Market Basket Analysis untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen
Roofbox Mobil menggunakan Algoritme Apriori
Application of a priori e Algorithm for Roofbox Sales Car
Karlena Indriani 1 , Ade Christian 2 , Hariyanto 3 , Ali haidir 4 , Adi supriyatna & Indra Chaidir 6 1,3,4,5 Universitas Bina Sarana Informatika
2 Universitas Nusa Mandiri
1,3,4,5,6 Karlena@bsi.ac.id , hariyanto.hro@bsi.ac.id , ali.alh@bsi.ac.id , adi.asp@bsi.ac.id , Indra.acl@bsi.ac.id
2 ade.adc@nusamandiri.ac.id Corresponding author: ade.adc@nusamandiri.ac.id
History:
Abstrak. Roofbox merupakan  bagasi  tambahan  pada  atap  mobil  yang  digunakan  sebagai  ruang penyimpanan tambahan. Antusiasme pasar dalam menyerap permintaan roofbox tercatat semakin tinggi menjelang musim liburan. Roofbox dicari agar  penempatan barang  bisa  menjadi lebih  baik. Untuk  mengetahui  pengelompokkan  tipe Roof  Box  Whale  Carrier yang  banyak  dibeli  oleh konsumen membutuhkan teknik dan cara tertentu  yang berhubungan dengan transaksi penjualan Roof Box Whale Carrier. Pada penelitian ini menggunakan teknik analisa asosiasi, Teknik asosiasi adalah  teknik Data  Mining untuk  menemukkan  aturan  asosiatif  antara  suatu  kombinasi.  Penting tidaknya  suatu  aturan  asosiatif  dapat  diketahui  dengan  dua  parameter,  yaitu Support  (Nilai Penunjang) dan Confidence  (Nilai  Kepastian) .  Penjualan Roof  Box  Whale  Carrier yang  paling banyak  dijual  di  PT.  Sole  Indotrade berdasarkan  pengolahan  data  didapat  kesimpulan  bahwa Algoritme  Apriori dengan  melihat  tipe  yang  memenuhi Min  Support  dan  Min  Confidence. Dengan algoritme  apriori  dapat  ditemukan  produk  yang  paling  banyak  terjual  Roadway  dengan  support 66,67%,  Overlander  dengan  support  66,67%,  Beachroad  dengan  support  66,67%,  FreewayX dengan  support  58,33%  dan  Speed  dengan  support  41,67.  Dengan  diketahuinya  produk  roofbox yang paling sering dibeli, PT SOLE INDOTRADE dapat mengatur stok barang agar tidak terjadinya penumpukan barang yang mengakibatkan kerugian . Untuk tipe roofbox yang paling banyak terjual pada PT. Sole Indotrade adalah Roadway, Overlander dan Beachroad .
Kata kunci: Apriori, Tanagra, Penjualan, Roofbox
Abstract.  Roofbox  is  an  additional  trunk  on  the  roof  of  the  car  that  is  used  as  additional  storage space.  The  market's  enthusiasm  in  absorbing  roofbox  demand  is  recorded  to  be  getting  higher ahead  of  the  holiday  season.  Roofboxes  are  sought  after  so  that  the  placement  of  goods  can  be better. To find out the grouping of types of Roof Box Whale Carriers that are widely purchased by consumers  requires  certain  techniques  and  methods  related  to  the  sale  transaction  of  Roof  Box Whale Carrier. In this study using association analysis techniques, association techniques are Data Mining  techniques  to  find  associative  rules  between  a  combination.  The  importance  of  an associative  rule  can  be  known  by  two  parameters,  namely  Support  and  Confidence.  Roof  Box Whale Carrier sales are the most sold in PT. Sole Indotrade based on data processing concluded that the A priori Algorithm by looking at the types that meet Min Support and Min Confidence. With a priori algorithm, you can find the most sold products Roadway with support 66.67%, Overlander with support 66.67%, Beachroad with support 66.67%, FreewayX with support 58.33% and Speed with  support  41.67.  With  the  knowledge  of  roofbox  products  that  are  most  often  purchased,  PT SOLE INDOTRADE can regulate the stock of goods so that there is no accumulation of goods that result  in  losses  of  the  most  sold  types  in  PT.  Sole  Indotrade  is  Roadway,  Overlander  and Beachroad.
Keywords: Apriori, Tanagra , Sales, Roofbox

## 1 Pendahuluan
Data  mining  merupakan  suatu  proses  menemukan  hubungan  yang  berarti,  pola,  dan kecenderungan  dengan  memeriksa  dalam  sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam
penyimpanan  dengan  menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  statistik  dan  matematika (Ependi dan Akbar 2021). Data tidak dapat dipisahkan dari kehidupan sehari-hari dan merupakan salah  satu  sumber  daya  yang  sangat  berharga.  Suatu  organisasi  baik  besar  maupun  kecil  dapat dibanjiri  dengan  berbagai  macam  data,  tidak  terkecuali  dengan  perusahaaan  (Masnur  2015). Konsep  dasar  data  mining  adalah  menentukan  informasi  tersembunyi  dalam  sebuah  basis  data dan  merupakan  bagian  dari  Knowledge  Discovery  in  Databased  (KDD)  untuk  menemukan informasi  dan  pola  yang  berguna  dalam  data.  Data  mining  mencari  informasi  baru,  berharga  dan berguna  dalam  sekumpulan  data  dengan  melibatkan  komputer  dan  manusia  serta  bersifat  iteratif baik melalui proses yang otomatis ataupun manual (Tarigan et al. 2022) (Harahap dan Sulindawaty 2020). Roofbox merupakan  bagasi  tambahan  pada  atap  mobil  yang  digunakan  sebagai  ruang penyimpanan tambahan. Menempakan barang, khususnya saat perjalanan liburan memang kerap bermasalah.  Solusi  praktis  ialah  memanfaatkan  bagasi  atap  alias roofbox .  Antusiasme  pasar dalam  menyerap  permintaan roofbox tercatat  semakin  tinggi  menjelang  musim  liburan. Roofbox diburu  agar  penempatan  barang  bisa  menjadi  lebih  baik.  Beragam  jenis roofbox hadir  dengan model  dan  kapasitas  angkut  yang  berbeda – beda mulai dari ukuran kecil 310 Liter, Sedang 410 Liter, Besar 550 Liter dan yang paling Besar 650 Liter. Tidak hanya itu, roofbox juga tersedia dalam beberapa pilihan yang disesuaikan dengan jenis mobil konsumen. Pengguna mobil tidak perlu ragu untuk  menempatkan  barang  bawaan  di roofbox .  Selain  materialnya  didominasi  plastik  ABS ( Akrilonitril butadiena stiren ) polimer organik pembentuk plastik yang cukup mempunyai kekuatan, Sehingga  bahan  dasar Roofbox tahan  banting,  kokoh,  anti-air,  barang  akan  lebih  terjaga.  kabin juga tetap lega, rapi dan nyaman bagi penumpang selama perjalanan.
PT.  Sole  Indotrade  merupakan  Perusahaan  yang  menjual  berbagai  macam Sparepart traveling yaitu whale  carrier yang  menjual  10  pilihan  model  dan  ukuran roofbox dengan  harga terjangkau  dan  berkualitas.Penjualan  roofbox  PT.  Sole  Indotrade  didasari  pada  beberapa  tipe produk Roofbox  Whale  Carrier . Sehingga  sangat sulit  untuk mengetahui  produk mana  yang  lebih unggul,  dan  terjadi  penumpukan  barang  yang  tidak  terlalu  laku  dijual.  Ketika  sebuah  perusahaan memiliki  stok  barang  yang  lebih  banyak  daripada  jumlah  yang  diminta  konsumen  maka perusahaan akan mengalami kerugian dikarena stok barang tidak laku dan habis terjual, terutama barang-barang  yang  mengandung  unsur  kadaluarsa  dan  mudah  rusak.  Sebaliknya  apabila  suatu perusahaan  memiliki  stok  barang  yang  minimum  dibandingkan  dengan  jumlah  permintaan  maka berakibat  pada  perusahaan  yaitu  konsumen  tersebut  akan  pergi  karena  barang  yang  akan  dibeli oleh  konsumen  tidak  mencukupi  ( opportunity  loss ).  Hal  yang  sering  kita  jumpai  adalah  saat konsumen  ingin  membeli  suatu  barang  namun  barang  yang  ingin  dibeli  ternyata  barang  tersebut habis  lalu  konsumen  akan  membeli  ketempat  lain  dan  untuk  waktu  yang  akan  datang  konsumen akan  lebih  banyak  mempertimbangkan  jika  ingin  membeli  diperusahaan  itu  kembali  karena  takut barang yang diinginkan habis. Tentunya kasus seperti ini dapat mengurangi tingkat penjualan pada perusahaan  tersebut.  Guna  mengatasi  masalah  tersebut  maka  dibutuhkan  suatu  sistem  cerdas data  mining  agar  dapat  membantu  dalam  mengambil  sebuah  keputusan  yang  berhubungan dengan jenis barang dan juga stok barang yang disediakan pada supply chain (Ependi dan Akbar 2021).
Berlatar  belakang  pada  permasalah  diatas,  dilakukan  analisa  data  dengan  menggunakan teknik Market Basket Analysis atau sering juga disebut Asociation rule .  Dengan adanya teknik ini kita dapat mengidentifikasi hubungan antara item dan kita juga dapat menentukan item mana saja yang  paling sering  dibeli sekaligus  item mana saja  yang sering dibeli secara bersamaan. Setelah proses  identifikasi  maka  kita  dapat  mengetahui  pola  beli  konsumen.  Pola-pola  atau  rules  yang diperoleh  nantinya  dapat  dijadikan  acuan  dalam  menentuan  penyusunan  letak  item  secara  rapi menurut  kombinasi  barang  yang  paling  sering  dibeli  dan  saling  berhubungan,  dengan  tujuan meningkatkan pelayanan dan penjualan barang dengan strategi pemasaran yang tepat.

## 2 Kajian Pustaka
Data  Mining adalah  proses  yang  memperkejakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  computer ( Machine  Learning) untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan (Knowledge) secara otomatis.  Definisi  lain  diantaranya  adalah  pembelajaran  berbasis  induksi (Induction-based Learning) adalah  proses  pembentukan  definisi-definisi  konsep  umum  yang  dilakukan  dalam dengan  cara  melakukan  mengobservasi  contoh-contoh  spesifik  dari  konsep-konsep  yang  akan dipelajari. Knoeledge Discovery in Databases (KDD) adalah penerapan metode saintifik pada data mining (Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra et al. 2020)
Data  Mining berisi  pencarian  trend  atau  pola  yang  diinginkan  dalam database besar  untuk membantu pengambilan keputusan diwaktu yang akan dating. Pola-pola ini dikenali oleh perangkat tertentu  yang  dapat  memberikan  suatu  analisis  data  yang  berguna  dan  berwawasan  yang kemudian  dapat  dipelajari  dengan  lebih  teliti,  yang  mungkin  saja  menggunakan  perangkat pendukung keputusan yang lainnya (Wahono 2005).
Tahapan  proses  dalam  penggunaan data  mining yang  merupakan  proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) (Masnur 2015) sebagai berikut :
1.  Memahami domain aplikasi untuk mengetahui dan menggali pengetahuan awal pengguna.
2.  Membuat target data-set yang meliputi pemilihan data dan focus pada sub-set data.
3.  Pembersihan  dan  transformasi  data  meliputi  eliminasi  derau, outliers , missing  value serta pemilihan fitur dan reduksi dimensi.
4.  Penggunaan  algoritma data  mining yang  terdiri  dari  asosiasi,  sekuensial,  klasifikasi, klasterisasi, dll.
5.  Interpretasi,  evaluasi  dan  visualisasi  pola  untuk  melihat  apakah  ada  sesuatu  yang  baru  dan menarik dan dilakukan iterasi jika diperlukan.
Algoritme  a  priori termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada data mining. Selain apriori ,  yang  termasuk pada  golongan  ini  adalah  metode Generalized  Rule  Induction dan Algoritma  Hash  Based. Aturan yang  menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut  sering  disebut affinity  analysis atau market based  analysis. Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining adalah  teknik data  mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item (Fitrina et al. 2018) . Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining yang menjadi dasar dari berbagai  teknik data  mining lainnya.  Secara  khusus,  salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frekuensi  tinggi  ( frequent  pattern  mining). Penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiatif  dapat  diketahui dengan dua parameter, yaitu support dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah presentase kombinasi item tersebut dalam database , sedangkan confidence ( nilai kepastian ) adalah kuatnya hubungan  antar- item dalam  aturan  asosiasi.  Aturan  asosiasi  biasanya  dinyatakan  dalam bentuk(Liansyah dan Destiana 2020):
{roti,mentega}->{susu}(support = 40%, confidence = 50%) Aturan tersebut berarti “50%” dari transaksi di database yang memuat item roti dan mentega juga  memuat item susu.  Sedangkan  40%  dari  seluruh  transaksi  yang  ada  di database memuat ketiga item tersebut.  Dapat  juga  diartikan:  “Seorang  konsumen  yang  membeli  roti  dan  mentega punya  kemungkinan  50%  untuk  juga  membeli  susu.  Aturan  ini  cukup  signifikan  karena  mewakili 40% dari catatan transaksi selama ini.”
Analisis  asosiasi  didefinisikan  suatu  proses  untuk  menemukan  semua  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk support  (  minimum  support  ) dan  syarat  minimum  untuk confidence ( minimum confidence) (Rodiyansyah 2015)(Mardiaha dan Yulia 2021) .

## 3 Metode

## Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data akan dilakukan melalui langkah sebagai berikut :
a.  Observasi
Penulis melakukan observasi di  PT. Sole Indotrade.  Kegiatan  yang  dilakukan adalah melihat dan mengamati setiap transaksi yang dilakukan oleh pembeli di PT. Sole Indotrade.
b.  Wawancara
Merupakan  teknik  pengumpulan  data  dengan  cara  mengadakan  Tanya  jawab  secara langsung kepada pemilik PT. Sole Indotrade.
c.  Dokumentasi
Penulis  mendapatkan  data  penjualan  Roofbox  di  PT.  Sole  Indotrade  selama  bulan  Januari 2022 – Desember 2022 yang nantinya akan diolah oleh penulis sebagai hasil dari penelitian ini.

## Metode Analisis Data
Penelitian  dilakukan  di  PT.  Sole  Indotrade  dibidang  penjualan  Roofbox.  Dalam  menganalisa data penulis menggunakan perhitungan algoritma apriori.

## Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database . Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
ransaksi yang mengandung A ransaksi 00% (1)
Nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus 2 berikut.
,B  = P  ∩B
,B
ransaksi yang mengandung A ransaksi 00% (2)
Sementara itu, nilai support dari 3 item diperoleh dari rumus 3 berikut.
,B, ransaksi yang mengandung A   dan ransaksi 00% (3)

## Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A → B.
Nilai confidence dari aturan A →   diperoleh dari rumus berikut :
= P   B ransaksi yang mengandung A dan ransaksi A 00% (4)

## 4 Hasil dan Pembahasan
Daftar Tipe Roof Box Whale Carrier yang ada   di PT. Sole Indotrade Berikut  ini  adalah  daftar  tipe roof  box whale  carrier yang  terdapat  di  PT.  Sole  Indotrade dapat di lihat pada table .1.
Tabel 1 Daftar Tipe Roof Box Whale Carrier
NO TYPE ROOF BOX 1 Roadway 2 Freewayx 3 Overlander 4 Journeyx 5 Freeway 6 Beachroadx 7 Speed 8 Beachroad 9 Escape 10 Journey
Sumber: PT. Sole Indotrade
Pola Transaksi Penjualan Roof Box Whale Carrier Pada PT. Sole Indotrade
Berdasarkan Data penjualan Roof Box Whale Carrier pada PT. Sole Indotrade selama 1 (satu) tahun di dapatkan pola transaksi dengan menganalisis 3 tipe Roof Box Whale Carrier yang paling banyak terjual setiap bulannya, dapat di lihat pada table 2.
Tabel 2 Pola Transaksi Penjualan
Roof Box Whale carrier Bulan Item Set 1 Roadway, Beachroad, Speed, 2 Beachroad, overlander, freeway X 3 Overlander, freeway X, Beachroad 4 Overlander, speed, beachroad 5 Freeway X, Roadway, overlander 6 Roadway , speed, overlander 7 Beachroad, speed, overlander 8 Roadway, freeway X, Beachroad 9 Freeway X, roadway, overlander 10 Freeway X, Overlander, roadway 11 Speed, roadway, Beachroad 12 Roadway, Freeway X, beachroad

## Analisa Pola Frekuensi Tinggi
1. Pembentukan 1 item set
Proses  pembentukan  C 1 atau  disebut  dengan  1  itemset dengan  jumlah minimum  support  = 30%
Tabel 3 Support dari tiap item set Itemset Jumlah Support Roadway 8 66.67% Freeway X 7 58,33% Overlander 8 66,67% Speed 5 41,67% Beachroad 8 66,67%

## 2. Kombinasi 2 itemset
Proses  pembentukan  C 2 atau  disebut  dengan  2  itemset dengan  jumlah minimum  support  = 30%
Tabel 4 Calon 2 itemset Itemset Jumlah Support Roadway, Feerway X 5 41,66%
Roadway, Overlander 4 33,33% Roadway, Speed 3 25% Roadway, Beachroad 4 33,33%% Freeway X, Overlander 5 41,66% Freeway X, Speed 0 0% Freewy X, Beachroad 4 33,33% Overlander, Speed 3 25 % Overlander, Beachroad 4 33,33% Speed, Beachroad 4 33,33%
Minimal Support yang  ditentukan  adalah  30%,  jadi  kombinasi  2  itemset  yang  tidak memenuhi minimal Support akan dihilangkan, terlihat seperti Tabel 5 dibawah ini :
Tabel 5 Minimal Support 2 itemset 30% Item Set Jumlah Support Roadway, Freeway X 5 41,66% Roadway, Overlander 4 33,33% Roadway, Beachroad 4 33,33% Freeway X, Overlander 5 41,66% Freeway X, Beachroad 4 33,33% Overlander, Beachroad 4 33,33% Speed, Beachroad 4 33,33%

## 3. Kombinasi 3 Item Set
Proses pembentukan C 3 atau disebut dengan 3 itemset dengan jumlah minimum 30%
Tabel 6 Kombinasi 3 itemset Item Set Jumlah Support Roadway, Freeway X, Overlander 3 25% Roadway, Freeway X, Speed 0 0% Roadway, Freeway X,  Beachroad 2 16,67% Roadway, Overlandder, Speed 1 8,33% Roadway, Overlander, Beachroad 0 0% Roadway, Speed, Beachroad 2 16,67% Freeway X, Overlander, Speed 0 0% Freeway X, Overlander, Beachroad 2 16,67% Freeway X, Speed, Beachroad 0 0%
Overlander, Speed, Beachroad 2 16,67%
Karena  Kombinasi  3  itemset  tidak  ada  yang  memenuhi  minimal  Support,  maka  2 Kombinasi yang memenuhi untuk pembentukan Asosiasi.

## Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  baru  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi syarat minimum Confidence dengan menghitung Confidence aturan asosiatif A→ . Minimal Confidence = 60% Nilai Confidence dari aturan A→  diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
= P   B ransaksi yang mengandung A dan ransaksi A 00% (4)
Dari  kombinasi  2 itemset yang  telah  ditemukan,  dapat  dilihat  besarnya  nilai support, dan confidence dari calon aturan asosiasi seperti tampak pada Tabel 7 dibawah ini :
Tabel 7 Aturan Asosiasi Aturan Support Confidence Jika  membeli  Raodway,  maka  akan  membeli Freeway X 5/8 62,5% Jika  membeli  Freeway  X,  maka  akan  membeli Roadway 5/7 71,42% Jika  membeli  Roadway,  maka  akan  membeli Overlander 5/8 62,5% Jika  membeli  Overlander,  maka  akan  membeli Roadway 5/8 62,5% Jika  membeli  Roadway,  maka  akan  membeli Speed 3/8 37,5% Jika  membeli  Speed,  maka  akan  membeli Roadway 3/5 60% Jika  membeli  Roadway,  maka  akan  membeli Beachroad 4/8 50% Jika  membeli  Beachroad,  maka  akan  membeli Roadway 4/8 50% Jika  membeli  Freeway  X,  maka  akan  membeli Overlander 5/7 71,42% Jika  membeli  Overlander,  maka  akan  membeli Freeway X 5/8 62,5% Jika  membeli  Freeway  X,  maka  akan  membeli Speed 0/7 0% Jika  membeli  Speed,  maka  akan  membeli Freeway X 0/5 0% Jika  membeli  Freeway  X,  maka  akan  membeli Beachroad 4/7 57,5% Jika  membeli  Beachroad,  maka  akan  membeli Freeway X 3/8 37,5% Jika  membeli  Overlander,  maka  akan  membeli Speed 3/5 60% Jika  membeli  Speed,  maka  akan  membeli Overlander 4/6 42,85% Jika  membeli  Overlander,  maka  akan  membeli Beachroad 4/8 50% Jika  membeli  Beachroad,  maka  akan  membeli 4/8 50%
Overlander Jika,  membeli  Speed,  maka  akan  membeli Beachroad 4/5 80% Jika  membeli  Beachroad,  maka  akan  membeli Speed 4/8 50%

## Aturan Asosiasi Final
Berdasarkan  dari  calon  aturan  asosiasi  pada  Tabel  7  maka  yang  memenuhi  minimal support 30% dan minimal confidence 60% dapat dilihat pada Tabel 8 dibawah ini :
Tabel 8 Aturan Asosiasi Final Aturan Support Confidence Jika  membeli  Roadway,  maka  akan membeli Freeway X 41,66% 62,5% Jika  membeli  Freeway  X,  maka  akan membeli Roadway 41,66% 71,42% Jika  membeli  Overlander,  maka  akan membeli Roadway 33,33% 62,5% Jika  membeli  Roadway,  maka  akan membeli Overlander 33,33% 62,5% Jika  membeli  Freeway  X,  maka  akan membeli Overlander 41,66% 71,42% Jika  membeli  Overlander,  maka  akan membeli Freeway X 41,66% 62,5% Jika  membeli  Speed,  maka  akan membeli Beachroad 33,33% 80%
Jadi  berdasarkan  Tabel  8  diatas,  dapat  diketahui  merek  tipe Roof  Box  Whale  Carrier yang paling banyak terjual pada PT. Sole Indotrade dapat dilihat pada diagram berikut :
Support Confidence 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% Jika membeli
Roadway, maka akan membeli Freeway X Jika membeli Freeway X, maka akan membeli Roadway Jika membeli Overlander, maka akan membeli Roadway Jika membeli Roadway, maka akan membeli Overlander Jika membeli Freeway X, maka akan membeli Overlander Jika membeli Overlander, maka akan membeli
Freeway X

## Hasil Pembentukan Aturan Asosiasi Final Penjualan Terbanyak
Support Confidence
Gambar 1 Diagram Hasil Pembentukan Aturan Asosiasi Final Penjualan Terbanyak

## 5 Kesimpulan
Penerapan  data  mining  dapat  membantu  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  yang melakukan prediksi ( forecasting ) terhadap nilai penjualan 10 jenis barang produk Roofbox Whale Carrier .  Yang  memiliki  nilai  penjualan  paling  tinggi  sehingga  perusahaan  dapat  mengambil langkah-langkah  penting  untuk menghadapinya.  Data  Mining  sangat  berguna  untuk mengetahui hubungan  pola  Frekuensi  penjualan roofbox yang  paling  sering  dibeli  konsumen.  Data  Mining merupakan  teknologi  yang  sangat  berguna  untuk membantu  perusahaan  menemukan  informasi yang  sangat penting  dari gudang  data  mereka  yang  selama  ini  tidak  diketahui  apa  manfaatnya. Dengan  algoritma  apriori  dapat  ditemukan  produk  yang  paling  banyak  terjual  Roadway  dengan support  66,67%,  Overlander  dengan  support  66,67%,  Beachroad  dengan  support  66,67%, FreewayX  dengan  support  58,33%  dan  Speed  dengan  support  41,67.  Dengan  diketahuinya produk  roofbox  yang  paling  sering  dibeli,  PT  SOLE  INDOTRADE  dapat  mengatur  stok  barang agar tidak terjadinya penumpukan barang yang mengakibatkan kerugian.

## Referensi
Ependi  S,  Akbar  M.  2021.  Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Produk  dengan  Algoritma Apriori. Bina Darma Conf Comput Sci . 3(1):220 –225.
Fitrina N, Kustanto K, Vulandari RT. 2018. Penerapan Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Barang Di Minimarket Batox. J Teknol Inf dan Komun . 6(2). doi:10.30646/tikomsin.v6i2.376.
Harahap  PN,  Sulindawaty  S.  2020.  Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Transaksi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  PT.Arma  Anugerah  Abadi  Cabang Sei Rampah). Matics . 11(2):46. doi:10.18860/mat.v11i2.7821.
Liansyah O, Destiana H. 2020. The Use of Apriori Algorithm in the Formation of Association Rule at Lotteria Cibubur. SinkrOn . 4(2):76. doi:10.33395/sinkron.v4i2.10526.
Mardiaha  A,  Yulia  Y.  2021.  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Penjualan Suku Cadang Motor. J Ilmu Komput . 14(2):125. doi:10.24843/jik.2021.v14.i02.p07.
Masnur  A.  2015.  Analisa  Data  Mining  Menggunakan  Market  Basket  Analysis  untuk  Mengetahui Pola Beli Konsumen. SATIN-Sains dan Teknol Inf . 1(2):32 –40.
Ni  Luh Wiwik  Sri  Rahayu  Ginantra, Fatimah  Nur  Arifah  Anggi  Hadi Wijaya,  Septarini  RS,  Ardiana NADPY,  Effendy  F,  Hazriani,  Iskandar  A,  Sari  IY,  Gustiana  Z,  Prianto  C, et  al. 2020.  Data Mining dan Penerapan Algoritma. Suparyanto dan Rosad (2015 . 5(3):248 –253.
Rodiyansyah  SF.  2015.  Algoritma  Apriori  untuk  Analisis  Keranjang  Belanja  pada  Data  Transaksi Penjualan. Infotech . 1(1):36 –39. http://jurnal.unma.ac.id/index.php/infotech/article/view/42.
Tarigan  PMS,  Hardinata  JT,  Qurniawan  H,  ...  2022.  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang: Studi Kasus: Toko Sinar Harahap. … J       I    m     … . 12(2):51 –61. http://www.janitra.org/index.php/home/article/view/142.
Wahono  RS.  2005.  Data  Mining  Data  mining. Min  Massive  Datasets .  2  January  2013:5 –20. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book_part.