebut dapat  diolah  lebih  lanjut  sehingga  didapatkan informasi baru (Erwin, 2009). Toko  Buku  Gramedia  merupakan  salah  satu perusahaan  besar  yang  bergerak  dibidang  ritel dengan  produk  utama  buku  dan alat-alat tulis. Perusahaan ini setiap harinya harus memenuhi kebutuhan  konsumen  dan  dituntut  untuk mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam menentukan  strategi  penjualan.  Untuk  dapat melakukan hal tersebut, perusahaan membutuhkan  sumber  informasi  yang  cukup banyak  untuk  dapat  dianalisis  lebih  lanjut. Misalnya dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang telah tersimpan dalam database,  pihak  manajemen  dapat  mengetahui kebiasaan  pelanggan  atau  perilaku  pelanggan mengenai  apa  saja  buku  yang  sering  dibeli. Untuk  menganalisis  kebiasaan  pelanggan tersebut  dapat  digunakan  analisis  keranjang pasar  (market  basket  analysis)  yaitu  suatu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis  perilaku  pola  belanja  konsumen. Analisis  ini  bertujuan  menemukan  produk-
produk yang sering dibeli bersamaan dari data transaksi.
Cara mengetahui buku-buku yang dibeli secara bersamaan,  dapat  digunakan  association  rule (aturan  asosiasi),  yaitu  teknik  data  mining untuk  menemukan  aturan  asosiatif  suatu kombinasi  item.  Pencarian  pola  asosiasi berawal  dari  pengolahan  data  transaksi penjualan  buku,  kemudian  dicari  hubungan antar  buku  yang  dibeli.  Proses  pencarian asosiasi  ini  menggunakan  bantuan  algoritma apriori  yang  merupakan  algoritma  yang digunakan  untuk  menghasilkan  association rule  dengan  pola  “if  then”  yang  berfungsi untuk  membentuk  kombinasi  item  yang mungkin,  kemudian  diuji  apakah  kombinasi tersebut  memenuhi  parameter  support  dan confidence  minimum  yang  merupakan  nilai ambang  yang  diberikan  oleh  user.  Dengan algoritma  apriori  tersebut  akan  menghasilkan pola  kombinasi  item  dan  rules  sebagai  ilmu pengetahuan  dan  informasi  penting  dari  data transaksi  penjualan  (Buulolo,  2013).  Pola kombinasi  yang  item  yang  dihasilkan  sangat bermanfaat  untuk  penjualan  silang  (¬cross- selling),  desain  katalog,  add-on  selling,  tata letak  toko  dan  untuk  mengetahui  segmentasi pelanggan (Agrawal & Srikant, 1994).

## I. LANDASAN TEORI
A. Data Mining Data mining adalah proses yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran  komputer  ( machine  learning )  untuk menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan ( knowledge ) secara otomatis. Data mining merupakan  proses iterative dan  interaktif  untuk menemukan  pola  atau  model  baru  yang  sahih (sempurna),  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti dalam  suatu  database  yang  besar  (Hermawati, 2013).Hal penting yang terkait dengan data mining (Kusrini, 2009) adalah :
1. Data  mining  merupakan  suatu  proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
2. Data  yang  akan  diproses  berupa  data  yang sangat besar.
3. Tujuan data mining adalah untuk mendapatkan  hubungan  atau  pola  yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.

## B. Tahapan Data Mining
Menurut  CRISP-DM  sebuah  proyek data mining memiliki  siklus  hidup  yang  terbagi  dalam enam fase seperti gambar dibawah ini :
Fase Pemahaman Bisnis Fase Pemahaman Data Fase Penyebaran Fase Evaluasi Fase Pengolahan Fase Pemodelan

## Gambar 1. Proses Data Mining Menurut CRISP-DM (Kusrini, 2009)
Menurut Larose (2005) enam fase data mining menurut CRISP-DM yaitu :
1. Fase pemahaman bisnis ( Bussiness
Understanding Phase )
2. Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase )
3. Fase  Pengolahan  Data  ( Data  Preparation Phase )
4. Fase pemodelan ( Modelling Phase ) 5. Fase Evaluasi (E valuation Phase ) 6. Fase Penyebaran ( Deployment Phase )
(Sumber : Kusrini, 2009)
C. Aturan Asosiasi
Ketersediaan database mengenai catatan transaksi pembelian para pelanggan suatu supermarket  atau  tempat  lain,  telah  mendorong pengembangan  teknik-teknik  yang  secara  otomatis menemukan  asosiasi  produk  atau  item-item  yang tersimpan  dalam  database  tersebut.sebagai  contoh adalah  data  mengenai  transaksi  pada  supermarket. Data  transaksi  mendaftar  semua  item  yang  dibeli oleh  pelanggan  dalam  suatu  transaksi  pembelian tunggal.  Para  manajer  ingin  tahu  apakah  suatu kelompok  item  selalu  dibeli  secara  bersama-ama. Para manajer tersebut bisa menggunakan informasi tersebut  untuk  membuat layout supermarket, sehingga  penyusunan  item-item  tersebut  bisa optimal  satu  sama  lain  atau  untuk  keperluan promosi,  segmentasi  pembeli,  pembuatan  katalog produk,  atau  melihat  pola  belanja.  Aturan  asosiasi ingin memberikan informasi tersebut dalam bentuk hubungan “if-then” atau “jika-maka” yang dihitung dari data yang sifatnya probabilistik.
Ide  dari  aturan  asosiasi  adalah  untuk memeriksa  semua  kemungkinan  hubungan  if-then antar item dan memilih hanya yang paling mungkin ( most  likely )  sebagai  indikator  dari  hubungan
ketergantungan  antar  item.  Biasanya  digunakan istilah antedecent untuk  mewakili  bagian  “jika” dan consequent untuk  mewakili  bagian  “maka”. Dalam  analisis  ini. Antedecent dan consequent adalah  sekelompok  item  yang  tidak  punya hubungan secara bersama (Santosa, 2007).
Metodologi  dasar  aturan  asosiasi  terbagi menjadi dua tahap (Kusrini, 2009) yaitu :
1. Analisis pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database .  Nilai support (penunjang)  yaitu persentase item atau kombinasi item yang ada pada database .  Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :
Sedangkan  nilai  dari support 2 item diperoleh dari rumus berikut :
2. Pembentukan aturan asosiatif
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan,  maka  dicari  aturan  asosiatif  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan  asosiatif “Jika A maka B” = (A  B).

## D. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  satu  algoritma  dasar yang  diusulkan  oleh  Agrawal  dan  Srikan  pada tahun  1994  untuk  menemukan frequent  itemsets pada  aturan  asosiasi  Boolean.  Ide  utama  pada algoritma  apriori  adalah  :  pertama,  mencari frequent  itemset (himpunan  item-item  yang memenuhi  minimum support .)  dari  basis  data transaksi,  kedua  –  menghilangkan itemset degaan frekuensi  yang  rendah  berdasarkan  level minimum support yang  telah  ditentukan sebelumnya.
Selanjutnya  membangun  aturan  asosiasi  dari itemset yang  memenuhi  nilai minimum  confidence dalam basis data (Agrawal & Srikant, 1994).
Untuk  membentuk  kandidat itemset ada  dua proses  utama  yang  dilakukan  algoritma  apriori (Han & kamber, 2006) :
1. Join Step (Penggabungan)
Pada  proses  ini  setiap  item  dikombinasikan dengan  item  lainnya  sampai  tidak  terbentuk kombinasi lagi.
2. Prune Step (Pemangkasan)
Pada  proses  ini,  hasil  dari  item  yang dikombinasikan  tadi  kemudian  dipangkas  dengan
menggunakan minimum support yang  telah ditentukan oleh user Berikut  adalah pseudocode dari  algoritma  apriori (Adewole, dkk (2014)) :

## E. Analisa Keranjang Belanja
Menurut    David  Olson  dan  Yong  Shi  (2008), analisis  keranjang  belanja  mengacu  pada  berbagai teknologi  yang  mempelajari  komposisis  keranjang belanja yang terdiri atas produk-produk yang dibeli pada  satu  kejadian  belanja.  Teknik  ini  telah diterapkan secara luas dalam berbagai operasi pasar swalayan. Data keranjang belanja dalam bentuknya yang  paling  mentah  adalah  daftar  transaksi pembelian  oleh  pelanggan,  yang  mengindikasikan hanya barang yang dibeli bersamaaan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  penelitian  ini  penulis  gambarkan dalam  sebuah  kerangka  berfikir  penelitian  sebagai berikut :
Mulai Wawancara Observasi Studi Pustaka Pengumpulan Data Kesimpulan dan saran Selesai Pengemban gan sistem (FDD) Develop an Overall Model Develop an Overall Model Build a Feture list Build a Feture list Plan by Feature Plan by Feature Design by Feature Design by Feature Build by Feature Build by Feature Menggambarkan sistem yang berjalan Memaparkan daftar fitur dalam sistem berjalan Penjadwalan untuk fitur yang sudah ditentukan - Merancang UML - Merancang Algoritma - Merancang Database Koding dan pengujian iterasi Gambar 2. Kerangka Penelitian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Develop an Overall Model Pada tahap Develop an Overall Model penulis akan  memaparkan  tentang  gambaran  sistem  yang berjalan  di  Gramedia,    identifikasi  masalah  dan rumusan masalah yang merupakan fase pemahaman  bisnis  dan  pemahaman  data  pada tahapan  data  mining.  Adapun  permasalahan  yang penulis  identifikasi  khususnya  dalam  pengolahan data adalah belum adanya informasi tambahan dari data  transaksi  penjualan  yang  ada.  Hal  ini  terlihat dari  informasi  yang  dihasilkan  pada  fitur  sell  di aplikasi  RDW  yang  dipakai  oleh  Gramedia. Padahal  dengan  data  transaksi  penjualan  tersebut dengan  penerapan    metode  asosiasi  dapat membantu  pemilik  usaha  untuk  menemukan keterkaitan  atau  pola  kemunculan  barang  dalam transaksi  penjualan,  yang  pada  akhirnya  dapat digunakan  untuk  menyusun  strategi  penjualan (Emha, 2009).
3.2. Build a Feature List Pada  tahap  ini,  penulis  membuat  daftar  fitur apasaja  yang  akan  di  tambahkan  pada  fitur  sales audit  di  sistem  yang  sudah  berjalan  di  Gramedia. Antara lain :
Tabel  1. Daftar Fitur Feature set : Mengelola Transaksi

## Penjualan
1. Menampilkan daftar  transaksi
Sistem
Procedure Apriori_Algorithm()
Input: D , a database of transactions; min_sup , the minimum support count threshold Output: L , frequent itemsets in DL1 = {frequent items};
Steps:
(1) L 1 = find_frequent_1-itemsets(D);
(2) for ( k = 2; Lk-1 ≠ ɸ; k ++) { (3) Ck = apriori_gen( Lk- 1);
(4) for each transaction { // scan D for counts (5) Ct = subset( Ck , ti;
(6) for each candidate c ∈ Ct (7) c.count++; (8) } endfor (9) Lk = { c ∈ Ck | c.count min_sup }
(10) endfor
(11) return L = ∪ kLk ;
Procedure apriori_gen(Lk-1: frequent (k-1)- itemsets)
(1) for each itemset l 1 ∈ Lk- 1 (2)
for each itemset l 2 ∈ Lk -1 (3) if ( l 1[1] = l 2[1])˄( l 1[2] = l 2[2])˄:::˄( l 1[ k - 2] = l 2[ k -2])˄( l 1[ k -1] < l 2[ k -1]) then { (4) c = l 1 X l 2; ( 5)
if has_infrequent_subset ( c , Lk -1) then (6) delete c ; (7) else add c to Ck ;
(8)
endif
(9) return Ck ;
Procedure has_infrequent_subset(c: candidate k- itemset; Lk-1: frequent (k-1)-itemsets); //use prior knowledge (1) for each ( k -1)-subset s of c
(2) if s ∈ Lk -1 then (3)
return TRUE;
(4) return FALSE;
2. Menambahkan data  transaksi Admin
3. Melakukan analisis pola Sistem 4. Melakukan pencarian rekomendasi Sistem
3.3. Perencanaan Setiap Fitur ( Plan by Feature )
Pada  tahap  plan  by  feature  akan  dilakukan penjadwal  an  pembuatan  fitur  yang  telah  didaftar pada tahap build a feature list.
3.4. Desain Fitur ( Design by Feature ) Pada  tahap design  by  feature akan  dilakukan perancangan  terhadap  fitur  yang  telah  ditentukan yang  mana  pada  tahap  ini  penulis  membuat perancangan  algoritma  Apriori  untuk  algoritma yang  akan  dipakai  pada  analisa  pola  belanja, perancangan UML dan perancangan database .
3.4.1. Perancangan Algoritma

## 1. Proses Asosiasi Algoritma Apriori
Secara  umum  dalam  pembentukan  pola asosiasi oleh algoritma apriori ada dua tahapan yaitu  pertama,  mencari frequent itemset (himpunan item yang memenuhi nilai minimum support ).  Kedua,  membentuk  pola asosiasi  dari frequent itemset yang  telah didapat dengan
menggunakan nilai confidence.Berikut  adalah  bagian  dari  atribut algoritma apriori:
a. Nilai Support (nilai  penunjang): persentase  kombinasi  item  dalam database.
b. Nilai confidence (nilai  kepastian): kuatnya  hubungan  antar- item dalam aturan asosiasi.
c. Itemset :  himpunan item - item yang ada dalam transaksi. d. k-itemset : itemset yang berisi k item. Misalnya : {The, Gula} adalah sebuah 2- itemset.
e. candidate  k-itemset ( Ck ) :  calon k- itemset dari data transaksi.
f. Frequent k-itemset ( Lk ) : itemset yang memiliki  frekuensi  kemunculan  lebih dari  nilai  minimum  yang  telah ditentukan.

## 2. Cara Kerja Algoritma Apriori
Dari  data  transaksi  penjualan  Toko  Buku Gramedia  diambil  sebanyak  12  data  transaksi sebagai  sample  untuk  penerapan  algoritma apriori dalam pembentukan pola asosiasi untuk menganalisa  pola  belanja  konsumen  di  toko
buku  tersebut.  Percobaan  dilakukan  dengan menggunakan parameter-parameter berikut :
Jumlah Data : 12 Jumlah  Atribut  :  5  (Agriculture,  Business,
Children’s Book, Diet&Helath dan Entertainment) Nilai minimum support : 2 Nilai minimum confidence : 75 %
Berikut adalah data transaksi yang akan dianalisa : Tabel  2 Data Transaksi
Pencarian Frequent Itemset
Pembentukan aturan asosiasi Untuk  pembentukan  aturan  asosiasi, frequent itemset yang  telah  didapat  akan  dibentuk  menjadi pola  “jika  A,  maka  B  (A  B)”  dan  akan  dicari nilai confidence masing-  masing  pola  tersebut dengan rumus :
Sebagai  contoh,  perhitungan  nilai confidence aturan  asosiasi  {Business,  Children’s  Book}  {Entertainment} adalah :
Conf({Business, Children’s Book}
 {Entertainment}) =
= =  100 % Conf  ({Business,  Entertainment}  {  Children’s Book })
=
= = 66, 67 % Aturan asosiasi yang diambil adalah aturan asosiasi yang  memenuhi  nilai minimum confidence telah ditetapkan  sebelumnya  yaitu  75%.  Sehingga didapat aturan asosiasi sebagai berikut :

## 3. Flowchart Algoritma Apriori
Mulai
Scan database untuk mendapatkan Support S masing- masing item
S >= minimal support Masukkan ke frequent 1-itemset (L1) Item dipangkas Join Lk-1 dengan Lk-1 untuk
mendapatkan Lk Scan database untukmendapatkan nilai support S masing-masing kandidat k- itemset
S >= minimal support
Tambahkan ke K- Frequent Itemset Itemset yang dihasilkan = null
Bentuk rule (Pola) menggunakan nilai confidence Selesai Kandidat K- Itemset dipangkas Ya Tidak ya tidak tidak ya Database Transaksi

## 3.4.2. Perancangan UML
Pada  gambar  dibawah  ini  merupakan use case  diagram usulan  yang    menggambarkan kegiatan – kegiatan pada aplikasi.

## Gambar 4 Use Case diagram
Berikut  adalah  class  diagram  dari aplikasi yang akan dibangun :

## Gambar 5 Class Diagram
3.4.3. Perancangan Database Dalam penyimpanan data, penulis menggunakan  MySQL database .  Struktur database pada  Aplikasi  analisa  pola  belanja terdiri dari :

## Tabel  3 Perancangan Database
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  pembuatan fitur-fiur  yang  telah  dirancang  sebelumnya  yaitu berdasarkan UML, flowchart dan pseudocode yang telah  dibahas  pada  tahap  perancangan  fitur,  yang selanjutnya  akan    diterjemahkan  ke  dalam  sebuah kode ( coding).

## A. Hasil dan Analisa
Berikut  hasil  analisa  pola  belanja  konsumen yang dihasilkan oleh aplikasi analisa pola belanja :

## Tabel  4 Hasil Analisa Pola
Tabel  diatas  adalah  hasil  dari  proses  analisis pola  yang  telah  dijalankan  dengan  memberikan nilai  minimum  support  =  5  %  dan  nilai  minimum confidence  =  15%  dari  hasil  analisis  pola dihasilkan sebanyak 7 pola dengan stong rule (pola yang  memiliki  nilai  support  dan  nilai  confidence relative tinggi) yang didapatkan adalah Schoolbooks  Indonesia  Curriculum  Children’s Books  atau  bisa  dibaca  jika  konsumen    membeli buku  Schoolbooks  Indonesia  Curriculum  maka konsumen membeli Children’s Books dengan nilai support 11,22% dan nilai confidence = 30,66%.
Hasil  analisis  pola  diatas  menunjukkan  bahwa nilai support yang  semakin  besar  dari  sebuah kombinasi  buku  akan  memberikan  rekomendasi buku  berdasarkan  buku  yang  sering  dibeli  dalam data  transaksi,  sebaliknya  semakin  kecil  nilai support suatu kombinasi buku artinya rekomendasi diberikan berdasarkan buku yang jarang dibeli oleh konsumen. Sedangkan  untuk  nilai confidence yang semakin  besar  maka  semakin  besar  kemungkinan buku  yang  direkomendasikan  ketika  konsumen memilih buku tertentu.
Dengan  menggunakan  pola  yang  dihasilkan dapat  dijadikan  rekomendasi  oleh  pihak  Gramedia untuk  menentukan  tata  letak  buku  dan  juga  bisa dijadikan  sebagai  rekomendasi  pada  pencarian  di Gramedia  Online.  Sebagai  contoh,  untuk  tata  letak buku  pola  Schoolbooks  Indonesia  Curriculum  Children’s  Books  apabila  dijadikan  untuk rekomendasi  pengaturan    tata  letak  buku,  maka posisi  Schoolbook  Indonesia  Curriculum  dapat diposisikan  berdekatan  dengan  buku  Children’s Book. Sedangkan pada Gramedia Online pola yang dihasilkan  dapat  dijadikan  rekomendasi  untuk pencarian  sebuah  buku.  Sebagai  contoh,  pada  saat
user meng -input  keyword Schoolbook  Indonesia Curriculum maka akan besar kemungkinan muncul rekomendasi  buku  untuk  Children’s  Book  atau buku-buku  lain  yang  berkombinasi  dengan  buku Schoolbook  Indonesia  Curriculum  dalam  data transaksi.

## B. Pengujian
1. Uji Kesesuaian Algoritma
Uji kesesuaian algoritma apriori dilakukan untuk membuktikan kebenaran terhadap perhitungan  yang  dilakukan  oleh  algoritma apriori  yang  mana  proses  pengujian  dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan data yang  dilakukan  oleh  algoritma  dengan  hasil perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual. Pengujian  dilakukan  terhadap  hasil  pencarian pola  pada  aplikasi  yang  menggunakan  10000 rows  data,  nilai  minimum  support  =  5%  dan nilai  minimum  confidence  =  15%  dan menghasilkan  7  pola.  Berikut  pola  yang dihasilkan oleh aplikasi analisa pola belanja :

## Gambar 6 Hasil Analisis Pola
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  manual terhadap  pola  dan  kombinasi  yang  dihasilkan diatas dari 3919 data transaksi  :
2. Pengujian Waktu
Berikut adalah hasil pengujian waktu yang dilakukan untuk melihat waktu yang dibutuhkan untuk memproses algoritma berdasarkan jumlah data.
Berdasarkan pengujian waktu diatas dapat disimpulkan  bahwa  semakin  banyak  data yang  diproses  algoritma  apriori,  maka  akan membutuhkan  waktu  eksekusi  yang  lebih lama,  dan  sebaliknya.  Jika  nilai minimum support dan  nilai minimum confIidence yang diatur semakin besar maka akan mempercepat waktu eksekusi, jika semakin kecil nilai yang diatur  maka  waktu eksekusi  yang dibutuhkan akan lebih lama.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1. Kesimpulan Berdasarkan  pembahasan  penelitian  yang penulis lakukan, dapat disimpulkan bahwa :
1. Penerapan Algoritma Apriori dalam penelitian  ini  adalah  untuk  mencari kombinasi  item  terbanyak  berdasarkan data  transaksi  dan  kemudian  membentuk pola asosiasi dari kombinasi item tersebut.
2. Pola  asosiasi  yang  terbentuk  dengan  nilai minimum  support 5% dan  nilai minimum confidence 15%  menghasilkan  7  aturan asosiasi . Dan strong rules yang didapatkan adalah  schoolbooks  indonesia  curriculum
 children’s  book  dengan  nilai support 11,23% dan nilai confidence 30,66%.
3. Analisis  pola  yang  dihasilkan  aplikasi  ini dapat  digunakan  oleh  pihak  Gramedia untuk pengaturan tata letak buku, rekomendasi pencarian buku pada Gramedia  Online  dan  lain-lainya,  yang mana setiap bulannya pola yang dihasilkan  bisa  berbeda-beda  sesuai  data transaksi yang dianalisis.
4. Semakin besar jumlah data yang di proses maka semakin lama waktu yang dibutuhkan.  Semakin    besar  nilai support dan    nilai confidence yang  diatur  maka akan  semakin  singkat  waktu  pemprosesan algoritma.

## 4.2. Saran
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  terdapat beberapa hal yang penulis sarankan agar aplikasi analisa pola belanja menjadi lebih baik yaitu :
1. Diharapkan  pengembangan  selanjutnya menggunakan algoritma lain untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  optimal, tidak  hanya  mempertimbangkan  waktu, tetapi  juga  mempertimbangkan  akurasi pola yang dihasilkan dan dapat memproses data dalam jumlah besar. 2. Melakukan  perbandingan  terhadap  hasil metode  data  mining  yang  satu  dengan yang  lainnya  untuk  dapat  sehingga mendapatkan perbandingan mana algoritma yang lebih baik untuk diterapkan
3. Penambahan  fitur  cetak  untuk  mencetak hasil  analisis  pola  dan  hasil  pencarian rekomendasi, serta penambahan fitur yang dapat  mengatasi  beberapa  permasalahan lain yang terjadi di Gramedia.

## DAFTAR PUSTAKA
Adewole,  K.S,  dkk. Frequent  Pattern  and Association  Rule  Mining  from  Inventory Database Using Apriori Algorithm . Computer Science. Nigeria : University of Ilorin
Agrawal, Rakesh dan Ramakrishnan Srikant. 1994.
Fast  Algorithm  for  Mining  Association Rules . California : IBM Almaden Research Center Buulolo,  Efori.  2013. Implementasi  Algoritma Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Obat (Studi  Kasus  :  Apotik  Rumah  Sakit Estomihi Medan).
Erwin.  2009. Analisis  Market  Basket  Dengan Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth .  2009. Teknik  Informatika.  Sumatera  Selatan  : Universitas Sriwijaya.
Goyal,  Sadhna.  2008. Major  Seminar  on  Feature Driven  Development  :  Agile  Techniques for  Project  Management  and  Software Engineering . Technical University Munich.
Han,  Jianwei  &  Micheline  Kamber.  2006. Data Mining  Concept  and  Techniques .  United States of America : Elsevier Inc. Hermawati,  Fajar  Astuti.  2013. Data  Mining . Yogyakarta : Andi. http://www.kompasgramedia.com/business/booksto res/gramedia
Kusrini  dan  Luthfi,  E.T.  2009. Algoritma  Data Mining . Yogyakarta : Andi Lestari,  Tri.  2009. Analisis  Keranjang  Belanja pada  Data  Transaksi  Penjualan  (Studi Kasus  Toserba  Yogyakart). Manajemen. Institut Pertanian Bogor. Luthfi, Ema Taufiq. 2009. Penerapan Data Mining Algoritma Asosiasi untuk Meningkatkan