Andre Valerian, Lukman Hakim Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018

## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK PREDIKSI STOK PERALATAN TULIS PADA TOKO XYZ
Andre Valerian 1 , Lukman Hakim 2
Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Desain 1,2
Universitas Bunda Mulia Jl. Lodan Raya No. 2 Ancol, Jakarta Utara miuku_chan@rocketmail.com 1 , lhakim@bundamulia.ac.id 2

## Abstrak
Bagi  kalangan  anak  sekolah,  perkantoran, maupun  kalangan  mahasiswa  kebutuhan  peralatan tulis  diperlukan.  Dikarenakan  kebutuhan  peralatan tulis  diperlukan  untuk  mecatat  hal  -  hal  penting. Walaupun  di  era  digitalisasi  sekarang  ini  materi  – materi  pembelajaran  bisa  didapatkan  secara online untuk  meminimalisir  penggunaan  peralatan  tulis, namun  tidak  menutup  kemungkinan  bahwa kebutuhan  peralatan  tulis  memang  diperlukan untuk kegiatan – kegiatan lain. Oleh sebab itu, toko yang  menyediakan  berbagai  macam  peralatan  tulis harus  bisa  mengetahui  tingkat  pembelian  pada produk  –  produk  yang  lebih  sering  dibeli  oleh konsumen  agar  penyediaan  stok  produk  tersebut bisa  lebih  terfokus  pada  produk  –  produk  yang lebih  sering  dibeli  oleh  konsumen.  Pada  penulisan ini,  penulis  menggunakan  algoritma Apriori yang melakukan  pencarian  frekuensi itemset untuk mendapatkan  nilai  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  minimum support dan  syarat  minimum confidence dengan  beberapa  jumlah itemset dalam keseluruhan  transaksinya  untuk  mencapai  nilai persentasi support dan  nilai  persentasi confident terbaik dalam  menentukan item yang  sering terjual dalam  setiap  transaksi.  Dengan  menggunakan algoritma Apriori yang  memiliki  tingkat  akurasi sekitar  70%,  dapat  memprediksi  stok  penjualan produk  pada  toko  XYZ.  Tujuan  dari  penerapan algoritma Apriori pada  penulisan  ini  adalah  untuk mengetahui  tingkat  pembelian  pada  produk  – produk  yang  lebih  sering  dibeli  oleh  konsumen berdasarkan  data  transaksi  yang  ada  untuk penyediaan  stok  produk  penjualan  yang  lebih efisien.
Kata kunci :
Apriori , support , confidence .

## Abstract
For  school  children,  offices,  and  students stationery  is  needed.  Because  stationery  are  needs to  take  notes  important  things.  Although  in  the current digitalization era learning materials can be
obtained online to minimize the use of stationery, it doesn't  rule  out  the  possibility  that  stationery  are needed indeed for other activities. Therefore, stores that  provide  various  types  of  stationery  must  be able to know the level of purchases on products –
products  that  are  more  often  purchased  by consumers so that the supply of stock products can be  more  focused  on  products  that  are  more  often purchased by consumers. At this writing, the author uses  the  Apriori  algorithm  that  performs  itemset frequencies  to  get  association  rules  that  meet  the minimum  support  requirements  and  minimum confidence  requirements  with  a  number  of  itemset in the overall transaction to achieve the percentage of support and the percentage of confident value in determining  items  that  are  often  sold  in  every transaction.  By  using  the  Apriori  algorithm  which has an accuracy rate of around 70%, it can predict the  stock  of  product  sales  at  the  XYZ  store.  The purpose  of  applying  the  Apriori  algorithm  at  this writing  is  to  find  out  the  level  of  purchases  on products  that  are  more  often  purchased  by consumers  based  on  existing  transaction  data  to provide a more efficient stock of sales products.
Keywords :

## Apriori, support, confidence.

## I. P ENDAHULUAN
Bagi  kalangan  anak  sekolah,  perkantoran, maupun  kalangan  mahasiswa  kebutuhan  peralatan tulis  diperlukan.  Dikarenakan  kebutuhan  peralatan tulis  diperlukan  untuk  mecatat  hal  -  hal  penting. Walaupun  di  era  digitalisasi  sekarang  ini  materi  – materi  pembelajaran  bisa  didapatkan  secara online untuk  meminimalisir  penggunaan  peralatan  tulis, namun  tidak  menutup  kemungkinan  bahwa kebutuhan  peralatan  tulis  memang  diperlukan untuk  kegiatan  –  kegiatan  lain.  Dengan  data transaksi  yang  ada,  diharapkan  toko  dapat mengetahui  tingkat  pembelian  pada  produk  – produk  yang  lebih  sering  dibeli  oleh  konsumen. Dengan  penggunaan  algoritma Apriori yang melakukan  pencarian  frekuensi itemset untuk
Andre Valerian, Lukman Hakim Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
mendapatkan aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum support dan  syarat  minimum confidence dengan beberapa jumlah itemset dalam keseluruhan transaksinya  untuk  mencapai  nilai  persentasi support dan nilai persentasi confident terbaik dalam menentukan item yang  sering  terjual  dalam  setiap transaksi.
Berdasarkan penulisan terdahulu yang dilakukan  oleh  Dewi  Kartika  Pane  (2013)  yaitu implementasi  data  mining  pada  penjualan  produk elektronik  dengan  algoritma Apriori dengan perhitungan  nilai  minimum support dan  nilai minimum confidence pada  produk  Acer  dan Toshiba  dengan  kombinasi  Acer,  Toshiba  dengan nilai support 50%  dan  nilai confidence 66,67%. Dan kombinasi Toshiba, Acer dengan nilai support 50% dan nilai confidence 85,714%. (Pane, 2013)
Penulisan  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Goldie  Gunadi  dan  Dana  Indra  Sensuse  yaitu penerapan  metode  data  mining  market  basket analysis  dengan  menggunakan  algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth (FP-Growth) dengan membandingkan  nilai  yang  diperoleh  dari  kedua jenis algoritma tersebut. Penulis menggunakan nilai aturan asosiasi sebagai nilai acuan untuk perbandingan  kedua  jenis  algoritma  tersebut.  Nilai aturan asosiasi Apriori = 0,725541 sedangkan nilai aturan  asosiasi  FP-Growth  =  0,273763.  (Gunadi  & Sensuse, 2012).
Hasil  yang  diharapkan  dari  penulisan  ini adalah mengetahui tingkat pembelian setiap produk yang lebih sering dibeli oleh konsumen berdasarkan data transaksi yang ada. Sehingga toko XYZ dapat membuat perencanaan dalam penyediaan stok produk penjualan.

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1. Data Mining
Data mining merupakan suatu proses pendukung  pengambil  keputusan  dimana  kita mencari  pola  informasi  dalam  data.  Pencarian  ini dapat  dilakukan  oleh  pengguna,  misalnya  dengan menggunakan  query  atau  dapat  dibantu  dengan suatu  aplikasi  yang  secara  otomatis  mencari  pola informasi  pada  basis  data.  Data  mining  adalah proses yang menggunakan teknik statistic, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang terkait dari berbagai database besar. (Sari, 2013).

## II.2. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan asosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut  sering disebut affinity analysis atau market basket analysis. Analisis  asosiasi  atau  association  rule  mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan suatu  kombinasi  item.  Penting  tidaknya  suatu asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua  tolak  ukur  , yaitu :
support  dan  confidence.  Support  (nilai  penunjang) adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam database,  sedangkan  confidence  (nilai  kepastian) adalah  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam  aturan asosiasi. (Pane, 2013).

## II.3. Support
Support  dari  suatu  association  rule  adalah presentasi kombinasi item tersebut dalam database, dimana  jika  mempunyai  item  A  dan  item  B  maka support  adalah  proporsi  dari  transaksi  dalam database  yang  mengandung  A  dan  B.  Untuk menghitung  nilai support dari  dua item dapat dirumuskan  sebagai  berikut  (Fauzy,  Saleh  W,  & Asror, 2016):
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) …[1]
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵)   = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 = banyaknya  muncul item  A  dan  item  B  secara  bersamaan  dalam  transaksi keseluruhan
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = jumlah total keseluruhan transaksi

## II.4. Confidence
Confidence dari association rule adalah ukuran ketepatan  suatu  rule,  yaitu  presentasi  transaksi dalam  database  yang  mengandung  A  dan mengandung  B.  Dengan  adanya  confidence  kita dapat  mengukur  kuatnya  hubungan  antar-item dalam  association  rule.  Untuk  menghitung  nilai confidence dari dua item dapat dirumuskan sebagai berikut (Fauzy, Saleh W, & Asror, 2016):
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴)
…[2]
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 = banyaknya  muncul item  A  dan  item  B  secara  bersamaan  dalam  transaksi keseluruhan
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 = banyaknya  muncul  item  A  pada keseluruhan transaksi
Andre Valerian, Lukman Hakim Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## III.1. Perancangan Flowchart
Pada tahap awal penulisan ini, dapat dijelaskan pertama-tama  dimulai    dengan  menginput  semua jenis item dari  semua  transaksi,  kemudian mengelompokan banyak terjualnya setiap jenis item yang berada pada  tabel transaksi satu-per-satu dan tentukan  nilai support- nya  masing-masing.lalu sistem  akan  mengeliminasi item yang  memiliki nilai support dibawah  ketetapan  minimum support maka    proses  tersebut  dinamakan  pembentukan kombinasi  satu item .  Selanjutnya,  dari item  –  item yang telah
diseleksi,  sistem  akan  membentuk  kombinasi  dua item lalu  menghitung  masing  masing  nilai support nya  dari  dua  kombinasi  tersebut  dari    banyaknya muncul  dari  setiap  transaksi,  lalu  sistem  akan mengeliminasi  lagi  nilai support dari  dua kombinasi  tersebut  yang  di  bawah  minimum support maka proses tersebut dinamakan pembentukan  kombinasi  dua  item.  Demikian seterusnya  sampai  mencapai  kombinasi  batas maksimal item transaksi tersebut.
Gambar 1. Flowchart algoritma Apriori (Tampubolon, Saragih, & Reza, 2013)

## III.2. Analisis Data
Data  yang  digunakan  untuk  penulisan  ini berisikan  data  penjualan  peratalan  tulis  pada  toko ZYX. Data yang diperoleh berupakan data mentah / dalam  bentuk  nota  ( invoice ).  Penginputan  data dilakukan kedalam excel secara manual dikarenakan data yang diperoleh dalam bentuk data fisik / nota ( invoice ).

## Tabel 1. Daftar Produk pada Toko XYZ
No Nama_barang 1 pensil 2 buku 3 pulpen 4 kertas 5 spidol 6 tipx

## III.3. Pembahasan
Pada  tahap  ini  metode  yang  digunakan  adalah algoritma Apriori dalam  memprediksi  tingkat pembelian  produk  yang  sering  dibeli  oleh konsumen.  Algoritma Apriori ini  bertujuan  untuk menemukan  nilai  –  nilai  aturan  asosiasi  yang memenuhi nilai minimum support (nilai penunjang)  dan  nilai  minimum confident (nilai kepastian).

## III.3.1 Transaksi Produk Penjualan Peralatan Tulis Toko XYZ
Pada data transaksi produk penjualan peralatan tulis  toko  XYZ  bisa  digunakan  sebagai  data  acuan untuk  analisis  tingkat  pembelian  produk  yang sering  terjual  dan  untuk  penyediaan  stok  produk kedepannya.

## Tabel 2. Daftar Transaksi Produk Penjualan Peralatan Tulis
kode_transaksi Transaksi kt1 buku, pulpen, kertas kt2 pulpen, buku, type-ex kt3 type-ex, kertas, pulpen kt4 pulpen, buku, spidol kt5 buku, type-ex, spidol kt6 pensil, buku, pulpen kt7 type-ex, pulpen, spidol kt8 buku, pulpen, pensil
kt9 pulpen, buku, type-ex kt10 buku, pulpen, type-ex kt11 pulpen, buku, pensil kt12 kertas, buku, type-ex
Andre Valerian, Lukman Hakim Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
kt13 pulpen, buku, kertas kt14 buku, pulpen, spidol
kt15 spidol, kertas, pulpen
kt16 pulpen, buku, type-ex
kt17 pensil, spidol, pulpen
kt18 kertas, spidol, pensil
kt19 pulpen, kertas, buku
kt20 pulpen, buku, type-ex III.3.2 Penentuan itemset
Proses penentuan itemset dapat ditentukan dengan menggunakan nilai support pada setiap item yang ada dengan jumlah minimum support = 30%. Dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut :
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 (𝐴)
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100%
Maka  akan  mendapatkan  nilai support pada setiap item yang ada.

## Tabel 3. Nilai Support pada setiap Item
Nama_barang Support pensil 25% buku 75% pulpen 85% kertas 35% spidol 35% type-ex 45% III.3.3 Kombinasi 2 itemset
Pada  proses  pembuatan  kombinasi  2 itemset ditentukan dengan nilai support yang telah dihitung pada  tabel  3  dengan  jumlah  minimum support = 30%.  Untuk  menghitung  nilai support dapat menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵)
= ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
∗ 100% Tabel 4. Calon kombinasi 2 itemset No Itemset Jumlah Support 1 buku,pulpen 12 60% 2 buku,kertas 4 20% 3 buku,spidol 3 15%
4 buku,type-ex 7 35% 5 pulpen,kertas 5 25% 6 pulpen,spidol 5 25% 7 pulpen,type-ex 7 35% 8 kertas,spidol 2 10% 9 kertas,type-ex 2 10% 10 spidol,type-ex 2 10%
Dengan  nilai  minimum support yang  telah ditentukan yaitu  : 30%. Calon kombinasi 2 itemset yang tidak  memenuhi  syarat  minimum support akan dihilangkan,  maka terbentuk kombinasi 2 itemset .
Tabel 5. Kombinasi 2 itemset No Itemset Jumlah Support 1 buku,pulpen 12 60% 2 buku,type-ex 7 35% 3 pulpen,type-ex 7 35% III.3.4 Kombinasi 3 itemset
Pada  proses  pembuatan  kombinasi  3 itemset ditentukan dengan nilai support yang telah dihitung pada  tabel  5  dengan  jumlah  minimum support = 30%.  Untuk  menghitung  nilai support dapat menggunakan rumus sebagai berikut :
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵, 𝐶)
= ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴, 𝐵, 𝑑𝑎𝑛 𝐶 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% Tabel 6. Calon Kombinasi 3 itemset No Itemset Jumlah Support 1 buku,pulpen,type-ex 5 25
Dengan  nilai  minimum support yang  telah ditentukan yaitu : 30%. Calon kombinasi 3 itemset yang tidak  memenuhi  syarat  minimum support akan dihilangkan,    Karena  tidak  ada  yang  memenuhi  syarat minimum support yang  telah  ditentukan,  maka kombinasi  2 itemset yang  akan  digunakan  untuk membuat asosiasi.
III.3.5 Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  penentuan  kombinasi itemset dengan nilai  tertinggi,  maka  proses  selanjutnya  adalah pembentukan aturan asosiasi dengan nilai minimum confident =  50%.  Untuk  mendapatkan nilai confident dari  nilai  A  →  B  dapat  dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Andre Valerian, Lukman Hakim Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1, 15 Desember 2018
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡 = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∗ 100%
Maka  akan  didapatkan  nilai confident dari kombinasi 2 itemset .

## Tabel 7. Calon Aturan Asosiasi
Aturan asosiasi Support Confident Jika membeli Buku, maka akan membeli Pulpen 60% 80% Jika membeli Buku, maka akan membeli Type-ex 35% 47% Jika membeli Pulpen, maka akan membeli Type-ex 35% 41%
Dari  tabel  diatas,  calon  aturan  asosiasi  yang tidak  memenuhi  syarat  minimum confident akan dihilangkan.

## Tabel 8. Aturan Asosiasi
Aturan asosiasi Support Confident Jika membeli Buku, maka akan membeli Pulpen 60% 80% Maka terbentuk aturan asosiasi yang memenuhi  nilai support dan  nilai confident yang telah ditentukan.
Dari  tabel  diatas,  dapat  diketahui  tingkat pembelian  produk  penjualan  peralatan  tulis  yang sering dibeli oleh konsumen.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  tabel  yang  tertera  diatas,  produk peralatan  tulis  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen adalah  Buku  dan  Pulpen  dengan  tingkat support 60%  dan  tingkat confident 80%.  Banyaknya konsumen  yang  membeli  produk  tersebut,  toko XYZ  dapat  memfokuskan  produknya  pada  Buku dan  Pulpen  untuk  penyediaan  stok  produk penjualan toko tersebut.
Untuk saran dari penulisan ini sebaiknya data – data  yang  digunakan  harus  lebih  spesifik  agar mendapatkan nilai support dan confident yang lebih akurat.  Untuk  penulisan  selanjutnya,  diharapkan menggunakan  lebih  dari  satu  jenis  transaksi  untuk mendapatkan nilai support dan nilai confident yang lebih bervariasi. Dan bisa mengembangkan dengan beberapa jenis algoritma yang berbeda.

## R EFERENSI
Anggraeni,  H.  D.,  Saputra,  R.,  &  Noranita,  B.  (2013). Aplikasi  Data  Mining  Analisis  Data  Transaksi Penjualan  Obat  Menggunakan  Algoritma Apriori  (Studi  Kasus  Di  Apotek  Setya  Sehat Semarang). Jurnal  Masyarakat  Informatika, Volume 4, Nomor 7 .
Fauzy,  M.,  Saleh  W,  K.  R.,  &  Asror,  I.  (2016).
Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Pada Simulasi  Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota
Bandung. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi Terapan Volume Ii, No 2, 15 April 2016 .
Gunadi,  G.,  &  Sensuse,  D.  I.  (2012). Penerapan Metode
Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern  Growth  (Fp-Growth)  :  Studi  Kasus Percetakan  Pt.  Gramedia. Jurnal  Telematika Mkom Vol.4 No.1, Maret 2012 .
Pane,  D.  K.  (2013).  Implementasi  Data  Mining  Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan
Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  :  Kreditplus).
Pelita  Informatika  Budi  Darma,  Volume  :  Iv,
Nomor: 3, Agustus 2013 .
Sari,  E.  N.  (2013).  Analisa  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan  Merek  Pakaian  Yang  Paling Diminati  Pada  Mode  Fashion  Group  Medan. Pelita  Informatika  Budi  Darma,  Volume  :  Iv, Nomor: 3, Agustus 2013 .
Tampubolon,  K.,  Saragih,  H.,  &  Reza,  B.  (2013). Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori Pada  Sistem  Persediaan  Alat-Alat  Kesehatan. Informasi Dan Teknologi Ilmiah (Inti)
Volume : I, Nomor : 1, Oktober 2013 .