Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 204-215 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.244 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.

## Implementasi Algoritma Apriori Pada Penjualan Makanan Ringan dan Minuman Kesehatan
Arif Pirman 1 *, Annisa Hanifa 1 , Gandung Triyono 2
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Indonesia.
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Algoritma Apriori;
Analisis Asosiasi; Crisp-DM; Data Mining; Penjualan.

## Keywords:
Apriori Algorithms;
Association Rules;
Crisp-DM;
Data Mining; Sales.
Abstrak: Penjualan  merupakan  hasil  yang  sangat  diharapkan  oleh pengusaha  yang  bergerak  dibidang  penjualan.  Data  transaksi penjualan  yang  dihasilkan  perhari  yang  hanya  disimpan  akan membuat ruang penyimpanan menjadi besar. Berdasarkan informasi yang  diperoleh  dari  manager  outlet  yang  berasal  dari  laporan penjualan bulanan, diketahui bahwa penjualan bulan Desember 2022 sebesar  Rp.  28.624.274  dan  penjualan  bulan  November  2022  sebesar Rp.  32.916.104.  Dari  penjualan  tersebut  terlihat  terjadi  penurunan penjualan sebesar 13% pada bulan Desember 2022 terhadap penjualan bulan November 2022. Kondisi ini akan menyebabkan kerugian usaha bahkan  jika  dibiarkan  akan  menyebabkan  penutupan  usaha.  Untuk Meningkatkan  kembali  penjualan  maka  manajemen      memerlukan pengetahuan atas produk yang dijualnya dan pengetahuan atas pola penjualan  yang  biasa  dibeli  oleh  konsumen.  Dari  pengetahuan tersebut maka manajemen dapat mengambil keputusan terkait strategi penjualan  yang  akan  dijalankannya.  Untuk  memanfaatkan  data penjualan  yang  ada,  maka  pengolahan  data  mining  dengan  analisis asosiasi  dapat  digunakan  untuk  mencari  produk  yang  sering  dibeli oleh konsumen. Dengan menggunakan algoritma Apriori pada proses analisis  asosiasi  dapat  memberikan  informasi  produk  yang  sering dibeli  bersamaan,  syarat  penetapan  minimum  support  sebesar  30% dan  minimum  confidence  sebesar  70%.  Dari  penelitian  yang dilakukan, dihasilkan 8 produk yang saling keterikatan dengan hasil support  sebesar  0.333  dan  nilai  confidence  sebesar  71.4%.  Hasil penelitian ini dapat dijadikan strategi penjualan untuk meningkatkan penjualan harian.
Abstract: Sales are the results that are expected by entrepreneurs engaged in sales. Sales transaction data generated per day that is only stored will make the  storage  space  large.  Based  on  the  information  obtained  from  the  outlet manager from the monthly sales report, it is known that December 2022 sales are Rp. 28,624,274 and November 2022 sales of Rp. 32,916,104. From these sales, it can be seen that there was a 13% decline in sales in December 2022 compared  to  sales  in  November  2022.  This  condition  will  cause  business losses, even if left unchecked, it will cause business closure. To increase sales returns, management needs knowledge of the products it sells and knowledge of  sales  patterns  that  consumers  usually  buy.  From  this  knowledge, management  can  make  decisions  related  to  the  sales  strategy  that  will  be carried  out.  To  utilize  existing  sales  data,  data  mining  processing  with association analysis can be used to find products that are frequently purchased by consumers. Using the Apriori algorithm in the association analysis process can  provide  product  information  that  is  often  purchased  together,  the minimum support requirement is 30% and the minimum confidence is 70%. From the research conducted, 8 products were produced that were interrelated
Riwayat Article:
Submitted: 8 Juni 2023 Accepted:  23 Januari 2024 Published: 26 Januari 2024
Arif Pirman, Annisa Hanifa, Gandung Triyono
with a support result of 0.333 and a confidence value of 71.4%. The results of this study can be used as a sales strategy to increase daily sales.
Corresponding Author: Arif Pirman Email: 2111601106@student.budiluhur.ac.id

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  berjalan  dengan  sangat  cepat  dan  memberikan pengaruh yang besar terhadap seluruh kegiatan masyarakat di berbagai bidang seperti bidang sosial, Pendidikan,  dan  kegiatan  usaha  (Purwanto  et  al.,  2022).  Perkembangan  teknologi  informasi  dapat dimanfaatkan oleh pelaku usaha agar dapat bertahan dan berkembang lebih cepat (Qois & Jumaryadi, 2021).
Pada  umumnya  setiap  kegiatan  usaha  menginginkan  penjualan  yang  terus  meningkat (Priambodo et al., 2018). Salah cara agar dapat meningkatkan penjualan adalah dengan memanfaatkan data transaksi penjualan (Shaaban et al., 2022). Data transaksi penjualan tersebut dapat dianalisis untuk mengetaui kebiasaan konsumen dalam membeli produk makanan dan minuman (Mujianto et al., 2019). Data Mining dapat digunakan untuk mengolah data penjualan tersebut menjadi informasi yang dapat digunakan sebagai strategi untuk meningkatkan penjualan (Kumar et al., 2023).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Yendrizal,  2020)  menerapkan  proses  association  rule menggunakan  algoritma  Apriori  untuk  menganalsis  transaksi  penjualan  alat  kesehatan.  Analisis transaksi tersebut dilakukan untuk mendapatkan pola pembelian alat kesehatan yang akan digunakan untuk strategi pemasaran agar  dapat meningkatkan penjualan. Selain itu penelitian yang dilakukan oleh  (Elisa,  2018)  melakukan  penelitian  untuk  mengetahui  item  barang  yang  dibeli  oleh  konsumen secara  bersamaan.  Dari  penelitian  yang  dilakukan,  didapatkan  minyak  dan  susu  merupakan  item dengan nilai support dan confidence tertinggi. Sehingga berdasarkan penelitian yang dilakukan perlu mengatur letak minyak dan susu secara berdekatan. Penelitian yang dilakukan oleh (Lewis et al., 2021) ingin menemukan pengetahuan untuk mengetahuai barang-barang yang sering dibeli bersamaan agar penjual dapat menyusun beberapa rak yang dimilikinya secara berdekatan agar dapat meningkatkan penjualan yang dilakukan.
Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu  teknik  association  rule  untuk  memberikan  informasi minimum support yang paling sesuai dengan kebutuhan untuk menghasilkan frequent itemsets (Boby et  al.,  2022).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  transaksi  penjualan  makanan  ringan  dan minuman kesehatan agar dapat meningkatkan penjualan produk dengan menghitung nilai support dan confidence  dari  suatu  hubungan  item  (Zahrotun  et  al.,  2018).  Adapun  nilai  support  dan  confidence tersebut  digunakan  untuk  menghasilkan  pola  minat  pembelian  makanan  ringan  dan  minuman kesehatan. Informasi yang diperoleh dari penelitian ini dapat dijadikan keputusan berupa penetapan strategi penjualan untuk meningkatkan penjualan (Dixit et al., 2021).

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  apriori  pada  itemset  dengan  melihat  data  berdasarkan jumlah penjualan makanan dan minuman pada 1 Januari 2023 hingga 15 Januari 2023 di sebuah outlet kafe yang berada di dearah Bintaro, Jakarta Selatan.
Implementasi Algoritma Apriori Pada Penjualan Makanan Ringan Dan Minuman Kesehatan
Mulai

## Mendeskripsikan
Masalah
Menganalisa
Masalah
Pengumpulan Data
Pengolahan Data
Implementasi /
Penerapan
Apriori
Pengujian Hasil Menggunakan RapidMiner

## Selesai
Gambar 1. Tahapan Penelitian Apriori
Pada  Gambar  1  merupakan  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  penjelasan  sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan Masalah.
Pada tahapan ini dilakukan dengan mendefinisikan batasan masalah yang mau diambil, sehingga dapat membantu mendapatkan solusi yang terbaik dari masalah yang terjadi. Tahapan ini menjadi langkah awal yang sangat penting dalam memulai sebuah penelitian.
2. Analisa Masalah
Dengan  melihat  pola  penjualan  pada  salah  satu  outlet  cafe,  kemudian  dicari  solusi  terhadap permasalahan tersebut dengan mempelajari beberapa literatur.
3. Mengumpulkan Data Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  observasi  ke  salah  satu  outlet  kafe  untuk  mengetahui pola penjualan makanan ringan dan minuman kesehatan. Penelitian juga dilakukan dengan melihat produk yang sering dibeli oleh konsumen. Selanjutnya adalah dengan melakukan interview tidak didapatkan dari observasi.
4. Pengolahan Data
Dalam  pengolahan  data,  algoritma  apriori  digunakan  dengan  menghitung  nilai  support  dan confidence untuk menghasilkan rule pada data transaksi penjualan makanan ringan dan minuman kesehatan.
5. Implementasi
Pada tahapan ini dilakukan olah data untuk menggunakan algoritma apriori untuk mendapatkan analisis pola frekuensi tinggi dan pembentukan aturan asosiasi.
6. Pengujian Hasil
Dalam  melakukan  pengujian  terhadap  hasil  yang  didapatkan,  digunakan  software  RapidMiner untuk  mendapatkan  hubungan  dari  data  penjualan.  Pada  Gambar  2  merupakan  alur  pengujian dengan menggunakan algoritma Apriori.

## Mulai
Masukkan
Dataset
Scan database
1 itemset
Hasil scan 1-itemset
Scan database 2 itemset
Hasil scan 2-itemset
Convidence >
Min. Confidence Pengurangan itemset Selesai Aturan final Hitung aturan final Frequent itemset Ya Tidak

## Gambar 2 Alur Pengujian Algoritma Apriori
Association rule mining adalah salah satu metode data mining yang berfokus untuk menemukan pola pembelian (Prahartiwi et al., 2017). Terdapat dua parameter yang digunakan sebagai batasan nilai minimal  yaitu  support  dan  confidence  (Masdiyasa  et  al.,  2022).  Adapun  rumus  untuk  menghitung support dapat dilihat pada (1) dan (2), sedangkan rumus untuk menghitung confidence pada (3).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑊) = Frekuensi kemunculan produk (W) Total transaksi (T) (1)
Sedangkan  untuk support 2  produk  yang  digambarkan  dengan  produk  V  dan  W  digunakan rumus (2):
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑉, 𝑊) = Frekuensi kemunculan produk V dan W Total transaksi (T) (2)
Parameter confidence digunakan  untuk  mengambarkan  kuatnya  hubungan  kebenaran  yang sering muncul dalam database transaksi. Hal ini digambarkan dengan simbol V → W dengan rumus (3): 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑉|𝑊) = 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (V,W) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (V) (3)

## Implementasi Algoritma Apriori Pada Penjualan Makanan Ringan Dan Minuman Kesehatan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Apriori dengan menggunakan data  transaksi  penjualan  yang  diperoleh  di  satu  outlet  kafe  untuk  mendapatkan  frequent  itemsets tertinggi sehingga hasil yang diperoleh berupa produk barang yang sering dibeli bersamaan dengan produk lainnya. Hasil ini dapat dijadikan sebagai dasar pertimbangan bagi manajemen untuk membuat strategi penjualan.
Sumber  data  yang  digunakan  adalah  data  transaksi  penjualan  yang  telah  terjadi  di  tanggal  1 januari  2023  hingga  15  januari  2023  di  sebuah  outlet  kafe.  Adapun  data  transaksi  penjualan  selama rentang waktu tersebut dapat dilihat ada Tabel 1.
Tabel 1. Data Trasaksi Penjualan Judul Produk Tipe Produk Unit terjual Penjualan Kotor ….... promosi Penjualan Bersih (12oz) Alabama Sunrise Smoothies Smoothies 12 563,800 14,663 493,946 (12oz) Avocado Colada Smoothies Smoothies 9 421,100 -6,922 380,245 (12oz) Berry Collagen Wellness Smoothies 8 347,200 11,500 296,463 (12oz) Bloody Berry Tea Fruit Tea Series 10 165,000 9,193 132,641 (12oz) Brown Spiced Coffee Coffee 4 79,200 0 72,587 (12oz) Ed's Sunset Smoothies Smoothies 17 553,300 4,242 502,021 (12oz) Girl Gang Smoothies Smoothies 5 245,500 23,879 203,001 (12oz) Guava Lips Smoothies Smoothies 5 221,500 4,928 204,259 (12oz) Haiti Coffee Coffee 11 249,900 850 240,809 (12oz) Healthy Tropical Berry Smoothies Smoothies 9 448,100 17,930 404,632 (12oz) Lychee Rose Fruit Tea Series 10 169,000 12,081 138,810 (12oz) One More Yess!! Tea Healthy Butterfly Tea 10 253,000 -2,494 245,910 (12oz) Passion Paradise Smoothies Smoothies 1 45,900 38,338 (12oz) Pina Dragon Smoothies Smoothies 32 1,062,000 7,331 942,079 (12oz) Pink Miami Smoothies Smoothies 2 83,800 4,741 73,922 (12oz) Popeye's Muscle Punch Smoothies Smoothies 9 372,100 8,138 329,052 (12oz) Sangria Cosmo Smoothies Smoothies 1 40,900 1,994 38,906 (12oz) The OG Tea Fruit Tea Series 4 74,100 0 59,353 (12oz) Yellow Sanur Beach Tea Healthy Butterfly Tea 5 114,500 0 113,194 (16oz) Alabama Sunrise Smoothies Smoothies 13 631,700 11,024 568,120 (16oz) Avocado Colada Smoothies Smoothies 6 287,400 5,802 271,477 (16oz) Berry Collagen Wellness Smoothies 21 961,900 8,317 880,026 (16oz) Bloody Berry Tea Fruit Tea Series 7 138,000 1,436 127,600 (16oz) Brown Spiced Coffee Coffee 5 112,100 0 109,279

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 204-215

## Arif Pirman, Annisa Hanifa, Gandung Triyono
Judul Produk Tipe Produk Unit terjual Penjualan Kotor ….... promosi Penjualan Bersih (16oz) Ed's Sunset Smoothies Smoothies 8 295,200 19,247 251,057 (16oz) Girl Gang Smoothies Smoothies 5 263,500 0 218,934 (16oz) Guava Lips Smoothies Smoothies 3 134,700 0 129,858 (16oz) Healthy Tropical Berry Smoothies Smoothies 6 330,400 0 287,572 (16oz) Lychee Rose Fruit Tea Series 5 107,500 0 96,736 (16oz) One More Yess!! Tea Healthy Butterfly Tea 8 227,200 -3,837 214,388 (16oz) Passion Paradise Smoothies Smoothies 8 368,200 53,191 304,983 (16oz) Pina Dragon Smoothies Smoothies 17 610,900 41,554 510,907 (16oz) Pink Miami Smoothies Smoothies 9 423,100 74,446 304,066 (16oz) Popeye's Muscle Punch Smoothies Smoothies 12 556,800 28,592 487,764 (16oz) Sangria Cosmo Smoothies Smoothies 2 87,800 76,470 (16oz) The OG Tea Fruit Tea Series 4 87,600 0 79,584 (16oz) Yellow Sanur Beach Tea Healthy Butterfly Tea 1 33,900 32,686 Aloevera Boba Topping 2 8,000 265 7,562 French Fries French Fries 1 32,300 23,029 Mac And Cheese Snacks 10 321,300 1,201 306,166 Shirataki Beef Burger (With Egg) Shirataki Burger 6 347,400 1,577 338,035 Shirataki Beef Burger (Without Egg) Shirataki Burger 5 264,300 0 256,926 Shirataki Bites Snacks 11 323,900 18,477 294,778 Shirataki Chicken Burger (With Egg) Shirataki Burger 5 258,500 0 255,262 Shirataki Chicken Burger (Without Egg) Shirataki Burger 12 580,900 21,239 498,105 Shirataki Vegan Burger (BBQ Sauce) Shirataki Burger 5 299,500 11,362 239,510 Shirataki Vegan Burger (Mentai Sauce) Shirataki Burger 7 347,300 162 303,881 Sweet Diet Potato Snacks 10 359,000 12,302 327,872 (16oz) Haiti Coffee Coffee 2 53800 52,250
Dari  data  penjualan  tersebut  akan  dilakukan  pembuatan  format  data  tabular.  Data  tabular  ini dibuat  dengan  cara  menyusun  produk  yang  terbeli  oleh  consumer  dengan  gambaran  angka  1  yang menunjukan bahwa produk tersebut telah terbeli dan angka 0  jika produk ini tidak terbeli. Adapun hasil tabular yang tersusun seperti pada Tabel 2.
Implementasi Algoritma Apriori Pada Penjualan Makanan Ringan Dan Minuman Kesehatan
Tabel 2. Format Tabular Data Penjualan Tgl (12oz) Ed's Sunset Smoothies (12oz) One More Yess!! Tea (12oz) Pina Dragon Smoothies (16oz) Pina Dragon Smoothies …........ (16oz) Girl Gang Smoothies (16oz) Sangria Cosmo Smoothies 1 1 1 1 1 …........ 0 0 2 0 0 1 0 …........ 0 0 3 0 0 0 0 …........ 0 0 4 0 0 0 0 …........ 0 0 5 1 1 0 0 …........ 0 0 6 0 0 0 0 …........ 0 0 7 0 0 1 1 …........ 0 0 8 0 0 0 0 …........ 0 0 9 1 0 1 0 …........ 1 0 10 0 0 0 1 …........ 0 0 11 1 1 1 0 …........ 0 1 12 1 0 1 0 …........ 0 0 13 0 0 0 1 …........ 0 0 14 1 0 0 1 …........ 0 0 15 0 1 1 1 …........ 0 0
Selanjutnya dari data tabular ini akan dipilah dan dihitung banyaknya transaksi yang terjadi atas suatu produk yang kemudian dilakukan Analisis Frekuensi Tinggi. Pada proses ini telah ditentukan minimum  support  adalah  sebesar  30%  dan  minimum  confident  adalah  sebesar  70%.  Pada  Tabel  3 merupakan hasil Analisi Frekuensi Tinggi tahap pertama ini.
Tabel 3. Frekuensi 1 Itemset
(12oz) Ed's Sunset Smoothies (12oz) One More Yess!! Tea (12oz) Pina Dragon Smoothies (16oz) Pina Dragon Smoothies (12oz) Berry Collagen Wellness (16oz) Berry Collagen Wellness …. (16oz) Sangria Cosmo Smoothies 1 1 1 1 0 1 …. 0 0 0 1 0 1 0 …. 0 0 0 0 0 0 0 …. 0 0 0 0 0 0 0 …. 0 1 1 0 0 0 1 …. 0 0 0 0 0 0 0 …. 0 0 0 1 1 0 1 …. 0 0 0 0 0 1 1 …. 0 1 0 1 0 0 1 …. 0 0 0 0 1 0 0 …. 0 1 1 1 0 0 1 …. 1 1 0 1 0 0 0 …. 0 0 0 0 1 1 0 …. 0 1 0 0 1 0 0 …. 0 0 0 1 1 1 1 …. 0 6 3 7 6 4 7 …. 1 40% 20% 47% 40% 27% 47% …. 7%
Penentuan support (12oz) Ed's Sunset Smoothies
= ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 (12𝑜𝑧)𝐸𝑑 ′ 𝑠𝑆𝑢𝑛𝑠𝑒𝑡 𝑆𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑒𝑠 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥100
= 6/15 x 100% = 40%
Penentuan support (12oz) Pina Dragon Smoothies
= ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 ((12oz) Pina Dragon Smoothies )
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100
= 7/15 x 100% = 47%
Setelah ditentukan minimum support sebesar 30%, hasil ini hanya mengambil data dengan nilai support diatas 30%. Dari penentuan tersebut maka diperoleh hasil 1 Itemset  seperti tabel 4.
Tabel 4. Hasil 1 Itemset No Nama Produk Frekuensi Kemunculan Support 1 (12oz) Ed's Sunset Smoothies 6 40% 2 (12oz) Pina Dragon Smoothies 7 47% 3 (16oz) Pina Dragon Smoothies 6 40% 4 (16oz) Berry Collagen Wellness 7 47% 5 (16oz) Popeye's Muscle Punch Smoothies 7 47% 6 (12oz) Alabama Sunrise Smoothies 6 40% 7 (16oz) Alabama Sunrise Smoothies 7 47% 8 (12oz) Bloody Berry Tea 7 47%
Setelah diperoleh 1 Itemset maka selanjutnya akan menentukan 2 Itemset dengan menggunakan data hasil 1 Itemset dan perhitungannya adalah sebagai berikut:
= ∑
𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔
(12𝑜𝑧)𝐸𝑑 ′ 𝑠𝑆𝑢𝑛𝑠𝑒𝑡 𝑆𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑒𝑠 𝑑𝑎𝑛 (12𝑜𝑧)𝑃𝑖𝑛𝑎 𝐷𝑟𝑎𝑔𝑜𝑛 𝑆𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑒𝑠 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100 (1)
= 4/15 X 100% = 27%
= ∑

## 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔
(12𝑜𝑧)𝐸𝑑 ′ 𝑠𝑆𝑢𝑛𝑠𝑒𝑡 𝑆𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑒𝑠 𝑑𝑎𝑛 (16𝑜𝑧)𝑃𝑖𝑛𝑎 𝐷𝑟𝑎𝑔𝑜𝑛 𝑆𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑒𝑠 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100 (2)
= 2/15X100% = 13%
Pada tahap pencarian 2 Itemset maka diperoleh hasil seperti tabel 5.
Tabel 5. Hasil 2 Itemset Nama Produk Frekuensi support (12oz) Pina Dragon Smoothies → (16oz) Berry Collagen Wellness 5 33% (16oz) Berry Collagen Wellness → (16oz) Popeye's Muscle Punch Smoothies 5 33% (16oz) Berry Collagen Wellness → (16oz) Alabama Sunrise Smoothies 5 33% (16oz) Popeye's Muscle Punch Smoothies → (16oz) Alabama Sunrise Smoothies 5 33%
Implementasi Algoritma Apriori Pada Penjualan Makanan Ringan Dan Minuman Kesehatan
Setelah  pembentukan  itemset  berhasil  dilakukan,  maka  Langkah  selanjutnya  adalah pembentukan Aturan Assosiasi (Confident) berdasarkan hasil 2 Itemset yang telah ditentukan. Dengan perhitungan  sebagai  berikut:  Confident  (12oz)  Pina  Dragon  Smoothies → (16oz)  Berry  Collagen Wellness.
= ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 (12𝑜𝑧)𝑃𝑖𝑛𝑎 𝐷𝑟𝑎𝑔𝑜𝑛 𝑆𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑒𝑠 𝑑𝑎𝑛 (16𝑜𝑧)𝐵𝑒𝑟𝑟𝑦 𝐶𝑜𝑙𝑙𝑎𝑔𝑒𝑛 𝑊𝑒𝑙𝑙𝑛𝑒𝑠 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  (16𝑜𝑧)𝐵𝑒𝑟𝑟𝑦 𝐶𝑜𝑙𝑙𝑎𝑔𝑒𝑛 𝑊𝑒𝑙𝑙𝑛𝑒𝑠 𝑥100 = 5/7 x 100% = 71.4%
=
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 (16𝑜𝑧)𝐵𝑒𝑟𝑟𝑦 𝐶𝑜𝑙𝑙𝑎𝑔𝑒𝑛 𝑊𝑒𝑙𝑙𝑛𝑒𝑠 𝑑𝑎𝑛 (12𝑜𝑧)𝑃𝑖𝑛𝑎 𝐷𝑟𝑎𝑔𝑜𝑛 𝑆𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑒𝑠 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  (12𝑜𝑧)𝑃𝑖𝑛𝑎 𝐷𝑟𝑎𝑔𝑜𝑛 𝑆𝑚𝑜𝑜𝑡ℎ𝑖𝑒𝑠 𝑥100
= 5/7 x 100% = 71.4%
Hasil dari confidence dengan nilai minimum confidence 70% adalah seperti tabel 6. Tabel 6. Hasil Aturan Assosiasi
Aturan Confident Jika membeli (12oz) Pina Dragon Smoothies maka akan membeli (16oz) Berry Collagen Wellness 71,4% Jika membeli (16oz) Berry Collagen Wellness maka akan membeli (12oz) Pina Dragon Smoothies 71,4% Jika  membeli  (16oz)  Berry  Collagen  Wellness  maka  akan  membeli  (16oz)  Popeye's Muscle Punch Smoothies 71,4% Jika  membeli  (16oz)  Popeye's  Muscle  Punch  Smoothies      maka  akan  membeli  (16oz) Berry Collagen Wellness 71,4% Jika  membeli  (16oz)  Berry  Collagen  Wellness  maka  akan  membeli  (16oz)  Alabama Sunrise Smoothies 71,4% Jika  membeli  (16oz)  Alabama  Sunrise  Smoothies  maka  akan  membeli  (16oz)  Berry Collagen Wellness 71,4% Jika  membeli  (16oz)  Popeye's  Muscle  Punch  Smoothies  maka  akan  membeli  (16oz) Alabama Sunrise Smoothies 71,4% Jika membeli (16oz) Alabama Sunrise Smoothies   maka akan membeli (16oz) Popeye's Muscle Punch Smoothies 71,4%
Pada  tahap  implementasi,  dilakukan  pemodelan  dengan  metode  asosiasi  data  mining  dengan algoritma Apriori menggunakan aplikasi rapidminer dengan model seperti gambar 3.
Selanjutnya setelah memasukan file data tabulator penjualan, minimum support sebesar 30% dan minimum confidence sebesar 70%, maka akan diperoleh hasil assosiasi rule berupa tabel seperti pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil asosiasi rule tabel
Kemudian hasil assosiasi berupa text dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil assosiasi text
Dari  hasil Assosiasi  rule  text dapat  diperoleh  hasil  bahwa  “Jika  membeli    (12oz) Pina  Dragon Smoothies maka  mempunyai  kemungkinan  71,4%  membeli  (16oz) Berry  Collagen  Wellness membeli (16oz) Berry Collagen Wellness maka akan mempunyai kemungkinan 71,4%  membeli (12oz) Pina Dragon Smoothies membeli (16oz) Berry Collagen Wellness maka akan mempunyai kemungkinan 71,4%  membeli (16oz) Popeye's  Muscle  Punch  Smoothies membeli  (16oz) Popeye's  Muscle  Punch  Smoothies maka  akan mempunyai kemungkinan 71,4%   membeli (16oz) Berry Collagen Wellness membeli (16oz) Berry Collagen Wellness maka  akan  mempunyai  kemungkinan  71,4%  membeli  (16oz) Alabama  Sunrise  Smoothies membeli (16oz) Alabama Sunrise Smoothies maka akan mempunyai kemungkinan 71,4%  membeli (16oz) Berry  Collagen  Wellness membeli  (16oz) Popeye's  Muscle  Punch  Smoothies maka  akan  maka  akan mempunyai  kemungkinan  71,4%  membeli  (16oz) Alabama  Sunrise  Smoothies membeli  (16oz) Alabama Sunrise Smoothies maka akan membeli (16oz) Popeye's Muscle Punch Smoothies ”.
Implementasi Algoritma Apriori Pada Penjualan Makanan Ringan Dan Minuman Kesehatan

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan bahwa dengan pemanfaatan data transaksi penjualan yang lampau dengan teknik Data mining dapat dilakukan dan menghasilkan  suatu  informasi  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  pelaku  usaha.  Penelitian  ini menggunakan data penjualan 15 hari dengan teknik Data mining dan algoritma yang digunakan adalah algoritma Apriori maka kita dapat mengetahui pola belanja konsumen berupa barang yang sering dibeli konsumen. Penelitian ini menetapkan minimum support sebesar 30% dan minimum confidence sebesar 70%. Dari penelitian yang dilakukan, dihasilkan 8 rule asosiasi dengan hasil sebanyak 8 produk yang saling keterikatan dengan hasil support masing – masing sebesar 0.333 dengan nilai confidence masing- masing  sebesar  71.4%.  Hasil  Penelitian  ini  jika  dilakukan  penerapan  maka  manajemen  harus  selalu melakukan  evaluasi  atau  monitoring  secara  berkala  atas  penjualan,  hal  ini  dikarenakan  hasil  yang muncul akan berbeda tergantung dari beberapa faktor.

## DAFTAR PUSTAKA
Boby, B., Solikhun, S., & Siregar, Z. A. (2022). Analisis Pola Penjualan Produk Makanan dan Minuman Menggunakan Algoritma Apriori. Journal of Informatics Management and Information Technology, 2 (2), 65-72. https://doi.org/10.47065/jimat.v2i2.161
Dixit, A., Tiwari, A., & Gupta, R. K. (2021). A Model for Trend Analysis in the Online Shopping Scenario Using  Multilevel  Hesitation  Pattern  Mining. Mathematical  Problems  in  Engineering ,  2021, 1-11. https://doi.org/10.1155/2021/2828262
Elisa, E. (2018). Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori . Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 2 (2), 472-478. https://doi.org/10.29207/resti.v2i2.280
Kumar,  B.,  Roy,  S.,  Sinha,  A.,  Iwendi,  C.,  &  Strážovská,  Ľ.  (2023).  E -Commerce  Website  Usability Analysis  Using  the  Association  Rule  Mining  and  Machine  Learning  Algorithm. Mathematics, 11 (1), 25. https://doi.org/10.3390/math11010025
Lewis,  A.,  Zarlis,  M.,  &  Situmorang,  Z.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Task  Market Basket Analysis Pada Transaksi Penjualan Barang di Ab Mart dengan Algoritma Apriori. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5 (2), 676. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2934
Masdiyasa,  I.  G.  S.,  Prabowo,  A.,  Mandyartha,  E.  P.,  Ariefwan,  R.  M.,  Sugiarto,  &  Idhom,  M.  (2022). Analysis of Agricultural Product Package Recommendations Using the FP-Growth Algorithm. 2022 5th International Conference on Networking, Information Systems and Security: Envisage Intelligent Systems in 5g//6G-Based Interconnected Digital Worlds (NISS). https://doi.org/10.1109/NISS55057.2022.10085146
Mujianto, A. H., Mashuri, C., Andriani, A., & Jayanti, F. D. (2019). Consumer Customs Analysis Using the Association Rule and Apriori Algorithm for Determining Sales Strategies in Retail Central. The  4th  International  Conference  on  Energy,  Environment,  Epidemiology  and  Information System (ICENIS 2019), 125(2019), 1-5. https://doi.org/10.1051/e3sconf/201912523003
Prahartiwi,  L.  I.  (2017).  Pencarian  Frequent  Itemset  pada  Analisis  Keranjang  Belanja  Menggunakan Algoritma  FP-Growth.  Information  System  For  Educators  And  Professionals:  Journal  Of Information System, 2(1), 1-10.
Priambodo, B., Ani, N., & Jumaryadi, Y. (2018). An Efficient and Affordable Push Strategy of Mobile Advertising for Micro Enterprises. Internetworking Indonesia Journal, 10 (2), 43-48.
Purwanto,  A.  H.  D.,  Nashar,  M.,  Jumaryadi,  Y.,  Wibowo,  W.,  &  Mekaniwati,  A.  (2022).  Improving medium  small  micro  enterprise’(MSME)  performance. International  Journal  of  Advanced  And Applied Sciences, 9 (5), 37-46. https://doi.org/10.21833/ijaas.2022.05.005
Arif Pirman, Annisa Hanifa, Gandung Triyono
Qois, N., & Jumaryadi, Y. (2021). Implementasi Location Based Service Pada Sistem Informasi Kehadiran
Pegawai Berbasis Android. SISTEMASI, 10 (3), 550-561.
https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i3.1369
Shaaban,  A.  G.,  Khafagy,  M.  H.,  Elmasry,  M.  A.,  El-Beih,  H.,  &  Ibrahim,  M.  H.  (2022).  Knowledge discovery  in  manufacturing  datasets  using  data  mining  techniques  to  improve  business performance. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 26 (3), 1736-1746. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v26.i3.pp1736-1746
Yendrizal,  Y.  (2020).  Data  Mining  Penjualan  Tanaman  Hias  dengan  Algoritma  APRIORI  Pada  Toko
Flores Elishabet. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4 (2), 472.
https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2110
Zahrotun,  L.,  Soyusiawaty,  D.,  &  Pattihua,  R.  S.  (2018).  The  implementation  of  data  mining  for association patterns determination using temporal association methods in medicine data. 2018 International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems, ISRITI 2018, 668-673. https://doi.org/10.1109/ISRITI.2018.8864322