MARKET BASKET ANALYSIS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA HASH-BASED PADA TRANSAKSI PENJUALAN APOTEK UNTUK MENERAPKAN KONSEP CROSS-SELLING Repository - UNAIR REPOSITORY

  MARKET BASKET ANALYSIS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA HASH-BASED PADA TRANSAKSI PENJUALAN APOTEK UNTUK

MENERAPKAN KONSEP CROSS-SELLING SKRIPSI PASCALINA RAKHMSARI PUTRI PROGRAM STUDI S1 SISTEM INFORMASI FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS AIRLANGGA SURABAYA 2016

  MARKET BASKET ANALYSIS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA HASH-BASED PADA TRANSAKSI PENJUALAN APOTEK UNTUK MENERAPKAN KONSEP CROSS-SELLING SKRIPSI LEMBAR PERNYATAAN Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Bidang Sistem Informasi Pada Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Airlangga Oleh: PASCALINA RAKHMASARI PUTRI NIM. 081116040 Tanggal Lulus : 8 Januari 2016 Disetujui oleh: Pembimbing I Pembimbing II Drs. Kartono, M.Kom Purbandini, S.Si, M.Kom NIP. 19600421 198601 1 001 NIP.19710712 200812 2 001

  LEMBAR PENGESAHAN NASKAH SKRI PSI Judul : Market basket analysis Dengan Menggunakan Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan Apotek Untuk Meenerapkan Konsep Cross-Selling Penyusun : PASCALINA RAKHMASARI PUTRI NIM : 081116040 Tanggal Ujian : 8 Januari 2016 Pembimbing I : Drs. Kartono, M.Kom Pembimbing II : Purbandini, S.Si, M.Kom Disetujui Oleh : Pembimbing I Pembimbing II Drs. Kartono, M.Kom Purbandini, S.Si, M.Kom NIP. 196004211986011001 NIP. 197107122008122001 Mengetahui Ketua Departemen Matematika Ketua Program Studi S1 Sistem Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Fakultas Sains dan Teknologi

Universitas Airlangga Universitas Airlangga

Badrus Zaman, S.Kom., M.Cs. Badrus Zaman, S.Kom., M.Cs.

   NIP. 19780126 200604 1 001 NIP. 19780126 200604 1 001

LEMBAR PEDOMAN PENGGUNAAN SKRI PSI

  Skripsi ini tidak dipublikasikan, namun tersedia di perpustakaan dalam lingkungan Universitas Airlangga, diperkenankan untuk dipakai sebagai referensi kepustakaan, tetapi pengutipan harus seizin penyusun dan harus menyebutkan sumbernya sesuai kebiasaan ilmiah.

  Dokumen skripsi ini merupakan hak milik Universitas Airlangga.

KATA PENGANTAR

  Puji syukur ke hadirat Allah SWT yang telah melimpahkan anugerah-nya, hingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi yang berjudul “Market

  basket analysis Dengan Menggunakan Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan Apotek Untuk Menerapkan Konsep Cross-Selling” dengan baik.

  Tak lupa penulis mengucapkan banyak terima kasih Drs. Kartono, M.Kom selaku dosen pembimbing I dan Purbandini, S.Si, M,Kom selaku dosen pembimbing II, yang dengan sabar dan ikhlas membimbing dan memberikan ilmunya kepada penulis. Penulis juga berterima kasih kepada keluarga dan teman- teman Sistem Informasi 2011, yang telah memberikan semangat dan dukungannya kepada penulis.

  Sebagai seorang mahasiswa yang masih dalam proses pembelajaran, penulisan skripsi ini masih banyak kekurangan. Oleh karena itu, penulis sangat mengharapkan adanya kritik dan saran yang bersifat positif demi kesempurnaan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat dan wawasan yang berguna.

  Surabaya, Januari 2016 Penulis

  UCAPAN TERI MAKASI H

  Puji syukur ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa atas berkat dan anugerah-Nya, sehingga skripsi dengan judul “ Market basket analysis Dengan Menggunakan

  Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan Apotek Untuk Meenerapkan Konsep Cross-Selling” ini dapat terselesaikan.

  Dalam pelaksanaan dan penyusunan skripsi ini, penulis banyak menemui kendala. Namun, dengan adanya bantuan dari berbagai pihak, akhirnya laporan penelitian ini dapat terselesaikan. Oleh karena itu, penulis tidak lupa mengucapkan terima kasih kepada :

  1. Allah SWT yang senantiasa memberikan segala berkat, kasih, dan karunia- Nya serta Rasullah SAW yang selalu menjadi panutan dan suri tauladan dalam kehidupan penulis sehingga penulisan skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik.

  2. Kedua orang tua yang telah memberikan dukungan secara penuh dalam bentuk doa, semangat, kasih sayang, materi, dan motivasi hingga penulisan skripsi ini terselesaikan.

  3. Drs. Kartono, M.Kom selaku dosen pembimbing I atas pengarahan, kegigihan serta kesabaran dalam membimbing, memberikan ilmu, pengalaman, pelajaran berharga, dan koreksi selama penyusunan skripsi ini.

  4. Purbandini, S.Si, M.Kom selaku dosen pembimbing II atas pengarahan, kegigihan serta kesabaran dalam membimbing, memberikan ilmu, pengalaman, pelajaran berharga, dan koreksi selama penyusunan skripsi ini.

  5. Dra. Rini Semiati, M.Si. selaku dosen wali yang dengan sabar memahami dan membimbing sejak awal masa perkuliahan hingga skripsi ini terselesaikan.

  6. Rachman S. Marjianto, B.Eng., M.Se, sebagai pemilik Apotek K24 Kalibutuh Surabaya yang telah memberikan izin kepada penulis untuk melakukan penelitian di Apotek tersebut

  7. Seluruh dosen program studi Sistem Informasi yang telah banyak memberikan ilmu dan pengalaman sehingga penulisan skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik.

  8. Segenap staf laboratorium komputer dan Tata Usaha yang telah memberikan bantuan dan pelayanan yang baik selama proses penelitian hingga penulisan skripsi ini dapat terselesaikan.

  9. Keluarga besar S1 Sistem Informasi UNAIR 2011 yang telah banyak membantu dalam berbagi informasi, sharing dan tukar pendapat dalam proses penulisan skripsi serta doa, dukungan, dan motivasi yang telah diberikan kepada penulis.

  10. Harmonia Citrarini Wulantyani dan Promptia Nastitimukti yang selalu memberikan motivasi kepada penulis.

  11. Nadia Lutfiyah Sari, Stefanus Hendra, Christin Natalia Widi, Denny Setyabudy yang memberikan semangat dan motivasi serta senantiasa menemani selama perkuliahan di Sistem Informasi.

  Pascalina Rakhmasari Putri, 2016. Market basket analysis Dengan Menggunakan Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan Apotek Untuk Menerapkan Konsep Cross-Selling. Skripsi ini dibawah bimbingan Drs. Kartono, M.Kom dan Purbandini, S.Si, M.Kom. Program Studi S1 Sistem Informasi. Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga.

  ABSTRAK

  Dengan banyaknya praktik apotek waralaba memudahkan kita untuk memenuhi kebutuhan obat, susu, vitamin dan lainnya di dekat lingkungan kita. Sebagai salah satu apotek waralaba yang bertempat di Kalibutuh Surabaya, mereka harus bersaing dengan apotek waralaba lainnya. Dibutuhkan suatu strategi untuk meningkatkan laba penjualan dengan menambah daya beli konsumen.

  Rancang bangun market basket analysis terdiri dari tujuh tahap. Tahap Pertama adalah pengumpulan data dan informasi. Tahap Kedua adalah pengelolaan data dan informasi dengan menganalisis data dan menggunakan algoritma hash

  based dan menghasilkan association rules. Tahap Ketiga melakukan perancangan

  sistem untuk menggambarkan proses pada sistem ini dengan menggunakan

  flowchart . Tahap keempat mengimplementasikan sistem sebagai hasil dari

  pembangunan sistem yang telah dirancang sebelumnya. Tahap kelima pengujian sistem menggunakan black box dengan menguji serangkaian kondisi input berdasarkan spesifikasi sistem yang telah ditentukan. Tahap keenam melakukan evaluasi sistem dengan acceptence testing, dan terakhir menginterpretasikan hasil dari penelitian ini.

  Dari hasil uji coba association rules dengan minimal support sebesar 2,2% dan minimal confidence 15%, 20%, 25%, dan 30 % ditemukan bahwa rules yang paling kuat adalah dengan inputan minimal support 2,2% dan minimal confidence 30%. Output yang dihasilkan sistem dengan inputan tersebut berupa 6 list association rules yang memenuhi paraneter. List tersebut menjadi acuan apoteker atau pramuniaga dalam pemberian saran sebagai penerapan cross selling.

  Kata Kunci : Data Mining, Market basket analysis, Association rules, Algoritma Hash-Based

  Pascalina Rakhmasari Putri, 2016. Market basket analysis Using Hash Based Algorithm On Sale Transaction Pharmacy To Implement Cross-Selling. This skripsi was under guidance of Drs. Kartono, M.Kom and Purbandini, S.Si, M.Kom.

  . Faculty of Science and Technology,

  Bachelor Degree of Information System Airlangga University.

  ABSTRACT

  The existence of pharmacy franchise allow us to fulfill our needs of medicine, milk, vitamins and other nearby our neighborhood. As on of pharmacy franchises located in kalibutuh surabaya, they must compete with other pharmacy franchise. A strategy was needed to increase sales profits by increasing consumer purchasing power.

  Design and implementation market basket analysis consisted of seven stages. First stage was data and information collection. The second stage was data and information processed by data analyzing and did it by hash based alogorithm for obtained association rules. The third stage designed system for describe process with flowchart. The fourth stage was system implementation as result from system development which have been designed before. The fifth stage was system evaluation using black box to evaluate group of input condition based on defined system specification. The sixth stage system evaluating with acceptence testing, and the last to interpreted result of this research.

  The result of association rules’s trials from minimum support 2,2% and minimum confidence 15%, 20%, 25%, and 30% was found that the stronger rules used input by minimum support 2,2% and minimum confidence 30%. The output generated by the system was a list of 6 association rules that met the parameters. The list was used as a reference for pharmacist or saleswoman in providing suggestion as the application of cross selling.

  Kata Kunci : Data Mining, Market basket analysis, Association rules, Hash-Based Algorithm

  DAFTAR ISI Halaman

  2.1. Pengertian Data ...................................................................................... 8

  2.7. Konsep Cross-selling ............................................................................ 17

  2.6. Algoritma Hash-based .......................................................................... 14

  2.5. Frequent Itemset ................................................................................... 13

  2.4. Association Rules ................................................................................. 11

  2.3. Market basket analysis ......................................................................... 11

  2.2. Data Mining ........................................................................................... 9

  BAB II TINJAUAN PUSTAKA .......................................................................... 8

  HALAMAN JUDUL ............................................................................................ i LEMBAR PERNYATAAN ................................................................................. ii LEMBAR PENGESAHAN NASKAH SKRIPSI ................................................ iii LEMBAR PEDOMAN PENGGUNAAN SKRIPSI ............................................ iv KATA PENGANTAR ......................................................................................... v UCAPAN TERIMAKASIH ................................................................................ vi ABSTRAK ....................................................................................................... viii ABSTRACT ....................................................................................................... ix DAFTAR GAMBAR ......................................................................................... xii DAFTAR TABEL ............................................................................................ xiv DAFTAR LAMPIRAN ...................................................................................... xv

  1.5. Batasan Masalah .................................................................................... 6

  1.4. Manfaat .................................................................................................. 5

  1.3. Tujuan .................................................................................................... 5

  1.2. Rumusan masalah................................................................................... 4

  1.1. Latar Belakang ....................................................................................... 1

  BAB I PENDAHULUAN .................................................................................... 1

  2.8. Insertion Sort........................................................................................ 19

  2.9. Perancangan Sistem.............................................................................. 20

  BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................ 31

  5.1. Kesimpulan .......................................................................................... 72

  BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.............................................................. 72

  4.7. Analisis Hasil ....................................................................................... 67

  4.6. Evaluasi Sistem .................................................................................... 63

  4.5. Pengujian Sistem .................................................................................. 60

  4.4. Implementasi Sistem ............................................................................ 51

  4.3. Perancangan Sistem.............................................................................. 47

  4.2. Pengolahan Data dan Informasi ............................................................ 32

  4.1 Pengumpulan Data dan Informasi ......................................................... 31

  3.8. Evaluasi Sistem .................................................................................... 30

  2.10. Database............................................................................................... 21

  3.7. Pengujian Sistem .................................................................................. 29

  3.6. Implementasi Sistem ............................................................................ 29

  3.5. Perancangan Sistem.............................................................................. 28

  3.4. Teknik Pengolahan Data ....................................................................... 24

  3.3. Metode pengumpulan data .................................................................... 23

  3.2. Objek Penelitian ................................................................................... 23

  3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ............................................................... 23

  BAB III METODE PENELITIAN ..................................................................... 23

  2.11. Black Box ............................................................................................ 22

  5.2. Saran .................................................................................................... 74 DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 77

  DAFTAR GAMBAR

Nomor Judul Gambar Halaman

  Gambar 2. 1 Data mining sebagai salah satu tahap dalam proses Discovery Knowledge .................................................................................... 10

  Gambar 2. 2 Profil Pengurutan Dengan Metode Insertion Sort ........................... 19 Gambar 3. 1 Blok Diagram Proses Metode Hash Based ..................................... 28 Gambar 3. 2 Flowchart Sistem ........................................................................... 29 Gambar 4. 1 System Flow Diagram Keseluruhan Sistem .................................... 48 Gambar 4. 2 Sysflow Diagram generate frequent itemset dan association rules .. 49 Gambar 4. 3 Sysflow Diagram generate frequent itemset ................................... 49 Gambar 4. 4 Sysflow Diagram Proses L2 dan L3 ............................................... 50 Gambar 4. 5 Sysflow Diagram generate frequent itemset dan association rules .. 50 Gambar 4. 6 Sysflow Diagram pengurutan association rules .............................. 51 Gambar 4. 7 Algoritma Umum Sistem Penggunaan Association rules dalam

  Penerapan Cross selling ................................................................. 52 Gambar 4. 8 Pseudocode Pembentukan Frequent Itemset & Association Rules .. 53 Gambar 4. 9 Pseudocode Pembentukan Frequent Itemset ................................... 53 Gambar 4. 10 Pseudocode Pembangkitan Large itemset 1 .................................. 53 Gambar 4. 11 Pseudocode pembangkitan large itemset 2 dan large itemset 3 ..... 54 Gambar 4. 12 Pembuatan Association rules ........................................................ 55 Gambar 4. 13 Proses Pengurutan Dengan Insertion sorting................................. 56 Gambar 4. 14 Interface dari Halaman Home ...................................................... 57

  Gambar 4. 15 Interface dari Halaman Cross selling ............................................ 58 Gambar 4. 16 Interface Halaman Hash Based..................................................... 59 Gambar 4. 17 Interface Halaman Tabel Hasil ..................................................... 60 Gambar 4. 18 Hasil Perhitungan Sistem 2-itemset .............................................. 62 Gambar 4. 19 Hasil Perhitungan Sistem 3-itemset .............................................. 63 Gambar 4. 20 Evaluasi Sistem 1 ......................................................................... 65 Gambar 4. 21 Evaluasi Sistem 2 ......................................................................... 65 Gambar 4. 22 Evaluasi Sistem 3 ......................................................................... 65 Gambar 4. 23 Evaluasi Sistem 4 ......................................................................... 65 Gambar 4. 24 Evaluasi Sistem 5 ......................................................................... 65 Gambar 4. 25 Evaluasi Sistem 6 ......................................................................... 65 Gambar 4. 26 Evaluasi Sistem 7 ......................................................................... 66 Gambar 4. 27 Evaluasi Sistem 8 ......................................................................... 66 Gambar 4. 28 Evaluasi Sistem 9 ......................................................................... 66 Gambar 4. 29 Evaluasi Sistem 10 ....................................................................... 66

  DAFTAR TABEL

Nomor Judul Tabel Halaman

  Tabel 2. 1 Komponen Flowchart ........................................................................ 20 Tabel 4. 1 Keterangan Kolom Pada Data Transaksi ............................................ 32 Tabel 4. 2 Atribut Data Obat Apotek K24 Kalibutuh Surabaya........................... 33 Tabel 4. 3 Contoh Data Kategori Obat Apotek K24 Kalibutuh Surabaya ............ 34 Tabel 4. 4 Contoh Data Obat Apotek K24 Kalibutuh Surabaya .......................... 35 Tabel 4. 5 Contoh Data Transaksi Apotek K24 Kalibutuh Surabaya ................... 35 Tabel 4. 6 Contoh Data Hasil Query .................................................................. 36 Tabel 4. 7 Keterangan Kategori Obat ................................................................. 38 Tabel 4. 8 Tabel C1 ............................................................................................ 38 Tabel 4. 9 Daftar L1 dan Nilai Support .............................................................. 39 Tabel 4. 10 Hash table (L1*L1).......................................................................... 40 Tabel 4. 11 Hash table terseleksi (L1*L1) .......................................................... 41 Tabel 4. 12 Perhitungan Support Count Subset C2 ............................................. 41 Tabel 4. 13 Hash table (L2*L2).......................................................................... 43 Tabel 4. 14 Perhitungan Association rules .......................................................... 44 Tabel 4. 15 Hasil Perhitungan Manual 2-itemset ................................................ 61 Tabel 4. 16 Hasil Perhitungan Manual 3-itemset ................................................ 62 Tabel 4. 17 Evaluasi Sistem ............................................................................... 63 Tabel 4. 18 Hasil Uji Coba Association Rules .................................................... 69