## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1374

## Penerapan Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Penjualan Produk Pertanian
Wiranto Hernandesz Sirait * , Saifullah, Jalaluddin
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: wirantosirait@gmail.com,
Abstrak− Produk pertanian merupakan komponen penting dalam bidang pertanian. Produk pertanian meliputi berbagai jenis kebutuhan dalam  bidang  pertanian  seperti  pupuk,  pestisida,  dan  bibit  tanaman.  Pengaturan  tata  letak  barang  yang  baik  pada  suatu  toko  dapat meningkatkan  efisiensi  waktu  dalam  hal  pelayanan  kepada  kosumen  serta  menaikkan  minat  beli  konsomen  di  toko  tersebut.  Data transaksi  penjualan  produk  pertanian  yang  dimiliki  oleh  UD.  Muara  Tani  belum  dipergunakan  dengan  baik  oleh  pemilik  toko. Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu  metode  yang  terdapat dalam  data  mining  yang  sering  digunakan  untuk  mencari  terjadinya kemunculan/frekuensi  pola  data  yang  saling  berhubungan.  Algoritma  apriori  dapat  digunakan  untuk  menemukan  pola  hubungan asosiasi  yang  terdapat  pola  penjualan.  Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  algoritma  apriori  diperoleh  5  aturan  asosiasi  yang terbentuk dengan jumlah minimum support 30% dan minimum confidence 80%. Yaitu jika membeli produk pertanian UREA maka kemungkinan juga akan membeli produk pertanian KCL,ZA,SP-36,NPK dan LANNATE.
Kata Kunci: Produk Pertanian; Penjualan; Algoritma Apriori; Data Mining
Abstract− Agricultural  products  are  an  important  component  in  agriculture.  Agricultural  products  cover  various  types  of  needs  in agriculture such as fertilizers, pesticides, and plant seeds. Good layout arrangement of goods in a store can increase time efficiency in terms of service to consumers and increase consumer buying interest in the store. Transaction data on sales of agricultural products owned by UD. Muara Tani has not been used properly by shop owners. The a priori algorithm is one of the methods found in data mining that is often used to find the occurrence/frequency of interconnected data patterns. The a priori algorithm can be used to find patterns of association relationships that exist in sales patterns. Based on calculations using the a priori algorithm, 5 association rules were formed with amount minimum of support 30% and minimum confidence 80%. That is, if you buy UREA agricultural products, you may also buy KCL, ZA, SP-36, NPK and LANNATE agricultural products.
Keywords : Agricultural Products; Sales; Apriori Algorithm; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian merupakan salah satu sektor penting yang menyangkut keberlangsungan hidup masyarakat. Petani dan produk pertanian merupakan dua sisi yang sulit dipisahkan. Produk pertanian yang dimaksud adalah pupuk, pestisida, dan bibit tanaman, produk tersebut digunakan oleh para petani dengan harapan dapat meningkatkan  hasil produksi tanaman dan memberantas  hama  yang  dapat  mengganggu  hasil  tanaman  petani.UD.Muara  Tani  merupakan  salah  satu  toko  usaha dagang yang menjual berbagai macam produk pertanian yang dibutuhkan oleh para petani. Toko tersebut berada di Desa Saribuasih,  Kecamatan  Hatonduhan,  Kabupaten  Simalungun  dimana  pada  daerah  tersebut  mayoritas  masyarakatnya berprofesi  sebagai  petani.    Berdasarkan  pengamatan  langsung  dari  penulis  ketika  mengunjungi  toko  tersebut  untuk membeli beberapa barang dari produk pertanian tersebut, penulis melihat keadaan tata kelola penempatan produk yang ada pada toko tersebut tidak tersusun sebagai mana mestinya sehingga menyulitkan pemilik toko ketika mencari barang yang  dibutuhkan  oleh  konsumen.  Kurangnya  efisiensi  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencari  suatu  barang  yang dibutuhkan oleh konsumen dapat menimbulkan kurangnya minat beli konsumen untuk membeli kebutuhan pertanian di toko tersebut. Berdasarkan permasalahan yang timbul, penulis berpikir untuk membantu pemilik toko dengan menerapkan metode ilmiah yang dapat menjadi solusi bagi permasalahan tersebut. Metode ilmiah yang ingin digunakan oleh penulis adalah Algoritma  Apriori [1-3]. Algoritma  apriori [4][5]  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  dalam data mining . Data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik yang terdapat dalam database yang besar. Algoritma apriori banyak digunakan pada analisa data transaksi atau biasa disebut market basket dimana algoritma apriori digunakan untuk mencari pola hubungan atau asosiasi antara satu item dengan item lain yang terdapat dalam suatu dataset [6].  Pola  yang  terbentuk  melalui  analisa  dengan  proses  algoritma  apriori  tersebut  dapat  digunakan  untuk mengetahui pola penjualan produk yang terjadi pada toko tersebut. Misalnya ketika konsumen membeli barang A dan B maka  kemungkinan  dia  juga  akan  membeli  barang  C,  pola  tersebut  dapat  ditemukan  dengan  menggunakan  algoritma apriori  [7][8].  Dengan  adanya  informasi  pola  penjualan  yang  terbentuk  dapat  digunakan  oleh  pemilik  toko  sebagai referensi dalam penyusunan letak barang berdasarkan barang yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen. Hasil dari penelitian ini adalah penerapan algoritma apriori yang menghasilkan informasi pola penjualan produk pertanian yang dapat menjadi sumber referensi bagi pemilik toko dalam penempatan barang produk pertanian di toko UD. Muara Tani..

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Proses Pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan di UD Muara Tani Kecamatan Hatonduhan, Desa SaribuAsih,  Kabupaten Simalungun. Waktu pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  sejak  tanggal  5  April  2021  sampai  dengan  9  April  2021.  Data  yang

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1374
digunakan adalah data hasil penjualan UD Muara Tani selama 3 bulan, yaitu data pada tanggal  4 januari 2021 hingga 3 maret 2021.

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah salah satu algoritma dalam data mining yang paling terkenal dalam menemukan pola data atau pola kemunculan/frekuensi data [9]. Algoritma apriori adalah salah satu jenis metode asosiasi rule paling sederhana yang diterapkan untuk memperoleh pola frekuensi tinggi melalui kaidah asosiasi [10]. Teknik association rule digunakan untuk mencari frequent  itemset ,  yang  prosesnya  dilakukan  oleh  salah  satu  algoritma  yang  disebut  algoritma Apriori . Pengetahuan yang digali dari frekuensi atribut yang diketahui sebelumnya, digunakan algoritma Apriori untuk diolah dan dijadikan informasi selanjutnya [11]. Aturan asosiasi atau association rule merupakan teknik dalam data mining untuk membentuk  aturan  asosiatif antara  item  dalam  sebuah  kombinasi itemsets. Aturan  asosiasi  berbentuk if .... then .... atau jika.... maka.... . Proses association rule merupakan lanjutan dari algoritma apriori, di mana pembentukan rule/aturan dimulai  dari  kombinasi  2  (dua) itemsets yang  memenuhi  support  minimum,  artinya  yang  akan  dibuat rule -nya  hanya kombinasi  yang  memenuhi  support  minimum.  Tujuan association rule  adalah  untuk  mencari  hubungan/kekuatan hubungan  antara item dalam  sebuah  kombinasi itemsets [12-14].  Rumus  untuk  mencari  nilai support adalah  sebagai berikut [9] : a) Nilai support untuk sebuah itemset :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100 (1)
b) Nilai support untuk 2 itemsets et
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100 (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data penjualan produk pertanian di UD. Muara Tani selama 3 bulan yaitu pada bulan Januari – Maret 2021. Data penjualan produk pertanian dapat dilihat pada tabel 1 berikut :
Tabel 1. Data Penjualan Produk Pertanian Tanggal Item Terjual 4/1/2021 Ally,  Rumtox,  Urea,Sp  36,  Kleenup,  Gemaxone,  Empat  Enam,  Pilar  Up, Rhodiamine 5/1/2021 Bablas, Bestox, Empat Enam, Gemaxone, Calaris, Basmilang 6/1/2021 Bablas, Empatenam, Pusaka, Ally, Gromoxone, Gemaxone, Sigplus, Starelle, Megathane, Sp 36 8/1/2021 Bablas, Gramoxone, Lannate, Kleenup, Ally, Urea, Kcl, Sp 36, Bisi18,Regent,Mipcin
11/1/2021 Bablas, Lannate, Npk Phonska, Urea, Kleenup, Pusaka, Sp 36, Za, Pilar Up, Lannate, Metindo, Bestox
12/1/2021 Bablas, Regent ,Emacel, Dumil, Empatenam, , Tronton,
Starelle, Megathane, Besnoid, Rexdan, Gramoxone, Za 13/1/2021 Bablas, Regent, Rhodiamine,  Pusaka, Dumil, Megathane, Bestox,
Metindo, Urea, Gemaxone
14/1/2021 Bablas, Rhodiamine, Bentan, Urea, Sp36, Za, Ally,Kleenup, Sigplus, Gramoxone
1 5/1/2021 Bablas, Rhodiamine, Empatenam, Rajatrin, Mipcin, Calaris, Gramoxone, Pilarup, Joker, Za, Npk Phonska 16/1/2021 Bablas, Sigplus, Empat Enam, Urea, Sp 36,  Za, Gempur, Pilar Up, Npk Phonska, Gramoxone, Sankill, Dafat, Bisi 18
19/1/2021 Bablas, Besnoid, Za, Urea, Dolomite, Gramoxone
20/1/2021 Basmilang, Empat Enam, Starelle, Megathane, Gramoxone
21/1/2021 Bentan, Dolomite, Za, Kcl, Sp 36, Turrimaxone, Gramoxone, Gempur, Npk Phonska, Urea, Tronton, Dumil
22/1/2021 Bentan, Gramoxone, Gemaxone
23/1/2021 Calaris, Bablas, Gemaxone, Urea, Npk Phonska, Sp 36 25/1/2021 Calaris, Npk Phonska, Sigplus, Lannate, Empat Enam, Urea, Kcl,
Bisi 18, Pilar Up
26/1/2021 Dafat, Emacel, Lannate, Megathane,Dafat,Bablas
27/1/2021 Dolomite, Bestox, Dafat, Gemaxone, Matador, Rajatrin, Bablas, Kcl,Urea

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1374
Tanggal
Item Terjual
Gemaxone,  Empat  Enam,  Megathane,  Sp  36,  Npk  Phonska,  Lannate,  Nominee,
Bestox,Kleenup, Gramoxone, Besnoid 28/1/2021 Dolomite,Sigplus, Bablas, Bentan, Gramoxone, Urea, Za, Sp 36, Kcl, Dolomite
29/1/2021 Dolomite, Npk Phonska, Urea, Za, Joker, Propar, Nominee, Bablas,
Npk Phonska 30/1/2021 Dumil, Emacel, Sp 36, Za, Gemaxone, Dolomite, Regent, Urea, Kleenup, Empat Enam, Tronton, Kcl, Ally, Sigplus, Gempur, Bentan 1/2/2021 Dumil,  Pusaka,  Kcl,  Calaris,  Bablas,  Rajaxone,  Za,  Sp  36,  Urea,  Basmilang, Megathane, Starelle 2/2/2021 Emacel, Dumil, Primafur, Rumtox, Rexdan, Rhodiamine, Starelle 4/2/2021 Emacel,  Joker,  Besnoid,  Tronton,  Bablas,  Gramoxone,  Lannate,  Kleenup,  Ally, Sankill 5/2/2021 Emacel, Npk Phonska, Bablas, Empat Enam, Rexdan, Rumtox,Mipcin 6/2/2021 Pusaka, Lannate, Urea, Npk Phonska, Sankill, Rhodiamine,Sp 36, Za
13/2/2021 Gemaxone, Empat Enam, Sp 36, Kcl, Npk Phonska, Urea, Ally, Gempur 15/2/2021 Gemaxone, Empatenam, Starelle, Lannate, , Dumil, Emacel, Bablas, 16/2/2021 Gempur, Lannate, Npk Phonska, Kayabas, Urea,Gramoxone, Turrimaxone, Dumil, Emacel, Sankill, Megathane, Pusaka
17/2/2021 Gramoxone, Empat Enam, Pusaka, Lannate, Urea, Dolomite,
Pilarup, Urea, Bablas, Emacel, Dumil, Lannate 18/2/2021 Gramoxone,  Gempur,  Bablas,  Dumil,Sp  36,  Npk  Phonska,  Gemaxone, Rhodiamine, Propar,Urea, Kcl
22/2/2021 Joker, Pusaka, Bablas, Tronton,Npk Phonska, Sp 36, Mipcin 23/2/2021 Sankill, Bablas,Urea, Za 26/2/2021 Matador, Bentan, Ally, Dafat, Megathane,Vilan, Urea, Sp 36, Npk Phonska, Za, , Dumil, Emacel, Turri Maxone, Bablas,Empat Enam 1/3/2021 Matador, Urea, Bisi  18, Dolomite, Kcl, Urea 2/3/2021 Pusaka,  Megathane,  Metindo,  Bestox,  Urea,  Kcl,  Sp  36,  Za,  Npk  Phonska, Tronton, 3/3/2021 Npk Phonska, Kcl, Dafat, Dumil, Megathane, Starelle, Urea, , Za, Dolomite, Samurai, Bablas, Turrimaxone, Gramoxone, Rhodiamine
4/3/2021 Npk Phonska, Kcl, Dolomite, Pilarup, Lannate, Dumil, Urea,Za 5/3/2021 Pusaka, Ally, Rumtox, Urea, Sp 36, Za, Emacel, Empat Enam, Nominee, Joker, Lannate 8/3/2021 Pusaka, Urea, Za, Gramoxone, Ally, Npk Phonska,Sp 36, Joker, Sankill, Lannate,
Rhodiaminee, Bisi 18, Regent, Dumil 9/3/2021 Rajatrin,  Lannate,  Gramoxone,  Empat  Enam,  Lannate,  Starelle,  Dumil,  Ally,
Dolomite, Dafat
10/3/2021 Rajaxone,  Bablas,  Empatenam,  Emacel,  Dumil,  Tronton,  Dafat,  Gemaxone,
Bablas, Nominee, Megathane, Npk Phonska, Urea, Sp 36, Dolomite, Rhodiamine 11/3/2021 Rajaxone, Kleenup, Lannate, Urea, Kcl, Bestox, Za, Pusaka, Rajaxone 12/3/2021 Rhodiamine, Sankill, Ally,Starelle, Basmilang, Megathane, Kcl, Urea
15/3/2021 Sp 36, Dolomite, Npk Phonska, Urea, Dolomite, Lannate, Pusaka
16/3/2021 Sp 36, Kcl, Gramoxone, Samurai, Empatenam, Basmilang, Mipcin, Besnoid, Npk
Phonska 18/3/2021 Sp 36, Npk Phonska, Bestox, Lannate, Bablas, Urea, Za, Basmilang,
Rhodiamine, Gramoxone, Samurai, Besnoid, Kleenup, Empatenam
19/3/2021 Sp 36, Urea, Dolomite, Kcl, Vilan, Rajatrin, Joker, Lannate, Turri Maxone, Pusaka
22/3/2021 Urea,  Sp  36,  Bablas,  Empat  Enam,  Dumil,  Calaris,  Dolomite,  Lannate,  Kcl, Gramoxone, Rajatrin
23/3/2021 Urea, Za, Npk Phonska, Sp 36, Primafur, Rumtox, Gemaxone,Ally, Basmilang 24/3/2021 Urea, Za, Sp 36, Bablas, Gemaxone, Empat Enam,  Lannate,Tronton, Sigplus, 25/3/2021 Urea, Besnoid, , Sankill, Joker, Bisi 18 29/3/2021 Za, Dolomite, Kcl, Besnoid, Rumtox, Rexdan, Rhodiamine, Npk Phonska, Urea, Gemaxone, Bablas, Gempur, Empat Enam, Pusaka,Dumil, Lannate
30/3/2021 Za, Rumtox, Gramoxone, Sigplus, Dafat, Sp 36, Kcl 31/3/2021 Besnoid,  Nominee,  Za,  Npk  Phonska,  Urea,  Sp36,  Bablas,  Dolomite,  Lannate, Gramoxone, Tronton, Dumil, Kcl, Pusaka
15/2/2021 Gemaxone, Empatenam, Starelle, Lannate, , Dumil, Emacel, Bablas,
16/2/2021 Gempur, Lannate, Npk Phonska, Kayabas, Urea,Gramoxone,

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1374
Tanggal
Item Terjual
Turrimaxone, Dumil, Emacel, Sankill, Megathane, Pusaka 17/2/2021 Gramoxone, Empat Enam, Pusaka, Lannate, Urea, Dolomite,
Pilarup, Urea, Bablas, Emacel, Dumil, Lannate 18/2/2021 Gramoxone,  Gempur,  Bablas,  Dumil,Sp  36,  Npk  Phonska,  Gemaxone, Rhodiamine, Propar,Urea, Kcl
22/2/2021 Joker, Pusaka, Bablas, Tronton,Npk Phonska, Sp 36, Mipcin 23/2/2021 Sankill, Bablas,Urea, Za 26/2/2021 Matador, Bentan, Ally, Dafat, Megathane,Vilan, Urea, Sp 36,
Npk Phonska, Za, , Dumil, Emacel, Turri Maxone, Bablas,Empat Enam
1/3/2021 Matador, Urea, Bisi  18, Dolomite, Kcl, Urea 2/3/2021 Pusaka,  Megathane,  Metindo,  Bestox,  Urea,  Kcl,  Sp  36,  Za,  Npk  Phonska, Tronton,
3/3/2021 Npk Phonska, Kcl, Dafat, Dumil, Megathane, Starelle, Urea, , Za, Dolomite, Samurai, Bablas, Turrimaxone, Gramoxone, Rhodiamine
Berdasarkan data yang ada pada tabel 1. Data penjualan produk pertanian terdiri atas 46 record yang dapat dilihat pada tabel 2. berikut :
Tabel 2. Data Produk Pertanian No  Kode Produk  Nama Produk 1 A1 ALLY 2 B1 BABLAS 3 B2 BESTOX 4 B3 BASMILANG 5 B4 BISI 18 6 B5 BENTAN 7 B6 BESNOID 8 C1 CALARIS 9 D1 DAFAT 10 D2 DOLOMITE 11 D3 DUMIL 12 E1 EMACEL 13 E2 EMPAT ENAM 14 G1 GEMAXONE 15 G2 GEMPUR 16 G3 GRAMOXONE 17 J1 JOKER 18 K1 KCL 19 K2 KLEENUP 20 L1 LANNATE 21 M1 MATADOR 22 M2 MEGATHANE 23 M3 METINDO
No  Kode Produk  Nama Produk 24 M4 MIPCIN 25 N1 NOMINEE 26 N2 NPK 27 P1 PILARUP 28 P2 PUSAKA 29 P3 PRIMAFUR 30 P4 PROPAR 31 R1 RAJATRIN 32 R2 RAJAXONE 33 R3 REGENT 34 R4 RHODIAMINE 35 R5 RUMTOX 36 R6 REXDAN 37 S1 SAMURAI 38 S2 SIGPLUS 39 S3 SANKILL 40 S4 STARELLE 41 S5 SP-36 42 T1 T. MAXONE 43 T2 TRONTON 44 U1 UREA 45 V1 VILAN 46 Z1 ZA
Berdasarkan data  yang ada pada tabel 1, maka pola transaksi yang dihasilkan dapat dilihat pada tabel 3. dibawah ini :
Tabel 3. Pola Penjualan Tanggal Item Terjual 4/1/2021 A1, R5, U1,S5, K2, G1, E2, P1, R4 5/1/2021 B1, B5, E2, G1, C1, B2 6/1/2021 B1, E2, P2, A1, G3, G1, S2, S4, M2, S5 8/1/2021 B1, G3, L1, K2, A1, U1, K1, S5, B6,R3,M4
11/1/2021 B1, L1, N2, U1, K2, P2, S5, Z1, P1, L1, M3, B5 12/1/2021 B1, R3 ,E1, D3, E2, , T2, S4, M2, B4, R6, G3, Z1 13/1/2021 B1, R3, R4,  P2, D3, M2, B5, M3, U1, G1 14/1/2021 B1, R4, B3, U1, Sp36, Z1, A1,K2, S2, G3
15/1/2021 B1, R4, E2, R1, M4, C1, G3, P1, J1, Z1, N2 16/1/2021 B1, S2, E2, U1, S5,  Z1, G2, P1, N2, G3, S3, D1, B6
19/1/2021 B1, B4, Z1, U1, D2, G3
20/1/2021 B2, E2, S4, M2, G3 21/1/2021 B3, D2, Z1, K1, S5, T1, G3, G2, N2, U1, T2, D3

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1374
Tanggal
Item Terjual
22/1/2021 B3, G3, G1 23/1/2021 C1, B1, G1, U1, N2, S5 25/1/2021 C1, N2, S2, L1, E2, U1, K1, B6, P1 26/1/2021 D1, E1, L1, M2,D1,B1 27/1/2021 D2, B5, D1, G1, M1, R1, B1, K1,U1 G1, E2, M2, S5, N2, L1, N1, B5,K2, G3, B4 28/1/2021 D2,S2, B1, B3, G3, U1, Z1, S5, K1, D2 29/1/2021 D2, N2, U1, Z1, J1, P4, N1, B1, N2 30/1/2021 D3, E1, S5, Z1, G1, D2, R3, U1, K2, E2, T2, K1, A1, S2, G2, B3 1/2/2021 D3, P2, K1, C1, B1, R2, Z1, S5, U1, B2, M2, S4 2/2/2021 E1, D3, P3, R5, R6, R4, S4 4/2/2021 E1, J1, B4, T2, B1, G3, L1, K2, A1, S3 5/2/2021 E1, N2, B1, E2, R6, R5,M4 6/2/2021 P2, L1, U1, N2, S3, R4,S5, Z1
13/2/2021 G1, E2, S5, K1, N2, U1, A1, G2,M1
15/2/2021 G1, E2, S4, L1, , D3, E1, B1, 16/2/2021 G2, L1, N2, U1,G3, T1, D3, E1, S3, M2, P2
17/2/2021 G3, E2, P2, L1, U1, D2, P1, U1, B1, E1, D3, L1
18/2/2021 G3, G2, B1, D3,S5, N2, G1, R4, P4,U1, K1
22/2/2021 J1, P2, B1, T2,N2, S5, M4
23/2/2021 S3, B1,U1, Z1
26/2/2021 M1, B3, A1, D1, M2,V1, U1, S5, N2, Z1, D3, E1, T1, B1,E2 1/3/2021 M1, U1, B4, D2, K1, U1 2/3/2021 P2, M2, M3, B5, U1, K1, S5, Z1, N2, T2, 3/3/2021 N2, K1, D1, D3, M2, S4, U1, Z1, D2, S1, B1, T1, G3, R4 4/3/2021 N2, K1, D2, P1, L1, D3, U1,Z1 5/3/2021 P2, A1, R5, U1, S5, Z1, E1, E2, N1, J1, L1 8/3/2021 P2, U1, Z1, G3, A1, N2,S5, J1, S3, L1, R4, B6, R3, D3 9/3/2021 R1, L1, G3, E2, L1, S4, D3, A1, D2, D1 10/3/2021 R2, B1, E2, E1, D3, T2, D1, G1, B1, N1, M2, N2, U1, S5, D2, R4 11/3/2021 R2, K2, L1, U1, K1, B5, Z1, P2, R2
12/3/2021 R4, S3, A1,S4, B2, M2, K1, U1
15/3/2021 S5, D2, N2, U1, D2, L1, P2
16/3/2021 S5, K1, G3, S1, E2, B2, M4, B4, N2
18/3/2021 S5, N2, B5, L1, B1, U1, Z1, B2, R4, G3, S1, B4, K2, E2 19/3/2021 S5, U1, D2, K1, V1, R1, J1, L1, T1, P2 22/3/2021 U1, S5, B1, E2, D3, C1, D2, L1, K1, G3, R1 23/3/2021 U1, Z1, N2, S5, P3, R5, G1,A1, B2
24/3/2021 U1, Z1, S5, B1, G1, E2,  L1,T2, S2, 25/3/2021 U1, B4, , S3, J1, B6
29/3/2021 Z1, D2, K1, B4, R5, R6, R4, N2, U1, G1, B1, G2, E2, P2,D3, L1 30/3/2021 Z1, R5, G3, S2, D1, S5, K1
31/3/2021 B4, N1, Z1, N2, U1, Sp36, B1, D2, L1, G3, T2, D3, K1, P2
a) Analisis Frekuensi Pola Tinggi
Proses pembentukan itemset dapat ditentukan menggunakan nilai support pada setiap item yang ada dengan jumlah minimum support 30%. Dapat diperoleh dengan rumus sebagai berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(3)
Hasil dari perhitungan support setiap item dapat dilihat pada tabel 4. sebagai berikut :
Tabel 4. Support Setiap Item No  Nama Item Jumlah  Support 1 itemset 1 ALLY 13 24% 2 BABLAS 31 56% 3 BESTOX 8 15% 4 BASMILANG 7 13% 5 BISI 18 5 9% 6 BENTAN 6 11% 7 BESNOID 9 16% No  Nama Item Jumlah  Support 1 itemset 8 CALARIS 6 11% 9 DAFAT 8 15% 10 DOLOMITE 17 31% 11 DUMIL 19 35% 12 EMACEL 12 22% 13 EMPAT ENAM 23 42% 14 GEMAXONE 15 27%

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1374
No  Nama Item Jumlah  Support 1 itemset 15 GEMPUR 7 13% 16 GRAMOXONE 24 44% 17 JOKER 8 15% 18 KCL 21 38% 19 KLEENUP 9 16% 20 LANNATE 22 40% 21 MATADOR 5 9% 22 MEGATHANE 13 24% 23 METINDO 5 9% 24 MIPCIN 5 9% 25 NOMINEE 6 11% 26 NPK 26 47% 27 PILARUP 8 15% 28 PUSAKA 16 29% 29 PRIMAFUR 5 9% 30 PROPAR 5 9% No  Nama Item Jumlah  Support 1 itemset 31 RAJATRIN 6 11% 32 RAJAXONE 5 9% 33 REGENT 5 9% 34 RHODIAMINE 12 22% 35 RUMTOX 7 13% 36 REXDAN 6 11% 37 SAMURAI 5 9% 38 SIGPLUS 8 15% 39 SANKILL 8 15% 40 STARELLE 9 16% 41 SP-36 30 55% 42 T. MAXONE 5 9% 43 TRONTON 9 16% 44 UREA 40 73% 45 VILAN 5 9% 46 ZA 27 49%
Setelah  nilai  dari  setiap  itemset  telah  ditemukan  maka  selanjutnya  menyeleksi  itemset  yang  memenuhi  syarat minimum support 30%. Data tersebut dapat  dilihat pada tabel 5. berikut :
Tabel 5. Hasil Minimum Support 1 Itemset Itemset  Jumlah  Support 1 Itemset B1 31 56% D2 17 31% D3 19 35% E2 23 42% G3 24 44% K1 21 38% L1 22 40% N2 26 47% S5 30 55% U1 40 73% Z1 27 49%
Kemudian setelah pembentukan 1 itemset akan dilakukan kombinasi 2 itemset dengan jumlah support 30% Hasil perhitungan support dari 2 itemset dapat dilihat pada tabel 6, berikut :
Tabel 6. Hasil Minimum Support 2 Itemset Itemset Jumlah  Support 2 Itemset B1 S5 17 31% B1  U1 22 40% K1  U1 19 35% L1  U1 18 33% N2 S5 18 33% N2  U1 22 40% S5 U1 26 47% S5 Z1 17 31% U1  Z1 24 44%
Dari  hasil  kombinasi  2  itemset  pada  tabel  4.6.  dapat  diketahui  ada  beberapa  kombinasi  itemset  yang  telah memenuhi  syarat  minimum  support  30  %.    Proses  pembentukan  kombinasi  itemset  telah  dihentikan    pada  tahap  2 kombinasi itemset dikarenakan tidak ditemukan kombinasi 4 itemset yang memenuhi jumlah minimum support 30 %.
b) Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi telah ditemukan, kemudian akan dicari aturan asosiasi yang memenuhi jumlah minimum confidence dengan aturan asosiasi “Jika ... Maka ...”. Syarat minimum confidence yang dipakai adalah 80% dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 (𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  𝐴
(4)
Hasil perhitungan pembentukan aturan asosiasi dapat dilihat pada tabel 7 sebagai berikut :
Tabel 7. Aturan Asosiasi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1374
No Aturan Asosiasi Confidence 1 Jika membeli produk B1 maka akan  membeli produk S5 31/17  55%
2 Jika membeli produk S5 maka akan  membeli produk B1 30/17  57%
3 Jika membeli produk B1 maka akan  membeli produk U1  31/22  71%
4 Jika membeli produk U1 maka akan  membeli produk B1  40/22  55%
5 Jika membeli produk K1 maka akan  membeli produk U1  21/19  90%
6 Jika membeli produk U1 maka akan  membeli produk K1  40/19  48%
7 Jika membeli produk L1 maka akan  membeli produk U1  22/18  82%
8 Jika membeli produk U1 maka akan  membeli produk L1  40/18  45%
9 Jika membeli produk N2 maka akan  membeli produk S5 26/18  69% 10 Jika membeli produk S5 maka akan  membeli produk N2 30/18  60% 11 Jika membeli produk N2 maka akan  membeli produk U1  26/22  85%
12 Jika membeli produk U1 maka akan  membeli produk N2  40/22  55%
13 Jika membeli produk S5 maka akan  membeli produk U1 30/26  87% 14 Jika membeli produk U1 maka akan  membeli produk S5 40/26  65% 15 Jika membeli produk S5 maka akan  membeli produk Z1 30/17  57% 16 Jika membeli produk Z1 maka akan  membeli produk S5 27/17  63% 17 Jika membeli produk U1 maka akan  membeli produk Z1  40/24  60%
18 Jika membeli produk Z1 maka akan  membeli produk U1  27/24  89%
Selanjutnya pembentukan aturan asosiasi final yang memenuhi syarat minimum support dan minimum confidence yang telah ditentukan dapat dilihat pada tabel 8 sebagai berikut :
Tabel 8. Aturan Asosiasi Final
Aturan Asosiasi Confidence
Jika membeli produk K1 maka akan  membeli produk U1   21/19  90% Jika membeli produk Z1 maka akan  membeli produk U1  27/24  89% Jika membeli produk S5 maka akan  membeli produk U1   30/26  87% Jika membeli produk N2 maka akan  membeli produk U1  26/22  85% Jika membeli produk L1 maka akan  membeli produk U1  22/18  82%
Berdasarkan tabel 8 dapat diketahui 5 aturan asosiasi yang terbentuk yaitu : KCL (K1) dan UREA (U1) dengan nilai support 35% dan nilai confidence 90%, ZA (Z1) dan UREA (U1) dengan nilai support 44% dan nilai confidence 89%, SP-36 (S5) dan UREA (U1) dengan nilai support 47% dan nilai confidence 87%, NPK (N2) dan UREA (U1) dengan nilai support 40%  dan  nilai confidence 85%,  LANNATE  (L1)  dan  UREA  (U1)  dengan  nilai support 33%  dan  nilai confidence 82%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  penerapan  algoritma  apriori  dalam  menentukan  pola  penjualan  produk pertanian menghasilkan 5 aturan asosiasi yang terbentuk dengan nilai minimum support 30% dan minimum confidence 80%, yaitu jika membeli produk pertanian UREA maka kemungkinan juga akan membeli produk pertanian KCL,ZA,SP- 36,NPK dan LANNATE.

## REFERENCES
[1] Afdal,  M.,  &  Rosadi,  M.  (2019).  Penerapan  Association  Rule  Mining  Untuk  Analisis  Penempatan  Tata  Letak  Buku  Di Perpustakaan  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Dan  Manajemen  Sistem  Informasi , 5 (1),  99. https://doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7379
[2] Buulolo, E. (2020). Data Mining Untuk Perguruan Tinggi .
[3] Desyanti, & Febrina, W. (2020). Pemodelan Unified Modelling Language (UML) dalam Pembuatan Aplikasi Data Penduduk. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi . https://doi.org/10.33372/stn.v6i2.668
[4] Lestari, A. F., & Hafiz, M. (2020). Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika , 5 (1), 96. https://doi.org/10.35314/isi.v5i1.1317
[5] Mu’tashim,  M.  A.,  Anra,  H.,  &  Priyanto,  H.  (2020).  Sistem  Layanan  Pengaduan  Masyarakat  pada  Balai  Besar  POM  Kota Pontianak Berbasis Mobile. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi , 8 (1), 98–104.
[6] Prasetyowati, E. (2017). Data Mining Pengelompokan Data untuk Informasi dan Evaluasi. In Duta Media Publishing .
[7] Purnia, D. S., & Warnilah, A. llah. (2017). Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori. Indonesian Journal on Computer and Information Technology , 2 (2), 31–39.
[8] Ridlo, I. A. (2017). Pedoman Pembuatan Flowchart. Academia.Edu , 14.
[9] Sikumbang, E. D. (2018). Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI (JTK) , Vol 4 , No. (September), 1–4.
[10]  Siregar, A. M., & Puspabhuana, A. (2017). Data mining Pengolahan Data Menjadi Informasi Dengan RapidMiner.pdf .
[11]  Sukrianto,  D.,  &  Alhafizh,  M.  D.  (2019).  Pemanfaatan  Teknologi  Berbasis  Web  Sistem  Informasi  Koperasi  Syariah  Pada Pengadilan Agama Pekanbaru. Jurnal Intra-Tech , 3 (2).
[12]  Syahdan,  S.  Al,  &  Sindar,  A.  (2018).  Data  Mining  Penjualan  Produk  Dengan  Metode  Apriori  Pada  Indomaret  Galang  Kota.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1374
Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI) , 1 (2). https://doi.org/10.32672/jnkti.v1i2.771
[13]  Wadisman, C. (2018).  Perancangan Aplikasi Pengolahan Data Logistik Pada Kantor Cabang Bri Solok. Intecoms: Journal of Information Technology and Computer Science , 1 (2), 140–150. https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i2.290 [14]  Werdiningsih, I., Nuqoba, B., & Muhammadun. (2020). Data Mining Menggunakan Android, Weka, Dan Spss.pdf .