## APLIKASI BERBASIS WEB MENGGUNAKAN APRIORI UNTUK REKOMENDASI BUNDLING PRODUK SEMBAKO
Oktalia Kumala Sari 1* , Anis Cherid 2
1,2 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Teknik Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta Email: 1 41519010014@student.mercubuana.ac.id, 2 anis.cherid@mercubuana.ac.id
(*: Corresponding Author)
(Naskah masuk: 22 Juni 2023, diterima untuk diterbitkan: 23 Agustus 2023)

## Abstrak
Data Mining dapat dimanfaatkan di berbagai disiplin ilmu, seperti Toko Sembako Solo Latri, untuk mendongkrak penjualan  dan  menentukan  penjualan  sembako.  Permasalahan  yang  ada  saat  ini  adalah  penentuan  penjualan sembako di Toko Sembako Solo Latri tidak dapat menentukan pola pembelian pelanggan atau jumlah pelanggan yang melakukan pembelian sembako secara bersamaan. Penelitian ini berupaya mengembangkan aplikasi berbasis web yang mengintegrasikan algoritma Apriori ke dalam proses rekomendasi bundling produk pangan pokok. Toko Sembako  Solo  Latri  akan  membuat  model  atau  aturan  asosiasi  guna  meningkatkan  penjualan.  Dengan memanfaatkan metode CRISP-DM, dimungkinkan untuk mendapatkan informasi penting mengenai pola transaksi yang dilakukan secara bersamaan menggunakan algoritma Apriori. Investigasi ini didukung oleh dataset transaksi penjualan untuk periode 1 Februari hingga 20 April 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori dengan nilai support minimal 50% dan nilai kepercayaan minimal 50% menghasilkan tujuh kombinasi set item terbaik. Hasil terbaik adalah nilai support 95,38 persen, nilai kepercayaan seratus persen, dan lift ratio 1,97.
Kata kunci : Data Mining, Algoritma Apriori, Asosiasi Rule, Bundling Produk

## WEB-BASED APPLICATION USING APRIORI FOR BUNDLING RECOMMENDATIONS OF SPECIAL PRODUCTS

## Abstract
Data Mining can be utilized in various disciplines, such as Solo Latri Grocery Store, to boost sales and determine grocery sales. The current problem is that the determination of basic food sales at Toko Sembako Solo Latri cannot determine customer purchasing patterns or the number of customers who purchase basic food at the same time. This  research  seeks  to  develop  a  web-based  application  that  integrates  the  Apriori  algorithm  into  the recommendation process for bundling basic food products. Latri Grocery Store will create a model or association rule to increase sales. By utilizing the Crisp-DM method, it is possible to obtain important information regarding the pattern of transactions made simultaneously using the Apriori algorithm. This investigation is supported by a dataset  of  sales  transactions  for  the  period  February  1  to  April  20,  2023.  Our  results  show  that  the  Apriori algorithm with a minimum support value of 50% and a minimum confidence value of 50% produces the best seven item  set  combinations.  The  best  result  is  a  support  value  of  95.38  percent,  a  confidence  value  of  one  hundred percent, and a lift ratio of 1.97.
Keywords: Data Mining, Apriori Algorithm, Association Rule, Product Bundling

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  teknologi  informasi,  khususnya  di bidang aplikasi berbasis web, berdampak besar pada bisnis  dan  perdagangan[1].  Dengan  kemajuan teknologi ini, bisnis dapat menjangkau lebih banyak pelanggan dan mengirimkan barang atau jasa kepada mereka  dengan  lebih  cepat[2].  Salah  satu  bidang usaha  yang  semakin  terpengaruh  oleh  kemajuan  ini adalah  industri  makanan  pokok[3].  Toko  Sembako dan  pasar  tradisional  juga  beralih  menggunakan teknologi untuk menjual produk dan stok produk[4].
Toko  Solo  Latri  merupakan  toko  grosir  yang menyediakan berbagai kebutuhan sehari-hari masyarakat  Indonesia,  seperti  gula  pasir,  tepung terigu, mie instan, dan lain sebagainya. Namun, ada satu  masalah,  dan  masalah  itu  adalah  prosedur penjualan yang ada tidak efektif. Dalam artian masih ada barang yang tidak terjual sehingga menyebabkan toko  sembako  merugi.  Pedagang  grosir  mungkin mengalami  kehilangan  klien  selain  kesulitan keuangan. Hal ini terjadi ketika konsumen datang ke grosir  untuk  membeli  barang  di  toko,  namun  stok
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm. 95-102
yang  diminati  pelanggan  sudah  habis  tanpa sepengetahuan  grosir  sehingga  pelanggan  akan beralih ke grosir lain.
Data  Mining  dapat  digunakan  untuk  mengatasi masalah  tersebut[5].  Kemudian,  model  pengetahuan dibangun dari dataset penjualan dan digunakan untuk menemukan  pola  baru[6].  Metode  aturan  asosiasi adalah  salah  satu  cara  teknik  penambangan  data sering  digunakan  untuk  mengetahui  bagaimana penjualan dilakukan[7]. Algoritma Apriori merupakan  algoritma  klasik  yang  sering  digunakan untuk  menggabungkan  atau  membuat  pola  aturan tertentu,  namun  membutuhkan  waktu  yang  lama[8]. Aturan  Asosiasi  mencakup  semua  aturan  atau  pola yang memiliki dukungan dan keyakinan di atas batas yang  dapat  ditetapkan  penggunaannya[9].  Aturan asosiasi  penting  jika  memiliki  nilai  dukungan minimum dan nilai kepercayaan minimum[10]. Nilai minimum support adalah  persentase  transaksi  di mana  bagian-bagian  item  digabungkan,  dan  nilai minimum confidence adalah  kekuatan  tautan  antar item dalam aturan asosiatif[11].
Pada Penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh  [12]  untuk  pembentukan  pola  penjualan sparepart di  PT.  Agung  Toyota  Denpasar  terdapat 9907 transaksi dan data yang diperoleh data penjualan periode 1  Januari  –  31  Januari  2022  membentuk 10 aturan asosiasi dengan 3 itemset dan nilai minimum support 85%,  nilai confidence 100%  dan  nilai  lift ratio tertinggi 2,03.
Kemudian  pada  penelitian  [13]  menggunakan algoritma  apriori  untuk  market  basket  analisis pendapatan  usaha  retail.  Didapatkan  rata  -  rata asosiasi dengan nilai confidence tertinggi terjadi pada bulan Maret, yaitu 0.61 dengan nilai minimal support 0.003. Hal ini sesuai dengan hasil penjualan tertinggi, yaitu  sebesar  Rp.  295.509.934  pada  bulan  Maret, tahun 2021.
Pada  penelitian  [14]  menggunakan  algoritma apriori  untuk market analysis tingkat  frekuensi konsumen  dalam  membeli  suatu  barang.  Dengan menetapkan dukungan minimum 0,3% dan kepercayaan  minimum  60%,  dapat  menghasilkan informasi bahwa penjualan elektronik tertinggi di PT EPR Itemset tertinggi  yang  sering  dicari  konsumen adalah Chest Freezer ECF 320 dengan kode produk (15.47)  dan  item  Frekuensi  terendah  yang  jarang dicari  konsumen  yaitu  Beras  DFC  5015  Kompor dengan kode produk (12.9), Dispenser Air ED 03 S dengan  kode  produk  (15.07),  dan  EAAC  180A dengan kode produk (15.34).
Berdasarkan hal tersebut, tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  membuat  aplikasi  berbasis  web  yang menggabungkan  algoritma  Apriori  ke  dalam  proses pembuatan  rekomendasi bundling produk  makanan pokok. Toko Solo Latri, toko sembako yang berada di wilayah  Tangerang  ini  dengan  tingkat  persaingan yang  tinggi,  akan  dapat  meningkatkan  pelayanan pelanggan  dan  meningkatkan  penjualan  dengan bantuan aplikasi ini. Selain itu, konsumen Toko Solo
Latri akan mendapatkan pengalaman berbelanja yang lebih  menyenangkan.  Adapun dataset yang  akan digunakan untuk penelitian ini adalah data transaksi penjualan  dari  1  Februari  –  20  April  2023  dan terdapat 4291 data dan atribut yang digunakan yaitu ID  transaksi,  Kode  Produk,  Item  dan  Tanggal transaksi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  secara  kuantitatif  dan menggunakan data dari Toko Solo Latri yang berupa data transaksi penjualan lalu dilakukan memasukkan data  dalam  bentuk  Excel.  Data  yang  digunakan merupakan  data  penjualan  periode  1  Februari  –  20 April 2023 dan terdapat 4291 data. Dalam penelitian ini,  menggunakan  tahapan  CRISP-DM  seperti Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Tahap Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  masalah yang  terkait  pada  penelitian  ini  dengan  melakukan studi  observasi,  wawancara,  dan  membaca  literatur yang  relevan.  Objek  pengamatan  didasarkan  pada kondisi toko yang memerlukan pengamatan perilaku pembelian  terhadap  konsumen  untuk  memudahkan pemilik  toko.  Pengambilan  data  di  Toko  Sembako Solo  Latri,  data  yang  diambil  yaitu  data  transaksi penjualan selama 3 bulan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan Selama 3 Bulan
ID Kode Item Tanggal 777.01.02.1 1101 Indomie Rasa Soto 2/1/2023 777.01.02.1 2210 Pucuk Harum Teh 350ml 2/1/2023 777.01.02.1 3001 Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet 2/1/2023 777.01.02.1 1102 Indomie Goreng 2/1/2023 777.01.02.1 4119 Bear Brand Susu Steril 189ml 2/1/2023 777.01.02.1 6339 Tepung Terigu 1 kg 2/1/2023 777.01.02.1 1101 Indomie Rasa Soto 2/1/2023

## 2.2 Tahap Preprocessing Data
Pada tahapan ini dilakukan  persiapan data yang akan  digunakan  dan  penghapusan  data  yang  tidak
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm. 95-102
relevan  dalam  penelitian  menganalisis  asosiasi rule produk  sembako  misalnya  kolom  data  yang  tidak memiliki  nilai  atau  informasi  yang  berguna  untuk mempermudah  pada  tahap  selanjutnya.  Setelah  data sudah  bersih  maka  dilakukan  transformasi  data  ke dalam bentuk tabular seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Tabular Penjualan Abc
Sambal Asli 18g X 10 Pcs Abc Sambal Extra Pedas 18g X 10 Pcs Abc Sambal Terasi 18g X 10 Pcs Bear Brand Susu Steril 189ml Biskit op Veget able Stick 50g Chuba 14gr X 20pcs
0 0 0 1 0 0 0 0
0 1 0 0
1 1 1 0 0 1
1 1 1 0 0 1
0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  metode  penambangan data  untuk  menemukan  aturan  yang  menunjukkan bagaimana  sekumpulan  hal  dengan  faktor  berbeda saling  terkait  satu  sama  lain[15].  Satu  langkah analisis asosiasi disebut "penambangan  pola frekuensi  tinggi",  yang  merupakan  nama  lain  untuk langkah  tersebut[16].  Dengan  menghasilkan  urutan item  yang  diketahui  yang  dapat  digunakan  sebagai pola frekuensi. Pentingnya aturan asosiatif yang akan digunakan dapat diukur dengan dua parameter yaitu support (nilai support )  yang  merupakan  persentase kombinasi itemset dari transaksi dalam database , dan confidence (nilai  kepastian)  yang  merupakan persentase  kekuatan.  hubungan  antar itemset dalam aturan  asosiasi  berdasarkan  pola  frekuensi[17]. Analisis  asosiasi  dapat  dipecah  menjadi  langkah- langkah umum berikut: 1. Support
Tahapan  ini  terdiri  dari  pembentukan  pola frekuensi  tinggi  dari  kandidat  kombinasi  item;  jika tidak  ada  pola  frekuensi  tinggi  baru  yang  diperoleh dari  kandidat  kombinasi  item,  prosedur  dihentikan. Untuk mencari pola kombinasi item yang memenuhi persyaratan support minimum, seperti persamaan (1).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥 100%
… (1)
Sedangkan  untuk  nilai support 2  item  maka didapat persamaan (2)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 & 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥 100% (2)

## 2. Confidence
Pada  tahap  ini,  keakuratan  aturan  asosiasi diperiksa  dengan  melihat  bagaimana  penawaran  di database yang  memiliki  item  A  dan  item  B  di keranjang  belanja  ditampilkan.  Dengan  nilai kepercayaan,  kita  dapat  mengetahui  seberapa  kuat
hal-hal  dalam  aturan  asosiasi  terkait  satu  sama  lain. Nilai confidance dapat dilihat pada persamaan (3)
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴, 𝐵) = Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 & 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥 100% ... (3)

## 2.4 Tahap Modelling
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemodelan  data mining dengan  menggunakan  web  dan  algoritma apriori.  Pembuatan  model  algoritma  apriori  dengan web dengan bahasa pemrograman HTML dan PHP.

## 2.5 Tahap Evaluasi
Pada  tahapan  ini  yaitu  tahap  pengolahan  data berupa penerapan model algoritma dalam bentuk web dan  keterkaitan  antar  produk  akan  dianalisis  dan diinterpretasikan untuk mendapatkan informasi baru yang  dapat  menggambarkan  bagaimana  cara konsumen membeli barang. Informasi yang terkumpul  akan  digunakan  untuk  membuat  usulan kegiatan  pemasaran  yang  dapat  dilakukan  Toko Sembako Solo Latri.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Use Case Diagram
Use  Case merupakan  pola  atau  bentuk  terhadap perilaku yang menunjukkan sistem. Setiap Use Case merupakan  sebuah  deretan  dari  transaksi-transaksi yang  terkait  dari  sebuah  aktor  dan  sistem  dalam sebuah dialog[18]. Gambar 2 adalah Use Case pada penelitian ini.
Gambar 2. Use Case Diagram Penjualan

## 3.2 Activity Diagram
Diagram  Aktivitas  menunjukkan  tahapan  kerja, aktivitas,  alternatif  tindakan,  pengulangan,  dan hasil[19].
Gambar 3 memperlihatkan Activity Diagram pada saat  admin  memasukkan username dan password . Jika login valid maka sistem akan menampilkan Data, Apriori,  Hasil,  dan logout .  Jika  tidak,  itu  akan dialihkan ke halaman login .
Gambar 3. Diagram Activity Login

## Gambar 4. Diagram Activity Data Transaksi
Pada Gambar 4 merupakan gambaran dari Activity Diagram  ketika  admin  mengakses  data.  Pada  menu ini user harus memasukkan data ke database , setelah itu  sistem  akan  menyimpan  ke  dalam database . Kemudian, user mengakses ke menu data lalu sistem akan menampilkan data.
Gambar 5. Diagram Activity Perhitungan Algoritma Apriori
Pada Gambar 5 merupakan gambaran dari Activity Diagram  ketika  user  mengakses  menu  apriori.  Pada menu  ini  user  dapat  memasukkan  tanggal  awal transaksi,  tanggal  akhir  transaksi,  nilai  minimum
support dan  nilai  minimum confidence yang selanjutnya  akan  diproses  oleh  sistem  untuk dilakukan  perhitungan  dengan  algoritma  apriori. Setelah  itu  sistem  akan  menampilkan  hasil perhitungan.
Gambar 6. Diagram Activity Hasil Perhitungan Algoritma Apriori
Pada Gambar 6 merupakan gambaran dari Activity Diagram  ketika  user  mengakses  menu  hasil  apriori. User dapat melihat detail hasil perhitungan yang telah dilakukan oleh user.
Gambar 7. Diagram Activity Logout
Gambar  7  memperlihatkan  seperti  apa  diagram aktivitas saat admin masuk ke menu logout .

## 3.3 Class Diagram
Class diagram  adalah  sebuah  diagram  yang menunjukkan hubungan antar class yang didalamnya terdapat atribut dan fungsi dari suatu objek[20]. Pada Gambar 8 merupakan class diagram pada perancangan.

## Gambar 8. Class Diagram Penjualan

## 3.4 Hasil
Pada  Gambar  9  merupakan login aplikasi  web. Pada  halaman login memiliki  2 TextBox yang digunakan  untuk  mengisi  data  username  dan password ,  serta  1 Button yang  digunakan  untuk melakukan  proses login yang  dilakukan  oleh  admin untuk pindah ke halaman dashboard .
Gambar 9. Halaman Login

## Gambar 10. Halaman Beranda
Pada  Gambar  10  adalah  halaman dashboard memiliki  beberapa  menu  utama  diantaranya  yakni menu data transaksi, apriori, hasil dan logout .
Gambar 11. Halaman Data Transaksi
Pada  Gambar  11  adalah  halaman  data  transaksi dengan  atribut  nomor  transaksi,  nama  item  dan tanggal pembelian.
Gambar 12. Halaman Perhitungan Algoritma Apriori
Pada  Gambar  12  adalah  halaman  perhitungan algoritma  apriori  dimana  ada yang  harus  diinputkan berupa  tanggal  awal  pembelian,  tanggal  akhir pembelian,  nilai  min support dan  nilai  minimum confidance . Setelah semuanya terisi maka tinggal di hitung.
Gambar 13. Halaman Hasil Perhitungan Algoritma Apriori
Pada  Gambar  13  merupakan  halaman  hasil penjualan  secara default akan  menampilkan  hasil penjualan pada tanggal sekarang, tetapi kita juga bisa cek hasil penjualan berdasarkan rentang tanggal yang diinginkan.

## 3.5 Pembahasan
Pada  penelitian  ini  digunakan  5  data  transaksi hasil  penjualan  sembako  di  Toko  Sembako  Solo Latri. Setelah data terkumpul dan bersih selanjutnya data akan di hitung menggunakan algoritma apriori. Pada penelitian ini menghasilkan 7 kombinasi itemset dengan  nilai  minimum support 50%  dan  nilai confidance 50%, maka hasil perhitungannya sebagai berikut :
1. Kombinasi 1 Itemset Tabel 3. Kombinasi 1 Itemset No Items Qty 1 Indomie Rasa Soto 62 2 Pucuk Harum Teh 350ml 49 3 Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet 55 4 Indomie Goreng 63 5 Bear Brand Susu Steril 189ml 29
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜)
= 62 65 𝑥 100% = 95.38 %
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑃𝑢𝑐𝑢𝑘 𝐻𝑎𝑟𝑢𝑚 𝑇𝑒ℎ 350𝑚𝑙)
= 49 65 𝑥 100% = 75.38%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐾𝑎𝑝𝑎𝑙 𝐴𝑝𝑖 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑎𝑙 𝑀𝑖𝑥 24 𝐺𝑟 𝑥 12 𝑆𝑎𝑐ℎ𝑒𝑡)
= 55 65 𝑥 100% = 84.62%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝐺𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔)
= 63 65 𝑥 100% = 96.92%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑏𝑒𝑎𝑟 𝑏𝑟𝑎𝑛𝑑 𝑠𝑢𝑠𝑢 𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑙 189𝑚𝑙)
= 29 65 𝑥 100% = 44,62%

## 2. Kombinasi 2 Itemset
Tabel 4. Kombinasi 2 Itemset No Items Qty 1 Indomie  Rasa  Soto,  Pucuk  Harum  Teh 350ml 47 2 Indomie  Rasa  Soto,  Kapal  Api  Special Mix 24 Gr X 12 Sachet 54 3 Indomie Rasa Soto, Indomie Goreng 62 4 Indomie Rasa Soto, Tepung Terigu 1 Kg 50 5 Indomie Rasa Soto, Indomie Rendang 44
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm. 95-102
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜
Pucuk Harum Teh 350ml )
= 62 65 𝑥 100%  =  72.31 %
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  (
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜
Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet )
= 54
65 𝑥 100%   =  83.08 %
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜 Indomie Goreng )
= 62 65 𝑥 100%  = 95.38%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜
Tepung terigu 1 Kg )
= 50 65 𝑥 100% = 76.38%

## 3. Kombinasi 3 Itemset
Tabel 5. Kombinasi 3 Itemset No Items Qty 1 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh 350ml,  kapal  api  special  mix  24  gr  x  12 sachet 45 2 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh 350ml, indomie goreng 47 3 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh 350ml, tepung terigu 1 kg 37 4 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh 350ml, indomie rendang 39 5 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh 350ml, indomie soto spesial 39 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet ) = 45 65 𝑥 100% =  69.23%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml, Indomie Goreng ) = 47 65 𝑥 100% = 72.31%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  (
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml,
Tepung Terigu 1 Kg )
= 37 65 𝑥 100% = 56.92%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml, Indomie Rendang ) = 39 65 𝑥 100% = 60%
4. Kombinasi 4 Itemset
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  (
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 ) = 45 65 𝑥 100% = 69.23%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  (
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝑘𝑔 ) = 36 65 𝑥 100% = 55.38%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎𝑛𝑔 ) = 37 65 𝑥 100% = 56.92%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑠𝑜𝑡𝑜 𝑠𝑝𝑒𝑠𝑖𝑎𝑙 ) = 37 65 𝑥 100% = 56.92%
Tabel 6. Kombinasi 4 Itemset No Items Qty 1 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng 45 2 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, tepung terigu 1 kg 36 3 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie rendang 37 4 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie soto spesial 37 5 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, tepung tapioka 1 kg 34

## 5. Kombinasi 5 Itemset
Tabel 7. Kombinasi 5 Itemset No Items Qty 1 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, tepung terigu 1 kg 36 2 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, indomie rendang 37 3 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, indomie soto spesial 37 4 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, tepung tapioka 1 kg 34 5 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, tepung terigu 500gr 34 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝐾𝑔 ) = 36 65 𝑥 100% = 55.38%

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡
(
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝐺𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎𝑛𝑔 ) = 37 65 𝑥 100% = 56.92%

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡
(
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝐺𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑆𝑜𝑡𝑜 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑎𝑙 ) = 37 65 𝑥 100% = 56.92%
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm. 95-102
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝐺𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑇𝑎𝑝𝑖𝑜𝑘𝑎 1 𝐾𝑔 ) = 34
65 𝑥 100% = 52.31%

## 6. Kombinasi 6 Itemset

## Tabel 8. Kombinasi 6 Itemset
No Items Qty 1 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, tepung terigu 1 kg, indomie rendang 33
2 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, tepung terigu 1 kg, indomie soto spesial 29
3 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, tepung terigu 1 kg, tepung tapioka 1 kg 34
4 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, tepung terigu 1 kg, tepung terigu 500gr 32
5 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml,
kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng, tepung terigu 1 kg, pempers goon pants ukuran m, 200 g x 10 pcs
18 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡
(
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml,
Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝐾𝑔 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎𝑛𝑔 )
= 33 65 𝑥 100% = 50.77%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml,
Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝐾𝑔 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑠𝑜𝑡𝑜 𝑠𝑝𝑒𝑠𝑖𝑎𝑙 ) = 29 65 𝑥 100% = 44.62% 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝐾𝑔 𝑡𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑎𝑝𝑖𝑜𝑘𝑎 1 𝐾𝑔 ) = 34 65 𝑥 100% = 52.31%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝐾𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 500 𝑔𝑟 ) = 32 65 𝑥 100% = 49.32% 7. Kombinasi 7 Itemset
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝐾𝑔 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑎𝑝𝑖𝑜𝑘𝑎 1 𝐾𝑔 ) = 31 65 𝑥 100% = 47.69%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml,
Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝐾𝑔 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 500 𝑔𝑟 ) = 30 65 𝑥 100% = 46.15%

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡
( 𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜, Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔 𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝐾𝑔 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑠𝑜𝑡𝑜 𝑠𝑝𝑒𝑠𝑖𝑎𝑙 ) = 28 65 𝑥 100% = 43.08%

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡
(
𝐼𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑅𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑜𝑡𝑜,
Pucuk Harum Teh 350ml, Kapal Api Special Mix 24 Gr X 12 Sachet, 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑔𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔
𝑇𝑒𝑝𝑢𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑖𝑔𝑢 1 𝐾𝑔 𝑖𝑛𝑑𝑜𝑚𝑖𝑒 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑝𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑠 𝑔𝑜𝑜𝑛 𝑝𝑎𝑛𝑡𝑠 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑚, 200 𝑔 𝑥 10 𝑝𝑐𝑠)
= 17 65 𝑥 100% = 26.15%

## Tabel 9. Kombinasi 7 Itemset
No Items Qty 1 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng,  tepung  terigu  1  kg,  indomie  rendang, tepung tapioka 1 kg 31 2 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng,  tepung  terigu  1  kg,  indomie  rendang, tepung terigu 500gr 30 3 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng,  tepung  terigu  1  kg,  indomie  rendang, indomie soto spesial 28 4 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng,  tepung  terigu  1  kg,  indomie  rendang, pempers goon pants ukuran m, 200 g x 10 pcs 17 5 indomie  rasa  soto,  pucuk  harum  teh  350ml, kapal api special mix 24 gr x 12 sachet, indomie goreng,  tepung  terigu  1  kg,  indomie  rendang,
pempers goon pants ukuran l, 200 g x 10 pcs
17

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pengujian pembuatan web menggunakan  algoritma  apriori  untuk  produk bundling di Toko Sembako Solo Latri menghasilkan pola  asosiasi  yang  terbentuk  dengan  nilai  minimum support 50%  dan  nilai  minimum confidence 50% menghasilkan  7  aturan  asosiasi.  dan  hasil  pola kombinasi itemset tertinggi  yang  diperoleh  adalah indomie  rasa  soto  →  indomie  goreng,  dan  dengan nilai support 95.38%% dan nilai confidence 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Rahmatuloh  and  M.  Rizky  Revanda,  “Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Jasa  Pengiriman  Barang Pada Pt. Haluan Indah Transporindo Berbasis Web,”
J. Tek. Inform. , vol. 14, no. 1, 2022.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm. 95-102
[2] A.  F.  Saiful  Rahman,  M.  W.  Kasrani,  and  I. Muslimin,  “Prototipe  Timbangan  Digital  Pada Gudang  Sembako  Berbasis  Web,” J.  Tek.  Elektro Uniba  (JTE  UNIBA) ,  vol.  6,  no.  2,  2022,  doi: 10.36277/jteuniba.v6i2.142.
[3] N.  Husin,  “Sistem  Pemesanan  Grosir  Sembako berbasis  Web  pada  Toko  Indra  Jakarta  Timur,” J. Esensi Infokom  J. Esensi Sist. Inf. dan Sist. Komput. , vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.55886/infokom.v4i1.316.
[4] V.  A.  Fitria,  R.  D.  Indahsari,  and  M.  S.  Masykur, “Pembuatan Aplikasi Peramalan Harga Sembako Di Kota Malang Berbasis Web,” SISTEMASI , vol. 8, no. 1, 2019, doi: 10.32520/stmsi.v8i1.397.
[5] U.  Fayyad,  G.  Piatetsky-Shapiro,  and  P.  Smyth, “From  data  mining  to  knowledge  discovery  in databases,” AI Mag. , vol. 17, no. 3, 1996.
[6] D.  T.  Larose, Discovering  Knowledge  in  Data:  An Introduction to Data Mining . 2005. doi: 10.1002/0471687545.
[7] G. A. Marcoulides, “Discovering Knowledge in Data: an Introduction to Data Mining,” J. Am. Stat. Assoc. , vol. 100, no. 472, 2005, doi: 10.1198/jasa.2005.s61.
[8] P. Tanna and D. Y. Ghodasara, “Using Apriori with WEKA  for  Frequent  Pattern  Mining,” Int.  J.  Eng. Trends  Technol. , vol. 12,  no. 3, pp.  127–131,  2014, doi: 10.14445/22315381/ijett-v12p223.
[9] D. Rizaldi  and A. Adnan, “Market  Basket  Analysis Menggunakan  Algoritma  Apriori:  Kasus  Transaksi 212 Mart  Soebrantas  Pekanbaru,” J.  Stat.  dan  Apl. , vol. 5, no. 1, 2021, doi: 10.21009/jsa.05103.
[10]  N.  F.  FAHRUDIN,  “Penerapan  Algoritma  Apriori untuk Market Basket Analysis,” MIND J. , vol. 1, no. 2, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v4i1.13-23.
[11]  L.  Kurniawati,  A.  E.  Kusuma,  and  B.  Dewansyah, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Persediaan  Spare  Part  Compressor,” Comput.  Eng. Sci.  Syst.  J. ,  vol.  4,  no.  1,  2019,  doi: 10.24114/cess.v4i1.11303.
[12]  A. Wadanur and A. A. Sari, “Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth pada Penjualan Spareparts,”
Edumatic  J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5470.
[13]  I. A. Ashari, A. Wirasto, D. Nugroho Triwibowo, and P. Purwono, “Implementasi Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  21,  no.  3,  2022,  doi: 10.30812/matrik.v21i3.1439.
[14]  I. Ananda and U. Salamah, “Determination Of Sales Data  Patterns  Using  The  Association  Rules  Apriori Method,” Int. J. Inf. Syst. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, 2020.
[15]  P.  M.  Hasugian,  “Pengujian  Algoritma  Apriori Dengan  Aplikasi  Weka  Dalam  Pembentukan Asosiation Rule,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 98–103, 2017.
[16]  A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk  bagi  Pelanggan,” J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[17]  E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.280.
[18]  I. Wijayanto, “Komparasi Metode FIFO Dan Moving Average Pada Sistem Informasi Akuntansi Persediaan Barang Dalam Menentukan Harga Pokok Penjualan ( Studi Kasus Toko Satrio Seputih Agung ),” vol. 3, no. 2, pp. 55–62, 2022.
[19]  A.  F.  Prasetya,  S.  Sintia,  and  U.  L.  D.  Putri, “Perancangan  Aplikasi  Rental  Mobil  Menggunakan Diagram  UML  (Unified  Modelling  Language),” J. Ilm. Komput. … , vol. 1, no. 1, 2022.
[20]  T. Arianti, A. Fa’izi, S. Adam, and Mira Wulandari, “Perancangan  Sistem  Informasi  Perpustakaan Menggunakan  Diagram  Uml  (Unified  Modelling Language),” J. Ilm. Komput. … , vol. 1, no. 1, 2022.