Analisis Data Awal Tahap – Tahap KDD
Beberapa atribut data yang diseleksi adalah satuan, size, hargaJual, quantity, discount, discountReal, discount2, total, urut, hpp, hppdpp, hargasatuan,
sisapesan, statusReturOrder, statusNotaKredit, nourut. Sehingga setelah dilakukan seleksi data, hanya ada tiga record yang digunakan yaitu noFaktur, kodeBarang
dan namaBarang. Tabel 3. 2 Atribut yang digunakan dalam transaksi
No Nama Atribut
Keterangan 1
noFaktur Nomor nota transaksi penjualan
2 kodeBarang
Kode dari masing masing barang 3
namaBarang Nama dari item barang yang di beli
3.1.2.4 Transformasi Data Data Transformation
Tahap transformasi data merupakan tahap dimana data diolah setelah selesai dilakukan pembersihan dan seleksi. Tahap ini akan melakukan
pengubahan format data asli ke dalam format data yang sesuai untuk dilakukan proses penambangan data. Pada penelitian ini, peneliti
melakukan transformasi data pada table transaksi detail penjualan. Tabel transaksi detail penjualan di ubah menjadi dua kolom yaitu no faktur dan
transaksi. Kolom pada noFaktur menyimpan no faktur dari transaksi yang ada, sedangkan kolom transaksi menyimpan data transaksi penjualan
berupa nama barang dank ode barang yang dibeli. Sehingga dengan bentuk table yang telah ditransformasikan dapat dengan mudah dilakukan
proses data mining.
3.1.2.5 Penambangan data Data Mining
a. Menentukan minimum support yang akan digunakan untuk menentukan rule dalam mencari frequent pattern.
Dalam penelitian ini, peneliti menentukan min_supportyaitu : 11 b. Melakukan scanning pada database untuk mendapatkan frekuensi
kemunculan suatu item. Di bawah ini merupakan gambar dari proses scanning data transaksi
untuk menentukan frequent itemset. Proses scanning ini dilakukan terhadap 1818 transaksi penjualan dari 18 kasir yang ada. Dari hasil
scanning tersebut ditemukan 646 jenis item barang yang ada.
Gambar 3. 1 Hasil scanning data transaksi
c. Melakukan seleksi pembuangan terhadap item yang memiliki count
kurang dari minimum support yang telah ditentukan. Untuk item yang memenuhi minimum support disimpan dalam list L, dan lakukan
sorting secara descending berdasarkan jumlah frekuensi terbesar hingga terkecil.Setelah dilakukan scanning dan dilakukan sorting ,
terdapat sebanyak 71 item barang yng supportnya memenuhi min_supp yang telah ditentukan seperti yang terdapat pada gambar di
bawah ini : Tabel 3. 3 Item sesuai min_supp
No Nama Barang
Kode Barang Frekuensi
1
TAS 034010450
243 2
SINGLETKAOS CE 032010145
190 3
SINGLETKAOS 032010135
99 4
KAOS CE 017010250
80 5
SINGLETKAOS CE 032010185
77 6
KAOS CE 017010210
59 7
CD PAKET3 PCS 035060100
52 8
SINGLET 032010105
49 9
SINGLET 032010115
43 10
TALI RAMBUT 31020013
42 11
BLAZER 005010420
39 12
KAOS CO 018010250
37 13
KAOS CE 017010300
32 14
TALI RAMBUT 31020011
31 15
BLAZER 005010430
31 16
BLAZER 005010410
29 17
JAM TANGAN 015010200
27 18
BAJU CE 1 001010400
27 19
BAJU CE 001010450
26 20
CARDIGAN 007010320
25 21
CELANABAJU CE 008020500
25 22
JAM TANGAN 015010230
25 23
JILBAB 016010160
24 24
CELANA CE PJG 008020400
24 25
JAKET 013010580
23 26
KAOS CO 018010300
23 27
JAM TANGAN 015010170
22
28
CELANA CE
008020430 21
29
BAJU CE 001010430
20 30
BAJU CE 001010480
19 31
BAJU CE 001010440
19 32
JILBAB 016010270
18 33
BLAZER 005010450
17 34
HANDUK S 012020289
17 35
JILBAB 016010210
16 36
SPT X109 030010440
16 37
BLAZER 005010490
15 38
BLAZER 005010460
15 39
SHALL 040010082
15 40
BAJU CE 001010415
15 41
JAKET CE 013010620
15 42
CARDIGAN 007010350
15 43
CARDIGAN 007010330
15 44
KEMEJA CO 021030750
14 45
TP MAKE UP 31270073
14 46
BAJU CE 001010350
14 47
KAOS CE 017010240
14 48
BAJU ANAK 038010300
14 49
BAJU CE 001010420
14 50
BAJU CE 001010410
14 51
JILBAB 016010220
13 52
TALI RAMBUT 31020024
13 53
KAOS CO 018010259
13 54
HANDUK B 012010465
13 55
TP MAKE UP 31270098
13 56
JAM TANGAN 015010240
12 57
BLAZER 005010470
12 58
SISIR 31380048
12 59
SPT ASB 030010260
12 60
ROMPIBALERO 025010380
12 61
BAJU CE 001010470
12 62
BAJU CE 001010500
12 63
BAJU CE 001010390
12 64
SDL RMT 029010270
12 65
JAKET CEBALERO JEANS
013010520 11
66
TP MAKE UP 31270110
11 67
TP MAKE UP 31270085
11 68
KAOS CE PJG 017030250
11
69 SPT D09
030010290 11
70
SEPRAI DBL 031021023
11 71
ROMPIBALERO 025010330
11
d. Membentuk root FP-Tree yang diberi nilai dengan “null”. Selanjutnya
melakukan scan yang kedua kalinya untuk cabang dari FP-Tree sesuai dengan urutan transaksi pada list L. Apabila item yang ada pada
transaksi berikutnya sudah ada pada transaksi sebelumnya maka nilai indeks dari item tersebut akan bertambah 1, sedangkan jika item belum
ada pada transaksi sebelumnya akan membentuk cabang baru.
Gambar 3. 2 Scanning ke-2 pembentukan FP –tree
e. Melakukan analisa FP-Tree yang telah terbentuk dengan cara mencari frequent itemsets yang mengandung nilai ai lalu setarakan nilai
frequent itemsets tersebut dengan nilai ai. Setelah disetarakan, jumlahkan kedua nilai support frequent itemsets yang sama. Untuk
nilai yang diatas maupun sama dengan minimum support lah yang menjadi rule. Langkah analisa diatas dilakukan berulang untuk semua
subset yang ada pada FP-Tree. Setelah dilakukan penyetaraan, dari 73 item barang yang memiliki
min_supp lebih dari maupun sama dengan 11, hanya ada 4 rule yang di hasilkan seprti yang terlihat pada gambar di bawah ini :
Tabel 3. 4 Hasil Penyetaraan 1
NODE :
SINGLET KAOS CE032010185
Frequent: 77 Path
Item Hasil Setelah di Setarakan
1 TAS450 : 243, SINGLET KAOS
CE145 : 13, SINGLET KAOS CE185 : 1
= TAS450 : 1, SINGLET KAOS CE145 :
1, SINGLET KAOS CE185 : 1 2
TAS450 : 243, SINGLET KAOS CE185 : 1
= TAS450 : 4, SINGLET KAOS CE185 :
4 3
SINGLET KAOS CE145 : 177, SINGLET KAOS CE185 : 14
= SINGLET KAOS CE145 : 15, SINGLET
KAOS CE185 : 14
4 SINGLET KAOS CE145 : 177,
SINGLET KAOS CE135 : 17 , SINGLET KAOS CE185 : 1
= SINGLET KAOS CE145 : 1, SINGLET
KAOS CE135 : 1 , SINGLET KAOS CE185 : 1
5 SINGLET KAOS CE135 : 71,
SINGLET KAOS CE185 : 2 =
SINGLET KAOS CE135 : 2 , SINGLET KAOS CE185 : 2
6 KAOS CE250 : 61 , SINGLET KAOS
CE185 : 1 =
KAOS CE250 : 1 , SINGLET KAOS CE185 : 1
7 SINGLET KAOS CE185 : 56
= SINGLET KAOS CE185 : 56
KESIMPULAN : TAS450 : 5, SINGLET KAOS
CE145 : 16, SINGLET KAOS CE135 : 3, KAOS CE250 : 1,
SINGLET KAOS CE185 : 77
Tabel 3. 5 Hasil Penyetaraan 2
NODE :
BLAZER 005010420
Frequent : 39 Path
Item Hasil Setelah di Setarakan
1 SINGLET KAOS CE145 : 177 , KAOS
CE250 : 5 , KAOS CE210 : 2 , SINGLET115 : 1 , BLAZER420 : 1
= SINGLET KAOS CE145 : 1 , KAOS CE250 : 1
, KAOS CE210 : 1 , SINGLET115 : 1 , BLAZER420 : 1
2 SINGLET KAOS CE145 : 177 , SINGLET
KAOS135 : 1, BLAZER420 : 1 =
SINGLET KAOS CE145 : 1 , SINGLET KAOS135 : 1, BLAZER420 : 1
3 SINGLET KAOS CE145 : 177 ,
BLAZER420 : 7 = SINGLET KAOS CE145 : 7, BLAZER420 : 7
4 SINGLET KAOS CE185 : 56, CD PAKET 3
PCS 100 : 2 , BLAZER420 : 1 =
SINGLET KAOS CE185 : 1, CD PAKET 3 PCS 100 : 1 , BLAZER420 : 1
5 SINGLET KAOS CE185 : 56, BLAZER420
: 1 = SINGLET KAOS CE185 : 1, BLAZER420 : 1
6 SINGLET KAOS CE145 : 177 , SINGLET
KAOS CE185 : 1, BLAZER420 : 1 =
SINGLET KAOS CE145 : 1 , SINGLET KAOS CE185 : 1, BLAZER420 : 1
7 SINGLET KAOS 135 : 71 , BLAZER420 : 4 = SINGLET KAOS 135 : 4 , BLAZER420 : 4
8 KAOS CE250 : 61, SINGLET 115 : 2 ,
BLAZER 420 : 2 =
KAOS CE250 : 2, SINGLET 115 : 2 , BLAZER 420 : 2
9 KAOS CE250 : 61 , BLAZER420 : 2
= KAOS CE250 : 2 , BLAZER420 : 2
10 SINGLET KAOS CE145 : 177 , CD PAKET
3 PCS 100 : 2 , SINGLET115 : 1, BLAZER420 : 1
= SINGLET KAOS CE145 : 1 , CD PAKET 3 PCS
100 : 1 , SINGLET115 : 1, BLAZER420 : 1
11 CD PAKET 3 PCS100 : 30 , BLAZER 420
: 1 = CD PAKET 3 PCS100 : 1 , BLAZER 420 : 1
12 SINGLET115 : 23, BLAZER 420 : 1
= SINGLET115 : 1 , BLAZER 420 : 1 13
BLAZER420 : 17 = BLAZER420 : 17
KESIMPULAN : SINGLET KAOS CE145 : 11 , KAOS
CE250 : 5 , KAOS CE210 : 1 , SINGLET115 : 4,
SINGLET KAOS135 : 5, SINGLET KAOS CE185 : 4, CD PAKET 3 PCS 100 : 2,
SINGLET105 : 1,
BLAZER420 : 39
Tabel 3. 6 Hasil Penyetaraan 3
NODE :
SINGLETKAOS 032010135
Frequent: 99
Path Item
Hasil Setelah di Setarakan 1
TAS450 : 243, SINGLET KAOS 135 : 11
= TAS450 : 11, SINGLET KAOS
135 : 11 2
SINGLET KAOS CE145 : 177, SINGLET KAOS 135 : 17
= SINGLET KAOS CE145 : 17,
SINGLET KAOS 135 : 17 3
SINGLET KAOS35 : 71 =
SINGLET KAOS35 : 71 KESIMPULAN :
TAS450 : 11, SINGLET KAOS CE145 : 17, SINGLET KAOS 135
: 99
Tabel 3. 7 Hasil Penyetaraan 4
NODE :
SINGLETKAOS CE 032010145
Frequent: 190
Path Item
Hasil Setelah di Setarakan 1
TAS450 : 243, SINGLET KAOS CE145 : 13
= TAS450 : 13, SINGLET KAOS
CE145 : 13 2
SINGLET KAOS CE145: 177 =
SINGLET KAOS CE145: 177
KESIMPULAN : TAS450 : 13, SINGLET KAOS
CE145 : 190
Sehingga dari proses asosiasi data transaksi dihasilkan rule seperti pada gambar di bawah ini :
Tabel 3. 8 Hasil Rule
No RULE :
1 { SINGLET KAOS CE145 ,SINGLET KAOS CE185 }
2 { SINGLET KAOS CE145 , BLAZER 420 }
3 {TAS450 , SINGLET KAOS CE145 , SINGLET KAOS 135 }
4 {SINGLET KAOS CE145, TAS450 }
3.1.2.6 Evaluation
Tahap ini akan dilakukan evaluasi terhadap ppola yang ditemukan, apakah sesuai degan tujuan awal penelitian yang dilakukan oleh peneliti atau
tidak.
3.1.2.7 Knowledge
Presentation
Setelah melakukan evaluasi terhadap hasil pola asosiasi yang ditemukan, tahap ini akan dilakukan penterjemahan dengan melakukan pembacaan
rule yang dihasilkan. Sehingga hasil dari asosiasi tersebut dapat di mengerti oleh pengguna.
3.2 Identifikasi Sistem 3.2.1
Diagram Use Case
Diagram use
case merupakan
sebuah diagram
yang menggambarkan pekerjaan yang dilakukan oleh sistem tersebut. Beberapa
pekerjaan sistem yang peneliti bangun dapat dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 3. 3Diagram Use Case Cari database
data transaksi penjualan
Cari pola asosiasi barang
User
depends on depends on
Simpan hasil pola asosiasi
barang
Tabel 3. 9 Deskripsi Use Case
Nomor Use Case Nama Use Case
Deskripsi Use Case
001 Cari database dan data
transaksi Use case ini menggambarkan
proses dimana pengguna melakukan pencarian database
dan tabel transaksi yang akan digunakan untuk melakukan
proses data mining
002 Cari pola asosiasi
Use case ini menggambarkan proses dimana pengguna
melakukan pencarian pola asosiasi terhadap data transaksi
yang ada
003 Simpan hasil asosiasi
Use case ini menggambarkan pengguna melakukan simpan
hasil pola asosiasi yang telah dilakukan