Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 167 – 174 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI PADA TOKO MITASHOP
Lesita khairuni siagian 1 , Juna Eska 2 , Hommy Dorthy Ellyany Sinaga 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran
2 Prodi Sistem Komputer, STMIK Royal
3 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : dosen.junaeska@gmail.com
Abstract: MitaShop shop is a shop that sells various kinds of cosmetic products. Currently, the MitaShop Store records sales transactions with a notebook, the fulfillment of cosmetic supplies is still in the estimate, so there is often a buildup of products that rarely sell and there is no daily report  data  so  that  store  owners  cannot  quickly  refill  products.  From  these  problems,  a  Data Mining  system  was  created  which  aims  to  minimize  and  maximize  the  supply  of  cosmetic products.  By  using  the  Apriori  Algorithm  method,  which  is  to  calculate  the  highest  frequency value to be able to find out the results of selling cosmetic products. So the results of this study can provide an overview to store owners in managing and controlling the pattern of inventory of cosmetic products at MitaShop Stores better.
Keywords: Apriori Algorithm; Data Mining; Inventory
Abstrak: Toko MitaShop adalah toko yang menjual berbagai macam produk kosmetik. Saat ini Toko  MitaShop  melakukan  pencatatan  transaksi  penjualan  dengan  buku  catatan,  pemenuhan persediaan  kosmetik  masih  dalam  perkiraan  sehingga  sering  terjadi  penumpukan  produk  yang jarang  laku  dan  belum  adanya  data  laporan  harian  sehingga  pemilik  Toko  tidak  bisa  dengan cepat melakukan pengisian produk kembali. Dari permasalahan tersebut maka dibuatlah sistem Data  Mining  yang  bertujuan  untuk  meminimal  dan  maksimalkan  persediaan  produk  kosmetik. Dengan  menggunakan  metode  Algoritma  Apriori  yaitu  menghitung  nilai  frekuensi  tertinggi untuk  dapat  mengetahui  hasil  penjualan  produk  kosmetik.  Maka  hasil  dari  penelitian  ini  dapat memberikan  gambaran  kepada  pemilik  toko  dalam  mengatur  dan  mengontrol  pola  persediaan produk kosmetik di Toko MitaShop dengan lebih baik lagi.
Kata kunci: Algoritma apriori; Data mining; Persediaan

## PENDAHULUAN
Toko merupakan tempat untuk kegiatan perdagangan yang menyediakan segala kebutuhan sehari-hari dengan jenis barang khusus, misalnya toko sembako, toko buku, toko kosmetik, toko pakaian, dan lain sebagainya. Toko MitaShop merupakan toko yang menjual  berbagai  macam  produk  kosmetik.  Berlokasi  di  Aek  Loba  Kec.  Aek  Kuasan Kab. Asahan. Lokasi yang strategis sehingga mudah dijangkau oleh banyak konsumen.
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 167 – 174 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Saat  ini  Toko  MitaShop  mencatat  transaksi  penjualan  menggunakan  buku  catatan. Persediaan  adalah produk yang dibeli untuk dijual  lagi  selalu tersedia dalam toko baik pada saat pasar stabil ataupun berfluktuasi [1].
Permasalahan  yang  sering  dihadapi  toko  ini  yaitu  belum  mampu  menentukan kosmetik  mana  yang  harus  diperbanyak  atau  dikurangi,  jumlah  persediaan  produk kosmetik  masih  dalam  perkiraan  sehingga  membuat  pelanggan  kecewa  jika  kosmetik yang  ingin  dibeli  habis  dan  menimbulkan  kerugian  jika  kosmetik  yang  jarang  laku terjual  tersedia  sangat  banyak.  Data  persediaan  barang  belum  tersedia  dalam  laporan harian sehingga pemilik toko tidak dengan cepat melakukan pengisian produk kosmetik kembali.  Pentingnya  melakukan  persediaan  barang  di  toko  ini  yaitu  untuk  mengetahui kosmetik  apa  saja  yang  menjadi  prioritas  utama  yang  harus  disediakan  untuk mengantisipasi  kekosongan.  Dalam  mengatasi  permasalahan  ini  peneliti  menggunakan sistem Data Mining Algoritma Apriori yang bertujuan untuk mengetahui kosmetik apa saja  yang  harus  disediakan  terlebih  dahulu  dengan  cara  menghitung  nilai  frekuensi tertinggi  dari  transaksi  penjualan  kosmetik.  Maka  dengan  begitu  dapat  membantu pemilik  toko  dalam  mengatur  dan  mengontrol  persediaan  kosmetik  di  Toko  MitaShop dengan lebih baik lagi.
Hasil yang didapat melalui proses  algoritma  apriori berupa kombinasi item atau rules dengan nilai support dan confidence [2]. Pada penelitian terdahulu yang berjudul “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Pola  Pembelian  Obat  Menggunakan Algoritma  Apriori”,  peneliti  menerapkan  algoritma  apriori  pada  transaksi  pembelian obat  untuk  mencari  aturan  asosiasi.  Dari  hasil  pengujian  akhir,  sistem  yang  dibangun dapat  membantu  menemukan  pola  pembelian  berdasarakan  kecenderungan  obat  yang dibeli secara bersamaan oleh konsumen terdiri dari 2 itemset dan  membantu karyawan mengatur tata letak obat dari 2 itemset secara berdekatan untuk memudahkan karyawan mengetahui keberadaan obat [3] .

## METODE
Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah Metode Algoritma Apriori , dimana  penelitian  kuantitatif  sebagai  dasar  pengumpulan  data.  Penelitian  tentang  riset yang  bersifat  asosiatif  yang  mengembangkan  model-model  matematis  dengan  melihat hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih.  Data  dikumpulkan  dari  sumber  yang  ada. Pengumpulan data pada penelitian ini berupa data transaksi penjualan produk kosmetik pada Toko Mitashop.

## Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  aturan  asosiasi  pada  data  mining  dengan  sebuah pencarian  nilai  frekuensi  tertinggi  pada  suatu  data.  Prinsip  metode  ini  yaitu  jika  suatu itemset  sering  muncul (frequent), maka  itemset  yang  lain  juga  harus  sering  muncul dalam  suatu database .  Aturan asosiasi antara beberapa atribut disebut affinity analysis atau market basket analysis [3].
Algoritma apriori dibagi menjadi beberapa tahapan antara lain [5]: (a) Kandidat k- itemset dibentuk  dari  kombinasi  (k-1) itemset dari  literasi  sebelumnya.  Cara  algoritma apriori  adalah  pemangkasan  kandidat k-itemset yang  subsetnya  berisi  k-1  item  tidak
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 167 – 174 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
termasuk  dalam  pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang  k-1.,  (b)  Penghitungan Support dari  tiap  kandidat k-itemset didapat  dengan  men-scan database untuk  menghitung jumlah  transaksi  semua  item  didalam  kandidat k-itemset tersebut.  Ini  adalah  ciri  dari algoritma  apriori  dimana  diperlukan  penghitungan  dengan  cara  seluruh  database sebanyak k-itemset terpanjang.,  (c)  Pola  frekuensi  tinggi  yang  memuat  k  item  atau k- itemset ditetapkan  dari  kandidat k-itemset yang  supportnya  lebih  besar  dari  minimum support.,  (d)  Bila  tidak  didapat  pola  frekuensi  tinggi  baru  maka  seluruh  proses dihentikan.

## Association Rule
Association  Rule adalah  teknik  data  mining  untuk  menemukan  pola  kombinasi dari  suatu item .  Bila  kita  mengambil  contoh  aturan  asosiatif  dalam  suatu  transaksi pembelian  barang  disuatu  minimarket  adalah  kita  dapat  mengetahui  berapa  besar kemungkinan  seorang  konsumen  membeli  suatu item bersamaan  dengan  item  lainnya [6].

## Analisis pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database. Nilai support dari sebuah item diperoleh dengan rumus :
Support A = (1) Support AᴖB    = (2)

## Pembentukan Aturan Asosiasi
Akurasi  dari  suatu association  rul e  sering  disebut  dengan  istilah confidence. Confidence adalah kuatnya hubungan antara item dalam aturan asosiatif.
Confidence (A=>B)  =
(3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  halaman  data  transaksi  di  sistem  admin  memasukan file data  transaksi penjualan produk kosmetik periode juli-agustus 2021. File berformat .xls ini yang akan kemudian  diolah  pada  halaman  Proses  Apriori,  admin  menentukan  minimum support 5% dan  minimum confidence 25% serta  menentukan  periode data transaksi  yang akan dihitung.
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 167 – 174 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Tabel 1. Data Produk Kosmetik
No Nama Produk Kosmetik 1 Bedak Marcks 2 Bedak Collagen 3 Bedak Pixy 4 Lipstik Maybelline 5 Lipstik Dolby 6 Lipstik Aloevera 7 Lipstik Implora Intens Matte 8 Lip cream Implora 9 Maybelline MateInk 10 Maskara Revlon 11 Maskara Maybelline Magnum 12 Eyeliner Revlon 13 Eyeliner Cabe Ianxiu 14 Eyeliner Maybelline 15 Eyeliner Mukaa 16 Eyeliner Ozera 17 Pensil Alis Viva 18 Pensil Alis Ozera 19 Pensil Alis Tarik Benang 20 Pensil Alis Ponds 21 Pensil Alis Implora 22 Masker Komedo hellonona 23 Masker Wajah Hanasui Naturgo 24 Masker Wajah  Lea Gloria 25 Viva Air Mawar 26 Hair Color Miranda 27 Ovale 2in1 Facial Lotion 28 Sabun Collagen 29 Sabun Arab Pryary 30 Sabun Kojiesan 31 Sabun Klinskin 32 Eye Mask Colagen 33 Lip Mask 34 Mascara Bening 35 Serum Wardah Sumber : Toko Mitashop
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 167 – 174 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Tabel 2. Jumlah Transaksi Per-Produk No Item set Jumlah 1 Maybelline MateInk 4 2 Pensil Alis Implora 21 3 Eyeliner Mukaa 3 4 Eyeliner Revlon 8 5 Sabun Arab Pryary 25 6 Sabun Kojiesan 4 7 Maskara Maybelline Magnum 3 8 Bedak Pixy 4 9 Eye Mask Collagen 9 10  Lipstik Implora Intens Matte 9 11  Masker Komedo hellonona 6 12  Viva Air Mawar 9 13  Lipstik Dolby 18 14  Maskara Revlon 12 15  Masker Wajah Hanasui Naturgo 11 16  Lip cream Implora 2 17  Lipstik Aloevera 7 18  Bedak Marcks 5 19  Lipstik Maybelline 4 20  Pensil Alis Ponds 1 21  Pensil Alis Ozera 1 22  Pensil Alis Tarik Benang 8 23  Lip Mask 2 24  Mascara Bening 2 25  Eyeliner Ozera 4 26  Pensil Alis Viva 7 27  serum wardah 2 28  Masker Wajah  Lea Gloria 7 29  Sabun Klinskin 7 30  Eyeliner Maybelline 2 31  Hair Color Miranda 2 32  Ovale 2in1 Facial Lotion 3 33  Bedak Collagen 2 34  Eyeliner Cabe Ianxiu 2 35  Sabun Collagen 2
Selanjutnya  data-data  transaksi  tersebut  di  ubah  menjadi  tabel  tabulasi  agar mudah untuk melakukan analisa di metode dan aplikasi Microsoft Excel .

## Pembentukan 1 itemset
Pembentukan  C1  atau  disebut  juga  1 Itemset dari  data  transaksi  dengan  total transaksi  90  akan  dihitung support nya  dengan  minimal support yang  ditentukan  5% dihitung dengan menggunakan rumus :
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 167 – 174 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Support (A) = (4) Tabel 3. Kandidat 1 itemset No Itemset Qty Support 1 Maybelline MateInk 4/90*100% 4,44% 2 Pensil Alis Implora 21/90*100% 23,33% 3 Eyeliner Mukaa 3/90*100% 3,33% 4 Eyeliner Revlon 8/90*100% 8,89% 5 Sabun Arab Pryary 25/90*100% 27,78% 6 Sabun Kojiesan 4/90*100% 4,44% 7 Maskara Maybelline Magnum 3/90*100% 3,33% 8 Bedak Pixy 4/90*100% 4,44% 9 eye mask collagen 9/90*100% 10% 10  Lipstik Implora Intens Matte 9/90*100% 10% 11  Masker Komedo hellonona 6/90*100% 6,67% 12  Viva Air Mawar 9/90*100% 10% 13  Lipstik Dolby 18/90*100% 20% 14  Maskara Revlon 12/90*100% 13,33% 15  Masker Wajah Hanasui Naturgo 11/90*100% 12,22% 16  Lip cream Implora 2/90*100% 2,22% 17  Lipstik Aloevera 7/90*100% 7,78% 18  Bedak Marcks 5/90*100% 5,56% 19  Lipstik Maybelline 4/90*100% 4,44% 20  Pensil Alis Ponds 1/90*100% 1,11% 21  Pensil Alis Ozera 1/90*100% 1,11% 22  Pensil Alis Tarik Benang 8/90*100% 8,89% 23  Lip Mask 2/90*100% 2,22% 24  Mascara Bening 2/90*100% 2,22% 25  Eyeliner Ozera 4/90*100% 4,44% 26  Pensil Alis Viva 7/90*100% 7,78% 27  serum wardah 2/90*100% 2,22% 28  Masker Wajah  Lea Gloria 7/90*100% 7,78% 29  Sabun Klinskin 7/90*100% 7,78% 30  Eyeliner Maybelline 2/90*100% 2,22% 31  Hair Color Miranda 2/90*100% 2,22% 32  Ovale 2in1 Facial Lotion 3/90*100% 3,33% 33  Bedak Collagen 2/90*100% 2,22% 34  Eyeliner Cabe Ianxiu 2/90*100% 2,22% 35  Sabun Collagen 2/90*100% 2,22% Minimum support yang ditentukan penulis adalah 5% jadi itemset yang kurang dari  5%  akan  dihilangkan  sehingga  menghasilkan  1 itemset yang  sudah  memenuhi minimum support pada tabel berikut:
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 167 – 174 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Tabel 4. Hasil 1 Itemset No Itemset Qty Support 1 Pensil Alis Implora 21/90*100% 23,33% 2 Eyeliner Revlon 8/90*100% 8,89% 3 Sabun Arab Pryary 25/90*100% 27,78% 4 Eye Mask Collagen 9/90*100% 10% 5 Lipstik Implora Intens Matte 9/90*100% 10% 6 Masker Komedo hellonona 6/90*100% 6,67% 7 Viva Air Mawar 9/90*100% 10% 8 Lipstik Dolby 18/90*100% 20% 9 Maskara Revlon 12/90*100% 13,33% 10  Masker Wajah Hanasui Naturgo 11/90*100% 12,22% 11  Lipstik Aloevera 7/90*100% 7,78% 12  Bedak Marcks 5/90*100% 5,56% 13  Pensil Alis Tarik Benang 8/90*100% 8,89% 14  Pensil Alis Viva 7/90*100% 7,78% 15  Masker Wajah  Lea Gloria 7/90*100% 7,78% 16  Sabun Klinskin 7/90*100% 7,78%

## Pembentukan 2 Itemset
Dilakukan  dengan  cara  proses cross item  pada  1 Itemset yang  telah  dicari  dan menghitung support dengan rumus :
Support (A,B) =
(5) Tabel 5. Kandidat 2 Itemset No Item 1 Item 2 Qty  Support 1. Pensil Alis Implora Sabun Arab Pryary 7 7,78% 2. Sabun Arab Pryary Masker Wajah Hanasui Naturgo 5 5,56%

## Pembentukan Aturan Asosiasi
Akurasi  dalam  suatu association  rule sering  disebut  dengan  c onfidience . Confidience (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya  hubungan  antara item dalam  aturan asosiasi. Dengan menggunakan rumus :
Confidence (A=>B) = (6)
Dan ketentuan  nilai support minimum 5% dan nilai confidence minimum 20%. Maka didapatlah aturan asosiasi sebagai berikut:
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 167 – 174 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Tabel 6. Perhitungan Nilai Confidence No Rule Support Confidence 1. Jika  seseorang  membeli  Pensil  Alis Implora,  maka  dia  akan  membeli  Sabun Arab Pryary. 7,78% 7/21*100% = 33,33% 2. Jika  seseorang  membeli  Sabun  Arab Pryary, maka dia akan membeli Pensil Alis Implora. 7,78% 7/25*100% = 28% 3. Jika  seseorang  membeli  Masker  Wajah Hanasui  Naturgo,  maka  dia  akan  membeli Sabun Arab Pryary. 5,56% 5/25*100% = 20% 4. Jika  seseorang  membeli  Sabun  Arab Pryary,  maka  dia  akan  membeli  Masker Wajah Hanasui Naturgo. 5,56% 5/11*100% = 45,45%

## SIMPULAN
Berdasarkan  dari  pembahasan  yang  diteliti,  penulis  dapat  menarik  kesimpulan yaitu  Metode Algoritma Apriori dari data transaksi penjualan produk kosmetik periode bulan  april  2021  hingga  bulan  juni  2021  dengan  menghitung  nilai  frekuensi  tertinggi yaitu nilai support minimun 5% dan nilai confidence minimum 20% didapatlah produk yang  sering  dibeli  yaitu  pensil  alis  implora,  sabun  arab  pryary  dan  masker  wajah hanasui naturgo. Maka dari itu dapat diterapkan proses Data Mining persediaan produk kosmetik di Toko MitaShop. Sehingga memudahkan pemilik Toko dalam mengatur dan menentukan produk kosmetik mana yang harus disediakan terlebih dahulu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  H.  Simbolon,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Sistem  Persediaan  Barang Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Srikandi Cash Credit Elektronic dan Furniture ),” J. Ris. Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.
[2] E. L. Hutahaean, M. Safii, and B. E. Damanik, “Implementasi algoritma apriori pada  sistem  persediaan  barang,”  vol.  3,  no.  3,  pp.  173–180,  2020,  doi: 10.33387/jiko.
[3] N.  F.  Ulfha  and  R.  Amin,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK MENGETAHUI POLA,” vol. 17, no. 2, pp. 396–402, 2020.
[4] M.  K.  Dedy  Rahman  Prehantoro,  S.Kom., Buku  Ajar  Konsep  Sistem  Informasi . Surabaya, 2020.
[5] N. Adha, L. T. Sianturi, and E. R. Siagian, “IMPLEMENTASI DATA MINING PENJUALAN  SABUN  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  APRIORI  ( Studi Kasus : PT. Unilever),” Maj. Ilm. INTI , vol. 12, no. 2, pp. 219–223, 2017.
[6] Indya Hartami Santi, Analisa Perancangan Sistem . Jawa Tengah, 2020.