IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE APRIORI PADA TRANSAKSI PENJUALAN BARANG (STUDI KASUS DI CHORUS MINIMARKET)
Erika Silvia Sihombing, Anton Setiawan Honggowibowo, Dwi Nugraheny Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta.ac.id

## ABSTRACT
Minimarket chorus is  where the sale of goods that have sales transaction data is large daily. Sale of transaction data in the Chorus Minimarket in store are usually only used as an archive only and not in  the know  what  the benefits of a large  sale  of  transaction  data  for  later.  The  technique  of  data  mining    can  help analyze of transactions  data large that is stored in database and can give benefits in the sale of items.
Data mining  process  will  be done is to  extract   the knowledge from very large data  amount of  and  can then  retrieve the information from these data. In this  research,  which  used  data  mining  with  association  rules  is  apriori  method. Apriori  method  is  used  to  find  association  patterns  with  a  certain  confidence level. Association rules used to know and give of information to find items is often be purchased together by customers.
The  data  mining  was  be  implemented  by  using  Borland  Delphi  software and  PostgreSQL  databases  to  get  information  about  the  patterns  of  association rules from transaction data of item in the sale of Chorus Minimarket. Expected to application of data mining can provide benefits for the Chorus Minimarket later. Keyword : Implementation, Data Mining, Apriori Method, Sales Items.

## 1. Pendahuluan
Minimarket  merupakan  tempat  penjualan  barang  kebutuhan  sehari-hari. Banyaknya  pesaing  dalam  bisnis  khususnya  pada minimarket ini  menuntut  para pengembang  untuk  menemukan  strategi  yang  dapat  meningkatkan  penjualan barang, salah satunya dengan pemanfaatan data transaksi.  Data transaksi ini dapat di  olah  menjadi  informasi  yang  menguntungkan  bagi minimarket itu  sendiri.
Hampir semua minimarket menggunakan sistem komputerisasi dalam menyimpan data  penjualan.  Data  transaksi  yang  ada  dalam database penjualan  barang menyimpan  jumlah record transaksi  penjualan  yang  memiliki  data  yang  sangat besar  sehingga  menyebabkan  jumlah  data    terus  menerus  bertambah  setiap harinya.
Jumlah  data  yang  begitu  besar  dapat  menjadi  masalah  bagi minimarket tersebut  jika  tidak  dapat  dimanfaatkan  datanya.  Banyak  data  yang  sebenarnya dapat  dikelola,  tetapi  tidak  ada  petunjuk  untuk  menggali  data  menjadi  sebuah informasi.    Biasanya  data-data  yang  ada  hanya  di  gunakan  sebagai  arsip  bagi minimarket .  Yang  menjadi  kendala  dalam  pengolahan  informasi  adalah  apabila data-data  transakasi  yang  ada  dalam database penjualan    dibiarkan  begitu  saja, sama halnya minimarket menumpuk data  yang tidak di ketahui  apa  manfaat data
itu bagi minimarket untuk di kemudian  hari. Permasalahan di atas  juga terjadi di Chorus Minimarket, sebagai suatu perusahaan penyedia barang-barang kebutuhan konsumen. Dalam hal ini, sangat di butuhkan aplikasi yang membantu minimarket untuk  mendapatkan  informasi.  Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  informasi tersebut  adalah  memanfaatkan  teknik  data mining dengan  cara  menganalisa  data transaksi  penjualan  barang  yang  telah  terjadi  di minimarket sehingga  didapatkan suatu kesimpulan tentang barang-barang apa yang biasanya dibeli oleh pelanggan secara  bersamaan  atau  dapat  disebut  juga  sebagai  pola  asosiasi.  Teknik  data mining yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  apriori  yang  menggunakan analisis 2 nilai penting yaitu support dan confidence . Apriori bertujuan untuk menemukan frequent itemset yang dijalankan pada sekumpulan  data.  Masalah  utama  pencarian Frequent Itemset adalah  banyaknya jumlah  kombinasi itemset yang  harus  diperiksa  apakah  memenuhi  minimum support atau  tidak.  Apriori  merupakan  sebuah  teknik  data mining untuk menemukan  aturan  asosiasi (Association  rules) yang berkenaan  dengan  studi tentang  ‘apa  bersama  apa’ atau yang  menghubungkan  suatu  kombinasi  barang yang  di  gunakan  untuk  menemukan  pola  asosiasi  dengan  tingkat  kepercayaan tertentu.

## 2. Data Mining
Menurut  Turban  (2005)  data mining adalah  proses  yang  menggunakan teknik statistic ,  matematika, artificial  intelligence untuk  ektrasi  data  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai  database  besar.  Kata mining sendiri  berarti  usaha  untuk  mendapatkan sedikit  barang  berharga  dari  sejumlah  besar  material  dasar. Data  mining dengan proses  bantuan  komputer  akan  menggali  data  melalui  analisis  sekumpulan  data yang besar dan kemudian mengambil inti atau arti dari suatu data.
Data mining adalah  kegiatan  menemukan  pola  yang  menarik  dari  data dalam jumlah besar, data dapat disimpan dalam database . Definisi sederhana dari data mining adalah ekstraksi  informasi atau pola  yang penting atau  menarik dari data  yang  ada  di database yang  besar.  Data mining ,  sering  juga  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yaitu  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau hubungan  dalam set data  berukuran  besar  (Santoso,  2007).  Data mining secara umum  bisa  juga  di  artikan  sebagai  teknologi  yang  sangat  berguna  untuk membantu  perusahaan-perusahaan  menemukan  informasi  yang  sangat  penting dari  gudang  data  atau  dapat  juga  disebut  sebagai  proses  untuk  menemukan  pola yang  bermakna dengan  menyaring data  yang sangat besar  yang tersimpan dalam penyimpanan.
Berdasarkan beberapa pengertian tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa data mining adalah suatu teknik menggali informasi berharga yang terpendam atau tersembunyi  pada  suatu  koleksi  data  ( database )  yang  sangat  besar  sehingga ditemukan  suatu  pola  yang  menarik  yang  sebelumnya  tidak  diketahui.  Dari definisi di atas hal penting yang terkait dengan data mining adalah:
1.   Tujuan  data mining untuk  mendapatkan  hubungan  pola  yang  mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.
2.   Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
3.   Data mining merupakan proses otomatis terhadap data yang sudah ada. Karakteristik Data Mining Berikut ini merupakan karakteristik utama dari data mining , yaitu :
1. Data mining biasa  menggunakan  data  yang  sangat  besar.  Biasanya  data yang besar digunakan untuk membuat hasil lebih dipercaya.
2. Data mining berhubungan  dengan  penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi dan pola data tertentu yang tidak diketahui sebelumnya.
Ada  beberapa  faktor  yang  menjadi  alasan  utama  yang  melatarbelakangi  lahirnya data mining :
a. Keinginan untuk  memanfaatkan data  yang  sangat besar tersebut sehingga dapat di peroleh nilai pengetahuan yang menyertai data yang besar.
b. Jumlah  dan  ukuran  data  yang  di  simpan  dalam  basis  data  sebuah organisasi terus bertambah dengan sangat cepat.
c. Perkembangan  teknologi  yang  ada  sangat  memungkinkan  untuk  di terapkan sebagai teknik data mining dalam basis data yang besar.
d. Mampu  menemukan  suatu  pola  yang  tidak  terpikirkan  sama  sekali  oleh penjualan.
e. Banyaknya data yang terkumpul sehingga memerlukan waktu yang sangat lama untuk menganalisinya.
Apriori
Apriori  bertujuan  untuk  menemukan frequent  itemsets yaitu itemset yang sering  muncul  pada  setiap  transaksi  yang  dijalankan  pada  sekumpulan  data. Masalah  utama  pencarian Frequent  Itemset adalah  banyaknya  jumlah  kombinasi itemset yang  harus  diperiksa  apakah  memenuhi  minimum support atau  tidak. Salah  satu  cara  untuk  mengatasinya  adalah  dengan  mengurangi  jumlah  kandidat itemset yang  harus  diperiksa.  Apriori  ini  juga  digunakan  untuk  mencari  pola association rule yang baik dan memiliki nilai kepercayaan yang tinggi dan dapat juga  digunakan  untuk  memproses  jutaan  data,  menyeleksi  data-data  mana  saja yang  layak  untuk  diproses  lebih  lanjut  sehingga  menemukan  beberapa rule .
Apriori ini termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining yang dapat diterapkan dalam  memecahkan  banyak  masalah  yang  berhubungan  dengan  pengelompokan data,  misalnya  penerapan  apriori  untuk  analisis  data  transaksi  penjualan  barang, dimana  yang  menjadi item-item dalam  transaksi  tersebut  adalah  barang  yang dijual.
Apriori  terdiri  dari  beberapa  langkah  yaitu  menentukan  data  transaksi, menghitung  jumlah  total  transaksi  dan  menentukan  minimum support. Hal  ini dilakukan  oleh  pengguna  atau  pihak  perusahaan  yang  mengelola  data  transaksi. Mencari support untuk  setiap  1 -itemset pada  data  transaksi  kemudian dibandingkan  dengan  minimum support yang  sudah  ditentukan  sehingga ditemukan frequent 1- itemset (L1).
Kombinasikan  L1  sehingga  membentuk  2 -itemset .  Kombinasi item ini menghasilkan  2- itemset yang  tiap set -nya  memiliki  dua item .  Pertama  dibuat kandidat  2- itemset dari  kombinasi  semua  1- itemset .  Lalu  untuk  tiap  kandidat  2- itemset ini dihitung support -nya. Support artinya jumlah transaksi dalam database yang  mengandung  kedua item dalam  kandidat  2- itemset. Seleksi frequent 2- itemset (L2)  sesuai  dengan  min support yang  ditentukan.  Setelah support dari semua  kandidat  2- itemset didapatkan,  kandidat  2- itemset yang  memenuhi  syarat minimum  support dapat  ditetapkan  sebagai  2 -itemset yang  juga  merupakan  pola frekuensi  tinggi.  Apabila  sudah  ditemukan  maka  akan  didapatkan  asosiasi rule yang diinginkan oleh pengguna.
Prinsip  Apriori  adalah  jika  sebuah itemset infrequent ,  maka itemset yang infrequent tidak perlu lagi di explore supersetnya sehingga jumlah kandidat yang harus  diperiksa  menjadi  berkurang.  Dapat    dilihat  ilustrasi  apriori  di  atas  bahwa dengan  menggunakan  Apriori,  jumlah  kandidat  yang  harus  diperiksa  cukup banyak berkurang.

## 3. Perancangan Sistem Perancangan Diagram Alir Data
Untuk  mengetahui  alur  data  yang  ada  di  dalam  suatu  sistem,  digunakan DAD  untuk  membuat  suatu  alur  data  program  sehingga  diketahui  entitas-entitas yang terlibat, proses yang dibuat untuk menggambarkan dari  mana asal data dan ke  mana  tujuan  data  yang  keluar  dari  sistem,  dimana  data  disimpan,  proses  apa yang  menghasilkan  data  tersebut  dan  interaksi  antara  data  yang  tersimpan  dan proses  yang  dikenakan  pada  data  tersebut.  Sehingga  dengan  DAD  ini  bisa diketahui dimana data disimpan dan bagaimana transformasi datanya.

## Diagram Konteks
Diagram  konteks  adalah  diagram  yang  terdiri  dari  suatu  proses  dan menggambarkan ruang  lingkup suatu sistem. Diagram konteks akan  memberikan gambaran  tentang  keseluruhan system. Diagram  konteks  ini  merupakan  diagram untuk sistem penjualan pada transaksi penjualan. Terdapat 2 entitas,  yang terdiri dari  Operator  dan  Pimpinan.  Operator  bertugas  mengisi  data  barang,  data transaksi,  min support yang  dimasukkan  ke  sistem  penjualan  kemudian  operator mengakses  atau  meneliti  data  tersebut. Dari  data  yang  telah  di  akses,  operator melaporkan  hasil  aturan  asosiasi  setiap  harinya  dan  memberikan  kepada pimpinan. Pimpinan menerima hasil laporan berupa nilai confidence dan  aturan asosiasi. Diagram konteks ditunjukan pada gambar 2.
Input data barang, transaksi, min support Pimpinan Operator
0
Sistem  Penjualan Chorus Minimarket Nilai confidence dan
Hasil aturan asosiasi
Nilai confidence dan Hasil aturan asosiasi Gambar 2 Diagram Konteks DAD Level 1 Gambar 3 DAD Level 1 Min support Record transaksi Nilai Confidence dan Hasil Aturan Asosiasi Transaksi 2.0 3.0 1.0 Nilai Confidence dan Hasil Aturan Asosiasi Data transaksi Data barang Record barang Record  transaksi Record Hasil asosiasi Data Barang Transaksi Asosiasi Barang Asosiasi Pimpinan Operator Record barang
Diagram  level  1  adalah  diagram  yang  menggambarkan  proses dari  data flow  diagram. Diagram  level  1  memberikan  pandangan  secara  menyeluruh mengenai  sistem,  menunjukkan  fungsi-fungsi utama atau proses  yang ada, aliran data,  dan eksternal  entity .  Pada  level  ini  sudah  dimungkinkan  digambarkannya data store yang digunakan.

## DAD Level 1 Proses Asosiasi
Pada  DAD  Level  1  Proses  Asosiasi,  Operator  melakukan  proses pemasukan  nilai  min support .  Nilai  min support yang  telah  di  masukkan  akan melakukan  proses  pencarian  k- itemset .  K- itemset yang  sudah  ditemukan  akan membentuk  aturan-aturan  asosiasi  yang  menghasilkan  nilai confidence dan  hasil aturan  asosiasi.  Operator  dan  juga  Pimpinan  akan  mendapatkan  nilai confidence dan hasil aturan asosiasi. DAD Level 1 Proses Asosiasi, dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4 DAD Level 1 Proses Asosiasi

## FlowChart Sistem
Dalam  membuat  suatu  sistem  yang  sistematis,  diperlukannya  suatu Flowchart sistem  untuk  melihat  proses  aliran  data  yang  ada  dari  awal  sampai selesai.
3.1 3.2 Min support Nilai Confidence dan Hasil Aturan Asosiasi Nilai Confidence dan Hasil Aturan Asosiasi Record asosiasi Pencarian k-itemset Asosiasi Asosiasi Pimpinan Operator Record asosiasi
Start Input username dan Password Cek status Input data (barang, transaksi, min support) Bentuk itemset dan aturan End Ya Tidak Nilai confidence dan Hasil Aturan asosiasi yang dihasilkan

## Gambar 5 Flowchart
Relasi Antar Tabel Gambar 6 Relasi Antar Tabel Tabel barang * kode_barang nama_barang harga
Tabel transaksi *   id_transaksi
** no_transaksi tanggal ** kode_barang harga
Tabel mtransaksi no_transaksi * tanggal

## Erika Silvia Sihombing, Anton Setiawan Honggowibowo, Dwi Nugraheny
Relasi  antar  tabel  merupakan  hasil  dari  perancangan  basis  data menggunakan  model  basis  data  relasional  yang  membentuk  struktur  relasi  yang baik.  Dengan  relasi  yang  baik,  akan  diperoleh  gambaran  umum  jalannya  sistem. Relasi  antar  tabel  ini  merupakan  alat  bantu  dalam  menentukan  langkah-langkah kerja yang akan dilakukan oleh programmer , dimulai dari proses pemasukan data, pembentukan  tabel  sampai  dengan  pembentukan  laporan-laporan  sesuai  dengan permasalahan pada sistem yang akan dibuat. Relasi database pada Penerapan Data Mining  Menggunakan  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Barang  dapat  dilihat pada gambar 6.

## 4. Implementasi Dan Analisa Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  tahap  pendiskripsian  suatu  sistem  agar sistem  tersebut  siap  untuk  dioperasikan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Tahap implementasi ini akan membahas mengenai desain input data, desain proses data, desain output sistem  serta  analisis  hasil  yang  berupa  pengujian  sistem  tersebut secara manualnya. Dalam implementasi sistem ini dapat diketahui cara kerja suatu sistem  yang  dijalankan,  apakah  telah  berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Untuk mengetahuinya  program  ini  di  buat  dengan  menggunakan delphi  7 dan menggunakan database PostgreSQL.

## Implementasi Menu Apriori
Dalam  implementasi  aplikasi  Data  mining  menggunakan  apriori  pada transaksi penjualan barang di  Chorus Minimarket ini, terdapat menu Apriori yang terdiri  dari  sub  menu  Perhitungan  Apriori  dan  Import  Data.  Tampilan  menu Apriori, dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Menu Apriori

## Implementasi Perhitungan Apriori
Pada  form  proses  perhitungan  apriori  ini,  terdapat tanggal  transaksi  yang berbentuk combo box , digunakan untuk memilih tanggal sesuai dengan kebutuhan dan user berhak memilih tanggal yang sudah disediakan pada form ini. Jika user telah  memilih  tanggal,  maka user klik  tombol  proses  untuk  memproses  datanya dan  melihat  hasil support 1- itemset (C1).  Semua  jumlah  total  transaksi  akan terhitung secara otomatis pada saat pemilihan tanggal dilakukan.
Tampilan  yang  muncul  ketika  tombol  proses  telah  diklik  adalah  berupa DBGrid yang berupa kode barang, nama barang, jumlah dan nilai support . Dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8 Tampilan Form Hasil 1-itemset (C1)
Gambar 9 Tampilan Form Hasil asosiasi dan nilai confidence (%)
Terdapat  min support berbentuk  text  yang  digunakan  untuk  menentukan berapa  presentase  kombinasi item yang  dimiliki  sejumlah  data  transaksi  dengan cara menentukan nilai minimum support. Dalam implementasi ini ditentukan min support 1%.  Ketika  minimum support sudah  ditentukan  oleh  pengguna  berapa persen  (%)  maka  klik  tombol  Proses  untuk  mengetahui  nilai confidence berapa
persen (%) serta hasil aturan asosiasi. Apabila proses masih berjalan akan muncul tulisan sedang proses pada tombol button dan apabila hasilnya muncul maka ada tulisan  bahwa  proses  sudah  selesai.  Hasilnya  akan  muncul  dalam  bentuk  tabel yang berisi B1, B2, B3 dan confidence . Apabila B3 tidak muncul, itu artinya tidak ada  3 item yang  memenuhi  min support 1%.  Tampilan  Form  hasil  asosiasi  dan nilai confidence dapat dilihat pada gambar 9
Analisa Hasil
Hasil sistem yang didapatkan harus diuji nilainya dengan membandingkan hasil  pengujian  sistem  secara  manual,  sehingga  dengan  perbandingan  ini  akan didapatkan hasil sistem yang benar-benar sesuai dengan hitungan manualnya dan dapat  dibandingkan  dengan  hasil  dari  perhitungan  aplikasi.  Tahap  perhitungan yang diperlukan :
1. Mencari jumlah total transaksi dan nilai support.
2. Menentukan minimum support 1%
3. Membentuk aturan asosiasi dan mencari nilai confidence sesuai dengan min support yang ditentukan yaitu 1%.
Sebagai  contoh  analisa  untuk  melakukan  perhitungan  secara  manual,  diambil contoh  data  mining  pada  transaksi  penjualan  barang  mulai  dari  tanggal  1  Mei 2011 sampai 2 Mei 2011 yang berjumlah 453 data transaksi.
Tabel 1 Data Transaksi TANGGAL ID TRANSAKSI NO TRANSAKSI KODE BARANG NAMA BARANG HARGA 5/1/2011 1 1 8991906101019  DJARUM SUPER 12 8900 5/1/2011 2 1 34 FRUITAMIN/TEKITA 1000 5/1/2011 3 1 89686010015 INDOMIE AYAM BAWANG 69GR 1400 5/1/2011 4 2 8886008101091  AQUA AIR MINERAL 1500 ML 2900 5/1/2011 5 2 8991906101019  DJARUM SUPER 12 8900
Penyelesaian perhitungan apriori sebagai berikut :
1. Mencari jumlah total transaksi dan nilai support.
Langkah awal dari yang dilakukan adalah dengan menghitung jumlah total data transaksi  dari  tanggal  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  yaitu  sebagai  contoh tanggal 1 Mei 2011 sampai 2 Mei 2011.
Rumus untuk mencari nilai support 1 itemset adalah :
Support = Jumlah transaksi item B1 x   100% Jumlah total transaksi Keterangan :
B1 = Jumlah barang satu item
Total transaksi = Jumlah keseluruhan total transaksi tanggal 1-2 Mei
Setelah  proses  dijalankan  maka  akan  muncul  tabel  seperti  di  bawah  ini yang memiliki total transaksi 453 beserta nilai support :
Tabel 2 Satu Itemset(C1)
B1 JML SUPPORT ABC JUICE LYCHEE 250 ML 1 1/453*100% = 0.220750552% ABC SAMBAL MANIS PEDAS 140ML 1 1/453*100% = 0.220750552% ABC SARI KACANG HIJAU 250ML 1 1/453*100% = 0.220750552% ABC SOURSOP JUICE 250 ML 1 1/453*100% = 0.220750552% ADES 1500ML 3 3/453*100% = 0.662251656% ADES AIR MINERAL 600ML 2 2/453*100% = 0.441501104% 2. Menentukan minimum support 1%.
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  hasil support dan  ditentukan  minimum support yaitu 1%.
3. Menentukan frequent 1- itemset
Membuang itemset yang  tidak  memenuhi  minimum support 1%.  Hasil frequent 1- itemset dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 3 Hasil Frequent 1-Itemset(L1) Min Sup 1%
3.1 Mencari Frequent 2- itemset (L2) dengan  mengkombinasikan frequent 1- itemset . Rumus untuk mencari frequent 2- itemset adalah :
Support = Jumlah item B1 dan item B2 x  100%

## Jumlah total transaksi
Keterangan :
NAMA BARANG JML SUPPORT AQUA AIR MINERAL 1500 ML 9 9/453*100% = 1.986754967% AQUA AIR MINERAL 600 ML 5 5/453*100% = 1.103752759% AQUARIA AIR MINERAL 600 ML 11 11/453*100% = 2.428256071% DJARUM SUPER 12 11 11/453*100% = 2.428256071% GUDANG GARAM SURYA ECERAN 11 11/453*100% = 2.428256071% KACANG GARUDA TELOR 9 9/453*100% = 1.986754967% KOREK GAS FIRESTONE/MAGNET 8 8/453*100% = 1.766004415% ROTI DIM ALL ITEM 8 8/453*100% = 1.766004415% ULTRA MILK COKLAT 250ML 10 10/453*100% = 2.207505519%
B1 = Kombinasi jumlah barang dua item (B1 dan B2)
Total transaksi = Jumlah keseluruhan total transaksi tanggal 1-2 Mei
Setelah proses dijalankan maka hasil yang dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 Dua Itemset (C2) min support 1%
B1 B2 JML SUPPORT AQUA AIR MINERAL 1500 ML AQUA AIR MINERAL 600 ML 0 0/453*100% = 0% AQUA AIR MINERAL 1500 ML AQUARIA AIR MINERAL 600 ML 0 0/453*100% = 0% AQUA AIR MINERAL 1500 ML DJARUM SUPER 12 5 5/453*100% = 1.103752759% AQUA AIR MINERAL 1500 ML GUDANG GARAM SURYA ECERAN 0 0/453*100% = 0% AQUA AIR MINERAL 1500 ML KACANG GARUDA TELOR 8 8/453*100% = 1.766004415% AQUA AIR MINERAL 1500 ML KOREK GAS FIRESTONE/MAGNET 4 4/453*100% = 0.883002208%
3.2 Menentukan frequent 2- itemset
Membuang itemset yang  tidak  memenuhi  minimum support 1%.  Hasil frequent 2- itemset dapat dilihat pada tabel 5. Tabel 5 Hasil Frequent 2-Itemset(L2) Min Sup 1% B1 B2 JML SUPPORT AQUA AIR MINERAL 1500 ML DJARUM SUPER 12 5 5/453*100% = 1.103752759% AQUA AIR MINERAL 1500 ML KACANG GARUDA TELOR 8 8/453*100% = 1.766004415% AQUA AIR MINERAL 600 ML GUDANG GARAM SURYA ECERAN 7 7/453*100% = 1.545253863% DJARUM SUPER 12 KACANG GARUDA TELOR 6 6/453*100% = 1.324503311% ROTI DIM ALL ITEM ULTRA MILK COKLAT 250ML 7 7/453*100% = 1.545253863% 3.3 Mencari Frequent 3- itemset (L3) dengan  mengkombinasikan frequent 1- itemset dengan frequent 2 -itemset .  Apakah  ada itemset yang  memenuhi minimum support 1% pada 3- itemset ? Hasil yang dilihat pada tabel 6. Tabel 6 Tiga Itemset (C3) B1 B2 B3 JML SUPPORT AQUA AIR MINERAL 1500 ML AQUA AIR MINERAL 600 ML AQUARIA AIR MINERAL 600 ML 0 0/453*100% = 0% AQUA AIR MINERAL 1500 ML AQUA AIR MINERAL 600 ML DJARUM SUPER 12 0 0/453*100% = 0% AQUA AIR MINERAL 1500 ML AQUA AIR MINERAL 600 ML GUDANG GARAM SURYA ECERAN 0 0/453*100% = 0%
Pencarian  dapat  diberhentikan  karena  didapatkan  hasil support 0%  pada C3.  Ini  berarti  tidak  ada  asosiasi  barang  yang  memenuhi  min support yang ditentukan  (1%).  Maka  yang  memenuhi  min support 1%  adalah frequent 2- itemset.
4. Membentuk aturan asosiasi dan mencari nilai confidence (%)
Rumus untuk mencari nilai confidence adalah:
Confidende =  Jumlah transaksi item B1 dan item B2    x 100%
Jumlah transaksi item B1
Keterangan : B1 dan B2 = Jumlah kombinasi barang 1 dan 2 (B1 dan B2) terhadap transaksi
B1 = Jumlah barang satu item (B1) terhadap transaksi
Tabel 7 Hasil Asosiasi dan Nilai Confidence 1%
Dari implementasi ini dapat dilihat dapat diambil kesimpulan hasil asosiasi
dan nilai confidence yang memenuhi min support 1% yaitu :
1. Jika  pelanggan  membeli  Aqua  Air  Mineral  1500  Ml  maka  juga  membeli Djarum Super 12 dengan nilai confidence 55.55555556 %.
2. Jika pelanggan  membeli  Aqua  Air Mineral 1500 Ml  maka  juga  membeli Kacang Garuda Telor dengan nilai confidence 88.88888889 %
3. Jika  pelanggan  membeli  Aqua  Air  Mineral  600  Ml  maka  juga  membeli Gudang Garam Surya Eceran dengan nilai confidence 63.63636364 %
4. Jika  pelanggan  membeli  Djarum  Super  12  maka  juga  membeli  Kacang Garuda Telor dengan niai confidence 54.54545455 %
5. Jika pelanggan membeli Roti Dim All Item maka juga membeli Ultra Milk Coklat 250ml dengan nilai confidence 87.5%.
5. Kesimpulan
1. Hasil  dari association yang  berupa  informasi  mengenai  barang  apa  saja yang  dibeli  secara  bersamaan  oleh  konsumen,  dapat  digunakan  sebagai bahan pertimbangan untuk menetapkan strategi pemasaran.
B1 B2 Confidence (%) AQUA AIR MINERAL 1500 ML DJARUM SUPER 12 5/9*100% = 55.55555556% AQUA AIR MINERAL 1500 ML KACANG GARUDA TELOR 8/9*100% = 88.88888889% AQUA AIR MINERAL 600 ML GUDANG GARAM SURYA ECERAN 7/11*100% = 63.63636364% DJARUM SUPER 12 KACANG GARUDA TELOR 6/11*100% = 54.54545455% ROTI DIM ALL ITEM ULTRA MILK COKLAT 250ML 7/8*100% = 87.5%
2. Pada  data  transaksi  penjualan  yang  ada  di  Chorus  Minimarket,  dapat  di hasilkan   aturan tentang hubungan asosiasi antar barang yang biasanya di beli oleh pelanggan secara bersamaan.
3. Aplikasi  data mining dengan  apriori  dapat  di  selesaikan  dengan menggunakan program Delphi dan menggunakan database postgreSQL.

## Saran
1. Menggunakan  komputer  dengan  kemampuan  komputasi  yang  tinggi untuk mengolah data supaya lebih cepat.
2. Aplikasi ini dikembangkan lagi jika user dapat melihat nilai confidence dari barang yang ditentukan oleh manajer sendiri.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Han,  Jiawei.  dan  Kamber,  M.,  2001, Data  Mining  :  Concepts  and Techniques , Morgan Kaufman Publisher. San Fransisco.
HM.,Jogiyanto, 2005, Analisis dan Desain  Sistem Informasi: Pendekatan Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis .  CV. Andi Offset. Yogyakarta.
Kantardzic,  M.,  2003. Data  Mining  :  Concepts,  Models,  Methods  and Algorithms . John Wiley and son.
Kusrini  dan  Luthfi,  E.T,  2009, Algoritma  Data  Mining .  CV.Andi  Offset. Yogyakarta.
Santoso,  Budi,  2007, Data Mining  :  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis . Graha Ilmu. Yogyakarta.
Turban,  Efram,  Aronson,  Jay  E,  dan  Peng-Liang,  Ting,  2005, Decision Support  Systems  and  Intelligent  Systems  (Sistem  Pendukung  Keputusan dan Sistem Cerdas) . CV. Andi Offset. Yogyakarta.