Aplikasi Data Mining

PERANCANGAN DAN PEMBUATAN APLIKASI DATA MINING DENGAN KONSEP FUZZY C-COVERING UNTUK MEMBANTU ANALISIS MARKET BASKET PADA SWALAYAN X

RESMANA LIEM1, GREGORIUS S. BUDHI2, ROLLY INTAN2, OSMAND PRAYITNO2

1) Jurusan Teknik Elektro

2) Jurusan Teknik Informatika

Universitas Kristen Petra

Siwalankerto 121-131, Surabaya. Fax: 031-8436418

e-mail: resmana@petra.ac.id; greg@petra.ac.id; rintan@petra.ac.id; m26400011@john.petra.ac.id

ABSTRAK

Sebagai salah satu aplikasi data mining, market basket analysis umumnya dilakukan dengan memakai metode Apriori. Namun, metode ini cenderung mencari tingkat asosiasi item-itemnya dengan hanya menghitung berapa kali item-item tersebut muncul dalam keseluruhan transaksi tanpa memperhatikan jumlah item dalam transaksi. Oleh karena itu, dalam tugas akhir ini, penulis akan mengajukan suatu konsep baru yang didasarkan pada persepsi bahwa semakin banyak item yang dibeli dalam suatu transaksi, maka hubungan antar item dalam transaksi tersebut semakin lemah.

Dalam pembuatan program data mining untuk merealisasikan konsep tersebut, penulis mengumpulkan data-data yang diperlukan dari swalayan X, berupa data transaksi penjualan yang terjadi selama satu bulan. Data yang didapat diubah ke bentuk yang dapat diolah oleh program dan dimasukan ke dalam sebuah database. Kemudian sebuah algoritma dibuat untuk mengolah data tersebut dengan tujuan menghasilkan association rules dari item-item di dalam transaksi. Rule dapat ditampilkan dalam bentuk tabel ataupun grafik. Dalam pembuatan program ini digunakan software Borland Delphi 7 dan MS Access 2003.

Dengan menggunakan output dari program ini, yang berupa association rule, dapat diketahui tingkat asosiasi antar item yang berguna untuk membantu manajer selaku user dalam menentukan kebijakan pemasaran. Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa semakin kecil minimum support dan confidence yang ditentukan, semakin banyak rule yang dapat dihasilkan dan waktu yang diperlukan semakin banyak. Selain itu, semakin tinggi jumlah kombinasi yang dicari, semakin sedikit waktu yang dibutuhkan.

Keywords: Analisis Market Basket, Tingkat Asosiasi Antar Item, Program Data Mining, Fuzzy c-Covering

1. PENDAHULUAN

Selama ini, metode data mining yang dipakai untuk market basket analysis adalah metode apriori. Namun, metode yang dipakai ini cenderung memfokuskan pada hubungan antar item dalam keseluruhan transaksi saja tanpa memperhatikan hubungan tiap item dalam tiap transaksi. Misalnya jika mencari hubungan antara Pepsodent dan Aqua, metode ini hanya menghitung berapa kali keduanya itu muncul dalam keseluruhan transaksi tanpa memperhatikan jumlah item yang terdapat dalam transaksi yang mengandung kedua item tersebut. Padahal, bisa saja walaupun pembelian keduanya banyak terjadi tetapi sebenarnya hal itu dipicu oleh item yang lain, misalnya pembelian Pepsodent dipicu oleh pembelian sikat gigi, sehingga hasil yang didapat tidaklah akurat. Untuk mengatasi hal ini, maka sebuah metode market basket analysis yang baru, yang didasarkan pada konsep Fuzzy c-Covering yang telah dijelaskan pada [4], diajukan. Dalam mencari hubungan antar item, metode ini berdasarkan pada persepsi bahwa semakin banyak item yang dibeli dalam suatu transaksi, maka hubungan antar item dalam transaksi itu semakin lemah.

Software data mining ini dibuat untuk menerapkan metode baru tersebut sehingga dapat digunakan oleh swalayan X untuk melakukan market basket analysis yang lebih mendekati human-based analysis.

1. DESKRIPSI ALGORITMA

Algoritma berdasarkan metode apriori yang selama ini digunakan dalam data mining untuk market basket analysis mempunyai suatu kelemahan, yaitu diabaikannya hubungan tiap item dalam tiap transaksi dalam pencarian hubungan antar item/itemset. Hal ini dapat dilihat dalam proses penghitungan support-nya yang hanya didasarkan pada jumlah item/itemset dalam keseluruhan transaksi tanpa memperhatikan jumlah item dalam tiap transaksi yang mana terkandung item/itemset yang dicari tersebut. Padahal, hubungan ini juga diperlukan berdasarkan pada pemikiran manusia secara intuitif bahwa semakin banyak elemen yang terlibat dalam suatu kelompok, hubungan tiap elemen dalam kelompok tersebut semakin melemah. Karena hubungan ini diabaikan dalam apriori, maka dapat dikatakan bahwa hasil analisis dengan memakai apriori kurang human-based. Untuk lebih jelasnya, dapat dilihat pada [3] dan [7].

Untuk memperbaiki kelemahan dari apriori, maka metode baru ini diajukan. Dalam mencari hubungan antar item, metode ini berdasarkan pada persepsi bahwa semakin banyak item yang dibeli dalam satu transaksi, maka hubungan antar item yang terdapat dalam transaksi itu semakin lemah.

21 comments

  1. @infoGue
    terima kasih atas komentarnya..tapi sayangnya artikel diatas belom komplit..
    kebetulan artikel diats juga saya dapatkan dari teman saya..jadi artikel ini sebenarnya bukan punya saya..tapi saya gunakan untuk referensi kuliah..

  2. saya juga sudah mencoba membuat aplikasi data mining untuk menganalisa penjualan disebuah supermarket,tapi baru bisa menampilkan ID Product gimana cara menampilkan Product Name nya .Mohon bantuan bagi rekan yang bisa!!!!

  3. saya juga sudah mencoba membuat aplikasi data mining untuk menganalisa penjualan disebuah supermarket,tapi baru bisa menampilkan ID Product gimana cara menampilkan Product Name nya .Mohon bantuan bagi rekan yang bisa!!!! saya pakai DElphi

  4. saya juga sudah mencoba membuat aplikasi data mining untuk menganalisa penjualan disebuah supermarket,tapi baru bisa menampilkan ID Product gimana cara menampilkan Product Name nya .Mohon bantuan bagi rekan yang bisa!!!!saya pakai delphi

  5. Saya sedang mempelajari perihal ini guna tugas yang diberikan.. saya masih belum mengerti mengenai pembuatan program ini…
    saya menggunakan visual C++ didalam pembuatan programnya, tetapi saya masih blank soal ini..

    Bisakah saya mendapatkan perihal lengkap data tulisan berikut programnya mas?

    jika bisa, kira2 bisa dikirim lewat email tidak ya?? sgp_cs@yahoo.com, itu merupakan alamat email saya..

    Terimakasih atas perhatiaannya..

    salam hormat,
    Henry W

  6. saya juga sedang dalam mempelajari mengenai data mining guna menyelesaikan tugas akhir.
    kalo bolehmohon bantuanya untuk mendapatkan data tulisan dan program punya saudara.
    jika berkenan, bisa dikirim ke arhoel_moeslim@yahoo.co.id
    maaf merepotkan.
    terimah kasih

  7. data transaksi yang digunakan bisa gak dari database luar ( ETL )? saya lagi buat program Fuzzy c Covering tapi halangannya saya tidak bisa menggambil data transaksi yang mau di proses itu dari database lain melalui bahasa SQL!

    saat ini saya cuma menggunakan fasilitas sql server yaitu DTS!
    Tolong bantuannya bagaimana melakukan insert table transaksi dari database luar dengan bahasa SQL server? terima kasih!
    mega.fuzzy@gmail.com

  8. mas….tolong dunx saya kirimkan dan jelaskan cara hitungnya fuzzy c-covering itu coz saya bingung cara hitung-hitungnya ni n lagi berjalan.

    mohon bantuannya yaah mas biar saya bisa menerangkan ma dosen, klo bisa secepatnya dikirim lewat email saya ini yah mas : leizaielf@gmail.com

    saya tunggu kiriman emailnya …

    sekali lagi mohon bantuannya yah mas n trima kasih …. ^_^

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s