Penggunaan Data Mining untuk Penggalian Kaidah A sosiasi Rules-Market Basket Analysis pada Giant MOG Malang
Nugroho Prayitno, Novi Yuliastuti dan Anggi Nurita Dofiss Dosen STMIK AsiA Malang,

## ABSTRAK
Penggalian kaidah asosiasi dipergunakan untuk mencari kaidah asosiasi antar suatu kombinasi item, mendeteksi  kumpulan-kumpulan  atribut  yang  muncul  bersamaan  (co-occur)  dalam  frekuensi  yang sering,  dan  membentuk  sejumlah  kaidah  dari  kumpulan-kumpulan  tersebut.  Untuk  penggalian  kaidah asosiasi  tunggal,  pengukuran  kualitas  dari  kaidah-kaidah  yang  dibangkitkan  biasanya  hanya berdasarkan satu kriteria evaluasi saja, yaitu confidence factor/predictive accuracy. Pada penelitian ini peneliti  ingin  mengetahui  proses  apa  saja  yang  bisa  mempengaruhi  perbedaan  hasil  dari  proses  Data Mining.  Apakah  ada  proses  dari  perbedaan  alam,  perbedaan  budaya,  suhu  ataupun  yang  lainnya  yang biasa  disebut  dengan  parameter-parameter  atau  field-field  abstrak  yang  tidak  bisa  dituliskan  lebih terperinci  didalam  sebuah  database.  Di  dalam  sistem  basis  dataproduksi    yang  digunakan  pada  Giant MOG  ini  untuk  melakukan  pencatatan  data  dan  generalisasi  atau  dengan  nama  lain  OLAP  (On-line Analytical  Processing).  Basis  data  yang  diolah  sudah  menampilkan  data  yang  spesifikasi,  itulah  yang akan diteliti juga. Untuk metode Asosiasi harus diselaraskan dengan metode Apriori, karena disini lebih ditekankan lagi bahwasannya Giant di MOG adalah sejenis Departement Store yang besar. Jadi harus bisa memanfaatkan segala informasi dari sekian banyak database yang menumpuk, guna untuk menjadikan informasi itu berguna untuk pengambilan keputusan selanjutnya.
Kata Kunci : Kaidah Asosiasi, Market Basket Analysis, Multiobyektif.

## ABSTRACT
The  Mining  of  the  association  rules  are  used  to  find  the  rules  of  the  association  between  a combination of items,  to detect a collection of attributes that occur together in the often frequency, and establish some rules of the multitudes. Extracting a single association rules, measuring the quality of the generated  rules  are  usually  based  on  a  single  evaluation  criterion  alone,  that’s  confidence  factor  / predictive  accuracy.  In  this  case,  the  researchers  want  to  know  what  the  difference  could  affect  the outcome  from  the  process  of  Data  Mining.  Is  there  a  process  of  the  difference  of  natural,  cultural, temperature or any other so-called parameters or abstract fields that can’t be written in much detail for a database.  On  the  basis  of  production’s  data  system  used  in  this  Giant  MOG  to  record  data  and generalizations  or  by  any  other  name  OLAP  (On-line  Analytical  Processing).  The  database  is  already displaying processed data specifications, that will be research as well. Association for the method should be harmonized with the Apriori method, because it’s emphasized here again that Giant MOG is a kind of a high department store. So it should be able to utilize all of database information that has accumulated, in order to make the information useful for subsequent decision making.
Keywords: Association rules, Market Basket Analysis, Multiobjective.

## PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  ini  persaingan  dalam dunia  industri  di  negara  Indonesia  menjadi sangat ketat, apalagi dengan adanya perusahaan pendatang  baru  (newcomer)  yang  ternyata memiliki  kekuatan  jauh  lebih  fit.  Perusahaan yang  sudah  lama  berdiri  harus  berani  bersaing dengan perusahaan-perusahaan pendatang baru
lain  lebih  keras  lagi,  ditambah  lagi  dengan dicabutnya  kuota  perdagangan  tekstil  pada tahun  2005 silam.  Di  lain pihak,  dengan adanya kelemahan-kelemahan  kondisi  perekonomian dunia  yang  mengakibatkan  turunnya  daya  beli yang  dapat  mengurangi  kebutuhan,  sehingga akan  menyebabkan  terjadinya  suatu  tren dimana persediaan (supply) melebihi permintaan (demand) pasar.
Data  mining  berkembang  menjadi  alat  bantu untuk  mencari  pola-pola  yang  berharga  dalam suatu  database  yang  sangat  besar  jumlahnya, sehingga  tidak  memungkinkan  dicari  secara manual.    Beberapa  teknik  data  mining  dapat diklasifikasikan kedalam kategori berikut, meliputi klasifikasi, clustering , penggalian kaidah asosiasi, analisa pola sekuensial, prediksi,  visualisasi  data  dan  lain  sebagainya. Association  mining diusulkan  pertama  kali  oleh Agrawal  et  al.  (1993),  yang  selanjutnya berperan  utama  dalam  mendukung  penelitian, pembangunan  dan  aplikasi  dari  teknik-teknik data  mining  selanjutnya.  Beberapa  teknik  dari Association  mining ini  telah  dikembangkan sampai  saat  ini. Association  rule  mining dipergunakan  untuk  mencari  kaidah  asosiasi antara  suatu  kombinasi  item.  Mendeteksi kumpulan-kumpulan atribut yang muncul bersamaan  ( co-occur )  dalam  frekuensi  yang sering,  dan  membentuk  sejumlah  kaidah  dari kumpulan-kumpulan  tersebut.    Contoh,  80% dari orang yang berbelanja di suatu supermarket  pada  bulan  Februari  membeli coklat  untuk  acara  perayaan  Valentine  days,  ini merupakan  degradasi  budaya  barat  yang menular di Indonesia.
Kebanyakan dari
permasalahan- permasalahan  di  dunia  nyata  merupakan permasalahan  multi  obyektif  yang  seharusnya secara bersama-sama dioptimalkan untuk memperoleh hasil yang terbaik dari permasalahan  tersebut.    Demikian  halnya dengan  masalah-masalah  penggalian  kaidah asosiasi.    Menemukan  sebuah  solusi  tunggal untuk sebuah masalah multi obyektif sulit untuk dilakukan. Sehingga merupakan hal yang umum untuk  mencari  sekumpulan  solusi  berdasarkan pada  kriteria-kriteria    yang  tidak  dominan. Sebuah pendekatan untuk menyelesaikan masalah multi obyektif disarankan oleh Vilfredo Pareto.  Teknik  optimasi  yang  berdasarkan pendekatan  ini  disebut  dengan  teknik  optimasi Pareto.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ghosh et al. (2004), digunakan tiga pengukuran meliputi support  count , comprehensibility dan interestingness, untuk  mengevaluasi  sebuah kaidah  sehingga  dapat  dipikirkan  sebagai obyektif-obyektif  yang  berbeda  dari  masalah penggalian  asosiasi. Support  count adalah banyaknya record - record yang memenuhi semua  kondisi  sebelumnya  dari  suatu  kaidah. Comprehensibility adalah  banyaknya  atribut- atribut  yang  terlibat  dalam  sebuah  kaidah  dan mencoba untuk menentukan kemampuan memahami  dari  kaidah-kaidah  tersebut.    Dan interestingness adalah  seberapa  pentingnya sebuah  kaidah.  Jika  jumlah  dari  atribut-atribut yang  terlibat  dalam  bagian antecedent lebih
sedikit, maka kaidah tersebut lebih komprehensif.  Sebuah  kaidah  yang  memiliki nilai support  count sangat  tinggi,  akan  diukur sebagai kurang menarik.
Pada  umumnya  data  yang  digunakan  untuk penggalian  kaidah  asosiasi  sangatlah  besar  dan terdapat variasi data yang sangat tinggi.  Hal ini dapat  mengurangi  kualitas  dari  kaidah  yang dihasilkan.    Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini digunakan cluster-based sampling untuk melakukan clustering data,  agar  data  yang digunakan  untuk  penggalian  kaidah  asosiasi sudah  terklaster  dengan  baik.    Kemudian  dari data yang terklaster tersebut, dilakukan pengambilan  sampel  yang  digunakan  untuk penggalian kaidah asosiasi.
Dengan menggunakan  teknik  sampling  ini  diharapkan dapat  meningkatkan  kualitas  dari  kaidah  yang dihasilkan.
Dari uraian diatas, permasalahannya adalah membandingkan  kualitas  kaidah-kaidah  yang dihasilkan  pada  proses  penggalian  kaidah asosiasi  multi  obyektif  antara  data  yang  di- cluster dengan  data  yang  tidak  di- cluster .  Serta mengetahui  algoritma  yang  lebih  baik  antara algoritma  K-Means  dan  Fuzzy  C  Means  untuk penggalian  kaidah  asosiasi  multi  obyektif. Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah penggunaan cluster-based sampling untuk penggalian kaidah asosiasi multi obyektif untuk membandingkan  kualitas  kaidah-kaidah  yang dihasilkan  pada  proses  penggalian  kaidah asosiasi  multi  obyektif  antara  data  yang  di- cluster dengan data yang tidak di- cluster . Dalam hal  ini  kualitas  dari  kaidah  yang  lebih  baik adalah yang mempunyai rata-rata nilai confidence yang lebih tinggi. Serta membandingkan  algoritma  K-Means  dan  Fuzzy C Means untuk penggalian kaidah asosiasi multi obyektif.  Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah bahwa  data  yang  di- cluster akan  menghasilkan kaidah-kaidah yang lebih berkualitas dibandingkan  dengan  data  yang  tidak  melalui proses clustering .  Dan  mengetahui  algoritma clutering yang  lebih  baik  antara  K-Means  dan Fuzzy C Means untuk penggalian kaidah asosiasi multi  obyektif.  Data  mining  muncul  disaat analisis  data  menjadi  sangat  komplek  dalam memajukan  manajemen  bisnis.    Dimana  data mining  dapat  membantu  penggunanya  untuk mengetahui pola dan keteraturan alam himpunan data yang sifatnya tersembunyi.  Data mining  diartikan  sebagai  proses  ekstraksi informasi  yang  berguna  dan  potensial  dari sekumpulan  data  yang  terdapat  secara  implisit dalam  suatu  bisnis  data.    Terdapat  banyak istilah dari data mining yang dikenal luas seperti Knowledge  Mining  From  Basis  Data , Knowledge Extraction ,  Data Archeology,  Data  Dredging dan
lain sebagainya (Han,2000). Semakin berkembangnya  kebutuhan  manusia  untuk mengolah basis data sehingga memicu perkembangan dari metode-metode data mining.  Beberapa metode yang dikenal didalam data mining yaitu penggalian kaidah sekuensial, klasifikasi  data  dan  korelasi  data  serta  kaidah asosiasi.

## KAJIAN TEORI
Penggalian  kaidah  asosiasi  adalah  salah satu  teknik  data  mining  untuk  menemukan kaidah  asosiasi  antara  suatu  kombinasi item ,
(Agrawal et.al,1993). Sebagai contoh berdasarkan  basis  data  penjualan  dari  sebuah pasar swalayan, dimana record-record menggambarkan  transaksi  pembelian  yang dilakukan  oleh    para  pelanggan  dan  atribut- atributnya menggambarkan barang-barang yang disediakan  atau  dijual.  Dari  kaidah  asosisasi yang diperoleh dari analisa pembeliannya dapat diketahui seberapa besar kemungkinan seorang pelanggan  membeli  coklat  dan  minuman  sirup. Misalnya  terdapat  kaidah  asosiasi  {coklat, sirup}  {coklat},  dengan  nilai support nya  40% dan  nilai confidence nya  50%.  Artinya  bahwa seorang  pelanggan  yang  membeli  coklat  dan sirup mempunyai kemungkinan 50% untuk juga membeli  coklat.    Aturan  ini  cukup  signifikan karena  mewakili  40%  dari  catatan  transaksi selama  ini.    Dengan  pengetahuan  tersebut pengelola pasar swalayan dapat mengatur untuk promosi  pemasaran  dengan  menggunakan kupon diskon untuk beberapa kombinasi barang tertentu,  peletakan  barang  dan  lain-lain.  Maka bisa  digunakan  peletakan  ataupun  display barang-barang secara berdampingan atau dalam bentuk paketan sekedar menarik minat konsumen  dalam  pembelian  double.  Terdapat banyak  daerah  aplikasi  untuk  teknik-teknik penggalian kaidah asosiasi, termasuk rancangan katalog,  rancangan  toko,  pembagian  pelanggan, diagnosa alarm telekomunikasi dan lain sebagainya.  Dalam  menentukan  suatu  kaidah asosiasi , terdapat suatu interestingness measure (ukuran kepercayaan) yang didapatkan dari  hasil  pengolahan  data  dengan  perhitungan tertentu. Umumnya ada dua ukuran, yaitu :
1. Support :  suatu  ukuran  yang  menunjukkan seberapa besar tingkat dominasi suatu item/itemset dari keseluruhan transaksi. Ukuran ini akan menentukan apakah suatu item/itemset layak  untuk  dicari confidence -nya  (misal,  dari seluruh  transaksi  yang  ada,  seberapa  besar tingkat dominasi yang menunjukkan bahwa item A dan B dibeli bersamaan) dapat juga digunakan untuk mencari tingkat dominasi item tunggal.
2. Confidence : suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar 2 item secara conditional (misal, seberapa  sering item B  dibeli  jika  orang membeli item A).
Sebuah kaidah asosiasi adalah sebuah  implikasi A    B ,  dimana  sekumpulan item A  dan  B  tidak saling  beririsan  ( intersect ).    Masing-masing kaidah  asosiasi  mempunyai  dua  kualitas pengukuran  yaitu support dan confidence yang didefinisikan sebagai berikut:
Support :  supp(  A    B)  =  prob  {  A    B } (1) Confidence :  conf(  A    B)  =  supp{  A    B}/ supp{ A }                                                       (2) Kedua  ukuran  ini  nantinya  akan  berguna dalam menentukan interestingness kaidah asosiasi,  yaitu  untuk  dibandingkan  dengan threshold (batasan)  yang  ditentukan.  Batasan tersebut umumnya terdiri dari min_support dan min_confidence .  Metodologi  dasar  penggalian asosiasi terbagi menjadi dua tahap meliputi :
1. Frequent itemset generation Pada tahapan ini dilakukan pencarian kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam basisdata.
2. Rule Generation Setelah semua kaidah frekuensi tinggi d item ukan, selanjutnya mencari turunan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum confidence dengan menghitung confidence asosiasi A  B dari support kaidah  frekuensi tinggi A dan B dengan menggunakan rumus (2). Terdapat  dua  proses  utama  yang  dilakukan pada algoritma Apriori meliputi :
1. Join ( penggabungan) Untuk  menemukan  L k ,  C k dibangkitkan  dengan melakukan  proses  join  L k-1 dengan  dirinya sendiri,  Ck  =  L k-1 *L k-1 ,  kemudian  C k diambil hanya yang terdapat dalam L k-1 . Untuk  menemukan  L k ,  C k dibangkitkan  dengan melakukan proses join L k-1 dengan sendirinya
2. Prune (pemangkasan)
Menghilangkan  anggota  C k yang  memiliki support  count l;ebih  kecil  dari  min  support supaya tidak dimasukkan ke L k Tahapan yang dilakukan algoritma apriori untuk membangkitkan large  itemset adalah  sebagai berikut :
1. Menelusuri  seluruh record pada  basis  data transaksi  dan  menghitung support  count dari tiap item . 2. Large  1 itemset L 1 dibangun  dengan menyaring  C 1 dengan support  count yang  lebih besar  atau  sama  dengan min  support untuk dimasukkan kedalam L 1 .
3. Untuk  membangun  L 2 algoritma  apriori menggunakan  proses join untuk  menghasilkan C 2 .
4. Dari C 2 , itemset yang memiliki support count lebih besar atau sama dengan min support akan disimpan dalam L 2 .
5. Proses  ini  diulang  sampai  tidak  ada  lagi kemungkinan k- itemset .
Contoh  proses  pembangkitan  kandidat  untuk dijadikan itemset dan large itemset dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Pembangkitan kandidat itemset dan large itemset .
Metode  Data  Mining  yang  digunakan  pada perusahaan  Giant  departement  store.  Sistem basis  data  produksi  adalah  generalisasi  dan pencatatan data yang juga disebut dengan nama lain  On-line  Analytical  Processing  (OLAP). Generalisasi  dan  pencatatan  ini  menampilkan karakteristik  umum  terhadap  sekumpulan  data yang  dispesifikasi  oleh  pemakai  dalam  basis data.  Untuk  kedepannya  Giant  departement store  di  MOG  Malang  akan  menggunakan  SAP (System Application and Product)
Di  Perusahan  Giant  departement  store  lebih menitik beratkan pada kegiatan operasionalnya, jadi  lebih  mengacu  pada  “Market  Basket Analysis”.  Yaitu  fungsi  dari  Asosiation  Rules seringkali  disebut  dengan  “Market  Basket Analysis”  yang  digunakan  untuk  menemukan relasi  atau  korelasi  diantara  himpunan  item- item.  Sedangkan  pengertian  dari  Market  Basket Analysis adalah  analisa  dari kebiasaan membeli customer  dengan  mencari  asosiasi  dan  korelasi antara  item-item  berbeda  dengan  diletakkan customer pada keranjang belanjaan.
Fungsi  ini  paling  banyak  digunakan  untuk menganalisa  data  dalam  rangka  keperluan strategi  pemasaran,  desain  katalog,  dan  proses pembuatan  keputusan  bisnis.  Tipe  association rule  bisa  dinyatakan  sebagai  misal  :  "70%  dari orangorang  yang  membeli  mie,  juice  dan  saus akan  membeli  juga  roti  tawar".  Aturan  asosiasi mengcapture  item  atau  kejadian  dalam  data berukuran  besar  yang  berisi  data  transaksi. Dengan  kemajuan  teknologi,  data  penjualan dapat  disimpan  dalam  jumlah  besar  yang disebut  dengan  "basket  data."  Aturan  asosiasi yang  didefinisikan  pada  basket  data,  digunakan untuk  keperluan  promosi,  desain  katalog,
segmentasi  customer  dan  target  pemasaran. Secara  tradisional,  aturan  asosiasi  digunakan untuk menemukan trend bisnis dengan menganalisa transaksi customer.
Dan dapat digunakan secara efektif pada bidang Web Mining yang diilustrasikan sebagai berikut :  pada  Web  access  log,  kita  menemukan  bahwa aturan  asosiasi  :  "A  and  B  implies  C,"  memiliki nilai confidence 80%, dimana A, B, dan C adalah halaman  Web  yang  bisa  diakses.  Jika  seorang user  mengunjungi  halaman  A  dan  B,  maka terdapat 80% kemungkinan dia akan mengunjungi halaman C juga pada session yang sama,  sehingga  halaman  C  perlu  diberi  direct link dari A atau B. Informasi ini dapat digunakan untuk membuat link secara dinamik ke halaman C  dari  halaman  A  atau  B  sehingga  user  dapat melakukan  direct  link  ke  halaman  C.  Informasi semacam  ini  digunakan  untuk  melakukan  link ke  halaman  produk  yang  berbeda  secara dinamik berdasarkan interaksi customer. Analisis  dari  kebiasaan  membeli  customer dengan  mencari  asosiasi  dan  korelasi  antara item-item  berbeda  yang  diletakkan  customer dalam keranjang belanjaannya.
Gambar 2 . Keranjang Belanja Diberikan :
Suatu  database  transaksi  customer  (misal, keranjang belanja), dimana setiap  transaksi  dalah  suatu  himpunan  item- item (misal produk) Cari:
Grup  item-item  yang  sering  dibeli  secara bersama-sama
Gambar 3. Bentuk Transaksi Keranjang Belanja
Mengekstraksi informasi perilaku pembelian " IF membeli  bir  dan  sosis, THEN juga  membeli mostar dengan peluang tinggi"
Informasi yang bisa ditindak-lanjuti: Bisa  menyarankan  Tata  letak  toko  yang  baru dan campuran produk.
Bisa menyarankan Produk apa untuk diletakkan dalam promosi. Kaidah Asosiasi yang digunakan : 1. Kaidah asosiasi penambangan Pertama kali diusulkan oleh Agrawal,
Imielinski dan Swami [AIS93] 2. Diberikan:
a. Suatu database transaksi
b. Setiap transaksi adalah suatu himpunan item-item
3.  Cari  seluruh  kaidah  asosiasi  yang  memenuhi kendala  minimum  support  dan  minimum confidence yang diberikan user.
4. Contoh: 30% dari transaksi yang memuat roti juga memuat mentega 5% dari transaksi memuat item-item berikut: a. 30% : confidence dari kaidah ini b. 5% : support dari kaidah ini
5. Kita berminat untuk mencari seluruh kaidah ketimbang memeriksa apakah suatu kaidah berlaku.
Dasar Kaidah Asosiasi:
1. Kaidah asosiasi penambangan:
Mencari  pola  yang  sering  muncul,  asosiasi, korelasi,  atau  struktur  sebab  musabab diantara  himpunan  item-item  atau  objek- objek  dalam  database  transaksi,  database relasional, dan penyimpanan informasi lainnya 2. Kepemahaman: Sederhana untuk dipahami 3. Kegunaan: Menyediakan informasi yang bias
ditindaklanjuti
4. Efisiensi:
Ada algoritma pencarian yang efisient
5. Aplikasi: Analisis  data  keranjang  pasar,  pemasaran silang,  rancangan  katalog,  analisis  lossleader, clustering, klasifikasi, dsb.
6. Format penyajian kaidah asosiasi yang biasa: Penggalian kaidah asosiasi multi obyektif
Permasalahan-permasalahan penggalian kaidah  asosiasi  dapat  dianggap  sebagai  sebuah masalah  yang  multi  obyektif,  karena  masalah- masalahnya  kompleks.  Terdapat  beberapa pendekatan  untuk  permasalahan  multi  obyektif ini.    Salah  satunya  adalah  pendekatan  optimasi Pareto.    Dalam  definisi  optimasi  Pareto,  sebuah solusi  S 1 dikatakan  menjadi  dominan  pada solusi  yang  lain  S 2, jika  dan  hanya  jika  solusi  S 1 tersebut  adalah  jelas  lebih  baik  daripada  paling tidak  satu  dari  kriteria  dan  tidak  lebih  buruk daripada,  S 1 dalam  evaluasi  dari  keseluruhan kriteria.    Sebuah  solusi  dinyatakan  sebagai solusi tidak dominan jika solusi tersebut adalah lebih  unggul  dari  semua  solusi  yang  lain  dalam semua  kriteria  dari  optimasi    (Freitas,2002).
Sebuah pendekatan untuk menyelesaikan masalah multi obyektif disarankan oleh Vilfredo Pareto.  Teknik  optimasi  yang  berdasarkan pendekatan  ini  disebut  dengan  teknik  optimasi Pareto.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Ghosh  et al,2004),  digunakan  tiga  pengukuran  meliputi support
count , comprehensibility dan interestingness, untuk  mengevaluasi  sebuah kaidah  sehingga  dapat  dipikirkan  sebagai obyektif-obyektif  yang  berbeda  dari  masalah penggalian  asosiasi. Support  count adalah banyaknya record - record yang memenuhi semua  kondisi  sebelumnya  dari  suatu  kaidah. Comprehensibility adalah  banyaknya  atribut- atribut  yang  terlibat  dalam  sebuah  kaidah  dan mencoba untuk menentukan kemampuan memahami  dari  kaidah-kaidah  tersebut.    Untuk menghitung  nilai Comprehensibility dari  sebuah rule digunakan rumus sebagai berikut :
Comprehensibility =  Log(1+|C|/log(1+  |AÈC  |) (3) Dimana : |C| adalah jumlah atribut yang terlibat dalam bagian consequent . |AÈC |) adalah total kaidah. Dan interestingness adalah seberapa pentingnya sebuah  kaidah.  Jika  jumlah  dari  atribut-atribut yang  terlibat  dalam  bagian antecedent lebih sedikit, maka kaidah tersebut lebih komprehensif.  Sebuah  kaidah  yang  memiliki nilai support  count sangat  tinggi,  akan  diukur sebagai  kurang  menarik.    Nilai interestingness dari sebuah kaidah diperoleh dengan menggunakan rumus berikut ini : Interestingness =[SUP(AÈC)/SUP(A)x[SUP(AÈC)/SUP(C)]x[1- (SUP(AÈ C)/ +|D|]          (4) Dimana : |D|= jumlah record dalam basisdata Cluster - Based Sampling Clustering merupakan  salah  satu  metode data  mining  yang  bersifat  tanpa  arahan ( unsupervised) . Clustering data  adalah  proses dari pengelompokkan data berdasarkan similaritas atau kesamaan antara data. Similaritas clustering dapat  diaplikasikan  untuk beberapa bidang, misalnya di bidang  penelitian pasar, clustering digunakan  untuk  membagi populasi  umum  dari  konsumen-konsumen  ke dalam  segmen  pasar,  pembagian  pasar  dan menentukan sasaran pasarnya.
Terdapat  beberapa  pendekatan  dari clustering , salah satunya adalah untuk database yang besar, dimana digunakan untuk sampling dan compression .  Metode pengelompokan clustering adalah kumpulan obyek data dimana jika obyek data  yang  terletak  didalam  cluster  memiliki kemiripan  sedangkan  yang  tidak  berada  dalam satu  cluster  tidak  memiliki  kemiripan.    Jika terdapat n obyek pengamatan dengan p variabel
maka  sebelum  dilakukan  pengelompokkan  data atau  obyek,  terlebih  dahulu  ditentukan  ukuran kedekatan  sifat  antar  data  yang  ada.    Ukuran kedekatan  data  yang  biasa  digunakan  adalah jarak  euclidius  ( ueclidean  distance )    antara  dua obyek  dari  p  dimensi  pengamatan.    Jika  obyek pertama yang diamati adalah X=[x1,x2,x3,.....,xp] dan  Y=[y1,y2,y3,....,yp]  maka  perhitungan  jarak dengan  menggunakan ueclidean  distance untuk satu vektor digunakan rumus (5).
∑ − − = − = − p j j j L x x x x x x D 1 1 2 2 1 1 2 ) ( 2
(5)
Sampling adalah  proses  pemilihan  unsur-unsur ( item - item )  yang  mewakili  suatu  populasi (seluruh unsur/ item yang ada) secara sistematis dengan tujuan mempelajari unsur/ item tersebut. Pada penelitian ini digunakan sampling  berbasis  klaster,  dimana  teknik clustering yang  digunakan  adalah  algoritma  K- Means dan Fuzzy C Means.
K-Means Algoritma  K-Means  merupakan  metode yang  umum  digunakan  pada  teknik clustering . Menurut  Mac  Queen  (1967),  K-Mean  adalah salah  satu algoritma unsupervised learning yang paling sederhana yang dikenal dapat menyelesaikan  permasalahan clustering dengan baik.  Ide  utamanya  adalah  mendefinisikan centroid sejumlah  k,  untuk  masing-masing klaster. Centroid-centroid ini  harus  diletakkan dengan  cara  yang  cerdik  pada  satu  tempat, karena  lokasi  yang  berbeda  akan  menyebabkan hasil  yang  berbeda  pula.    Maka  sebaiknya meletakkan  sebisa  mungkin  berjauhan  satu dengan  yang  lain.    Langkah  berikutnya  adalah mengambil  masing-masing  titik  kepunyaan sekumpulan data
tertentu dan
menghubungkannya  ke centroid yang  terdekat. Ketika  tidak  ada  lagi  titik  yang  belum dihubungkan, maka langkah pertama terlengkapi dan satu pengelompokan awal telah dilakukan.    Dalam  posisi  ini  kita  perlu menghitung  kembali  k centroid-centroid baru sebagai barycenters dari  hasil  klaster-klaster pada  langkah  sebelumnya.    Setelah  kita mempunyai centroid baru,  satu  keterikatan harus  dilakukan  antara  titik-titik  sekumpulan data yang sama dengan centroid yang baru.  Satu pengulangan  telah  dilakukan,  sebagai  hasil  dari pengulangan  ini  mungkin  kita  memperhatikan bahwa  k centroid mengubah  lokasi  mereka secara bertahap sampai tidak ada lagi perubahan  yang  dilakukan.    Dengan  kata  lain centroid tidak bergerak/berubah lagi. Fuzzy C Means
Adalah sebuah metode clustering yang mengijinkan  satu  data  menjadi  milik  dua  atau lebih cluster .    Metode  ini  sering  digunakan dalam  pengenalan  pola  ( pattern  recoqnition ). Metode Fuzzy C Means adalah salah satu metode clustering yang  mengalokasikan  kembali  data kedalam masing-masing cluster dengan memanfaatkan  teori  Fuzzy.    Dalam  metode
Fuzzy C Means dipergunakan variabel membership fucntion  i ku ,  yang  merujuk  pada seberapa  besar  kemungkinan  suatu  data  bisa menjadi  anggota  ke  dalam  suatu cluster (Bezdek,1981).   Pada metode ini juga digunakan  suatu  variabel m yang  merupakan weighting  exponent dari membership function. Variabel  ini  dapat  mengubah  besaran  pengaruh dari membership function  i ku dalam  proses clustering .  Variabel m mempunyai wilayah nilai m > 1 , sampai pada saat ini tidak ada ketentuan yang  jelas  berapa  besar  nilai  m  yang  optimal dalam  melakukan  optimasi  suatu permasalahan clustering .    Nilai m yang  umum  digunakan adalah 2. membership function untuk suatu data ke suatu cluster tertentu dihitung menggunakan rumus sebagai berikut :
1 2 1 ) , ( ) , ( − = ∑         = m c j j k i k ik v x D v x D u (6)
Dimana : u ik = membership function data ke-k ke cluster ke-i v i = nilai centroid cluster ke-i m = weighting exponent
Secara mendasar terdapat dua cara pengalokasian  data  kembali  kedalam  masing- masing cluster pada  saat  proses  iterasi clustering .    Yang  pertama  adalah  pengalokasian dengan  cara  tegas  ( hard ).  Dimana  data  item secara tegas  dinyatakan sebagai  anggota cluster yang  satu  dan  tidak  menjadi  anggota cluster yang  lain.    Yang  kedua  dengan  menggunakan nilai  Fuzzy  dimana  masing-masing  data  item diberikan nilai kemungkinan untuk bisa bergabung  ke  setiap cluster yang  ada.    Pada  K- Means  pengalokasian  data  kembali  didasarkan pada  perbandingan  jarak  antara  data  dengan centroid setiap cluster yang  ada.    Pada  Fuzzy  C Means  pengalokasian  kembali  data  kedalam masing-masing cluster dipergunakan  variabel membership  function u ik yang  merujuk  pada seberapa  besar  kemungkinan  suatu  data  bisa menjadi  anggota  dalam  satu cluster .    Selain  itu juga  digunakan  variabel m yang  merupakan weighting exponent dari membership function.

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  hal  penelitian  ini  dilakukan  dalam wawancara  manager  EDP  yang  ada  pada perusahaan  Giant  MOG.  Wawancara  yang dilakukan  bertahap  guna  untuk  mendapatkan teori  dan  informasi  seakurat  mungkin  dalam penyusunan jurnal ini, dan bia disiapkan materi lebih lanjut untuk kejelasan dalam implementasi metode  yang  digunakan  didalam  perusahaan. Langkah-langkah yang dilakukan didalam penelitian  ini  meliputi  :  Desain  algoritma, Implementasi  algoritma,  Uji  coba,  Evaluasi. Adapun block  diagram dari  sistem  ditunjukkan pada  Gambar  2.  Terdapat  dua  proses  utama dalam sistem yaitu proses clustering dan proses penggalian kaidah asosiasi.  Data transaksi yang berasal dari data warehouse akan melalui proses klasterisasi  terlebih  dahulu  sebelum  dilakukan proses penggalian kaidah asosiasinya.
Gambar 4 . Block Diagram Sistem
Desain Algoritma Desain algoritmanya sebagai berikut, terdapat  dua  proses  utama  yaitu  proses klasterisasi  data  input  dan  proses  penggalian kaidah  asosiasi  multi  obyektif.  Dari  proses klasterisasi  akan  diperoleh  data  sampel  yang sudah dikelompok-kelompokkan, yang selanjutnya digunakan sebagai data input untuk proses  penggalian  kaidah  asosiasi.  Didalam penelitian  ini  digunakan  dua  metode clustering yaitu  K-Means  dan  Fuzzy  C  Means, flowchart dari  masing-masing  metode  tersebut  berturut- turut ditunjukkan pada Gambar 3 dan Gambar 4. Tahapan  yang  dilakukan  dalam  melakukan clustering dengan  metode  K-Means  adalah pertama dipilih k record secara random sebagai centroid atau pusat cluster untuk masing-masing k cluster .    Selanjutnya  menghitung  jarak  dari masing-masing record dengan record yang  lain dengan  menggunakan  rumus  (5).  Dengan menggunakan jarak tersebut, selanjutnya adalah menentukan record r i ke  sebuah cluster , sedemikian sehingga jarak r i dan centroid cluster adalah terkecil diantara cluster - cluster yang lain. Berikutnya  adalah  menghitung kembali  nilai rata-rata  dari  centroid  untuk  masing-masing cluster  berdasarkan  record - record yang  menjadi anggota  dari cluster tersebut.    Adapun  untuk
menghitung  nilai  rata-rata centroid digunakan rumus (7).  Proses tersebut diulangi sampai nilai rata-rata  dari  masing-masing centroid tidak berubah atau mendekati tetap.
i N k kj j i N x v i ∑ − = 1 ,
(7)
Dimana  :    Ni  adalah  jumlah  data  yang  menjadi anggota cluster i.
Gambar 5. Flowchart K-Means
Adapun tahapan yang dilakukan untuk melakukan proses clustering dengan menggunakan  metode  Fuzzy  C  Means  adalah pertama  dimulai  dengan  menentukan  jumlah cluster yang  diinginkan,  menentukan  nilai m ( weighting  exponent) dan  menentukan  nilai   ( threshold ).    Selanjutnya  menghitung  nilai membership masing-masing  titik  dari  data dengan  menggunakan  rumus  (6).    Dilanjutkan dengan menghitung nilai pusat centroid , nilai ini diperoleh  dengan  menggunakan  rumus  (7). Nilai  dari  semua  titik  diperbaiki  berdasarkan dari nilai pusat centroid yang baru. Penghitungan  nilai  pusat centroid dengan  nilai membership dilakukan  sampai  nilai membership lebih  kecil  dari  nilai    ( threshold )  yang  telah ditentukan diawal.
Penggalian  kaidah  asosiasi  dilakukan  dengan menggunakan algoritma Apriori, yang merupakan  algoritma  yang  umum  digunakan
Start Input m record, Tentukan k record sbg centroid Set of k clust End Hitung similaritas Nila i rata Hitung nilai rata-rata Da ta wa Cluster
Penggal ian Kaidah
Ka ida
dalam  penggalian  kaidah  asosiasi.    Untuk penggalian  kaidah  asosiasi  obyektif  tunggal hanya  digunakan  pengukuran support  count saja.    Sedangkan  untuk  penggalian  kaidah asosiasi multi obyektif digunakan tiga pengukuran yaitu nilai support count, comprehensibility dan interestingness .
Gambar 6. Flowchart Fuzzy C Means

## PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  sebagai  bahan  uji coba  adalah  dataset  retail  dari  informasi Manager  EDP  yang  ada  pada  perusahaan  Giant MOG  Malang  itu  sendiri.  Sebagai  contohnya penelitian ini akan mengambil contoh salah satu barang,  yaitu  ‘coklat’.  Membahas  penjualan, persediaan  yang  berhubungan  dengan  data mining dan semua parameter yang berhubungan.  Parameter  yang  berhubungan  ini berguna  untuk  mengetahui  coklat  tersebut mengalami  fastmoved  pada  bulan  apa  saja,  dan mengalami  slowmoved  pada  bulan  apa  saja. Penataan  barang  atau  displai  apakah  juga mempengaruhi,  terutama  penempatan  dalam bentuk paket.
Bisa  diambil  contoh  ketika  pada bulan februari, tepatnya  pada  perayaan  valentine,  hal  ini dipengaruhi  dari  degradasi  budaya  barat  yang masuk ke budaya timur. Yaitu budaya indonesia, mulai  mengikuti  tren  ini.  Jadi  coklat  menjadi icon utama, dan otomatis penjualan coklat akan menjadi fastmoved. Selain penjualan coklat, juga bisa  dibuat  paket.  Karena  biasanya,  valentine juga dirayakan dalam bentuk kebersamaan. Bisa dipaketkan dengan penjualan minuman bersoda.  Dengan  adanya  hal-hal  ini  yang menimbulkan  parameter  baru  yang  tidak  ada
pada  database  perusahaan  Giant  MOG  Malang. Padahal  hal  ini  sangat  penting  sekali  untuk kemajuan  dalam  keberhasilan  dalam  penjualan barang-barangnya.  Maka  dalam  sistem  data mining  juka  akan  memberitahukan  barang  apa saja yang mengalami fastmoving dan memberikan alternatif untuk melakukan inovasi-inovasi  dalam  melakukan  penjualan. Terutama  dalam  bidang  display,  yang  tidak  ada di field-field tabel database perusahaan. Sebagai contoh  lain,  penjualan  dilakukan  dalam  bentuk parsel.  Guna  penjualan  paket  dalam  bentuk parsel  coklat  ini  karena  telah  diperoleh informasi  dari  pelaksanaan  informasi  dari sistem  data  mining,  barang  apa  saya,  atau kombinasi  apa  saja  yang  dilakukan  pembeli ketika  membeli  coklat.  Biasanya  membeli  roti, minuman  bersoda,  atau  hal  lainnya.  Pemberian diskon  untuk  pembelian  diatas  rata-rata  juga memancing minat para pembeli untuk melakukan  penmebilan  lebih  banyak,  sehingga terjadi  pembelian  potensial  yang  juga  akan membuat perusahaan menjadi sukses melakukan strategin dan pemanfaatan
informasi. Pihak dari manejer bagian operasional harus sudah mengantisipasi, karena sistem  data  mining  yang  ada  hanya  berusaha mengoptimalkan  dari  penumpukan  data  yang ada pada perusahaan, untuk melakukan penjualan  secara  potensial  maka  pihak  bagian operasional harus mengetahui dan menjalankan metode  setelah  mengambil  laporan  yang  turun dari  pihak  kantor  pusat.  Kaidah  yang  dipakai untuk  mendapatkan  suatu  informasi,  diperoleh dari  adanya  kaidah  asosiasi.  Yaitu  memperoleh informasi  dari  atribut-atribut  apa  saja  yang saling  berhubungan.  Hal  ini  sangat  penting untuk  penempatan  atau  display  barang  yang nantinya  juga  akan  memperbaiki  barang slowmoved menjadi barang yang fastmoved.

## Manfaat Data Mining
Pada  awal  penggunaan  Data  Mining  yang ada  pada  Giant  MOG  Malang  department  store ini  dimulai  dan  dibuka.  Data  Mining  ini merupakan cabang dari Giant yang sebelumnya. Karena data mining ini akan berfungsi maksimal ketika  adanya  data  yang  menumpuk,  semakin banyak  data  yang  digali,  maka  semakin kompeten informasi yang didapat. Kevalitannya menjadi  semakin  kuat  untuk  memanfaatkan informasi tersebut. Data mining mengoptimalkan  informasi  yang  bertumpuk, yang  awalnya  hanya  memakan  tempat  di database,  diolah  sehingga  bisa  mendapatkan informasi  dan  strategi-setrategi  baru  untuk kemajuan  perusahaan  terutamanya  Giant  MOG Malang.  Jadi  telah  dilakukan  riset  dan  smpling terlebih  dahulu  untuk  pemanfaatannya  di  Giant MOG.  Hal  ini  dirasa  cukup  menghemat  biaya
Start Input  n record, Hitung nilai membership Set of k End Hitung nilai pusat Nilai memb Update nilai membership
untuk  pembelian  sistem  lagi,  jadi  dilakukan kerjasama  dengan  pihak  terdahulu  sebelum cabang Giant di MOG Malang ini dibuka.
Manfaat  dari  Data  Mining  yang  digunakan pada Giant departement store :
1.  Untuk  mengetahui  stok  ideal  perbulan  dari setiap item.
2.  Mengamati  pergerakan  barang  fast  moving maupun barang slow moving.
3.  Meminimalisir  kerusakan  barang,  karena belum tentu semua barang yang rusak bisa di retur atau diganti.
4.  Mengetahui  variabel  apa  saja  yang  terjadi  di lapangan,  yang  sangat  mempengaruhi  tidak lakunya suatu item-item di dalam operasional Giant MOG Malang.
5.  Yang  paling  menonjol  dari  pemanfaatan dengan  adanya  Data  Mining  ini  maka,  item- item  yang  ada  pada  perusahaan  Giant  MOG Malang bisa lebih terkontrol dan terkendali. Kelemahan dari digunakannya Data Mining : 1.  Membayar  dari  sistem  Data  Mining  yang dibuat.
2.  Perawatan  atau  maintenance  yang  dilakukan pada pusat.
3.  Adanya variabel lain yang tidak tertera dalam database harus bisa dirasakan para manager operasional itu sendiri. Karena hal ini sangat berpengaruh  sekali  dalam  arus  transaksi pada operasional itu sendiri.

## PENUTUP
Dari  hasil  uji  coba  yang  sudah  dilakukan dapat diambil  simpulan sebagai berikut : Saran  yang  bisa  diberikan  berkaitan  dengan penelitian  ini  untuk  pengembangan  selanjutnya adalah : 1. Pada penelitian ini algoritma, hanya digunakan  untuk  penggalian  kaidah  asosiasi multi obyektif dimensi tunggal, sehingga bisa dikembangkan untuk menyelesaikan permasalahan  penggalian  kaidah  asosiasi multi obyektif dimensi banyak.
2. Menggunakan  teknik  sampling  yang  lain, misalnya random  sampling atau regression- based sampling .

## DAFTAR PUSTAKA
1. Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, T., 1993. Mining  association  rules  between  sets  of items  in  large  databases.  In  Proceedings  of ACM  SIGMOD  international  conference  on management  of  data  (SIGMOD’93)  (pp.  207– 216).
2. Ghosh,  Ashish  Bhabesh  Nath,  2004.  “Multi-
Objective Rule Mining using Genetic Algorithms”, Information Sciences 163
(2004), 123-133.
3. Han,  J.,  Kamber  M.,  2000.    Data  Mining  : Concept  and  Techniques.    Morgan  Kaufman Publishers.
4. Freitas,A. 2002. “Data Mining and Knowledge
Discovery with Evolutionary Algorithms”Springer-Verlag, New York, 2002.
5. MacQueen,  J.B.,  1967.  Some  Methods  For Classification  And  Analysis  Of  Multivariate Observations, Proc. Of 5 th Berkeley Symposium  On  Mathematical  Statistic  And Probability, Berkeley, University Of California Press, 1:281-297.
6. Bezdek,  J.C  1981.    Pattern  Recognition  With Fuzzy  Objective  Function  Algorithm,  Plenum Press, New York