e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Application Of Data Mining On Hijab Sales In Elzatta Gallery Pondok Ungu Permai Using Apriori Algorithm
Jefi 1* , Hendri 2 , Muhammad Ranov Yovanda 3 , Desiana Nur Kholifah 4 , Donny Oscar 5
Department of Information Technology 1 , Department of Informatics 2 ,
Department of Information Systems 3,4,5
Faculty of Engineering and Informatics 1,5 , Faculty of Information Technology 2,3,4
Universitas Bina Sarana Informatika 1,5 , Universitas Nusa Mandiri 2,3,4
jefi.jfi@bsi.ac.id 1 , hendri.hed@nusamandiri.ac.id 2 , mranovyovanda@gmail.com 3 , desiana.dfh@nusamandiri.ac.id 4 , donny.dor@bsi.ac.id 5
Received: September 25, 2022 Revised: October 15, 2022 Accepted: October 27, 2022 .  Issue Period: Vol.6 No.2 (2022), Pp. 467-475
Abstrak: Di  cabang  Elzatta  Gallery  di  Pondok  Ungu  Permai  Bekasi,  informasi penjualan  tidak  terorganisir  dengan  baik,  sehingga  informasi  hanya  arsip  dan  tidak akan diproses di masa mendatang, sehingga percuma, tanggal pembelian dan produk yang  dibeli  konsumen  adalah.  tidak  terorganisir  dengan  baik  sehingga  sulit  untuk menemukan  produk  terlaris.  Pemanfaatan  data  ini  dilakukan  melalui  data  mining untuk  menemukan  korelasi  kebiasaan  pembelian  konsumen,  produk  mana  yang paling  banyak  terjual  dalam  waktu  bersamaan,  atau  yang  dapat  disebut  dengan asosiasi antar produk. Perlu diterapkan aplikasi untuk  mengelompokkan data sesuai dengan trend  yang terjadi  secara  bersamaan pada event-event dengan  menggunakan algoritma  apriori.  Diharapkan  penerapan  algoritma  apriori  pada  penelitian  ini  dapat menemukan  pola  berupa  produk  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan.  Pada  metode data  mining,  peneliti  menggunakan  algoritma  apriori  untuk  mencari  produk  yang dapat  dibeli  sekaligus  untuk  mengetahui  hubungan  antar  barang  dan  untuk mengetahui  produk  mana  yang  paling  banyak  terjual,  oleh  karena  itu  peneliti melakukan  penelitian  penjualan.  data  seperti  studi  sampel.  Dalam  tes  Rapidminer, terlihat bahwa skor dukungan dan kepercayaan tertinggi dicapai saat Anda membeli bawahan,  Anda  membeli  kepala  internal,  yang  memiliki  dukungan  56,6%  98,1%. Dan  saat  Anda  membeli  tunik,  belilah  ujung  dalam  dengan  dukungan  kepercayaan 50% 97,8%.
Kata kunci: algoritma apriori, asosiasi, pola pembelian
Abstract: At  the  Elzatta  Gallery  branch  in  Pondok  Ungu  Permai  Bekasi,  sales information  is  not  well  organized,  so  the  data  is  only  an  archive  and  will  not  be processed  in  the  future,  so  it  is  useless,  the  date  of  purchase  and  the  products  that consumers buy are. not well organized making it challenging to find the best-selling
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
products.  Utilization  of  this  data  is  done  through  data  mining  to  find  correlations with consumer purchasing habits, which products are sold the most at the same time, or  what  can  be  called  associations  between  products.  It  is  necessary  to  apply  an application  to  group  data  according  to  trends  that  occur  simultaneously  at  events using  the  a  priori  algorithm.  It  is  expected  that  the  application  of  the  a  priori algorithm  in  this  study  can  find  patterns  in  the  form  of  products  that  are  often purchased  together.  In  the  data  mining  method,  researchers  use  an  a  priori algorithm  to  find  products  that  can  be  purchased  simultaneously  to  find  out  the relationship  between  goods  and  to  find  out  which  products  sell  the  most,  therefore researchers conduct sales research. data such as sample studies. In the Rapidminer test, it is shown that the highest support and trust scores are achieved when you buy a bottom, you buy an internal head, which has 56.6% 98.1% support. And when you buy a tunic, buy the hem with 50% 97.8% confidence backing.
Keywords: apriori algorithm, association, purchase pattern

## I. PENDAHULUAN
Dalam dunia bisnis yang persaingannya sangat ketat, khususnya retail, maka perlu  dikembangkan suatu strategi  yang dapat  meningkatkan penjualan dan  promosi produk penjualan. Salah  satunya adalah  penggunaan data  transaksi  penjualan.  Dengan  aktivitas  penjualan  harian,  data  tumbuh  dari  waktu  ke  waktu.  Informasi  ini tidak  hanya  berfungsi  sebagai  catatan  bisnis,  tetapi  juga  dapat  digunakan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang berguna  untuk  meningkatkan  penjualan  dan  mempromosikan  produk.  [1].  Elzatta  adalah  nama  brand  hijab Indonesia. Berbasis di Bandung, perusahaan busana muslim ini memproduksi berbagai produk dan busana hijab berkualitas tinggi, seperti hijab, syal, dress, tunik, outerwear, rok, dan masih banyak aksesoris lainnya. Seiring waktu, Elzatta akan dapat memenuhi kebutuhan pelanggan. [2].
Di  Pondok  Ungu  Permai  Bekasi  cabang  Elzatta  Gallery,  informasi  penjualan  tidak  tertata  dengan  baik sehingga informasi hanya diarsipkan dan tidak diproses lagi, sehingga percuma, tanggal pembelian dan produk yang dibeli konsumen tidak sesuai pesanan. Terorganisir, apa yang membuat sulit menemukan produk terlaris? Penggunaan  informasi  ini  adalah  melalui  data  mining  untuk  menemukan  korelasi  dengan  kebiasaan  membeli konsumen,  produk  mana  yang  paling  banyak  dijual  pada  waktu  yang  sama,  atau  bisa  disebut  asosiasi  antar produk [3], asosiasi  ini dapat digunakan untuk  memenuhi kebutuhan tersebut sebagai  manajemen  penempatan barang  dan  pembelian  barang.  Agar  barang  tidak  terlalu  banyak  menumpuk  di  gudang,  agar  lebih  laris  dari sebelumnya.
Berdasarkan permasalahan di atas, maka perlu diterapkan sebuah aplikasi untuk mengklasifikasikan data berdasarkan  keserempakan  kejadian  secara  bersamaan  dengan  menggunakan  algoritma  apriori.  Algoritma apriori  adalah  algoritma  pengumpulan  data  dengan  aturan  asosiatif  yang  menentukan  hubungan  asosiatif  dari kombinasi elemen [4]. Algoritma apriori  merupakan salah satu algoritma pengolahan data  yang paling  banyak digunakan dan telah diterapkan di banyak bidang. Kelebihan dari algoritma apriori adalah lebih sederhana dan dapat memproses data dalam jumlah besar dibandingkan dengan algoritma lain yang memiliki kelemahan dalam penggunaan memori ketika data yang banyak dan tentu saja jumlah objek yang diproses dapat mempengaruhi. struktur pekerjaan. dan penerapannya mudah dipahami [5]. Dengan menerapkan algoritma apriori, penelitian ini bertujuan  untuk  menemukan  pola  berupa  produk  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan.  Peneliti  dapat menggunakan  model  ini  untuk  mengelompokkan  produk  yang  sering  dibeli  ke  area  yang  berdekatan  dan merancang diskon untuk produk tertentu yang mungkin menarik bagi konsumen.
Seperti  pada  penelitian  Lestar  (2017),  topik  penelitian  adalah  penerapan  algoritma  data  mining  apriori dalam  sistem  informasi  penjualan,  teknik  atau  metode  yang  diperlukan  pada  perusahaan  besar  dan  menengah yang  database  pelanggan  dan  karakteristik  produknya  sangat  besar.  membongkar  mereka.  Informasi  dan pengetahuan  untuk  meningkatkan  keunggulan  kompetitif  dari  seluruh  database.  Dengan  adanya  penambangan
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
data  algoritmik  apriori,  dapat  dilihat  bahwa  kecenderungan  konsumen  untuk  membeli  dapat  dilihat  sebagai model penjualan yang digunakan untuk menganalisis pangsa pasar (analisis keranjang belanja) [6].
Seperti pada penelitian Nurdin dan Astika (2015), topik penelitiannya adalah penerapan data mining pada analisis penjualan komoditas melalui metode apriori di supermarket Lhokseumawe Sejahtera. Saat menganalisis banyak  data,  semakin  kecil  Event  Limit  dan  Minimum  Confidence  yang  ditentukan,  maka  semakin  banyak aturan yang digunakan, sehingga waktu pemrosesan lebih lama dibandingkan dengan Event Limit dan Minimum Confidence yang lebih tinggi [7].

## II. METODE DAN MATERI
Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM [8] dengan beberapa langkah dan penjelasan sebagai berikut:
2.1. Memahami proses bisnis
sebuah. Mulai  menentukan tujuan proyek,  yaitu  memilih campuran produk yang akan diproduksi untuk mempromosikan jilbab dan aksesoris konsumen lainnya.
a. sebuah. Misalnya, berfokus pada syal, tunik, berg, pakaian dalam, pakaian dalam, dan berg sekolah. Pada langkah selanjutnya, kami fokus pada data transaksi yang berisi enam item produk.
b. Tujuan di atas kemudian diubah menjadi rumusan masalah data mining. Dari analisis tren penjualan, peneliti perlu menggali informasi yang relevan dengan penjualan tertinggi.
c. Menggunakan Algoritma A Priori untuk Menghasilkan Pola Asosiasi Siapkan strategi terlebih dahulu untuk mencapai tujuan di atas.
2.2. Memahami Informasi.
a.  sebuah. Tampilkan informasi transaksi dari bulan Maret hingga Mei.
b.   Kemudian dikumpulkan informasi mengenai konsumen yang transaksinya meliputi produk hijab dan aksesoris lainnya.
c.   Berikutnya diambil data pembelanjaan terbesar dari produk hijab yang ada.
2.3. Data Preparation
a.  Setelah  data  awal  siapkan,  maka  diolah  lebih  lanjut  dengan  membentuk  ke  dalam  daftar  penjualan produk.
b.  Kemudian  bekerja  lebih  jauh  dengan  data  penjualan,  penjualan  puncak,  dan  harga  produk  untuk menentukan  berapa  banyak  dari  setiap  produk  yang  dipesan  dan  berapa  harganya.  Tentunya  Anda juga perlu memperhatikan estimasi dalam hal perencanaan penjualan.
2.4. Pemodelan
a.  sebuah. Pada tahap ini model dibuat dengan menggunakan Microsoft Excel dan software Rapidimner. b.  Dalam  penelitian  ini,  pengelompokan  data  mining  yang  dipilih  adalah  asosiasi  dengan  algortima Apriori.
2.5. Evaluation
a.  Melakukan evaluasi apakah memang telah sesuai dengan tujuan awal yaitu menentukan produk yang akan dipromosikan dan penjualannya yang paling banyak.
b.  Kemudian akan terbentuk sebuah informasi penting. 2.6 Implementasi Informasi yang diperoleh dalam penelitian ini disusun dan disajikan dalam format tertentu agar dapat diakses oleh pengguna. Dalam penelitian ini metode penelitian yang diperoleh untuk bahan penelitian bersumber dari tempat penelitian yaitu. H. dari Galeri Elzatta Pondok  Ungu Permai yang berisi data informasi, event dan komunikasi yang diolah dengan bantuan observasi dan wawancara.
2.7. Pengumpulan data a.  Data primer
Data diperoleh secara langsung dengan menggunakan objek penelitian dan mewawancarai karyawan dan  store  manager  Galeri  Elzatta  Pondok  Ungu  Permai.  Kemudian  menggunakan  teknik pengumpulan data yaitu observasi dan wawancara.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
b.  Data Sekunder
Informasi  diperoleh  dan  dikumpulkan  oleh  penulis  dari  berbagai  sumber  seperti  buku,  majalah  dan buku elektronik.
2.8. Analisis Data
Analisis dilakukan setelah semua data terkumpul kemudian dianalisis dengan Rapidminer v5.3. Analisis dilakukan dengan cukup teliti untuk mendapatkan informasi yang baik dan benar. 2.9. Metode analisis data 2.9.1.  Metode asosiasi
Aturan  asosiasi  adalah  metode  untuk  menemukan  pola  yang  sering  muncul  dalam  rangkaian  kejadian, dimana  setiap  kejadian  terdiri  dari  beberapa  elemen  atau  produk.  Ide  dari  aturan  asosiasi  adalah  untuk mempertimbangkan semua kemungkinan hubungan jika-maka antar objek dan memilih hanya satu yang paling mungkin sebagai indikator hubungan ketergantungan antar objek [9].
Dengan  bantuan  data  transaksi  penjualan  yang  tersimpan  di  database,  pemilik  toko  dapat  mengetahui perilaku pelanggan untuk semua produk hijab yang sering dibeli. Bagaimana Anda tahu produk hijab apa yang harus dibeli? Pada saat yang sama peneliti dapat menggunakan aturan asosiasi. Dengan kata lain, peneliti dapat menggunakan  teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  korelasi  untuk  kombinasi  target,  seperti  B. Mencapai tingkat dukungan dan kepercayaan minimum.
a. Mendukung
Analisis  Pola  Penjualan  High  Frequency  Menggunakan  Algoritma  Apriori.  Telusuri  database  untuk kombinasi  produk  hijab  yang  memenuhi  persyaratan  nilai  dukungan  minimum.  Nilai  dukungan  produk dihasilkan dari rumus berikut:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑜𝑓 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠
Nilai interpolasi dari dua objek dihasilkan dari rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑎𝑖𝑛 𝐴 𝑎𝑛𝑑 𝐵
∑𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑜𝑓 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠
b. mempercayai
Setelah  menemukan  semua  pola  frekuensi  tinggi,  kami  mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi persyaratan  keandalan  minimum  dengan  menghitung  keandalan  aturan  asosiasi  A  →  B.  Nilai  kepercayaan aturan A → B diberikan oleh rumus berikut:

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝑓𝑜𝑟 𝐴 𝑎𝑛𝑑 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑠 𝐹𝑜𝑟 𝐴
Analisis  asosiasi  didefinisikan  sebagai  menemukan  semua  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  persyaratan dukungan minimum (minimum support) dan persyaratan kepercayaan minimum (minimum confidence) [10]. 2.9.2.  Barang yang sering digunakan
Set produk berulang ini efektif menghitung semua set produk yang sering muncul bersamaan dalam data penjualan jilbab dan aksesoris lainnya. Grup produk 2 grup produk dan 3 grup produk dari produk ini seringkali penting untuk memahami dasar-dasar analisis keranjang belanja.

## 3. PEMBAHASA DAN HASIL
Karena  struktur  data  penjualan  Galeri  Elzatta  Pondok  Ungu  Indah  tidak  terorganisir  dengan  baik, pertumbuhan penjualan harian hanya menjadi catatan perusahaan, dan toko tidak dapat menggunakannya untuk mengembangkan  strategi  penjualan  hijab.  Implementasi  algoritma  Apriori  pada  Rapidminer  diawali  dengan memasukkan  data  penjualan  ke  dalam  database  Microsoft  Excel.  Semakin  banyak  data  yang  Anda  miliki,
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
semakin sulit membuat spreadsheet. Tabel tersebut kemudian digabungkan menggunakan alat Rapidminer untuk membangun  dukungan  dan  kepercayaan,  menciptakan  asosiasi  akhir  yang  memuaskan  dukungan  dan kepercayaan.
Gambar 1. Tahap Penerapan Algoritma Apriori
3.1. Daftar Jenis Produk Hijab
Berikut  produk  hijab  dari  Elzatta  Pondok  Ungu  Permai  Gallery  yaitu  shawl,  tunic,  bergs,  underwear, inner head dan school bergs.Tabel I. Jenis Hijab
No. Types of Hijab 1 Kerudung 2 Tunik 3 Bergo 4 Bawahan 5 Inner Kepala 6 Bergo Sekolah Tabel II. Itemset No. Itemset 1 Bawahan, Kerudung, Bergo Sekolah 2 Bawahan, Kerudung, Bergo Sekolah
3 Kerudung,Bergo Sekolah,Tunik 4 Bawahan,Bergo,Tunik
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
5
Inner Kepala,Bergo Sekolah,Tunik
a. Pembuatan kelompok sasaran
Di bawah ini adalah jajak pendapat dengan studi kasus berdasarkan informasi dalam data transaksi:
Proses pembuatan 1 set tujuan dengan dukungan minimum = 10%. Contoh produk Kerudung:
(𝐾𝑒𝑟𝑢𝑑𝑢𝑛𝑔)   = 15 90 =  16,6%
Tabel III. 1 Itemset Itemset Jumlah Support Kerudung 15 16,6% Tunik 46 50% Bergo 25 27,2% Bawahan 53 57,6% Inner Kepala 67 72,8% Bergo Sekolah 2 6,4% Total Jumlah 208
b.   Kombinasi 2 set objek
Proses pembentukan dua objek dengan support minimal = 10%. Contoh kerudung dan bawahan:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐾𝑒𝑟𝑢𝑑𝑢𝑛𝑔, 𝐵𝑎𝑤𝑎ℎ𝑎𝑛)   = 6 90 =  9,6%

## Tabel IV. Kombinasi 2 Itemset
Itemset Jumlah  Support Kerudung, Bawahan 6 6,6% Kerudung, Inner Kepala 14 15,5% Kerudung, Bergo Sekolah 2 6,4% Bawahan, Inner Kepala 52 56,6% Bawahan, Bergo Sekolah 2 6,4% Inner Kepala, BergoSekolah 2 6,4% Inner Kepala, Bergo 24 26,1% Bergo Sekolah, Tunik 1 3,2%
c. Kombinasi dari 3 set item
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Proses pembentukan 3 objek dengan minimum support = 10%. Contoh kombinasi jilbab, bagian bawah dan Schulberga:
(𝑘𝑒𝑟𝑢𝑑𝑢𝑛𝑔, 𝐵𝑎𝑤𝑎ℎ𝑎𝑛, 𝐵𝑒𝑟𝑔𝑜 𝑆𝑒𝑘𝑜𝑙𝑎ℎ) = 5 90
Tabel V. Kombinasi 3 Itemset Itemset Jumlah Support Kerudung, Bawahan, Bergo 5 5,5% Kerudung, bawahan, Bergo Sekolah 2 2,2% Inner Kepala, Bawahan, Bergo Sekolah 2 2,2% Inner Kepala, Bergo Sekolah, Bergo 2 2,2% Kerudung, Inner Kepala, Bergo Sekolah 2 2,2% Inner Kepala,Bergo,Tunik 23 25%
d.  Aturan terakhir klub
Aturan  asosiasi  final  ditentukan  berdasarkan  dukungan  dan  kepercayaan  minimum  yang  ditentukan. Contoh dukungan aturan asosiasi tunik, ujung dalam:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝑇𝑢𝑛𝑖𝑘, 𝐼𝑛𝑛𝑒𝑟 𝐾𝑒𝑝𝑎𝑙𝑎 )   = 45 90 =  50%

## Contoh Confidence pada aturan assosiasi Tunik, Inner Kepala :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 ( 𝑇𝑢𝑛𝑖𝑘 | 𝐼𝑛𝑛𝑒𝑟 𝐾𝑒𝑝𝑎𝑙𝑎 )   = 45 67 =  97,8%
Tabel VI. Tabel Asosiasi Akhir Aturan Support  Confidence Jika membeli Tunik maka akan Membeli Inner Kepala 50% 97,8% Jika membeli Bawahan maka akan membeli Inner Kepala 56,5% 98,1% Jika Membeli Inner Kepala dan Tunik maka akan membeli Bergo 56,5% 91,7% Jika membeli Tunik dan Bergo maka akan membeli Inner Kepala 25% 95,8%
Dari  tabel  diatas  menyatakan  bahwa  produk  yang  paling  banyak  terjual  adalah  Tunik,  Inner  Kepala, Bergo dan Bawahan. 3.1 Penerapan Data Mining
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 2. Proses Penerapan Data Mining Pada Rapidminer
Dari  gambar  di  atas  terlihat  ada  4  operator  yaitu  Read  Excel  (untuk  membaca  spreadsheet  di  Excel), Numeric  To  Binomial  (untuk  mengubah  tipe  numerik  menjadi  Binomial),  FP-Increment  (untuk  mendapatkan semua himpunan elemen dari suatu sampel) . atur menggunakan struktur data) dan buat aturan asosiasi (untuk membuat satu set aturan asosiasi dari salah satu grup set dasar).
Gambar 3. Hasil Pada FP-Growth
Hasil FP-Growth di atas menunjukkan bahwa hasil support yang paling signifikan adalah Inner Kepala.
Gambar 4. Hasil Pada Association Rule
Seperti yang dapat Anda lihat dari gambar di atas, hasil terbesar dari support dan confidence adalah saat Anda membeli harga rendah, Anda membeli inside head dengan 56,6% support dan 98,1% kepastian. Dan saat Anda membeli tunik, belilah ujung dalam dengan dukungan kepercayaan 50% 97,8%.
.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil Rapidminer, produk dengan dukungan dan kepercayaan paling banyak adalah membeli ujung  dalam  dengan  dukungan  56,6%  dengan  kepercayaan  98,1%  saat  Anda  membeli  produk  anak.  Dan  saat Anda membeli tunik, belilah ujung dalam dengan dukungan kepercayaan 50% 97,8%.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## REFERENASI
[1] S. Kanti and R. E. Indrajiit, “IMPLEMENTASI DATA MINING PENJUALAN HANDPHONE OPPO STORE SDC TANGGERANG DENGAN ALGORITMA APPRIORI,” Semin. Nas. Sains Dan Teknol. , no. November, pp. 1–2, 2017.
[2] D.  Maulana  and  M.  Kiptiyah,  “Analisa  Pembelian  Konsumen  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Galeri Elzatta Cikarang,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 10, pp. 18–26, 2019.
[3] I. Qoni and  A. T. Priandika, “ANALISIS MARKET BASKET UNTUK MENENTUKAN  ASOSSIASI RULE DENGAN ALGORITMA APRIORI ( STUDI KASUS : TB . MENARA ),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2020.
[4] R.  Saputra  and  A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat,” JATISI  (Jurnal  Tek. Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  7,  no. 2,  pp.  262– 276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[5] D.  M.  Sinaga,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  and  I.  S.  Damanik,  “Data  Mining  Menggunakan  Metode Asosiasi Apriori untuk Merekomendasi Pola Obat Pada Puskesmas,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 143–149, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1237.
[6] N. Lestari, “Penerapan Data Mining Algoritma Apriori Dalam Sistem Informasi Penjualan,” Edik Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 103–114, 2017, doi: 10.22202/ei.2017.v3i2.1540.
[7] Nurdin  and  D.  Astika,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menganalisis  Penjualan  Barang  Dengan  Pada Supermarket  Sejahtera  Lhokseumawe,” Techsi , vol. 6, no. 1, pp. 134–155, 2015, doi: 10.29103/TECHSI.V7I1.184.
[8] D. T. Larose and C. D. Larose, Data Mining and Predictive Analytics . Canada: John Wiley & Sons, Inc, 2015.
[9] W. Sahara, S. D. Saragih, and A. P. Windarto, “Teknik Asosiasi Datamining Dalam Menentukan Pola Penjualan dengan  Metode  Apriori,” TIN  Terap.  Inform.  Nusant. ,  vol.  2,  no.  12,  pp.  684–689,  2022,  doi: 10.47065/tin.v2i12.1577.
[10]  T. Suryaudin, “Implementasi Data Mining Untuk Menganalisa Pola Penjualan Barang Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Simki-Techsain , vol. 02, no. 04, 2019.
[11]  Z.  Azmi,  M.  Zarlis,  and  V.  Yasin,  “Perceptron  Dengan  Input  Citra  Untuk  Pengenalan  Huruf  Rusia,” Pros. SeNTIK STI&K , vol. 2, pp. 111–116, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.jak- stik.ac.id/files/journals/2/articles/sentik2018/3156/3156.pdf
[12]  R.  Buaton,  M.  Zarlis,  and  V.  Yasin,  “Konsep  Data  Mining  Dalam  Implementasi,” Jakarta:  Mitra  Wacana Media ,  vol.  1,  2021,  [Online].  Available:  https://www.mitrawacanamedia.com/Konsep-Data-Mining-dalam- Implementasi [13] M. Awaludin et al. , “Optimization of Naïve Bayes Algorithm Parameters for Student Graduation Prediction at Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma,” J. Inf. Syst. Informatics Comput. , vol. 6, no. 1, pp. 91–106, 2022, doi: 10.52362/jisicom.v6i1.785.
[14] H. Heriyanto, V. Yasin, and A. B. Yulianto, “Vipos application development design,” J. Eng. Technol. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 19–31, 2022, [Online]. Available: https://journal.binainternusa.org/index.php/jetcom/article/view/3 [15]  V.  Yasin,  “Tools  Rekayasa  Perangkat  Lunak  dalam  Membuat  Pemodelan  Desain  Menggunakan  Unified Modeling Language (UML),” TRIDHARMADIMAS J. Pengabdi. Kpd. Masy. Jayakarta , vol. 1, no. 2, pp. 139– 150, 2021, doi: https://doi.org/10.52362/tridharmadimas.v1i2.666.
[16]  H.  Hamidah,  V.  Yasin,  R.  Hartawan,  and  A.  Z.  Sianipar,  “Designing  a  warehouse  management  information system:(Cases  Study:  PT.  Fatijja  Digital  Indonesia),” J.  Math.  Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  91–103,  2022, [Online]. Available: http://journal.binainternusa.org/index.php/matech/article/view/75
[17] V. Yasin, M. Zarlis, O. S. Sitompul, and P. Sihombing, “Hierarchical Of Grid Partition (HGP) For Measuring The Similarity Of Data In Optimizing Data Accuracy,” Webology , vol. 19, no. 2, pp. 1495–1514, 2022, [Online]. Available: https://www.webology.org/abstract.php?id=1369