## ANALISIS POLA PENJUALAN SEPATU DENGAN IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI DATA MINING
Dzikri Sajidan, Nana Suarna, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 dzikrisajid023@gmail.com

## ABSTRAK
Penjualan sepatu dalam industri fashion modern sangat vital, tetapi seringkali penjual mengalami kendala dalam  pendataan  dan  pengelolaan  stok,  terutama  dengan  penggunaan  media  kertas  yang  rentan  terhadap kehilangan  data.  Permasalahan  tersebut  mendorong  penelitian  untuk  menerapkan  algoritma  apriori  pada  data penjualan sepatu  guna mengidentifikasi jenis sepatu  terlaris.  Diharapkan  bahwa penggunaan RapidMiner akan memberikan data yang lebih akurat dan memudahkan analisis barang karena metode Algoritma apriori digunakan untuk  menentukan  barang  mana  yang  banyak  dibeli  dan  barang  mana  yang  kurang  dibeli.  Untuk mengklasifikasikan  penjualan  sepatu,  metode  data  mining  Algoritma  Apriori  digunakan.  Rumus  Algoritma Apriori akan digunakan untuk menghitung data yang masuk ke sistem informasi dan memberikan nilai yang lebih akurat dan valid. Kemampuan untuk mengetahui pola frekuensi asosiasi elemen adalah fase analisis yang menarik perhatian banyak peneliti saat menciptakan algoritma apriori yang efisien. dengan support dan confidence sebagai tolak  ukur.  Dengan  demikian,  penggunaan  metode  Algoritma  apriori  melalui  RapidMiner  diharapkan  dapat meningkatkan  manajemen  persediaan,  mempercepat  proses  penjualan,  dan  memberikan  wawasan  yang  lebih dalam  kepada  penjual  tentang  keinginan  pelanggan.  Keseluruhan,  penerapan  algoritma  ini  diharapkan memberikan nilai yang lebih valid dan akurat dalam pengambilan keputusan terkait strategi bisnis dan peningkatan penjualan sepatu. Hasilnya ditemukan bahwa aturan asosiasi paling tinggi terjadi antara sepatu Sneakers Kanvas dengan nilai support x confidence sebesar 87,50%.
Kata kunci :  Algoritma Apriori, Data Mining, Sepatu, Penjualan, Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital,  Informatika  mengubah berbagai  sektor dengan  pengaruhnya  yang luas.  Data Mining, khususnya Algoritma Apriori, menjadi fokus penelitian  terkait  penjualan  sepatu.  Sepatu  bukan hanya perlindungan kaki tapi juga bagian penting dari gaya hidup dan fashion .
Permasalahan  dijumpai  dalam  manajemen  stok dan  pemahaman  data  oleh  pedagang  sepatu, memperlambat produktivitas dan efisiensi. Data yang melimpah  belum  dimanfaatkan  optimal  untuk meningkatkan  penjualan  karena  kurangnya  sistem pendukung keputusan.
Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi  penjualan  sepatu  berbasis  Data  Mining menggunakan Algoritma Apriori melalui RapidMiner, dengan  harapan  model  yang  dihasilkan  dapat mengoptimalkan  data,  memproses  penjualan  secara efisien, dan membantu pendataan stok barang. Metode Algoritma  Apriori diharapkan  dapat  mengatasi masalah  di  toko  sepatu,  sementara  Penggunaan RapidMiner  diharapkan  dapat  memberikan  data keputusan  yang  lebih  akurat  dan  mempermudah analisis  barang.  Dengan  penerapan  data  mining menggunakan  metode  Algoritma  Apriori  dalam mengklasifikasi  Penjualan  Sepatu,  dimana  nantinya data yang masuk ke sistem informasi dihitung dengan rumus  Algoritma  Apriori  yang  Hasilnya  akan disajikan secara rinci, mampu memberikan nilai yang valid  dan  lebih  akurat.  Salah  satu  fase  analisis  yang menarik perhatian banyak peneliti dalam menciptakan
algoritma  apriori  yang  efisien  adalah  kemampuan untuk  mengetahui  pola  frekuensi  asosiasi  suatu elemen.  dengan  dua  tolak  ukur  yaitu Support dan Confidence .  Penggunaan  Algoritma  Apriori  melalui RapidMiner  juga  membantu  mengidentifikasi  barang yang  diminati  dan  kurang  diminati,  memberikan wawasan berharga bagi peneliti dan praktisi di bidang Informatika.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Setelah  peneliti  melakukan  telaah  terhadap beberapa  penelitian,  ada  beberapa  yang  memiliki keterkaitan  dengan  penelitian  yang  peneliti  lakukan. Penelitian  yang  berhasil  peneliti  temukan  adalah Berdasarkan hasil Literature review dan perbandingan algoritma atau skema yang diterapkan pada beberapa paper dibawah ini:
Penelitian sebelumnya membahas tentang Meskipun  perusahaan  telah  menerapkan  teknologi informasi, potensi data transaksi penjualan seringkali belum  dimaksimalkan,  hanya  digunakan  dalam laporan  rutin.  Kebutuhan  akan  informasi  akurat menuntut penambangan data atau KDD dengan teknik statistik, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. PT Global Vision, pemasok sepatu, masih menggunakan metode manual dalam strategi penjualan, kurangnya pedoman khusus dan pengelolaan  data  yang  baik  dapat  menghambat kemajuan  perusahaan.  Untuk  meningkatkan  efisiensi strategi penjualan, perusahaan perlu mempertimbangkan penerapan  teknologi  dan analisis
data  yang  lebih  canggih.  Dengan  penggunaan  yang tepat, data yang terus bertambah dapat diolah menjadi wawasan  bernilai,  menghindari  akumulasi  data  yang tak bermanfaat dan merugikan. [1]
Adapun  penelitian  tentang  CV  Princes  Diary, perusahaan  aksesoris  dengan  beragam  produk,  ingin meningkatkan  analisis  data  penjualan  untuk  strategi penjualan.  Melalui  penelitian  ini,  dikembangkan aplikasi  Data  Mining  dengan  algoritma  Apriori menggunakan RapidMiner, menghasilkan enam aturan strategi  penjualan.  Contohnya,  hubungan  antara pembelian  kacamata  dan  dompet  dengan  tingkat support 52,5%  dan confidence 55,9%.  Temuan tertinggi adalah pembelian make up diikuti pembelian sisir, support 8.825% dan confidence 0.825%. [2] Penjualan  sepatu  menjadi  tren  yang  merangkul berbagai  kalangan,  namun  dalam  toko  seringkali muncul kendala dalam mengidentifikasi sepatu favorit pelanggan.  Penelitian  ini  menggunakan  Metode K- Means Clustering untuk menganalisis dan mengelompokkan  tipe  sepatu  yang  terjual  di  toko Ritelindo. Dalam analisis ini, terbentuk tiga kelompok cluster:  Terlaris,  Sedang,  dan  Terendah.  Hasilnya menunjukkan 4 item masuk ke kelompok Terlaris, 12 item  ke  kelompok  Sedang,  dan  9  item  ke  kelompok Terendah. Dengan pendekatan ini, pemilik toko dapat lebih  jelas  mengidentifikasi  sepatu  yang  diminati pelanggan dan menyesuaikan strategi penjualan untuk meningkatkan efektivitasnya. [3]
Penelitian  selanjutnya  membahas  tentang  PT. Sepatu Bata menggunakan Prediksi Penjualan dengan Regresi  Linier  Sederhana.  Analisis  ini  menentukan hubungan  linier  antara  variabel  bebas  dan  terikat, memproyeksikan  nilai  terikat  saat  bebas  mengalami perubahan.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi penjualan  sepatu  populer  dengan  data  transaksi  yang ada.  Sistem  data  mining  yang  dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL untuk implementasi. Melalui  metode  ini,  PT.  Sepatu  Bata  berupaya memperoleh  wawasan  yang  lebih  mendalam  terkait penjualan  sepatu  dan  mempersiapkan  strategi  yang lebih efektif berdasarkan pemahaman  yang diperoleh dari analisis data historis. [4]
Penelitian ini menyoroti peran data mining dalam proyeksi  penjualan  sepatu  merek  Adidas  melalui algoritma regresi linier. Sepatu bukan hanya pelindung kaki,  tapi  juga  ekspresi  gaya.  Metode  kualitatif digunakan  dengan  kajian  literatur  dari  jurnal-jurnal terkait, referensi diperoleh dari Google Scholar, Neliti, dan  sumber  online  lainnya.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  data  mining  berpengaruh  signifikan  dalam memprediksi  penjualan  sepatu  Adidas.  Algoritma regresi linier sederhana efektif dalam analisis prediksi, menemukan  persamaan  regresi  Y  =  122.666,5  + 12.008,6X, dengan tingkat akurasi sebesar 133.978,6%. Temuan ini menegaskan pentingnya data mining  dalam  proyeksi  penjualan  sepatu  dan keberhasilan  algoritma  regresi  linier  sebagai  metode analisis yang kuat [5]
Penelitian  ini  fokus  pada  PT  Global  Vision, pemasok  sepatu  yang  ingin  meningkatkan  omset melalui strategi bisnis yang lebih terstruktur. Mereka menggunakan  algoritma  FP-Growth  pada  data transaksi penjualan sepatu untuk mengidentifikasi pola pembelian bersama. Metode Association Rule dan FP- Tree digunakan  untuk  menganalisis  kombinasi produk,  memberikan  wawasan  tentang  merk  sepatu yang  sering  dibeli  bersamaan  oleh  konsumen. Hasilnya,  merk  sepatu  V-Kids  memiliki  keterkaitan tinggi dengan merk Vitamori (0.9), sementara Canvas memiliki  keterkaitan  sebesar  0.5  dengan  keduanya. Penelitian  merekomendasikan  penggunaan  sumber data yang lebih besar untuk aturan asosiasi yang lebih kaya  dan  eksplorasi  algoritma  lain  seperti  eclat. Penerapan  FP-Growth  memberikan  potensi  bagi  PT Global  Vision  dalam  pengambilan  keputusan  dan strategi stok yang lebih optimal, sementara penelitian lanjutan bisa mempertimbangkan aplikasi datamining lainnya  untuk  perbandingan  hasil  dan  keakuratan perhitungan [6]
Penelitian ini menggunakan data mining dengan algoritma Clustering K-Means dan aplikasi Rapidminer  untuk  menganalisis  minat  konsumen terhadap  produk  ecoprint  berdasarkan  beberapa variabel.  Hasilnya,  data  terbagi  menjadi  3  cluster: sangat diminati, diminati, dan kurang diminati. Sepatu sport dan sepatu flat wanita diminati secara signifikan, sementara sepatu  flat  pria dan sepatu  boots memiliki tingkat minat yang rendah. Preferensi juga dipengaruhi oleh jenis kelamin, usia, dan daerah. Wanita, usia 25- 50  tahun,  terutama  dari  Pulau  Jawa  dan  sekitarnya, menunjukkan minat yang tinggi. Informasi ini menjadi panduan  bagi  produsen  ecoprint  untuk  memahami preferensi konsumen dan merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. [7]
Penelitian pada Toko Sepatu Kaki-kaki menggunakan  metode K-Means  Clustering untuk mengidentifikasi  tren  produk  yang  diminati  oleh konsumen.  Hasilnya  menunjukkan  2  produk  sangat diminati,  7  produk  cukup  populer,  dan  1  produk kurang diminati. Analisis ini memberikan dasar yang kuat  berdasarkan  data  transaksi  penjualan  untuk pengambilan  keputusan  yang  lebih  informasional. Dengan  wawasan  ini,  toko  dapat  lebih  tepat  dalam menyesuaikan  stok  produk  dengan  tren  pasar  dan preferensi  pelanggan,  mengurangi  risiko  yang  terkait dengan ketidakpastian tren dan kebutuhan konsumen.[8]
Penelitian  berikutnya  membahas  PT.  Pratama Abadi  Industri,  perusahaan  sepatu,  menghadapi kendala  persediaan  bahan  baku  yang  mempengaruhi produksi sepatu paling diminati. Dengan menggunakan metode Algoritma Apriori dan aplikasi Tanagra  1.4.50,  penelitian  ini  menganalisis  pola pemesanan sepatu Nike. Tujuannya adalah mendapatkan  aturan  asosiasi  antar  item  dengan  nilai minimum support 30% dan minimum confidence 70%. Hasil  analisis  dari  Mei  hingga  Oktober  2020 menunjukkan pola pemesanan sepatu Nike yang paling
diminati,  seperti  Tailwind  (100%),  Revolution  5 (100%),  Air  Max  Plus  (100%),  dan  Classic  Cortez Leather (100%). Informasi ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan persediaan bahan baku, memungkinkan  PT.  Pratama  Abadi  Industri  lebih efisien  dalam  memenuhi  permintaan  pelanggan  dan menjaga kelancaran proses produksi. [9]
Adapun  penelitian  dengan  judul  ”Implementasi Data  Mining  Algoritma  Apriori  untuk  Meningkatkan Penjualan” membahas Lakoe Dessert Pondok Kacang, dengan  45  jenis  produk,  melakukan  analisis  data penjualan  menggunakan  algoritma  Apriori  dan aplikasi  Rapidminer,  Dengan  nilai  support  2,4%  dan confidence  50%,  penelitian  ini  mengidentifikasi Pudding  Strawberry  dan  Pudding  Vanilla  sebagai produk  paling  banyak  dibeli  oleh  konsumen  pada bulan  Maret  2020.  Analisis  ini  memungkinkan perusahaan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih  baik,  memasarkan  produk  lain  berdasarkan keuntungan  dari  penjualan  produk  terlaris,  dan mengantisipasi potensi kehabisan stok atau bahan. [10]

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, dipilih metode Association Rules, suatu  algoritma  yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  pola  yang  sering  terjadi  di  dalam sejumlah  besar  transaksi.  Setiap  transaksi  terdiri  dari sejumlah  item,  sehingga  pendekatan  ini  mendukung pengembangan sistem rekomendasi dengan menemukan  pola  asosiasi  antar  item  dalam  transaksi yang tercatat. Untuk mendapatkan nilai support , dapat menggunakan persamaan berikut:
Support (A) 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (1)
Selanjutnya, langkah berikutnya adalah menentukan  rule  dengan  mencari confidence dari frequent  itemset  tersebut,  menggunakan  persamaan berikut:
Confidence
P/(B\A) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (2)
Support atau  nilai  penunjang  adalah  persentase kombinasi  item  tersebut  dalam  database,  sedangkan confidence atau  nilai  kepastian  adalah  kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi. Algoritma Apriori  dapat  membantu  dalam  transaksi  penjualan bisnis maupun bidang ritel.
Penelitian  ini  juga  menggunakan  metode algoritma  FG-Growth.  Algoritma  secara  umum diartikan  sebagai  serangkaian  langkah  atau  instruksi yang  jelas  untuk  menyelesaikan  masalah.  Dalam pemrograman,  algoritma  adalah  kumpulan  instruksi sistematis  yang  digunakan  untuk  menanggulangi hambatan  logika  atau  matematika  dengan  dukungan komputer.  Tahapan  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  untuk melakukan  Klasifikasi  Prediksi  terhadap  data  hasil Penjualan Sepatu. Berikut ini beberapa langkah dalam tahapan penelitian yang akan dilakukan.
.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.1. Sumber Data
Data  primer  yang  diperoleh  merupakan  sumber informasi  langsung  yang  disediakan  oleh  partisipan atau objek penelitian kepada peneliti. Dalam konteks penelitian  ini,  data  primer  diperoleh  melalui pelaksanaan  survei  dan  observasi  langsung  ke  toko Aren Sepatu. Berikut contoh data seperti pada Tabel 1 berikut:
Table 1. Data Penjualan NO Pembeli Tanggal Transaksi Ukuran Brand Sepatu Jenis Sepatu 1 Ahmad 01/01/2022 42 Ventela Sneakers 2 Ardi 01/01/2022 40 Adidas Stan Smith Sneakers 3 Sri 01/01/2022 38 New Balance Sport 4 Thiara 01/01/2022 37 Dr Martens Pantofel 5 Didin 01/01/2022 40 Mizuno Sport ….. …… … ….. …. …. …... …… ….. …… … … .. .. .. ….. …….. ….. 250 Iim 09/06/2022 38 Adidas Stan Smith Sneakers 3.2. Teknik Analisis Data
Adapun untuk menganalisis data dalam penerapan  data  mining  ini  menggunakan  proses tahapan  Knowledge Discovery  in  Databases (KDD) yang terdiri dari, Data Cleaning , Data transformation , Data  mining, Pattern  evolution ,  dan knowledge . tampilan KDD bisa dilihat pada gambar 2
Gambar 2. Metode KDD
1. Selection (seleksi)
Untuk  membaca  dataset  dalam  bentuk  file  excel, menggunakan  operator  Read  Excel.  Data  yang digunakan pada penelitian ini ialah sebanyak 250 record dataset.
2. Prepocessing (pemilihan data) Proses cleaning atau  pembersihan  data  yang missing  atau  memiliki  nilai  yang  tidak  konsisten pada  langkah preprocessing .  Sebelum  melakukan proses  ini,  dilakukan  analisa  terlebih  dahulu apakah  dataset  memiliki  nilai  missing  atau  tidak serta memiliki data yang konsisten atau tidak.
3. Data transformation adalah  proses  transformasi  pada  data  yang  telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data  mining.  Pada  langkah transformation dilakukan untuk data bertipe polynominal menjadi numerik agar data dapat diolah berdasarkan jarak. Untuk  mengubah  data  bertipe  polynominal menjadi numerik menggunakan operator Nominal to Numerical.
4. Data mining Data  mining  merupakan  tahapan  mengeksplorasi dan  menganalisa  data  dalam  jumlah  besar  yang tujuannya  agar  dapat  mengidentifikasi  suatu  pola atau  informasi  yang  menarik  dari  data  yang tersimpan  dalam  jumlah  yang  besar  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode,  atau  algoritma  yang  tepat  sangat bergantung  pada  tujuan  dan  proses knowledge discovery in databases (KDD) secara keseluruhan. Pada  tahapan  ini,  esensi  dari  proses knowledge discovery  in  databases (KDD)  dijalankan  dengan tujuan  menganalisis  data  yang  sudah  melewati tahap pembersihan.
5. Evaluation (evaluasi)
Hasil dari data mining, yakni alur informasi yang muncul  dari  proses,  perlu  disajikan  dalam  format yang  dapat  dipahami  dengan  mudah  oleh  para pemangku  kepentingan.  Proses  ini  merupakan bagian  dari Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) yang mencakup penelitian terhadap apakah alur atau informasi yang ditemukan sesuai dengan fakta atau hipotesis yang telah ada sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  yang  dituangkan  didalam pembahasan  ini  yaitu  akan  memaparkan  proses bagaimana  menganalisi  dataset  penjualan  sepatu dengan menggunakan Algoritma apriori. penelitian ini dilakukan  melalui  tahap  pengujian  machine  learning yaitu Software RapidMiner Studio.

## 4.2. Lokasi penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  TOKO  AREN SEPATU yang terletak di Jl. Sukajadi No.46, Pasteur, Kec. Sukajadi, Kota Bandung, Jawa Barat 40162.

## 4.3. Data selection
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  Penjualan  Sepatu.  Kemudian  data  tersebut diseleksi dan akan digunakan untuk diolah menggunakan  aplikasi/tools  Rapidminer.  Tahapan seleksi  dilakukan  di  Micrososft  Excel  dengan  atribut yang  digunakan  diantaranya  No,  Pembeli,  Tanggal Transaksi,  Jenis  Sepatu,  No  ukuran  dan  Qty  Jenis. Hasil seleksi data Seperti pada Tabel 2 berikut :
Table 2. Atribut default sepatu No Atribut Type Data Keterangan 1. Pembeli Integer Nama Pembeli 2. Tanggal Transaksi Polynominal Tanggal Transaksi 3. Jenis Sepatu Integer Jenis yang ditawarkan 4. No Ukuran Polynominal Ukuran Sepatu 5. Qyt Jenis Polynominal Jumlah pembelian

## 4.4. Data preprocessing
Pada tahap ini dilakukan preprosessing data yaitu proses  cleaning  atau  pembersihan  data.  Proses penghapusan data atribut yang tidak diperlukan seperti No,  No  ukuran  dan  Tanggal  Transaksi.  Sedangkan atribut yang akan digunakan adalah Pembeli, Jenis dan Qty  Jenis  (Quantity  Jenis).  walaupun  pada  atribut masih ada lagi  beberapa  yang dapat  dijadikan atribut baru  tetapi  dapat  diabaikan  karena  banyak  memiliki nilai missing. Sehingga dari 5 atribut menjadi seperti tampak pada tabel 3 berikut:
Table 3. Atribut default dari file sepatu No. Atribut Type Data Keterangan 1. Pembeli Integer Nama Barang 3. Jenis Sepatu Integer Harga asli 5. Qyt Jenis Polynominal Jumlah pembelian

## 4.5. Data Transformation
Pada  fase  Data  Transformation,  dilakukan langkah-langkah  untuk  mengubah  format  data  agar sesuai dengan kebutuhan proses pemodelan dalam data mining.  Tujuannya  adalah  untuk  mempermudah koordinasi data yang diproses oleh algoritma dan alat yang digunakan dalam penelitian, khususnya RapidMiner. Pada tahap transformasi data penjualan,
terdapat  tiga  atribut  utama,  yaitu  Pembeli  (dirubah menjadi  No  id),  Jenis,  dan  Qty  Jenis.  Atribut  Jenis sendiri terdiri dari 10 sub-atribut, yakni Boots, Heels, Kanvas,  Monk  Strap,  Oxpord,  Pantofel,  slip  On, Sneakers, Sport dan Wedges. Proses transformasi pada tahap  ini  fokus  pada  penyesuaian  struktur  data  agar kompatibel  dengan  kebutuhan  algoritma  dan  tools yang  digunakan,  sehingga  memungkinkan  analisis data  penjualan  dengan  lebih  efisien.  Data  diubah kedalam  bentuk  tabular,  seperti  dalam  Gambar  3 berikut:

## Gambar 3. Data transformation

## 4.6. Data Mining
Tahapan  Data  Mining  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  adalah  Algoritma  Apriori.  Algoritma Apriori dimanfaatkan untuk mengidentifikas keterkait an  di  antara  data  atau  bagaimana  kelompok  data tertentu  memengaruhi  keberadaan  data  lainnya. Pendekatan ini berguna untuk mengungkap pola-pola khusus dalam dataset yang besar. Terdapat dua tahap dalam Algoritma Apriori:
a. Pencarian Frequent Itemset: Tahap ini melibatkan  pencarian  kombinasi  yang  paling sering terjadi dari suatu itemset. Frequent itemset adalah  kelompok  item  yang  sering  muncul bersama dalam transaksi.
b. Penyusunan Rules: Setelah mendapatkan frequent  itemset,  langkah  berikutnya  adalah menyusun  aturan  (rules).  Ini  dilakukan  dengan mendefinisikan Condition dan Result (conditional association rule).
Dalam  menghasilkan  suatu association  rule, diterapkan  suatu interestingness  measure (ukuran kepentingan) yang diperoleh melalui proses pengolahan data dengan perhitungan khusus. Terdapat tiga ukuran umum yang digunakan:
a. Support Ukuran yang mengindikasikan sejauh mana suatu item atau set item mendominasi transaksi secara keseluruhan.  Support  menentukan  apakah  suatu item atau itemset layak untuk dicari confidence- nya.
b. Confidence
Ukuran  yang  mencerminkan  keterkaitan  antara dua item dalam konteks kondisional. Contohnya, sejauh  mana  item  B  sering  dibeli  ketika seseorang membeli item A.
c. Improvement
Ukuran  yang  mencerminkan  probabilitas  besar bahwa dua item akan dibeli bersamaan.
Ketiga ukuran ini membantu untuk menentukan interesting association rule , yang kemudian disamakan dengan threshold (batasan) yang ditetapkan.  Batasan  tersebut  umumnya  mencakup minimal support, minimal confidence, dan  minimal improvement .  Sebuah association  rule dengan confidence sama  atau  lebih  besar  dari  minimal confidence Y dapat dianggap sebagai valid association rule. Berikut pengaplikasian metode association rule dalam aplikasi/tools Rapidminer Diantaranya sebagai berikut :

## 4.7. Tampilan halaman utama Rapidminer
Pada  gambar dibawah  adalah tampilan halaman utama Rapidminer ketika dibuka
Gambar 4. Halaman utama
RapidMiner  adalah  salah  satu  software  untuk pengolahan  data  mining.  RapidMiner  text  mining menjalankan  tugas-tugas terkait  analisis teks, mengeksplorasi  pola-pola  dalam  dataset  yang  besar, dan  mengintegrasikannya  dengan  metode  statistika, kecerdasan buatan, dan basis data. Fokus analisis teks ini  adalah  untuk  memperoleh  informasi  berkualitas tinggi dari teks yang diproses. RapidMiner menyediakan serangkaian prosedur untuk data mining dan  machine  learning,  termasuk  ETL  ( extraction, transformation, loading ), preprocessing data, visualisasi,  pemodelan,  dan  evaluasi.  Tahapan  data mining  diatur  menggunakan  operator-operator  yang dapat disusun bersarang, dijelaskan melalui XML, dan dibentuk  dengan  antarmuka  pengguna  grafis  (GUI). Implementasinya menggunakan bahasa pemrograman Java.

## 4.8. Proses input data dengan Format excel

## Gambar 5. Read excel
Pada gambar diatas menjelaskan proses penginputan  data.  Data  yang  diinput  bisa  berbagai
macam format seperti CSV, Excel dan masih banyak lainnya.  Akan  tetapi  file  yang  akan  diuji  di  aplikasi Rapidminer  ini  menggunakan  data  dengan  format Excel  yang  sudah  disiapkan.  Dalam  RapidMiner, terdapat  fitur  Read  Excel  yang  berperan  sebagai  alat pembaca  file  Excel.  Read  Excel  merupakan  operator yang  sangat  dasar  dan  umumnya  digunakan  sebagai langkah  awal  sebelum  memulai  proses  lebih  lanjut. Dalam  konteks  penelitian  ini,  digunakan  file  Excel yang memiliki format .xls.
Parameter  pada  operator  Read  Excel  diterapkan dengan  menggunakan  pengaturan  bawaan  (default). Data  yang  diperoleh  dari  operasi  pembacaan  oleh operator Read Excel mencakup informasi sebagaimana  tergambarkan  dalam  Tabel  3  di  bawah ini. Table 4. Statik dataset No Uraian Keterangan 1. Record 250 2. Special Attribute 0 3. Reguler Atribute 11 Attribute : 1. Jenis Sepatu Integer
Gambar 6. Hasil Statistik
Dataset tersebut memiliki 0 special attribute, 11 regular attribute dan 250 record.

## 4.9. Numerical to Binominal

## Gambar 7. Numerical to Binominal
Pada  gambar  di  atas,  Operator  "Numerik  ke Binominal"  mengubah  jenis  atribut  numerik  menjadi jenis binominal (atau biner) dengan memetakan nilai- nilai numerik ke nilai binominal yang sesuai. Atribut binominal hanya memiliki dua nilai mungkin: 'benar' atau  'salah'.  Operator  ini  melakukan  pemetaan  nilai- nilai  atribut  berdasarkan  batasan  minimal  (min)  dan maksimal  (max)  yang  ditentukan.  Secara  khusus, batasan  defaultnya  ditetapkan  ke  0,0.  Artinya,  jika nilai  atribut  berada  di  luar  rentang  antara  0  dan  0, atribut  tersebut  akan  diklasifikasikan  sebagai  'benar'. Namun, jika nilainya berada dalam rentang antara nilai minimal dan maksimal yang ditentukan (dalam kasus default,  0  dan  0),  maka  atribut  tersebut  akan
diklasifikasikan  sebagai  'salah'.  Sebagai  contoh,  jika nilai atribut adalah 2, itu akan diklasifikasikan sebagai 'salah' karena nilainya berada di dalam rentang antara nilai minimal dan maksimal yang ditentukan (0 dan 0). Namun,  jika  nilainya  adalah  0  atau  di  luar  rentang  0 dan 0, maka akan diklasifikasikan sebagai 'benar'.
Operator  ini  berguna  untuk  mengubah  atribut numerik  menjadi  representasi  biner  yang  dapat digunakan  dalam  berbagai  analisis  atau  model pemrosesan data yang memerlukan jenis atribut biner. Parameter yang digunakan seperti pada Tabel 4. Hasil dari penggunaan operator ini diperoleh informasi :
Table 5. Hasil Penggunaan Operator No. Nama Atribut Jenis Data Missing 1 No Id Polynominal 1 2 Sneakers Binominal 0 3 Kanvas Binominal 0 4 Heels Binominal 0 5 Monk Strap Binominal 0 6 Pantofel Binominal 0 7 Sport Binominal 0 8 Slip On Binominal 0 9 Wedges Binominal 0 10 Oxpord Binominal 0

## 4.10. Fp-Growth

## Gambar 8. Fp-Growth
FPGrowth (Frequent Pattern Growth) merupakan satu  dari  algoritma  yang  dipergunakan  agar  dapat mengidentifikasi pola-pola yang kerap muncul dalam data  transaksional,  seperti  dataset  penjualan  sepatu. Dalam  RapidMiner,  pengaplikasian  algoritma  FP- Growth  mencakup  deteksi  asosiasi  antara  sepatu sepatu  yang  kerap  dibeli  bersama-sama  didalam  data penjualan  sepatu.  Algoritma  inipun  memungkinkan pemakai  supaya  dapat  menemukan  pola  transaksi penjualan  yang  sering  muncul  dalam  dataset, memberikan pengetahuan tentang kecenderungan atau hubungan  yang  signifikan  antara  item-item  tertentu. Parameter  yang  digunakan  seperti  dalam  tabel  5 dibawah. Hasil dari penggunaan operator ini diperoleh informasi :
Table 6. Parameter Fp Growth Size. Support Item 1 Item 2 1 0.047 Slip on 2 0.075 Pantofel Monk strap 2 0.082 Sneakers Kanvas

## 4.11. Create Association Rule
Pada  gambar  9  operasi  "Create  Association Rules"  dipergunakan  untuk  membuat  aturan  asosiasi dari data.  Aturan  asosiasi  menggambarkan hubungan atau  pola  yang  muncul  bersamaan  dalam  dataset, seperti  sepatu  yang  kerap  dibeli  bersama  dalam
transaksi  penjualan  atau  item  yang  kerap  muncul dalam  urutan  tertentu.  Parameter  yang  digunakan seperti  dalam  Gambar  10  berikut.  Hasil  dari penggunaan operator ini diperoleh informasi :
Gambar 9. Create Association rule

## Gambar 10. Parameter Create Assosiacition Rule

## 4.12. Apply Model
Apply  model  merupakan  tahapan  akhir  yang mana  pada  tahap  ini  akan  menerapkan  model  data mining Assosiasi berdasarkan proses-proses sebelumnya  mulai  dari  Read  excel,  Numerical  to binominal,  FP-Growth  dan  Create  Association  Rule. Setelah  semua  proses  dilakukan,  maka  akan didapatkan  hasil  model  Asosiasi  dari  data  testing sebesar 20% seperti pada gambar 11 dibawah ini.
Gambar 11. Apply model
Pada  gambar  di  atas  di  bagian  operator  Read Excel  data  akan  dimasukan  seperti  gambar  12  di bawah ini.
Gambar 12. Apply model
Hasil Algoritma Apriori/ Association Rules yang sudah di hitung melalui rapid miner.
[Sneakers] --> [Slip On, Boots]
(confidence: 0.588)
[Wedges] --> [Sport] (confidence:
0.600)
[Monk Strap] --> [Sport] (confidence:
0.600) [Slip On] --> [Sport, Heels] (confidence: 0.667) [Sport] --> [Heels, Boots] (confidence: 0.667) [Sport] --> [Pantofel, Boots]
(confidence: 0.706)
[Pantofel] --> [Sport, Monk Strap] (confidence: 0.714) [Sneakers] --> [Sport, Kanvas]
(confidence: 0.750)
[Heels] --> [Sneakers, Sport] (confidence: 0.750)
[Pantofel] --> [Sneakers, Kanvas] (confidence: 0.800)
[Boots] --> [Sneakers, Sport] (confidence: 0.800)
[Sport] --> [Sneakers] (confidence: 0.833)
[Boots] --> [Sneakers, Pantofel] (confidence: 0.857)
[Pantofel] --> [Monk Strap] (confidence: 0.857)
[Sneakers] --> [Kanvas] (confidence: 0.875)
Hasil  operasi  Algoritma  Apriori/ Association Rules berupa  peraturan  asosiasi  yang  melibatkan kombinasi  item  atau  atribut  yang  seringkali  muncul bersama-sama, disertai tingkat kepercayaan ( Confidence )  dan  dukungan  ( Support) untuk  setiap peraturan tersebut.
Contoh  penerapan Association  Rules dapat terlihat  dalam  analisis  transaksi  penjualan,  misalnya peraturan  yang  menunjukkan  bahwa  "Jika  pelanggan membeli  sepatu  Sport,  maka  kemungkinan  besar pelanggan  tersebut  juga  akan  membeli  sepatu  hak tinggi dan sepatu boots."

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  analisis  pola  penjualan  sepatu dengan  menerapkan  algoritma  Apriori  dalam  data mining  dapat  dirangkum  sebagai  berikut:  Penemuan Pola  Keterkaitan  Penjualan  Melalui  penerapan algoritma Apriori pada 250 transaksi penjualan sepatu, ditemukan  pola-pola  terkait  penjualan  dengan menetapkan nilai minimum suppor t sebesar 0.05 dan tingkat  kepercayaan  (c onfidence )  sebesar  0.09. Pendekatan ini memungkinkan identifikasi kombinasi yang memiliki signifikansi didalam konteks penjualan sepatu.  Penilaian  Kuatnya  Aturan  Asosiasi  Aturan asosiasi ini memberikan wawasan kepada pemilik toko untuk  mengatur  penataan  barang  atau  merancang kampanye  pemasaran.  Berdasarkan  nilai support x confidence ,  ditemukan  bahwa  aturan  asosiasi  paling tinggi  terjadi  antara  sepatu  Sneakers  Kanvas  dengan nilai support x confidence sebesar 87,50%. Selain itu aturan asosiasi tertinggi berikutnya antara Pantofel dan
Monk  Strap  memiliki  nilai support x  confidence sebesar 85,70%. Informasi ini dapat digunakan untuk menentukan  jenis  sepatu  apa  yang  paling  laris  di pasaran. Informasi yang didapat dari hasil Data Mining sebagai berikut. Ketika membeli Sneakers maka akan membeli juga Kanvas dengan nilai :
Support : 0.082 Confidence : 0.875
Catatan: a. Keyakinan ( Confidence ); Confidence dari suatu aturan didefinisikan sebagai conf (X menyiratkan Y) = supp (X ∪ Y)/supp(X). Keyakinan ini memiliki rentang antara 0 hingga 1. Keyakinan  merupakan  estimasi  dari  Probabilitas (Pr) dari Y, jika diberikan X. Dukungan (support) dari suatu itemset X didefinisikan sebagai proporsi transaksi dalam kumpulan data yang mengandung itemset tersebut.
b. Kenaikan ( Lift ):
Kenaikan dari suatu aturan ditetapkan sebagai lift (X  menyiratkan  Y)  =  supp  (X ∪ Y)/((supp(Y)  x supp(X)) atau rasio dukungan yang diamati dengan yang  diharapkan  jika  X  dan  Y  independen.  Juga dapat ditetapkan sebagai lift (X menyiratkan Y) = conf  (X  menyiratkan  Y)/supp(Y). Lift mengukur sejauh  mana  X  dan  Y  bersifat  independen. Rentangnya berkisar antara 0 hingga tak terhingga positif. Nilai mendekati 1 menunjukkan bahwa X dan  Y  independen  dan  aturan  tersebut  kurang menarik.
c. Keyakinan ( Conviction ): Conviction sensitif  terhadap  arah  aturan,  yaitu conv (X menyiratkan Y) tidak sama dengan conv (Y menyiratkan X). Keyakinan ini agak terinspirasi oleh definisi logis dari implikasi dan upaya untuk mengukur tingkat implikasi suatu aturan. Keyakinan didefinisikan sebagai conv (X menyiratkan  Y)  =  (1  -  supp(Y))/  (1  –  conf  (X menyiratkan Y)).
Saran  dari  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah perlunya membandingkan dengan algoritma lain untuk menganalisa  dataset  penjualan  sehingga  diharapkan: Dalam asosiasi penjualan yang dilakukan oleh penulis dapat  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dan akurat.  Dengan  Analisa  dataset  penjualan  dengan menggunakan algoritma apriori ini semoga selanjutnya  dapat  membandingkan  dengan  algoritma yang lain seperti : K-means, C-Means, C. 45, dan lain- lain

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Syahriani,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” BINA Insa.  ICT  J. ,  vol.  9,  no.  1,  2022,  doi: 10.51211/biict.v9i1.1758.
[2]  S.  Qomariah,  B.  Basrie,  and  S.  F.  Pa’a, “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  APRIORI PADA  DATA  PENJUANLAN  PRODUK
ASESORIS CV
PRINCES DIARY
SAMARINDA,” Just  TI  (Jurnal  Sains  Terap. Teknol.  Informasi) ,  vol.  12,  no.  2,  2020,  doi: 10.46964/justti.v12i2.321.
[3]  F.  A.  Bramasta  and  R.  Halilintar,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Strategi Penjualan  Toko  Sepatu,” Pros.  SEMNAS INOTEK … , 2021.
[4]  D.  A.  Pohan,  M.  H.  Dar,  and  Irmayanti, “Penerapan  Data  Mining  untuk  Prediksi Penjualan Produk Sepatu Terlaris Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Sederhana,” J.  Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 2, 2022.
[5]  S.  Supardi et  al. ,  “Peran  Data  Mining  dalam Memprediksi  Tingkat  Penjualan  Sepatu  Adidas Menggunakan Metode Algoritma Regresi Linear Sederhana,” J. Ekon. MANJEMEN Sist. Inf. , vol. 4, 2023.
[6]  S.  Syahriani,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Algoritma FP-Growth,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5148.
[7]  L.  Yusuf  and  S.  Sudirman,  “Klasifikasi Kebutuhan  Produk  Ecoprint  Menggunakan Metode  Clustering  K-Means,” J.  Larik  Ldng. Artik.  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  2023,  doi: 10.31294/larik.v2i2.1797.
[8]  W. W. Kristianto, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan  Produk  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering  (Studi  Kasus  Toko  Sepatu Kakikaki),” J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 5, no. 2, 2022, doi: 10.37792/jukanti.v5i2.547.
[9]  R. Wati, I. Imron, and A. Riyandi, “ANALYSIS OF  SHOE  ORDERING  PATTERN  AT  PT. PRATAMA  ABADI  INDUSTRI  USING  THE APRIORI  ALGORITHM,” JITK  (Jurnal  Ilmu
… , 2021.
[10]  A.  Harist  N,  I.  R.  Munthe,  and  A.  P.  Juledi, “Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori untuk Meningkatkan Penjualan,” J. Tek. Inform.
UNIKA St. Thomas , 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i1.1276.