## PENERAPAN ASSOCIATION RULE MINING PADA REKOMENDASI BUNDLING PRODUK MINIMARKET MENGGUNAKAN ORACLE DATA MINER
Husni Iskandar Pohan 1 dan Boby Siswanto 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Nusantara, Jl. K. H. Syahdan No. 9, Kemanggisan, Palmerah Jakarta, Indonesia
1 Email: husni.pohan@binus.ac.id , 2 Email: boby.siswanto@binus.ac.id

## ABSTRAK
Jual beli merupakan proses yang melibatkan penjual dan pembeli atau konsumen di mana terjadi transaksi  yang  mengakibatkan  pertukaran  barang  dengan  uang.  Penjual  akan  berusaha  menjual  barang dengan  mendapatkan  keuntungan  semaksimal  mungkin  sedangkan  pembeli  akan  berusaha  mendapatkan barang dengan biaya yang seminimal mungkin. Salah satu tempat yang memungkinkan terjadinya transaksi jual beli adalah minimarket . Minimarket menyediakan berbagai barang kebutuhan pembeli, tapi ada kalanya terdapat barang tidak diminati pembeli sehingga menimbulkan kerugian bagi minimarket . Terdapat teknik association rule mining yang dapat menemukan keterkaitan antara satu item dengan item lainnya. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah member ikan  rekomendasi bundling produk  berupa  penggabungan  dua  produk dengan  satu  harga  agar  mengoptimalkan  penjualan minimarket .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  daftar rekomendasi produk yang termasuk ke dalam produk bundling . Kata kunci : association rule mining, recommender system, product bundling

## ABSTRACT
Buying  and selling  is a process that involves sellers and buyers or consumers where transactions occur that result in the exchange of goods for money. The seller will try to sell the goods by getting the maximum  profit  possible,  while  the  buyer  will  get  the  goods  at  the  minimum  possible  cost.  One  of  the places where buying and selling transactions are potential is a minimarket. Minimarkets provide a variety of  goods  that  buyers  need,  but  there  are  times  when  there  are  goods  that  are  not  in  demand  by  buyers, causing losses to the minimarket. There is an association rule mining technique that can find links between one  item  and another. The purpose of this study  is to  provide product  bundling recommendations in the form of combining two products with one price to optimize minimarket sales. The results of this study are a list of product recommendations that are included in product bundling.
Keywords : association rule mining, recommender system, product bundling

## 1. PENDAHULUAN
Proses  jual  beli  terjadi  pada  setiap  transaksi  yang  berorientasi  profit  atau  mencari  keuntungan. Setiap perusahaan maupun perorangan yang menekuni usaha jual beli akan berusaha semaksimal mungkin menjual barang dagangannya dengan mendapatkan keuntungan besar [ 1 ].  Berbagai teknik telah dilakukan untuk  meningkatkan  keuntuntungan  penjualan  dengan  melakukan  promosi-promosi  yang  menarik minat beli konsumen [ 2 ]. Salah satu teknik promosi yang dilakukan adalah dengan melakukan bundling , di mana sebuah barang dijual bersama dengan barang lainnya [ 3 ] [ 4 ]. Pada metode bundling digabungkan 2 barang yang berbeda dengan 1 harga.
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  memanfaatkan  data  penjualan  pada minimarket XYZ  dalam periode  1  tahun  penjualan.  Data  yang  diolah  adalah  data  transaksi  harian. Minimarket XYZ  beroperasi setiap hari dari Senin sampai Minggu, hari libur tetap beroperasi. Pada operasional pencatatan transaksinya, minimarket XYZ  menggunakan  aplikasi  komputer  yang  mampu  menyimpan  semua  transaksi  ke  dalam sebuah basis data relasional [ 5 ] [ 6 ]. Semua item barang yang ada di dalam minimarket tersebut telah terdata di dalam basis data baik itu namanya, jumlah stok maupun harga satuannya. Setiap kali terjadi transaksi penjualan, jumlah stok di dalam toko akan secara otomatis berkurang.
Penelitian  ini  berusaha  mengimplementasikan  metode bundling pada minimarket XYZ.  Teknik yang digunakan adalah analisis association rule , di mana akan dicari keterkaitan antara sebuah item barang dengan item barang lainnya [ 7 ]. Teknik association rule memiliki 2 nilai yang sangat berpengaruh untuk pengambilan  keputusan,  yaitu support  value dan confidence  value . Support  value merupakan  nilai  yang menandakan  seberapa  sering  pembelian  terhadap  sebuah item barang  atau  kombinasi item barang
dibandingkan seluruh transaksi yang terjadi, rumus perhitungannya terlihat pada persamaan 1 . Confidence value menandakan seberapa sering sebuah item barang dibeli bersama item barang yang lain pada sebuah transaksi, rumus perhitungannya terlihat pada persamaan 2 . Support value dan confidence value yang besar pada association rule disebut dengan strong rules . Pada penelitian ini tidak digunakan strong rule untuk menentukan bundling ,  tapi  menggunakan weak  rules .  Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Oracle Database [ 8 ], Oracle SQL Developer [ 9 ] dan Oracle Data Miner [ 10 ]. Sup (x,y)  =  (x, y) /  N  ...................................................................................................... (1) Conf (x → y) = (  (x  y)) /  x ............................................................................................. (2)

## 2. MATERI DAN METODE
Penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan minimarket XYZ dalam kurun waktu 1 tahun dari  bulan  Januari  sampai  Desember.  Jumlah  transaksi  pada  data  tersebut  adalah  9999  transaksi  dengan 3908 variasi item barang yang tersimpan pada sebuah file comma separated values (* . csv). Contoh isi data dari tabel transaksi terlihat pada tabel 1 . Kolom DiscountPrice pada tabel 1 , merupakan harga item barang bagi konsumen yang berstatus member .
Penelitian ini melakukan pengelolaan data transaksi penjualan minimarket dengan menggunakan teknik association  rule  mining . Strong  rule tidak digunakan  sebagai  acuan  dalam  menentukan bundling pada  penelitian  ini, bundling akan  direkomendasikan  berdasarkan weak  rules ,  penelitian  ini  akan memperhatikan 5 rules terendah.
Start Data csv Transaksi Penjualan Minimarket Migrasi data ke basisdata Oracle Dataset Transaksi Penjualan Minimarket Association Rule dengan Oracle Data miner Rekomendasi Bundling End Gambar 1. Alur penelitian rekomendasi bundling Tahapan pertama dari penelitian ini adalah melakukan migrasi data ke dalam  basis data Oracle. Data yang diinputkan sudah melalui tahapan data  cleansing , di  mana  tidak terdapat  data ganda maupun data  yang  nilainya  kosong.  Tahapan  berikutnya  adalah  mengolah  data  dengan  teknik association  rule mining . Software yang digunakan pada penelitian ini adalah Oracle Data Miner yang terintegrasi dengan Oracle SQL Developer. Association rule yang didapatkan kemudian dianalisis untuk kemudian dijadikan
sebagai  rekomendasi bundling produk. Lima rule dengan nilai confidence terendah yang akan dijadikan sebagai acuan untuk melakukan bundling item barang. Alur penelitian yang dilakukan terlihat pada gambar 1 .
Tabel 1. Contoh isi data tabel transaksi TID ProductId Qty Price  DiscPrice 553807 95080631 1 7,223 7,000 553811 85036527 1 4,898 4,675 553812 103069138 2 3,723 3,500 553816 78061648 2 3,760 3,537 553830 73074073 1 2,548 2,325 Tabel 1 memperlihatkan  contoh  isi  dari  tabel  transaksi  penjualan  barang  di minimarket XYZ. Tabel tersebut terdiri dari atribut TID, ProductID, Qty, Price, dan DiscPrice. Atribut TID berisikan kode transaksi yang dicatat, bersifat unik dan digunakan sebagai primary key tabel. Atribut ProductId merupakan kode barang yang ada di minimarket XYZ. Atribut Qty merupakan jumlah stok dari setiap barang yang ada. Atribut Price merupakan harga jual satuan dari barang. Atribut DiscPrice merupakan harga jual satuan bagi konsumen yang berstatus member , nilainya sudah termasuk perhitungan diskon.
Gambar 2. Tampilan Oracle SQL Developer Penelitian  ini  menggunakan  basis  data  Oracle  versi  18  Express  Edition.  Pengelolaan  data dilakukan dengan menggunakan program aplikasi Oracle SQL Developer versi 21. Di dalam Oracle SQL Developer  versi  21  sudah  terintegrasi  Oracle  Data  Miner,  jadi  tidak  perlu  melakukan  proses  instalasi tambahan. Gambar 2 memperlihatkan tampilan pada Oracle SQ Developer.
Gambar 3. Cara Mengaktifkan Fitur Oracle Data Miner Pada Oracle SQL Developer Fitur Oracle Data Miner pada Oracle SQL Developer diaktifkan dengan memilih menu Tools-Data Miner-Make  Visible  seperti  terlihat  pada  gambar 3 .  Pemilihan  menu  tersebut  akan  mengaktifkan  fitur Oracle Data Miner seperti terlihat pada gambar 4 . Gambar 4 memperlihatkan fitur Oracle Data Miner pada Oracle SQL Developer. Secara umum, struktur pada Oracle Data Miner adalah dimulai dengan koneksi yang aktif. Dibawah koneksi akan terdapat satu  atau  beberapa project .  Di  dalam Project akan  didapatkan  satu  atau  beberapa workflow . Workflow merupakan diagram logika yang menggambarkan keterkaitan antara komponen pada proses data mining . Gambar 5 memperlihatkan komponen yang dapat digunakan pada fitur Oracle Data Miner antara lain Data Source pada kelompok Data, dan Association pada kelompok Models. Semua komponen yang ada pada daftar komponen dapat  digunakan. Cara menggunakannya adalah dengan melakukan click and drag ke area desain. Setiap komponen yang digunakan harus dikoneksikan, caranya dengan melakukan klik kanan pada salah satu komponen, pilih Connect , lalu klik di komponen pasangan yang akan dikoneksikan.
Gambar 4. Tampilan Fitur Oracle Data Miner yang Telah Aktif
Gambar 5. Komponen-Komponen yang tersedia pada Oracle Data Miner Gambar 6 memperlihatkan  model  skema workflow pada  Oracle  Data  Miner.  Digunakan  3 komponen, yaitu Data Source, Explore Data dan Assoc Build. Data source akan menyimpan data dari tabel transaksi penjualan. Explore data merupakan fitur untuk melakukan pengecekan terhadap variasi data yang didapatkan.  Gambar 7 menampilkan  variasi  data  dari  tabel  transaksi,  terlihat  seluruh  atribut  dari  tabel transaksi  beserta nilai  rata-rata, nilai minimal, dan nilai maksimalnya.  Assoc  Build merupakan fitur dari Oracle Data Miner untuk menerapkan teknik association rule mining pada Data Source. Hasil output dari model tersebut adalah kumpulan rule dengan nilai support dan confidence dari setiap rule yang didapatkan.
Gambar 6. Skema workflow penelitian
Gambar 7. Tampilan dari komponen Explore Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Objek  penelitian  yaitu  mendapatkan  5 rule terendah    berdasarkan  nilai confidence .  Gambar 8 memperlihatkan  5 association  rule terendah  yang  didapatkan  berdasarkan  nilai confidence .  Jumlah rule yang  dihasilkan  adalah  305 rules .  Terlihat  beberapa rule dengan  nilai confidence sekitar  10%.  Nilai confidence 10% maksudnya adalah dari 9999 transaksi penjualan yang tercatat, tingkat keyakinan akan 2 produk dibeli bersamaan adalah 10%. Sebagai contoh dari data tersebut adalah item IND, GRG SPC SAUS akan  dibeli  secara  bersamaan  dengan  YG,  GULA  LOKAL  500G  dengan  nilai confidence 10%.  Contoh lainnya adalah MINUTE, MAID ORG 350 akan dibeli secara bersamaan dengan IND, GRG SPC SAUS.
Gambar 8. Association rule s yang didapatkan dengan nilai confidence terendah Berdasarkan association yang didapatkan dari hasil eksperimen, didapatkan 6 item barang yang termasuk  pada  5 rule terendah.  Tabel 2 memperlihatkan  daftar item barang  yang  termasuk  pada  5 rule terendah beserta harganya. Pada tabel tersebut terlihat harga normal beserta harga diskon setiap item barang. Atribut ProductName berisikan nama barang yang didapatkan berdasarkan pemanggilan fungsi pada atribut ProductId.
Rekomendasi bundling akan item barang tidak asal diberikan, tetapi mengacu kepada 5 association rule dengan nilai confidence terendah yang terlihat pada gambar 8 .  Tabel 3 memperlihatkan rekomendasi bundling beserta  harga  yang  disarankan  pada  produk bundling tersebut.  Rekomendasi  yang  diberikan adalah jika membeli YG, GULA LOKAL 500G seharga 4573 akan mendapatkan IND, GRG SPC SAUS seharga 2623 hanya dengan membayar 6750. Jika tidak membeli bundling maka harga kedua item barang tersebut  adalah  7196.  Selisih  harga  446  akan  menjadi  daya  tarik  bagi  konsumen  untuk  membeli  kedua produk tersebut secara bundling .
Tabel 2. Daftar item barang pada 5 rule terendah ProductName Price Disc Price IND, GRG SPC SAUS 2,623 2,400 MINUTE, MAID ORG 350 4,423 4,200 IND, AYAM BAWANG 2,560 2,337 YG, GULA LOKAL 500G 4,573 4,350 DJARUM, SUPER 12 6,198 5,975 AVENA, PUCH 2 LT 11,448 11,225 Tabel 3. Daftar harga perbandingan bundling dan normal BundlingItems Bundling Price Normal Price IND, GRG SPC SAUS + YG, GULA LOKAL 500G 6,750 7,196 MINUTE, MAID ORG 350 + IND, GRG SPC SAUS 6,600 7,046 IND, AYAM BAWANG + DJARUM, SUPER 12 8,312 8,758 IND, AYAM BAWANG + YG, GULA LOKAL 500G 6,687 7,133 IND, GRG SPC SAUS + AVENA, PUCH 2 LT 13,625 14,071

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Association  rule  mining terbukti  dapat  diimplementasikan  pada  pengelolaan  data  transaksi minimarket untuk  menentukan  rekomendasi bundling item barang.  Rekomendasi bundling didapatkan berdasarkan produk-produk yang kurang laris dijual, hal ini ditemukan pada hasil association rule dengan nilai confidence terendah.  Implementasi association  rule  mining menggunakan  Oracle  Data  Miner mempermudah proses proses identifikasi data yang dibutuhkan, dalam hal ini 5 rule terendah berdasarkan nilai confidence terendah.
Saran untuk penelitian berikutnya adalah mengimplementasikan algoritma lain yang ada di fitur Oracle  Data  Miner.  Terdapat  beberapa  algoritma  yang  dapat  diimplementasikan,  yang  tergolong  pada algoritma klasifikasi dan algoritma clustering .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. R. I. Hapsari, “Hukum dalam Mendorong Dinamika Pembangunan Perekonomian Nasional Ditinjau dari Prinsip Ekonomi Kerakyatan,” Legality 26.2, pp. 238-251, 2018.
[2] A. A. Satria, “Pengaruh harga, promosi, dan kualitas produk terhadap minat beli konsumen pada perusahaan A-36,” Jurnal Manajemen Dan Start-Up Bisnis 2.1, pp. 45-53, 2017.

## [3] E. Angliara, “PENGEMBANGAN MODUL BUNDLING MENGGUNAKAN ASSOCIATION
RULE ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM INFORMASI PENJUALAN ADIEN MART SEBAGAI  STRATEGI  PROMOSI  PENJUALAN  BARANG  KURANG  LARIS,”
https://repository.unej.ac.id/, Jakarta , 2017.
[4] A.  Wijaya  and  L.  Kinder,  “Pengaruh  Price Bundling dan  Product Bundling terhadap  Niat Membeli yang Dimoderasi oleh Barang Komplementaritas,” Jurnal Manajemen 17.1, pp. 23- 38, 2020.
[5] R. Rizki, E. Hernawati and B. Siswanto, “Aplikasi Pengelolaan Data Kegiatan Ekstrakurikuler Menggunakan Apex (studi Kasus: Sma Negeri 7 Bogor),” eProceedings of Applied Science 3.3, 2017.
[6] N.  Sharma,  “Overview  of  the  Database  Management  System,” International  Journal  of Advanced Research in Computer Science 8.4 , 2017.
[7] B. Siswanto and P. Thariqa, “ Association rule s mining for identifying popular ingredients on YouTube  cooking  recipes  videos,”  in 2018  Indonesian  Association  for  Pattern  Recognition International Conference (INAPR) , Jakarta, 2018.
[8] B. Brumm, Beginning oracle SQL for oracle database 18c, New York: Apress, 2019.
[9] T.  Martono,  H.  Fathoni  and  R.  Supriyatna  Agiska,  “DESAIN  BASIS  DATA  SISTEM INFORMASI  AKADEMIK  SMP  XYZ  DENGAN  MENGGUNAKAN  ORACLE  SQL DEVELOPER DATA MODELER,” Makalah Ilmiah Mahasiswa, 2017.
[10]   K.  Kseniia,  “Market  Basket  Visualization  for  Hypermarkets  with  the  Use  of  Big  Data Analytics,” St. Petersburg University, St. Petersburg, 2018.