Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS POLA PEMBELIAN PERLENGKAPAN ALAT TULIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALISIS ASOSIASI

## ANALYSIS OF STATIONERY PURCHASING PATTERNS USING THE ASSOCIATION ANALYSIS METHOD
Sri Eniyati 1 , Th. Dwiati Wismarini 2 , Heribertus Yulianton 3 , Rina Candra Noor Santi 4 , Tiara Antesia 5 1,2,3,4,5 Fakultas Teknik Informatika dan Industri, Universitas Stikubank Semarang eniyati@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
The association analysis method, or often referred to as association or a priori analysis, is a technique in data mining that is used to find relationships or association patterns between various items in transactional datasets or datasets that contain a list of items that are purchased or used together. The main goal of this method is to identify strong correlations or relationships between the items. The amount of competition in the business world requires the use of technology to be able to compete with other stores.  Modern analysis, namely a priori, will make  it  easier  for  shop  owners  to  find  the  relationship  between  one  item  and  another,  which  aims  to  identify items or goods that are often purchased together by customers.
Keyword: Association Analysis, Apriori, Datasets

## ABSTRAK
Metode  analisis  asosiasi,  atau  sering  disebut  sebagai  analisis  asosiasi  atau  apriori,  adalah  teknik  dalam  data mining  yang  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  atau  pola  asosiasi  antara  berbagai  item  dalam  dataset transaksional atau dataset yang berisi daftar item yang dibeli atau digunakan bersama-sama. Tujuan utama dari metode  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  korelasi  atau  hubungan  yang  kuat  antara  item-item  tersebut. Banyaknya persaingan pada dunia bisnis menuntut penggunaan teknologi agar dapat bersaing dengan toko lain. Penganalisaan secara  modern  yaitu apriori akan  memudahkan pemilik toko dapat menemukan keterkaitan satu barang dengan barang yang lainnya, yang bertujuan untuk mengidentifikasi item atau barang yang sering dibeli bersama-sama oleh pelanggan.
Kata Kunci : Analisis Asosiasi, Apriori, Dataset

## PENDAHULUAN
Seiring berjalannya
waktu
perkembangan  teknologi  yang  sangat pesat,  beberapa  pekerjaan  manusia  yang begitu  banyaknya  dapat  terbantu  dengan adanya penggunaan analisa dan perencanaan  yang  tepat.  Pemilihan  untuk tetap  menggunakan  analisis  manual  dapat disebabkan  oleh  berbagai  alasan,  seperti keterbatasan  sumber  daya,  kurangnya pemahaman tentang keuntungan teknologi, atau  mungkin  karena  rutinitas  yang  sudah terbentuk lama.
Namun, dengan meningkatnya persaingan  dalam  dunia  bisnis  saat  ini, terutama  di  sektor  ritel  atau  toko,  penting bagi  pemilik  toko  untuk  memanfaatkan teknologi dan analisis data untuk mendapatkan  wawasan  yang  lebih  dalam
tentang  perilaku  pelanggan.  Analisis  data yang  lebih  canggih  dapat  membantu mereka  dalam  membuat  keputusan  yang lebih cerdas dalam hal stok barang, strategi harga, promosi, dan layanan pelanggan.
Dengan  menggunakan  pendekatan analisis  data  yang  lebih  terstruktur  dan berbasis  teknologi,  pemilik  toko  dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka, meningkatkan kepuasan
pelanggan,  dan  bersaing  lebih  efektif  di pasar yang kompetitif.
Untuk  memudahkan  pemilik  toko menemukan keterkaitan satu barang dengan  barang  yang  lainnya  yaitu  dengan cara  menganalisis  pola  hubungan  yang dibeli  secara  bersamaan  oleh  konsumen. Proses penganalisaan data yang digunakan adalah  menggunakan  algoritma  apriori,
karena  algoritma  apriori  termasuk  data mining  yang  mempunyai  jenis  aturan asosiasi  yang  berguna  untuk  menemukan kombinasi  suatu  item.  Dalam  konteks penjualan  ritel,  metode  analisis  asosiasi dapat digunakan untuk:
a. Mengidentifikasi  produk-produk  yang sering dibeli bersama-sama.
b. Membantu dalam perencanaan penempatan  produk  di  rak  agar  produk yang  berhubungan  erat  ditempatkan berdekatan.
c. Merancang  strategi  promosi  silang berdasarkan pola pembelian pelanggan. Metode analisis asosiasi telah diterapkan  secara  luas  dalam  berbagai industri termasuk ritel, e-commerce, pemasaran, dan perawatan kesehatan untuk mengoptimalkan strategi bisnis dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Seperti  salah  satu  penelitian  yang telah dilakukan yaitu tujuan dari penelitian ini  adalah  untuk  menganalisis  pola perilaku  pembelian  konsumen  di  toko Intimart  Gedongan  guna  memberikan rekomendasi  strategi  yang  dapat  efektif dalam meningkatkan penjualan. Data yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data transaksi  penjualan  dari  Toko  Intimart Gedongan bulan November 2022,
Desember  2022,  dan  Januari  2023.  Dan metode yang digunakan pada penelitian ini adalah  Association  Rule  –  Market  Basket Analysis (AR-MBA) algoritma FP-Growth dan  Clustering  Analysis  algoritma  K- Means. (Muhammad Rafly, 2023).
Begitu  juga  dengan  penelitian  yang telah  dilakukan    tetang  salah  satu pembelian  barang  kecantikan.  Bahwa pentingnya  sistem  persediaan  barang  di suatu  Toko  untuk  jenis  barang  yang  laris dibeli konsumen maka harus di stok untuk mengantisipasi kekosongan barang.
Karena  minimnya  stok  barang  dapat berpengaruh  pada  pelayanan  konsumen dan pendapatan Toko. Metode yang sering digunakan untuk menganalisa pola pembelian konsumen adalah metode asosiasi  atau  association  rule  mining. Association  rule  mining  adalah  suatu
metode  untuk  mencari  pola  hubungan antar  satu  atau  lebih  itemset  yang  ada dalam suatu dataset.(Ismasari, 2023)
Dengan  demikian Metode  Apriori efektif untuk menganalisis data transaksional  besar  dan  dapat  membantu dalam membuat keputusan strategis seperti strategi  penempatan  produk,  perencanaan promosi, atau segmentasi pelanggan berdasarkan pola pembelian.

## METODE
Untuk mengidentifikasi produk- produk  yang  sering  dibeli  bersama-sama dan  merancang  strategi  promosi  silang berdasarkan  pola  pembelian  pelanggan, terdapat beberapa metode dan teknik yang dapat  digunakan  dalam  analisis  asosiasi dan  strategi  pemasaran.  Salah  satunya yaitu  Metode  analisis  Asosiasi  dengan Algoritma Apriori.
Metode  Analisis  Asosiasi  adalah teknik yang paling umum digunakan untuk mengidentifikasi  itemset  yang  sering muncul  bersama  dalam  transaksi.  Dengan menggunakan  algoritma  ini,  kita  dapat menemukan kombinasi produk yang sering dibeli  bersama-sama  oleh  pelanggan. Contohnya, jika pelanggan sering membeli susu  dan  roti  bersama-sama  dalam  satu transaksi, algoritma Apriori akan membantu mengidentifikasi pola ini.
Algoritma  apriori  yaitu  algoritma yang  umumnya  untuk  menemukan  pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi merupakan pola  item  pada  database  yang  mempunyai frekuensi  atau  support  diatas  batas  rata- rata  yang  bisa  disebut  dengan  minimum support. (Pramudiono, 2007).
Pada Iterasi algoritma dibagi menjadi beberapa bagian yaitu : (Pramudiono, 2007)
1. Pembentukan  kandidat  itemset  Pada kandidat  k-itemset  maka  terbentuk  dari kombinas  (k-1)-itemset  yang  sudah berinteraksi sebelumnya. Salah satu ciri Algoritma Apriori adalah adanya pemangkasan  kandidat  k-itemset  yang subset-nya  yang  berisi  k1  item  tidak
termasuk  dalam  pola  frekuensi  tinggi dengan panjang k-1.
2. Perhitungan  support  dari  tiap  kandidat k-itemset  Pada  support  setiap  kandidat merupakan  hasil  dari  scan  database yang  bertujuan  untuk  menghitung transaksi  yang  memuat  semua  item dalam kandidat tersebut.
3. Menetapkan pola frekuensi tinggi. Pada pola  frekuensi  tinggi  yang  memuat  k- item  maka  akan  ditetapkan  pada kandidat  k-item  yang  mempunyai support lebih besar dari pada minimum support  dari  kandidat  k-itemset  yang support-nya  lebih  besar  dari  minimum support.
4. Jika  tidak  ada  pola  frekuensi  yang tinggi maka semua proses akan dihentikan.
Untuk  menganalisa  data  diperlukan sebuah  alur/langkah.  Berikut  tahapan  atau alur  yang  dilakukan  dapat  dilihat  dari gambar dibawah ini;
Gambar 1. Alur Analisa Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan algoritma  apriori/analisis  asosisasi  dari data  transaksi  penjualan  pada  file  atk.csv, dengan  nilai  minimum  support  sebesar
0.02 dan nilai keyakinan sebesar 0.4.
Contoh Perhitungan  Aturan  Asosiasi Langkah pertama adalah memperoleh data transaksi  penjualan  dan  menentukan  pola frekuensi.
Pada contoh  tabel 1 di bawah, terdapat 10 transaksi  dengan  beberapa  item  set  dalam transaksinya.
Tabel 1. Data Transaksi
Langkah berikutnya adalah menentukan  pola  frekuensi  dari  data transaksi  table  1  untuk  mengetahui frekuensi  dan  support  per  item.    Untuk rumus  dapat  dilihat  dibawah  ini  untuk mencari nilai support:
Support (A)= jumlah transaksi mengandung A / jumlah total transaksi. Contoh untuk perhitungan rumusnya adalah sebagai berikut :
Jumlah  transaksi  mika_jilid  (A)  =  3  item Jumlah  total  transaksi  ada  =  10  transaksi Support (A) = 3 / 10 = 0,3.
Tabel 2. Hasil Support
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari kombinasi  2  itemset  yang  memenuhi  nilai minimum, untuk perhitungannya ditentukan  dari  tabel  2.  Rumus  yang digunakan adalah sebagai berikut :
  transaksi jumlah AdanB transaksi jumlah B A P B A Support    ) , ( (2)
Setelah  dihitung  akan  menghasilkan seperti ini tabel 3.
Tabel 3. Hasil Support (A,B)
Langkah selanjutnya adalah
menentukan kombinasi 3 item. Langkah selanjutnya yaitu
menentukan nilai confidence yang memenuhi  nilai  minimum  dan  confidence yang sudah ditentukan yaitu 0.4.
Untuk  mencari  nilai  confidence berikut adalah rumusnya :
  A transaksi jumlah AdanB transaksi jumlah B A P
Confidence  
Yang  bias  dilihat  dari  contoh  dibawah  ini adalah : Untuk A = mika_jilid Untuk B = lakban_jilid Untuk jumlah transaksi A dan B = 3 Jumlah transaksi A ada = 3. Sehingga  dapat  diperoleh  hasil  nilai confidencenya adalah sebagai berikut :
Confidence = P(mika_jilid | jilid) = 3/3 = 1 Confidence % = 1 x 100 % = 100%
Setelah menentukan nilai confidence,  langkah  selanjutnya  adalah mencari nilai lift ratio.
Nilai  lift  ratio  digunakan  untuk mengetahui  valid  tidaknya  suatu  aturan asosiasi.
Berikut  ini  adalah  rumus  untuk menghitung nilai lift ratio.
confidence bencmark B A confidence B A ratio lift Menghitung ) ( ) , (   transaksi jumlah B mengandung transaksi jumlah confidence benchmark  Contoh  perhitungannya  adalah  sebagai berikut : A = mika_jilid B = jilid Hasil  dari  confidence  mika_jilid  dan lakban_
jilid   = 1
Jumlah transaksi (B) = 3
Jumlah transaksi = 10
Sehingga perhitungannya adalah : Benchmar k Confidence= 3 /jumlah transaksi
= 3/ 10 = 0.3 Lift ratio = 1/ 𝑏𝑒𝑛𝑐 ℎ 𝑚𝑎𝑟𝑘 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 1/ 0.3 = 3.33
Setelah  diketahui  hasil  dari  nilai confidence  dan  lift  ratio  maka  langkah selanjutnya adalah membuat aturan asosiasi  dengan  nilai  minimum  support 0.02 dan confidence 0.4 hasil dapat dilihat pada tabel 4 dibawah. Ini:
Tabel 4. Hasil Confidence
Tabel di atas merupakan hasil aturan asosiasi  yang  mencapai  nilai  minimum support  dan  nilai  minimum  Confidence. Dan  hasinya  adalah  21  aturan  asosiasi dibentuk.
Dari hasil perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa:
a. Transaksi  yang  paling  umum  adalah transaksi Mika_jilid dan volume.
Penjilidan  buku  melibatkan  menjahit buku menjadi satu dan menggabungkan setiap  lembar  kertas  menjadi  satu lembar.
Sedangkan
mika_jilid merupakan plastik mika yang digunakan  sebagai  alat  penjilid  buku dan dokumen.
b. Transaksi  lain  yang  paling  umum adalah  pensil,  penghapus,  pena,  tip_x. Pensil  banyak  diminati  oleh  kalangan siswa  sekolah  dasar  dan  siswa  sekolah dasar,  dan  penghapus  merupakan  alat yang  digunakan  untuk  menghapus karakter  pada  pensil.  Saat  ini  pulpen merupakan alat tulis yang menggunakan tinta dan banyak diminati terutama  di  kalangan  pelajar  SMP  dan pekerja  kantoran.  Tip_x  adalah  alat untuk  menghapus  dokumen  seperti pulpen.
c. Dua pola yang dominan: mika_jilid dan vol.  Jasa  penjilidan  buku  dan  jasa mika_jilid  merupakan  paket.  Sebab, diperlukan sampul jika pembeli menerima jasa penjilidan buku/penjilidan  kertas.  Jasa  penjilidan buku  sangat  digemari  di  kalangan pelajar dan pekerja kantoran karena alat dan bahan penjilidannya sangat lengkap,  hasil  penjilidannya  sangat bersih, dan biayanya sangat terjangkau.

## SIMPULAN
Metode  Analisis  asosiasi  dapat digunakan  untuk  membuat  prediksi  atau peramalan  tentang  perilaku  masa  depan berdasarkan  pola  yang  ditemukan  dalam data  historis.  Hal  ini  dapat  membantu dalam  perencanaan  persediaan,  strategi promosi, atau pengembangan produk baru. Proses  penganalisaan  data  menggunakan metode  tersebut  karena  merupakan  proses seperti data mining yang mempunyai jenis aturan  asosiasi  yang  berguna  untuk menemukan kombinasi suatu item.
Pada  penelitian  ini  data  transaksi yang  akan  diolah  menggunakan  format excel  Comma  delimited  (.csv).  Dan  nilai minimum  support  yang  ditentukan  pada penelitian  ini  adalah  0.02  dan  confidence 0.4  yang  kemudian  menghasilkan  5 rules/aturan. Hasil tertinggi dari 5 rule/aturan adalah 91%, yaitu jika pembeli membeli  mika_jilid,  maka  akan  membeli lakban_jilid  dengan  tingkat  kepercayaan 91%.
Hasil dari penelitian dapat digunakan pemilik  toko  untuk  mengetahui  informasi tentang  persediaan  stok  barang  secara akurat  guna  meminimalisir  kerugian  pada toko.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariana,  A.  G.  B.,  &  Asana,  I.  M.  D.  P. (2013).  Analisis  Keranjang  Belanja dengan  Algoritma  Apriori  pada Perusahaan  retail.  SESINDO  2013, 2013.
Astutik, Y. (2019) Market Basket Analysis Pada Rm. Dapoer Kerang Menggunakan  Algoritma  Apriori, Skripsi, Fakultas Teknologi
Informasi,  Universitas  Stikubank, Semarang.
Badrul,  M.  (2016).  Algoritma  asosiasi dengan  algoritma  apriori  untuk analisa  data  penjualan.  Jurnal  Pilar Nusa Mandiri, 12(2), 121-129.
Nurdin,  N.,  &  Astika,  D.  (2019).
Penerapan  Data  Mining  Untuk
Menganalisis Penjualan Barang Dengan Menggunakan Metode Apriori  Pada  Supermarket  Sejahtera Lhoksemawe. TECHSI-jurnal Teknik Informatika, 7(1), 132-155. Muhammad Rafly .(2023). Analisis
Perilaku  Konsumen  Pada  Usaha Ritel  Dengan  Menggunakan  Metode Association  Rule  -  Market  Basket Analysis  Dan  Clustering  Sebagai Usulan Strategi Peningkatan Penjualan  (Studi  Kasus:  Intimart Gedongan).  Teknik  Industri,  UII Yogyakarta.
Salam,  A.,  &  Sholik,  M.  (2018).
Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang
Dijual  di  Ecommerce  OrderMas.
Techno. com, 17(2), 158-170.
Santoso,  H.,  Hariyadi,  I.  P.,  Prayitno,  P. (2016).  Data  Mining  Analisa  Pola
Pembelian Produk Dengan Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori.  Semnasteknomedia  Online, 4(1), 3-7.
Sianturi, F. A. (2018). Penerapan Algoritma  Apriori  Untuk  Penentuan Tingkat  Pesanan.  Jurnal  Mantik Penusa, 2(1).
Sihombing,  E.  S.,  Honggowibowo,  A.  S.,
& Nugraheny, D. (2012). Implementasi Data Mining Menggunakan  Metode  Apriori  Pada Transaksi  Penjualan  Brang  (Studi Kasus  Di  Chorus  Minimarket). Compiler, 1(1).
Sophia,  D.,  &  Banowosari,  L.  Y.  (2019).
Implementasi Metode
Aturan
Asosiasi  Menggunakan  Algoritma
Apriori Pada Data Transaksi
Penjualan  Di  Waroeng  Spesial Sambal.  Jurnal  Ilmiah  Informatika Komputer, 22(1).
Tiara  Antesia.  (2020).  Analisis  Penjualan Pada  Toko  Bagus  Adnan  Jaya Menggunakan  Algoritma  Apriori. Proceding SendiU
Unisbank.
Semarang Wahyuni,  S.  (2018).  Implementasi  Data Mining  dalam  Memprediksi  Stok Barang  Menggunakan  Algoritma Apriori. Jurnal Teknik dan Informatika, 5(2), 67-71. Wulandari, H. N,. & Rahayu, N. W. (2014, June). Pemanfaatan Algoritma
Apriori  untuk  Perancangan  Ulang Tata  Letak  Barang  di  Toko  Busana. In Seminar Nasional Aplikasi Teknologi  Informasi  (SNATI)  (Vol.
1, No. 1).