## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1577

## Teknik Asosiasi Datamining Dalam Menentukan Pola Penjualan dengan Metode Apriori
Windah Sahara * , Sanjai Dekariski Saragih 1 , Agus Perdana Windarto 1
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* windasahara394@gmail.com, 2 dekariskisaragih@gmail.com, 3 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: windasahara394@gmail.com
Abstrak −Berkemah  atau  yang  biasa  disebut  dengan  camping  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  di  luar  ruangan.  Kegiatan  ini biasanya membutuhkan beberapa peralatan seperti carriel, tenda, tabung gas, kompor, matras, jaket salamon, dan beberapa peralatan lainnya . AM Camping adalah salah satu toko yang menjual peralatan camping . AM Camping memiliki aktivitas transaksi penjualan yang  cukup  banyak.  Data  transaksi  penjualan  tersebut  dapat  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk meningkatkan penjualan peralatan  di  toko  AM  Camping.  Permasalahan  yang sering terjadi  di  toko  AM  Camping  adalah peralatan camping yang dbutuhkan oleh konsumen tidak ada atau stok habis karena pemilik tidak memperhatikan stok peralatan camping. Untuk memecahkan permasalahan tersebut, penulis menggunakan datamining asosiasi dengan algoritma apriori. Berdasarkan hasil tersebut dapat diperoleh terdapat 8 aturan yang memenuhi confidence minimum 50%, tetapi karena adanya itemset yang sama maka dipilih satu aturan  saja  sehingga  hasil  aturan  itemset  terdapat  5  aturan  final  yaitu    jika  membeli  Carrier  60  L,  maka  94%  kemungkinan  besar membeli Tabung Gas, jika membeli Kompor Petak, maka 89% kemungkinan besar  membeli Tabung Gas,  Jika membeli tali frem, maka    84%  kemunginan  membeli  tabung  gas,  Jika  membeli  manset  maka  73%  kemungkinan  besar  membeli  tabung  gas  dan  jika membeli tabung gas maka 67% kemungkinan besar membeli tali frem. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan dapat memberikan informasi  kepada  pemilik  toko  AM  Camping  dalam  menyediakan  stok  peralatan  camping  yang  dibutuhkan  konsumen  dan  untuk mengetahui kombinasi itemset dari pembelian konsumen.
Kata Kunci: Datamining; Algoritma Apriori; Peralatan Camping ; AM Camping
Abstract −Camping or what is commonly called camping is an activity that is carried out outside the room. This activity usually requires some equipment such as a carriel, tent, gas cylinder, stove, mattress, salamon jacket, and several other equipment. AM Camping is a shop that sells equipment camping . AM Camping has quite a lot of sales transaction activities. Sales transaction data can be used and processed into useful information to increase sales of equipment at AM Camping stores. The problem that often occurs in AM Camping stores is that the camping equipment needed by consumers does not exist or is out of stock because the owner does not pay att ention to the camping equipment stock. To solve this problem, the authors use association datamining with a priori algorithm. Based on these results, it can be obtained that there are 8 rules that meet a minimum confidence of 50%, but because of the same itemset, only one rule is chosen so that the results of the itemset rules are 5 final rules, namely  if you buy a 60 L Carrier, then 94% most likely buy a Gas Cylinder, if you buy a flat stove, you are 89% most likely to buy a gas cylinder, if you buy a frem rope, then you have an 84% chance of buying a gas cylinder, if you buy a cuff, you are 73% most likely to buy a gas cylinder and if you buy a gas cylinder you are 67% likely to buy a rope frem. With this research, it is hoped that it can provide information to AM Camping shop owners in provi ding stock of camping equipment needed by consumers and to find out the combination of itemset from consumer purchases.
Keywords: Datamining; Apriori Algorithm; Camping Tools; AM Camping

## 1. PENDAHULUAN
Berkemah  atau  yang  biasa  disebut  dengan  camping  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  di  luar  ruangan.  Umumnya kegiatan  ini  dilakukan  untuk  menghilangkan  penat  dari  ramainya  perkotaan  ataupun  untuk  meringankan  stress  yang diakibatkan  oleh  pekerjaan  dengan  cara  menikmati  keindahan  alam. Camping merupakan  salah  satu  kegiatan outdoor yang  banyak  diminati  di  kalangan  masyarakat  terutama  oleh  kalangan  siswa  sekolah,  mahasiswa,  dan  organisasi  lain terutama organisasi pecinta alam. Kegiatan ini biasanya membutuhkan beberapa peralatan seperti carriel, tenda, tabung gas, kompor, matras, jaket salamon, dan beberapa peralatan lainnya.Banyak toko yang menjual peralatan camping . Salah satunya adalah AM Camping. AM Camping adalah salah satu toko yang menjual peralatan camping mulai dari carriel, tenda, tabung gas, kompor, matras, jaket salamon, dan beberapa peralatan lainnya. AM Camping berlokasi di Jalan Singa No 15 Kel. Bane, Kec. Siantar Utara Pematangsiantar. AM Camping memiliki aktivitas transaksi penjualan yang cukup banyak.  Data  transaksi  penjualan  tersebut  dapat  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk meningkatkan penjualan peralatan di toko AM Camping. Permasalahan yang sering terjadi di toko AM Camping adalah peralatan camping yang dbutuhkan oleh konsumen tidak ada atau stok habis karena pemilik tidak memperhatikan stok peralatan camping. Sehingga hal tersebut dapat menyebabkan kerugian bagi pemilik toko. Adapun permasalahan yang dialami  oleh  toko  AM  Camping  dapat  diselesaikan  menggunakan  suatu  teknik  pengolahan  data  yang  disebut  dengan Algoritma Apriori.
Algoritma  Apriori  adalah  algoritma  pengambilan  data  dengan  aturan  asosiatif  ( Association  rule )  untuk menentukan  hubungan  asosiatif  suatu  kombinasi  item  [1].  Aturan  asosiatif  biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk  jika anteseden, maka konsekuen, bersama besarnya nilai support dan confidence yang berasosiasi dengan aturannya [2]. Pada penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [3]  tentang  Analisa  Association  Rule  Dengan  Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori  Pada  Penjualan  Sparepat  Otomotif  Di  PT.  Part  Station  Jember.  Hasil  dari  penelitian  tersebut menghasilkan  rule  asosiasi  pada  penjualan  sparepart  dengan  support  5%  dan  confidence  5%  dihasilkan  untuk  daerah jember 74 rekomendasi, daerah banyuwangi 72 rekomendasi, daerah bondowoso 122 rekomendasi, daerah situbondo 44 rekomendasi, daerah lumajang 12 rekomendasi sedang probolinggo tidak ada rekomendasi. Sedang untuk mendapatkan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1577
rule  rekomendasi  perbandingan  support  dan  confidence  paling  besaradalah  5%:10%.  Dengan  adanya  penelitian  ini, diharapkan dapat memberikan informasi kepada pemilik toko AM Camping dalam menyediakan stok peralatan camping yang dibutuhkan konsumendan untuk mengetahui kombinasi itemset dari pembelian konsumen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar [4]. Data mining juga dikenal dikenal dengan istilah pattern recognition merupakan suatu algoritma yang digunakan untuk pengolahan data guna menemukan pola yang tersembunyi dari data yang diolah [5]. Data yang diolah dengan teknik data mining ini kemudian menghasilkan suatu pengetahuan baru yang bersumber dari data lama, hasil dari pengolahan  data  tersebut  dapat  digunakan  dalam  menentukan  keputusan  di  masa  depan  [6].  Data  mining  juga  bisa diartikan sebagai rangkaian kegiatan untuk menemukan pola yang menarik dari data dalam jumlah besar, kemudian data – data tersebut dapat disimpan dalam database, data warehouse atau penyimpanan informasi. Ada beberapa ilmu yang mendukung teknik data mining diantaranya adalah data analisis, signal processing, neural network dan pengenalan pola [7].

## 2.2 Aturan Assosiasi
Aturan asosiasi  ( Association  rules ) merupakan suatu  metode yang digunakan dalam mencari pola yang sering  muncul pada sekumpulan transaksi, dimana setiap transaksi terdiri dari beberapa item atau produk [8]. Ide dari aturan asosiasi adalah untuk memeriksa semua kemungkinan hubungan if-then antar item dan memilih hanya yang paling mungkin ( most likely ) sebagai indikator dari hubungan ketergantungan antar item [9]. 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). Support (nilai penunjang) adalah persentase kombinasi item tersebut tersebut  dalam  database,  sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya  hubungan  antar-  item  dalam  aturan asosiasi [10].

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma Apriori termasuk jenis Aturan Asosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis [11]. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik banyak  perhatian  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efesien  adalah  analisis  pola  frekuensi  tinggi  ( frequent pattern mining ) [12][13]. Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap, yaitu :
a) 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 [14] :
Support (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)
Nilai Support dari 2 item diperoleh dengan menggunakan rumus :
Support (𝐴, 𝐵) = P (𝐴  ∩ 𝐵)
Support (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
b) 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 U B. Nilai confidence dari aturan A U B diperoleh dengan rumus berikut [15] :
Confidence = P(B|A) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  penulis  mengambil  data  transaksi  pada  bulan  Desember  2020  –  Januari  2021  terhadap  31  data transaksi yang dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Data Transaksi Transaksi Nama Barang 1 Tabung gas , Matras, Celana TNF,Tali frem, Jaket salamon, Sepatu paramoun Tenda hyu, Manset, Frem, Body pack
TNF, Kompor bunga, Body pack consina, Carrier 60 L, Baju lapangan
2 Tabung  gas,  Tenda  hyu,  matras,  Topi  rimba,  Frem,  Sepatu  paramoun,  Celana  TNF,  Waits  bag  TNF,  Body  pack consina,  Sleeping bag, Head lamp, Carrier 60 L, Sarung tangan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1577
Transaksi Nama Barang 3 Jaket salamon, Sepatu paramount, Celana,Manset, Topi rimba, Head lamp, Tracking pole, Tali frem, Sleeping bag,
Kompor bunga, Carrier 60 L, Carrier rey, Nesting 301, Carrier arei
4 Tabung  gas,Topi  rimba,Tracking  pole,  Sepatu  paramount,  Kompor  bunga,  Waits  bag  TNF,  Matras,  Carrier  70  L, Kompor petak, Body pack consina, Nesting soya, Celana, Baju lapangan
5 Topi rimba, Tracking pole, Tabung gas, Sleeping bag, Waits bag TNF, Tenda hyu, Manset, Head lamp, Kompor petak, Kompor bunga, Lazy bag, Sarung tangan, Nesting 301
6 Tenda hyu,Topi rimba, Matras,Tabung gas, Jaket salamon, Celana TNF, Tali frem, Sleeping bag, Head lamp, Kompor bunga, Carrier 60 L, Carrier rey, Sarung tangan, Celana, Hamoks
7 Manset, Frem, Tali frem, Sleeping bag,Tabung gas, Matras, Tracking pole, Kompor bunga, Body pack TNF, Carrier 70 L, Body pack consina, Sarung tangan, Nesting soya, Hamoks
8 Tabung  gas,  Body  pack  TNF,  Matras,  Carrier  70  L,  Sepatu  paramount,  Waits  bag  TNF,  Tali  frem,  Sleeping  bag, Kompor petak, Carrier 60 L, Waits bag eiger, Nesting 301, Carrier arei
9 Celana TNF, Sepatu paramoun, Head lamp, Topi rimba, Kompor petak, Manset, Tracking pole, Frem, Kompor bunga, Body pack consina, Carrier rey, Sarung tangan, Celana, Hamoks
10 Kompor bunga, Tabung gas,Tracking pole, Topi rimba, Body pack consina, Matras, Carrier 60 L, Head lamp, Kompor petak, Lazy bag, Tenda zebra tent, Nesting soya, Baju lapangan
11 Carrier  60  L,  Frem,  Waits  bag  TNF,  Topi  rimba,  Tabung  gas,  Lazy  bag,  Matras,  Manset,  Head  lamp,  Tali  frem, Kompor bunga, Carrier rey, Waits bag eiger, Nesting 301, Baju lapangan
12 Tenda hyu, Body pack TNF, Carrier rey, Tenda zebra tent, Manset, Tabung gas, Topi rimba, Carrier 70 L, Kompor petak, Body pack consina, Carrier 60 L, Lazy bag, Celana
13 Celana TNF, Matras, Frem, Tabung gas, Waits bag TNF, Sepatu paramoun, Tenda hyu, Frem, Tali frem, Body pack TNF, Kompor bunga Carrier 60 L, Nesting soya, Carrier arei
14 Waits  bag  TNF,  Tabung  gas,  Matras,  Tenda  zebra  tent,  Tracking  pole,  Head  lamp,  Jaket  salamon,  Carrier  70  L, Kompor petak, Body pack consina, Sarung tangan, Celana, Hamoks
15 Tenda hyu, Tabung gas, Kompor petak, Kompor bunga, Matras, Carrier 70 L, Topi rimba, Manset, Tali frem, Sleeping bag, Body pack consina, Sarung tangan, Nesting 301
16 Waits bag TNF, Waits bag eiger, Kompor petak, Celana TNF, Tenda hyu, Jaket salamon, Frem, Carrier 70 L, Tali frem, Body pack TNF, Carrier rey, Nesting soya, Carrier arei, Hamoks
17 Matras, Tabung gas, Tenda zebra tent, Kompor petak, Jaket salamon, Tenda hyu, Frem, Tali frem, Tracking pole, Manset, Carrier 70 L, Lazy bag, Carrier 60 L, Sarung tangan
18 Manset, Topi rimba, Kompor petak, Carrier 70 L, Tabung gas, Jaket salamon, Waits bag TNF, Sarung tangan, Sleeping bag,  Sepatu paramount, Carrier rey, Nesting 301, Baju lapangan
19 Sepatu paramount, Tabung gas, Kompor bunga, Frem, Tali frem, Celana TNF, Nesting soya, Tracking pole, Body pack TNF, Kompor petak, Carrier 60 L, Sarung tangan, Celana, Hamoks
20 Manset, Nesting soya, Nesting 301, Tabung gas, Matras, Celana TNF, Jaket salamon, Body pack TNF, Tenda hyu, Frem, Kompor bunga, Tali frem, Tenda zebra tent, Nesting soya
21 Carrier 60 L, Waits bag eiger, Celana TNF, Manset, Jaket salamon,Tabung gas, Matras, Tali frem, Sepatu paramoun, Frem, Carrier 70 L, Body pack consina, Carrier 60 L, Carrier arei
22 Kompor petak, Frem, Celana, Sepatu paramount, Body pack consina, Carrier arei, Manset, Tracking pole, Tali frem, Sleeping bag, Kompor bunga, Carrier rey, Sarung tangan, Baju lapangan
23 Carrier  60  L,  Tracking  pole, Tas  consina,  Celana  TNF,  Waits  bag,  Tabung  gas,  Frem,Topi  rimba, Kompor petak, Sleeping bag, Head lamp, Body pack consina, Waits bag eiger, Hamoks
24 Tracking pole, Head lamp, Tenda hyu, Sleeping bag, Tabung gas, Manset, Sepatu paramoun, Frem, Tali frem, Carrier 70 L, Body pack TNF, Lazy bag, Tenda zebra tent, Celana
25 Waits  bag  TNF,  Manset,  Sepatu paramount,  Carrier 70  L,  Tracking  pole,  Tabung gas,  Frem,  Topi  rimba,  Matras, Tenda hyu, Sleeping bag, Carrier 60 L, Waits bag eiger, Nesting 301
26 Sleeping bag, Tabung gas, Baju lapangan, Frem, Tracking pole, Kompor petak, Kompor bunga, Body pack TNF, Topi rimba, Manset, Frem, Lazy bag, Carrier rey, Tenda zebra tent
27 Tenda zebra tent, Manset, Tenda hyu, Carrier 60 L, Tabung gas, Matras, Kompor petak, Tracking pole, Tali frem, Carrier 70 L, Head lamp, Kompor bunga, Sarung tangan, Nesting 301
28 Hamoks, Kompor petak, Matras, Celana TNF, Jaket salamon, Tabung gas, Topi rimba, Manset, Tali frem, Sleeping bag, Head lamp, Body pack TNF, Lazy bag, Celana, Baju lapangan
29 Tabung gas, Jaket salamon, Manset, Sepatu paramoun, Celana TNF, Tracking pole, Tali frem, Carrier TNF, Matras, Topi rimba, Sleeping bag, Carrier 60 L, Waits bag eiger, Hamoks
30 Manset, Body pack consina, Carrier 60 L, Head lamp, Tabung gas, Kompor petak, Nesting soya, Celana TNF, Manset, Tali frem, Carrier 70 L, Lazy bag, Tenda zebra tent, Baju lapangan
31 Tabung gas, Tenda zebra tent, Celana TNF, Sleeping bag, Topi rimba, Jaket salamon, Sepatu paramoun, Tracking pole, Manset, Carrier 70 L, Head lamp, Lazy bag, Waits bag eiger, Baju lapangan

## 3.2 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Berikut adalah proses penyelesaian dari pembentukan 1 item set dengan jumlah minimum support 50% yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Support dari setiap Item No  Nama Barang Jumlah Support 1 Tabung gas 24 77%

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1577
No  Nama Barang Jumlah Support 2 Matras 15 48% 3 Celana TNF 12 39% 4 Jaket salamon 11 35% 5 Sepatu paramount 15 48% 6 Waits bag TNF 10 32% 7 Topi rimba 17 55% 8 Tracking pole 16 52% 9 Tenda hyu 13 42% 10 Manset 22 71% ... ... ... ... 22 Carrier rey 9 29% 23 Tenda zebra tent 10 32% 24 Waits bag eiger 8 26% 25 Sarung tangan 13 42% 26 Nesting soya 10 32% 27 Nesting 301 9 29% 28 Celana 9 29% 29 Carrier arei 6 19% 30 Baju lapangan 10 32% 31 Hamoks 9 29%
Dari  proses pembentukan kombinasi  1 itemset  dapat  diketahui  yang memenuhi  standar minimum support 50% dapat ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3 . Minimum Support dari 1 Itemset No Nama Barang Jumlah Support 1 Tabung gas 24 77% 2 Topi rimba 17 55% 3 Tracking pole 16 52% 4 Manset 22 71% 5 Frem 18 58% 6 Tali frem 19 61% 7 Sleeping bag 16 52% 8 Kompor petak 18 58% 9 Carrier 60 L 17 55%
Kemudian dari hasil pembentukan 1 itemset  akan dilakukan kombinasi  2 itemset  dengan support 50%  seperti pada tabel 4.
Tabel 4 . Support dari setiap 2 Itemset No Nama Barang Jumlah Support 1 Tabung gas, Topi rimba 11 35% 2 Tabung Gas,Tracking pole 13 42% 3 Tabung Gas,Manset 16 52% 4 Tabung Gas, Frem 12 39% 5 Tabung Gas, Tali Frem 16 52% 6 Tabung Gas, Sleeping bag 10 32% 7 Tabung Gas, Kompor Petak 16 52% 8 Tabung Gas, Carrier 60 L 16 52% 9 Topi rimba,Tracking pole 10 32% 10 Topi rimba,Manset 9 29% ... ... ... ... 27 Frem, Tali Frem 11 35% 28 Frem, Sleeping bag 6 19% 29 Frem, Kompor petak 7 23% 30 Frem, Carrier 60 L 8 26% 31 Tali Frem, Sleeping bag 9 29% 32 Tali Frem, Kompor Petak 6 19% 33 Tali Frem, Carrier 60 L 12 39% 34 Sleeping bag, Kompor Petak 5 16% 35 Sleeping bag, Carrier 60 L 4 13% 36 Kompor petak, Carrier 60 L 6 19%

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1577
Berdasarkan minimum support yang ditentukan  50%,  jadi kombinasi  2 itemset  yang tidak memenuhi  minimal support akan dihilangkan yang dapat dilihat pada tabel 5 seperti berikut.
Tabel 5 . Minimum Support dari 2 Itemset No  Nama Barang Jumlah Support 1 Tabung Gas,Manset 16 52% 2 Tabung Gas, Tali Frem 16 52% 3 Tabung Gas, Kompor Petak 16 52% 4 Tabung Gas, Carrier 60 L 16 52%
Sehingga dari hasil pembentukan 2 itemset akan dilakukan kombinasi 3 item dengan support 50%  seperti pada tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6. Support dari 3 Itemset No  Nama Barang Jumlah Support 1 Tabung Gas, Manset, Tali Frem 9 29% 2 Tabung Gas, Manset, Kompor Petak 8 26% 3 Tabung Gas, Manset, Carrier 60 L 9 29% 4 Tabung Gas, Tali Frem, Kompor Petak 7 23% 5 Tabung Gas, Tali Frem, Carrier 60 L 11 35% 6 Tabung Gas, Kompor Petak, Carrier 60 L 7 23%
Berdasarkan data support dari kombinasi 3 itemset tidak ada memenuhi minimum support 50% dan proses berhenti sehingga kombinasi 2 itemset yang dapat  memenuhi untuk pembentukan asosiasi.

## 3.3 Pembentukan Aturan Asosiasi
Langkah selanjutnya yaitu mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum confidence dengan menghitung nilai confidence minimal adalah 50% yang ditunjukkan pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Aturan Asosiasi No Aturan Confidence 1 Jika membeli tabung gas, maka akan membeli manset 16/24  67% 2 Jika membeli manset,maka akan membeli tabung gas 16/22  73%
3 Jika membeli tabung gas, maka akan membeli tali frem 16/24  67% 4 Jika membeli tali frem, maka akan membeli tabung gas 16/19  84%
5 Jika membeli tabung gas,maka akan membeli kompor petak 16/24  67%
6 Jika membeli kompor petak, maka akan membeli tabung gas  16/18  89%
7 Jika membeli tabung gas, maka akan membeli carrier 60 L 16/24  67%
8 Jika membeli carrier 60 L, maka akan membeli tabung gas
16/17  94%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat dilihat aturan asosiasi yang terbentuk dari pola kombinasi 2 itemsets  yang terdapat 8 aturan yang memenuhi confidence minimum 50%, tetapi karena adanya itemset yang sama maka dipilih satu aturan saja sehingga hasil aturan itemset  terdapat  5 aturan final yaitu   jika membeli Carrier 60 L, maka 94% kemungkinan besar membeli Tabung Gas, jika membeli Kompor Petak, maka 89% kemungkinan besar  membeli Tabung Gas, Jika membeli tali frem, maka  84% kemunginan membeli tabung gas, Jika membeli manset maka 73% kemungkinan besar membeli tabung  gas  dan  jika  membeli  tabung  gas  maka  67%  kemungkinan  besar  membeli  tali  frem.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa algoritma apriori dapat menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada toko AM Camping. Sehingga pemilik usaha dapat menyusun strategi penjualan produk berdasarkan data pembelian konsumen, dan pemilik usaha juga dapat menjaga ketersediaan stok serta pemiik dapat mengatur penempatan barang berdasarkan kombinasi itemset barang yang terbentuk.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] G. Abdurrahman, “Analisis Aturan Asosiasi Data Transaksi Supermarket Menggunakan Algoritma Apriori,” Sist. Teknol. Inf. Indones. , vol. 2, no. 2, pp. 100–111, 2017.
[3] N.  Fawaiq,  H.  Oktavianto,  and  B.  H.P,  “Analisa  Association  Rule  Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  Pada Penjualan Sparepat Otomotif Di Pt. Part Station Jember,” ןולע עטונה , vol. 66, no. 1997, pp. 37–39, 2013.
[4] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[5] D. M. Sinaga, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Pengelompokkan Indeks Harga Konsumen Menurut Kota Dengan Datamining Clustering,” pp. 328–336, 2019.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1577
[6] A.  K.  Wardhani,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  pada  Puskesmas  Kajen Pekalongan,” J. Transform. , vol. 14, no. 1, pp. 30–37, 2016.
[7] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, S. R. Andani, and Handrizal, “Pemanfaatan Algoritma Clushtering Dalam Mengelompokkan Jumlah  Desa  / Kelurahan  Yang  Memiliki  Sarana  Kesehatan  Menurut  Provinsi Dengan K-Means,” KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  124–131,  2017,  [Online].  Available:  https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik/article/view/483/424.
[8] P.  N.  Harahap  and  S.  Sulindawaty,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Transaksi  Penjualan  Menggunakan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  PT.Arma Anugerah  Abadi  Cabang  Sei  Rampah),” Matics ,  vol.  11,  no.  2,  p.  46,  2020,  doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
[9] D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F. Eka, “Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),” J. Tek. Inform. , Vol. 9, No. 2, Pp. 120–127, 2018, Doi: 10.15408/Jti.V9i2.5602.
[10]  D.  M.  Dwi  Utami  Putra  And  S.  Budiono,  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Tan’s  Bakery  Menggunakan  Algoritma Apriori,” J. Teknol. Inf. Dan Komput. , Vol. 3, No. 2, Pp. 164–174, 2018, Doi: 10.36002/Jutik.V3i2.294.
[11]  K. Tampubolon, H. Saragih, And B. Reza, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan,” Proc. Prehist. Soc. , Vol. 32, Pp. 73–85, 1966, Doi: 10.1017/S0079497x00014341.
[12]  S. Al Syahdan And A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” Data Min. Penjualan Prod. Dengan Metod. Apriori Pada Indomaret Galang Kota , Vol. 1, 2018.
[13]  P. H. Simbolon, “Implementasi Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Srikandi Cash Credit Elektronic Dan Furniture ),” J. Ris. Komput. , Vol. 6, No. 4, Pp. 401–406, 2019.
[14]  J. L. Putra, M. Raharjo, T. A. A. Sandi, R. Ridwan, And R. Prasetyo, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail,” J. Pilar Nusa Mandiri , Vol. 15, No. 1, Pp. 85–90, 2019, Doi: 10.33480/Pilar.V15i1.113.
[15]  R. Yanto And R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” Creat. Inf. Technol. J. , Vol. 2, No. 2, P. 102, 2015, Doi: 10.24076/Citec.2015v2i2.41.