## PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MINING PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN PRODUK KARTU PERDANA KUOTA INTERNET MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

## Uci Baetulloh
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Siliwangi Email: ucibaetulloh@gmail.com
Acep Irham Gufroni Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Siliwangi Email: acep@unsil.ac.id

## Rianto
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Siliwangi Email: rianto@unsil.ac.id

## ABSTRAK
Data  transaksi  penjualan  produk  kartu  perdana  kuota  internet  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  acuan untuk mengetahui seberapa besar tingkat penjualan produk yang telah dipasarkan oleh beberapa operator telekomunikasi  seluler.  Data  tersebut  tidak  hanya  dijadikan  sebagai  data  arsip  penyimpanan  laporan penjualan  perusahaan  saja,  tetapi  dapat  dianalisa  dan  dimanfaatkan  menjadi  sebuah  informasi  untuk membantu dalam  melakukan  pengembangan strategi pemasaran produk. Tujuan dari penelitian ini  yaitu untuk menemukan aturan asosiasi kombinasi antar item produk operator telekomunikasi seluler mana saja yang  paling  laku  terjual  di  wilayah  penjualan  Priangan  Timur  meliputi cluster Ciamis,  Garut  dan Tasikmalaya.  Perhitungan  Algoritma Apriori pada  aturan  asosiasi  ini  dihitung  melalui  tiga  tahap  iterasi pembentukan kandidat k- itemset . Hasil analisa aturan asosiasi yang terbentuk dari perhitungan algoritma apriori dengan menentukan nilai minimum support 35% dan nilai minimum confidence 80%, menghasilkan 9 aturan asosiasi final terbaik pada cluster Ciamis, 21 aturan asosiasi final untuk cluster Tasikmalaya dan 7 aturan asosiasi final untuk cluster Garut. Ketiga wilayah penjualan tersebut produk yang paling sering laku terjual dipasaran outlet adalah produk dari operator kartu kuota internet XL dengan Telkomsel dan produk  Indosat  dengan  Telkomsel.  Hasil  penelitian  dapat  digunakan  organisasi  untuk  pengambilan keputusan dalam meningkatkan penjualan produk yang lebih baik.
Kata kunci: algoritma apriori; penjualan; produk kuota internet.

## ABSTRACT
Data on the sale of the initial internet quota card products can be used as reference material to find out  how  much  the  level  of  product  sales  has  been  marketed  by  several  cellular  telecommunications operators. The data is not only used as archived data for the company's sales report, but can be analyzed and utilized as information to assist in developing product marketing strategies. The purpose of this study is  to  find  the  rules  of  combination  associations  between  items  of  cellular  telecommunication  operator products which are best sold in the East Priangan sales area including the Ciamis, Garut and Tasikmalaya clusters.  The  calculation  of  the  Apriori  Algorithm  in  this  association  rule  is  calculated  through  three iteration stages for the formation of k-itemset candidates. The results of the association rule analysis formed from  the  a  priori  algorithm  calculation  by  determining  the  minimum  value  of  35%  support  and  80% minimum confidence, producing the 9 best final association rules in the Ciamis cluster, 21 final association rules for the Tasikmalaya cluster and 7 final association rules for the Garut cluster. The three sales regions that are the most frequently sold products in the outlet market are products from XL internet quota card operators with Telkomsel and Indosat products with Telkomsel. The results of the research can be used by organizations for decision making in increasing product sales better.
Keywords: apriori algorithm; sales; products; internet quota.

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan antara operator telekomunikasi seluler di Indonesia didominasi dan dikuasai oleh penguasa pangsa  pasar  industri  telekomunikasi.  Operator  telekomunikasi  seluler  Telkomsel  memiliki  peredaran berjumlah 178 juta unit produk atau sekitar 45,3 %, selanjutnya diikuti Indosat Ooredoo sebanyak 96,4 juta unit atau 24,54 persen, Tri 56,8 juta unit disusul XL Axiata 50,5 juta unit dan Smartfren 11 juta unit [1].
Wilayah Priangan Timur meliputi daerah Kota/Kabupaten Ciamis, Tasikmalaya dan Garut menjadi salah satu pemasaran dan penjualan produk kartu perdana kuota internet yang masih tetap konsisten dalam memasarkan produknya oleh setiap operator telekomunikasi seluler dalam melakukan pendistribusian serta promosi  ke  setiap  pasar outlet terutama  untuk  memberikan  suatu  produk  kartu  perdana  kuota  internet dengan harga  yang lebih  murah dengan jumlah  kuota internet  yang lebih besar. Dengan kata lain, pihak produsen harus berlomba - lomba menarik minat pelanggan dengan menggunakan berbagai macam bentuk strategi pemasaran agar tidak kalah bersaing dan tetap konsisten dalam setiap pemasaran produknya.
Kemampuan  untuk  mengambil  keputusan  yang  cepat,  tepat  dan  akurat  menjadi  kunci  keberhasilan dalam menerapkan strategi bisnis yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran produk yang dicapai. Banyak  informasi  yang  dimiliki  namun  tidak  cukup  jika  informasi  tersebut  tidak  di  manfaatkan  dengan sebaik mungkin, ketergantungan akan produk satu dengan produk yang lainnya menjadi dasar utama untuk mengetahui  daya  saing  produk  operator  mana  saja  yang  memiliki  tingkat  penjualan  yang  paling  tinggi berdasarkan penjualan yang ada di setiap wilayah Priangan Timur.
Data  transaksi  penjualan  produk  kartu  perdana  kuota  internet  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  acuan untuk mengetahui seberapa besar tingkat penjualan produk yang telah dipasarkan oleh beberapa operator telekomunikasi  seluler.  Data  tersebut  tidak  hanya  dijadikan  sebagai  data  arsip  penyimanan  laporan penjualan  perusahaan  saja,  tetapi  dapat  dianalisa  dan  dimanfaatkan  menjadi  sebuah  informasi  untuk membantu dalam melakukan pengembangan strategi pemasaran produk. Hal ini tentunya dibutuhkan suatu aplikasi yang dapat melakukan analisa terhadap data transaksi penjualan kartu perdana kuota internet. Salah satunya yaitu dengan menerapakan metode Association Rule Mining menggunakan perhitungan Algoritma Apriori . Penerapan Association  rule  mining (aturan  asosiasi),  yaitu  teknik  data  mining  untuk  menemukan aturan asosiasi suatu kombinasi item yang tersembunyi dalam database [2]. Hal ini dapat membantu untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item produk kartu perdana kuota internet yang paling banyak laku terjual secara bersamaan dengan produk operator lainnya.
Aturan asosiasi sendiri terdapat beberapa penggunaan algoritma diantaranya menggunakan, algoritma fp – growth , algoritma apriori , algoritma fuzy c-covering , dan algoritma hash-based dimana masing-masing algoritma memiliki berbagai kelebihan dan kekurangan [3]. Algoritma apriori, menurut beberapa peneliti termasuk salah satu algoritma yang banyak digunakan tahap analisis asosiasi untuk menghasilkan algoritma yang  efisien  dalam  analisis  pola  frekuensi  tinggi  [4].  Salah  satunya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ristianingrum  dan  Sulastri  menjelaskan  tentang  analisis  data  transaksi  penjualan  untuk  membantu menghasilkan pola transaksi dari konsumen, sehingga hasilnya dapat diketahui informasi produk dan jasa apa  saja  yang  sering  muncul  dan  diminati  konsumen  dengan  mengimplementasikan  data  mining menggunakan algoritma apriori [5].
Dua  tolak  ukur  untuk  mengetahui  pentingnya  suatu  asosiasi  dapat  diketahui,  yaitu support dan confidence . Support atau nilai penunjang merupakan persentase kombinasi item dalam database , sedangkan confidence atau nilai kepastian adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi. Dari dua tolak ukur tersebut maka algoritma apriori dapat digunakan untuk membantu pengembangan strategi pemasaran [4].
Berdasarkan uraian masalah diatas, maka maksud dan tujuan penelitian ini yaitu menerapkan metode association rule mining menggunakan algoritma apriori untuk melakukan analisa terhadap data transaksi penjualan produk kartu kuota internet yang diimplementasikan pada aplikasi yang dibangun. Hal ini untuk mempermudah dalam melakukan analisa terhadap daya saing produk operator telekomunikasi seluler mana saja  yang  memiliki  tingkat  penjualan  produk  yang  paling  laku  terjual  secara  bersamaan  dengan  produk operator  lainnya. Dengan  demikian  hasil  yang  diperoleh  dapat  digunakan  untuk  membantu  pengambil keputusan dalam meningkatkan pemasaran dan promosi produk yang lebih baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian merupakan langkah untuk memperoleh data untuk diproses menjadi informasi yang  lebih  akurat  dan  sebagai  pedoman  dalam  pelaksanaan  penelitian  agar  hasil  yang  dicapai  tidak menyimpang  dari  tinjauan  yang  dicapai.  Ada  empat  tahapan  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  pada penelitian  tugas  akhir  ini  diantaranya:  pengumpulan  data,  identifikasi  terhadap  penerapan metode association rule mining menggunakan algoritma apriori , pengembangan sistem dan pengujian.

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan observasi pengamatan langsung ke tempat penelitian di  PT.  Telkomsel Branch Tasikmalaya  Jawa  Barat  untuk  memperoleh  informasi  data  yang  dibutuhkan dalam  penelitian,  kemudian  melakukan  wawancara  tanya  jawab  langsung  kepada  pihak  pimpinan  dari Divisi Boradband  and  Digital  Sales PT.  Telkomsel Branch Tasikmalaya  terkait  tentang  proses  dari pengolahan data transaksi penjualan produk kartu perdana kuota internet serta kebutuhan data pendukung lainnya, terakhir melakukan studi literatur untuk mendapatkan teori – teori pendukung yang berhubungan dengan konsep dari penerapan Algoritma Apriori .

## 2.2 Identifikasi Penerapan Association Rule Mining Algoritma Apriori
Analisa asosiatif yang digunakan pada penelitian ini yaitu untuk mencari kombinasi itemset pada data transaksi  penjualan  produk  kartu  perdana  kuota  internet  yang  menjadi  objek  penentuan  aturan  asosiasi untuk menemukan aturan dasar kombinasi item- item produk operator mana saja yang paling laku terjual dan menghitung banyaknya transaksi yang terjadi dalam setiap kombinasi tersebut.
Proses  perhitungan  aturan  asosiasi  dikelompokkan  sesuai  dengan  masing-masing  wilayah penjualannya. Hasil aturan asosiasi dari setiap wilayah dapat dibandingkan untuk melihat kombinasi item- item mana saja yang memiliki penjualan produk kartu perdana kuota internet yang terbaik, sehingga dapat dijadikan sebagai bahan acuan untuk melakukan strategi pemasaran produk sesuai dengan target penjualan yang dicapai. Adapun metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap, yaitu [6]:
a) Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Pada  tahap  ini  dicari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Rumus support tersebut  menjelaskan  bahwa  nilai support didapat  dengan  cara  membagi  jumlah transaksi  yang  mengandung  item  A  (satu item )  dengan  jumlah  total  seluruh  transaksi.  Sedangkan untuk mencari nilai support dari 2- itemset dan seterusnya menggunakan rumus berikut:
Support (A, B) = 𝛴 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2) Support (A, B, C) = 𝛴 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴,𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝐶 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (3)
b) Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, berikutnya mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk mengetahui confidence dengan menghitung nilai confidence aturan assosiatif A→ B. Nilai confidence dari aturan A → B diperoleh dari rumus sebagai berikut:
Confidence (A → B) = 𝛴 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝛴 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 (4)
Rumus  diatas  menjelaskan  bahwa  nilai  dari confidence diperoleh  dengan  menggunakan  cara melakukan pembagian dari jumlah transaksi yang mengandung item A dan item B (item pertama bersamaan dengan item yang lain) dengan jumlah transaksi yang mengandung item A ( item pertama atau item yang ada disebelah kiri).
Algoritma  apriori  meruapakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses pencarian frequent itemset dengan association rules . Algoritma apriori menggunakan pendekatan level – wise  search ,  dimana  k- itemset digunakan  untuk  memperoleh  (k+1) itemset. Proses  ini  dilakukan  hingga tidak ada lagi kombinasi yang dapat dibentuk [7]. Pembentukan pola asosiasi oleh algoritma apriori terdiri dari dua tahap yaitu tahap pertama mencari frequent itemset (himpunan item yang memenuhi nilai minimum support ), selanjutnya tahap kedua membentuk pola asosiasi dari frequent itemset yang telah didapat dengan menggunakan nilai confidence [2].

## 2.3 Pengembangan Sistem
Pengembangan  sistem  merupakan  tahapan  dalam  membangun  sebuah  perangkat  lunak  untuk kebutuhan data informasi dalam melakukan proses pengolahan data. Sistem yang dibangun adalah sistem yang mengimplementasikan metode association rule mining menggunakan perhitungan algoritma apriori untuk menemukan kombinasi item produk operator kartu kuota internet mana saja yang paling laku terjual
sebagai data analisa untuk mengetahui tingkat pemasaran dan penjualan produk yang sudah dicapai. Model proses untuk pengembangan perangkat lunak  menggunakan  model Extreme Programming (XP),  dimana model tersebut model yang paling banyak digunakan untuk pengembangan perangkat lunak cepat. Model tersebut  memiliki  tahapan-tahapan  yang  terdiri  dari  : Planning (Perencanaan), Design (Perancangan), Coding (Pengkodean), dan Testing [8] .

## 2.4 Pengujian
Pada  tahap  penelitian  ini  dilakukan  untuk  menguji  penerapan  dari  metode association  rule mining pada  aplikasi  yang  telah  diimplementasikan  menggunakan  perhitungan  algoritma apriori .  Pengujian  ini bertujuan  untuk  membandingkan  perhitungan  yang  dilakukan  antara  perhitungan  manual  dengan perhitungan  sistem  yang  telah  dibangun,  hal  ini  berguna  untuk  mengetahui  bahwa  perhitungan  yang dilakukan oleh sistem sudah sesuai dengan konsep perhitungan algoritma apriori itu sendiri.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Aturan Asosiasi Perhitungan Algoritma Apriori
Sumber data yang diambil pada penelitian ini adalah data dari Divisi Broadband and Digital Sales PT. Telkomsel Branch Tasikmalaya yang memiliki tugas utama untuk melakukan pendataan ke setiap pasar outlet dalam memantau pencapaian penjualan serta pembelian berupa produk kartu perdana kuota internet, kartu perdana segel, omset m-kios serta penjualan device handphone dan lainnya untuk mengetahui market share tingkat  pangsa  pasar  penjualan  berbagai  produk  yang  telah  didistribusikan  oleh  operator telekomunikasi seluler lainnya.
Data yang dianalisa adalah data transaksi penjualan produk kartu perdana kuota internet. Total sampel data yang diambil adalah 614 data transaksi dari jumlah data transaksi keseluruhan dari bulan Maret sampai bulan Juli 2018, kemudian dibagi menjadi tiga berdasarkan wilayah penjualan di Priangan Timur, meliputi cluster Ciamis  memiliki 208 data transaksi, cluster Tasikmalaya  memliki 205 data transaksi dan cluster Garut  memiliki  201  data  transaksi.  Terdapat  6 item atau  atribut  data  yang  digunakan  dalam  melakukan aturan asosiasi dengan nilai minimum support yang ditentukan yaitu 35% dan nilai minimum confidence yaitu  80%.  Berikut  adalah  tabel  1  dari  jumlah  data  transaksi  proses  mining  aturan  asosiasi  dalam perhitungan algoritma apriori .
Tabel 1. Jumlah data transakasi
No
Cluster Jumlah Data Transaksi  Min_Support Min_Confidence 1 Ciamis 208 35% 80% 2 Tasikmalaya 205 35% 80% 3 Garut 201 35% 80%

## 3.2 Proses Perhitungan Algoritma Apriori
Pada Tabel 2. Diketahui contoh sampel data transaksi penjualan produk kartu perdana kuota internet yang  telah  dilakukan  pendataan  ke  setiap  pasar outlet yang  ada  diwilayah  penjualan  Priangan  Timur meliputi cluster Ciamis, Tasikmalaya dan Garut.

## Tabel 2. Sampel data transakasi penjualan produk kartu perdana kuota internet
No Tanggal Nama Outlet Cluster Tsel XL Isat  Tree  Axis  Smartfren 1  23-03-2018 Agro Cell Ciamis 150 125 130 95 80 45 2  23-03-2018 Budi Cell Ciamis 185 0 0 0 0 0 3  23-03-2018  Phoenix Cell Tasikmalaya 125 85 75 65 90
45 4  23-03-2018 Hoky Cell Tasikmalaya 140 0 0 70 100 39 5  23-03-2018 Agro Cell Ciamis 146 0 100 92 125 0 6  23-03-2018 Budi Cell Garut 125 0 95 90 110 40 7  23-03-2018 WM Cell Garut 80 0 87 50 86 16 8  23-03-2018 Yoma Cell Tasikmalaya 135 120 100 90 95 45 . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . .
. . . 614  30-07-2018 Nanda Cell Tasikmalaya 125
88 95 45 75 35
Data  transaksi  tersebut  dijabarkan  dalam  bentuk  tabular  menjadi  1- itemset, fungsinya  nanti  adalah untuk mendapatkan calon (k+1)- itemset berikutnya.

## 3.2.1 Pembentukan Kandidat 1-Itemset
Proses  pembentukan  kandidat  1- Itemset pada  masing  –  masing  setiap  wilayah  dengan  jumlah minimum support yang ditentukan  sebesar 35%  kemudian  hitung  jumlah  kemunculannya  pada  setiap transaksi yang tercantum pada tabel 3, tabel 4 dan tabel 5 dibawah ini.
Tabel 3. Kandidat 1-itemset cluster ciamis No Nama Itemset Jumlah Item (X) Support (X) 1 Telkomsel 152 (152/208) x 100% =  73,08% 2 XL 114 (114/208) x 100% =  54,81% 3 Indosat 113 (113/208) x 100% =  54,33% 4 Tree 96 (96/208) x 100% =  46,15% 5 Axis 105 (105/208) x 100% =  50,48% 6 Smartfren 91 (91/208) x 100% =  43,75% Tabel 4. Kandidat 1-itemset cluster Tasikmalaya No Nama Itemset Jumlah Item (X) Support (X) 1 Telkomsel 146 (146/205) x 100% = 71,22% 2 XL 98 (98/205) x 100% = 47,80% 3 Indosat 129 (129/205) x 100% = 62,93% 4 Tree 112 (112/205) x 100% = 54,63% 5 Axis 116 (116/205) x 100% = 56,59% 6 Smartfren 91 (91/205) x 100% = 44,39% Tabel 5. Kandidat 1-itemset cluster Garut No Nama Itemset Jumlah Item (X) Support (X) 1 Telkomsel 149 (149/201) x 100% =  74,13% 2 XL 109 (109/201) x 100% =  54,23% 3 Indosat 108 (109/201) x 100% =  53,73% 4 Tree 95 (95/201) x 100% =  47,26% 5 Axis 110 (110/201) x 100% =  54,73% 6 Smartfren 86 (86/201) x 100% =  42,79%
Dapat diketahui total untuk setiap item yang didapat pada kandidat 1- itemset , jika dilihat dari tabel 3, 4 dan 5 diatas semua jumlah item frekuensi itemset -nya lebih besar dari nilai minimum support yang ditelah ditentukan yaitu 35%.

## 3.2.2 Pembentukan Kandidat 2-Itemset
Pembentukan kandidat 2- itemset atau kombinasi dari 2- itemset data untuk semua item sehingga tidak bisa lagi dikombinasikan (disebut calon kombinasi 2- itemset atau calon F2) dengan memasangkan satu item dengan item lainnya. Kombinasi yang telah dibentuk kemudian hitung jumlah kemunculannya pada setiap transaksi. Selanjutnya  pemangkasan atau pembuangan itemset yang memiliki nilai kurang dari minimum support 35% yang telah ditentukan. Hal ini dilakukan untuk  menemukan F2 akhir.  Proses pembentukan kandidat 2-itemset dapat dilihat pada tabel 6, tabel 7 dan tabel 8.
Tabel 6. Kandidat 2-itemset  cluster Ciamis
No Nama Itemset Jumlah Item (XnY) Support (XnY) 1  Telkomsel, XL 109 (109/208) x 100% = 52,40% 2  Telkomsel, Indosat 105 (105/208) x 100% = 50,48% 3  Telkomsel, Tree 91 (91/208) x 100% = 43,75% 4  Telkomsel, Axis 96 (96/208) x 100% = 46,15% 5  Telkomsel, Smartfren 86 (86/208) x 100% = 41,35% 6  XL, Indosat 79 (79/208) x 100% = 37,98% 7  XL, Tree 74 (74/208) x 100% = 35,58% 8  XL, Axis 75 (75/208) x 100% = 36,06% 9  XL, Smartfren 73 (73/208) x 100% = 35,10% 10  Indosat, Axis 77 (77/208) x 100% = 37,02%
Tabel 7. Kandidat 2-itemset cluster Tasikmalaya No Nama Itemset Jumlah Item (XnY) Support (XnY) 1  Telkomsel, XL 91 (91/205) x 100% = 44,39% 2  Telkomsel, Indosat 119 (119/205) x 100% = 58,05% 3  Telkomsel, Tree 104 (104/205) x 100% = 50,73% 4  Telkomsel, Axis 106 (106/205) x 100% = 51,71% 5  Telkomsel, Smartfren 82 (82/205) x 100% = 40,00% 6  XL, Indosat 84 (84/205) x 100% = 40,98% 7  XL, Tree 75 (75/205) x 100% = 36,59% 8  XL, Axis 76 (76/205) x 100% = 37,07% 9  Indosat, Tree 97 (97/205) x 100% = 47,32% 10  Indosat, Axis 101 (101/205) x 100% = 49,27% 11  Indosat, Smartfren 77 (77/205) x 100% = 37,56% 12  Tree, Axis 85 (85/205) x 100% = 41,46% 13  Tree, Smartfren 75 (75/205) x 100% = 36,59% Tabel 8. Kandidat 2-itemset cluster Garut No Nama Itemset Jumlah Item (XnY) Support (XnY) 1  Telkomsel, XL 106 (106/201) x 100% = 52,74% 2  Telkomsel, Indosat 101 (101/201) x 100% = 50,25% 3  Telkomsel, Tree 88 (88/201) x 100% = 43,78% 4  Telkomsel, Axis 103 (103/201) x 100% = 51,24% 5  Telkomsel, Smartfren 79 (79/201) x 100% = 39,30% 6  XL, Indosat 75 (75/201) x 100% = 37,31% 7  XL, Axis 79 (79/201) x 100% = 39,30% 8  Indosat, Axis 77 (77/201) x 100% = 38,31%

## 3.2.3 Pembentukan Kandidat 3-Itemset
Setelah  menemukan  Frekuensi  2- itemset akhir,  kemudian  melanjutkan  untuk  menemukan  kembali kombinasi 3- itemset . Buat kombinasi 3- itemset untuk semua item sehingga tidak bisa lagi dikombinasikan dengan cara yang sama yaitu memasangkan item satu dengan item lain sehingga membentuk calon kandidat 3- itemset . Selanjutnya  pemangkasan atau pembuangan itemset yang memiliki nilai kurang dari minimum support 35% yang telah ditentukan. Hal ini dilakukan untuk menemukan F3 akhir. Proses tersebut dapat dilihat pada tabel 9, tabel 10 dan tabel 11.
Tabel 9. Kandidat 3-itemset cluster Ciamis
No Nama Itemset Jumlah Item (XnYnZ) Support (XnYnZ) 1  Telkomsel, XL, Indosat 75 (75/208) x 100% = 36,06% 2  Telkomsel, XL, Tree 73 (73/208) x 100% = 35,10% Tabel 10. Kandidat 3-itemset cluster Tasikmalaya No Nama Itemset Jumlah Item (XnYnZ) Support (XnYnZ) 1  Telkomsel, XL, Indosat 79 (79/205) x 100% = 38,54% 2  Telkomsel, XL, Tree 72 (72/205) x 100% = 35,12% 3  Telkomsel, Indosat, Tree 91 (91/205) x 100% = 44,39% 4  Telkomsel, Indosat, Axis 92 (92/205) x 100% = 44,88% 5  Telkomsel, Tree, Axis 79 (79/205) x 100% = 38,54% 6  Indosat, Tree, Axis 78 (78/205) x 100% = 38,05% Tabel 11. Kandidat 3-Itemset Cluster Garut No Nama Itemset Jumlah Item (XnYnZ) Support (XnYnZ) 1  Telkomsel, XL, Indosat 73 (73/201) x 100% = 36,32% 2  Telkomsel, XL, Axis 77 (77/201) x 100% = 38,31%

## 3.2.4 Nilai Confidence dari Frekuensi 2-Itemset (F2) dan Frekuensi 3-Itemset (F3)
Sebelum  menghitung  nilai confidence dilakukan  terlebih  dahulu  pertukaran itemset .  Misal  suatu kombinasi  pada  itemset  2  yaitu  A → B,  maka  dibalik  menjadi  B → A.  contoh  lainnya  adalah  suatu kombinasi pada itemset 3, yaitu A,B → C, itemset tersebut bisa dibalik menjadi A,C → B dan B,C → A.
Nilai support pada masing masing itemset tersebut tetap sama, akan tetapi kemungkinan nilai confidence bisa berbeda. Hal tersebut juga agar dapat diketahui mana nilai confidence yang terbesar dari tiap itemset tersebut [9]. Selanjutnya  pemangkasan atau pembuangan itemset yang memiliki nilai kurang dari minimum confidence 80% yang telah ditentukan.  Tabel 12, 13,14,15,16,17  dibawah ini  merupakan  aturan asosiasi frekuensi 2- Itemset yang memenuhi syarat minimum confidence yang telah ditentukan.
Tabel 12. Calon aturan asosiasi frekuensi 2-itemset cluster Ciamis
No  Calon Aturan Asosiasi Jumlah Item(XnY)
Jumlah Item(X)  Support (%)  Confidence (%) 1  XL → Telkomsel 109 114 52,40% 95,61% 2  Indosat → Telkomsel 105 113 50,48% 92,92% 3  Tree → Telkomsel 91 96 43,75% 94,79% 4  Axis → Telkomsel 96 105 46,15% 91,43% 5  Smartfren → Telkomsel 86 91 41,35% 94,51% 6  Smartfren → XL 73 91 35,10% 80,22% Tabel 13. Calon aturan asosiasi frekuensi 3-itemset cluster Ciamis No Calon Aturan Asosiasi Jumlah Item(XnYnZ) Jumlah Item(XnY) Support (%) Confidence (%) 1  XL, Indosat → Telkomsel 75 79 36,06% 94,94% 2  Telkomsel, Tree → XL 73 91 35,10% 80,22% 3  XL, Tree → Telkomsel 73 74 35,10% 98,65%
Tabel 14. Calon aturan asosiasi  frekuensi 2-itemset cluster Tasikmalaya
No  Calon Aturan Asosiasi  Jumlah Item(XnY)  Jumlah Item(X)  Support (%)  Confidence (%)
1  XL → Telkomsel 91 98 44,39% 92,86% 2  Telkomsel → Indosat 119 146 58,05% 81,51% 3  Indosat → Telkomsel 119 129 58,05% 92,25% 4  Tree → Telkomsel 104 112 50,73% 92,86% 5  Axis → Telkomsel 106 116 51,71% 91,38% 6  Smartfren → Telkomsel 82 91 40,00% 90,11% 7  XL → Indosat 84 98 40,98% 85,71% 8  Tree → Indosat 97 112 47,32% 86,61% 9  Axis → Indosat 101 116 49,27% 87,07% 10  Smartfren → Indosat 77 91 37,56% 84,62% 11  Smartfren → Tree 75 91 36,59% 82,42%
Tabel 15. Calon aturan asosiasi  frekuensi 3-itemset cluster Tasikmalaya
No Calon Aturan Asosiasi Jumlah Item(XnYnZ) Jumlah Item(XnY) Support (%) Confidence (%) 1  Telkomsel, XL → Indosat 79 91 38,54% 86,81% 2  XL, Indosat → Telkomsel 79 84 38,54% 94,05% 3  XL, Tree → Telkomsel 72 75 35,12% 96,00% 4  Telkomsel, Tree → Indosat 91 104 44,39% 87,50% 5  Indosat, Tree → Telkomsel 91 97 44,39% 93,81% 6  Telkomsel, Axis → Indosat 92 106 44,88% 86,79% 7  Indosat, Axis → Telkomsel 92 101 44,88% 91,09% 8  Tree, Axis → Telkomsel 79 85 38,54% 92,94% 9  Indosat, Tree → Axis 78 97 38,05% 80,41% 10  Tree, Axis → Indosat 78 85 38,05% 91,76%
Tabel 16. Calon aturan asosiasi  frekuensi 2-itemset cluster Garut
No  Calon Aturan Asosiasi  Jumlah Item(XnY)  Jumlah Item(X)  Support (%)  Confidence (%)
1  XL → Telkomsel 106 109 52,74% 97,25% 2  Indosat → Telkomsel 101 108 50,25% 93,52% 3  Tree → Telkomsel 88 95 43,78% 92,63% 4  Axis → Telkomsel 103 110 51,24% 93,64% 5  Smartfren → Telkomsel 79 86 39,30% 91,86%

## Tabel 17. Calon aturan asosiasi  frekuensi 3-itemset cluster Garut
No Calon Aturan Asosiasi Jumlah Item(XnYnZ) Jumlah Item(XnY) Support (%) Confidence (%) 1  XL, Indosat → Telkomsel 73 75 36,32% 97,33% 2  XL, Axis → Telkomsel 77 79 38,31% 97,47%

## 3.2.5 Pembentukan Aturan Asosiasi Final
Setelah didapat nilai Support dan Confidence untuk masing-masing kandidat lakukan perkalian antara Support dan Confidence. Setelah didapat hasil perkalian antara nilai Support dan Confidence pilihlah yang hasil perkaliannya paling besar. Hasil paling besar dari perkalian - perkalian tersebut merupakan rule yang di pakai dalam aturan Asosiasi final. Tabel 18, 19, 20 di bawah ini merupakan aturan asosiasi final pada setiap wilayah.

## Tabel 18. Aturan asosiasi final cluster Ciamis
No If  Antecedent, then Consequent Support (%)  Confidence (%)  Support x Confidence 1  If  XL and Indosat, Then Telkomsel 36,06% 94,94% 0,3424 2  If Telkomsel and Tree, Then XL 35,10% 80,22% 0,2816 3  If  XL and Tree, Then  Telkomsel 35,10% 98,65% 0,3463 4  If  XL, Then Telkomsel 52,40% 95,61% 0,5010 5  If  Indosat, Then Telkomsel 50,48% 92,92% 0,4691 6  If  Tree, Then Telkomsel 43,75% 94,79% 0,4147 7  If  Axis, Then Telkomsel 46,15% 94,43% 0,4358 8  If  Smartfren, Then Telkomsel 41,35% 94,51% 0,3908 9  If  Smartfren, Then XL 35,10% 80,22% 0,2816

## Tabel 19. Aturan asosiasi final cluster Tasikmalaya
No If  Antecedent, then Consequent Support (%)  Confidence (%)  Support x Confidence 1  If  Telkomsel and XL, Then Indosat 38,54% 86,81% 0,3346 2  If  XL and Indosat, Then Telkomsel 38,54% 94,05% 0,3625 3  If  XL and Tree, Then Telkomsel 35,12% 96,00% 0,3372 4  If  Telkomsel and Tree, Then Indosat 44,39% 87,50% 0,3884 5  If  Indosat and Tree, Then Telkomsel 44,39% 93,81% 0,4164 6  If  Telkomsel and Axis, Then Indosat 44,88% 86,79% 0,3895 7  If  Indosat and Axis, Then Telkomsel 44,88% 91,09% 0,4088 8  If  Tree and Axis, Then Telkomsel 38,54% 92,94% 0,3582 9  If  Indosat and Tree, Then Axis 38,05% 80,41% 0,3060 10  If  Tree and Axis, Then Indosat 38,05% 91,76% 0,3491 11  If  XL, Then Telkomsel 44,39% 92,86% 0,4122 12  If  Telkomsel, Then Indosat 58,05% 81,51% 0,4732 13  If  Indosat, Then Telkomsel 58,05% 92,25% 0,5355 14  If  Tree, Then Telkomsel 50,73% 92,86% 0,4711 15  If  Axis, Then Telkomsel 51,71% 91,38% 0,4725 16  If  Smartfren, Then Telkomsel 40,00% 90,11% 0,3604 17  If  XL, Then Indosat 40,98% 85,71% 0,3512 18  If  Tree, Then Indosat 47,32% 86,61% 0,4098 19  If  Axis, Then Indosat 49,27% 87,07% 0,4290 20  If  Smartfren, Then Indosat 37,56% 84,62% 0,3178 21  If  Smartfren, Then Tree 36,59% 82,42% 0,3016 Tabel 20. Aturan asosiasi final cluster Garut No If  Antecedent, then Consequent Support (%)  Confidence (%)  Support x Confidence 1  If  XL and Indosat, Then Telkomsel 36,32% 97,33% 0,3535 2  If  XL and Axis, Then Telkomsel 38,31% 97,47% 0,3734 3  If  XL, Then Telkomsel 52,74% 97,25% 0,5129 4  If  Indosat, Then Telkomsel 50,25% 93,52% 0,4699 5  If  Tree, Then Telkomsel 43,78% 92,63% 0,4055 6  If  Axis, Then Telkomsel 51,24% 93,64% 0,4798 7  If  Smartfren, Then Telkomsel 39,30% 91,86% 0,3610
Berdasarkan hasil informasi yang telah disampaikan, terdapat dua tolak ukur penilaian yaitu Support dan Confidence . Nilai Support dapat digunakan untuk mengukur kemungkinan sebuah itemset diambil atau digunakan secara bersamaan, sedangkan Nilai Confidence digunakan untuk mengukur kepastian hubungan antar itemset [10]. Tahap ini merupakan kesimpulan akhir dari proses apriori yang nantinya menjelaskan bahwa aturan asosiasi yang mempunyai pengaruh paling kuat adalah aturan yang memiliki nilai perkalian support dan confidence yang paling tinggi [11].

## 3.3 Identifikasi Masalah
Tahap ini dilakukan proses identifikasi permasalahan untuk mengetahui proses yang sedang berjalan di Divisi Broadband and Digital Sales PT. Telkomsel Branch Tasikmalaya dimana sistem yang berjalan saat ini dilakukan yaitu:
a) Proses pendataan yang dilakukan  masih  memanfaatkan google document dan belum adanya sistem yang  dapat  terintegrasi  langsung  pada database penyimpanan  khusus  dalam  melakukan  transaksi pencapaian penjualan.
b) Tidak adanya proses analisa yang dilakukan terhadap data yang telah didapat dan data tersebut hanya dijadikan  sebagai  arsip  penyimpanan  perusahaan,  sehingga  minimnya  informasi  dalam  melakukan analisa terhadap penyusunan strategi pemasaran produk.

## 3.4 Analisa Sistem Baru
Sistem  yang  dibangun  ini  diberi  nama  Sistem  Informasi  Ritel  Outlet  (S.I.R.O)  merupakan  sistem berbasis android dan web. Proses yang dilakukan oleh sistem tersebut dalam penerapan metode association rule mining algoritma apriori adalah sebagai berikut:
a) Sistem ini dapat menganalisa database transaksi penjualan berupa produk kartu perdana kuota internet dengan menggunakan Algoritma Apriori yang diimplementasikan pada aplikasi web.
b) Sistem ini menghasilkan output dari item-item yang saling berasosiasi dengan menghitung besarnya nilai support dan confidence berdasarkan nilai minimum yang telah ditentukan.
c) Sistem  ini  dapat  memberikan  informasi  hasil  analisa  kombinasi  item-item  atau  produk  kartu  kuota internet mana saja yang sering dibeli atau dijual oleh pasar outlet seluler, sehingga dapat mengetahui hasil analisa penjualan produk operator mana saja yang paling laku terjual secara bersamaan dengan operator telekomunikasi seluler lainnya.

## 3.5 Perancangan Arsitektur Sistem
Perancangan  arsitektur  sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknologi  berbasis client-server , dimana aplikasi yang dibangun ini merupakan sistem dengan berbasis aplikasi android yang dapat digunakan oleh sales agen t dan aplikasi web dapat digunakan oleh admin dan supervisor yang harus terkoneksi  dengan  internet  sehingga  dapat  terintegrasi  langsung  kedalam server  database .  Rancangan arsitektur sistem informasi ritel outlet tercantum pada gambar 1.
Gambar 1. Perancangan Arsitektur Sistem Informasi Ritel Outlet

## 3.6 Aliran Sistem Penerapan Algoritma Apriori
Aliran sistem flowchart ini  menggambarkan alur proses penerapan  metode association rule mining menggunakan perhitungan algoritma apriori pada sistem yang dikembangkan, dapat dilihat pada gambar 2.

## 3.7 Hasil Implementasi Antarmuka Aplikasi
Implementasi  antar  muka  ini  merupakan  aplikasi  yang  telah  selesai  dikerjakan  sesuai  dengan kebutuhan data yang telah dianalisa dan dirancang sebelumnya, serta penerapan metode association rule mining dengan menggunakan perhitungan algoritma apriori dapat dijalankan sebagai kebutuhan supervisor (pimpinan) untuk membantu dalam melakukan analisa terhadap data penjualan produk kartu perdana kuota internet. Gambar 2 dibawah ini merupakan menu utama sales agent.

## Gambar 3. Halaman Menu Utama Sales Agent
Pada gambar 3 ini merupakan halaman utama pada aplikasi android yang digunakan oleh sales agent , terdapat  beberapa  pilihan  menu  yang  dipilih  oleh sales  agent diantaranya  tambah  data outlet ,  lihat  data outlet ,  data  akuisisi  dan  tentang  aplikasi.  Aplikasi  android  ini  digunakan  untuk  melakukan  pendataan pencapaian penjualan berupa produk kartu perdana kuota internet ke setiap wilayah yang ada di Priangan Timur khususnya wilayah Ciamis, Tasikmalaya dan Garut.
Halaman utama aplikasi merupakan halaman awal pertama kali sistem informasi dibuka setelah admin dan supervisor setelah  login  berisi  informasi dashboard denganpilihan  menu navigation yang  dimana admin memiliki hak akses sepenuhnya terhadap aplikasi sedangkan supervisor ada beberapa hak akses yang sama  dengan  admin  namun  memiliki  menu  utama  untuk  menganalisis  data  menggunakan  proses association rule mining dengan perhitungan algoritma apriori. Gambar 4 dan 5 merupakan menu utama akun admin dan supervisor.
Gambar 4. Halaman Menu Utama Admin
Pada gambar 4 dan 5 merupakan halaman utama sistem informasi ritel outlet berbasias web. Aplikasi web  ini  digunakan  oleh  admin  dan supervisor .  Dimana  admin  memliki  hak  akses  sepenuhnya  terhadap aplikasi, sedangkan supervisor ada beberapa hak akses yang sama dengan admin namun memiliki menu khusus untuk menganalisis data transaksi penjualan menggunakan proses association rule mining dengan perhitungan algoritma apriori . Akun Supervisor dapat  melakukan  proses  analisa  terhadap  data  transaksi  penjualan  produk  kartu perdana  kuota  internet,  dimana  pada  proses  apriori  ini  digunakan  untuk  mencari  aturan  dasar  asosiasi kombinasi  item  produk  mana  saja  yang  paling  sering  laku  terjual  jika  produk  tersebut  dikombinasikan dengan  produk  lainnya.  Berikut  adalah  proses  dari  penerapan  metode  asosiasi  dengan  perhitungan algoritma apriori pada sistem informasi ritel outlet yang tercantum pada gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Menu Proses Association Rule Mining Algoritma Aprori
Pada Gambar 6, menunjukan form proses untuk melakukan analisa terhadap data transaksi penjualan produk kartu perdana kuota internet, dimana pada proses apriori ini digunakan untuk mencari aturan dasar asosiasi  kombinasi  item  produk  operator  mana  saja  yang  paling  sering  laku  terjual  jika  produk  tersebut dikombinasikan dengan produk operator lainnya.

## 3.8 Pengujian Implementasi Aturan Asosiasi Perhitungan Algoritma Apriori
Hasil dan implementasi aturan asosiasi perhitungan algoritma apriori pada sistem yang telah dibangun dapat diuji dan digunakan sebagai proses analisa terhadap data transaksi penjualan produk kartu perdana kuota  internet.  Sebelum  melakukan  proses  perhitungan  apriori, supervisor harus  menentukan  periode tanggal dan cluster wilayah yang akan dipilih, sebagai contoh periode tanggal yang dipilih dari tangal 01 Maret 2018 sampai 31 Oktober 2018, kemudian menentukan nilai minimum support sebesar 35% dan nilai minimum confidence sebesar 80%. Gambar 7-15 merupakan tampilan hasil pengujian implementasi aturan asosiasi perhitungan algoritma apriori  pada aplikasi.

## Gambar 7. Halaman Perhitungan Bentuk 1-Itemset Cluster Ciamis
Pada  gambar  7,  menunjukan  proses  perhitungan  analisa  algoritma  apriori  untuk cluster Ciamis, dimana  perhitungan  tersebut  dilakukan  sebanyak  3  iterasi  kombinasi  itemset  pada database ,  sehingga menghasilkan frekuensi itemset dari setiap iterasi yang telah dilakukan.

## Gambar 8. Hasil Aturan Asosiasi Final Cluster Ciamis
Pada gambar 8, menunjukan bahwa terdapat 9 best rules assoctiation final pada cluster Ciamis yang telah  melewati  tahapan  dalam  kombinasi  dan  pemangkasan  terhadap  setiap  itemset  dengan  menghitung nilai minimum support dan confidence dari proses iterasi pembentukan kandidat 1-itemset, 2-itemset dan 3- itemset .  Kemudian  menampilkan  tiga  hasil  analisa  aturan  asosiasi  yang  memiliki  nilai  akurasi  hasil perkalian dari nilai support dan confidence yang paling tinggi. Dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Hasil Analisa Asscosiation Rules Claster Ciamis
Pada Gambar 9, analisa aturan asosiasi terbaik dari hasil perkalian support x confidence adalah 0,501 menunjukan bahwa penjualan produk kartu kuota internet yang paling laku terjual di cluster Ciamis adalah produk  operator  XL  dengan  operator  Telkomsel.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  kedua  operator  tersebut memiliki daya saing penjualan yang kuat dengan nilai confidence sebesar 95,61 %.

## Gambar 10. Halaman Perhitungan Bentuk 1-Itemset Cluster Tasikmalaya
Pada gambar 10, menunjukan proses perhitungan analisa algoritma apriori untuk cluster Tasikmalaya, dimana  perhitungan  tersebut  dilakukan  sebanyak  3  iterasi  kombinasi  itemset  pada database ,  sehingga menghasilkan frekuensi itemset dari setiap iterasi yang telah dilakukan.

## Gambar 11. Hasil Aturan Asosiasi Final Cluster Tasikmalaya
Pada  gambar  11,  menunjukan  bahwa  terdapat  21 best  rules  assoctiation  final pada cluster Tasikmalaya  yang  telah  melewati  tahapan  dalam  kombinasi  dan  pemangkasan  terhadap  setiap  k- itemset dengan  menghitung  nilai  minimum support dan confidence dari  proses  iterasi  pembentukan  kandidat  1- itemset, 2-itemset dan 3- itemset . Kemudian menampilkan tiga hasil analisa aturan asosiasi yang memiliki nilai akurasi hasil perkalian dari nilai support dan confidence yang paling tinggi. Dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar 12. Hasil Analisa Asscosiation Rules Cluster Tasikmalaya
Pada  Gambar  12,  analisa  aturan  asosiasi  terbaik  dari  hasil  perkalian support x confidence adalah 0,5355 menunjukan  bahwa  penjualan  produk  kartu  kuota  internet  yang  paling  laku  terjual  di cluster Tasikmalaya adalah produk operator Indosat dengan operator Telkomsel. Hal ini menunjukan bahwa kedua operator tersebut memiliki daya saing penjualan yang kuat dengan nilai confidence sebesar 92,25 %.

## Gambar 13. Halaman Perhitungan Bentuk 1-Itemset Cluster Garut
Pada  gambar  13,  menunjukan  proses  perhitungan  analisa  algoritma  apriori  untuk cluster Garut, dimana  perhitungan  tersebut  dilakukan  sebanyak  3  iterasi  kombinasi  itemset  pada database ,  sehingga menghasilkan frekuensi itemset dari setiap iterasi yang telah dilakukan.

## Gambar 14. Hasil Aturan Asosiasi Final Cluster Garut
Pada gambar 14, menunjukan bahwa terdapat 7 best rules assoctiation final pada cluster Garut yang telah melewati tahapan dalam kombinasi dan pemangkasan terhadap setiap k- itemset dengan menghitung nilai minimum support dan confidence dari proses iterasi pembentukan kandidat 1-itemset, 2-itemset dan 3- itemset .  Kemudian  menampilkan  tiga  hasil  analisa  aturan  asosiasi  yang  memiliki  nilai  akurasi  hasil perkalian dari nilai support dan confidence yang paling tinggi. Dapat dilihat pada gambar 15.

## Gambar 15. Hasil Analisa Asscosiation Rules Claster Garut
Pada  Gambar  15,  analisa  aturan  asosiasi  terbaik  dari  hasil  perkalian support x confidence adalah 0,5129 menunjukan bahwa penjualan produk kartu kuota internet yang paling laku terjual di cluster Garut adalah produk operator XL dengan operator Telkomsel. Hal ini menunjukan bahwa kedua operator tersebut memiliki daya saing penjualan yang kuat dengan nilai confidence sebesar 97,25%.

## 3.9 Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  bahwa  secara  keseluruhan  penerapan metode association rule mining menggunakan perhitungan algoritma apriori yang diimplementasikan pada aplikasi web  dapat  dijalankan  dengan  baik  dan  menampilkan  informasi  hasil  analisa  aturan  asosiastif  yang dilakukan  oleh  sistem  sudah  sesuai  dengan  konsep  perhitungan  algoritma apriori itu  sendiri.  Hal  ini
tentunya  dapat  membantu supervisor untuk  melalukan  analisa  terhadap market  share penjualan  produk kartu kuota internet disetiap pangsa pasar outlet .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa hasil analisa aturan asosiasi yang terbentuk dari perhitungan algoritma apriori dengan menentukan nilai minimum support 35% dan nilai minimum confidence 80%, menghasilkan 9 aturan asosiasi final pada cluster Ciamis,  dengan  aturan  asosiasi  yang  terbaik  ditemukan  yaitu  menunjukan  bahwa  “Jika outlet menjual produk kartu kuota internet XL, maka ada kemungkinan outlet tersebut menjual produk kartu kuota internet Telkomsel dengan nilai support 52,40% dan nilai confidence 95,61% serta nilai akurasi perkalian support dan confidence adalah 0,5010”. Kemudian cluster Tasikmalaya memiliki 21 aturan asosiasi final, aturan asosiasi yang terbaik ditemukan yaitu menunjukan bahwa “Jika outlet menjual produk kartu kuota internet  Indosat,  maka  ada  kemungkinan  outlet  tersebut  akan  menjual  produk  kartu  kuota  internet Telkomsel dengan nilai support 58,05% dan nilai confidence 92,25% serta nilai akurasi perkalian support dan  confidence  adalah  0,5355”.  Terakhir  7  aturan  asosiasi  final  untuk  wilayah  penjualan  Garut,  aturan asosiasi yang terbaik ditemukan yaitu menunjukan bahwa “Jika outlet menjual produk kartu kuota internet XL, maka ada kemungkinan outlet tersebut akan menjual produk kartu kuota internet Telkomsel dengan nilai  support  52,74%  dan  nilai  confidence  97,25%  serta  nilai  akurasi  perkalian  support  dan  confidence adalah  0,5129”.  Hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  proses pengambilan keputusan. Hasil lainnya juga, implementasi ini bisa membantu untuk mengetahui daya saing operator telekomunikasi seluler mana saja yang memiliki tingkat pangsa pasar penjualan yang terbaik di setiap wilayah Priangan Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  databoks.katadata.co.id, “Berapa Jumlah Kartu Telepon Seluler yang Beredar?,” databoks.katadata.co.id , 2017. [Online]. Available:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2017/10/12/berapa-jumlah-kartu-telepon-seluler-yang- beredar.
[2]  D.  Listriani,  A.  H.  Setyaningrum,  and  F.  E.  M.  A,  “Penerapan  Metode  Asosiasi  Menggunakan Algoritma Apriori pada Aplikasi Analisa Pola Belanja Konsumen ( Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro ),” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2016.
[3]  O. S. A. Destiyati and E. Ariwibowo, “Analisis Perbandingan Algortima Apriori dan Algoritma Hash Based pada Market Basket Analysis di Apotek UAD,” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2015.
[4]  D.  Kusumo,  M.  Bijaksana,  and  D.  Darmantoro,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Pada RDBMS Oracle,” J. Penelit. dan Pengemb. Telekomun. , 2003.
[5]  Ristianingrum and Sulastri, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori,” SINTAK , pp. 372–382, 2017.
[6]  E. T. L. Kusrini, Algoritma Data Mining . 2009.
[7]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2012.
[8]  R. S. Pressman, “Rekayasa Perangkat Lunak,” in Rekayasa Perangkat Lunak , Andi, Ed. Yogyakarta, 2012.
[9]  I. Djamaludin and A. Nursikuwagus, “Analisis Pola Pembelian Konsumen pada Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” SIMETRIS , vol. 8, no. 2, pp. 671–678, 2017.
[10]  D.  Fitriati,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Menentukan  Kombinasi  Media  Promosi  Barang Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Annu.  Resarch Semin. , vol. 2, no. Implementasi Data Mining, pp. 472–480, 2016.
[11]  A. Wa. O. Gama, I. K. G. D. Putra, and I. P. A. Bayupati, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Menemukan Frequent Itemset dalam Keranjang Belanja,” Tek. Elektro , vol. 15, no. 2, pp. 27–32, 2016.