Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 138-146

## Penerapan Data Mining Penjualan Alat Tulis Kantor Menggunakan Algoritma Apriori Di Tiga Balata
Muhammad Aliyul Amri 1 , Syafitri Warda Ningsih 2
1,2 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 muhammadaliyul.amri12@gmail.com, 2 syafitriwarda99@gmail.com

## Abstract
Data  mining  is  a  process  of  searching  for  patterns  or  interesting  information  in selected data using certain techniques or methods. Data mining is a process of searching for  patterns  or  interesting  information  in  selected  data  using  certain  techniques  or methods. This research discusses the Association Rule method as a data mining function which is implemented using the Apriori Algorithm. The priori algorithm is the most well- known algorithm for finding high frequency patterns. For this reason, this algorithm can combine  items  or  items  sold  in  stationery  stores.  The  combination  values  obtained  were two item combinations, namely Notebooks, Pens and Double Folio Paper, and Pens with a Support value of 13.64% each. By doing this research, the shop owner  will be able to provide items that are often purchased by consumers and can be a consideration for the layout of the items in the stationery shop.
Keywords : Data Mining, Association, Apriori, ATK

## Abstrak
Data mining adalah suatu proses pencarian pola atau informasi menarik dalam data terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Data  mining  adalah  suatu proses pencarian pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik  atau  metode  tertentu.  Dalam  penelitian  ini  membahas  metode  Asociation  Rule sebagai  salah  satu  fungsi  data  mining  yang diimplementasikan  menggunakan Algoritma Apriori.  Algoritma  apriori  adalah  adalah  algoritma  yang  paling  terkenal  untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Untuk itu algoritma ini dapat mengkombinasikan item atau barang  yang  dijual  di  toko ATK.  Nilai kombinasi  yang didapat  ada dua  kombinasi item  yaitu  Buku  Tulis,  Pulpen  dan  Kertas  Double  Folio,  Pulpen  dengan  nilai  Support masing-masing  13,64%.  Dengan  dilakukannya  penelitian  ini  Pemilik  toko  akan  dapat menyediakan  barang-barang  yang  sering  di  beli  oleh  konsumen  dan  dapat  menjadi pertimbangan untuk tata letak barang-barang yang ada di Toko ATK.
Kata Kunci: Data Mining, Asociation, Apriori, ATK

## 1. Pendahuluan
Alat  Tulis  Kantor  (ATK)  adalah  perlengkapan  yang  sangat  penting  bagi  karyawan perusahaan maupun pelajar, karena jika tanpa alat-alat tersebut pekerjaan akan terbelalai dan bahkan tidak akan terselesaikan. Alat tulis kantor perlu dikombinasikan sesuai dengan pembeliannya  karena  dengan  mengkombinasikan  barang-barang  tersebut  dapat mempermudah  pemilik  toko  maupun  pengelola  toko  untuk  selalu  menyadiakan  barang- barang  yang  selalu  dibeli  dan  juga  dapat  menentukan  penempatan  alat  tulis  kantor  agar mempermudah  dalam  melakukan  transaksi.  Data  mining  adalah  suatu  proses  pencarian pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu  [1].  Salah  satu  Teknik  atau  metode  yang  ada  pada  data  mining  yaitu  metode Association  rule . Association  rule biasanya  digunakan  dalam  menentukan  hubungan sebab  akibat,  dengan  bentuk  LHS  ke  RHS  dengan  interperensi  bahwa  jika  item  dalam LHS (Left  Hand  Side) dibeli,  maka  item  RHS (Right  Hand  Side) juga  dibeli  [2]. Association  rule dapat  diselesaikan  salah  satunya  dengan  Algoritma  Apriori.  Algoritma
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 138-146
Apriori  adalah  suatu  algoritma  yang  pertama  kali  diusulkan  oleh  Agrawal  dan  Srikant pada tahun 1994 untuk penentukan frequent itemset untuk aturan Association Boolean [3]. Algoritma  Apriori  memiliki  kelebihan  dapat  menengani  data  dalam  jumlah  besar dengan  menyederhanakannya,  algoritma  Apriori  sangat  cocok  diterapkan  bila  terdapat beberapa  hubungan  item  yang  di  analisis  [4].  Tetapi  untuk  melakukan  proses  tersebut diperlukan  waktu  yang  relatif  lama  jika  memiliki  banyak  iterasi  dan  setiap  iterasi memerlukan scan data. Algoritma Apriori dapat menyelesaikan masalah pengkombinasian itemset  dengan  menghasilkan  pola  frekuensi  yang  dihitung  dengan  men-scan  itemset database untuk mendapatkan support dari setiap item di setiap iterasi pada penelitian ini. Untuk  menunjang  proses  tersebut  digunakan  aplikasi  Tanagra  yang  merupakan  software data  mining  yang  bersifat open  source dan  memproses  data  dan  menghasilkan  pola kombinasi itemset dan rule [5] [6]. Pada penelitian ini algoritma Apriori akan diterapkan dengan  bantuan  aplikasi  Tanagra,  sehingga  hasil  pola  kombinasi  dari  barang-barang  alat tulis kantor (ATK) lebih akurat. Hal ini juga dibuktikan oleh penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh  Heroe  Santoso  pada  tahun  2016  yang  meneliti  tentang  pola  pembelian produk dengan menggunakan algoritma Apriori [7].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  yang  menerapkan  algoritma  apriori  pada itemset berupa  transaksi perminggu.  Tahapan  penelitian  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data,  pemrosesan  data, analisis pola frekuensi tinggi, pembentukan asociation rule dan pengujian hasil penelitian [8].

## 2.1. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  melalui  survei lapangan  langsung.  Dari  hasil  yang  didapat  diketahui  bahwa  setiap  toko  ATK  tidak mengelola  data  yang  dimiliki  dan  tidak  mempunyai  acuan  dalam  penempatan  dan persedian  yang  dimiliki  toko.  Data  transaksi  setiap  penjualan  persatu  minggu  yaitu sebanyak 23 transaksi pada tengah bulan Januari 2021.

## 2.2. Pemrosesan Data
Tahap  peprosesan  yaitu  dengan  mempersiapkan  data  yang  diperoleh  dari  tahap pengumpulan  data  sehingga  format  yang  dibutuhkan  mampu  mensuptensi  sesuai  dengan kebutuhan penelitian. Untuk pemrosesan data menggunakan langkah-langkah seperti pada gambar 1 berikut :
Gambar 1. Flowchat Algoritma Apriori
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 138-146

## 2.3. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database [9]. Nilai support tersebut dihitung dengn rumus sebagai berikut :
Transaksi Jumlah A Transaksi Jumlah A Support _ _ _ ) (  (1)
Rumus Support tersebut merupakan rumus mencari nilai support satu item Transaksi Jumlah B dan A Transaksi Jumlah B A P B A Support _ _ _ _ _ ) ( ) , (    (2)
Rumus Support tersebut merupakan rumus mencari nilai support dua item
2.4. Pembentukan Asociation Rule Tahap  ini  mencari  nilai confidence yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai maksimum dari frekuensi tinggi. Untuk menghitung  nilai confidence dari  kombinasi dua item dinyatakan dalam rumus berikut :
A B A B A Confidence T T   ) , ( (3)

## 2.5. Pengujian Hasil Penelitian
Pengujian  hasil  penelitian  dilakukan  melalui  dua  cara  yaitu  pengujian  dengan melakukan  perhitungan  manual  yang  dibantu  dengan  MS.Exel  dan  pengujian  dengan software datamining asociation yaitu Tanagra.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  melakukan  pemrosesan  data  umumnya  dilakukan  melalui  dua  tahap  yaitu menganalisis pola frekuensi tinggi dan pembentukan asociation rule . Diketahui transaksi pembelian  dari  toko  ATK  selama  seminggu  yang  menampilkan  transaksi  pembelian sebanyak 22 transaksi, seperti pada tabel berikut :
Tabel 1. Transaksi Transaksi Nama Barang Transaksi Nama Barang 1 Pulpen 11 Kertas Double Folio Buku Tulis Pulpen 2 Kertas Kado Pensil 2B Lakban 12 Tipex Spidol Isi Ulang Pulpen 3 Kertas Doubel Folio Buku Tulis Pulpen 13 Lakban 4 Pulpen 14 Pensil Warna Pensil 2B Penggaris Segitiga Penggaris 30 cm Buku Gambar Lem Kertas 15 Kertas Kado 5 Buku Folio Lakban 6 Casing CD Gunting CD 16 Kertas Double Folio 7 Pensil 2B Pulpen Serutan Pensil 17 Amplop Coklat Penghapus 18 Tinta Spidol 8 Pulpen Isi Stapler Amplop Coklat 19 Kertas Manila 9 Kertas A4 Kertas Kado Kertas F4 Spidol Isi Ulang 10 Gunting Spidol Warna
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 138-146
Stapler 20 Tinta Printer Kertas Manila 21 Pulpen Isi Stapler Tipex Slotip Bolak Balik Buku Tulis 22 Amplop Putih

## 3.1. Menentukan Pola Frekuensi Tinggi
Untuk menentukan pola frekuensi tinggi di perlukan data transaksi seperti pada tabel 1. Kemudian mencari jumlah barang setiap transaksi dan kemudian memroses data tersebut menggunakan rumus persamaan (1) seperti sebagai berikut :
Transaksi Jumlah Putih Amplop Transaksi Jumlah Putih Amplop Support _ _ _ _ ) _ (  % 55 , 4 0455 , 0 22 1 ) _ (    Putih Amplop Support
Dan diketahui hasil proses pola frekuensi tinggi setiap barang pada tabel berikut:
Tabel 2. Hasil Proses Pola Frekuensi Tinggi Per Satu Barang Nama Barang Support Support (%) Amplop Putih 1 4,55% Amplop Coklat 2 9,09% Buku Tulis 3 13,64% Buku Folio 1 4,55% Buku Gambar 1 4,55% Casing CD 1 4,55% CD 1 4,55% Gunting 2 9,09% Isi Stapler 2 9,09% Kertas Double Folio 3 13,64% Kertas Manila 2 9,09% Kertas Kado 3 13,64% Kertas A4 1 4,55% Kertas F4 1 4,55% Lakban 3 13,64% Lem Kertas 1 4,55% Penggaris 30 cm 1 4,55% Penggaris Segitiga 1 4,55% Pensil Warna 1 4,55% Pensil 2B 3 13,64% Pulpen 8 36,36% Penghapus 1 4,55% Seturan Pensil 1 4,55% Spidol Isi Ulang 2 9,09% Spidol Warna 1 4,55% Stapler 1 4,55% Solatip Bolak Balik 1 4,55% Tinta Printer 1 4,55% Tinta Spidol 1 4,55% Tipex 2 9,09%
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 138-146
Setelah  mengerjakan  proses  pola  frekuensi  tinggi  untuk  satu  barang,  maka  di tentukanlah  nilai support  (%) tertinggi  dengan  mengambil  nilai  minimal support  (%) 13%. Didapatlah hasil pola frekuensi tinggi untuk satu barang seperti pada tabel berikut :
Tabel 3. Hasil Pola Frekuensi Tinggi Per Satu Barang Nama Barang Support Support (%) Buku Tulis 3 13,64% Kertas Double Folio 3 13,64% Kertas Kado 3 13,64% Lakban 3 13,64% Pensil 2B 3 13,64% Pulpen 8 36,36%
Dilanjutkan mencari hasil dari pola frekuensi tinggi untuk dua barang, yang diambil dari hasil pola frekuensi tinggi untuk satu barang menggunakan rumus persamaan (2) sebagai berikut:
Transaksi Jumlah KDF dan T Buku Transaksi Jumlah DF Kertas T Buku Support _ _ _ _ _ _ ) _ _ (   0 22 0 ) _ _ (    DF Kertas T Buku Support
Dan diketahui hasil proses pola frekuensi tinggi untuk dua barang pada tabel berikut :
Tabel 4. Hasil Proses Pola Frekuensi Tinggi Kombinasi Dua Barang Kombinasi Dua Barang Support Support (%) Buku Tulis, Kertas Double Folio 0 0% Buku Tulis, Kertas Kado 0 0% Buku Tulis, Lakban 0 0% Buku Tulis, Pensil 2B 0 0% Buku Tulis, Pulpen 3 13,64% Kertas Double Folio, Kertas Kado 0 0% Kertas Double Folio, Lakban 0 0% Kertas Double Folio, Pensil 2B 1 4,55% Kertas Double Folio, Pulpen 3 13,64% Kertas Kado, Lakban 0 0% Kertas Kado, Pensil 2B 0 0% Kertas Kado, Pulpen 0 0% Lakban, Pensil 2B 0 0% Lakban, Pulpen 0 0% Pensil 2B, Pulpen 2 9,09%
Setelah mengerjakan proses pola frekuensi tinggi untuk kombinasi dua barang, maka juga akan  mengambil  nilai  minimal support  (%) 13%  seperti  pada  pola  frekuensi  pertama. Didapatlah hasil pola frekuensi tinggi untuk satu barang seperti pada tabel berikut :
Tabel 5. Hasil Pola Frekuensi Tinggi Kombinasi Dua Barang Kombinasi Dua Barang Support Support (%) Buku Tulis, Pulpen 3 13,64% Kertas Double Folio, Pulpen 3 13,64%
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 138-146

## 3.2. Pembentukan Asociation Rule
Pembentukan aturan asosiasi setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, kemudian dicarilah aturan yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan aturan jika “A maka  B”  dan  Jika  “B  maka  A”  [7].  Sebagai  contoh  untuk  kombinasi  barang  Buku  Tulis dan Kertas Double Folio dan diselesaikan dengan persamaan rumus (3) sebagai berikut :
T Buku Pulpen T Buku Pulpen T Buku Confidence T T _ _ ) , _ (   % 100 1 3 3 ) , _ (    Pulpen T Buku Confidence
Maka untuk kombinasi barang Buku Tulis dan Pulpen adalah “Jika membeli Buku Tulis, maka  akan  membeli  Pulpen”  dengn  nilai confidence 100%.  Dapat  dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel 6. Hasil Confidence Dari Dua Kombinasi Barang Pembentukan Kombinasi Dua barang Support Confidence Jika membeli Buku Tulis, maka akan membeli Pulpen 13,64% 100% Jika membeli Kertas Double Folio, maka akan membeli Pulpen 13,64% 100%
Berdasarkan tabel diatas, barang di toko ATK yang sering di beli oleh konsumen yaitu Buku  Tulis,  Kertas  Double  Folio  dan  Pulpen  hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat  pada diagram sebagai berikut:
Gambar 2. Diagram Hasil Asosiasi

## 3.3. Implementasi
Pengujian data yang telah dihasilkan berupa pola kombinasi barang antara barang dan aturan asosiasi sesuai dengan algoritma apriori dilakukan pengujian dengan menggunakan software Tanagra 1.4.50 sebagai berikut:
Gambar 3. Tanagra yang terkoneksi Database
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 138-146
Gambar 4. Pemindahan Attribute Ke Kontak Input
Gambar 5. Penentuan Minimal Support
Gambar 6. Hasil Pembentukan Items
Gambar  diatas  merupakan  pengujian  untuk  menghasilkan  satuan  barang  dan  pola kombinasi dua barang
Gambar 7. Pembentukan Support Dan Confidence
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 138-146
Gambar 8. Hasil Asosiasi
Berdasarkan  gambar  diatas  pengujian  untuk  menghasilkan  rules  berasal  dari  pola kombinasi dua items. Rules diatas terdiri atas Antecedent adalah bentuk kondisi dari pada rules,  consequent  adalah  bentuk  pernyataan  dari  pada  rules,  lift  adalah  menunjukan adanya tingkat kekuatan rules kejadian acak dari antecedent dan  consequent berdasarkan pada  support  masing-masing  [6].  Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  Tanagra  1.4.50 didapatkan bahwa hasil dari perhitungan manual dengan pengujian melalui aplikasi sama. Dan  dengan  melakukan  pengujian  barang-barang  ATK  ini  dapat  memberikan  kontribusi yang baik bagi pemilik toko kedepannya.

## 4. Kesimpulan
Data  mining  untuk  metode Asociation Algoritma  Apriori  sangat  berguna  untuk mengetahui  hubungan  frekuensi  penjualan  barang-barang  alat  tulis  kantor  yang  paling sering  dibeli  oleh  konsumen,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  informasi  yang  sangat berharga  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  mempersiapkan  persedian  barang-barang alat  tulis  kantor  dan  juga  dapat  dijadikan  pedoman  untuk  menentukan  tataletak  barang- barang alat  tuliskan kantor di  Toko  ATK. Algoritma  apriori membantu mengembangkan strategi  penjualan  barang-barang  alat  tulis  kantor.  Berdasarkan  dari  hasil  penelitian, barang  yang  paling  sering  dibeli  adalah  Buku  Tulis  (13,64%),  Kertas  double  folio (13,64%),  Kertas  kado  (13,64%),  lakban  (13,64%),  Pensil  2B  (13,64%)  dan  Pulpen (36,36%). Dan mendapatkan kombinasi barang-barang yaitu Buku tulis, Pulpen (13,64%) dan Kertas double folio, Pulpen (13,64%).

## Daftar Pustaka
[1]  G. Gunadi dan D. I. Sensuse, “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, pp. 118-132, 2012 .
[2]  D. S. Kusumo, M. A. Bijaksana dan D. Darmantoro, “Data Mining Dengan Algoritma Apriori Pada RDBMS Oracle,” Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, vol. 8, pp. 1-5, 2003.
[3]  D. S. Purnia dan A. I. Warnilah, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan  Algoritma  Apriori,” IJCIT  (Indonesian  Journal  on  Computer  and
Vol. 2 , No. 3 , Juli (202 1 ), pp. 138-146
Information Technology) , vol. 2, pp. 31-39, 2017.
[4]  R.  Yanto  dan  R.  Khoiriah,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Metode  Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” Citec Journal, vol. 2, pp. 102-113, 2015.
[5]  E.  Buulolo,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Obat  (Studi Kasus :  Apotik Rumah  Sakit Estomihi Medan),” Pelita Informatika Budi Darma, vol. 4, pp. 71-83, 2013.
[6]  E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori,” Jurnal Teknik Komputer , vol. 1, pp. 156-161, 2018.
[7]  H.  Santoso,  “Data  Mining  Analisa  Pola  Pembelian  Produk  Dengan  Menggunakan Metode  Algoritma  Apriori,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia 2016, pp. 19-24, 2016.
[8]  A.  R.  Riszky  dan  M.  Sidikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi  Produk  bagi  Pelanggan,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Komputer, pp. 103-108, 2019.
[9]  Ristianingrum  dan  Sulastri,  “Implementasidata  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori,” Prosiding SINTAK 2017, pp. 372-382, 2017.