Journal Sensi                                                                            Online ISSN: 2655-5298
Research Article                                               Open Access (CC – BY-SA)

## Implementasi Algoritma Apriori untuk Menentukan Paket Bundel dalam Penjualan Toko Swalayan XYZ
Mayland Trifena* 1 , Khoirunnisa Hamidah 2 , Yuyun Umaidah 3 , Apriade Voutama 4 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jalan HS.Ronggo Waluyo, Indonesia e-mail: * 1 2010631250060@student.unsika.ac.id , 2 2010631250091@student.unsika.ac.id , 3 yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id, 4 apriade.voutama@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Penjualan paket bundel menjadi strategi pemasaran yang populer di toko swalayan XYZ untuk meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Namun, menentukan kombinasi optimal dari produk-produk yang akan disertakan dalam paket bundel dapat menjadi tugas yang rumit. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengusulkan  implementasi  algoritma  Apriori  untuk  membantu toko  swalayan  XYZ  dalam  menentukan  paket  bundel  yang  paling  efektif  berdasarkan  data penjualan.  Metode  Apriori  digunakan  untuk  mengekstraksi  aturan  asosiasi  dari  data  penjualan historis. Data penjualan termasuk informasi tentang produk-produk yang dibeli oleh pelanggan secara bersamaan. Algoritma Apriori akan mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  menentukan  paket  bundel  yang  menarik  bagi pelanggan.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pelanggan  yang  membeli makanan juga membeli Air Mineral, dengan confident tertinggi sebesar 51,7% dan lift sebesar 2,2.  Informasi  ini  dapat  digunakan  oleh  Swalayan  XYZ  untuk  membuat  paket  bundel  yang menggabungkan makanan dan Air Mineral. Dengan menyusun paket bundel ini, Swalayan XYZ dapat  memanfaatkan  pola  pembelian  pelanggan  yang  teridentifikasi  melalui  analisis  asosiasi untuk meningkatkan penjualan dan memberikan nilai tambah kepada pelanggan .
Kata kunci : Algoritma Apriori, Data Mining, Toko Swalayan

## Abstract
Bundle package sales are becoming a popular marketing strategy at XYZ convenience store to increase sales and customer satisfaction. However, determining the optimal combination of products to be included in a bundle package can be a complicated task. Therefore, this study proposes  the  implementation  of  the  Apriori  algorithm  to  assist  XYZ  convenience  store  in determining the most effective bundle package based on sales data. The Apriori method is used to extract association rules from historical sales data. The sales data includes information about the  products  purchased  by  customers  together.  The  Apriori  algorithm  will  identify  product combinations  that  are  often  purchased  together,  so  that  it  can  be  used  to  determine  bundle packages  that  are  attractive  to  customers.  The  results  of  this  study  show  that  the  majority  of customers who buy food also buy Mineral Water, with the highest confidence of 51.7% and an elevator of 2.2. This information can be used by XYZ Supermarket to create bundle packages that combine food and Mineral Water. By creating this bundle package, XYZ Supermarket can utilize the  customer  purchase  patterns  identified  through  association  analysis  to  increase  sales  and provide added value to customers.

## Keywords— Apriori Algorithm, Data Mining, Convenience Store
ISSN: 1978-1520

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital yang semakin berkembang, toko swalayan telah menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari masyarakat. Dalam rangka meningkatkan daya saing dan memberikan pengalaman  belanja  yang  lebih  baik  kepada  pelanggan,  toko  swalayan  XYZ  memperkenalkan paket  bundel  yang  menawarkan  kombinasi  produk  dengan  harga  yang  lebih  menguntungkan. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengimplementasikan  algoritma  Apriori  guna menentukan  paket  bundel  yang  paling  efektif  berdasarkan  data  penjualan  yang  ada  di  toko swalayan XYZ.
Algoritma  Apriori  adalah  salah  satu  algoritma  data  mining  yang  digunakan  untuk menemukan asosiasi antara item-item dalam kumpulan data transaksi [1]. Dengan menerapkan algoritma Apriori, kita dapat mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan, sehingga memungkinkan kita untuk menyusun paket bundel yang menarik dan menguntungkan.
Penjualan  yang  terjadi  di  toko  swalayan  XYZ  menghasilkan  data  transaksi  yang  kaya akan informasi. Data tersebut mencakup daftar produk yang dibeli oleh setiap pelanggan dalam satu  transaksi.  Dengan  menganalisis  data  ini  menggunakan  algoritma  Apriori,  kita  dapat mengidentifikasi pola pembelian yang signifikan dan menentukan kombinasi produk yang paling menarik untuk ditawarkan sebagai paket bundel kepada pelanggan.
Paket bundel merupakan konsep di mana beberapa produk yang saling terkait ditawarkan sebagai satu kesatuan dengan harga yang lebih terjangkau daripada jika produk-produk tersebut dibeli  secara  terpisah.  Dalam  penelitian  ini,  algoritma  Apriori  akan  digunakan  untuk mengidentifikasi asosiasi antara produk-produk yang sering dibeli bersama oleh pelanggan toko swalayan  XYZ.  Dengan  mengetahui  pola  pembelian  tersebut,  toko  swalayan  XYZ  dapat menciptakan  paket bundel yang menarik  bagi  pelanggan,  dengan  harapan  dapat meningkatkan penjualan dan keuntungan.
Berikut beberapa penelitian untuk menentukan pola penjualan dengan Algoritma Apriori yang  digunakan  untuk  menganalisis  stok  obat  pada  apotek  [2],  pembelian  peralatan  tulis  pada toko XYZ [3], dan pembelian persediaan sparepart [4].
Tabel 1. Penelitian terkait menentukan pola dengan Algoritma apriori
Jurnal Tujuan Penelitian Hasil Penelitian 1 Menganalisis  pola  pembelian  obat  oleh konsumen,  di  mana  jika  seorang  konsumen membeli obat "A", maka kemungkinan besar dia juga  akan  membeli  obat  "B".  Dimana  untuk mengendalikan stok obat agar tidak mengalami kelebihan  persediaan  dan  obat-obat  tersebut tidak sampai kadaluwarsa. Berdasarkan penelitian menggunakan  algortima  apriori, didapatkan bahwa Amoxan 500 mg, Sanmol  tablet,  dan  Amlodipine  5 mg  adalah  obat  yang  paling  sering dibeli  oleh  konsumen.  Analisis menunjukkan adanya pola pembelian yang terkait antara obat- obat tersebut. Misalnya, jika seseorang membeli Amoxan, kemungkinan  besar  dia  juga  akan membeli  Sanmol  dengan  tingkat kepercayaan sebesar 71,42%. Begitu pula, jika seseorang membeli Amlodipine, kemungkinan besar dia juga  akan  membeli  Sanmol dengan tingkat kepercayaan sebesar 66,66%.
2 Menganalisis  produk  mana  yang  paling  sering dibeli oleh pelanggan berdasarkan data transaksi pembelian  alat  tulis  yang  ada,  agar  toko  XYZ dapat  merencanakan  persediaan  produk  yang akan dijual. Hasil  penelitian  yang  dilakukan menggunakan  Algoritma  apriori adalah Buku dan Pulpen merupakan produk  peralatan  tulis  yang  sering dibeli  oleh  konsumen.  Dengan tingkat  support  sebesar  60%  dan tingkat confident sebesar 80%, toko XYZ  dapat  fokus  pada  Buku  dan Pulpen  untuk  menyediakan  stok produk yang akan dijual 3 Mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  terjadi antara sparepart yang berbeda untuk memberikan  rekomendasi  penyetokan  barang yang  efektif  dan  mempermudah  penataan  atau penempatan barang dengan mempertimbangkan ketergantungan  yang  kuat  antara  item-item tersebut. Dari  analisis  kebiasaan  membeli dengan  menggunakan  teknik  data mining  dan  algoritma  apriori, terlihat  bahwa  kombinasi  dua  set item sering dibeli secara bersamaan dengan nilai support melebihi batas minimum yang diperbolehkan. Kombinasi  dua  set  elemen  yang memenuhi  batas  minimal  support adalah  Coil  Ignition,  Filter  dengan support  45%  dan  O-Ring,  Ring Piston  dengan  support  40%.  Selain itu,  dengan  menggunakan  batas kepercayaan  minimal  70%,  dapat disimpulkan  bahwa  suku  cadang yang  paling  banyak  dibeli  oleh konsumen  adalah  O-ring,  ring piston,  koil  pengapian,  dan  filter. Oleh karena itu, informasi ini dapat digunakan  untuk  mengoptimalkan promosi produk dan strategi penjualan di supermarket XYZ.
Berdasarkan penelitian sebelumnya dan gambaran umum, penerapan algoritma Apriori untuk  menentukan  pola  pembelian  makanan  pada  toko  swalayan  XYZ  diharapkan  dapat memberikan manfaat strategis yang signifikan. Strategi ini dapat membantu toko swalayan dalam mengoptimalkan  strategi  penawaran  produk,  meningkatkan  efisiensi  pengaturan  persediaan bahan, serta mengidentifikasi peluang baru yang dapat memperkuat bisnis mereka.
Dalam  artikel  ini,  kami  akan  menjelaskan  langkah-langkah  yang  kami  lakukan  dalam menerapkan  algoritma  Apriori  untuk  menganalisis  pola  pembelian  barang  pada toko  swalayan XYZ. Kami akan membahas tentang pemilihan data, pengolahan data, analisis pola pembelian, serta hasil yang diharapkan dari penelitian ini. Selain itu, kami juga akan membahas manfaat yang diharapkan dan implikasi praktis dari penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini melibatkan analisis perhitungan algoritma Apriori dalam suatu studi kasus. Berikut adalah tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian:
1. Seleksi  Data:  Data  transaksi  penjualan  dari  toko  swalayan  XYZ  akan  dipilih  dengan mempertimbangkan atribut-atribut yang relevan untuk penelitian ini.
2. Pembersihan Data: membersihkan data dengan menghilangkan duplikasi yang ada.
3. Proses  Data  Mining:  Tahap  ini  melibatkan  penggunaan  algoritma  Apriori  untuk  mengolah data  transaksi  penjualan.  Algoritma  ini  akan  digunakan  untuk  menemukan  aturan  asosiasi antar item.
ISSN: 1978-1520
4. Evaluasi  Data:  Hasil  aturan  asosiasi  yang  terbentuk  akan  dievaluasi  untuk  mengubahnya menjadi  informasi  atau  pengetahuan  yang  dapat  digunakan  oleh  sistem.  Pengetahuan  ini kemudian dapat menjadi acuan dalam pembuatan paket bundel di toko swalayan XYZ.
Dengan  mengikuti  langkah-langkah  ini,  penelitian  ini  akan  menyediakan  wawasan  yang berharga tentang hubungan antar item dalam transaksi penjualan toko swalayan XYZ.

## Data Mining
Data mining merupakan proses komputasi atau yang biasa disebut "perhitungan" untuk menemukan pola menarik dalam kumpulan data besar dengan melibatkan metode yang berkaitan langsung  dengan machine  learning ,  statistik,  dan  juga  sistem  basis  data  [5].  Dalam  proses Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD),  Data  Mining  memiliki  peran  sebagai  pengeksrasi pola-pola menarik dari data. Penambangan data adalah tentang mengekstraksi informasi berharga dari kumpulan data menggunakan teknik dan algoritme dari berbagai bidang seperti pembelajaran mesin, pengenalan pola, dan statistik. Melalui analisis data yang sistematis, penambangan data memungkinkan  pengungkapan  informasi  baru,  identifikasi  hubungan  tersembunyi,  dan pembuatan  model  prediktif  yang  dapat  memberikan  wawasan  berharga  untuk  pengambilan keputusan dan pemecahan masalah di berbagai bidang seperti bisnis, sains, kesehatan, dan lain- lain.
Data Mining dan KDD sering digunakan secara bergantian untuk menggambarkan proses penggalian  informasi  tersembunyi  dari  basis  data  besar.  Meskipun  kedua  istilah  ini  memiliki konsep yang berbeda, namun keduanya terkait dalam konteks analisis data. Data Mining adalah kumpulan teknik dan algoritma yang digunakan untuk menemukan pola, hubungan, dan tren yang berharga  dalam  kumpulan  data.  Sedangkan  KDD  adalah  pendekatan  yang  lebih  luas  yang mencakup  keseluruhan  proses  penggalian  wawasan  baru  dari  data.  Kedua  konsep  ini  saling melengkapi dan penting dalam mengatasi tantangan dalam menganalisis data dalam jumlah besar untuk  mengungkap  wawasan  berharga  untuk  pengambilan  keputusan  dan  pemecahan masalah. Secara umum, proses KDD terdiri dari tahapan-tahapan berikut :
Gambar 1. Tahap knowledge discovery in database (KDD)
Metode KDD melibatkan beberapa tahapan yang meliputi Data Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining, dan Evaluation.
1. Data Selection: Memilih dan mengekstraksi data yang relevan dari kumpulan data yang lebih besar untuk analisis lebih lanjut. Tujuannya adalah fokus pada subset data yang paling sesuai untuk tugas atau analisis tertentu.
2. Preprocessing/Cleaning: Tahap pemrosesan data yang melibatkan penghapusan data duplikat, pemeriksaan  konsistensi  data,  dan  perbaikan  kesalahan  data  seperti  kesalahan  pengetikan. Juga dilakukan pengkayaan data dengan menambahkan informasi tambahan yang relevan [6].
3. Transformasi: Mengubah format atau representasi data ke dalam bentuk yang sesuai dengan kebutuhan analisis. Metode pengkodean yang tepat digunakan untuk memastikan kesesuaian data dengan proses data mining.
4. Data  Mining:  Menemukan  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  menggunakan  teknik, metode,  atau  algoritma  tertentu.  Metode  atau  algoritma  yang  dipilih  harus  sesuai  dengan tujuan analitis yang ingin dicapai.
5. Evaluasi:  Tahap  interpretasi  di  mana  pola  atau  informasi  yang  ditemukan  dievaluasi  dan diperiksa kebenarannya. Makna dari pola yang ditemukan dikaitkan dengan tujuan analisis dan konteks bisnis untuk menghasilkan wawasan yang berarti.

## Association Rules
Aturan  asosiasi  adalah  metode  penambangan  data  yang  digunakan  untuk  menentukan hubungan  asosiasi  antara  kombinasi  item  dalam  kumpulan  data.  Metode  ini  sering  diterapkan dalam  analisis  keranjang  belanja,  dimana  tujuannya  adalah  untuk  menemukan  aturan  yang memenuhi  tingkat  dukungan  dan  kepercayaan  tertentu.  Dukungan  mengukur  seberapa  sering kombinasi  item  muncul  di  kumpulan  data,  sementara  reliabilitas  mengukur  seberapa  sering kombinasi item benar-benar muncul di keranjang belanja. Dengan menggunakan aturan asosiasi, kita  dapat  mendeteksi  pola  pembelian  yang  sering,  yang  kemudian  dapat  digunakan  untuk mengambil  keputusan  seperti  paket  produk,  strategi  pemasaran,  atau  penawaran  keluaran pelanggan.  [7].
Aturan  asosiasi  adalah  hasil  dari  analisis  tersebut,  yang  menunjukkan  hubungan  antara kombinasi item dalam suatu dataset. Untuk dianggap menarik, aturan asosiasi harus memenuhi nilai  minimum  dari  dua  parameter,  yaitu  dukungan  (support)  dan  kepercayaan  (confidence). Dukungan  mengukur  seberapa  sering  kombinasi  item  muncul  dalam  database,  sedangkan kepercayaan  mengukur  seberapa  kuat  hubungan  antara  item-item  tersebut.  Contoh  dari Association Rules :
Udang => Ikan [support = 1%, confidence = 50 %]
Keyakinan  sebesar  50%  mengindikasikan  bahwa  jika  seorang  pelanggan  membeli  udang,  ada kemungkinan 50% bahwa pelanggan lain juga akan membeli ikan. Dalam konteks ini, 50% dari transaksi  yang  terdapat  dalam  database  menunjukkan  bahwa  udang  dan  ikan  dibeli  secara bersamaan.  Sementara  itu,  level  support  sebesar  1%  mengindikasikan  bahwa  1%  dari  semua transaksi  yang  dianalisis  menunjukkan  adanya  pembelian  udang  dan  ikan  secara  bersamaan. Tujuan utama dari aturan asosiasi adalah untuk menemukan semua aturan yang memenuhi tingkat dukungan  minimum  dan  tingkat  kepercayaan  minimum  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Aturan  asosiasi  yang  memenuhi  kriteria  tersebut  disebut  sebagai  hukum  gravitasi.  Dengan menggunakan metode aturan asosiasi, kita dapat mengidentifikasi dan memahami pola pembelian yang  terjadi  secara  bersamaan,  sehingga  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk pengambilan  keputusan  seperti  pengelompokan  produk,  strategi  pemasaran,  atau  rekomendasi kepada pelanggan.
ISSN: 1978-1520
Terdapat 2 tahapan dalam analisis asosiasi:
1. Analisis Pola Frekuensi Paling Tinggi
Pada tahap ini, dilakukan pencarian kombinasi item yang memenuhi persyaratan minimum nilai support dalam database. Tujuan dari tahap ini adalah untuk mengidentifikasi pola-pola yang signifikan dan sering muncul dalam data. Nilai Suuport didapat dari persamaan berikut:
Untuk nilai support dari 2 item didapat dari persamaan berikut:
2. Pembentukan aturan asosiasi
Setelah  didapat  keseluruhan  pola  frekuensi,  maka  pencarian  aturan  asosiasi  dengan terpenuhinya  syarat  minimum  pada  confidence,  hal  ini  dilakukan  dengan  persamaan  sebagai berikut:
Setelah  mengidentifikasi  pola  frekuensi  tinggi  dalam  data,  langkah  berikutnya  adalah melatih aturan asosiasi yang memenuhi persyaratan minimum untuk tingkat kepercayaan. Proses ini melibatkan perhitungan confidence dari aturan asosiasi A → B, yang menggambarkan sejauh mana item B muncul bersamaan dengan item A dalam transaksi. Hasil akhir dari aturan asosiasi kemudian  diurutkan  berdasarkan  nilai  confidence  x  maximum  [8].  Dengan  kata  lain,  setelah menemukan  pola-pola  frekuensi  tinggi,  akan  dilakukan  perhitungan confidence untuk  setiap aturan  asosiasi  yang  dibentuk. Confidence mengukur  seberapa  sering  item  B  muncul  dalam transaksi yang mengandung item A. Aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum confidence akan dipertahankan. Setelah itu, aturan asosiasi yang terbentuk akan diurutkan berdasarkan hasil perkalian antara support dan confidence . Aturan dengan nilai support x confidence terbesar akan menjadi hasil akhir yang relevan dan signifikan.

## Algoritma Apriori
Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma  apriori  dalam  pengolahan  data,  Algoritma  ini  dapat dijadikan  rekomendasi  bagi  pelanggan  ataupun  bagi  swalayan  xyz  untuk  mendapatkan pengetahuan  tentang  produk  yang  sering  terjual  dan  pada  produk  yang  sering  kali  diberikan bersamaan.
Cara kerja dari algoritma apriori:
1. Penggabungan
Proses  pencarian  frequent  item  set  dimulai  dengan  mempertimbangkan  setiap  item  sebagai kandidat untuk item set. Pada tahap ini, frequent item set yang memenuhi batasan support akan digabungkan atau dikombinasikan untuk membentuk kandidat item set yang lebih besar. Proses penggabungan  ini  dilakukan  secara  iteratif  sampai  tidak  ada  lagi  kandidat  elemen  baru  yang memenuhi batasan support. Dengan demikian, langkah-langkah ini membantu dalam menemukan pola-pola  yang  sering  muncul  dalam  dataset  dengan  mengidentifikasi  item  set  yang  memiliki dukungan (support) yang tinggi.
2. Pemangkasan

## Print    ISSN: 2461-1409
Journal Sensi                                                                             Online ISSN: 2655-5298
Dalam proses ini, seluruh itemset pada basis data akan dipindai untuk menentukan apakah itemset tersebut memenuhi frequent atau tidak. Setiap itemset akan diuji dengan batasan minimal support dan confidence yang telah ditentukan sebelumnya. Itemset yang tidak memenuhi batasan minimal support akan dianggap tidak frequent dan akan dihapus dari perhitungan selanjutnya [9].

## Lift Ratio
Lift  ratio  digunakan  sebagai  metrik  untuk  mengevaluasi  validitas  atau  keberhasilan  aturan asosiasi yang telah terbentuk. Lift ratio mengukur seberapa kuat hubungan antara dua item dalam aturan asosiasi dibandingkan dengan hubungan acak antara kedua item tersebut [10]. Nilai lift ratio yang lebih besar dari 1 menunjukkan bahwa ada korelasi yang signifikan antara dua item tersebut, sehingga aturan asosiasi dianggap valid. Sedangkan nilai lift ratio yang kurang dari 1 menunjukkan  bahwa  dua  item  cenderung  muncul  secara  acak  dan  mengarah  pada  ketiadaan, sehingga aturan asosiasi tidak valid atau tidak memiliki kekuatan yang signifikan. Nilai lift ratio yang sama dengan 1 menunjukan bahwa tidak terdapat kolerasi dan item dianggap idependent. Nilai lift yang dibutuhkan untuk mengetahui kolerasi antara kombinasi item adalah nilai lift > 1 [11].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Selection
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  transaksi  Swalayan  XYZ  pada  rentang  waktu  satu tahun. Diketahui dalam data bahwa transaksi pada Swalayan XYZ dalam setahun mencapai 7500 data. Berikut merupakan 5 data transaksi teratas:
Tabel 2. Daftar Transaksi Swalayan XYZ No Transaksi 1 Hamburger, Bakso, Telur 2 Saus Tomat 3 Turkey, Alpukat 4 Air Mineral, Susu, Energy bar, Gandum, Teh Hijau … … 7503 Youghurt Low Fat

## 3.2 Transformasi Data
Pada  langkah ini  metode  enkripsi  yang  dipilih merupakan  metode  yang  tepat  dan  efektif  pada langkah data mining, kode yang digunakan adalah 1 untuk barang yang dibeli dan 0 untuk barang yang tidak dibeli. Setelah dikodekan dengan 1 dan 0, tipe data diubah menjadi Boolean True untuk nilai 1 dan False untuk nilai 0.
Tabel 3. Transformasi Data
N0 Beras Cabai Pasta Gigi Terong . .… Turkey Hot dog Air Mineral Youghurt low fat 1 False False False False . .… False False False False 2 False False False False . .… False False False False
ISSN: 1978-1520
3 False False False False . .… True False False False 4 F False False False False . .… False False True False … ... … … … . .… … … … … 7503 False False False False . .… False False False True

## 4.1 Proses Data Mining
Langkah  berikutnya  adalah  pemrosesan  data menggunkan  data mining,  data  Transaksi pada  Swalayan  XYZ,  akan  dilakuan  permodelan  menggunakan  algoritma  apriori.  Permodelan akan dilakuan menggunakan Bahasa pemograma python dengan library mlxtend. Tahap pertama yang  dilakuan  adalah  mencari  frequent  itemsets  menggunakan  algoritma  Apriori.  Frequent itemsets ini digunakan untntuk menampilkan item-item yang sering muncul bersama dalam suatu kumpulan  transaksi  di  Swalayan  XYZ.  pada  tahap  ini,  fungsi  apriori  dari  library  mlxtend digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan  mencari  itemset-itemset  yang  sering  muncul bersamaan.  Pada  permodelan  ini  miniman  support  yang  digunakan  adalah  0.01,  artinya  hanya itemset  yang  memiliki  support  setidaknya  1%  dari  keseluruhan  transaksi  yang  akan  dianggap sebagai frequent itemset. Dari pengkodeaan maka di dapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Nilai Suppport 10 Data Teratas Support Itemsets 23,61% Air Mineral 18,79% Pasta 17,70% Telur 16,91% Kentang Goreng 16,18% Coklat 13,07% The Hijau 12,83% Susu Sapi 9,70% Daging Sapi 9,50% Pancake 9,41% Sayuran Frozen
Setelah mendapatkan nilai support dari masing-masing item, kemudian dilakukan aturan asosiasi menggunakan fungsi association_rules dari library mlxtend untuk menghasilkan aturan asosiasi berdasarkan frequent itemsets sebelumnya, pada tahap ini diberikan metrik lift, metrik lift yang digunakan adalah satu, yang berarti aturan asosisasi dengan nilai lift satu atau lebih yang akan ditampilkan, setelah dibuat aturan asosisasi, data di urutkan dari yang terbesar ke terkecil berdasarkan nilai confident dan liftnya, berikut adalah hasil asosiasi dari dataset swalyan XYZ:
Tabel 5. Hasil Algoritma Apriori Atecedents Consequents Support Confident Lift Telur, Daging Sapi Air Mineral 0,010132 0.517007 2.189762 Susu Sapi, Daging Sapi Air Mineral 0,011065 0,503030 2.130565 Coklat, Daging Sapi Air Mineral 0,010799 0,473684 2.006271 Sayuran Frozen, Susu Sapi Air Mineral 0,011065 0,471591 1.997405 Sup Ayam Air Mineral 0,22797 0,457219 1.936534 Pasta, Minyak Zaitun Air Mineral 0,010265 0,445087 1.885147 Pasta, Pancake Air Mineral 0,011332 0,442708 1.875074 Pasta, Susu Sapi Air Mineral 0,015865 0,435897 1.846226 Pasta, Sayuran Frozen Air Mineral 0,012132 0,433333 1.835366 Susu Sapi, Coklat Air Mineral 0,013865 0.433333 1.835366

## 4.2 Evaluasi Data
Dalam proses ini, pola asosiasi yang terbentuk dapat menjadi pengetahuan dan informasi berharga bagi Swalayan XYZ. Berdasarkan analisis menggunakan algoritma apriori, ditemukan bahwa item yang  paling  sering  dibeli  oleh  pelanggan adalah  Air Mineral.  Selain  itu,  dari  pola asosiasi yang terbentuk, ditemukan bahwa kombinasi yang paling umum adalah antara makanan dan air mineral.
Berdasarkan temuan ini, Swalayan XYZ dapat memanfaatkan informasi tersebut untuk memberikan  penawaran  menarik  kepada  pelanggan,  seperti  paket  bundle  yang  terdiri  dari makanan dan air mineral dengan harga yang lebih terjangkau. Melalui  promosi ini, diharapkan dapat meningkatkan jumlah penjualan di Swalayan XYZ dengan memanfaatkan pola pembelian yang teridentifikasi melalui analisis asosiasi.
Dengan  demikian,  Swalayan  XYZ  dapat  mengoptimalkan  strategi  pemasaran  dan promosi  mereka  berdasarkan  pola  asosiasi  yang  terbentuk,  sehingga  dapat  meningkatkan kepuasan pelanggan dan meraih keuntungan yang lebih besar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan  algoritma  apriori  pada  Swalayan  XYZ, ditemukan  bahwa  Air  Mineral  adalah  item  yang  paling  sering  dibeli  oleh  pelanggan  dengan tingkat support sebesar 23,61%. Selain itu, melalui analisis asosiasi, ditemukan 10 aturan (rules) yang menghubungkan item pembelian bersamaan.
Salah  satu  temuan  yang  menarik  adalah  bahwa  mayoritas  pelanggan  yang  membeli makanan juga membeli Air Mineral. Hal ini terlihat dari nilai confident tertinggi sebesar 51,7% dan nilai lift sebesar 2,2. Informasi ini dapat menjadi pertimbangan penting bagi Swalayan XYZ dalam membuat paket bundle yang menggabungkan makanan dan Air Mineral.
Dengan menyusun paket bundle antara makanan dan Air Mineral, Swalayan XYZ dapat memanfaatkan  pola  pembelian  pelanggan  yang  teridentifikasi  melalui  analisis  asosiasi  untuk meningkatkan  penjualan  dan  memberikan  nilai  tambah  kepada  pelanggan.  Dengan
ISSN: 1978-1520
mempromosikan  paket  bundle  ini,  Swalayan  XYZ  dapat  menarik  minat  pelanggan  dengan penawaran yang lebih menarik dan berpotensi meningkatkan keuntungan.
Dalam  hal  ini,  algoritma  apriori  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  Swalayan XYZ  dalam  mengoptimalkan  strategi  pemasaran  dan  penawaran  produk  mereka.  Dengan memahami pola pembelian pelanggan dan memanfaatkannya secara efektif, Swalayan XYZ dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan meraih kesuksesan dalam bisnis mereka.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  saran  yang  dapat  diberikan  untuk  pengembangan  dan perbaikan strategi bisnis Swalayan XYZ yaitu mempertimbangkan untuk membuat paket bundle antara makanan dan air mineral berdasarkan pola asosiasi yang teridentifikasi. Paket bundle ini dapat menarik minat pelanggan dengan memberikan harga yang lebih kompetitif dan memberikan nilai tambahan bagi mereka yang membeli makanan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. R. Prastyo and S. D. Asri, “Apriori Algorithm Implementation To Determine Purchase,” vol. 6, no. 2, pp. 151–158, 2020, doi: 10.33480/jitk.v6i2.1909.APRIORI.
[2] W. Delrinata and F. B. Siahaan, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Stok Obat,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 222–228, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.875.
[3] A. Valerian and L. Hakim, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Prediksi Stok Peralatan Tulis Pada Toko Xyz,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 5, no. 1, pp. 18– 22, 2019, doi: 10.33197/jitter.vol5.iss1.2018.248.
[4] L. Kurniawati, A. E. Kusuma, and B. Dewansyah, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Persediaan Spare Part Compressor,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 6, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11303.
[5] A. S. Osman, “Data mining techniques: Review,” Int. J. Data Sci. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 1–4, 2019.
[6] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[7] M. T. Anwar, H. D. Purnomo, M. Novita, and C. H. Primasari, “Implementasi Metode Asosiasi Apriori Untuk Mengetahui Pola Beli Konsumen Dan Rekomendasi Penempatan Produk Pada Swalayan Xyz,” Dinamik , vol. 25, no. 1, pp. 29–38, 2020, doi: 10.35315/dinamik.v25i1.7747.
[8] 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.
[9] D. Prabowo and F. Ramdani, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Buku Pada Amikom Resource Center,” Inf. Syst. J. , vol. 3, no. 1, pp. 8–12, 2020, doi: 10.24076/infosjournal.2020v3i1.207.
[10] A. N. Rahmi and Y. A. Mikola, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian  Pada Customer (Studi Kasus : Toko Bakoel Sembako),” Inf. Syst. J. , vol. 4, no. 1, pp. 14–19, 2021, [Online]. Available:
https://jurnal.amikom.ac.id/index.php/infos/article/view/561
[11] A. Setiawan and F. P. Putri, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Kombinasi Produk Penjualan,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 66–71, 2020, doi: 10.31937/ti.v12i1.1644.