## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 25 − 30 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2523

## Penerapan Data Mining Dalam Penentuan Proritas Pemesanan Produk Berdasarkan dengan Data Penjualan Barang Menggunakan Algoritma Apriori
Agung Triayudi * , Agus Iskandar
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 *agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 2 agusiskandar1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 10/11/2022 ; Accepted: 28/11/2022 ; Published: 30/11/2022
Abstrak− Produk tidak terlepas dari proses jual beli yang  dilakukan oleh pelanggan dan juga penjual. Produk yang menjadi prioritas  tentunya  merupakan  produk  yang  digemari  oleh  konsumen  ataupun  pelanggan.  Tetapi  masih  sering  perusahan melakukan kesalahan dalam proses penentuan produk yang akan dipesan untuk dilakukan penjualan. Kesalahan dalam proses penentuan  pemesanan  produk  dapat  mengakibatkan  kerugian  bagi  perusahaan.  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  penangan permasalahan hal tersebut dengan baik dan tepat. Oleh sebab itu, penyelesaian yang dilakukan seharusnya dilakukan dengan melakukan pengolahan pada data penjualan barang tersebut. Data mining merupakan sebuah cara yang dapat digunakan untuk proses  pengolahan  data.  Tetapi  proses  pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  data  mining  tidak  dilakukan  secara  mandiri. Algortima apriori merupakan salah satu algoritma yang terdapat pada teknik asosiasi data mining. Algoritma apriori banyak digunakan untuk melakukan proses analisis pada data penjualan barang untuk menemukan pola penjualan pada perusahaan. Hasil  penelitian  3  item  yang  menjadi  prioritas  pemesanan  yaitu  Celana  Biasa,  Celana  Pendek  dan  Kaos  Oblong.  Dengan kombinasi item set Jika membeli Celana Biasa juga membeli Celana Pendek dengan nilai support 10% dan nilai confidence 20%. Kombinasi item lainnya yang didapatkan Jika membeli Celana Biasa juga membeli Kaos Oblong nilai support sebesar 30%  dan  nilai  confidence sebesar 60%  serta  kombinasi  item  set  terakhir  Jika  membeli  Celana  Pendek  juga membeli  Kaos Oblong dengan nilai support 30% dan nilai confidence sebesar 60%.
Kata Kunci: Data Mining; Produk; Prioritas; Pemesanan; Algoritma Apriori
Abstract− Products cannot be separated from the buying and selling process carried out by customers and sellers. Products that are a priority are, of course, products that are favored by consumers or customers. However, companies often make mistakes in the process of determining which products to order for sale. Errors in the process of determining product orders can result in losses for the company. Therefore, it is necessary to handle this problem properly and appropriately. Therefore, the settlement that should be done should be done by processing the data on the sale of these goods. Data mining is a method that can be used for data processing. But the data processing process carried out in data mining is not done independently. The a priori algorithm is one of the algorithms found in the data mining association technique. The a priori algorithm is widely used to carry out t he analysis process on sales data to find sales patterns in the company. The results of the study were 3 items that became the priority of ordering, namely ordinary pants, shorts and t-shirts. With a combination of item sets, if you buy ordinary pants, you also buy shorts with a support value of 10% and a confidence value of 20%. Other item combinations that you get: If you buy regular pants, you also buy T-shirts with a support value of 30% and a confidence value of 60% and the last combination of set items. If you buy shorts, you also buy T-shirts with a support value of 30% and a confidence value of 60%.
Keywords : Data Mining; Product; Priority; Booking; Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Bahasa umum mengatakan bawhasannya produk merupakan hasil dari proses produksi yang dilakukan. Produk tidak terlepas dari proses jual beli yang dilakukan oleh pelanggan dan juga penjual. Dalam dunia bisnis produk barang merupakan alat utama yang digunakan untuk menjalankan proses bisnis oleh perusahan. Pada perusahaan sendiri tidak semua produk menjadi prioritas penjualan.
Pada setiap perusahaan terdapat produk – produk yang menjadi prioritas dalam menunjang penjualan yang dilakukan.  Produk  yang  menjadi  prioritas  tentunya  merupakan  produk  yang  digemari  oleh  konsumen  ataupun pelanggan, dimana produk tersebut menjadi produk best seller. Setiap produk tidak terlepas dari proses pemesanan barang.  Maka  dari  itu  perlu  kiranya  dilakukan  penentuan  terhadap  pemesanan  produk  yang  menjadi  prioritas diinginkan oleh pelanggan.
Tetapi masih  sering perusahan melakukan kesalahan dalam proses penentuan produk yang akan  dipesan untuk dilakukan penjualan. Penentuan produk prioritas untuk pemesanan barang bukan saja berdasarkan dengan banyaknya barang yang terjual, tetapi juga dilihat kemungkinan dibeli juga jika konsumen membeli produk yang lainnya.  Maka  dari  itu,  proses  dalam  pemesanan  produk  yang  menjadi  priortias  pemesanan  haruslah  ditangani dengan baik dan tepat.
Kesalahan dalam proses penentuan pemesanan produk dapat mengakibatkan kerugian bagi perusahaan. Jika ternyata produk yang dipesan bukanlah produk yang diinginkan oleh konsumen tentu produk tersebut akan lama tersimpan pada gudang dan mengalami kerugian. Selain itu jika ternyata produk yang lain lebih diinginkan oleh pembeli dan tidak dipilih menjadi produk prioritas tentu juga akan mengakibatkan kerugian berupa menurunnya omset penjualan bagi perusahaan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 25 − 30 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2523
Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  penangan  permasalahan  hal  tersebut  dengan  baik  dan  tepat.  Proses penyelesanan tersebut dapat dilihat dengan proses pengolahan data dari kumpulan data yang ada terutama pada data penjualan barang. Data penjualan barang merupakan informasi penting pada perusahan yang berisikan pola – pola penjualan barang.
Oleh  sebab  itu,  penyelesaian  yang  dilakukan  seharusnya  dilakukan  dengan  melakukan  pengolahan pada data  penjualan  barang  tersebut.  Dimana  untuk  melakukan  proses  pengolahan  data  pada  penjualan  data  barang tersebut juga tidaklah mudah. Diperlukan sebuah teknik ataupun cara khusus yang digunakan untuk melakukan proses pengolahan data pada data barang dengan baik dan benar.
Data  mining  merupakan  sebuah  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  proses  pengolahan  data.  Dengan  data mining dapat digunakan untuk melakukan pengolahan data yang besar dan tersimpan pada kumpulan data hingga menghasilkan informasi baru yang tersimpan pada data tersebut[1], [2]. Pada data mining proses pengolahan data untuk menemukan pola – pola baru yang kemugnkinan dapat dimanfaatkan terutama dalam penentuan pola untuk menentukan produk yang menjadi priortias untuk dilakukan pemesanan barang[3].
Tetapi proses pengolahan data yang dilakukan pada data mining tidak dilakukan secara mandiri. Pada data mining juga dibutuhkan sebuah algoritma yang dapat membantu dalam proses penyelesaian permasalahan. Banyak metode  ataupun  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permaslahan  pada  data  mining  seperti Decision Tree, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, K-Means ataupun yang lainnya[4][5][6][7]. Pada penelitian ini untuk  menemukan  pola  pemesanan  produk  priortias  berdasarkan  dengan  data  penjualan  barang  lebih  tepat digunakan algortima Apriori.
Algortima  apriori  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik  asosiasi  data  mining. Algoritma  apriori  banyak  digunakan  untuk  melakukan  proses  analisis  pada  data  penjualan  barang  untuk menemukan pola penjualan pada perusahaan. Algortima apriori nantinya akan menemukan hubungan antar item dari data barang. Dimana pembentukan hubungan antar item berdasarkan dengan proses iterasi yang dilakukan. Dari  proses iterasi  yang dilakukan berdasarkan dengan nilai  support  yang telah ditentukan sebelumnya sebagai nilai  acuan  batas  untuk  penentuan  seberapa  banyak  iterasi  yang  dibutuhkan.  Setelah  nilai  support  dan  iterasi, dilakukan juga perhitungan nilai kepercayaan (confidence) terhadap pola hubungan item yang telah didapatkan dari proses algoritma apriori yang dilakukan[8], [9].
Beberapa  penelitian  seperti  yang  telah  dilakukan  oleh  Idul  Fitri  Polorida  Ginting,  dkk  pada  tahun 2021 dimana  pada  hasil  penelitian  didapatkan  berupa  sebuah  pola  yang  dapat  dipergunakan  untuk  menentukan ketersediaan stok barang pada minimarket[10]. Ditahun yang sama juga dilakukan penelitian oleh Zahra Syahara, dkk  dengan  didapatkan  hasil  penelitian  bahwasannya  algortima  apriori  sangat  cocok  dipergunakan  untuk menentukan pola kombinasi dari item barang, dimana dari proses yang dilakukan juga didapatkan nilai confidence sebesar 75%[11].
Pada tahun 2021 lainnya juga telah dilakukan penelitian oleh Andreas Lewis, dkk dengan hasil penelitian bahwasannya proses algortima apriori dilakukan pengujian dengan menggunakan aplikasi WeKa dengan luaran berupa  hubungan  asosiasi  dari  barang  berdasarkan  dengan  jumlah  transaksi  barang[12].  Dan  ditahun  2022 dilakukan penelitian oleh Ina Maryani, dkk dengan mendapatkan hasil penelitian bahwa jika seorang pelanggan membeli produk SS juga membeli produk KN dengan nilai support yang didapatkan sebesar 69% dan juga nilai confidence  sebesar  88%,  dengan  dapat  dikatakan  bahwasannya  algortima  aprior  dapat  menemukan  pola  yang tersimpan dari kumpulan data[13].
Berdasarkan  penjabaran  permasalahan  dan  penyelesaian  diatas  maka  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan penelitian menentukan produk prioritas untuk dilakukan pemesanan barang berdasarkan dengan pola hubungan item  barang.  Dimana  proses  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining  dan  algortima  apriori  untuk menentukan  pola  hubungan  item  barang.  Dari  penelitian  ini  nantinya  diharapkan  untuk  dapat  memberikan informasi bagi perusahan dalam proses pengambilan keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian merupakan sebuah gambaran tahapan proses yang dilakukan pada penelitian. Metodologi penelitian bertujuan untuk  menjamin proses pelaksanaan penelitian dilakukan secara bertahap dengan baik  dan benar tanpa terjadi kesalahan pada proses yang dilakukan atau terjadi proses berulang. Metodologi penelitian yang digunakan dapat dilihat pada tabel berikut :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 25 − 30 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2523
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  pengolahan  data  pada  kumpulan  data  sangat  besar  yang  tersimpan  pada  data warehouse.  Pada  data  mining  proses  pengolahan  data  dilakukan  untuk  menemukan  pengetahuan  penting  yang tersimpan dari kumpulan data tersebut. Pengetahuan yang didapatkan bisa berupa sebuah informasi ataupun pola – pola tertentu yang dimana dapat dimanfaatkan oleh perusahaan ataupun pengguna dari data tersebut. Proses pada data  mining  dilakukan  dengan menggunakan  algortima  –  algortima  ataupun  metode  untuk  proses  penyelesaian masalah[4], [14].

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu  bagian  daripada  teknik  asosiasi  pada  data  mining.  Dimana  algortima apriori dipergunakan untuk menemukan hubungan yang tersimpan dari kombinasi itemset pada data. Pembentukan dari  hubungan  item  set  berdasarkan  dengan  nilai  support  pada  frekuensi  yang  telah  ditentukan  untuk  proses pembentukan  hubungan  2  item,  hubungan  3  item  ataupun  hubungan  item  lainnya.  Proses  yang  dilakukan  oleh algoritma  apriori  dengan  membaca  secara  keseluruhan  data  yang  tersedia  untuk  menghitungan  banyaknya frekuensi dari setiap item. Kemudian setelah itu dilakukan pembentukan item lanjutan dengan berdasarkan nilai support. Jika sudah tidak ada lagi hubungan item yang memenuhi nilai support maka proses iterasi yang dilakukan ataupun  pencarian  hubungan  item  dihentikan.  Dan  setelah  itu  dilakukan  perhitungan  nilai  confidence  atau kepercayaan dari hubungan yang ditemukan. Adapun cara yang dapat dilakukan untuk menghitung nilai support dan juga confidence dapat dilihat berikut [15], [16], [17]:
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)
Kemudian, untuk mendapatkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut:
Support (A,B) = P(A ∩ B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(2)
Syarat minimum confidence dengan menggunakan rumus berikut :
Confidence (A ➔ B) = P(A|B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Proses bisnis yang dilakukan tidak terlepas dari keberadaan produk, hal tersebut dikarenakan produk sebagai alat utama  yang  digunakan  dalam  transkasi  bisnis.  Proses  bisnis  yang  dilakukan  pada  perusahaan  perlu  kiranya menentukan barang menjadi prioritas utama. Hal tersebut bertujuan untuk mendukung atau meningkatkan proses bisnis yang dilakukan oleh perusahaan. Tetapi masih  sering  terjadi perusahaan untuk menenutkan produk yang menjadi  prioritas pada penjualan. Produk prioritas bukan saja dilihat dari  banyaknya barang yang terjual tetapi dilihat dari pola hubungan penjualan dengan produk lainnya. Penentuan produk prioritas nantinya akan berkaitan dengan  proses  pemesanan  barang  yang  dilakukan.  Produk  yang  menjadi  prioritas  penjualan  tentunya  akan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 25 − 30 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2523
diutamakan untuk dilakukan pemesanan barang. Maka dari itu perlu kiranya dilakukan penyelesaian permasalahan tersebut.  Proses  penyelesaian  permasalahan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining.  Dimana  data mining  dapat  digunakan  untuk  pengolahan  data.  Pada  proses  penentuan  produk  prioritas  dapat  dilakukan pengolahan  data  dari  data  penjualan  barang.  Prose  pengolahan  dengan  data  mining  dapat  diselesaikan  dengan menggunakan  algoritma  apriori.  Algoritma  apriori  dipergunakan  khusus  untuk  menyelesaikan  permasalahan hubungan asosisasi antar setiap item berdasarkan dengan proses iterasi yang dilakukan dan juga nilai support dari hubungan antar item serta nilai confidence.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Apriori
Dalam  penyelesaian  permasalahan  penentuan  produk  prioritas  untuk  dilakukan  pemesanan  barang  maka  harus terlebih dahulu diketahui data penjualan barang ataupun transaksi yang dilakukan. Dimana setelah diketahui data penjualan barang dapat dilakukan proses lanjut untuk nantinya. Adapun data transaksi penjualan barang tampak terlihat seperti data berikut:
Tabel 1. Data Penjualan Barang Transaksi Item Barang TR-1 Celana Jeans, Celana Biasa, Celana Pendek, Kaos Oblong TR-2 Celana Biasa, Kaos Oblong, Kemeja Panjang TR-3 Celana Jeans, Kaos Berkerah, Kemeja Panjang TR-4 Celana Pendek, Kaos Oblong, Kaos Berkerah, Jaket TR-5 Celana Biasa, Kemeja Panjang, Kemeja Pendek TR-6 Celana Pendek, Kemeja Pendek TR-7 Celana Biasa, Kaos Oblong, Jaket TR-8 Celana Jeans, Celana Pendek, Kaos Berkerah, Kemeja Pendek, Jaket TR-9 Celana Biasa, Kemeja Panjang
TR-10 Celana Pendek, Kaos Oblong, Kaos Berkerah
Pada tabel 1, dapat dilihat data penjualan barang oleh pembeli yang berisikan transkasi item – item yang dibeli. Adapun data ini nantinya dapat disusun kembali untuk memudahkan dalam proses pengolahan data ataupun pembacaan dari data. Dimana proses penjabaran ataupun penyusunan ulang data penjulana barang dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 2. Tabular Data Penjualan Barang Trans aksi Celana Jeans Celana Biasa Celana Pendek Kaos Oblong Kaos Berkerah Kemeja Panjang Kemeja Pendek Jak et TR-1 1 1 1 1 TR-2 1 1 1 TR-3 1 1 1 TR-4 1 1 1 1 TR-5 1 1 1 TR-6 1 1 TR-7 1 1 1 TR-8 1 1 1 1 1 TR-9 1 1 TR-10 1 1 1
Pada tabel 2 diatas dapat dilihat proses penjabaran data untuk dilakukan tahapan lanjutan yaitu pemrosesan dari  algoritma  apriori.  Sebelum  dilakukan  proses  dengan  algoritma  apriori  terlebih  dahulu  ditentukan  nilai minimum support. Adapun nilai minimum support sebesar 50%. Setelah diketahui nilai minimum support maka selanjutnya proses penacarian nilai minimum support seperti berikut:
Tabel 3. Nilai Minimum Support 1 Item Item Nilai Minimum Support Celana Jeans 3/10 * 100% = 30% Celana Biasa 5/10 * 100% = 50% Celana Pendek 5/10 * 100% = 50% Kaos Oblong 5/10 * 100% = 50% Kaos Berkerah 4/10 * 100% = 50% Kemeja Panjang 4/10 * 100% = 50% Kemeja Pendek 3/10 * 100% = 50% Jaket 3/10 * 100% = 50%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 25 − 30 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2523
Tabel  3  merupakan  penjabaran  dari  hasil  perhitungan  nilai  minimum  support.  Dari  tabel  tersebut  dapat dilihat nilai support masing – masing item barang. Dari data pada tabel dapat dilihat item – item yang memenuhi nilai minimum support sebesar 50%. Adapun item – item tersebut dapat dilihat berikut:
Tabel 4. Item Yang Memenuhi Nilai Minimum Support Item Nilai Minimum Support Celana Biasa 5/10 * 100% = 50% Celana Pendek 5/10 * 100% = 50% Kaos Oblong 5/10 * 100% = 50%
Dari tabel 4 terdapat 3 item yang memenuhi nilai minimum support yaitu Celana Biasa, Celana Pendek dan Kaos Oblong. Selanjutnya dari ketiga item tersebut akan dilakukan pembentukan terhadap kombinasi 2 item set lainnya.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  kembali  nilai  minimum  support  dari  kombinasi  2  item  set  tersebut. Adapun proses pembentukan kombinasi 2 item set dan perhitungan nilai minimum support terlihat seperti tabel berikut:
Tabel 5. Kombinasi 2 Item Set dan Nilai Support Kombinasi Itemset Minimum Support Celana Biasa ➔ Celana Pendek  1/10 * 100% = 10% Celana Biasa ➔ Kaos Oblong 3/10 * 100% = 30% Celana Pendek ➔ Kaos Oblong  3/10 * 100% = 30%
Pada tabel 5 dapat dilihat perhitungan nilai minimum support dari kombinasi 3 itemset, dari tabel tersebut terlihat  tidak  ada  lagi  kombinasi  item  set  yang memenuhi  nilai  minimum  support  sebesar  50%.  Maka  dari  itu, proses  pembentukan  kombinasi  item  set  dihentikan.  Tahapan  selanjutnya  yaitu  perhitungan  nilai  kepercayaan (confidence) dari kombinasi item set tersebut. Perhitungan nilai confidence dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Nilai Confidence Item Set Kombinasi Itemset Minimum Support Confidence Celana Biasa ➔ Celana Pendek 1/10 * 100% = 10%  1/5 * 100% = 20% Celana Biasa ➔ Kaos Oblong 3/10 * 100% = 30%  3/5 * 100% = 60% Celana Pendek ➔ Kaos Oblong  3/10 * 100% = 30%  3/5 * 100% = 60%
Dari  tabel  6 dapat  3  kombinasi itemset  barang yang diprioritaskan, maka dalam hal ini didapatkan hasil bahwasannya 3 item yang menjadi prioritas pemesanan yaitu Celana Biasa, Celana Pendek dan Kaos Oblong. Dari ketiga  item  tersebut  didukung  dengan  pembentukan  item  set  yakni  Jika  membeli  Celana  Biasa  juga  membeli Celana Pendek dengan nilai support 10% dan nilai confidence 20%. Kombinasi item lainnya yang didapatkan Jika membeli Celana Biasa juga membeli Kaos Oblong nilai support sebesar 30% dan nilai confidence sebesar 60% serta kombinasi item set terakhir Jika membeli Celana Pendek juga membeli Kaos Oblong dengan nilai support 30% dan nilai confidence sebesar 60%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil akhir dari sebuah penelitian yaitu penjabarn hasil penelitian dalam sebuah kesimpulan. Kesimpulan yang didapatkan  dari  penelitian  bahwasannya  data  mining  dapat  membantu  dalam  proses  pengolahan  data  hingga mendapatkan informasi ataupun pola yang terkandung pada kumpulan data. Algoritma apriori dapat dipergunakan untuk membantu penyelesaian permasalahan dalam menentukan produk prioritas pada pemesanan barang. Pada penelitian didapatkan hasil dari algortima apriori Jika membeli Celana Biasa juga membeli Celana Pendek dengan nilai support 10% dan nilai confidence 20%. Kombinasi item lainnya yang didapatkan Jika membeli Celana Biasa juga membeli Kaos Oblong nilai support sebesar 30% dan nilai confidence sebesar 60% serta kombinasi item set terakhir Jika membeli Celana Pendek juga membeli Kaos Oblong dengan nilai support 30% dan nilai confidence sebesar 60%.

## REFERENCES
[1] D.  P.  Utomo  and  S.  Aripin,  “Penerapan  Algoritma  C5.  0  Untuk  Mengetahui  Pola  Kepuasan  Mahasiswa  di  Masa Pembelajaran Daring,” 2021.
[2] D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[3] R.  Amelia  and  D.  P.  Utomo,  “ANALISA  POLA  PEMESANAN  PRODUK  MODERN  TRADE  INDEPENDENT DENGAN MENEREPAKAN ALGORITMA FP. GROWTH (STUDI KASUS: PT. ADAM DANI LESTARI),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 416–423, 2019.
[4] M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C45  Untuk  Memprediksi  Hasil  Belajar  Mahasiswa Berdasarkan Riwayat Akademik,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 60–65, 2016.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 25 − 30 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2523
[5] N. Y. Septian, “Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro,” J. Semant. 2013 , pp. 1–11, 2009.
[6] N. S. H. Pratama, D. T. Afandi, M. Mulyawan, I. Iin, and N. D. Nuris, “Menurunkan Presentase Kredit Macet Nasabah Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Inf. Syst. Educ. Prof.  J. Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, p. 131, 2021, doi: 10.51211/isbi.v5i2.1537.
[7] D. P. Indini, S. R. Siburian, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa  yang  Berhak  Menerima  Beasiswa  Yayasan,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Sosial,  Humaniora,  dan Teknologi , 2022, pp. 325–331.
[8] F. R. Hariri and R. A. Ramadhani, “Penerapan Data Mining menggunakan Association Rules untuk Mendukung Strategi Promosi  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri,” Penerapan  Data  Min.  menggunakan  Assoc.  Rules  untuk  Mendukung Strateg. Promosi Univ. Nusant. PGRI Kediri , vol. 4, no. 9, pp. 1689–1699, 2017.
[9] R.  D.  Lestari et  al. ,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Customer  Behaviour  Toko  Artpedia  Dengan Menggunakan Application of Data Mining To Know Customer Behaviour,” vol. 7, no. 2, pp. 7140–7146, 2020.
[10]  I.  F.  P.  Ginting,  D.  Saripurna,  and  E.  Fitriani,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menentukan  Pola  Ketersediaan  Stok Barang Berdasarkan Permintaan Konsumen Di Chykes Minimarket Menggunakan Algoritma Apriori,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 20, no. 1, p. 28, 2021, doi: 10.53513/jis.v20i1.2504.
[11]  P. Bahan et al. , “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem,” BRAHMANA J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 107–115, 2021.
[12]  A.  Lewis,  M.  Zarlis,  and  Z.  Situmorang,  “Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Task  Market  Basket  Analysis  Pada Transaksi Penjualan Barang di Ab Mart dengan Algoritma Apriori,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 676, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2934.
[13]  I. Maryani, O. Revianti, H. M. Nur, and S. Sunanto, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Di Toko GOC Kosmetik Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  92–98,  2022,  doi: 10.31294/ijse.v8i1.13017.
[14]  A. Pradipta, D. Hartama, A. Wanto, S. Saifullah, and J. Jalaluddin, “The Application of Data Mining in Determining Timely Graduation Using the C45 Algorithm,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 3, no. 1, p. 31, 2019, doi: 10.30645/ijistech.v3i1.30.
[15]  A. Ariant, Erfina, N. Destria Arianti, P. Studi Sistem Informasi, and U. Nusa Putra Sukabumi Jl Raya Cibolang No, “Penerapan Metode Data Mining Terhadap Data Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Toko  Fasentro  Fancy),” Jursistekni.Nusaputra.Ac.Id ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  14–22,  2020,  [Online].  Available: https://jursistekni.nusaputra.ac.id/article/view/62.
[16]  Amrin  Amrin,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola  Pembelian  Pupuk,” Paradigma , vol. XIX, no. 1, pp. 74–79, 2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.
[17]  R. Takdirillah, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi  Strategi  Penjualan,” Edumatic    J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  37–46,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.