37
pemrograman secara benar. Tahap verifikasi pada sistem dilakukan pada dua hal yaitu verifikasi perhitungan frequent item set, dan perhitungan nilai-nilai association rules
mining support, confidence, improvement.
1. Perhitungan Frequent Item Set
Perhitungan frequent item set adalah tahap pertama yang dilakukan pada proses analisis data dalam penetapan strategi penjualan menggunakan teknik association
rules mining. Tahap ini dilakukan untuk mendapatkan rules yang signifikan yang nantinya akan digunakan di dalam perhitungan nilai-nilai yang dibutuhkan untuk
menetapkan strategi penjualan secara cross selling nilai support, improvement, dan confidence.
Kegiatan yang dilakukan pada tahap ini adalah menentukan nilai bilangan Item Set yang akan menjadi nilai item set untuk semua persilangan himpunan yang
mungkin terjadi pada tahap analisis frequent item set. Pada penelitian ini ditetapkan nilai bilangan item set adalah 430. Penetapan ini didasarkan pada proses trial and eror
yang dilakukan dalam melakukan analisis frequent item set, dari hasil trial and eror disimpulkan nilai Item Set 430 cukup relevan untuk ditetapkan dalam perhitungan
frequent item set penelitian ini karena menghasilkan jumlah item set dibawah jumlah himpunan penggolongan produk, dimana jumlah himpunan penggolongan sebanyak
16 dan jumlah item set dari nilai item set 430 adalah 14 item set sehingga jumlah 14 ini cukup significan dan sesuai dengan literatur-literatur yang ada bahwa jumlah
himpunan item set rules sebaiknya berada tidak jauh dibawah jumlah penggolongan produknya.
Hasil dari analisis frequent item set dengan bilangan item set 430 menghasilkan 14 item set atau rules yang significan. Rules tersebut adalah rules yang hanya berasal
dari proses analisis himpunan k-Item Set=1 satu unsur dan proses analisis K-item set=2 2 unsur, sedangkan pada proses penyilangan dengan K-item set=3 tiga unsur
tidak ditemukan satu pun himpunan yang mencapai bilangan item set 430. Rules tersebut adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Analisis Frequent Item Set K-Item Set=1 K-Item Set=1
Produk
Produk B Produk C
Produk D Produk F
Produk G Produk H
Produk I Produk J
38
Tabel 6. Hasil Analisis Frequent Item Set K-Item Set=2 K-Item Set=2
If Antecedent then Consequent
If Buy B Then Buy J If Buy B Then Buy H
If Buy B Then Buy G If Buy B Then Buy D
If Buy B Then Buy F If Buy B Then Buy I
If Buy D Then Buy F If Buy D Then Buy G
If Buy D Then Buy I If Buy F Then Buy H
If Buy G Then Buy I If Buy H Then Buy I
If Buy H Then Buy J If Buy I Then Buy J
Gambar 16. Tampilan Halaman Analisis Frequent Item Set Program PSP 1.0
39
Gambar 17. Tampilan Halaman Analisis Frequent Item Set K-Item Set=1 Program PSP 1.0
Gambar 18. Tampilan Halaman Analisis Frequent Item Set K-Item Set=2 Program PSP 1.0
40
Gambar 19. Tampilan Halaman Analisis Frequent Item Set K-Item Set=3 Program PSP 1.0
2. Perhitungan Nilai-Nilai Association Rules Mining Support, Confidence,
