## OPTIMASI PENJUALAN TOKO KELONTONG DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA APRIORI
Riki Saenafulloh, Arnisa Stefani, Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. H. S. Ronggowaluyo Telukjambe Timur - Karawang 41361
Riki20012000@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  bisnis  toko  kelontong,  diperlukan  strategi  yang  efektif  untuk  meningkatkan  keuntungan  dan menghadapi  persaingan  dari  toko-toko  kelontong  lain  yang  memiliki  model  usaha  serupa.  Beberapa  contoh strategi yang bisa diimplementasikan adalah mempertahankan ketersediaan stok barang yang sering dicari oleh pelanggan, menawarkan produk tambahan kepada pelanggan berdasarkan pembelian sebelumnya, dan mengatur susunan atau layout barang di toko untuk mempengaruhi keputusan pembelian pelanggan. Untuk mengembangkan strategi ini, data transaksi dari toko kelontong perlu diolah menggunakan metode data mining, khususnya metode Apriori, yang bertujuan mencari aturan asosiasi dari kumpulan data transaksi tersebut. Dari hasil analisis data, didapatkan temuan bahwa persediaan rokok dan kopi sachet harus diperhatikan secara seksama agar stok tidak kosong,  sehingga  pelanggan  tidak  kecewa  dan  tetap  loyal.  Selain  itu,  penjual  dapat  menggunakan  informasi support  kombinasi  dua  item  atau  aturan  asosiasi  untuk  memberikan  rekomendasi  produk  tambahan  kepada pelanggan, hal ini dapat meningkatkan peluang penjualan. Penempatan item yang berhubungan secara strategis dalam layout  toko  juga penting untuk  menarik perhatian pelanggan dan mendorong pembelian  impulsif. Item- item yang memiliki hubungan erat, seperti sayur dan minyak, sebaiknya ditempatkan berdekatan agar lebih mudah ditemukan  oleh  pelanggan.  Serta  usahakan  item  yang  tertera  pada  tabel  asosiasi  di  tempatkan  di  tempat  yang strategis.
Kata kunci: Apriori, associate, rules, data, mining
1. PENDAHULUAN
Dalam memenuhi kebutuhanya, manusia senantiasa  berusaha  untuk  menghasilkan  atau mendapatkan keuntungan dengan menyediakan barang  atau  jasa.  Kegiatan  ini  dinamakan  bisnis  atau usaha. Toko kelontong adalah salah satu bentuk usaha yang dapat dijumpai hampir disetiap daerah.
Diperlukan  sebuah  strategi  untuk  meningkatkan keuntungan dan bertahan dari kompetitor – kompetitor dengan model usaha yang sama, seperti toko kelontong lain  di  sekitar  [1].  Contoh  strategi  tersebut  seperti menarik atau mempertahankan ketergantungan pelanggan terhadap toko. Dengan cara mempertahankan  jumlah  supply  barang  yang  sering dicari pelanggan dari toko kelontong. Sering kali kita mengalami situasi di mana pelanggan berencana untuk membeli barang di toko kelontong, tetapi barang yang diinginkannya  tidak  tersedia  atau  telah  habis. Akibatnya, pelanggan akan mencari toko lain sebagai alternatif,  dan  hal  ini  dapat  menyebabkan  penurunan tingkat penjualan toko kelontong [2].
Contoh  strategi  lain  adalah  dengan  mengatur susunan  (layout)  barang  barang  yang  dijual  di  toko kelontong.  Hal ini dapat men-sugesti para pelanggan untuk  membeli  produk  di  dekat  produk  pertama. Strategi  lainya  seperti  memberikan  sugesti  langsung kepada pelanggan dengan mempertimbangkan barang sebelumnya  yang  dipilih  pelanggan  atau  dari  track record pelanggan – pelanggan sebelumnya.
Dari  ketiga  contoh  strategi  diatas  dapat  dilihat bahwa  setiap  strategi  membutuhkan  data  dan
informasi. Kita ambil contoh dalam pengaturan layout barang  yang  paling  optimal  untuk  meningkatkan penjualan.  Untuk  strategi  ini  kita  membutuhkan  data mentah  (data  transaksi  tanpa  diproses),  informasi probabilitas  pembelian  kombinasi  dua  atau  lebih produk, serta data dan informasi yang lain. Maka dari itu dibutuhkan sebuah metode dalam prosses mencari informasi  yang  akurat  yang  mana  membutuhkan pemrossesan data dalam pelaksanaanya.
Sebuah  informasi  akan  menentukan  sebuah keputusan yang harus diambil oleh pelaku usaha, dan sebuah  keputusan  yang  tepat  dapat  diambil  dari pengolahan  data  yang  akurat.  Proses  atau  kegiatan yang bertujuan untuk menemukan pola atau informasi dari  sebuah  kumpulan  data  disebut  Data  Mining. Dalam bidang data mining, banyak metode – metode yang  dapat  dipakai  untuk  melakukan  prossesing datanya, diantaranya metode apriori.
Dalam kegiatan mining, diperlukan suatu metode yang  mampu  mengubah  tumpukan  data  informasi berharga  atau knowledge [3].  Bersumber  dari penelitian – penelitian terdahulu yang memanfaatkan data mining dengan metode tertentu untuk mengidentifikasi  pola  dalam  penjualan  barang  dan penempatan  lokasi  barang.  Pada  penelitian  kali  ini akan  digunakan  algoritma  apriori  untuk  pemrosessan datanya [4].
Tujuan penggunaan algoritma apriori adalah agar nilai  suport  dapat  menjadi  acuan  untuk  menentukan produk mana yang akan diperhatikan supply-nya, data Confidance  dapat  dijadikan  patokan  untuk  penjaga
toko  dalam  merekomendasikan  brang  lain  yang sekiranya  akan  atau  kemungkinan  dibeli  juga  oleh pembeli [5].   Left Ratio akan menjadi penegas bahwa rule  yang  didapat  sudah  valid  atau  tidak  dan  dapat menjadi  acuan  untuk  pemilik  toko  kelontong  dalam menyusun  layout  [6].  Bisa  digunakan  juga  untuk memperkaya acuan dalam melakukan promosi kepada pelanggan.  Contohnya  bila  left  rationya  1,5  maka kemungkinan  pelanggan  membeli  berdasarkan  rules, lebih  besar  1,5  kali  lipat  dari  pada  pembeli  membeli item – item tersebut secara acak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  yang  membahas  penerapan  algoritma apriori sudah banyak sekali dilakukan dalam berbagai jurnal atau karya ilmiah. Pasalnya metode ini effektif dalam mengolah data - data berukuran besar dan peng- aplikasianya  yang  luas.  Bahkan  dikehidupan  sehari hari sudah banyak sekali penggunaan metode apriori, contohnya seperti rekomendasi pada e-comerce, iklan e-comerce  di  suatu  website  yang  mana  isi  dari  iklan tersebut  berdasar  pada  pembelian  dan  data  search pengguna,  atau  bisa  juga  dijumpai  pada  kegiatan tradding  sebagai  dasar  dari  prediksi  pembelian  dan fluktuasi harga di market.
Ada  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang relevan sebagai bahan referensi bagi untuk penelitian kali  ini.  Contohnya  Jubita  Dongga,  dkk  dalam penelitianya  yang  berjudul  “Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi  Kasus:  Toko Swapen  Jaya  Manokwari)”  membahas  mengenai penentuan  jumlah  persediaan  barang  di  toko  Swapen Jaya  Manokwari.  Tujuanya  adalah  mengantisipasi pelanggan  yang  beralih  ke  toko  lain  setelah mengetahui  bahwa  barang  yang  pelanggan  inginkan dalam keadaan kosong (no-stock).
Ariefana  Ria  Riszky,  dkk  dalam  penelitianya yang berjudul “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan” melakukan  pengumpulan  data  histori  transaksi  PT. Agro  Express  Indonesia  serta  mewawancarai  pihak terkait. Diketahui instansi terkait tidak memiliki acuan untuk  promosi  dikarenakan  ketidak  tersediaanya pengolahan data mandiri. Penelitian ini mendapatkan hasil left rule atau left ratio “Jika Jeruk terjual, maka Pear  terjual”  dengan  left  ratio  sebesar  1,1  dan  “Jika GrapeOla dan Jeruk terjual, maka Pear terjual” dengan left ratio yang sama.
Rizky  Sena  Yudha  dengan  penelitianya  yang berjudul  “Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk Menghasilkan  Pola  Penjualan  Produk  Bangunan” mendapatkan  tiga  kesimpulan  yaitu  bahwa  semakin tinggi  nilai  Minimum  Support,  maka  seleksi  itemset menjadi lebih ketat, mengakibatkan jumlah kombinasi item dalam daftar data semakin berkurang. lalu Ketika nilai  Minimum  Confidence  semakin  tinggi  dalam proses  penentuan,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil akhir dari analisis menggunakan metode Apriori akan
menjadi lebih valid. Ini disebabkan oleh fakta bahwa hasil akhir akan terdiri dari daftar data yang memenuhi persyaratan  seleksi  Minimum  Confidence.  Dan  yang terakhir  Metode  Apriori  memiliki  kemampuan  untuk membantu  menemukan  kombinasi  produk  secara tepat.  Dengan  demikian,  dari  kombinasi  pembelian yang  terbentuk,  metode  ini  dapat  membantu  pemilik usaha  dalam  mengatur  tata  letak  produk  atau merancang kombinasi promosi barang [7].

## 2.2. Data Mining
Secara ringkas dan memudahkan untuk khalayak umum  memahami  apa  itu  Data  mining,  dapat disimpulkan  sebagai  proses  pencarian  otomatis informasi  yang  berharga  dari  kumpulan  data  yang brukuran  besar  atau  kumpulan  data  yang  jumlahnya banyak [8].
Mengungkapkan  informasi  tersembunyi  yang sulit ditemukan secara manual adalah Tujuan dari data mining.  Data  mining  mencakup  teknologi  pengenal pola,  teknik  statistik,  matematika,  dan  berbagai algoritma  untuk  mencari  pola  dalam  data.  Dalam konteks  lain,  data  mining  merupakan  eksplorasi  pola dari  kumpulan  data  besar  yang  tersimpan  secara khusus.  Penerapannya  memberikan  manfaat  dalam berbagai industri, seperti analisis market basket untuk meningkatkan strategi pemasaran. Meskipun demikian,  data  mining  juga  menghadapi  tantangan privasi  dan  etika  yang  harus  dihadapi  secara bertanggung  jawab.  Sebagai  bidang  yang  terus berkembang,  data  mining  terus  mengalami  inovasi untuk  menghadapi  kompleksitas  data  yang  semakin besar,  dan  dengan  pengetahuan  dan  keahlian  yang tepat,  data  mining  dapat  menjadi  alat  kuat  untuk mengambil wawasan berharga dari sumber data yang melimpah.
Proses  data  mining  melibatkan  eksplorasi  data guna  mengidentifikasi  pola  dan  keterhubungannya, serta  mengenali  informasi  yang  tidak  tampak  dari sebuah kumpulan data. Dengan menggunakan teknik- teknik khusus, data mining membantu mengklasifikasikan  atau  memilah  data  ke  dalam kelompok  atau  kategori  tertentu,  mengelompokkan data menjadi kluster berdasarkan kesamaan karakteristiknya,  mencari  dan  memahami  hubungan dan  tren  antara  variabel  dalam  data,  lalu  mencari asosiasi  antara  item-item  dalam  dataset,  dan meramalkan  nilai  atau  kejadian  berdasarkan  data historis.
Hal  ini  memungkinkan  penggunanya  untuk mengambil keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi,  menemukan  peluang,  mengoptimalkan proses, serta mengidentifikasi pola yang relevan dalam data yang bersifat besar dan rumit.

## 2.3. Algoritma Apriori
Secara  singkat  algoritma  apriori  dapat  tafsirkan sebagai metode penggalian informasi yang digunakan untuk  menemukan  aturan  asosiasi  dalam  kumpulan data. Aturan asosiasi adalah aturan yang
menggambarkan  hubungan  antara  beberapa  atribut atau item dalam data. Inilah yang biasa disebut market basket analysis atau affinity analys. Tujuan association rule  mining  adalah  menemukan  aturan  -  aturan  yang menghubungkan kombinasi item yang sering muncul bersama dalam dataset.
Pentingnya suatu asosiasi dapat diukur menggunakan  dua  tolok  ukur,  yaitu  support  dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam  database, sementara confidence (nilai kepastian atau kepuasan) menggambarkan  seberapa  kuat  hubungan  antar-item dalam aturan asosiasi [9].
Nilai  support  sebuah  item  dapat  diperoleh menggunakan rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan nilai support dari dua item, diperoleh dari rumus sebagai berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ 𝐵)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(2) Nilai confidence dapat  diperoleh  menggunakan pesamaan berikut :
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴, 𝐵)   = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Sedangkan nilai confidence dari 3 item, diperoleh dari rumus sebagai berikut :
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴, 𝐵, 𝐶)   = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵,𝐶 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 (4)
Lift  Ratio adalah  pengukuran  untuk  menguji validitas aturan yang telah terbentuk dan mengevaluasi kekuatan  atau validating association  rule  yang  ada. Pada tahap ini, dilakukan evaluasi untuk memastikan apakah  produk  A  benar-benar  dibeli  bersamaan dengan produk B. Sebuah aturan dikatakan valid jika nilai  lift  ratio-nya  lebih  dari  1.  Jika  demikian,  maka aturan  tersebut  dapat  dijadikan  referensi  dalam merekomendasikan produk kepada pelanggan [10].
Dalam  perhitungan  nilai  lift  ratio,  Persamaan  5 digunakan,  sementara  nilai  confidence  benchmark diperoleh melalui Persamaan 6. Parameter BC (A, B) menggambarkan  nilai  confidence  benchmark  dari produk  A  dan  B.  Di  sisi  lain,  parameter  Nc menyatakan  jumlah  transaksi  dengan  item  sebagai konsekuen (consequent), dan parameter N menyatakan jumlah total transaksi dalam dataset tersebut.
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡(𝐴,𝐵) 𝐵𝐶(𝐴,𝐵) (5)
𝐵𝐶(𝐴𝐵)   = 𝑁 𝑐 𝑁 (6)

## 3. METODE PENELITIAN
Sesuai  dengan  tujuan  dari  penelitian  ini,  yaitu penerapan  algoritma  apriori,  dibutuhkan  langkah langkah  terstruktur  dalam  pelaksanaan  penelitian. Untuk  mempermudah  dalam  kalkulasi  dan  pencarian informasi, semua dataset akan dihitung menggunakan media Google Collaboratory dengan bahasa pemrograman  python.  Sebagai  rincian  dari  tahapan penelitian adalah sebagai berikut.

## 3.1. Pengumpulan Data
Subject  dari  topik  penelitian  ini  adalah  toko kelontong milik pribadi, sehingga prosses pengumpulan data dapat dilakukan dengan pencatatan persatuan  transaksi.  Pencatatan  dilakukan  secara manual  dikarenakan  toko  kelontong  ini  tidak menggunakan nota. Data yang dikumpulkan sebanyak 112  data  transaksi  yang  dikumpulkan  selama  2  hari selama jam buka toko kelontong.
3.2. Pra-pemrosesan Data
Langkah prapemrosesan data mencakup ekstraksi  data,  pembersihan  data,  dan  konversi  data, sehingga  diperoleh  37  data  yang  sesuai  dengan substansi  dan  format  yang  dibutuhkan  untuk penelitian.  Hasil  akhirnya  adalah  sebuah  tabel vektorisasi data biner dengan ukuran 38 * 22, di mana data tersebut direpresentasikan dalam bentuk pemisalan item spesifik sebagai alfabet.
Proses  ekstraksi  data  dilakukan  untuk  memilih atribut  yang  relevan,  karena  tidak  semua  data  awal memiliki  relevansi  yang  sama.  Selanjutnya,  tahap pembersihan  data  digunakan  untuk  mengeliminasi data yang ambigu dan instan yang tidak relevan, serta menghapus  atribut  yang  tidak  diperlukan  untuk analisis  lebih  lanjut.  Sebagai contoh,  data  yang  tidak relevan seperti tanggal pendataan, transaksi batal atau tidak  tuntas  (utang),  serta  item-item  penunjang operasional dihapus dari analisis. Data transaksi yang tidak  tuntas  dikecualikan  karena  penelitian  ini berfokus  pada  optimasi  penjualan,  sedangkan transaksi  tidak  tuntas  dianggap  tidak  relevan  karena tidak  berkontribusi  pada  tujuan  penelitian  ini.  Faktor transaksi  yang  tidak  tuntas  mungkin  dapat  menjadi fokus  analisis  pada  penelitian  lain.  Demikian  pula, item-item  penunjang  operasional  seperti  plastik  atau karung juga dihilangkan karena tidak relevan dengan tujuan penelitian.

## 3.3. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap analisis pola frekuensi tinggi, juga dikenal sebagai frequent pattern mining, adalah proses dalam data  mining  yang  bertujuan  untuk  menemukan kumpulan  pola  yang  sering  muncul  dalam  kumpulan data. Pola-pola  ini dikenal  sebagai  frequent  itemsets, yaitu  kombinasi  item  atau  atribut  yang  sering  terjadi bersamaan dalam data.
Dalam konteks algoritma Apriori, tahap analisis pola  frekuensi tinggi melibatkan penggunaan algoritma untuk menemukan semua frequent itemsets dalam  dataset.  Frequent  itemsets  adalah  kumpulan item  atau  atribut  yang  muncul  dengan  frekuensi tertentu  dalam  data.  Nilai  support  dihitung  sesuai dengan  Persamaan  (1)  dan  (2).  Tahap  analisis  pola frekuensi tinggi selesai apabila frequent itemsets telah diidentifikasi

## 3.4. Pembentukan Association Rule
Langkah  berikutnya  adalah  membentuk  aturan asosiasi  dari  frequent  itemsets  tersebut.  Aturan asosiasi biasanya diwakili dalam bentuk IF-THEN, di mana  IF  merupakan  premis  atau  item-item  yang  ada sebelumnya,  dan  THEN  merupakan  konsekuen  atau item yang muncul sebagai hasil dari IF. Associate rules berdaasar pada perhitungan nilai confidance Perhitungan  confidence  akan  dilakukan  berdasarkan Persamaan (3) dan (4).

## 3.5. Uji Lift Ratio Pada Aturan
Left  ratio  merupakan  salah  satu  metrik  yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara konsekuen  (item  yang  muncul  di  bagian  THEN) dengan premis (item yang muncul di bagian IF) dalam sebuah  aturan  asosiasi.  Left  ratio  mengacu  pada seberapa  sering  konsekuen  muncul  bersama  dengan premis  dibandingkan  dengan  kemunculannya  secara individu.
Jika  left  ratio  mendekati  atau  sama  dengan  1, maka hal ini menunjukkan bahwa konsekuen (THEN) sangat  bergantung  pada  keberadaan  premis  (IF)  dan dapat dianggap sebagai aturan yang kuat. Sebaliknya, jika left ratio mendekati  atau  sama dengan 0,  artinya hubungan  premis-konsekuen  sangat  lemah  atau bahkan mungkin tidak ada.
Tahap uji left ratio adalah bagian penting dalam evaluasi aturan asosiasi karena memungkinkan untuk menyaring  aturan-aturan  yang  kurang  relevan  atau tidak  memiliki  kekuatan  dalam  data.  Untuk menghitung  nilai  lift  ratio,  dapat  menggunakan Persamaan  (5).  Sementara  itu,  nilai  benchmark confidence diperoleh melalui Persamaan (6).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  prosses  penguumpulan  data secara  manual  dengan  pencatatan,  didapatkan  data  – data sebagai berikut :
Tabel  1. Data nama item
NO NAMA ITEM 1 Beras
2 Minyak
3 Sabun Mandi
4 Sabun Cuci
5 Alat Mandi
6 Sayuran
7 Makanan Ringan
8 Minuman Karbonasi
NO NAMA ITEM 9 Kopi Sachet 10 Roko
11 Gas Lpg 12 Tepung 13 Shampo
14 Susu Sachet
15 Air Mineral
16 Minuman Gelas
17 Mie Instan
18 Mie Cup 19 Bumbu 20 Rempah
21 Telur 22 Gula
Pada  Tabel  1  ditampilkan  dataset  item  yang dijual  di  toko  kelontong.  Terdapat  kurang  lebih  20 item yang dijajahkan kepada pelanggan.
Tabel  2. Dataset item transaksi
NO NAMA ITEM TRANSAKSI 1 beras,minyak,telur,sayur,bumbu,Air
Mineral,Mie Instan
2 telor,tepung,Kopi Sachet,Roko,Minyak
3 roko,kopi sachet,Shampo
4 beras,gas,roko,minuman karbonasi,Gula
5 rempah, susu sachet,mie instan,Kopi Sachet
6 sayuran,rempah,bumbu,gula,Roko,Beras
7 beras,telur,roko,Bumbu,Sabun Cuci
8 roko,kopi sachet,shampo,sabun mandi
9 sabun mandi,sabun cuci,alat mandi,minuman karbonasi,Air Mineral,Bumbu
10 roko, kopi, sabun mandi,alat mandi,Sabun Cuci
11 air mineral, beras, telur,sayuran,Gula
12 Mie Instan,Kopi Sachet,Roko,Makanan Ringan, Minuman Karbonasi
13 Tepung,Telur,Gula,Shampo,Sabun Cuci
14 Makanan Ringan,Minuman Karbonasi,Air
Mineral,Kopi Sachet
15 Mie Instan,Kopi Sachet,Gula,Roko
16 Beras,Minyak,Telur,Bumbu,Sayuran
17 Sayuran,Rempah,Minyak,Roko,Kopi Sachet
18 Beras,Gas LPG,Mie Instan,Tepung,Telur,Gula
19 Sabun Mandi,Alat Mandi,Shampo,Mie Instan
20 Makanan Ringan, Minuman Karbonasi,Sabun
Cuci,Kopi Sachet,Roko
21 Susu Sachet,Gula,Mie Cup
22 Minuman Gelas,Makanan Ringan,Rempah
23 Gas LPG,Mie Cup,Roko,Alat Mandi
24 Beras,Minuman Karbonasi,Gas LPG
25 Roko,Mie Cup,Mie Instan
26 Mie Instan,Telur,Beras,Sabun Cuci
27 Makanan Ringan,Shampo,Minuman Gelas,Sabun Cuci
28 Minyak,Telur,Sayuran,Minuman Karbonasi
29 Minuman Karbonasi,Beras,Kopi Sachet,Shampo
30 Mie Instan,Sabun Cuci,Shampo,Roko
31 Gula,Bumbu
32 Telur,Kopi Sachet,Makanan Ringan,Shampo,Sabun Cuci
33 Air Mineral,Bumbu,Minyak
34 Sayuran,Gas LPG,Roko
NO

## NAMA ITEM TRANSAKSI
35 Shampo,Gula,Makanan Ringan
36 Sayuran,Rempah,Minyak,Roko,Kopi Sachet
37 roko,kopi sachet,Shampo,Sayuran,Gas LPG,Roko
38 Sayuran,Rempah,Minyak,Roko,Kopi Sachet,Bumbu
Dari hasil pengamatan dan pencatatan, didapatkan  hasil  dataset  transaksi  yang  ditampilkan pada Tabel 2.
Dari dataset diatas dilakukan prosses penerapan algoritma  apriori.  Untuk  mempermudah  dalam kalkulasi dan pencarian informasi, semua dataset akan dihitung  menggunakan  media  Google  Collaboratory dengan  bahasa  pemrograman  python.,  yaitu  sebagai berikut :
Gambar  1. Proses importing library
Untuk menunjang proses penghitungan dibutuhkan  beberapa  library  yang  sesuai.  contohnya pada  Gambar  1  ditampilkan  peng- import -an  library algoritma apriori.
Gambar  2. Pembacaan dataset
Pada Gambar 2 dilakukan uploading dataset, data set dibaca dari excel dalam bentuk csv.
Gambar  3. Hasil pembacaan dataset
Gambar diatas adalah output yang dihasilkan dari source  code  sebelumnya,  lebih  spesifiknya  dari  baris terakhir.
Gambar  4. Validasi item dataset
Gambar 4 adalah tampilan proses yang bertujuan untuk memvalidasi kesesuaian dataset
Gambar  5. Dataset transaksi
Dari Gambar 5 terlihat bahwa ada beberapa item yang  tidak  valid  yaitu  terbukti  dengan  adanya  item “nan”  atau  “Not  a  Number”.  Hal  ini  tidak  merubah dataset,  namun  ditakhawatirkan  akan  mengganggu prosses  data  mining,  oleh  karena  itu  di  tahap selanjutnya dilakukan filtering.
Gambar  6. Filtering nan dari dataset
Gambar  7. Dataset tanpa nan
Dari Gambar 7, terlihat hasil dari filtering yang dijalankan  pada  Gambar  6.  Terlihat  bahwa  nan  telah terfilter.
Gambar  8. Mengubah dataset menjadi bentuk biner
Prosses  ini  dapat  mempermudah  data  mining, dengan perintaah transaction encoder maka data yang dihasilkan akan seperti vektorisasi matrix 38 x 22.
Gambar  9. Dataset transaksi dalam bentuk biner
Parameter yang digunakan adalah true and false dimana true bernilai 1 dan false bernilai 0. Hal inilah kenapa bentuknya disebut bentuk biner. Pada gambar 9  diperlihatkan  penggalan  dataset  yang  sudah  dalam bentuk biner.
Gambar  10. Perhitungan nilai support untuk satu item Gambar 10 menampilkan code dalam penentuan nilai  support.  bila  kita  amati,  maka  kita  akan mengetahui  bahwa  nilai  support  minimum  yang ditetapkan adalah sebesar 0,1 atau 10%.  Untuk prosses penghitunganya mengacu pada persamaan (1).
Gambar  11. Nilai support persatuan item
Dengan batasan minimum support sebesar 10%, didapat 15 item dengan nilai support yang memenuhi kriteria. Pada Gambar 11 terlihat bahwa nilai support dari  kopi  sachet  dan  roko  adalah  2  support  paling tinggi, yaitu 27% dan 32,4% secara berurutan. Hal ini menunjukan  bahwa  dari  38  transaksi  yang  terjadi  di toko kelontong, roko dan kopi sachet adalah item yang paling sering dibeli pelanggan.
Gambar  12. Perhitungan nilai support untuk dua item
Sama  halnya  dengan  kasus  satu  item,  hanya berbeda pada bagian kombinasinya. Cara menghitung perhitungan nilai support untuk dua item dapat dilihat pada persamaan (2)
Gambar  13. Nilai support dari kombinasi dua item
Dilihat  dari  hasilnya  kombinasi  dari  roko  dan kopi  sachet  adalah  kombinasi  dengan  nilai  support paling  kuat.  Dapat  diinterpretasikan  bahwa  sebesar 16,2% pelanggan membeli roko dan kopi sachet secara bersamaan pertransaksi.
Untuk penghitungan dan hasil penghitungan dari support tiga kombinasi item dengan minimum support 10%  tidak  ditampilkan,  karena  tidak  ada  informasi yang memenuhi ambang minimum support.
Pada penelitian kali ini hasil dari confidance dan lift  ratio  akan  ditampilkan  bersamaan  dengan  data yang lain menjadi model associate rule yang komplite, yaitu sebagai berikut :
Gambar  14. building model dan collecting the information
Rumus  yang  digunakan  dalam  menentukan confidance dan lift ratio dapat dilihat pada persamaan (3),  (4),  (5),  dan  (6).    Dengan  nilai  minimum confidance yang ditentukan sebesar 10%.
Gambar  15.Hasil associate rules
Dari Gambar 15 dapat kita amati bahwa terdapat pola  yang  menarik  yaitu  mengenai  nilai  confidance dari associate rules yang pertama dan yang kedua serta ke  tiga  dan  ke  empat  dimana  nilai  confidancenya mencapai  66%.    Yang  sebesar  66%  aturan  asosiasi untuk  keempatnya  terbukti  benar  berdasarkan  data transaksi  yang  ada.  Contohnya  apabila  pelanggan membeli  minyak,  66%  kemungkinan  pelanggan  juga akan  membeli  sayuran  dan  sebaliknya.  Hal  ini  juga divalidasi oleh nilai lift rationya terutama pada aturan yang  pertama  dan  kedua,  dimana  nilai  lift  rationya sebesar  4,1.  Hal  ini  bisa  kita  jabarkan  bahwa kemunculan atau pembelian minyak akan meningkatkan  kemungkinan  terjadinya  pembelian sayur dan sebaliknya. Dari nilai 4,1 tersebut bisa kita tafsirkan bahwa kemungkinan pembelian minyak dan sayuran secara bersamaan adalah 4,1 kali lebih besar bila dibandingkan dengan pembelian keduanya secara acak.
Aturan  –  aturan  diatas  dapat  menjadi  sebuah acuan  baik  dalam  memberikan  rekomendasi  maupun dalam  menata  layout  item.  Data  dari  support  dapat menjadi acuan dalam mempertahankan pasokan untuk item – item yang banyak diminati pelanggan. Support dari  sebuah  accociate  rules  juga  bisa  menjadi  acuan supply dengan memperhatikan kelayakan aturan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  peningkatan  penjualan  toko  kelontong  dapat dicapai dengan memperhatikan persediaan rokok dan kopi sachet. Penting bagi penjual untuk selalu menjaga ketersediaan  stok  agar  pembeli  tidak  kecewa  akibat barang  yang  diinginkan  tidak  tersedia.  Selain  itu, rekomendasi produk kepada pelanggan dapat diberikan berdasarkan analisis data support kombinasi dua  item  atau  aturan  asosiasi  pada  hasil  akhir. Penerapan  layout  item  yang  strategis  juga  menjadi faktor  penting  dalam  menarik  perhatian  pelanggan. Item  yang  nilai confidance yang  tinggi  dan lift  ratio diatas  satu,  dapat  ditempatkan  di  tempsat  yang strategis.  Item-item  yang  memiliki  keterkaitan  erat dalam  pembelian,  seperti  sayur  dan  minyak, disarankan ditempatkan berdekatan untuk mempengaruhi keputusan pembelian pelanggan.
Dengan  memanfaatkan  metode  Apriori  dalam data mining untuk analisis data transaksi, penjual dapat mengidentifikasi  pola  pembelian  pelanggan  dan memahami  hubungan  antara  item-item  yang  dibeli
bersamaan.  Dari  hasil  analisis  ini,  penjual  dapat mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam  manajemen stok  dan  tata  letak  produk  di  toko.  Kesimpulan  ini memberikan  panduan  praktis  bagi  penjual  toko kelontong  untuk  meningkatkan  efisiensi  penjualan, mempertahankan  pelanggan,  dan  bersaing  secara efektif dengan pesaing sekitar.
Dengan mengoptimalkan persediaan dan menawarkan  produk  yang  relevan,  toko  kelontong dapat mencapai pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan.  Selain  itu,  penempatan  produk  yang strategis  juga  dapat  mempengaruhi  perilaku  belanja pelanggan,  membantu  meningkatkan  penjualan,  dan menciptakan pengalaman berbelanja yang menyenangkan bagi pelanggan.
Saran untuk penelitian selanjutnya agar memperpanjang wakatu pengumpulan data, agar data yang  didapatkan  lebih  banyak.  Semakin  banyak  data semakin  akuran  bagi  toko  kelontong  dalam pengambilan keputusan yang optimal. Usahakan nilai dari  minimum  support  dan  minimum  confidance penelitian  selanjutnya  lebih  besar  lagi.  Agar  data semakin ketat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  R.  Delima  Sikumbang  Komputerisasi Akuntansi  AMIK  BSI  Jakarta  Jl  Fatmawati  No dan  P.  Labu  Jakarta  Selatan,  “Penerapan  Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma  Apriori,” Jurnal  Teknik  Komputer AMIK BSI , vol. 4, no. 1, hlm. 156–161, Jan 2018, doi: 10.31294/JTK.V4I1.2560.
[2]  J. Dongga, A. Sarungallo, N. Koru, G. Lante, dan R.  Artikel,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi  Kasus: Toko  Swapen  Jaya  Manokwari),” G-Tech: Jurnal  Teknologi  Terapan ,  vol.  7,  no.  1,  hlm. 119–126, Jan 2023, doi: 10.33379/GTECH.V7I1.1938. [3]  F.  S.  Amalia,  S.  Setiawansyah,  dan  D.  Darwis, “ANALISIS DATA PENJUALAN HANDPHONE
DAN ELEKTRONIK

## MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI
(STUDI  KASUS :  CV  REY  GASENDRA),”
TELEFORTECH :  Journal  of  Telematics  and Information Technology , vol. 2, no. 1, hlm. 1–6, Jul 2021, doi: 10.33365/TFT.V2I1.1810.
[4]  R. Saputra dan A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Untuk  Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi) ,  vol.  7,  no.  2,  hlm.  262–276,  Agu 2020, doi: 10.35957/JATISI.V7I2.195.
[5]  E. Alma’arif, E. Utami, dan F. Wahyu Wibowo, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi  Produk  pada  Toko  Online Implementation  of  Apriori  Algorithms  for Product  Recommendations  at  Online  Stores,”
Citec Journal , vol. 7, no. 1, 2020.
[6]  Z.  Abidin,  A.  K.  Amartya,  dan  A.  Nurdin,
“PENERAPAN ALGORITMA

## APRIORI
PADA PENJUALAN SUKU CADANG KENDARAAN  RODA  DUA  (Studi  Kasus: Toko  Prima  Motor  Sidomulyo),” Jurnal Teknoinfo , vol. 16, no. 2, hlm. 225–232, Jul 2022, doi: 10.33365/JTI.V16I2.1459.
[7]  R. Sena Yudha, K. Auliasari, dan R. Primaswara Prasetya, “PENERAPAN ALGORITMA APRIORI  UNTUK  MENGHASILKAN  POLA PENJUALAN PRODUK BANGUNAN,” 2020.
[8]  M.  Saefudin,  Kom,  dan  S.  Dn,  “PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN IKAN,”
Sistem Informasi | , vol. 6, no. 2, hlm. 110–114, 2019.
[9]  M. Badrul, “ALGORITMA ASOSIASI
DENGAN  ALGORITMA  APRIORI  UNTUK ANALISA DATA PENJUALAN,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 2, hlm. 121–129, Sep 2016, Diakses: 23 Juli 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pila r/article/view/266
[10]  A. Ria Riszky dkk. , “Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori  untuk  Rekomendasi  Produk bagi  Pelanggan,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer , vol. 7, no. 3, hlm. 103–108, Jul 2019, doi: 10.14710/JTSISKOM.7.3.2019.103-108