## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM ASOSIASI PENJUALAN PRODUK DENGAN ALGORITMA APRIORI
Nur Hapipah, Suci Ramona Purwa Novitri, Jajam Haerul Jaman Program Studi Sistem Informasi S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Paseurjaya Teluk Jambe Timur, Jawa Barat 2010631250070@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Semakin  banyaknya  persaingan  bisnis  khususnya  dalam  industry  penjualan  makanan  menuntut  para pengusaha mencari solusi agar bisnis tetap berjalan. Saat ini perkembangan teknologi sangat membantu di bidang bisnis agar segalanya lebih praktis, Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis data penjualan dari sebuah toko retail, lalu hasil analisis menunjukkan adanya pola-pola asosiasi yang kuat antara produk-produk tertentu, hal ini dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  efektif  dan  meningkatkan  keputusan  dalam perencanaan  stok  dan  promosi  produk.  Dalam  penelitian  ini  penulis  memakai  metode  asosiasi  dan  algoritma apriori.  Metode  Apriori  digunakan  untuk  menemukan  asosiasi  antara  produk-produk  yang  sering  terjual bersamaan. Implementasi sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi pemilik toko  dan  pengambilan  keputusan  dalam  industri  ritel  secara  keseluruhan.  Tujuan  dari  penelitian  yaitu mengidentifikasi pola-pola penjualan yang signifikan berdasarkan data transaksi dan diharapkan membantu rating penjualan setiap harinya.
Kata kunci: Penjualan Produk, Asosiasi, Algoritma Apriori.

## 1. PENDAHULUAN
Bidang  bisnis  mulai  bersaing  secara  mendunia, dimana cakupan pasar yang menjadi sangat luas untuk itu agar dapat memenangi persaiangan bisnis dan juga memuaskan  pelanggan,  perusahaan  membutuhkan akses  informasi  yang  cepat  dan  akurat.  Semakin banyaknya  persaingan  dalam  dunia  bisnis  khususnya dalam  industri  penjualan  menuntut  para  pengusaha untuk mecari solusi agar bisnis tetap berjalan dengan baik dan mampu bersaing. Saat ini banyak pengusaha dalam  menjalankan  usahanya  sudah  menerapkan teknologi  informasi.  Namun  dalam  penerapannya sering  kali  teknologi  informasi  yang  dimiliki  tidak dimanfaatkan secara tepat [1].
Sistem informasi ini digunakan untuk menyimpan data  penjualan,  dengan  adanya  kegiatan  penjualan, data  semakin  bertambah  banyak  setiap  harinya.  Data tersebut  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  arsip  bagi perusahaan, data penjualan tersebut apabila dibiarkan begitu saja akan menimbulkan penumpukan data, data tersebut  dapat  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi informasi  yang berguna untuk peningkatan penjualan dan promosi produk, yang mana nantinya menghasilkan  informasi  terkait  penjualan  berupa laporan penjualan. Data tersebut juga dapat digunakan sebagai  acuan  dalam  membuat  strategi  pemasaran Data-data  tersebut  dianalisis  kemudian  diekstraksi untuk  menghasilkan  informasi  yang  terkandung  di dalamnya sehingga dapat membantu dalam pengambilan keputusan [2].
Pengolahan informasi dari data yang sudah ada ini dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  data  mining. Data  mining  adalah  proses  untuk  mendapatkan informasi  yang  berguna  untuk  mengambil  keputusan terbaik. Data mining memiliki beberapa teknik antara lain  seperti  eksplorasi  data,  segmentasi,  pelanggan,
aturan  asosiasi,  time  series,dan  lain  sebagainya  [3]. Dari  beberapa  metode  data  mining  yang  disebutkan, metode  asosiasi  merupakan  metode  yang  paling banyak digunakan.
Dari  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memudahkan penjual dalam menentukan menu mana yang sering di pesan  oleh  pelanggan  dalam  satu  waktu,  hal  ini  pun diharapkan membantu rating penjualan setiap harinya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Ada beberapa penelitan yang menjelaskan tentang penggunaan  asosiasi  penjualan  produk  dengan algoritma  apriori.  Tujuan  dari  pemaparan  kajian terdahulu  adalah  untuk  menjadi  salah  satu  bahan pertimbangan sehingga dapat memberi referensi dalam menulis  ataupun  mengkaji  penelitian  yang  akan dilakukan. Berikut penelitian terdahulu yang menjadi acuan  dan  referensi  peneliti  dalam  melakukan penelitian.
Untuk  meningkatkan  strategi  penjualan  Merduati Bakery melalui analisis data penjualan roti menggunakan  metode  algoritma  apriori.  Dengan menggunakan metode ini, mereka dapat mengidentifikasi  pola  pembelian  pelanggan  dan menentukan  target  pasar  yang  lebih  tepat,  serta meningkatkan  efisiensi  pemasaran  dan  penjualan. Selain itu, sistem yang dikembangkan juga membantu dalam  menentukan  persediaan  roti  dengan  mengatur stok  berdasarkan  pola  pembelian  dan  permintaan pelanggan.  penelitian  ini  bertujuan  meningkatkan strategi penjualan, menentukan target pasar yang lebih tepat, dan mengoptimalkan persediaan roti [4].
Analisa  Association  Rules  Untuk  Pola  Penjualan Cake  Pada  Ratu  Bakery  Menggunakan  Algoritma Apriori  bertujuan untuk mencari pola penjualan cake
berdasarkan  data  penjualan  dari  setiap  transaksi menggunakan algoritma apriori. Tujuan penelitian ini adalah  membantu  pemilik  Ratu  Bakery  dalam merencanakan strategi penjualan yang efektif dan juga dapat membantu dalam strategi produksi cake [5].
Implementasi  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data Penjualan di Toko Roti Ganda Pematangsiantar Dalam penelitian tersebut  berfokus pada  membangun sistem penjualan  dengan  penerapan  metode  data  mining algoritma  apriopri  dalam  menghitung  data  penjualan dan  pemasukan  omset  dari  konsumen  melalui pemilihan  produk  yang  paling  banyak  di  minati konsumen. Sumber data dari penelitian ini di peroleh melalui  wawancara  dan  observasi  langsung  terhadap konsumen.[6]

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  pemani  pulasian  data.  SPK  tidak menggantikan  keputusan  manusia,  tetapi  bertujuan untuk membantu dan meningkatkan proses pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan  lebih efektif [7]. Michael (1998), berpendapat bahwa suatu SPK  haruslah  memiliki  karakteristik  sebagai  sistem berbasis komputer yang bersifat interaktif dan mampu mendukung pihak  manajemen dengan  memanfaatkan data  dan  model  untuk  memecahkan  suatu  masalah semi terstruktur. Sedangkan Keen (1993) mengatakan bahwa  SPK  menggabungkan  kecerdasan  individu manusia dengan komputer untuk memperbaiki kualitas keputusan dalam menghadapi masalah semi terstruktur.[8]

## 2.3. Metode Asosiasi
Asosiasi merupakan metode yang bertujuan untuk mencari  suatu  pola  yang  sering  muncul  di  dalam beberapa  transaksi  yang  dilakukan.  Pola  frekuensi tinggi  merupakan  salah  satu  yang  sering  digunakan penelitian karena dapat menghasilkan algoritma yang efisien. Aturan asosiasi juga memberikan pengetahuan kepada pengguna saat mereka meringkas secara efektif data [9]. beberapa  atribut  sering  disebut affinity  analysis atau market  basket  analysis .  Metodologi  dasar  analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap:
a) Rumus Analisa pola frekuensi tinggi

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Sedangkan  nilai  support  dari  2  item  diperoleh  dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵

## 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam database.

## b) Rumus Pembentukan pola assosiatif

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 (𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, barulah dicari aturan assosiatif yang memenuhi syarat minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung confidence aturan assosiatif A -> B.

## 2.4. Metode Algoritma Apriori
Metode  Algoritma  Apriori  adalah  salah  satu algoritma  pada  bidang  data  mining  untuk  penggalian aturan asosiasi atau yang lebih dikenal dengan istilah association  rule  mining  (ARM),  Algoritma  apriori termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data  mining. Aturan  yang  menyatakan  asosiasi  antara  beberapa atribut  sering  disebut  affinity  analysis  atau  market basket analysis [10].
Salah  satu  keuntungan  dari  algoritma  Apriori adalah  kemampuannya  untuk  menemukan  aturan asosiasi  yang  berguna  dalam  dataset  yang  besar. Namun, algoritma Apriori juga memiliki keterbatasan dalam  hal penggunaan  memori dan waktu komputasi yang  meningkat  seiring  dengan  ukuran  dataset  dan jumlah  item  yang ada. Untuk  mengatasi keterbatasan tersebut,  beberapa  variasi  algoritma  Apriori,  seperti FP-Growth, telah dikembangkan [11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisa Kebutuhan
Pada  salah  satu  tempat  penjualan  roti  dan minuman  mempunyai  penjualan  yang  cukup  tinggi, namun  setelah  di  teliti  ada  beberapa  yang  harus diperbaki  seperti  sistem  penjualan  beberapa  roti  atau minuman  yang  kurang  diminati  pelanggan  pada  hari tertentu. Diharapkan dengan penggunaan metode yang dipilih  dapat  membantu  penjual  dalam  menentukan menu pada rata-rata yang diminati pelanggan pada hari tertentu sehingga meminimalisir kerugian penjualan.

## 3.2. Kebutuhan Fungsional
Dibawah ini adalah penjelasan tentang kebutuhan fungsional, kebutuhan yang perlu ada untuk pengguna agar penelitian dapat berjalan dengan baik dan lancar sesuai dengan yang dibutuhkan:
1. Dapat menentukan perbandingan penjualan disetiap harinya.
2. Dapat  menentukan  perbandingan  yang  paling diminati oleh pemebeli.
3.3. Diagram Alur Metodelogi Penelitian
Gambar 3. Tahap metodelogi penelitian
Diatas  merupakan  bagan  alir  dari  metodelogi penelitian  yang  digunakan  oleh  penulis,  data  yang diambil  dari  salah  satu  wirausaha  makanan  yang menjual berbagai jenis roti dan minuman data tersebut bersumber  dari  Kaggle.  Setelah  mendapatkan  data penulis mengolah data dengan cara dianalisis terlebih dahulu.  Setelah  melakukan  analisis  dan  menmukan letak  permasalahannya  penulis  baru  melakukan rencana  yang  akan  di  buat  yaitu  mennetukan perbandingan penjualan.

## 3.4. Flowchart Algoritma Apriori
Flowchart  algoritma  Apriori  dapat  dijelaskan secara  ringkas  sebagai  berikut:  Pertama,  dataset transaksi  dan  nilai  minimum  support  diinisialisasi. Setelah  semua  himpunan  item  kandidat  terbentuk, hasilnya  adalah  himpunan  item  yang  sering  terjadi bersama  dalam  dataset  transaksi.  Flowchart  ini
memberikan  gambaran  visual  mengenai  langkah- langkah yang dilakukan dalam algoritma Apriori untuk menemukan  asosiasi  antara  item-item  berdasarkan nilai minimum support.
Gambar 4. Flowchart Algoritma Apriori

## 4. Hasil dan Pembahasan
Setelah mengetahui permasalahan dan membuat alurnya, selanjutnya menganalisis data untuk mengidentifikasi pola-pola penjualan  yang signifikan berdasarkan data transaksi.

## 4.1. Data Mentahan
Tabel 1. Data Mentahan
Data  asli  merupakan  data  mentah  atau  data  yang belum  diolah,  dalam  data  tersebut  terdapat  403  data dalam  setiap  tanggalnya  dengan  rentang  waktu  dari
mulai  11Juli  2019  sampai  31  Agustus  2019.  Penulis mengambil data tersebut dari Kaggle.

## 4.2. Data Transakasi Tabular
Tabel 2. Data Transaksi Tabular
Data  transaksi  tabular  merujuk  pada  format  data yang  digunakan  untuk  merekam  transaksi  atau pembelian pelanggan dalam bentuk tabel dengan baris dan kolom. Dalam data transaksi tabular, setiap baris mewakili  satu  transaksi  atau  pembelian  yang  terjadi, sementara kolom-kolom mewakili atribut-atribut yang terkait  dengan  transaksi  tersebut.  Data  yang  dipunya oleh  peneliti  merupakan  data  yang  belum  di  bentuk menjadi  tabular,  namun  pada  table  di  atas  sudah menjadi  tabular  yang  dimana  artinya  peneliti  sudah mendapat 6 data transaksi yang harus di teliti.

## 4.3. Tabel 1-Itemset
Tabel 1.  Tabel 1-Itemset Tabel 1- Itemset No Item Transaksi Support 1 angbutter 609 101,5 x 2 plain bread 161 26,8 x 3 jam 40 6,6 v 4 americano 66 11 x 5 croissant 213 35,5 x 6 caffe latte 40 6,6 v 7 tiramisu croissant 205 34,1 x 8 cacao deep 23 3,8 v 9 pain au chocolat 129 21,5 x 10 almond croissant 58 9,6 v 11 milk tea 20 3,3 v 12 gateau chocolat 49 8,1 v 13 pandoro 77 12,8 x 14 cheese cake 12 2 v 15 lemon ade 14 2,3 v 16 orange pound 88 14,6 x 17 wiener 123 20,5 x 18 vanila latte 46 7,6 v 19 berry ade 15 2,5 v 20 tiramisu 7 1,1 x 21 merinque cookies 5 0,8 x
Pada  tabel  ini  merupakan  jumlah  dari  peesanan masing-masing  item pada 6 hari transaksi. Jadi pada tahap  ini  setelah  mendapatkan  jumlah  transaksinya, lalu menghitung nilai supportnya dengan menggunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Dengan nilai minimum 0.2 dan untuk memudahkan  perhitungan  maka  peneliti  menetukan nilai  miksimum  10.  Setelah  dihitung  menggunakan rumus  maka  tandai  nilai  support  dengan  sesuai ketentuan nilai  minimum dan  maksimum  yang telah dibuat.

## 4.4. Tabel 1-Itemset Terpilih
Tabel 2. Tabel 1-Itemset Terpilih Tabel 1- Itemset Terpilih No Item Transaksi  Support 3 jam 40 6,6 6 caffe latte 40 6,6 8 cacao deep 23 3,8 10 almond croissant 58 9,6 11 milk tea 20 3,3 12 gateau chocolat 49 8,1 14 cheese cake 12 2 15 lemon ade 14 2,3 18 vanila latte 46 7,6 19 berry ade 15 2,5 20 tiramisu 7 1,1 21 merinque cookies 5 0,8
Pada  tahap  ini  hanya  memindahkan  item,  jumlah transaksi dan nilai support yang dipilih.

## 4.5. Iterasi 2
Tabel 3. Iterasi 2
ITERASI 2 Tabel 1- Itemset Terpilih No Item Transaksi Support 3 jam 40 6,6 6 caffe latte 40 6,6 8 cacao deep 23 3,8 10 almond croissant 58 9,6 11 milk tea 20 3,3 12 gateau chocolat 49 8,1 14 cheese cake 12 2 15 lemon ade 14 2,3 18 vanila latte 46 7,6 19 berry ade 15 2,5 20 tiramisu 7 1,1 21 merinque cookies 5 0,8
Iterasi 2 menentukan kombinasi dari berbagai item, ditahap  ini  menentukan  2  kombinasi  item  terlebih dahulu.
Tabel 4. Penentuan Kombinasi 2 Item
Kombinasi 2 Item No Item
1 (jam, caffe latte)
2 (cacao deep, almond croissant)
3 (milk tea, gateau chocolat)
Kombinasi 2 Item No Item 4 (chees cake, lemon ade) 5 (vanila latte, berry ade)
6 (tiramisu, merinque cookies)

## 4.6. Tabel 2 Kombinasi
Tabel 5. Kombinasi 1 Jam dan Caffelatte 1. jam, dan caffe latte
Transaksi Item yang dibeli transaksi 2 item jam caffe latte T1 6 6 Yes T2 7 5 Yes T3 7 15 Yes T4 2 3 Yes T5 11 7 Yes T6 7 4 Yes Jumlah Transaksi 2 Item 6 Suporrt 1 Tabel 6. Kombinasi 2 Cacao deep dan Almond Crroisant 2. cacao deep, almond croissant Transaks i Item yang dibeli Transaksi 2 item Cacao deep Almond crissant T1 7 11 Yes T2 1 8 Yes T3 6 17 Yes T4 2 10 Yes T5 3 8 Yes T6 4 4 Yes Jumlah Transaksi 2 Item 1 Suporrt 0.1 Tabel 7. Kombinasi 2 milk tea dan gataeu chocolat 3. milk tea, gataeu chocolat Transaksi Item yang dibeli Transaksi 2 item Milk tea Gataeu Chocolat T1 4 8 Yes T2 9 9 Yes T3 1 11 Yes T4 0 3 No T5 3 14 Yes T6 3 4 Yes Jumlah Transaksi 2 Item 1 Suporrt 0.1 Tabel 8. Kombinasi 2 Chees cake dan Lemon ade 4. Chees cake, Lemon ade Transaksi Item yang dibeli Transaksi 2 item Chees cake  Lemonade T1 0 2 No T2 0 3 No T3 0 4 No T4 12 3 Yes T5 0 2 No T6 0 0 No Jumlah Transaksi 2 Item 1 Suporrt 0.2
Tabel 9. Kombinasi 2 Vanila latte dan Berry ade 5. Vanila latte, Bery ade Transaksi Item yang dibeli Transaksi 2 item Vanila latte Berryade T1 10 2 Yes T2 4 2 Yes T3 9 4 Yes T4 4 4 Yes T5 5 1 Yes T6 12 2 Yes Jumlah Transaksi 2 Item 6 Suporrt 1 Tabel 10. Kombinasi 2 Tiramisu dan Merinque cookies 6. Tiramisu, Merinque cookies Transaksi Item yang dibeli Transaksi 2 item Vanila latte Berryade T1 1 2 Yes T2 0 2 Yes T3 0 1 Yes T4 0 0 Yes T5 4 0 Yes T6 2 0 Yes Jumlah Transaksi 2 Item 1 Suporrt 0.1
Terlihat  pada  tabel  kombiniasi  2  item  diatas mencari nilai support dari masing-masing item.

## 4.7. Tabel 2-Itemset
Tabel 11. Tabel 2-Itemset Tabel 2-Itemset No Item Transaksi  Suporrt 1 (jam, caffe latte) 6 1 v 2 (cacao deep, almond croissant) 1 0.1 v 3 (milk tea, gateau chocolat) 5 0.8 v 4 (chees cake, lemon ade) 1 0.2 v 5 (vanila latte, berry ade) 6 1 v 6 (tiramisu, merinque cookies) 1 0.1 x
Setelah  membuat  tabel  2  kombinasi  dan menentukan nilai supportnya, dapat kita rangkum pada tabel 2-Itemset agar mempermudah mencari datanya.
Karena peneliti menentukan nilai support minimum  0.2  maka  yang  nilainya  dibawah  dari ketentuan  bisa  di  beri  tanda  (x),  namun  jika  nilai minimum seusuai dengan ketentuan bisa diberi tanda (v). ketentuan bisa di beri tanda (x), namun jika nilai minimum seusuai dengan ketentuan bisa diberi tanda (v).
4.8. Tabel 2-Itemset Terpilih
Tabel 12. Tabel 2-Itemset Terpilih Tabel 2-Itemset Terpilih No Item Transaksi  Suporrt 1 (jam, caffe latte) 6 1 2 (cacao deep, almond croissant) 1 0.1 3 (milk tea, gateau chocolat) 5 0.8 4 (chees cake, lemon ade) 1 0.2 5 (vanila latte, berry ade) 6 1
Dikarenakan  nilai  minum  sudah  ditentukan  yaitu 0.2, maka tabel diatas merupakan itemset yang terpilih atau masuk dalam kategori nilai minimum.

## 4.9. Iterasi 3

## Tabel 13. Iterasi 3
ITERASI 3 Tabel 2-Itemset Terpilih No Item Transaksi  Suporrt 1 (jam, caffe latte) 6 1 2 (cacao deep, almond croissant) 1 0.1 3 (milk tea, gateau chocolat) 5 0.8 4 (chees cake, lemon ade) 1 0.2 5 (vanila latte, berry ade) 6 1
Iterasi 3 menentukan kombinasi dari berbagai item, ditahap  ini  menentukan  3  kombinasi  item  terlebih, namun  dikarenakan  tidak  ada  lagi  item  yang  bisa dikombinasikan maka selesai permasalahan menentukan kombinasi.

## 4.10. Aturan Asosiasi
Maka dapat ditentukan: F2:={{jam,caffe latte}, {cacao deep, almond croisant},  {milk  tea,  gateau  chocolat},  {chees  cake, lemon ade}, {vanila latte, berry ade}}
Tabel 14. Aturan Asosiasi 2 Item set Aturan Asosiasi 2 Item Set Rule A & B A Confi dence Jika membeli jam maka membeli caffe latte 6 1 6 Jika membeli cacao deep maka membeli almond croisant 1 0. 1 10 Jika membeli milk tea maka membeli gateau chocolat 5 0. 8 6.25 Jika membeli chees cake maka membeli lemon ade 1 0. 2 5 Jika membeli vanila latte maka membeli berry ade 6 1 6

## Tabel 10. Asosiasi Final
Asosiasi Final Aturan yang digunakan adalah aturan yang memiliki nilai confident 0.8 Rule Supp ort Confi dent Support* Confident Jika membeli jam maka membeli caffe latte 0.8 6 4.8 Jika membeli cacao deep maka membeli almond croisant 0.8 10 8 Jika membeli milk tea maka membeli gateau chocolat 0.8 6.25 5 Jika membeli chees cake maka membeli lemon ade 0.8 5 4 Jika membeli vanila latte maka membeli berry ade 0.8 6 4.8 Pada tabel asosiasi final mencari nilai support*Confidence,  jadi  karena  nilai  confidence  0,8 maka  tinggal  di  kali  dengan  nilai  confidence  item. Contoh  jika  membeli  jam  maka  membeli  caffe  latte, lalu  kita  lihat  berapa  nilai  confidence  nya  tinggal dikalikan dengan support  maka akan keluar hasilnya. Selanjutnya mencari penentuan dengan menggunakan aturan yang memiliki hasil paling besar dari perkalian nilai  support  dengan  nilai  confidence.  Berikut pernyataan dari aturan asosiasi yang sesuai:
1. Jika membeli jam maka membeli caffe latte
2. Jika membeli cacao deep maka membeli almond croissant.
3. Jika  membeli  milk  tea  maka  membeli  gateau chocolat.
4. Jika  membeli  chees  cake  maka  membeli  lemon ade.
5. Jika  membeli  vanila  latte  maka  membeli  berry ade.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian dapat disimpulkan: Data mining dapat menemukan  kombinasi  itemset  yang  dapat  berguna untuk  mengambil  keputusan  terbaik.  Menggunakan Asosiasion  Rule  dalam  mengolah  data  transaksi penjualan  bakery,  telah  dapat  menghasilkan  sebuah pola  penjualan  yang  nantinya  akan  dijadikan  sebagai pertimbangan atau rekomendasi. Penerapan Algoritma Apriori  sangat  efesiensi  dan  mempercepat  proses pembentukan  pola  kombinasi  itemset  yang  dapat menentukan  target  pasar  yang  lebih  tepat,  serta meningkatkan  efisiensi  pemasaran  dan  penjualan. Pada tabel asosiasi final mencari nilai support*Confidence dapat disimpulkan, nilai confidence  0,8  maka  akan  dikalikan  dengan  nilai confidence item. Dengan penerapan algoritma apriori dalam menentukan kombinasi antar itemset.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka  penulis  dapat  memberikan  saran  untuk pengembangan  selanjutnya  antara  lain:  Peneliti berharap teknologi informasi yang semakin berkembang  ini dapat  dimanfaatkan secara  maksimal oleh  para  pembisnis.  Dengan  melihat  pola  penjualan
diharapkan  dapat  menghasilkan  informasi  yang berguna  untuk  meningkatkan  efesiensi  pemasaran. Untuk  Penelitian  selanjutnya  perlu  adanya  metode penelitian  yang  lebih  lanjut  dalam  upaya  mencari keputusan  yang  terbaik.  Diharapkan  penelitian selanjutnya  dapat  merancang  program  aplikasi  untuk mengolah data penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Keputusan  Pembentukan  Paket  Penjualan Bibit  Buah,  R.  Hammad,  V.  Cahya  Hardita,  M. Zulfikri, dan E. Wahyu Sholeha, “PENERAPAN METODE APRIORI SEBAGAI SISTEM.”
[2]  “06523055 Biantara Chipta.A”.
[3]  “204-Article Text-389-1-10-20130819”.
[4]  S. Lestari dan H. Khair STMIK Kaputama Binjai, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Pola Pembelian  Roti  Oleh  Pelanggan  pada  Merduati Bakery Menggunakan Metode Apriori,” Agustus , vol.  6,  no.  3,  2022,  [Daring].  Tersedia  pada: www.kaputama.ic.id
[5]  N. Triyuliani, M. Syahril, dan Y. H. Syahputra, “Analisa  Association  Rules  Untuk  Pola Penjualan Cake Pada Ratu Bakery Menggunakan Algoritma  Apriori,” Jurnal  CyberTech ,  vol.  3, no. 9, hlm. 1433–1444, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[6]  T.  A.  Lestari,  R.  Ramadhanti,  dan  A.  P. Windarto,  “Implementasi  Algoritma  Apriori Terhadap  Data  Penjualan  di  Toko  Roti  Ganda Pematangsiantar,”  2021.  [Daring].  Tersedia pada: https://hostjournals.com/bulletincsr
[7] Seminar Nasional  Teknologi Komputer  & Sains (SAINTEKS) .  2019.  [Daring].  Tersedia  pada: https://seminar-id.com/semnas- sainteks2019.html
[8]  H. Setiawati Permatasari, A. Harsa Kridalaksana, dan  A.  Suyatno,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI  DI  UNIVERSITAS  MULAWARMAN MENGGUNAKAN  METODE  TSUKAMOTO (Studi kasus : Fakultas MIPA),” 2015.
[9]  A. Junaidi, A. Rahman, dan Y. Yunita, “Prediksi Persediaan Bahan Baku untuk Produksi Percetakan  Menggunakan  Metode  Asosiasi,” Paradigma  -  Jurnal  Komputer dan Informatika , vol. 23, no. 1, Mar 2021, doi: 10.31294/p.v23i1.9597.
[10]  F. Rahmawati, N. Merlina, N. Mandiri, J. ; Jl, N. Damai,  dan  W.  J.  Barat,  “Metode  Data  Mining Terhadap  Data  Penjualan  Sparepart  Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori.”
[11]  D.  Listriani,  A.  H.  Setyaningrum,  dan  F.  Eka, “PENERAPAN METODE ASOSIASI
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI PADA APLIKASI ANALISA POLA BELANJA
KONSUMEN (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),” vol. 9, no. 2.
[12]  V.  Asyifa  Rahmadila  dan  H.  Noprisson, “Perancangan  Sistem  Informasi  Pemesanan Catering  Berbasis  Web  (Studi  Kasus  Catering NY.EVA  ),”  2019.  [Daring].  Tersedia  pada: https://jurnal.ikhafi.or.id/index.php/jukomika/90