## ASSOCIATION RULE MINING UNTUK PENENTUAN REKOMENDASI PROMOSI PRODUK
Wiwit Agus Triyanto Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: at.wiwit@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Rekomendasi Promosi Produk merupakan model aplikasi dari hasil observasi terhadap keadaan dan keinginan pelanggan untuk membeli suatu produk. Association Rule Mining dapat memberikan dukungan keputusan  antara  barang  yang  dibeli  secara  bersama-sama  oleh  pelanggan.  Penemuan  pola  barang  yang dibeli oleh pelanggan sangat penting dikarenakan dapat membantu rekomendasi promosi produk sehingga strategi pemasaran menjadi lebih tepat sasaran. Penelitian ini menggunakan Algoritma FP-Growth untuk pendekatan  asosiasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah rule yang  dapat  digunakan  untuk  membantu menentukan  rekomendasi  promosi  suatu  produk  secara  lebih  tepat,  yaitu  dengan  menghasilkan  3 rule ketika menggunakan minimum support 40% dan minimum confidence 80%.
Kata kunci: Rekomendasi, Promosi, Produk, Association, Rule, FP-Growth .

## ABSTRACT
Recomendations  Promotional  Products  is  a  model  application  of  the  resutls  of  observations  on conditions and wishes of the customers to buy a product. Association Rule Mining can provide decision support for the goods purchased jointly by the customer. The discovery of the pattern of goods purchased by the customer is very important because can help on that product promotion marketing strategy to be better  targeted.  This  study  uses  the  FP-Growth  algorithm  for  association  approach.  The  results  of  this study  are  rules  that  can  be  used  to  help  determine  the  recommendation  promotion  of  a  product  more precisely, by generating 3 rule when using a 40% minimum support and minimum confidence of 80%..
Keywords: Recommendations, Promotion, Product, Association, Rule, FP-Growth.

## 1. PENDAHULUAN
Rekomendasi Promosi Produk merupakan model aplikasi dari hasil observasi terhadap keadaan dan keinginan  pelanggan  untuk  membeli  suatu  produk.  Rekomendasi  Promosi  Produk  memanfaatkan pendapat pelanggan terhadap suatu barang untuk membantu pelanggan dalam memilih produk. Karena itu Rekomendasi  Promosi  Produk  memerlukan  model  rekomendasi  yang  tepat  agar  apa  yang direkomendasikan  sesuai  dengan  keinginan  pelanggan,  serta  mempermudah  pelanggan    mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan produk yang akan dibelinya.
Analisis keranjang  pasar  (juga  dikenal  sebagai Association  Rule  Mining )  merupakan  salah  satu metode data mining yang berfokus pada menemukan pola pembelian dengan mengekstraksi asosiasi atau kejadian dari data transaksional sebuah toko [1]. Selain itu, analisis keranjang pasar adalah cara yang baik untuk  memberikan  dukungan  keputusan  ilmiah  pada  pasar  retail  melalui  hubungan mining  association antara barang yang  telah dibeli  secara bersama-sama  [2].  Penemuan dari hubungan  ini  dapat membantu pedagang  untuk  mengembangkan  strategi  penjualan  dengan  mempertimbangkan  barang  yang  sering dibeli  bersama  oleh  pelanggan  [3],  hal  ini  sangat  penting  karena  dapat  membantu  rekomendasi  produk dan promosi produk sehingga strategi pemasaran menjadi lebih tepat. Penentuan pola pembelian barang yang  kurang  akurat  dapat  mengakibatkan  kebijakan  rekomendasi  produk  dan  promosi  produk    menjadi tidak tepat sasaran.
Banyak  algoritma  yang  diusulkan  untuk  menemukan  pola  asosiasi  [4],  seperti  Christidist  et  al. melakukan  penelitian  pada e-commerce dengan  menggunakan latent  topic  models pada  data  transaksi histori  pasar  pelanggan  sehingga  dapat  membantu  menentukan  rekomendasi  produk  kepada  pelanggan menjadi  lebih  efektif  bahkan  pada  dataset  dan  itemset  yang  besar,  Xian  Wen  et  al.  menentukan association rule dengan menggunakan matrix database .
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma FP-Growth untuk  pendekatan  asosiasi,  sehingga akan ditemukan rekomendasi promosi produk yang tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  eksperimen  dengan  tahapan  :  (1) Pengumpulan  data,  (2)  Penerapan  algoritma,  (3)  Evaluasi  hasil,  (4)  Dokumentasi  eksperimen.  Adapun skema alur tahapan penelitian ini ditunjukan pada gambar 1.
Gambar 1. Skema alur tahapan penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data  dilakukan  dengan  mengambil dataset analisis  keranjang  pasar.  Dalam dataset ini mendefinisikan transaksi penjualan pada sebuah supermarket. Terdapat 304 atribut yang 303 merupakan item /barang  dan  salah  satunya  merupakan  ID  transaksi  penjualan.  Terdiri  dari  1361 record transaksi. Adapun contoh data dari dataset dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Contoh Dataset Basket ID Lemons Standard coffee Frozen Chicken Wings 98pct. Fat Free Hamburger Sugar Cookies …. C11867 false false true true false …. C5096 false false false true false …. C4295 false false false false false …. C2837 true false false false true …. C2693 true false true false false …. …. …. …. …. …. …. ….
Keterangan: a. Basket ID merupakan ID Transaksi penjualan barang.
b. Lemons,  Standard  coffee,  Frozen  Chicken  Wings,  98pct.  Fat  Free  Hamburger,  Sugar  Cookies merupakan barang-barang yang dijual di Supermarket.
c. False menandakan bahwa barang tersebut tidak dibeli oleh pembeli.
d. True menandakan bahwa barang tersebut dibeli oleh pembeli.

## 3.2 Penerapan Algoritma
Algoritma yang  biasa  dipakai  dalam  mencari frequent  itemset untuk  penentuan  rekomendasi promosi produk antara lain algoritma Apriori dan algoritma FP-Growth . Pada penelitian ini akan dibahas bagaimana  pencarian frequent  itemset mengunakan  algoritma FP-Growth . FP-Tree ( Frequent  Pattern Tree ) digunakan bersamaan dengan algoritma FP-Growth untuk menentukan frequent itemset (data yang paling sering muncul) dari sebuah dataset . Algoritma Apriori memerlukan  langkah candidate  generation ,  yaitu  dengan  melakukan scanning dataset secara  berulang-ulang  untuk  menentukan frequent  itemset .  Algoritma FP-Growth adalah  salah satu cara alternatif untuk menemukan himpunan data yang paling sering muncul ( frequent itemset ) tanpa menggunakan generasi kandidat [5].
Pengumpulan Data Penerapan Algoritma Evaluasi Hasil Dokumentasi Eksperimen Mulai Selesa i
Untuk menentukan frequent  itemset pada  data  transaksi  tersebut,  dapat  ditunjukan  dengan  bagan berikut:
Gambar 2. Blok Diagram Algoritma FP-Growth
Gambar 2 blok diagram algoritma FP-Growth memperlihatkan langkah-langkah dalam menentukan frequent  itemset ,  dimana  pertama  kali  dilakukan  penentuan minimum  support dari  dataset,  setelah  itu menentukan header  frequent  itemset dan  membuat FP-Tree ,  kemudian FP-Tree yang  ada  digunakan untuk membuat Conditional Pattern . Dari Conditional Pattern kemudian dilakukan penentuan Frequent Itemset .
Association Rule Mining didasarkan pada tiga  matrik: Support , Confidence dan Lift . Ketiga  matrik tersebut berasal dari catatan transaksi untuk bisnis [6].
a. Support
Matrik  pertama  ditetapkan  untuk  analisis  keranjang  pasar  adalah Support ,  yang  merupakan probabilitas dari asosiasi (probabilitas dari dua item yang dibeli bersama-sama).
b. Confidence
Confidence dihasilkan dari seberapa kuat hubungan produk yang sudah dibeli.
c. Lift
Lift  Ratio mengukur  seberapa  penting rule yang  teleh  terbentuk  berdasarkan  nilai support dan confidence .

## 3.3 Evaluasi Hasil
Dari berbagai eksperimen yang dilakukan dalam penentuan rekomendasi produk dengan Algoritma FP-Growth , rule yang dihasilkan dengan minimum support 40% dan minimum confidence 80% adalah 3 buah rule dengan masing-masing nilai Lift > 0,8. Adapun rule secara detail dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Rule yang dihasilkan dengan minimum support 40% dan minimum confidence 80% No Premises Conclusion Lift 1 2pct. Milk Peaches 0.875 2 White Bread Peaches 0.888 3 Eggs Peaches 0.923
Dataset Menentukan Minimum Support Menentukan Header Frequent Itemset Membuat FP-Tree Membuat Conditional Pattern berdasarkan FP-Tree Menentukan Frequent Itemset

## 3.4 Dokumentasi Eksperimen
a. Mengambil data dari file .csv yang merupakan dataset analisis keranjang pasar , adapun prosesnya dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Import data dari Dataset
Pada  gambar  3  menunjukkan  data  analisis  keranjang  pasar  yang  telah  di import kedalam tool rapidminer 5 .

## b. Menentukan id

## Gambar 4. Menentukan id
Pada gambar 4 memperlihatkan proses pengambilan id sebagai kunci utama ( primary key ) pada data analisis keranjang pasar.
c. Penerapan Algoritma FP-Growth
Proses  penerapan  algoritma  dilakukan  setelah  data  diambil  dari  dataset  dan  ditentukan  id. Gambar  5  menunjukkan  penerapan  algoritma FP-Growth dalam  menentukan  rekomendasi promosi produk.
Gambar 5. Penerapan Algoritma FP-Growth
Selanjutnya  menentukan  nilai minimum  support dan minimum  confidence yang  paling  tepat untuk memperoleh frequent itemset yang paling baik.
Gambar 6. Menentukan minimum support
Gambar 7. Menentukan minimum confidence
Pada  gambar  5  merupakan  proses  menggunakan  algoritma FP-Growth untuk  menentukan rekomendasi  promosi  produk,  sedangkan  gambar  6  memperlihatkan  penentuan minimum  support dan gambar 7 memperlihatkan penentuan minimum confidence .

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa penerapan Association Rule dengan menggunakan Algoritma FP-Growth dapat membantu penentuan rekomendasi promosi produk dengan tepat. Penelitian ini  menghasilkan  3 rule ketika  menggunakan minimum  support 40%  dan minimum  confidence 80%. Diharapkan penelitian mendatang dapat melanjutkan dengan menambah preprocessing ataupun algoritma lain dengan tujuan untuk mendapatkan rekomendasi produk yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.K. Kim, J.K. Kim, and Q.Y. Chen. 2012., "A product network analysis for extending the market basket analysis", Expert Systems With Applications , vol. 39, pp. 7403-7410.
[2] X.  Wen-xiu,  Q.  Heng-nian,  and  H.  Mei-li.  2010.,  "Market  basket  analysis  based  on  text segmentation  and  association  rule  mining", First  International  Conference  on  Networking  and Distributed Computing , vol. 309313, pp. 309-313.
[3] D.H.  Setiabudi,  G.S.  Budhi,  I.W.  Purnama,  and  A.  Noertjahyana,.  2011,  "Data  Mining  Market Basket  Analysis  Using  Hybrid-Dimension  Association  Rules,  Case  Study  in  Minimarket  X", International Conference on Uncertainty Reasoning and Knowledge Engineering , pp. 196-199.
[4] M. Ykhlef,. 2011, "A Quantum Swarm Evolutionary Algorithm for mining association rules in large databases", Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences , vol. 23, pp. 1-6.
[5] X. Wu, V. Kumar, J.R. Quinlan, J. Ghosh, Q. Yang, H. Motoda, G.J. Mclachlan, A. Ng, B. Liu, P.S. Yu, Z.Z. Michael , S. David, and J.H. Dan., 2008, “Top 10 algorithms in data mining ”, Knowledge and Information Systems , pp. 1-37.
[6] B.  Hoanca,.  2011,  "Using  Market  Basket  Analysis  to  Estimate  Potential  Revenue  Increases  for  a Small University Bookstore”, Information Systems , vol. 1822, pp. 1-11.