## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI TERHADAP DATA PENJUALAN PADA PERUSAHAAN RETAIL
Jordy Lasmana Putra 1 ; Mugi Raharjo 2 ; Tommi Alfian Armawan Sandi 3; Ridwan 4 ; Rizal Prasetyo 5 ; 1 Program Studi Magister Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta
www.nusamandiri.ac.id
balakusalo@gmail.com ; mugimou@gmail.com ; alfian.armawan@gmail.com ; ridwans70@gmail.com ; prasetyorizal3@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract - The development of the business world is increasingly rapid, so it needs a special strategy to increase  the  turnover  of  the  company,  in  this  case the  retail  company.  In  increasing  the  company's turnover  can  be  done  using  the  Data  Mining process,  one  of  which  is  using  a  priori  algorithm. With  a  priori  algorithm  can  be  found  association rules  which  can  later  be  used  as  patterns  of purchasing  goods  by  consumers,  this  study  uses  a repository  of  209  records  consisting  of  23 transactions and 164 attributes. From the results of this study,  the  goods with  the  name  CREAM  CUPID HEART COAT HANGER are the products most often purchased by consumers. By knowing the pattern of purchasing  goods  by  consumers,  the  company management  can  increase  the  company's  turnover by  referring  to  the  results  of  processing  sales transaction data using a priori algorithm.
Keywords: Apriori Algorithm, Transcation Data, retail
Intisari  – Perkembangan  dunia  bisnis  saat  ini semakin  pesat,  sehingga  perlu  strategy  khusus untuk  meningkatkan  omset  perusahaan,  dalam kasus  ini  adalah  peruashaan  retail.  Dalam meningkatkan omset perusahaan dapat dilakukan dengan  menggunakan  proses  Data  Mining,  salah satunya  adalah  dengan  menggunakan  algoritma apriori. Dengan algoritma apriori dapat ditemukan aturan  asosiasi  yang  nantinya  dapat  dijadikan sebagai  pola  pembelian  barang  oleh  konsumen, penelitian  ini  menggunakan  data  repository sebanyak 209 record yang terdiri dari 23 transaksi dan  164  attribute.  Dari  hasil  penelitian  ini didapatkan  barang  dengan  nama  CREAM  CUPID HEART COAT HANGER adalah produk yang paling sering  dibeli  oleh  para  konsumen.  Dengan diketahuinya  pola  pembelian  barang  oleh konsumen,  pihak  pengelola  perusahaan  dapat meningkatkan omset perusahaan dengan mengacu
kepada  hasil  dari  pengolahan  data  transaksi penjualan    dengan  menggunakan  algoritma apriori.
Kata  Kunci :  Algoritma  Apriori,  Data  Penjualan, retail

## PENDAHULUAN
Dunia bisnis sekarang ini banyak perusahaan  bersaing  untuk  meningkatkan  omset perusahaan.  Persaingan  ini  disebabkan  karena banyaknya  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang yang  sama,  seperti  halnya  yang  terjadi  pada perusahaan yang bergerak dibidang retail.
Perusahaan retail berkembang begitu pesat sehingga  memungkinkan  adanya  permasalahan yang sering dihadapi oleh perusahaan, antara lain belum  adanya  sistem  yang  mengatasi  mengenai tata  letak  produk.  Sistem  tata  letak  produk  ini dilakukan  untuk memberikan  kemudahan  kepada para konsumen saat melakukan proses berbelanja (Arifianti, 2016).
Selain  dari  pada  permasalahan  tata  letak produk,  permasalahan  lain  yaitu  belum  adanya sistem  untuk  mengefisiensikan  stock  barang. Selama    ini    kebanyakan  perusahaan    melakukan pemesanan  barang  kepada  pihak  ketiga  hanya dengan  mengira-ngira  ketika  jumlah  barang  di gudang hampir habis (Fauziah & Ratnawati, 2018). Selain  itu  masih  ada  beberapa  perusahaan  yang belum  mengetahui  pola  pembelian  barang konsumen,  yang  dimana  pola  pembelian  barang ini meliputi barang apa saja yang biasa konsumen beli  secara  bersamaan  dalam  satu  transaksi pembelian, misalkan konsumen 1 membeli produk A,  konsumen  juga  membeli  produk  B,  C,  dan seterusnnya.  Hal  ini  menjadi  masalah  karena kebanyakan  data  transaksi  penjualan  hanya dijadikan  arsip  saja  tanpa  dimanfaatkan  dengan baik  (Santoso,  Hariyadi,  &  Prayitno,  2016).
Padahal  dari  kumpulan  data  tersebut  memiliki banyak  informasi  yang  sangat  bermanfaat  untuk dapat  dimanfaatkan,  salah  satunya  untuk mengetahui pola pembelian barang konsumen.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  penulis merumuskan masalah  yang akan dibahas di dalam penelitian ini, antara lain sebagai berikut :
1. Bagaimana  menerapkan  algoritma  apriori untuk  menentukan  pola  pembelian  barang konsumen?
2. Bagaimana  menerapkan  algoritma  apriori untuk mengetahui barang apa saja yang sering dibeli?
Data mining merupakan proses analisa data untuk menemukan suatu pola dari kumpulan data Tersebut  (Gunadi  &  Sensuse,  2016).  Data  mining mampu  menganalisa  dan  mengolah  sekumpulan data  menjadi  sebuah  informasi  yang  dapat menentukan  pola-pola  yang  dapat  menunjang sebuah keputusan.
Ada  beberapa  algoritma  pada  data  mining yang  dapat  kita  gunakan  untuk  memprediksikan suatu  hasil  dari  pengolahan  sekumpulan  data. Salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan algoritma apriori.
Analisis  Apriori didefenisikan suatu proses untuk  menemukan  semua  aturan  apriori  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  support  dan syarat minimum untuk (Gunadi & Sensuse, 2016). Algoritma apriori biasa digunakan dalam mencari sebuah    pola  pembelian  suatu  barang  dari sekumpulan data.
Ditambah  dengan  metode  market  basket analysis, kita dapat mengetahui dan memprediksi pola  pembelian  konsumen,  ketika  konsumen membeli  barang  A,  dimungkinkan  untuk  membeli barang  B  dengan  dilihat  dari  prosentase kedekatan  antara  barang  A  dan  barang  B.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data repository yang bersumber dari https://www.kaggle.com.
Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkaan dapat  meningkatkan  omset  perusahaan,  karena dengan  mengetahui  pola  pembelian  barang konsumen, perusahaan dapat menentukan penempatan  tata  letak  produk-produk  yang  di jual,  sehingga  dengan  peletakan  produk  yang disesuaikan  dengan  pola  pembelian  barag konsumen, konsumen dapat membeli produk lain selain  produk  utama  yang  dibelinya,  perusahaan juga  dapat  mengefisienkan  pembelian  stock barang berikutnya, dan meminimalisir penumpukan  stock  barang  tertentu  karena  sudah diketahui barang apa saja yang paling sering dibeli dan  jarang  dibeli  oleh  konsumen,  khususnya diimplementasikan pada perusahaan retail.

## BAHAN DAN METODE Data Mining (CRISP-DM)
Berikut  ini  adalah  penjelasan  mengenai enam  tahap  Siklus  hidup  proyek  data  mining menurut  Cross-Industry  Standart  Proses  for  Data Mining(CRISP-DM)yang  dikembangkan  tahun 1996  terbagi  dalam  6  fase  (Kusrini  &  Luthfi, 2009).
Sumber : (Nursanti & Vydia, 2013) Gambar 1. Proses Data Mining menurut CRISP-DM
Berikut  ini  merupakan  penjelasan  dari gambar di atas : 1. Fase Pemahaman Bisnis (Business Understanding Phase)
a. Penentuan  tujuan  proyek  dan  kebutuhan secara  detail  dalam  lingkup  bisnis  atau unit penelitian secara keseluruhan.
b. Menerjemahkan  tujuan  dan  batasan menjadi  formula  dari  permasalahan  data mining.
c. Menyiapkan strategi awal untuk mencapai tujuan.
2. Fase  pemahaman  data  (Data  Understanding Phase)
a. Mengumpulkan data.
b. Menggunakan  analisis  penyelidikan  data untuk  mengenali  lebih  lanjut  data  dan pencarian pengetahuan awal.
c. Mengevaluasi kualitas data.
d. Jika diinginkan, pilih sebagian kecil group data yang mungkin mengundang pola dari permasalahan.
3. Fase  pengolahan  data  (Data  Preparation Phase)
a. Siapkan  data  awal,  kumpulkan  data  yang akan  digunakan  untuk  keseluruhan  fase berikutnya. Fase ini merupakan pekerjaan berat  yang  perlu  dilaksanakan  secara intensif.
b. Pilih  kasus  dan  variabel  yang  ingin dianalisis  dan  yang  sesuai  analisis  yang akan dilakukan.
c. Lakukan  perubahan  pada  beberapa variabel jika dibutuhkan.
d. Siapkan  data  awal  sehingga  siap  untuk perangkat pemodelan.
4. Fase Pemodelan (Modelling Phase)
a. Pilih  dan  aplikasikan  teknik  pemodelan yang sesuai.
b. Perlu  diperhatikan  bahwa  beberapa teknik  mungkin  untuk  digunakan  pada permasalahan data mining yang sama.
c. Jika  diperlukan,  proses  dapat  kembali  ke fase  pengolahan  data  untuk  menjadikan data ke dalam bentuk yang sesuai dengan spesifikasi  kebutuhan  teknik  data  mining tertentu.
5. Fase Evaluasi
a. Pengevaluasi  satu  atau  lebih  model  yang digunakan  dalam  fase  permodelan  untuk mendapatkan  kualitas  dan  efektivitas sebelum disebarkan untuk digunakan.
b. Menetapkan  apakah terdapat model yang memenihi tujuan pada fase awal.
c. Menentukan apakah terdapat permasalahan  penting  dari  bisnis  atau penelitian  yang  tidak  tertangani  degan baik.
d. Mengambil  keputusan  yang  berkaitan dengan  penggunaan  hasil  dari  data mining.
6. Fase Penyebaran
a. Menggunakan  model  yang  dihasilkan. Terbentuknya  model  tidak  menandakan telah terselesaikannya proyek.
b. Contoh sederhana penyebaran: pembuatan laporan.
c. Contoh kompleks penyebaran: penerapan proses  data  mining  secara  paralel  pada department lain.
Association Rule atau Aturan Asosiasi
Merupakan  ikatan  atau  bias  juga  di  sebut hubungan  “apa  dengan  apa”.  Aturan  asosiasi  juga sering dinamakan market basket analysis (analisis keranjang belanja),  atau  bisa  dinamakan  aturan  asosiasi dalam  bentuk  “if-then”  atau  “jika-maka”.  Aturan ini  dihitung  dari  sekumpulan  data  yang  sifatnya probabilitas  (Robi  Yanto,  2015).  Contoh  asosiasi dalam sebuah penelitian, yaitu dengan menemukan barang dalam perusahaan retail yang sering  dibeli  secara  bersamaan,  dan  barang  yang tidak pernah diberi secara bersamaan. Interestingness measure yang digunakan adalah:
a. Support ,    adalah  suatu  ukuran  yang menunjukkan  seberapa  besar  tingkat  dominasi suatu  item  atau  itemset  dari  keseluruhan transaksi.
b. Confidence , adalah suatu ukuran yang menunjukkan  hubungan  antar  dua  item  secara conditional (berdasarkan suatu kondisi tertentu).
Pencarian pola kaidah asosiasi mengunakan dua  buah  parameter  nilai  yaitu  dukungan (support)  dan  keterpercayaan  (confidence)  yang memiliki  rentang  nilai  antara  0%  -  100  % (GIBRAN, 2016).
Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi menjadi dua tahap:
1. Analisa 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:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ΣTransaksiMengandungA
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100%  … … (1)
2.  Pembentukan  aturan  assosiatif  Setelah  semua pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari aturan assosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan assosiatif A _B Nilai confidence dari aturan A _B diperoleh dari rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴  → 𝐵)
= ΣTransaksiMengandung A & BgA ΣT𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∗ 100% … … (2)
Algoritma Apriori Algoritma  yang  berpengaruh  untuk  mining frequent Itemset untuk aturan asosiasi  (Gunadi & Sensuse,  2016)  Algoritma  apriori  termasuk  jenis aturan  asosiasi  pada  data  mining.  Aturan  yang menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis.    Analisis    asosiasi    atau  association  rule mining  adalah  teknik  data  mining    untuk menemukan  aturan  suatu kombinasi item. Salah satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan algoritma  yang  efisien  adalah  analisis  pola frekuensi  tinggi  (frequent  pattern  mining). Penting  tidaknya  suatu  asosiasi  dapat  diketahui dengan  dua  tolak  ukur,  yaitu:  support  dan confidence.  Support  (nilai  penunjang)  adalah persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam database,  sedangkan  confidence  (nilai  kepastian) adalah  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam aturan asosiasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma  apriori  biasa  digunakan  untuk mencari  aturan  asosiasi  yang  dapat  memenuhi syarat  minimum support (nilai  penunjang),  yang dimana  merupakan  kombinasi  tiap  item  dalam
database.  Dan  syarat  minimum confidence (nilai kepastian),  yang  dimana  merupakan  kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi.
Pembentukan 1 Itemset Berikut  adalah  proses  penyelesaian  dari pembentukan 1 item set dengan jumlah minimum support 10% dengan rumus:
= Σpemilihan 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 Σpemilihan ∗ 100%   … … (3) Tabel 1. Item Set No Item Set Support 1 GLASS STAR FROSTED T-LIGHT HOLDER 13% 2 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% 3 KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE 13% 4 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% 5 RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. 13% 6 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% 7 SET 7 BABUSHKA NESTING BOXES 13% 8 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% 9 WHITE HANGING HEART T- LIGHT HOLDER 13% 10 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% Sumber: Putra (2019) Pembentukkan 2 Item set
Berikut  adalah  proses  penyelesaian  dari pembentukan 2 item set dengan jumlah minimum support 10% dengan rumus:
= 𝜮𝒑𝒆𝒎𝒊𝒍𝒊𝒉𝒂𝒏 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 ∩ 𝑩
𝒑𝒆𝒎𝒊𝒍𝒊𝒉𝒂𝒏 ∗ 𝟏𝟎𝟎% … (𝟒) Tabel 2. Item Set No Item Set Support 1 GLASS STAR FROSTED T-LIGHT HOLDER, CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% 2 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, GLASS STAR FROSTED T-LIGHT HOLDER 13% 3 KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE, CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% 4 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, KNITTED UNION 13%
No Item Set Support FLAG HOT WATER BOTTLE 5 RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% 6 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. 13% 7 SET 7 BABUSHKA NESTING BOXES, CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% 8 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, SET 7 BABUSHKA NESTING BOXES 13% 9 WHITE HANGING HEART T- LIGHT HOLDER, CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 13% 10 CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER 13%
Sumber : (Putra, 2019)
Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah  terbentuk item  set, selanjutnya dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiasi A ke B, dengan minimal confidence = 90%.
Untuk  menemukan  nilai confidence dari  aturan  A ke B dengan rumus :
= Σpemilihan 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∩ 𝐵

## Σpemilihan mengandung A ∗ 100% … … (5)
Dengan  rumus  diatas  dapat  diperoleh  nilai confidence dari  2 item  set seperti  table  di  bawah ini:
Tabel 3. Aturan Asosiasi No Item Set Support 1 Jika membeli GLASS STAR FROSTED T-LIGHT HOLDER, juga membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 100% 2 Jika membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, juga membeli GLASS STAR FROSTED T-LIGHT HOLDER 100% 3 Jika membeli KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE, juga membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 100% 4 Jika membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, juga membeli KNITTED UNION 100%
No Item Set Support FLAG HOT WATER BOTTLE 5 Jika membeli RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. juga membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 100% 6 Jika membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, juga membeli RED WOOLLY HOTTIE WHITE HEART. 100% 7 Jika membeli SET 7 BABUSHKA NESTING BOXES, juga membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 100% 8 Jika membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, juga membeli SET 7 BABUSHKA NESTING BOXES 100% 9 Jika membeli WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER, juga membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER 100% 10 Jika membeli CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER, juga membeli WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER 100%
Sumber : (Putra, 2019)
Data  diatas  merupakan  hasil  perhitungan manual menggunakan rumus di excel, nah apabila menggunakan tools ,  dalam  kasus  ini  penulis menggunakan  Rapid  Miner  Studio  9.1  yang dimana  hasil  yang  ditampilkan  merupakan  hasil terbaik  dari  aturan  yang  ada.  Berikut  adalah tampilan  hasil  menggunakan  Rapid  Miner  Studio 9.1:
1. Quantity_GLASS  STAR  FROSTED  T-LIGHT HOLDER=true  3  ==>  Quantity_CREAM  CUPID
HEARTS COAT HANGER=true 3

## 2. Quantity_CREAM CUPID HEARTS COAT
HANGER=true  3  ==>  Quantity_GLASS  STAR
FROSTED T-LIGHT HOLDER=true 3
3. Quantity_KNITTED  UNION  FLAG  HOT  WATER BOTTLE=true  3  ==>  Quantity_CREAM  CUPID HEARTS COAT HANGER=true 3

## 4. Quantity_CREAM CUPID HEARTS
COAT HANGER=true  3  ==>  Quantity_KNITTED
UNION FLAG HOT WATER BOTTLE=true 3
5. Quantity_RED  WOOLLY  HOTTIE  WHITE HEART.=true  3  ==>  Quantity_CREAM  CUPID HEARTS COAT HANGER=true 3
6. Quantity_CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER=true  3  ==>  Quantity_RED  WOOLLY HOTTIE WHITE HEART.=true 3 7. Quantity_SET 7 BABUSHKA NESTING
BOXES=true  3  ==>  Quantity_CREAM  CUPID HEARTS COAT HANGER=true 3

## 8. Quantity_CREAM CUPID HEARTS COAT
HANGER=true 3 ==> Quantity_SET 7
BABUSHKA NESTING BOXES=true 3
9. Quantity_WHITE  HANGING  HEART  T-LIGHT HOLDER=true  3  ==>  Quantity_CREAM  CUPID HEARTS COAT HANGER=true 3
10. Quantity_CREAM  CUPID  HEARTS  COAT HANGER=true 3 ==> Quantity_WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER=true 3
Berikut  ini  merupakan  cara  membaca dari hasil perhitungan diatas yang menggunakan tools Rapid Miner Studio 9.1 :
1. Apabila  konsumen  membeli  GLASS  STAR FROSTED  T-LIGHT  HOLDER,  konsumen  juga akan  membeli  CREAM  CUPID  HEARTS  COAT HANGER dengan nilai confidence 100% .
2. Apabila  konsumen  membeli  CREAM  CUPID HEARTS COAT HANGER, konsumen juga akan membeli  GLASS  STAR  FROSTED  T-LIGHT HOLDER dengan nilai confidence 100% .
3. Apabila  konsumen  membeli  KNITTED UNION FLAG  HOT  WATER  BOTTLE,  konsumen  juga akan  membeli  CREAM  CUPID  HEARTS  COAT HANGER dengan nilai confidence 100% .
4. Apabila  konsumen  membeli  CREAM  CUPID HEARTS COAT HANGER, konsumen juga akan membeli KNITTED UNION FLAG HOT WATER BOTTLE dengan nilai confidence 100% .
5. Apabila  konsumen  membeli  RED  WOOLLY HOTTIE  WHITE  HEART,  konsumen  juga  akan membeli  CREAM  CUPID  HEARTS  COAT HANGER dengan nilai confidence 100% .
6. Apabila  konsumen  membeli  CREAM  CUPID HEARTS COAT HANGER, konsumen juga akan membeli  RED  WOOLLY  HOTTIE  WHITE HEART dengan nilai confidence 100% .
7. Apabila konsumen membeli SET 7 BABUSHKA NESTING  BOXES,  konsumen  juga  akan
membeli  CREAM  CUPID  HEARTS  COAT HANGER dengan nilai confidence 100% .
8. Apabila  konsumen  membeli  CREAM  CUPID HEARTS COAT HANGER, konsumen juga akan membeli  SET  7  BABUSHKA  NESTING  BOXES dengan nilai confidence 100% .
9. Apabila konsumen membeli WHITE HANGING HEART  T-LIGHT  HOLDER,  konsumen  juga akan  membeli  CREAM  CUPID  HEARTS  COAT HANGER dengan nilai confidence 100% .
10. Apabila  konsumen  membeli  CREAM  CUPID HEARTS COAT HANGER, konsumen juga akan membeli  WHITE  HANGING  HEART  T-LIGHT HOLDER dengan nilai confidence 100% .

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menghasilkan  data  yang dimana  data  tersebut  merupakan  aturan  asosiasi dari  kumpulan  data  transaksi  penjualan  pada perusahaan  retail.  Dari  aturan  asosiasi  tersebut dapat  diperoleh  pola  pembelian  barang,  yang dimana  para  customer  lebih  sering  membeli barang  Cream  Cupid  Heart  Coat  Hanger,  terbukti dari  hasil  perhitungan  menggunakan  Algoritma Apriori,  bahwa  item  dengan  nama  Cream  Cupid Heart Coat Hanger  yang paling sering muncul dan menjadi  pilihan  bagi  para  konsumen  ketika berbelanja.
Sehingga dengan diketahuinya pola pembelian barang tersebut, maka pihak pengelola perusahaan dapat memprediksi kebutuhan market yang  akan  datang,  dan  dapat  memperhitungkan stock  barang  apa  saja  yang  harus  diperbanyak karena  banyak  peminatnya,  dan  barang  apa  saja yang  stocknya  harus  dikurangi  karena  peminat yang  kurang,  dan  juga  dengan  hasil  asosiasi tersebut  pihak  pengelola  dapat  mengatur  tata letak  produk  menjadi  lebih  baik  karena mendekatkan  produk-produk  yang  sering  di  beli bersamaan  oleh  para  customer.  Sehingga  dengan diketahuinya  pola  pembelian  barang  tersebut, dapat lebih meningkatkan omset perusahaan.
Dengan pengolahan data asosiasi yang  baik apabila  diterapkan  dengan  baik  pula  akan  sangat membantu dalam meningkatkan omset perusahaan.  Untuk  mengolah  data  asosiasi  dapat pula  menggunakan  algoritma  lain  tidak  hanya menggunakan  algoritma  apriori  seperti  yang penulis  terapkan  dalam  penelitian  ini,  antara  lain ada  algoritma  FGGrowth,  algorritma  Tertius, algoritma  Generalized  Sequential  Patter  (GSP),
dan lain sebagainya untuk dapat dijadikan sebagai comparasi dalam mencari hasil yang lebih akurat.

## REFERENSI
Arifianti,  R.  (2016).  ANALISIS  TATA  LETAK DALAM PERSPEKTIF RITEL Ria. AdBispreneur , 1 (3), 251–258.
Fauziah,  S.,  &  Ratnawati.  (2018).  Penerapan Metode  FIFO  Pada  Sistem  Informasi Persediaan  Barang. Jurnal  Teknik  Komputer ,
4 (1), 98–108.
GIBRAN,  R.  (2016).  Analisis  Aturan  Asosiasi Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan  Inventori  Apotek. Skripsi, Fakultas Ilmu Komputer , (5).
Gunadi,  G.,  &  Sensuse,  D.  I.  (2016).  Penerapan metode  data  mining  market  basket  analysis terhadap  data  penjualan  produk  buku dengan  menggunakan  algoritma  apriori  dan frequent  pattern  growth  (fp-growth):  studi kasus  percetakan  PT.  Gramedia. Telematika MKOM , 4 (1), 118–132.
Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009). Algoritma  Data Mining  -  Kusrini,  Emha  taufiq  luthfi,
Universitas Amikom - Google Buku . (Theresia Ari  Prabawati,  Ed.).  C.V  ANDI  OFFSET. Retrieved from https://books.google.co.id/books?id=- Ojclag73O8C&printsec=frontcover&hl=id#v =onepage&q&f=false
Nursanti,  I.,  &  Vydia,  V.  (2013).  Market  Basket Analysis Pada Perusahaan, 11 (1), 13–22.
Robi  Yanto,  R.  K.  (2015).  Implementasi  Data Mining  dengan  Metode  Algoritma  Apriori dalam  Menentukan  Pola  Pembelian  Obat. Implementasi  Data  Mining  Dengan  Metode Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Pola Pembelian  Obat,  Citec  Journal , Vol.  2 , No (ISSN: 2354-5771), 102–113. https://doi.org///dx.doi.org/10.4236/ce.20 16.71020 Santoso, H., Hariyadi, I. P., & Prayitno. (2016). Data Mining  Analisa  Pola  Pembelian  Produk Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori. Teknik  Informatika.  ISSN :  2302-
3805 , (1), 19–24. Retrieved from http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnast eknomedia/article/download/1267/1200