Vol. 2 , No. 2, Juni (2021), pp. 107 - 115

## Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Bahan Bangunan Di Karang Sari
Zahra Syahara 1 , Rika Nur Adiha 2 , Agus Perdana Windarto 3 1,2,3 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
1 zahrasyahara20@gmail.com, 2 rikaadiha9@gmail.com,
3 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The  development  of  construction  in  Indonesia  is  increasing  rapidly,  therefore  building materials are needed to be used in building a construction. Every building materials store must have a transaction system and an inventory system. Whether it's an efficient or less efficient inventory system. For this reason, this research was conducted to help the owner or  manager  of  a  building  shop  to  more  easily  determine  the  combination  pattern  of supplies  and  purchases  of  building  goods.  The  a  priori  algorithm  is  used  in  this  study because the a priori algorithm is suitable in connecting the itemset combination patterns. Therefore  the  a  priori  algorithm  is  suitable  in  determining  the  purchase  combination pattern  in  order  to  get  a  good  inventory  system.  And  from  the  process  carried  out,  a confidence value of 75% was obtained, not only that this research was also assisted by a priori algorithm supporting application, namely the Tanagra application.
Keywords : Data Mining, Apriori, Building Materials, Tanagra

## Abstrak
Perkembangan  kontuksi  di  Indonesia  sangat meningkat  pesat,  maka  dari  itu  dibutuhkan bahan-bahan bangunan yang digunakan dalam membangun sebuah kontruksi. Setiap toko bahan bangunan pasti memiliki sebuah sistem transaksi maupun sistem persediaan. Baik itu  sistem  persediaan  yang  efisien  maupun  yng  kurang  efisien.  Untuk  itu  penelitian  ini dilakukan  untuk  membantu  pemilik  atau  pengelola  toko  bangunan  untuk  lebih  mudah dalam  menentukan  pola  kombinsai  persediaan  dan  pembelian  barang  bangunan. Algoritma apriori digunakan dalam penelitian ini karena algoritma apriori cocok dalam menghubungkan  pola  kombinasi  itemset.  Maka  dari  itu  algoritma  apriori  cocok  dalam menentukan  pola  kombinasi  pembelian  agar  mendapatkan  sistem  persediaan  yang  baik. Dan dari prosesyang dilakukan didapatkanlah nilai confidence sebesar 75%, tidak hanya itu penelitian ini juga dibantu dengan aplikasi pendukung algoritma apriori yaitu aplikasi Tanagra
Kata Kunci: Data Mining, Apriori, Bahan Bangunan, Tanagra

## 1. Pendahuluan
Bahan  bangunan  merupakan  bahan  yang  digunakan  untuk  tujuan  kontruksi  atau membangun sarana prasarana tertentu. Perkembangan kontruksi di indonesia mulai tahun 2020  yang  meningkat  dari  2,1%  sampai  4,9%.  Dengan  meningkatnya  kontruksi  di Indonesia  maka  akan  mempengaruhi  tingkat  penggunaan  bahan-bahan  bangunan.  Maka dari itu bahan-bahan bangunan di setiap toko memerlukan sebuah sistem kombinasi bahan bangunan yang meningkatkan sistem persediaan toko bangunan agar dapat mempermudah pemilik  toko  dalam  mengatur  persedian  di  dalam  toko  bangunan.  Data  mining  adalah suatu  proses  pengumpulan  informasi  penting  dari  suatu  data  besar.  Data  mining  muncul dari  banyaknya  jumlah data  yang tersimpan  dalam data base  yang  semnagkin besar [1]. Didalam  data  mining  terdapat  beberapa  metode  yaitu  Estimasi,  Prediksi,  Klasifikasi, Clustering  dan  Asosiasi.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Asosiasi  yang  merupakan ikatan yang juga disebut hubungan suatu item dengan item, dan biasanya metode asosiasi
Vol. 2 , No. 2, Juni (2021), pp. 107 - 115
sering  disebut market  basket  analysis (Analisis  Keranjang)  [2].  Data  mining  dapat menyelesaikan  permasalahan  dengan  melakukan  proses  interatif  dan  interaktif  agar mendapatkan  sebuah  pola  baru  dan  mendapatkan  hasil  yang  sempurna  sehingga  dapat digenerasikan  untuk  kepentingan  penelitian  mendatang.  Hal  ini  membuat  data  mining cocok  untuk  digunakan  dalam  penelitian  data  besar.  Walaupun  datamining  cocok  dalam memproses  data  besar  tetapi  data  mining  tidak  dapat  menjamin  keamanan    suatu  data besar tersebut, karena terlalu banyaknya data yang ingin di proses maka akan sulit untuk mengamankan data.
Hal itu  juga dapat diatasi dengan salah satu  algoritma di dalam metode asosiasi yaitu algoritma  Apriori.  Karena  algoritma  apriori  dapat  mengontrol  perkembangan  suatu kandidat itemset dari  hasil frequensi  itemset dengan support-based  prining untuk menghilangkan itemset yang  tidak  menarik  dengan  menetapkan  kombinasi itemset . Algoritma  apriori  juga  dapat  menghasilkan  aturan  asosiasi  dengan  dua  tolak  ukur  yaitu support dan confidence [3] . Maka  algoritma  apriori  cocok  dalam  mengkombinasikan persediaan  bahan-bahan  bangunan  agar  lebih  terstruktur.  Hal  itu  juga  didukung  dalam penelitian sebelumnya  yang dilakukan oleh  Moh.Sholik dan Abu Salam yang membahas algoritma apriori dalam mencari hubungan barang yang dijual di E-Commerce OrderMas pada tahun 2018 [4].

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam  melakukan  proses asociation  rule algoritma  apriori  dapat  melalui  tahapan menginput data barang bangunan, menghitung data kombinasi, menghitung nilai support confiden dan  membuat  aturan  asosiasi  yangdihasilkan.  Seperti  pada  gambar flowchart berikut :
Gambar 1. Flowchart Algoritma Apriori
Dari  gambar  1  dapat  diketahui  urutan  penyelesaian  algoritma  apriori,  dan  dapat  di simpuklan  dalam  menyelesaikan  permasalahan  sistem  persediaan  kombinasi  barang bangunan  menggunakan  algoritma  apriori  dapat  diselesaikan  melalui  tiga  tahap  yaitu Analisa  pola  dengan  frekuensi  tinggi,  pembentukan  aturan  asosiasi  dan  pengujian  hasil penelitian.

## 2.1. Analisa Pola Dengan Frekuensi Tinggi
Tahap  ini  mencari  nilai  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam data base [5]. Maka dalam mencari nilai kombinasi item biasanya terdapat dua  tahap  yaitu    mencari  nilai  kombinasi  item  untuk  satu  item  dan  mencari  nilai
Vol. 2 , No. 2, Juni (2021), pp. 107 - 115
kombinasi  dua  item.  Untuk  mencari  nilai  kombinasi  barang  bangunan  per  satu  barang menggunakan rumus sebagai berikut :
( ) ∑ ∑ (1)
Untuk  mencari  nilai  kombinasi  dua  barang  bangunan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
(    ) ∑ ∑ (2)

## 2.2. Pembentukan Asociation Rule
Pembentukan  aturan  asosiasi  yaitu  dengan  mengambil  nilai  komninasi  dari  dua  item yang  dibagi  dengan  nilai  kombinasi  satu  item  yang  bersangkutan,  maka  didapatkanlah nilai confidence dari  kombinasi  item  tersebut.  Dan  semua  itu  dijelaskan  pada  rumus berikut :
(     ) ∑ ∑ (3)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  mengambil  data  dari  beberapa  toko  bangunan  di  Karang  Sari  dengan melakukan  wawancara  langsung  tentang  transaksi  pembelian  yang  mempengaruhi persediaan  barang-barang  bangunan  disetiap  toko.  Dan  disapatlah  data  tran  saksi  dari setiap toko yang dijelaskan pada tabel berikut :
Tabel 1. Data Transaksi Transaksi  Nama Barang Transaksi Nama Barang 1 Pipa 19 Dempol Putih Lem Pipa Keramik 2 Pasir Mata Grenda Semen Sendok Semen Batu Bata 20 Triplek Batu Padas Kayu Broti 3 Gergaji Paku Palu 21 Paku 4 Paku 22 Bajaringan Baut Skrup Seng Mata Bor Baut Skrup 5 Kawat 23 Keramik Baut Skrup Dempol Putih 6 Paku 24 Sekop 7 Pipa Obeng Kran Tang 8 Meteran 25 Dempol Warna Benang Benang 9 Mata Grenda 26 Batu Bata Keramik Semen Paku 27 Paku 10 Ember Baut Skrup Sendok Semen Gergaji 11 Bajaringan 28 Batu Padas 12 Asbes Semen Mata Bor Pasir Baut Skrup Ember Cat Tembok Paku
Vol. 2 , No. 2, Juni (2021), pp. 107 - 115
Transaksi  Nama Barang Transaksi Nama Barang 13 Kayu Papan 29 Mata Grenda Kayu Broti Dempol Putih 14 Paku 30 Bajaringan Engsel Baut Skrup 15 Pintu 31 Mata Gergaji Besi Jendela Besi Beton Paku Semen 16 Semen 32 Paku Pasir Kayu Papan 17 Paku 33 Besi Beton Seng Paku 18 Kayu Papan Pasir Cat Kayu Batu Bata Kuas Paku

## 3.2. Perhitungan Analisa Pola Dengan Frekuensi Tinggi
Perhitungan  analisi  pola  dilakukan  menggunakan  persamaan  rumus  (1).  Untuk pengujian  rumus  diambil  contoh  satu  barang  yaitu  nama  barang  bangunan  Asbes,  yang diketahui  jumlah  transaksi  yang  memperlihatkan  Asbes  berjumlah  1  dengan  jumlah transaksi 33 sebagai berikut :
(     ) ∑
∑
(     )
Maka  dapat  disimpulkan  semua  perhitungan  analisis  dengan  frekuensi  tinggi  untuk  satu item  dari  semua  transaksi  dari  setiap  barang  bangunan  yaitu  di  perlihatkan  pada  tabel berikut:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Pola Frekuensi Untuk Satu Barang Nama Barang Support  Support (%) Asbes 1 3.03% Bajaringan 3 9.09% Batu Bata 3 9.09% Batu Padas 2 6.06% Baut Skrup 6 18.18% Benang 2 6.06% Besi Beton 2 6.06% Cat Kayu 1 3.03% Cat Tembok 1 3.03% Dempol Putih 3 9.09% Dempol Warna 1 3.03% Ember 2 6.06% Engsel 1 3.03% Gergaji 2 6.06% Jendela 1 3.03% Kayu Broti 2 6.06% Kayu Papan 3 9.09% Kawat 1 3.03% Keramik 3 9.09% Kran 1 3.03% Kuas 1 3.03% Lem Pipa 1 3.03% Mata Bor 2 6.06% Mata Grenda 3 9.09%
Vol. 2 , No. 2, Juni (2021), pp. 107 - 115
Nama Barang Support  Support (%) Mata Gergaji Besi 1 3.03% Meteran 1 3.03% Obeng 1 3.03% Paku 13 39.39% Palu 1 3.03% Pasir 4 12.12% Pintu 1 3.03% Pipa 2 6.06% Sekop 1 3.03% Semen 5 15.15% Sendok Semen 2 6.06% Seng 2 6.06% Tang 1 3.03% Triplek 1 3.03%
Penelitian ini mengambil nilai support (%) dengan nilai minimal 9%, maka dapat dilihat pada tabel berikut nilai support (%) minimal 9% :
Tabel 3. Nilai Minimal Support (%) Dari Hasil Perhitungan Pola Frekuensi Untuk Satu Barang Nama Barang  Support  Support (%) Bajaringan 3 9.09% Batu Bata 3 9.09% Baut Skrup 6 18.18% Dempol Putih 3 9.09% Kayu Papan 3 9.09% Keramik 3 9.09% Mata Grenda 3 9.09% Paku 13 39.39% Pasir 4 12.12% Semen 5 15.15%
Jika  telah  mendapat  nilai  perhitungan  analisi  pola  untuk  satu  barang  maka  langkah selanjutnya  adalah  mencari  nilai  perhitungan  analisis  pola  untuk  kombinasi  dua  barang dengn  mengambil  nama  barang  bangunan  Bajaringan  dan  Batu  Bata.  Dan  diselesaikan dengan rumus persamaan (2) sebagai berikut :

## (                     )
∑ ∑
(                     )
Maka  dapat  disimpulkan  semua  perhitungan  analisis  dengan  frekuensi  tinggi  untuk  dua item  dari  semua  transaksi  yang  telah  dihitung    dalam  perhitungan  sebelimnya  dapat diperlihatkan pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Pola Frekuensi Untuk Dua Barang Nama Barang Support  Support (%) Bajaringan, Batu Bata 0 0.00% Bajaringan, Baut Skrup 1 3.03% Bajaringan, Dempol Putih 0 0.00% Bajaringan, Kayu Papan 0 0.00%
Vol. 2 , No. 2, Juni (2021), pp. 107 - 115
Nama Barang Support  Support (%) Bajaringan, Keramik 0 0.00% Bajaringan, Mata Grenda 0 0.00% Bajaringan, Paku 0 0.00% Bajaringan, Pasir 0 0.00% Bajaringan, Semen 0 0.00% Batu Bata, Baut Skrup 0 0.00% Batu Bata, Dempol Putih 0 0.00% Batu Bata, Kayu Papan 0 0.00% Batu Bata, Keramik 0 0.00% Batu Bata, Mata Grenda 0 0.00% Batu Bata, Paku 1 3.03% Batu Bata, Pasir 2 6.06% Batu Bata, Semen 2 6.06% Baut Skrup, Dempol Putih 0 0.00% Baut SkrupKayu Papan 0 0.00% Baut Skrup, Keramik 0 0.00% Baut Skrup, Mata Grenda 0 0.00% Baut Skrup, Paku 2 6.06% Baut Skrup, Pasir 0 0.00% Baut Skrup, Semen 0 0.00% Dempol Putih, Kayu Papan 0 0.00% Dempol Putih, Keramik 2 6.06% Dempol Putih, Mata Grenda 2 6.06% Dempol Putih, Paku 0 0.00% Dempol Putih,Pasir 0 0.00% Dempol Putih, Semen 0 0.00% Kayu Papan, Keramik 0 0.00% Kayu Papan, Mata Grenda 0 0.00% Kayu Papan, Paku 2 6.06% Kayu Papan, Pasir 0 0.00% Kayu Papan, Semen 0 0.00% Keramik, Mata Grenda 2 6.06% Keramik, Paku 1 3.03% Keramik, Pasir 0 0.00% Keramik, Semen 0 0.00% Mata Grenda, Paku 1 3.03% Mata Grenda, Pasir 0 0.00% Mata Grenda, Semen 0 0.00% Paku, Pasir 2 6.06% Paku, Semen 1 3.03% Pasir, Semen 3 9.09%
Dan  didapatkanlah  hasil  dengan  mengambil  nilai support  (%) minimal  9%  sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Minimal Support (%) Dari Hasil Perhitungan Pola Frekuensi Untuk Dua
Barang Nama Barang  Support  Support (%) Pasir, Semen 3 9.09%

## 3.3. Pembentukan Asociation Rule
Setelah  mendapat  nilai  pola  frekuensi  tinggi  setiap  barang  langkah  selanjutnya  yaitu mencari  nilai  pembentukan  aturan  asosiasi.  Dengan  mengambil  nilai  dari  tabel  5  dan  d selesaikan menggunakan rumus persamaan (3) sebagai berikut :
Vol. 2 , No. 2, Juni (2021), pp. 107 - 115
(             ) ∑
∑
(             )
Maka  diperoleh  hasil  akhir  dari  perhitungan  algoritma  apriori  yang  mengkombinasikan persedian  pembelian  barang-barang  bangunan  di  toko  bangunan  “Jika  membeli  Pasir, maka akan membeli Semen” dengan nilai confidence 75% sebagai berikut :
Tabel 6. Nilai Confidence Kombinasi Barang Supoport (%) Confidence Jika membeli pasir, maka akan membeli semen 12,12% 75.00%
Penelitian  ini  yang  membahas  tentang  pola  kombinasi  persediaan  barang  bangunan  juga menggunakan aplikasi pendukung yaitu Tanagra 1.4.50 yang membantu dalam melakukan proses algoritma apriori sebagai beriku:
Gambar 2. Menginput Data Base
Gambar 3. Hasil Input Data Base
Gambar 4. Input Attribute
Gambar 5. Mengatur Parameter Pola Kombinasi Support Tinggi
Vol. 2 , No. 2, Juni (2021), pp. 107 - 115
Gambar 6. Hasil Pola Kombinasi Support Tinggi
Gambar 7. Pengaturan Parameter Asociation Rule
Gambar 8. Hasil Nilai Confidence
Dari proses aplikasi Tanagra 1.4.50 didapatkan hasil confidence untuk pola kombinasi Pasir  dan  Semen  75%.  Maka  dari  hasil  perhitungan  manual  dengan  pengujian  dengan aplikasi Tanagra 1.4.50 mendapatkan nilai akhir yang sama yaitu 75% dapat disimpulkan bahwasannya  aplikasi  Tanagra  dapat  menyelesaikan  permasalahan  pola  kombinasi persediaan barang bangunan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan  didapatkan  kesimpulan  dari data  transaksi  yang  didapat  kemudian  diproses  menggunakan Asociation  Rule algoritma apriori dan menggunakan aplikasi pendukung yaitu Tanagra 1.4.50 didapatkan hasil pola kombinasi  sistem  persediaan  dari  Toko  Bahan  bangunan  di  Karang  Sari  yaitu  Pasir  dan Semen  yang  memiliki  nilai confidence sebesar  75%.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat membantu  pengelola  ataupun  pemilik  Toko  Bangunan  agar  dapat  lebih  efisien  dalam mengatur pembelian dan persediaan barang-barang di Toko Bangunan. Penelitian ini juga diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  bagi  penelitian  berikutnya  khususnya  didalam bidang  kecerdasan  buatan  Data  Mining  menggunakan  metode Asociation  Rule algoritma Apriori.

## Daftar Pustaka
[1]   L.  Hakim  dan  A.  Fauzy,  “Penentuan  Pola  Hubungan  Kecelakaan  Lalu  Lintas Menggunakan  Metode  Association  Rules  Dengan  Algoritma  Apriori,” University Research Colloquium , pp. 73-81, 2015.
Vol. 2 , No. 2, Juni (2021), pp. 107 - 115
[2]   J.  L.  Putra,  M.  Raharjo,  T.  A.  A.  Sandi,  Ridwan  dan  Prasetyo,  “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail,” Jurnal PILAR Nusa Mandiri , vol. 15, pp. 85-90, 2019.
[3]   I.  Firnando,  Dixen,  Tony,  V.  Wijaya,  Surianto,  E.  Yanto  dan  D.  Jollyta, “Implementasi Algoritma Apriori Dan Forecasting Pada Transaksi Penjuala,” Jurnal Mantik Penusa, vol. 3, pp. 25-29, 2019.
[4]   M. Sholik dan A. Salam,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk Mencari  Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce OrderMas,” Techno.COM, vol. 17, pp. 158-170, 2018.
[5]   A.  Wijayanti,  “Analisis  Hasil  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori pada Apotek,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 3, pp. 60-64, 2017.