ANALISA KERANJANG BELANJA DENGAN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK STOK BARANG PADA LISTRIKMART

Transkripsi

1 ANALISA KERANJANG BELANJA DENGAN ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK STOK BARANG PADA LISTRIKMART Siti Maskuroh 1 1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I No Semarang, Indonesia Telp. (024) Fax : (024) sitimaskuroh10@gmail.com 1 Abstrak Sering terjadi kekosongan salah satu stok barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh pelanggan, merupakan salah satu faktor dari tidak adanya informasi mengenai kebiasaan belanja konsumen. Sehingga perlu dilakukan penelitian mengenai barang yang sering dibeli secara bersamaan, berdasarkan data transaksi penjualan di Listrikmart dengan teknik association rule. Algoritma association rule yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma apriori. Hasil yang didapat dari pengolahan data transaksi penjualan tersebut adalah berupa kombinasi item (itemset) dengan nilai asoosiasi berupa nilai support dan confidence. Semakin tinggi nilai support dan confidence maka semakin kuat nilai keterkaitannya. Banyaknya data pertimbangan akan membuat relasi di tiap barang semakin sedikit, dan besarnya macam penawaran barang. Semakin tinggi nilai support dan confidence maka semakin kecil jumlah rule yang terbentuk, begitu sebaliknya. Kombinasi item yang dihasilkan dapat menjadi bahan rekomendasi bagi pengusaha ritel dalam menentukan stok barang apa saja yang perlu diperbanyak demi meningkatkan keuntungan. Kata Kunci: association rule, analisa keranjang belanja, algoritma apriori Abstract The vacancy stock of one product that happen when the customers are purchasing more than one item at the same time is as a result from lacking information of the customers shopping habit. So it necessary to do research on frequently purchased items simultaneously, based on the sales transaction data in the Listrikmart using association rule technique. Association rule algorithms used in this research is apriori algorithm. The results of sales transaction data processing is a combination items (itemset) with association value such as support and confidence values. The higher its value of support and confidence so the stronger its association value. The number of data considerations will make a relation in each items getting a bit, the amount kinds of supply of items. The higher its value of support and confidence, the smaller number of rules its form, so on the contrary. The items combination which generated can be used as a recommendation for retailers to determine stock items that need to be multiplied in order to increase profits. Keywords: Association rule, market basket analysis, apriori algorithm 1. PENDAHULUAN Listrikmart adalah minimarket yang melayani pembelian alat-alat listrik secara partai (grosir) maupun pembelian alat listrik secara ecer (retail). Usaha ritel atau eceran (retailing) dapat dipahami sebagai semua kegiatan yang terlibat dalam penjualan barang atau jasa secara langsung kepada konsumen akhir untuk penggunaan pribadi dan bukan penggunaan bisnis [2]. Stok barang merupakan permasalahan operasional yang sering dihadapi oleh 1

2 pedagang retail. Jika jumlah stok barang terlalu sedikit dan permintaan tidak dapat dipenuhi karena kekurangan persediaan. Begitu juga jika stok barang terlalu besar, maka akan mengakibatkan kerugian karena harus menyediakan tempat yang lebih besar, terjadinya penyusutan nilai guna barang, serta harus menyediakan biaya tambahan yang terkait dengan biaya stok barang seperti biaya pemeliharaan dan biaya akuntansi [3]. Market Basket Analysis merupakan salah satu teknik dari data mining yang mempelajari tentang perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli barang secara bersamaan dalam satu waktu. Teknik tersebut bisa diterapkan dalam data yang sangat besar seperti data transaksi penjualan [4]. Apriori adalah suatu algoritma yang sudah sangat dikenal dalam melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan teknik association rule [3]. Berdasarkan latar belakang diatas, maka penelitian ini akan menerapkan algoritma apriori untuk mengetahui kebiasaan belanja pelanggan sehingga memudahkan dalam stok barang atau order barang. 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Persediaan Barang Pengertian persediaan menurut Warren Reeve Fess (2005:440) yang diterjemahkan oleh Aria Farahmita, Amanugrahani dan Taufik Hendrawan yaitu : Digunakan untuk mengindikasikan (1) barang dagang yang disimpan untuk kemudian dijual dalam operasi bisnis perusahaan, dan (2) bahan yang digunakan dalam proses produksi atau yang disimpan untuk tujuan itu [8]. 2.2 Tahap Association rule Meodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap [10] : 1. Analisis pola frekuensi tinggi Tahapan ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut. Support (A) = Jumlah transaksi Total Transaksi Sementara itu, nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus 2 berikut. Support (A, B) = P (A B) Support(A,B) = Transaksi dan B Transaksi 2. Pembentukan aturan asosiasi Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A B. Nilai confidence dari aturan A B diperoleh dari rumus berikut. Confidence = P(B A)= 2.3 Algoritma Apriori Transaksi dan B Transaksi 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 [13].

3 3. ANALISA HASIL PENELITIAN 3.1 Aplikasi Gambar 3.Rincian rule bulan agustus Gambar 1. Halaman apriori Halaman apriori ini merupakan halaman yang digunakan untuk mencari rule-rule hubungan antar produk yang sering dibeli secara bersamaan. Memiliki 5 inputan yaitu : import data, minimum support, minimum confidence, maximum rule, nama file. 3.2 Hasil dan Analisa Pembahasan ini akan mem-bandingkan rule yang terbentuk pada setiap bulannya. Penelitian dilakukan pada bulan juli, agustus, dan september Bulan juli 115 barang dan 390 transaksi, bulan agustus 66 barang 251 transaksi, september 146 barang dan 390 transaksi, untuk 3 bulan (juli, agustus, september) 170 barang dan 1067 transaksi. Gambar 4. Rincian Rule bulan september Rule yang dipilih pada bulan juli, agustus dan september adalah nilai minimum support 0.02 dan minimum confidence 0.30, nilai minimum ini dipilih karena dipilih tengah-tengah antara minimum support dan confidence dari yang terbesar dan terkecil. Jika dipilih minimum support dan confidence yang terkecil meskipun hasil aturan yang diperoleh lebih banyak tapi tingkat kekuatan kebenarannya masih sedikit, sebaliknya jika memilih minimum confidence yang terlalu besar maka hanya sedikit aturan yang terbentuk atau bahkan tidak terbentuk. Aturan yang diperoleh dengan minimum support 0.02 dan minimum confidence 0.30, aturan ini dianggap yang paling sesui untuk dijadikan pertimbangan stok barang. Tabel 1: Rule yang dipilih bulan juli Gambar 2. Rincian rule bulan juni

4 Tabel 2. Rule yang dipilih bulan agustus Tabel 3. Rule yang dipilih bulan september Barang yang sering dibeli secara bersamaan pada tiap bulannya berbedabeda, namun ada juga barang yang terus-menerus dibeli secara besamaan yang terjadi pada setiap bulan. Dibuktikan dengan adanya 3 aturan/rule yang selalu ada pada setiap bulannya, sama dengan 3 aturan yang diperoleh dari data 3 bulan dengan minimum support (0.02) dan confindence (0.30). Berikut ini rinciannya : Tabel 4: Rule yang selalu ada setiap bulan Trafik penjualan yang terjadi pada setiap bulan tidak selalu sama, berdasarkan hasil analisa dalam penelitian ini ditemukannya perbedaan rule / aturan yang sering dibeli secara bersamaan pada bulan juli, agustus, dan september. Namun, ada juga barang yang sering dibeli bersamaan secara terus menerus / secara berkala. Barang yang sering dibeli bersamaan di 3 bulan terakhir yaitu : 1. Jika membeli bestram steker -> maka membeli bestram kontak (3.8%, 53%) 2. Jika membeli bestram kontak -> maka membeli bestram steker (3.8%, 42%) 3. Jika membeli fujilight kabel audio -> maka membeli broco steker (2%, 40%) Aturan pertama dapat diartikan: seorang konsumen yang membeli bestram steker, punya kemungkinan 3,8% untuk juga membeli bestram kontak, aturan ini mewakili dari 53% dari semua transaksi selama ini. Atruan ini dapat dimanfaatkan untuk mengatur atau menjaga persediaan stok barang. Misal : order bestram steker sebanyak 100 pcs maka harus order juga bestram kontak sebanyak 53 pcs. 4. KESIMPULAN Dari analisa yang dilakukan selama 3 bulan terakhir (bulan juli, agustus, september 2014) memperoleh 3 aturan yang selalu terbeli secara bersamaan pada setiap bulan dengan minimum support (0.02) dan confidence (0.30) yaitu : 1. Jika membeli bestram steker -> maka membeli bestram kontak (3.8%, 53%), 2. Jika membeli bestram kontak -> maka membeli bestram steker (3.8%, 42%), 3. Jika membeli fujilight kabel audio -> maka membeli broco steker (2%, 40%). Hasil dari proses data mining ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan stok kedepannya atau menjaga stok barang yang sering dibeli bersamaan di Listrikmart misal : order 100 pcs bestram steker maka order bestram kontak 53pcs. DAFTAR PUSTAKA [1] Heru Dewantara, Purnomo Budi

5 Santosa, and Nasir Widha Setyanto, "Perancangan Aplikasi Data Mining dengan Algoritma Apriori untuk Frekuensi Analisis Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan," jrmsi, vol. 1, no. 3, pp , [2] M. Misbakhul Munir, "Analisis Pengaruh Retailing Mix Terhadap Keputusan Pembelian pada Mini Market Permata Di Kecamatan Balapulang," UNIVERSITAS DIPONEGORO, Semarang, Skripsi Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro [3] Erwin, "Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP- Growth," Jurnal Generic, vol. 4, no. 2, pp , [4] Safar Riduan Pasaribu, "Sistem Pendukung Keputusan Analisa Pola Penjualan Barang dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Lucky Swalayan)," Pelita Informatika Budi Darma, vol. 6, no. 2, pp , [5] Denny Haryanto, Yetli Oslan, and Djoni Dwiyana, "Implementasi Analisis Keranjang Belanja Dengan Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Penjualan Suku Cadang Motor," Jurnal Buana Informatika, vol. 2, no. 2, pp , [6] Goldie Gunadi and Dana Indra Sensuse, "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, pp , [7] Kennedi Tampubolon, Hoga Saragih, and Bobby Reza, "Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan," Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), vol. 1, no. 1, pp , [8] Fitria;, "Pengaruh Inventory Turnover Dan Recievable Turnover Terhadap Laba/Rugi Pada PT. Rutan Cabang Palembang," Universitas Tridinanti, Palembang, [9] Fajar Astuti Hermawati, Data Mining, Putri Christian, Ed. Yogyakarta, Indonesia: CV Andi Offset, [10] Kusrini; Luthfi, Emha Taufiq;, Algoritma Data Mining, 1st ed., Theresia Ari Prabawati, Ed. Yogyakarta, Indonesia: Andi, [11] Efori Buulolo, "Implementasi Algoritma Apriori pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan)," Pelita Informatika Budi Darma, vol. 4, no. 1, pp , [12] Rizki Muliono, "Perancangan Web E-Commerce Jual Beli Batu Cincin Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus Toko Akik Murah Padang Sidimpuan)," Pelita Informatika Budi Darma, vol. 7, no. 3, pp , [13] Eka Novita Sari, "Analisa Algoritma Apriori Untuk Menentukan Merek Pakaian yang Paling Diminati pada Mode Fashion Group Medan," Pelita Informatika Budi Darma, vol. 4, no. 3, pp , [14] Hapsari Dita Anggraeni, Ragil Saputra, and Beta Noranita, "Aplikasi Data Mining Analisis Data Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori (

6 Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang)," Journal of Informatics and Technology, vol. 2, no. 2, pp , [15] Nuqson Masykur Huda, "Aplikasi Data Mining untuk Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa," Universitas Diponegoro, [16] Christian A.D Selang, "Bauran Pemasaran (Marketing Mix) Pengaruhnya Terhadap Loyalitas Konsumen pada Fresh Mart Bahu Mall Manado," EMBA, vol. 1, no. 3, pp , 2013.