## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI TERHADAP MARKET BASKET ANALYSIS PADA DATA PENJUALAN RETAIL
Hilda Fitriana Dewi 1 , Hanny Hikmayanti Handayani 2 , Jamaludin Indra 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang e-mail: if19.hildadewi@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak: Perusahaan  retail  berkembang  dengan  sangat  cepat  dan  memungkinkan  ada  permasalahan  yang  sering  dihadapi perusahaan, termasuk kurangnya sistem yang mengatasi tata letak produk. Selain itu, terdapat beberapa perusahaan yang belum mengetahui  pola  pembelian  barang  konsumen.  Masalah  lainnya  adalah  belum  adanya  sistem  penyimpanan  yang  efisien. Permasalahan tersebut maka dibutuhkan penerapan data mining . Metode yang digunakan menggunakan algoritma apriori. Hasil penelitian  ini  apabila  konsumen  membeli item Round Snack  Boxes  Set Of 4  Fruits,  maka konsumen juga  membeli  Round Snack Boxes Set Of4 Woodland dengan nilai support 13% dan nilai confidence 78%. Apabila konsumen membeli Spaceboy Lunch Box, maka konsumen membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland dengan nilai support 7% dan nilai confidence 63%. Apabila konsumen membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland, maka membeli Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits dengan nilai support 13% dan nilai confidece 53%. Penjualan yang paling diminati oleh konsumen dari data penjualan retail ini ialah Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits, Round Snack Boxes Set Of4 Woodland, dan Spaceboy Lunch Box.
Kata Kunci : algoritma apriori,  data penjualan retail, market basket analysis .
Abstract: Retail companies are growing very fast and there may be problems that companies often face, including the lack of systems that deal with product layout. In addition, there are several companies that do not know the purchasing patterns of consumer goods. Another problem is the absence of an efficient storage system. These problems require the application of data mining. The method used uses the a priori algorithm. The results of this study, if consumers buy Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits, then consumers also buy Round Snack Boxes Set Of 4 Woodland with a support value of 13% and a confidence value of 78%. If a consumer buys a Spaceboy Lunch Box, then the consumer buys the Round Snack Boxes Set Of4 Woodland with a support value of 7% and a confidence value of 63%. If consumers buy Round Snack Boxes Set Of 4 Woodland, then buy Round Snack  Boxes  Set  Of  4 Fruits  with a  support  value  of 13%  and a  confidence  value of  53%.  Sales that  consumers  are  most interested  in  from  retail  sales  data  are  Round  Snack Boxes  Set  Of  4  Fruits,  Round  Snack  Boxes  Set  Of  4  Woodland ,  and Spaceboy Lunch Box
Keywords: apriori algorithm, retail sales data, market basket analysis.

## PENDAHULUAN
Di  dunia  saat  ini,  ritel  adalah  salah  satu industri yang tumbuh, berkembang, dan menghasilkan  pendapatan  dengan  laju  tercepat[1]. Kondisi  industri  retail  saat  ini  membuat  persaingan semakin  ketat.  Karena  pertumbuhannya  yang  pesat, industri ritel mampu menangani masalah yang sering memengaruhi  bisnis,  seperti  sistem  yang  mengatasi tata  letak  produk.  Sistem  yang  mengatasi  tata  letak produk ini diterapkan kemudahan kepada konsumen selama  proses  pembelian.  Selain  itu,  terdapat beberapa  perusahaan  yang  tidak  mengetahui bagaimana pola pembelian barang konsumen, seperti ketika  konsumen  membeli  produk  A  kemudian membeli  produk  B,  C,  dan  seterusnya.  Ini  karena konsumen  biasanya  membeli  produk  dalam  sekali transaksi.  Hal  ini  menimbulkan  masalah  karena mayoritas  data  yang  digunakan  dalam  transaksi penjualan  hanya  digunakan  sebagai  arsip  dan  tidak sesuai peruntukannya[2].
Pengecer  dapat  menggunakan  data  transaksi untuk mengetahui pola pembelian barang konsumennya.  Untuk  menganalisis  data  transaksi retail, Market  Basket  Analysis menggunakan algoritma  apriori.  Hasil  analisis  akan  memberikan informasi  mengenai  jenis  produk  konsumen  yang biasanya dibeli. Informasi ini memudahkan perusahaan retail dalam menangani transaksi[3].
Selain  permasalahan  tata  letak  produk  dan pola pembelian, permasalahan lainnya adalah belum adanya sistem yang efektif untuk penyimpanan. Saat ini,  sebagian  besar  perusahaan  hanya  melakukan pemesanan barang kepada pihak ketiga hanya dengan memperkirakan ketika jumlah barang di gudang akan habis[4].
Data mining adalah  metode  yang  digunakan dalam masalah ini. Teknik pengolahan data dari data yang  ada  dikenal  dengan  data mining .  Tujuan  dari algoritma  apriori  ini  adalah  untuk  memberikan informasi  mengenai  hubungan  antar  basis  data transaksi barang. Proses menganalisis dan memverifikasi  data  yang  disimpan  dalam  teknik pengenalan  pola  dikenal  dengan  data mining [5]. Dalam  hal  permasalahan  dalam  penyediaan  barang, data mining adalah  salah  satu  bentuk  solusi.  Data mining adalah  metode  yang  dapat  digunakan  oleh bisnis untuk mengembangkan strategi bisnis[6].
Penelitian  yang  dilakukan  Erlin  Elisa menunjukkan  bahwa  algoritma  Apriori Minimarket Ayu dapat digunakan untuk menemukan pola asosiasi berdasarkan pola belanja yang dilakukan konsumen. Algoritma  apriori  pada  penelitian  ini  menghasilkan hasil  penggabungan item atau rules dengan  nilai support 42,85%  dan confidence 85,71%.  Dalam penelitian  Sasa  Ani  Arnomo  mengenai Market Basket  Analysis di Minimarket pada  masa  pandemi
Covid-19, mengidentifikasi kombinasi produk dengan nilai support dan confidence masing-masing yaitu  14,1%  dan  100%.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Ramadhan  dkk  (2019)  membahas  mengenai Market Basket Analysis untuk swalayan KSU sumber makmur menggunakan FP- Growth mendapatkan pola pembelian  paling  kuat  dengan  tingkat  keyakinan ( confidence ) 63% dan nilai support 62%.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penulis merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  di  dalam penelitian ini antara lain sebagai berikut : 1.  Bagaimana  menerapkan  algoritma  Apriori  untuk menentukan pola pembelian konsumen?
2.  Bagaimana  menerapkan  algoritma  Apriori  untuk mengetahui produk apa saja yang dibeli?
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan algoritma Apriori dalam menentukan pola pembelian produk  serta  menerapkan  algoritma  Apriori  untuk menentukan  pola  pembelian  konsumen  serta mengetahui produk apa saja yang sering dibeli.

## TINJAUAN PUSTAKA
Proses  data mining menggunakan  statistik matematika, kecerdasan buatan, dan metode pengumpulan data untuk menganalisis dan mengidentifikasi  informasi  yang  tidak  biasa.  Data mining adalah  suatu  ilmu  yang  menguraikan  hasil penemuan  berupa  pengetahuan  pada  sekumpulan data[7]. Menurut Gartner, “Data mining adalah proses mengidentifikasi, pola, dan kecenderungan berdasarkan  penggunaan  sejumlah  besar  data  yang dikumpulkan melalui penggunaan teknik statistik dan matematika”[8].
Market  Basket  Analysis adalah  jenis  analisis data mining yang dapat mengidentifikasi metrik yang umum  digunakan.  Proses  ini  menganalisis  perilaku konsumen  dengan  membandingkan  karakteristik item -ke- item yang memengaruhi keputusan pembelian  konsumen.  Metode  ini  dapat  digunakan oleh perusahaan retail, seperti supermarket dan toko toko,  untuk  menerapkan  strategi  mengidentifikasi produk  yang  kemungkinan  besar  akan  dibeli  oleh konsumen[9].
Algoritma apriori digunakan untuk menentukan  tingkat  interaksi  antara  dua  atau  lebih item dalam suatu kumpulan data[10]. Algoritma yang dikenal  sebagai  "apriori"  terutama  digunakan  untuk menentukan "pola frekuensi " istilah "pola frekuensi " mengacu  pada item dalam database tertentu  yang memiliki tingkat popularitas atau support yang tinggi di antara batas lain yang memenuhi standar minimum support [11]. Association  rule adalah  metode  untuk menentukan  pola  yang  sering  terjadi  pada  banyak transaksi, yang masing-masing berasal dari item yang berbeda. Akibatnya, metode ini menggunakan sistem rekomendasi  berdasarkan  pola  antar item dalam transaksi[12].  Metodologi  untuk  uji  analisis  juga mencakup dua tahap :
A. Analisa pola frekuensi tinggi
B. Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database . Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐵
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2) C. Pembentukan aturan assosiatif Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A U B.

## METODE
Pada  gambar  dibawah  ini  menunjukan diagram  alir  penelitian  yang  dilakukan  dengan pengumpulan  data,  pengolahan  data  denga  data mining , analisa hasil lalu kesimpulan dan saran.

## 1. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan  data  yang  berasal  dari website  kaggle yang di unggah oleh Aman Anand pada tahun 2021. Dataset yang digunakan yaitu pada 1 Desember 2010 sampai  9  Desember  2011  dan  memiliki  jumlah sebesar 541.909 data retail.

## 2. Pengolahan Data dengan Data Mining
Teknik  yang  digunakan  yaitu  data mining dengan  algoritma  Apriori  untuk  mendapatkan  hasil sebagai  tujuan yang akan dicapai  oleh peneliti yang kemudian  dapat  dijadikan  sebagai  pengetahuan dalam  menemukan  aturan  asosiasi  antara  suatu kombinasi item . Langkah untuk mengolah data yaitu pre-processing data, implementasi apriori, visualisasi data.
a. Pre-processing Data
Pre-processing data  mencakup  antara  lain membuang  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data,
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
seperti  kesalahan  cetak  juga  dilakukan  proses enrichment , yaitu proses memperkaya data yang ada dengan  data  atau  informasi  lain  yang  relevan  dan diperlukan  untuk knowledge  data  discovery (KDD), seperti data atau informasi (Kuswayati, 2017).

## b. Implementasi Apriori
Dalam  mengimplementasikan  apriori  pada penelitian  ini  yaitu  dengan  menetukan frequent itemset dengan  nilai  0,01  untuk min  support lalu didapatkan 333 jumlah kombinasi.

## c. Visualisasi Data
Visualisasi  data  tahap  pengolahan  data menggunakan  elemen  visual  seperti  grafik  untuk mempresentasikan quantity , unit price dan customer id.
Gambar  2  diketahui  bahwa quantity dari semua produk memiliki nilai dari 0 hingga mencapai kurang lebih 530.000 banyaknya produk.
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  diketahui bahwa  jumlah unit  price pada  semua  produk mencapai kurang lebih 530.000.
Gambar 4 diatas menjelaskan bahwa jumlah customer  id paling  banyak  yaitu  sekitar  500.000 pembelian  dan  paling  sedikit  yaitu  320.000 pembelian.

## 3. Analisis Hasil
Penulis  melakukan  analisis  hasil  dengan menggunakan google  colab serta  algoritma  Apriori untuk mengetahui pola frekuensi tertinggi.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Tahapan  ini  merupakan  kesimpulan  dari penelitian yang dilakukan terkait menemukan aturan asosiasi  antara suatu  kombinasi item yang didukung dengan nilai support dan confidence .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Support (nilai  penunjang)  adalah  kombinasi suatu  item  dari  database  dan  syarat minimum confidence (nilai  kepastian),  yang  merupakan hubungan  kuat  antara item dalam  aturan  asosiasi untuk  menentukan  syarat minimum support (nilai pendukung).
A. Pembentukan Itemset Berikut  adalah  proses  penyelesaian  dari pembentukan  1 itemset dengan  jumlah  minimum support 7%. Tabel 1. Itemset No Itemsets Support 1 ROUND SNACK BOXES SET OF4 WOODLAND 24% 2 ROUND SNACK BOXES SET OF 4 FRUITS 15% 3 PLASTERS IN TIN
WOODLAND ANIMALS 13% Gambar 2. Quantity
Gambar 3. Unit Price
Gambar 4. Customer Id
Tabel 1 merupakan proses iterasi satu yang diperoleh  yaitu  pada item Round  Snack  Boxes  Set Of4 Woodland, Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits, Plasters In Tin Woodland Animals, Spaceboy Lunch Box

## B. Pembentukan 2 Itemsets
Berikut  adalah  proses  penyelesaian  dari pembentukan  2 itemset dengan  jumlah minimum support 7%.
T abel 2. Itemset
Tabel 2 diatas merupakan proses iterasi dua itemset yang  memperoleh  jenis item Round  Snack Boxes Set  Of 4 Fruits, Round Snack  Boxes Set Of4 Woodland dengan nilai support 13%.

## C. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah terbentuk itemset , selanjutnya dicari aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence
dengan menghitung confidence aturan asosiasi  A ke B, dengan minimal confidence 30%.
Tabel 3. Aturan Aosisai
Pada  Tabel  3  menunjukkan  aturan  asosiasi item yang  paling  diminati  oleh  konsumen  adalah Round  Snack  Boxes  Set  Of  4  Fruits,  Round  Snack Boxes Set Of4 Woodland, dan Spaceboy Lunch Box.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari proses penelitian yang sudah dilakukan  yaitu  mengimplementasikan  algoritma apriori  untuk  data mining pada  kumpulan  data transaksi penjualan perusahaan retail yang memperoleh kombinasi itemset dengan nilai support dan  nilai confidence sama  dengan  hasil  aturan asosiasi  yaitu  apabila  konsumen  membeli  item  jika membeli  Round Snack Boxes Set  Of 4 Fruits, maka konsumen juga membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland  dengan  nilai support 13%  dan  nilai confidence 78%.  Apabila  konsumen  membeli Spaceboy  Lunch  Box,  maka  konsumen  membeli Round Snack Boxes Set Of4 Woodland dengan nilai support 7%  dan  nilai confidence 63%.  Apabila konsumen  membeli  Round  Snack  Boxes  Set  Of4 Woodland,  maka  membeli  Round  Snack  Boxes  Set Of  4  Fruits  dengan  nilai support 13%  dan  nilai confidece 53%. Penjualan yang paling diminati oleh konsumen dari  data penjualan retail ini ialah  Round Snack Boxes Set Of 4 Fruits, Round Snack Boxes Set Of4 Woodland, dan Spaceboy Lunch Box.
Penelitian  ini  jelas  memiliki  beberapa kelemahan, peneliti berharap peneliti-peneliti selanjutnya yang ingin meneliti menggunakan apriori mampu memperbarui dan menyempurnakan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. A. Ashari, A. Wirasto, D. Nugroho Triwibowo, and  P.  Purwono,  “Implementasi  Market  Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan  Usaha  Retail,” MATRIK    J.
No Itemsets Support 4 REGENCY CAKESTAND 3 TIER 13% 5 WOODLAND CHARLOTTE BAG 12% 6 PLASTERS IN THE TIN CIRCUS PARADE 11% 7 PLASTERS IN TIN SPACEBOY 10% 8 6 RIBBONS RUSTIC CHARM 10%
9 SPACEBOY LUNCH BOX 10% 10 JUMBO BAG WOODLAND ANIMALS 10% No Itemsets Support 1 PLASTERS IN TIN WOODLAND ANIMALS, ROUND SNACK BOXES SET OF4 WOODLAND 7% 2 ROUND  SNACK  BOXES  SET OF4  WOODLAND,  PLASTERS IN TIN WOODLAND ANIMALS 7% 3 ROUND SNACK BOXES SET OF 4  FRUITS,  ROUND  SNACK BOXES SET OF4 WOODLAND 13% 4 ROUND  SNACK  BOXES  SET OF4 WOODLAND, ROUND SNACK  BOXES  SET  OF  4 FRUITS 13% 5 ROUND  SNACK  BOXES  SET  OF4 WOODLAND,  SPACEBOY LUNCH BOX 7% 6 SPACEBOY  LUNCH  BOX,  ROUND SNACK BOXES SET OF4 WOODLAND
7%
No Aturan Confidence
1
Jika  membeli ROUND SNACK  BOXES  SET  OF 4 FRUITS, maka membeli ROUND SNACK BOXES SET OF4 WOODLAND 83% 2 Jika membeli SPACEBOY
LUNCH BOX , maka membeli ROUND SNACK BOXES SET
OF4 WOODLAND 68% 3 Jika  membeli ROUND
SNACK BOXES SET OF4  WOODLAND ,  maka membeli ROUND SNACK  BOXES  SET  OF 4 FRUITS 53%
Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol.  21,  no.  3,  pp.  701–709,  2022,  doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.
[2] J. L. Putra, M. Raharjo, T. A. A. Sandi, R. Ridwan, and R. Prasetyo, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap  Data  Penjualan  Pada  Perusahaan Retail,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp.
85–90, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.113.
[3] S.  Kuswayati,  “Implementasi  Market  Basket Analysis Mengggunakan,” pp. 424–429, 2017.
[4] S.  Fauziah  and  Ratnawati,  “Penerapan  Metode FIFO Pada Sistem Informasi Persediaan Barang,”
J. Tek. Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 98–108, 2018.
[5] A. F. Budiantara and C. Budihartanti,
“Implementasi  Data  Mining  Dalam  Manajemen Inventory  Pada  Pt.  Mastersystem  Infotama Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” PROSISKO  J.  Pengemb.  Ris.  dan  Obs.  Sist. Komput. , vol. 7, no. 1, 2020, doi:
10.30656/prosisko.v7i1.2130.
[6] A. Fauzi and C. Zonyfar, “Data Mining Penerapan
Algoritma Apriori untuk Analisis Data Transaksi Sistem Inventory ( Studi Kasus PT ABC President Indonesia  ),” …  Student  J.  … ,  vol.  III,  pp.  143– 150, 2022, [Online]. Available: http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/inde x.php/ssj/article/view/433%0Ahttps://journal.ubp karawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/d ownload/433/347.
[7] A.  Prasetyo,  R.  Sastra,  and  N.  Musyaffa, “Implementasi Data Mining Untuk Analisis Data Penjualan  Dengan  Menggunakan  Algoritma Apriori (Studi Kasus Dapoerin’S),” J.
Khatulistiwa  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  2020,  doi: 10.31294/jki.v8i2.8994.
[8] S.  Wahyuni,  Suherman,  and    lumalo  portibi Harahap,  “Implementasi  Algoritma,” Pros.
SINTAK 2017 , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[9] T. Harmini, A. Musthafa, and M. Naufal, “Market Basket  Analysis  Pada  Toko  Bangunan  Marzan Jaya  Dengan  Algoritma  Apriori  itemset  promosi penjualan  barang  pada  Toko  Sentra  Ponsel  . Penggunaan  metode  sehingga  dapat  dijadikan sebagai  informasi  yang  sangat  berharga  dalam proses,” pp. 41–50.
[10] M.  U.  Albab  and  D.  Hidayatullah,  “Penerapan Algoritma  Apriori  pada  Sistem  Informasi Inventori  Toko,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1321, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4160.
[11] M.  Arifin,  “Implementasi  Data  Mining  Pada Prediksi  Pemesanan  Menggunakan  Algoritma Apriori  (Studi  Kasus :  Kimia  Farma),” J.  Pelita Inform. , vol. 8, no. 3, pp. 353–356, 2020.
[12] S.  Saefudin  and  D.  Fernando,  “Penerapan  Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan
Algoritma Apriori,” JSiI (Jurnal Sist.  Informasi) , vol. 7, no. 1, p. 50, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i1.1899.