VISIONER: Jurnal Manajemen dan Bisnis Website: https://ejurnal.
id/jmbv Volume : 14 No.
1 Bulan April, 2025 Doi: https://doi.
org/jmbvV14.
ISSN: 2252-4835 / EISSN: 2597-7474
Halaman: 52-59 Analisis Hubungan antar Produk dalam Pola Belanja Konsumen dengan Algoritma Apriori Afriosa Syawitri1*.
Siti Rahmi Hidayatullah2.
Rusy Dina3 Universitas Negeri Padang afriosasyawitri@unp.
id, sitirahmihidaya@unp.
id, rusydina@unp.
Artikel Masuk: 16 Mei 2025 | Artikel di revisi: - | Artikel Di terbitkan: 21 Mei 2025 Visioner : Jurnal Manajemen dan Bisnis by STIE Balikpapan is licensed under CC BY 4.
Abstrak Toko fitri hijab merupakan salah satu toko yang menjual hijab, pada toko ini terdapat banyak transaksi yang dapat dimanfaatkan dan dapat dikelola untuk menghasilkan suatu informasi.
Analisa transaksi yang ada pada toko ini dapat membantu pemilik toko untuk membuat suatu strategis bisnis, seperti mengetahui barang yang sering dibeli secara bersamaan.
Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistika, database dan visualisasi untuk pengenalan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar.
Salah satu algoritma dari teknik data mining yang dapat digunakan untuk mencari pola belanja konsumen adalah algoritma apriori.
Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma pada data mining yang digunakan untuk pengambilan data dengan aturan asosiatif dalam menentukan hubungan suatu kombinasi item.
Dari analisis data menggunakan bahasa pemograman phyton ini didapatkan 2 aturan asociation rule yaitu : Jika membeli hijab instan maka akan membeli hijab segi empat dengan nilai confidence 0.
53 dan jika membeli hijab segi empat maka akan membeli hijab instan dengan nilai confidence 0.
Kata Kunci: Data Mining.
Algoritma Apriori.
Pola Belanja Konsumen Abstract The fitri hijab shop is one of the shops that sells hijab, in this shop there are many transactions that can be utilized and can be managed to produce information.
Analysis of transactions in this shop can help shop owners to create a business strategy, such as knowing items that are often purchased together.
Data mining is a field of several scientific fields that combines techniques from machine learning, pattern recognition, statistics, databases and visualization to identify problems of retrieving information from large databases.
One of the algorithms from data mining techniques that can be used to find consumer shopping patterns is the apriori algorithm.
The apriori algorithm is one of the algorithms in data mining that is used to retrieve data with associative rules in determining the relationship of a combination of items.
From the data analysis using the python programming language, 2 association rules were obtained, namely: If you buy an instant hijab, you will buy a square hijab with a confidence value of 53 and if you buy a square hijab, you will buy an instant hijab with a confidence value of 0.
Keywords: Data Mining.
Apriori Algorithm.
Consumer Spending Patterns PENDAHULUAN Pada saat sekarang hijab merupakan salah satu kebutuhan bagi umat muslim.
Beragam hijab telah banyak dijual dipasaran.
Karena menggunakan hijab sudah menjadi hal yang wajib, maka tidak mengherankan apabila permintaan terhadap hijab terus meningkat dari waktu ke waktu.
Hal ini tentu mendorong para produsen dan pelaku usaha fashion muslim untuk terus berinovasi menciptakan berbagai model hijab yang tidak hanya memenuhi syariat, tetapi juga tetap modis dan nyaman digunakan dalam Afriosa Syawitri.
Siti Rahmi Hidayatullah, dan Rusy Dina Analisis Hubungan antar Produk dalam Pola Belanja Konsumen dengan Algoritma Apriori VISIONER: Jurnal Manajemen dan Bisnis Website: https://ejurnal.
id/jmbv Volume : 14 No.
1 Bulan April, 2025 Doi: https://doi.
org/jmbvV14.
ISSN: 2252-4835 / EISSN: 2597-7474
Halaman: 52-59 berbagai aktivitas.
Seiring dengan permintaan tersebut, para pelaku usaha dituntut untuk memahami perilaku konsumen agar dapat mengembangkan strategi pemasaran dan penjualan yang lebih efektif.
Toko fitri hijab merupakan salah satu toko yang menjual hijab, pada toko ini terdapat banyak transaksi yang dapat dimanfaatkan dan dapat dikelola untuk menghasilkan suatu informasi.
Analisa transaksi yang ada pada toko ini dapat membantu pemilik toko untuk membuat suatu strategis bisnis, seperti mengetahui barang yang sering dibeli secara bersamaan.
Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk memahami perilaku konsumen adalah dengan melakukan analisis pada pola belanja konsumen.
Dalam hal ini, dapat dilakukan dengan cara menganalisa transaksi konsumen yang tersimpan dalam sistem penjualan yang dapat menjadi sumber informasi yang berharga.
Untuk menganalisis pola belanja konsumen dapat menggunakan teknik data mining.
Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistika, database dan visualisasi untuk pengenalan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar.
Sementara dalam pengertian lain, data mining merupakan suatu proses pencarian pola dari data-data dengan jumlah yang sangat banyak yang tersimpan dalam suatu tempat penyimpanan dengan menggunakan teknologi pengenal pola, teknik statitik, dan matematika .
Salah satu algoritma dari teknik data mining yang dapat digunakan untuk mencari pola belanja konsumen adalah algoritma apriori.
Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma pada data mining yang digunakan untuk pengambilan data dengan aturan asosiatif dalam menentukan hubungan suatu kombinasi item, algoritma ini dapat mengetahui kemungkinan jenis barang yang dapat dibeli bersamaan dalam setiap pembelian yang dilakukan konsumen dan dapat digunakan dalam pengambilan keputusan terkait stok barang .
Penelitian sebelumnya menggunakan Algoritma Apriori mendapatkan hasil dengan nilai minimum support 25% dan nilai minimum confidence 50% menghasilkan 13 aturan asosiasi diantaranya 2 aturan asosiasi untuk merk suzuki, 6 aturan asosiasi untuk merk honda dan 5 aturan asosiasi untuk merk yamaha yang memenuhi syarat minimum dua parameter yaitu parameter support dan confidence dan diuji dengan menggunakan lift ratio untuk menentukan aturan asosiasi yang valid atau tidak valid.
Item yang paling laku untuk merk suzuki adalah item dengan kode B01 yaitu Cool Starter Satria FU, untuk merk honda adalah item dengan kode C14 yaitu Seal Shock Depan Tiger, untuk merk yamaha adalah item dengan kode D01 yaitu Cool Starter Jupiter Z.
Vega ZR.
Mio J, hal ini dapat meminimalisir kekosongan persediaan dari masing-masing item yang paling laku dari setiap produk dari 3 merk suku cadang tersebut .
Pada penelitian implementasi data mining untuk analisa data penjualan dengan algoritma apriori studi kasus dapoerinAos didapat aturan asosiasi final diketahui jika membeli kudapan putu ayu maka akan membeli lontong dengan nilai support 50% dan confidence 88%.
Jika membeli kudapan risoles maka akan membeli lontong dengan nilai support 35,71% dan confidence 100%.
Jika membeli kudapan piscok maka akan membeli lontong dengan nilai support 35,71% dan confidence 83% .
Penelitian dengan studi kasus pola data penyakit pada RSUD Jakarta didapatkan hasil jika mengidap Non-insulin-dependent diabetes mellitus dengan koma maka mengidap Non-insulin-dependet diabetes mellitus tanpa komplikasi dengan nilai 08% dan nilai confidence 100%.
Dan jika mengidap Non-insulin-dependent diabetes mellitus dengan koma nilai support 23.
08% dan confidence 75% .
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa transaksi yang ada pada toko fitri hijab untuk melihat pola belanja konsumen yang ada pada toko tersebut, dan juga untuk membantu toko tersebut dalam mengambil keputusan untuk promosi dan mengembangkan tokonya.
II.
METODE
Afriosa Syawitri.
Siti Rahmi Hidayatullah, dan Rusy Dina Analisis Hubungan antar Produk dalam Pola Belanja Konsumen dengan Algoritma Apriori VISIONER: Jurnal Manajemen dan Bisnis Website: https://ejurnal.
id/jmbv Volume : 14 No.
1 Bulan April, 2025 Doi: https://doi.
org/jmbvV14.
ISSN: 2252-4835 / EISSN: 2597-7474
Halaman: 52-59 1 Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang dilakukan yaitu dengan mengamati secara langsung bagaimana proses transaksi yang ada pada toko.
Data transaksi yang ada dikumpulkan dengan memindahkan data yang ada pada buku catatan penjualan ke microsoft excel.
2 Tahapan Penelitian Proses tahapan data mining Data Selection Pemilihan .
data perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi.
Data hasil seleksi ini kemudian disimpan dalam berkas terpisah dari basis data operasional agar dapat digunakan dalam proses data mining.
Pre-Processing atau cleaning Proses cleaning ini mencakup duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data.
Transformation Proses transformation dilakukan setelah proses cleaning, pada proses transformation ini dilakukan untuk mengubah atau menggabungkan data ke dalam format yang sesuai dan akan diproses dalam data mining.
Proses transformasi ini merupakan proses kreatif dan sangat bergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
Data Mining Data mining merupakan suatu proses untuk mencari pola dalam data yang terpilih dengan menggunakan metode atau algoritma tertentu.
Evaluation Pola yang dihasilkan dari suatu proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dipahami dan dimengerti oleh pihak yang berkepentingan .
3 Association Rule Association Rule atau aturan asosiasi merupakan proses untuk menemukan aturan asosiasi antara Metode ini digunakan ketika hubungan atribut dalam suatu dataset perlu dilakukan identifikasi pola yang ditemukan biasanya merepresentasikan bentuk aturan implikasi atau subset fitur.
Aturan asosiasi akan menampilkan kombinasi atau hubungan diantara item.
Aturan asosiasi meliputi dua tahap yaitu mencari kombinasi yang paling sering terjadi dari suatu itemset dan mendefinisikan condition dan result .
ntuk conditional association rul.
Interesting measure yang dapat digunakan dalam data mining adalah:
Support adalah suatu ukuran yang menunjukkan seberapa tingkat dominasi suatu item atau itemset dari keseluruhan transaksi.
Nilai support dari suatu item dapat dicari dengan menggunakan rumus = Jumlah Transaksi mengandung A Total Transaksi Confidence adalah suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar dua item secara conditional .
erdasarkan suatu kondisi tertent.
Nilai confidence suatu item dapat dicari dengan menggunakan Support A,B ycaycuycuyceycnyccyceycuycayce .
a Ie yaA) = Support (A) .
Afriosa Syawitri.
Siti Rahmi Hidayatullah, dan Rusy Dina Analisis Hubungan antar Produk dalam Pola Belanja Konsumen dengan Algoritma Apriori VISIONER: Jurnal Manajemen dan Bisnis Volume : 14 No.
1 Bulan April, 2025 Website: https://ejurnal.
id/jmbv Doi: https://doi.
org/jmbvV14.
ISSN: 2252-4835 / EISSN: 2597-7474
Halaman: 52-59 1 Algoritma Apriori Algoritma apriori merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan pola frequent item dalam database, dimana pola-pola di dalam suatu database memiliki nilai frekuensi atau support melebihi nilai batas yang disebut dengan istilah minimum support .
2 Pembentukan Aturan Asosiasi Pembentukan aturan asosiasi dilakukan setelah seluruh pola frekuensi tinggi ditemukan.
Selanjutnya barulah mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat nilai minimum support dan minimum confidence .
HASIL DAN PEMBAHASAN .
Bol.
Tahapan awal ini akan dilakukan analisis terhadap semua kebutuhan yang dibutuhkan dalam penerapan algoritma apriori untuk memprediksi penjualan hijab yang ada pada toko fitri hijab.
Data yang dibutuhkan untuk menerapkan algoritma data mining digunakan data penjualan produk pada bulan februari 2025 seperti tabel yang ada dibawah ini :
Kode Produk Tabel 1.
Data Penjualan Produk Februari 2025 Nama Produk Total Barang yang dibeli Hijab Bergo Hijab Segi Empat Hijab Pasmina Hijab Instan Dari hasil penjualan produk pada bulan Februari 2025 ini peringkat teratas adalah hijab bergo, terjual sebanyak 64 pcs.
Kemudian peringkat 2 hijab segi empat terjual sebanyak 62 pcs, hijab instan terjual sebanyak 58 pcs dan hijab pasmina sebanyak 51 pcs.
Dari data tabel transaksi dibuatlah tabel tabular yang mempermudah dalam mengetahui berapa banyak item yang dibeli dalam setiap transaksi.
Tabel 2.
Representasi Data Transaksi bentuk Tabular Hijab Bergo Hijab Segi empat Hijab Pashmina Hijab Instan Afriosa Syawitri.
Siti Rahmi Hidayatullah, dan Rusy Dina Analisis Hubungan antar Produk dalam Pola Belanja Konsumen dengan Algoritma Apriori VISIONER: Jurnal Manajemen dan Bisnis Website: https://ejurnal.
id/jmbv Volume : 14 No.
1 Bulan April, 2025 Doi: https://doi.
org/jmbvV14.
ISSN: 2252-4835 / EISSN: 2597-7474
Halaman: 52-59 Afriosa Syawitri.
Siti Rahmi Hidayatullah, dan Rusy Dina Analisis Hubungan antar Produk dalam Pola Belanja Konsumen dengan Algoritma Apriori VISIONER: Jurnal Manajemen dan Bisnis Website: https://ejurnal.
id/jmbv Volume : 14 No.
1 Bulan April, 2025 Doi: https://doi.
org/jmbvV14.
ISSN: 2252-4835 / EISSN: 2597-7474
Halaman: 52-59 Afriosa Syawitri.
Siti Rahmi Hidayatullah, dan Rusy Dina Analisis Hubungan antar Produk dalam Pola Belanja Konsumen dengan Algoritma Apriori VISIONER: Jurnal Manajemen dan Bisnis Website: https://ejurnal.
id/jmbv Volume : 14 No.
1 Bulan April, 2025 Doi: https://doi.
org/jmbvV14.
ISSN: 2252-4835 / EISSN: 2597-7474
Halaman: 52-59 Setelah data dijadikan kedalam bentuk tabular ini, maka data transaksi yang ada akan dianalisis dengan menggunakan algoritma apriori dan nilai minimum support nya 0.
3 dan minimum confidence nya Dan dari analisis yang dilakukan didapatkan hasil seperti gambar berikut ini.
Dari analisis data menggunakan bahasa pemograman phyton ini didapatkan 2 aturan asociation rule yaitu : Jika membeli hijab instan maka akan membeli hijab segi empat dengan nilai confidence 0.
53 dan jika membeli hijab segi empat maka akan membeli hijab instan dengan nilai confidence 0.
IV.
SIMPULAN
Dari hasil analisa data transaksi penjualan yang ada pada toko fitri hijab dengan menggunakan algoritma apriori maka didapatkanlah kesimpulan bahwa konsumen sering membeli hijab instan dan hijab segi empat secara bersamaan.
Maka hal ini bisa dijadikan landasan bagi pemilik toko hijab fitri untuk mengambil keputusan terkait pemasaran yang akan dilakukan oleh toko tersebut.
DAFTAR RUJUKAN .
Bol.
Abidin.
Amartya.
, & Nurdin.
Penerapan algoritma Apriori pada penjualan suku cadang kendaraan roda dua (Studi kasus: Toko Prima Motor Sidomuly.
Jurnal Teknoinfo, 16.
, 225Ae232.
https://doi.
org/10.
33365/jti.
Fadila.
Setiawansyah, & Darwis.
Analisa data penjualan handphone dan elektronik menggunakan algoritma Apriori (Studi kasus: CV Rey Gasendr.
Telefortech, 2.
, 1Ae6.
https://doi.
org/10.
33365/tft.
Afriosa Syawitri.
Siti Rahmi Hidayatullah, dan Rusy Dina Analisis Hubungan antar Produk dalam Pola Belanja Konsumen dengan Algoritma Apriori VISIONER: Jurnal Manajemen dan Bisnis Volume : 14 No.
1 Bulan April, 2025
ISSN: 2252-4835 / EISSN: 2597-7474
Website: https://ejurnal.
id/jmbv Doi: https://doi.
org/jmbvV14.
Halaman: 52-59 Prasetyo.
Musyaffa.
, & Sastra.
Implementasi data mining untuk analisa data penjualan dengan menggunakan algoritma Apriori (Studi kasus DapoerinAo.
Jurnal Khatulistiwa, 8.
, 94Ae101.
https://doi.
org/10.
31294/jki.
Prasetya.
Yanti.
Purnamasari.
Dikananda.
, & Anwar.
Analisis data transaksi terhadap pola pembelian konsumen menggunakan metode algoritma Apriori.
Informatics for Education and Professionals, 6.
, 43Ae52.
https://doi.
org/10.
51211/itbi.
Putra.
Rifai.
Widianto.
, & Irmawati.
Penerapan metode association rule terhadap pola data penyakit pada RSUD Jakarta menggunakan algoritma Apriori.
Jurnal Infortech, 4.
, 58Ae63.
https://doi.
org/10.
31294/infortech.
Ramadhan.
, & Sari.
Implementasi algoritma Apriori dalam menentukan pola transaksi Jurnal Infortech, 6.
, 52Ae58.
https://doi.
org/10.
31294/infortech.
Afriosa Syawitri.
Siti Rahmi Hidayatullah, dan Rusy Dina
Analisis Hubungan antar Produk dalam Pola Belanja Konsumen dengan Algoritma Apriori