## IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN METODE ASSOCIATION RULE PADA APLIKASI BUSINESS ANALYTIC DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Ahya Ulumuddin 1) , Safitri Juanita 2) 1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : ahya.ulumuddin17@gmail.com 1) , safitri.juanita@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Toko Ridho Ibu merupakan toko serba ada (toserba). Data penjualan di Toko Ridho Ibu selama ini tidak tersusun dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip dan tidak dapat dimanfaatkan untuk pengembangan  strategi  pemasaran.  Data  penjualan  yang  semakin  besar  serta  dikaikan  dengan  tingkah  laku pembeli yang selalu berubah-ubah menuntut diciptakannya suatu teknologi yang mampu memenuhi kebutuhan tersebut.  Teknologi  yang  dapat  menangani  jumlah  data  yang  besar  adalah  data  mining  dengan  teknik association rule.  Metode pengembangan  sistem yang  digunakan  dalam  penelitan ini  adalah  metode  waterfall. Dari  penelitian  ini  dihasilkan,  aplikasi  business  analytic  dengan  bahasa  pemrograman  Java  dan  database MySql  untuk  menunjang  implementasi  data  mining  metode  association  rule  algoritma  apriori  pada  database transaksi penjualan. Penerapan Algoritma Apriori dalam menentukan frekuensi tinggi itemset serta memprediksi persediaan  barang  di  waktu  yang  akan  datang  dihasilkan  proses  association  rules  dengan  algoritma  apriori dengan  nilai  support  0,1  dan  nilai  confidence  0,5 didapatkan  aturan  asosiasi  yang  kuat,  yakni    jika  seorang pembeli  membeli  Indomie  Ayam  Bawang  dan  Teh Botol  Sosro  maka  pembeli  tersebut  juga  membeli  A  Mild. Kejadian tersebut memiliki nilai support 0,1 dan nilai confidence 0,8333.
Kata kunci : Data Mining , Association Rule , Algoritma Apriori
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang Keuntungan  merupakan  target  dari  setiap perusahaan,  keuntungan  yang  besar  dapat  diperoleh dari penjualan yang sesuai atau melebihi target yang telah  ditentukan.  Dalam  mencapai  target  tersebut beragam  cara  digunakan  salah  satunya  dengan strategi penjualan baru untuk menarik perhatian dan antusiasme pembeli untuk berbelanja.
Salah satu strategi dan cara untuk meningkatkan  penjualan  yaitu  dengan  menganalisa data-data  penjualan  yang  telah  terjadi,  dari  hasil analisa  tersebut  akan  diperoleh  informasi  mengenai tingkah  laku  para  pembeli  sehingga  dapat menciptakan  strategi  pemasaran  baru  berdasarkan data yang telah diperoleh.
Toko  Rido  Ibu  merupakan  toko  serba  ada (toserba). Data penjualan di Toko Ridho Ibu selama ini  tidak  tersusun  dengan  baik,  sehingga  data tersebut  hanya  berfungsi  sebagai  arsip  dan  tidak dapat  dimanfaatkan  untuk  pengembangan  strategi pemasaran.  Seiring  dengan  data  penjualan  yang semakin  besar  serta  dikaikan  dengan  tingkah  laku pembeli  yang selalu  berubah-ubah  menuntut diciptakannya  suatu  teknologi  yang  mampu memenuhi  kebutuhan  tersebut.  Salah  satu  teknologi yang  dapat  menangani  jumlah  data  yang  besar adalah data mining . Data mining dapat diartikan sebagai menambang  data  atau  upaya  untuk  menggali informasi yang berharga dan berguna pada database yang  sangat  besar  [1]. Data mining dibagi  menjadi
beberapa  kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan salah satunya adalah association rule . Association  rule adalah  teknik  data mining yang berguna untuk menemukan suatu korelasi atau pola  yang  terpenting  atau  menarik  dari  sekumpulan data besar. Association  rules merupakan salah satu metode  yang  bertujuan  mencari  pola  yang  sering muncul  di  antara  banyak  transaksi,  dimana  setiap transaksi terdiri dari beberapa item sehingga metode ini  akan  mendukung system rekomendasi  melalui penemuan  pola antar item dalam transaksi - transaksi yang terjadi [2].
Menurut beberapa jurnal yang telah dipublikasi sebelumnya  aplikasi  data mining dapat  digunakan untuk  menampilkan  informasi  tingkat  kelulusan. Informasi yang ditampilkan berupa nilai support dan confidence hubungan  antara  tingkat  kelulusan dengan  data induk  mahasiswa.  Semakin tinggi nilai confidence dan support maka  semakin  kuat  nilai hubungan  antar  atribut [3]. Penerapan association rule algoritma apriori  dalam  aplikasi business analytic terhadap  data  lulusan  dari  tahun  2005 sampai  2013  di  UNS,  dapat  digunakan  untuk membantu  mendapatkan  informasi  tentang  kualitas kelulusan, serta untuk pengambilan keputusan dalam meningkatkan  kualitas  kelulusan [4]. Data mining dapat  di  implementasikan  dengan  menggunakan database penjualan alat-alat kesehatan karena  dapat menemukan kecenderungan pola kombinasi itemsets sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  informasi  yang sangat berharga dalam pengambilan keputusan untuk mempersiapkan  stok  jenis  barang  yang  diperlukan kemudian. Penerapan algoritma apriori  pada teknik
data mining sangat  efisien  dan  dapat  mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset [5].
Berdasarkan  kebutuhan  dan  review  jurnal sebelumnya, data mining  market  basket  analysis merupakan  solusi  yang  dapat  digunakan  untuk diimplementasikan.  Dimana  tujuan  dari  teknik  ini pada  transaksi  penjualan  adalah  untuk  menganalisa data  transaksi penjualan  pada basis  data  yang  besar serta memprediksi persediaan barang di waktu yang akan datang.

## 1.2. Batasan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan  sebelumnya,  maka  diperoleh  beberapa batasan  masalah  yang  akan  dibahas  pada  penelitian ini adalah:
a. Bagaimana mengimplementasikan Data Mining pada  database  transaksi  penjualan  di  Toko Ridho Ibu?
b. Bagaimana penerapan Algoritma Apriori dalam penentuan  frekuensi  tinggi itemset untuk memprediksi persediaan barang  di waktu  yang akan datang?

## 1.3. Tujuan
Dalam penelitian ini ada beberapa tujuan yang akan  diselesaikan,  adapun  tujuan  penelitian  ini adalah:
a. Untuk  mengimplementasikan  Data Mining pada  database  transaksi  penjualan  di  Toko Ridho Ibu.
b. Untuk  menerapkan  Algoritma  Apriori  dalam menentukan  frekuensi  tinggi itemset untuk memprediksi persediaan barang  di waktu  yang akan datang.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1 : Tahapan Metode Perancangan Aplikasi
Metode  perancangan  aplikasi  adalah  tahapan yang  dilakukan  untuk  perancangan  kebutuhan- kebutuhan  ketika  pembuatan  aplikasi.  Adapun metode yang digunakan dalam perancangan aplikasi ini  adalah  metode waterfall atau  metode  air  terjun.
Tahapan-tahapan  metode waterfall adalah  sebagai berikut:
a. Analisa Kebuutuhan
Menganalisa  dan  mengumpulkan  kebutuhan aplikasi  yang  sesuai  keperluan  pengembangan aplikasi dengan beberapa metode:
1) Metode Kepustakaan
Studi  literatur  yang  digunakan  adalah dengan  cara  mempelajari  buku,  jurnal,  dan web  artikel  terkait  dengan association  rule algoritma  apriori  sebagai  referensi  yang dibutuhkan ketika pembuatan laporan tugas akhir ini.
2) Metode Analisis
Metode  analisis  yang  dilakukan  yaitu dengan  cara  memahami  alur  kerja  aplikasi data mining association  rule algoritma apriori  yang  sudah  ada  sebelumnya  dan memahami metode algoritma yang digunakan oleh aplikasi tersebut.
b. Desain Sistem Menganalisa kebutuhan ke sebuah perancangan interface  atau  antar  muka,  desain  struktur algoritma  dengan  menggunakan  metode  yang telah  dipilih.  Dalam  desain  sistem  ini menggunakan Balsamiq Mockups 3.
c. Penulisan Kode Program Mentransformasikan  perancangan  desain  yang telah  dibuat  ke  dalam  bahasa  pemrograman Java  dengan  menggunakan  NetBeans  IDE  8.2 dan database MySQL.
d. Pengujian Program Setelah  kode  program  selesai,  selanjutnya langkah  pengujian.  Pengujian  memfokuskan pada  logika  internal  dari  perangkat  lunak, fungsi eksternal dan mencari segala kemungkinan kesalahan dan memeriksa apakah sesuai  dengan  hasil  yang  diinginkan. Jenis pengujian yang dilakukan yaitu: 1) Logika  internal  perangkat  lunak  yaitu memastikan bahwa semua statement telah diuji ( white box ). 2) Fungsi  eksternal  yaitu  mengarahkan pengujian  untuk  menemukan  kesalahan dan  memastikan  bahwa  masukan  yang diberikan  akan  menghasilkan  keluaran sesuai yang diinginkan ( black box ).
e. Penerapan Program dan Pemeliharaan Setelah  program  selesai  menjalani  pengujian maka  program  siap  untuk  digunakan  dan program dapat menjalani pemeliharaan apabila dibutuhkan pemeliharaan.
Setelah  program  berhasil  maka  seluruh kegiatan dalam pembuatan aplikasi ini selesai.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Implementasi Antarmuyka
a. Tampilan Form Data Penjualan
Di  bawah  ini  adalah  tampilan  aplikasi  di  awal yaitu data penjualan, ini merupakan menu awal yang
dijalankan oleh  aplikasi  ketika  memulai.  Di  dalam menu  ini  pengguna  dapat  melakukan  aktivitas seperti memanggul menu analisi, barang, pelanggan dan  transaksi  penjualan.  Selain  itu  pengguna  juga dapat  mlakukan  pengecekan  tentang  aplikasi  ini  di menu  tentang  aplikasi, lalu  pengguna  juga  dapat mempelajari  cara  menggunakan  aplikasi  ini  dengan menu panduan penggunaan.
Gambar 2 : Tampilan Menu Daftar Penjualan

## b. Tampilan Form Transaksi Penjualan
Di  bawah  ini  adalah  tampilan  form  Transaksi
Penjualan.  Di  dalam  form  ini  pengguna  dapat menginputkan data penjualan transaksi.
Gambar 3 : Tampilan Menu Transaksi Penjualan
c. Tampilan Form Barang
Di bawah ini merupakan tampilan form barang. Form ini  berfungsi  untuk  menambahkan  barang dalam  basis  data.  Dalam  form  ini  pengguna  dapat menambahkan,  memperbaharui,  menghapus  dan me refresh data barang.
Gambar 4 : Tampilan Menu Barang d. Tampilan Form Pelanggan Di  bawah  ini  merupakan  tampilan form Pelanggan. Form ini berfungsi untuk menambahkan pelanggan  dalam  basis  data.  Dalam form ini pengguna  dapat  menambahkan,  memperbaharui, menghapus dan me refresh data pelanggan.
Gambar 5 : Tampilan Menu Pelanggan
e. Tampilan Form Cari Barang
Di  bawah  ini  adalah  tampilan form Cari Barang. Form ini akan tampil ketika pengguna ingin mencari  barang  dalam proses transaksi  yang  berada pada form transaksi  penjualan.  Ketika form ini tampil pengguna dapat memilih barang yang berada dalam  tabel form ini.  Ketika form ini  ditutup  maka data barang pada tabel yang dipilih akan tampil pada form Transaksi penjualan.
Gambar 6 : Tampilan Menu Cari Barang

## Gambar 7 : Tampilan Ketika Tabel diklik
f. Tampilan Form Analisis
Di dalam menu ini pengguna dapat melakukan proses  analisis  untuk  dapat  memiliki  nilai support dan confidence yang  dibutuhkan  untuk  keperluan penjualan. Dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 8 : Tampilan Menu Proses Analisis
g. Tampilan Form Panduan Penggunaan
Di dalam menu ini pengguna dapat mengetahui cara menggunakan aplikasi business analytic . Dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 9 : Tampilan Menu Panduan Penggunaan

## h. Tampilan Form Tentang Aplikasi
Di  dalam  menu  ini  pengguna  dapat  melihat sedikit  gambaran  mengenai  aplikasi  ini  dan  dapat mengetahui pembuat aplikasi ini.  Dapat dilihat pada gambar berikut ini.

## Gambar 10 : Tampilan Menu Tentang Aplikasi
3.2. Hasil Uji Coba Untuk melakukan proses analisis
diperlukannya  data  masukan.  Kemudian  untuk melakukan  analisis  pengguna  dapat  mengatur minimum support, minimum confidence dan jumlah transaksi.  Setelah  pengguna  mengatur  minimum support,  minimum  confidence  dan  jumlah  transaksi pengguna  dapat  mengklik  tombol  Analisis.  Tunggu beberapa saat sampai hasil analisis keluar.
Pengujian  aplikasi business  analytic dilakukan terhadap fungsional aplikasi. Pengujian ini bertujuan untuk  mengetahui  seberapa akurat algoritma apriori dengan metode association rule dalam menghasilkan atau merekomendasikan analisis data.
Berikut  ini  adalah  hasil  uji  coba  aplikasi analisis  dengan  menetapkan minimum support, minimum confidence dan jumlah transaksinya.
Proses  Analisis  dengan Minimum  Support 10%, Minimum Confidence 30%
Uji  coba  dilakukan  dengan  memasukan Minimum  Support 10%, Minimum  Confidence 30% dan Jumlah Transaksi 2000.
Gambar 11 : Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 30% Jumlah Transaksi 2000
Gambar 12 : Hasil Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 30% Jumlah Transaksi 2000

## Berikut  ini  adalah  hasil  analisis  dengan
Minimum  Support 10% Minimum  Confidence 30% Jumlah Transaksi 2000. Seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 1 : Hasil dari Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 30% Jumlah Transaksi
2000 ItemSet Support Confidence Aqua 600ml, A Mild 12% 39,34% Indomie Ayam Bawang, Teh Botol Sosro 12% 30,38% Teh Kotak, Indomie Ayam Bawang 12% 38,71% Indomie Kari Ayam, A Mild 14% 45,16% Surya 16, Indomie Kari Ayam 14% 30,43% Indomie Ayam Bawang, A Mild 17,5% 44,3% A Mild, Indome Soto 17,5% 38,04% Indomie Ayam Bawang, Teh Botol Sosro, A Mild 10% 83,33% Indomie Ayam Bawang, A Mild, Teh Kotak 10% 57,14% Surya 16, Indome Soto, Teh Botol Sosro 10% 71,43%
Gambar 13 : Diagram Hasil dari Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 30% Jumlah Transaksi 2000
Gambar 14 : Diagram Hasil dari Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 30% Jumlah Transaksi 2000 (Lanjut)
Gambar 15 : Diagram Hasil dari Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 30% Jumlah Transaksi 2000 (Lanjut)
Proses  Analisis  dengan Minimum  Support 10%, Minimum Confidence 50%
Uji  coba  dilakukan  dengan  memasukan Minimum  Support 10%, Minimum  Confidence 50% dan Jumlah Transaksi 2000.
Gambar 16 : Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 50% Jumlah Transaksi 2000 0% 10% 20% 30% 40% 50% Aqua 600ml, A Mild Indomie
Ayam Bawang, Teh Botol Sosro Teh Kotak, Indomie Ayam Bawang Indomie Ayam Bawang, A Mild
Support Confidence
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00%
A Mild, Indome Soto Indomie Kari Ayam, A Mild Surya 16, Indomie Kari Ayam
Support Confidence 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00%
Indomie Ayam Bawang, Teh Botol Sosro, A Mild Indomie Ayam Bawang, A Mild, Teh Kotak Surya 16, Indome Soto, Teh Botol Sosro Support Confidence
Gambar 17 : Hasil Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 50% Jumlah Transaksi 2000

## Berikut  ini  adalah  hasil  analisis  dengan
Minimum  Support 10% Minimum  Confidence 50% Jumlah Transaksi 2000. Seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 1 : Hasil dari Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 50% Jumlah Transaksi
2000 ItemSet Support Confidence Indomie Ayam Bawang, Teh Botol Sosro, A Mild 10% 83,33% Indomie Ayam Bawang, A Mild, Teh Kotak 10% 57,14% Surya 16, Indome Soto, Teh Botol Sosro 10% 71,43%
Gambar 18 : Diagram Hasil dari Proses Analisis dengan Minimum Support 10% Minimum Confidence 50% Jumlah

## Transaksi 2000

## 3.3. Evaluasi Program
Evaluasi  hasil  uji  coba  merupakan  salah  satu yang  diperlukan  dalam  setiap  pengembangan aplikasi  guna  menganalisa  dan  mengetahui  hasil yang telah dicapai oleh aplikasi yang dikembangkan tersebut.  Ada  beberapa  kelebihan  dan  kekuranagn dalam  aplikasi  ini  yang  perlu  disampaikan  untuk pembelajaran kedepannya.
a. Kelebihan Program 1) Aplikasi data mining ini dapat mencari pola sampai 4 (empat) item penjualan
2) Dalam  aplikasi  data  mining  ini  pengguna dapat menentukan  sendiri minimum support ,  minimum confidence dan  jumlah transaksi.
3) Aplikasi data mining ini tidak membutuhkan  persyaratan    komputer  yang canggih
4) Desain  antar  muka  yang  mudah  digunakan dan dimengerti.
5) Hasil  analisis  dapat  digunakan  untuk mengambil keputusan dalam penjualan.
b. Kekurangan Program
1) Semakin  banyak  jumlah  transaksi  semakin lama proses analisisnya.
2) Data  yang  di input masih  satu  per  satu sesuai dengan transaksi.
3) Aplikasi  data mining ini  telah  ditetapkan batasan
minimum
support dan confidence nya yaitu  5 (lima) untuk megantisipasi banyaknya pola yang muncul.
4) Aplikasi  data mining ini  memiliki batasan maksimum support yaitu 10 (sepuluh).

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  di  atas,  maka kesimpulan dari penelitiian ini adalah :
a. Untuk mengimplementasikan  Data Mining metode association rule algoritma apriori pada database transaksi  penjualan  di  Toko  Ridho Ibu diterapkan apliasi business analytic dengan bahasa  pemrograman  Java  dan  database MySql.
b. Untuk  menerapkan  Algoritma  Apriori  dalam menentukan  frekuensi  tinggi  itemset  serta memprediksi  persediaan barang di waktu  yang akan datang dihasilkan proses association rules dengan  algoritma  apriori  dengan  nilai support 0,1 dan  nilai confidence 0,5 didapatkan aturan asosiasi yang kuat, yakni  jika seorang pembeli membeli  Indomie  Ayam  Bawang  dan  Teh Botol  Sosro maka  pembeli  tersebut  juga membeli  A  Mild.  Kejadian  tersebut  memiliki nilai support 0,1 dan nilai confidence 0,8333.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Agrawal, R., Mannila, H., Srikant, R., Toivonen, H.,  dan  Verkamo,  I.  1996.  Fast  Discover  of Association  Rules.  In  AKDDM,  AAAI/MIT Press, 307-328.
[2] Kusrini dan Luthfi, E. T., 2009. Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi.
[3] Nurjoko dan Kurniawan, H. 2016. Aplikasi Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan
Algoritma Apriori di IBI Darmajaya, Bandar Lampung.  Jurnal  TIM  Darmajaya,  2(1),  hal. 79–93.
[4]  Pratama,  B.  A.,  Sihwi,  S.  W.  dan Anggrainingsih, R. 2014. Penerapan Association  Rule  Apriori  dalam  Aplikasi Business Analytic terhadap Data Kelulusan di Universitas  Sebelas  Maret  (UNS).  Jurnal ITSMART, 3(2), hal. 96–102.
[5] Tampubolon, K., Saragih, H. dan Reza, B. 2013. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00%
Indomie Ayam Bawang, Teh Botol Sosro, A Mild Indomie Ayam Bawang, A Mild, Teh Kotak Surya 16, Indome Soto, Teh Botol Sosro Support Confidence
pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan. Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), 1(1), hal. 93–106. doi: 2339-210X.