Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Brawijaya
2829
Implementasi Algoritme Modified-Apriori Untuk Menentukan Pola
Penjualan Sebagai Strategi Penempatan Barang Dan Promo
Vania Nuraini Latifah1, Muhammad Tanzil Furqon2, Nurudin Santoso3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1vanianuraini@student.ub.ac.id, 2m.tanzil.furqon@gmail.com, 3nurudin.santoso@ub.ac.id
Abstrak
Pola penjualan merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk menentukan strategi penjualan yang berupa penempatan barang dan promo, dengan melihat seberapa sering suatu barang dibeli secara bersamaan pada sebuah toko retail. Data mining digunakan untuk menganalisis data yang berukur besar untuk menemukan hubungan antara data dan dapat menghasil informasi yang berguna untuk pengguna. Sehingga pada penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan untuk menentukan pola penjualan dengan menggunakan association rule dan algoritme Modified-Apriori. Association rule merupakan metode untuk mencari hubungan menarik yang tersembunyi dalam data yang besar dengan menggunakan perhitungan nilai support dan confidence. Algortime modified Apriori adalah pengembangan dari algoritme Apriori yang melakukan pencarian frequent itemset dengan proses penggabungan (join) dan pemangkasan (prune). Algortime Modified-Apriori menghasilkan efisiensi waktu yang lebih cepat dengan menggunakan hashMap dibandingkan dengan algoritme Apriori. Hasil dari penelitian ini didapatkan nilai minimum support tertinggi yaitu 9% dan nilai minimum confidence
tertinggi yaitu 80%. Panjang itemset yang dihasilkan adalah 2-itemset dan 3-itemset. Pengujian dengan menggunakan liftratio didapatkan rule yang memiliki nilai lebih dari 1.
Kata kunci: data mining, association rule, Modified-Apriori, pola penjualan. Abstract
Sales pattern is one of the methods that can be used to determine sales strategy such as the products placement and promo, by seeing on how often an item purchased simultaneously in a retail store. Data mining is used for analyzing the big data to find inter-data connection and to generate useful informations for the users. So, this study used sales transaction data to determine sales pattern by using association rule and algorithm Modified-Apriori. Association rule is a method used for finding unique connection hid in big data by using the calculation of the value of support and confidence. Algorithm modified Apriori is the development of the Apriori algorithm which searches frequent itemset and joining and pruning process, then as a result, it produces faster time efficiency by using HashMap technique instead of Apriori algorithm. The results obtained from this study are the highest value of the minimum support is 9% and the highest value of minimum confidence is 80%. The length of the itemset are 2-itemset and 3-itemset. Test which used lift ratio generates rule which has value of more than 1.
Keywords: data mining, association rule, Modified-Apriori, sales pattern.
1. PENDAHULUAN
Persaingan di dunia bisnis saat ini khususnya pada bidang retail sangat berkembang pesat dengan ditunjukkan banyaknya
supermarket, minimarket dan toko swalayan yang ada saat ini. Untuk itu perusahaan dituntut membuat sebuah strategi penjualan yang dapat membantu meningkatkan angka penjualan sehingga dapat bersaing dengan perusahaan
retail sejenis lainnya.
satunya dapat diterapkan pada perusahaan retail untuk menganalisis keterkaitan antar barang pada data transaksi penjualan.
Dari penelitian yang telah dilakukan sebelumnya yang ditulis oleh Kaushal Vyas, dan Shilpa (Vyas & Sherasiya, 2016), penelitian tersebut menggunakan algortime Modified-Apriori untuk menganalisis keterkaitan antar barang menggunakan data pola penjualan. Penelitian sejenis dilakukan oleh Ashish Shah
(Shah, 2016)
dengan menggunakan Modified-Apriori untuk menganalisis keranjang belanja konsumen. Dari kedua penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa algoritme Modified-Apriori cocok digunakan untuk menentukan pola penjualan dengan menganalisis keterkaitan antar barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen.Dengan permasalahan tersebut, perusahaan harus mengetahui pola penjualan barang untuk mengetahui keterkaitan antar barang yang sering dibeli secara bersamaan. Dengan mengetahui pola penjualan dapat digunakan sebagai rekomendasi oleh perusahaan untuk menentukan strategi penempatan barang dan pembuatan promo. Dari masalah tersebut dibuatlah suatu sistem untuk mengetahui pola penjualan barang dengan menggunakan algoritme Modified-Apriori.
2. DASAR TEORI 2.2. Association Rule
Association rule adalah metode untuk mencari hubungan istimewa yang terdapat dalam data yang besar (C, Baskoro, Ambarwati, & Wicaksana, 2013). Implikasi dari association rule berbentuk if X then Y. Digunakan nilai
untuk menentukan association rule dengan menggunakan perhitungan nilai support dan
confidence. Nilai tersebut akan dibandingkan dengan batasan yang telah ditentukan yaitu minimum support dan minimum confidence.
2.2.1. Support
Support merupakan nilai yang
menggambarkan seberapa sering suatu item atau
Confidence adalah suatu nilai yang menunjukkan hubungan antar 2-item yaitu seberapa sering item Y muncul didalam transaksi yang mengandung X (C, Baskoro, Ambarwati, & Wicaksana, 2013). Untuk mencari nilai
confidence dapat dilakukan dengan
menggunakan Persamaan 2.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (2)
2.3. Modified-Apriori
Modified-Apriori adalah hasil modifikasi dari algoritme Apriori untuk mencari pola hubungan antara satu atau lebih item dengan menggunakan teknik hash yang membagi dataset menjadi beberapa bagian (Vyas & Sherasiya, 2016). Teknik hash yang digunakan adalah HashMap dengan menggunakan key dan
Gambar 1. Diagram Alir Algoritme Modified-Apriori
Modified-Apriori akan mengurangi jumlah iterasi untuk meningkatkan kinerja sistem. Tujuan utama dari algoritme ini adalah untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi waktu untuk menghasilkan frequentitemsets.
2.4. Lift Ratio
Nilai liftratio digunakan untuk menentukan kekuatan dari rule. Rule dikatakan kuat jika memiliki nilai lift ratio lebih dari 1 (Santosa, 2007). Nilai lift ratio dapat dihitung menggunakan Persamaan 3.
𝑙𝑖𝑓𝑡 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵)𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵) (3)
Nilai benchmarkconfidence dapat dihitung menggunakan Persamaan 4.
𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴, 𝐵) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (4)
3. IMPLEMENTASI
Pada penelitian ini menggunakan Modified-Apriori untuk menghasilkan sebuah rule yang akan dijadikan sebagai pola penjualan. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 485 data transaksi penjualan. Proses dari sistem pola penjualan ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Sistem Pola Penjualan
Berdasarkan diagram alir pada Gambar 2, alur dari sistem dimulai dengan menginputkan data transaksi penjualan, minimum support dan minimum confidence.
Proses pertama yaitu algoritme Modified-Apriori, pada proses ini dilakukan penggabungan (join) dari beberapa item dan memasukan kedalam HashMap sebagai key dan
value kemudian dilakukan pemangkasan (prune) untuk item yang tidak memenuhi nilai minimum
support sesuai nilai yang telah diinputkan. Proses dari algoritme Modified-Apriori akan menghasilkan kandidat rule.
Proses kedua adalah pembentukan rule
dengan menghitung nilai support dan
confidence. Proses pembentukan rule akan menghasilkan rule yang telah memenuhi nilai minimum confidence.
3.1. Halaman Antar Muka Utama
Antar muka halaman utama adalah antar muka yang digunakan untuk user menginputkan file, nilai minimun support dan confidence yang akan digunakan sebagai batasan dalam menentukan pola penjualan. Pada antar muka halaman utama juga akan menampilkan data pada tabel yang berisi nomer transaksi, item
Gambar 3. Halaman Antar Muka Utama
3.2. Halaman Antar Muka Hasil
Antar muka halaman hasil adalah antar muka yang digunakan untuk menampilkan hasil dari proses menentukan pola penjualan. Pada halaman ini ditampilkan nilai minimum support
dan confidence dari inputan user pada halaman utama, waktu proses, jumlah rekomendasi, rule
yang dihasilkan beserta nilai support, confidence
dan nilai lift ratio dan hasil analisis. Implementasi antar muka halaman hasil ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Antar Muka Hasil
4. PENGUJIAN DAN ANALISIS 4.1. Pengujian Algoritme
4.1.1. Pengujian Pengaruh Nilai Minimum Support terhadap Jumlah Rule
Pengujian nilai minimum support
dilakukan dengan menginputkan 5 nilai minimum support yang berbeda dan nilai
confidence 50% untuk diketahui jumlah rule
yang dihasilkan. Hasil pengujian pengaruh nilai minimum support ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Pengaruh Nilai Minimum Support Terhadap Jumlah Rule
Pengujian Minimum
support (%)
Jumlah rule
1 5% 18
2 6% 7
Gambar 5. Grafik Hasil Analisis Pengujian Pengaruh Nilai Minimum Support Terhadap
Jumlah Rule
Dari grafik pada Gambar 5. didapatkan hasil yaitu jumlah rule tertinggi dihasilkan dari minimum support terkecil yaitu 5% dan jumlah
rule terendah dihasilkan dari minimum support
terbesar yaitu 9%.
Sehingga semakin kecil nilai minimum
support maka semakin banyak rule yang dihasilkan dan sebaliknya semakin besar nilai minimum support maka semakin sedikit rule
yang dihasilkan.
4.1.2. Pengujian Pengaruh Nilai Minimum Confidence terhadap Jumlah Rule
Pengujian nilai minimum confidence
dilakukan dengan menginputkan 5 nilai minimum confidence yang berbeda dan nilai minimum support 5% untuk diketahui jumlah
rule yang dihasilkan. Hasil pengujian pengaruh nilai minimum confidence ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian pengaruh nilai minimum confidence
Pengujian Minimum
confidence (%)
Jumlah rule
1 40% 29
2 50% 18
3 60% 12
4 70% 6
5 80% 3
Gambar 6. Grafik Hasil Analisis Pengaruh Nilai Minimum Support Terhadap Jumlah Rule
Dari grafik pada Gambar 6. didapatkan hasil yaitu jumlah rule tertinggi dihasilkan dengan minimum confidence terkecil yaitu 40% dan jumlah rule terendah dihasilkan dengan minimum confidence terbesar yaitu 80%.
Sehingga semakin besar nlai minimum
confidence maka semakin sedikit jumlah rule
yang dihasilkan dan sebaliknya semakin kecil nilai minimum confidence maka semakin banyak
rule yang dihasilkan.
4.1.3. Pengujian Pengaruh Nilai Minimum Support terhadap Panjang Itemset
Pengujian nilai minimum support terhadap panjang itemset dilakukan dengan menginputkan 5 nilai minimum support yang berbeda dan nilai minimum confidence 50% untuk diketahui panjang itemset yang dihasilkan. Hasil pengujian pengaruh nilai minimum support terhadap panjang itemset ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Pengaruh Nilai Minimum Support Terhadap Panjang Itemset
Pengujian Minimum
Dari hasil pengujian tersebut didapatkan hasil analisis yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Hasil Analisis Pengaruh Nilai Minimum Support Terhadap Panjang Itemset
Dari grafik pada Gambar 7. didapatkan hasil pengujian yaitu panjang itemset terpanjang dihasilkan dengan minimum support terkecil yaitu 5% dengan panjang 3-itemset dan panjang
itemset terpendek dihasilkan dari minimum
support tertinggi 9% yaitu 2-itemset.
Sehingga semakin besar nilai minimum
support yang digunakan maka semakin pendek panjang itemset yang dihasilkan dan sebaliknya semakin kecil nilai minimum support yang digunakan maka semakin panjang itemset yang dihasilkan.
4.2. Pengujian Lift Ratio
Pengujian lift ratio merupakan pengujian yang dilakukan terhadap rule yang terbentuk untuk mengetahui kekuatan dari rule. Pengujian
lift ratio dilakukan dengan menggunakan nilai minimum support 7% dan minimum confidence
50% dan dihasilkan 5 rule. Hasil pengujian lift ratio ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Lift Ratio
Pengujian Confidence Rule Lift
Gambar 8. Grafik Hasil Analisis Lift Ratio
Dari grafik pengujian pada Gambar 8. didapatkan rule yang memiliki nilai lift ratio
lebih dari 1. Hasil pengujian ini menunjukan bahwa semua rule yang dihasilkan memiliki keterikatan antara item antecedent dan
consequent yang kuat. Rule yang memiliki nilai
lift ratio tinggi dapat digunakan sebagai rekomendasi untuk penempatan barang dan promo.
Nilai confidence yang tinggi belum tentu menghasilkan nilai lift ratio yang tinggi, karena nilai lift ratio menggambarkan keseimbangan antara frekuensi kemunculan item secara independen dengan frekuensi kemunculan secara bersamaan sedangkan nilai confidence
menggambarkan tingkat kepercayaan item pada
rule tersebut muncul secara bersamaan.
5. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan untuk menentukan pola penjualan dengan menggunakan algoritme Modified-Apriori didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut.
1. Dengan menggunakan algoritme Modified-Apriori untuk menentukan pola penjualan menggunakan teknik hash yaitu HashMap. Proses dari algoritme Modified-Apriori sama dengan proses pada algoritme Apriori, perbedaannya hanya pada saat pembentukan itemset. Pada Modified-Apriori penyimpanan itemset menggunakan key dan value dengan menggunakan HashMap sehingga menghasilkan waktu proses yang lebih cepat dibandingkan dengan menggunakan algoritme Apriori.
2. Hasil dari penelitian ini memiliki nilai minimum support tertinggi yaitu 9% dan
penelitian selanjutnya yaitu, menambahkan data yang digunakan sehingga dapat dihasilkan nilai minimum support yang lebih besar dan Mining dengan RapidMiner. Jakarta: -. Fauzy, M., 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, 221-227.
Iqbal, M. (2016). Pencarian Pola Kecenderungan Pengambilan Mata
Kuliah Menggunakan Algoritme
Apriori. Malang: Universitas Brawijaya. Nengsih, W. (2015). A Comparative Study on Market Basket Analysis and Apriori Association Technique. International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT), 461-464.
Santosa, B. (2007). Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu. Setiabudi, D. H., Budhi, G. S., Purnama, I. W.,
& Noertjahyana, A. (2011). Data
Mining Market Basket Analysis’ Using
Hybrid-Dimension Association Rules, Case Study in Minimarket X.
International Conference on
Uncertainty Reasoning and Knowledge Engineering, 196-199.
Shah, A. (2016). Association Rule Mining with Modified Apriori Algorithm using Top down Approach. International Conference on Applied and Theoretical
Computing and Communication
Technology (iCATccT), 747-752. Vyas, K., & Sherasiya, S. (2016). Modified
