## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 100 − 105 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1390

## Penerapan Association Rule Menggunakan Frequent Pattern Growth Untuk Rekomendasi Produk Jersey Sepakbola
Anwar Musaddad 1 , Odi Nurdiawan 2,* , Gifthera Dwilestari 3
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia Email: 1 anwarmusaddad007@gmail.com , 2,* odinurdiawan2020@gmail.com, 3 ggdwilestari@gmail.com Email Penulis Korespondensi: odinurdiawan2020@gmail.com Submitted: 09/03/2022 ; Accepted: 25/05/2022 ; Published: 31/05/2022
Abstrak −Fenomena awal tahunan hal yang ditunggu oleh beberapa fans sepak bola yaitu terbitnya jersey terbaru dari tim kesayangannya. Ketika jersey baru sudah launching fans sepak bola berbondong bondong untuk membeli jersey tersebut akan tetapi  ada  beberapa toko  yang  tersedia  jersey  terbarunya.  Hal  tersebut  dialamai  oleh  toko  eighteen  sport  dalam  memenuhi keinginan fans terdapat kendala re-stok ulang jersey yang paling diminati. Sehingga banyak barang yang belum laku terjual. Fokus penelitian ini terletak pada pengelolan data penjualan jersey pada bulan juni juli dan agustus, serta minat yang tinggi akan permintaan jersey club. Permintaan jersey yang tinggi di pengaruhi oleh capaian dari klubnya itu sendiri. Penelitian ini menggunakan  metode  algoritma  FP  Growth dengan  tujuan  mendapatkan  pola  rekomendasi  dari  keinginan  fans  bola.  Hasil penelitian  yang  telah  dilakukan  penulis  dapat  menarik  beberapa  kesimpulan  yaitu  Berdasarkan  hasil  pengelolan  support didapatkan bahwa konsumen dengan membeli 1 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 15 Pola. Konsumen dengan membeli 2 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 46 Pola. Konsumen dengan membeli 3 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 37 Pola. Konsumen dengan membeli 4  item  jersey  akan  membeli  kembali  1  item  jersey  yang  berbeda  sebanyak  10  Pola.  Sehingga  data  pol  tersebut  menjadi rekomendasi owner untuk  melakukan pembelian ulang.
Kata Kunci: Jersey Bola; Fans Bola; Algoritma FP Growth
Abstract −The phenomenon of the beginning of the year, what some football fans have been waiting for, is the publication of the latest jersey from their favorite team. When the new jersey was launched, football fans flocked to buy the jersey, but there were several shops available for the new jersey. This was experienced by the Eighteen Sport shop, in fulfilling the wishes of fans, there were obstacles to re-stock the jerseys that were most in demand. So many items that have not been sold. The focus of this research lies in managing jersey sales data in June, July and August, as well as high interest in the demand for club jerseys.  The high  demand  for  jerseys  is influenced  by  the  achievements  of  the  club  itself.  This  study  uses  the  FP  Growth algorithm with the aim of getting a recommendation pattern from the wishes of football fans. Based on the results of the support management, it was found that consumers by buying 1 jersey item will buy back 1 different jersey item as many as 15 patterns. Consumers by buying 2 jersey items will repurchase 1 different jersey item as many as 46 patterns. Consumers by buying 3 jersey items will repurchase 1 different jersey item as many as 37 patterns. Consumers by buying 4 jersey items will repurchase 1 different jersey item for 10 patterns. So that the pol data becomes the owner's recommendation to make a repeat purchase.
Keywords : Soccer Jersey; Football Fans; FP Growth Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan zaman dibidang teknologi, menuntut  perusahaan atau  pelaku usaha untuk  menggunakan teknologi sebagai media untuk tetap bertahan dan memenangkan persaingan bisnis yang ketat. Perusahaan harus memiliki kemampuan untuk beradaptasi terhadap perubahan yang terjadi sehingga mampu bersaing dengan para competitor pasar. Saat ini internet  menjadi  salah satu  media komunikasi  terbesar, dengan internet semua orang didunia bisa mendapatkan dan menyampaikan informasi yang dibutuhkan kapan saja dan dimana saja. Kini dengan hadirnya internet, manusia dapat melakukan bisnis lebih mudah.
Sepakbola  adalah  sebuah  permainan  olahraga  yang  dimainkan  dua  tim  dan  masing-  masing  memiliki sebelas orang pemain dan saling bertanding untuk memasukan bola ke dalam gawang. Kesederhanaan bermain dan peraturan yang mudah dipahami menjadi salah satu faktor olahraga ini populer di seluruh lapisan masyarakat.
Gambar 1. Grafik Penjualan Juni 0 100 200 Ju ve n tu s As R o ma Na p o li AC M ila n In te r M ila n Ata la n ta Fi o re n ti n a La zi o
Juni Juli Agustus

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 100 − 105 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1390
Fenomena awal tahunan hal yang ditunggu oleh beberapa fans sepak bola yaitu terbitnya jersey terbaru dari tim  kesayangannya.  Ketika  jersey  baru  sudah  launching  fans  sepak  bola  berbondong  bondong  untuk  membeli jersey  tersebut  akan  tetapi  ada  beberapa  toko  yang  tersedia  jersey  terbarunya.  Hal  tersebut  dialamai  oleh  toko Anugrah  Sport  dalam  memenuhi  keinginan  fans  terdapat  kendala  re-stok  ulang  jersey  yang  paling  diminati. Sehingga banyak barang yang belum laku terjual.
Fokus penelitian ini terletak pada pengelolan data penjualan jersey pada bulan juni juli dan agustus, serta minat  yang  tinggi  akan  permintaan  jersey  club.  Permintaan  jersey  yang  tinggi  di  pengaruhi  oleh  capaian  dari klubnya  itu  sendiri.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  algoritma Frequent  Pattern  Growth dengan  tujuan mendapatkan pola rekomendasi dari keinginan fans bola.
Frequent Pattern Growth merupakan salah satu alternative algoritma yang bisa digunakan dalam penentuan himpunan data yang paling sering muncul ( frequent itemset ) pada sebuah kumpulan data (Riarianti, 2014). Untuk mencari frequent itemset dengan menggunakan frequent Pattern growth adalah dengan cara menggunakan FP-tree yang  merupakan  perluasan  dari  pohon  prefix.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu  pembentukan frequent Pattern tree . Setelah pembentukan frequent Pattern tre e dapat diterapkan algoritma frequent Pattern growth untuk langsung mengekstrak frequent itemset dari frequent Pattern tree yang telah ada dengan menggunakan prinsip devide and conquer .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini peneliti menggunakan pendekatan kuantitatif. Dalam pengertiannya penelitian deskriptif adalah penelitian  yang  menggambarkan  suatu  keadaan  atau  kondisi  yang  terjadi  disuatu  daerah,  yang  pemecahan masalahnya  secara  tersistem  berdasarkan  data  –  data  yang  bersikap  fakta  yang  ada.  dan  data  kuantitatif  adalah jenis data berupa angka yang dapat digunakan dalam proses operasi matematika, data ini berasal dari data fakta yang ada. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini bersifat rasio yang merupakan data yang berbentuk angka sebenarnya.

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Adapun teknik pengumpulan data merupakan suatu cara yang dilakukan oleh peneliti untuk memperoleh data-data yang  diperlukan.  Dalam  penelitian  ini  teknik  yang  digunakan  adalah  survey  penelitian  dengan  meminta  ijin pemilik toko, dan menggunakan sumber data Sekunder penjualan toko bulan Juni 2021 sampai dengan Agustus 2021 dan data Primer yang di dapatkan dengan wawancara

## 2.2 Tahapan Penelitian
Metode pengembangan data mining  yang digunakan untuk  menganalisis data dalam penerapan data mining  ini menggunakan  proses  tahapan knowledge  discovery  in  databases (KDD)  yang  terdiri  dari  Data,  Data  Cleaning, Data transformation, Data mining, Pattern evolution, knowledge :
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Berikut merupan hal – hal yang perlu di lakukan dalam penelitian berdasarkan tahapan knowledge discovery in databases;
1. Data
Data  merupakan  sekumpulan  data  operasional  yang  diperlu  sebelum  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi dalam Knowledge Discovery Database (KDD) dimulai.
2. Data Cleaning
Proses data  cleaning merupakan  proses  Pembersihan  data  yang  bertujuan  untuk  menghilangkan  data  yang tidak memiliki nilai (null), data yang salah input, data yang tidak relevan, duplikat data dan data yang tidak konsisten  karena  keberadaanya  bisa  mengurangi  mutu  atau  akurasi  dari  hasil  data  mining  nantinya. Pembersihan  data  juga  akan  mempengaruhi  performasi  dari  system  data  mining  karena  data  yang  akan ditangani akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
3. Data transformation
Data  transformation  dilakukan  dengan  memberikan  inisialisasi  terhadap  data  yang  memiliki  nilai  nominal menjadi bernilai numerik.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 100 − 105 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1390
4. Data Mining
Pada fase ini yang dilakukan adalah menerapkan algoritma atau metode pencarian pengetahuan. Ini adalah langkah  penting  di  mana  teknik  kecerdasan  diterapkan  untuk  mengekstrak  pola  informasi  yang  berpotensi berguna dari data yang dipilih.
Data  Mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  menggunakan teknik  atau  metode  tertentu.  Salah  satu  metode  yang  seringkali  digunakan  dalam  Data  Mining  adalah metode Association Rule. Algoritma FP-Growth merupakan pengembangan dari algoritma Apriori. Algoritma Frequent  Pattern  Growth  adalah  salah  satu  alternatif  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan himpunan data yang paling sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data [5].
Pada  algoritma  FP-Growth  menggunakan  konsep  pembangunan  tree,  yang  biasa  disebut  FP-Tree, dalam pencarian frequent itemsets bukan menggunakan generate candidate seperti yang dilakukan pada algoritma Apriori. Dengan menggunakan konsep tersebut, algoritma FP-Growth menjadi lebih cepat daripada algoritma Apriori. [2] Metode FP-Growth dibagi menjadi tiga tahapan utama, yaitu [4]:
a) Tahap pembangkitan conditional pattern base ,
b) Tahap pembangkitan conditional FP-Tree , dan
c) Tahap pencarian frequent itemset .
Association rule merupakan suatu proses pada data mining untuk menentukan semua aturan asosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk support (minsup) dan confidance (minconf) pada sebuah database. Kedua syarat tersebut  akan  digunakan  untuk  interesting  association  rules  dengan  dibandingkaan  dengan  batasan  yang  telah ditentukan,  yaitu  minsup dan  minconf  [3].  Association  Rule  Mining  adalah  suatu  prosedur  untuk  mencari hubungan antar item dalam suatu dataset. Dimulai dengan mencari frequent itemset, yaitu kombinasi yang paling sering  terjadi  dalam  suatu  itemset  dan  harus  memenuhi  minsup  [3].  Dalam  tahap  ini  akan  dilakukan  pencarian kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam  database.  Untuk  mendapatkan  nilai support dari suatu item A dapat diperoleh dengan rumus berikut: [1]
= 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Kemudian, untuk mendapatkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut:
= 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴,𝐵)=𝑃(𝐴∩𝐵) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Setelah  semua frequent  item dan large  item  set didapatkan,  dapat  dicari  syarat minimum  confidence  (mincof) dengan menggunakan rumus berikut :
= 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴→𝐵)=𝑃( 𝐴 | 𝐵 ) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)

## 5. Evaluation
Pada tahap evaluasi akan diketahui apakah hasil daripada tahap data mining dapat menjawab tujuan yang telah ditetapkan.  Untuk  itu  akan  dilakukan  profilisasi  pada  setiap  cluster  yang  telah  terbentuk,  untuk  diketahui karakteristik pada kelompok tersebut. Disamping itu untuk diketahui kesesuaian dengan jalur perminatan akan dilakukan  analisis  lebih  lanjut  untuk  dihubungkan  dengan  atribut  perminatan,  Sehingga  diharapkan mendapatkan informasi atau pola yang berguna sebagai acuan pemutakhiran data.
6. Knowledge
Tahap terakhir dari proses data mining  adalah bagaimana memformulasikan keputusan atau aksi  dari  hasil analisis yang didapat

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data
Penelitian ini menggunakan data Skunder artinya data yang akan digunakan yaitu data nasabah pada bulan Juni Juli dan Agustus tahun 2021 dengan data penjualan dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 1. Data Penjualan No Tanggal Bulan Tahun Atalanta Bologna Cagliari Empoli … Fiorentina 1 1 Juni 2021 0 3 2 0 … 3 2 2 Juni 2021 0 1 0 1 … 1 3 3 Juni 2021 1 2 0 0 … 2 4 4 Juni 2021 0 4 1 0 … 4 5 5 Juni 2021 0 1 0 0 … 1 6 6 Juni 2021 0 0 0 0 … 0 7 7 Juni 2021 0 0 0 2 … 0 8 8 Juni 2021 0 2 0 0 … 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 100 − 105 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1390
No Tanggal Bulan Tahun Atalanta Bologna Cagliari Empoli … Fiorentina 9 9 Juni 2021 0 5 0 0 … 5 10 10 Juni 2021 2 0 0 0 … 0 11 11 Juni 2021 0 2 2 3 … 2 12 12 Juni 2021 1 2 0 0 … 2 13 13 Juni 2021 0 0 1 0 … 0 14 14 Juni 2021 0 0 0 0 … 0 15 15 Juni 2021 0 0 0 0 … 0 16 16 Juni 2021 0 0 1 0 … 0 17 17 Juni 2021 0 1 0 0 … 1 18 18 Juni 2021 1 0 0 0 … 1 19 19 Juni 2021 1 0 2 0 … 0 … … … … … … … … … … 123 31 Agustus 2021 0 0 0 1 … 0

## 3.2 Data Preprocesing
Pre-Processing merupakan tahap awal dataset akan dilakukan pembersihan data, data yang akan dibersihkan yakni data  transaksi  penjualan  furnitur.  Atribut  yang  dilakukan  transformasi  yakni  atribut  item,  proses  transformasi dilakukan dengan membuat atribut baru item menjadi atribut khusus nama-nama item/ produk yang menjadi record data pada atribut sebelumnya, lalu menmisahkan data yang lebih dari satu item dan melakukan pengisian data pada atribut – atribut baru dengan mengisi 1 jika melakukan transaksi dan 0 jika tidak melakukan transaksi.
Tabel 2 Hasil Preprocesing data No Tanggal Bulan Tahun Atalanta Bologna Cagliari Empoli … Fiorentina 1 1 Juni 2021 0 1 1 0 … 1 2 2 Juni 2021 0 1 0 1 … 1 3 3 Juni 2021 1 1 0 0 … 1 4 4 Juni 2021 0 1 1 0 … 1 5 5 Juni 2021 0 1 0 0 … 1 6 6 Juni 2021 0 0 0 0 … 0 7 7 Juni 2021 0 0 0 1 … 0 8 8 Juni 2021 0 1 0 0 … 1 9 9 Juni 2021 0 1 0 0 … 1 10 10 Juni 2021 1 0 0 0 … 0 11 11 Juni 2021 0 1 1 1 … 1 12 12 Juni 2021 1 1 0 0 … 1 13 13 Juni 2021 0 0 1 0 … 0 14 14 Juni 2021 0 0 0 0 … 0 15 15 Juni 2021 0 0 0 0 … 0 16 16 Juni 2021 0 0 1 0 … 0 17 17 Juni 2021 0 1 0 0 … 1 18 18 Juni 2021 1 0 0 0 … 1 19 19 Juni 2021 1 0 1 0 … 0 … … … … … … … … … … 123 31 Agustus 2021 0 0 0 1 … 0

## 3.3 Data Transformation
Data transformation dilakukan dengan memberikan inisialisasi terhadap data yang memiliki nilai akan disesuaikan type data yang dibutuhkan pada Algoritma FP Growth. Data Tersebut dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 100 − 105 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1390

## 3.4 Data Modeling
Implementasi model algoritma knn sesuai dengan konsep Data Mining maka peneliti dapat di gambarkan model sebagai berikut :
Gambar 4. Model awal.
Berdasarkan  Gambar  diatas  menjelaskan  bahwa  proses  model  algoritma  membutuhkan  tools  rapidminer dengan operator Retrive untuk mewadahi dataset, kemudian gunakan operator FP-Growth untuk melakukan mode algoritma dan Set Asiation rule untuk mengetahui pola.

## 3.5 Evaluation
Berdasarkan hasil confident dengan asosiasi rule menjalasakan bahwa nilai confidance 1 (satu) artinya konsumen membeli item dan diprediksi akan membeli 1(satu) item lagi dengan item yang berbeda hal tersebut tertuang dala data berikut ini.
1. [Udinese] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
2. [Atalanta] --> [Napoli] (confidence: 1.000)
3. [Napoli] --> [Atalanta] (confidence: 1.000)
Dari data diatas mendapatkan pola penjualan, sehingga rekomendasi tersebut dapat dijadikan sebagai bahan pemebelian ulan oleh pemiliki toko.
Berdasarkan  hasil  confident  dengan  asosiasi  rule  menjalasakan  bahwa  nilai  confidance  1  (satu)  artinya konsumen  membeli  2  (dua)  item  dan  diprediksi  akan  membeli  1(satu)  item  lagi  dengan  item  yang berbeda  hal tersebut tertuang data data berikut ini.
1. [Bologna, Udinese] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
2. [Spezia, Udinese] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
3. [Fiorentina, Udinese] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
4. [Udinese, Inter] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
5. [Udinese, Empoli] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
6. [Udinese, Torino] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
7. [Udinese, Roma] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
8. [Udinese, Atalanta] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
9. [Udinese, Napoli] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
10. [Sassulo, Atalanta] --> [Napoli] (confidence: 1.000)
11. [Sassulo, Napoli] --> [Atalanta] (confidence: 1.000)
12. [Fiorentina, Empoli] --> [Bologna] (confidence: 1.000) 13. [Bologna, Torino] --> [Fiorentina] (confidence: 1.000) 14. [Fiorentina, Roma] --> [Bologna] (confidence: 1.000) 15. [Bologna, Atalanta] --> [Napoli] (confidence: 1.000)
16. [Bologna, Napoli] --> [Atalanta] (confidence: 1.000) 17. [Udinese, Atalanta] --> [Napoli] (confidence: 1.000)
18. [Udinese, Napoli] --> [Atalanta] (confidence: 1.000) 19. [Inter, Atalanta] --> [Napoli] (confidence: 1.000) 20. [Inter, Napoli] --> [Atalanta] (confidence: 1.000)
Dari data diatas mendapatkan pola penjualan, sehingga rekomendasi tersebut dapat dijadikan sebagai bahan pemebelian ulan oleh pemiliki toko.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 3, May 2022, Page 100 − 105 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i3.1390
Berdasarkan  hasil  confident  dengan  asosiasi  rule  menjalasakan  bahwa  nilai  confidance  1  (satu)  artinya konsumen membeli 3 (tiga) item  dan diprediksi  akan membeli 1(satu) item  lagi  dengan item  yang berbeda hal tersebut tertuang data data berikut ini.
1. [Bologna, Spezia, Udinese] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
2. [Bologna, Fiorentina, Udinese] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
3. [Sassulo, Fiorentina, Empoli] --> [Bologna] (confidence: 1.000)
4. [Spezia, Fiorentina, Udinese] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
5. [Spezia, Udinese, Inter] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
6. [Sassulo, Udinese, Atalanta] --> [Napoli] (confidence: 1.000)
7. [Sassulo, Udinese, Napoli] --> [Atalanta] (confidence: 1.000)
8. [Udinese, Atalanta, Napoli] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
9. [Bologna, Spezia, Empoli] --> [Fiorentina] (confidence: 1.000)
10. [Spezia, Fiorentina, Empoli] --> [Bologna] (confidence: 1.000) 11. [Bologna, Spezia, Fiorentina, Udinese] --> [Sassulo] (confidence: 1.000)
Dari data di atas mendapatkan pola penjualan, sehingga rekomendasi tersebut dapat dijadikan sebagai bahan pemebelian ulan oleh pemiliki toko.
Berdasarkan  hasil  pengelolan  support  didapatkan  bahwa  konsumen  dengan  membeli  1  item  jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 15 Pola. Konsumen dengan membeli 2 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 46 Pola. Konsumen dengan membeli 3 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 37 Pola. Konsumen dengan membeli 4 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 10 Pola. Sehingga data pol tersebut menjadi rekomendasi owner untuk melakukan pembelian ulang.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  penulis  dapat  menarik  kesimpulan  bahwa  hasil  pengelolan  support didapatkan bahwa konsumen dengan membeli 1 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 15 Pola. Konsumen dengan membeli 2 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 46 Pola. Konsumen dengan membeli 3 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 37 Pola. Konsumen dengan membeli 4 item jersey akan membeli kembali 1 item jersey yang berbeda sebanyak 10 Pola. Sehingga data pol tersebut menjadi rekomendasi owner untuk melakukan pembelian ulang.

## REFERENCES
[1]    Br Ginting, A. O. (2021). Penerapan Data Mining Korelasi Penjualan Spare Part Mobil Menggunakan Metode Algoritma Apriori  (Studi  Kasus:  CV.  Citra  Kencana  Mobil). Journal  of  Information  and  Technology , 1 (2),83– 90.https://doi.org/10.32938/jitu.v1i2.1472.
[2]    Firmasyah,  D.,  Nendriawan,  M.  R.,  Studi,  P.,  Informasi,  S.,  Tinggi,  S.,  Informatika,  M.,  &  Ilmu,  D.  (2020). IMPLEMENTASI  ALGORITMA APRIORI  PADA  DATA  PENJUALAN  FRISIAN  FLAG DI  PT  .  TRIYANTO SUKSES MANDIRI .
[3] Frank,  Eibe,    et  al.  (2004). The  WEKA  Data  Mining  Software:  An  Update.  Department  of  Computer  Science.  New Zealand . University of WaikatoHamilton.
[4] Hartanti,  D.,  Nofikasari,  I.,  Yusuf  Hermawan,  M.  A.,  &  Handayani,  D.  (2021).  Penerapan  Association  Rule Menggunakan Apriori Untuk Rekomendasi Produksi Roti. Bianglala Informatika , 9 (1), 17–23. https://doi.org/10.31294/bi.v9i1.9941
[5] Kristanto, A. (2019). Tinggi Berdasarkan Prestasi Dengan Menggunakan Metode Iterative Dichotomizer 3 ( Id3 ) ( Studi Kasus : Fti Uksw ). Simetris , 10 (2), 433–444.
[6] Kusrini. (2007). Strategi Perancangan dan Pengelolaan Basis Data . CV Andi Offsite.
[7] Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge In Data: An Introduction to Data mining . JohnWilley& Sons. Inc.
[8] Pratama, I. W., Hafiz, A., Informatika, J. M., & Informatika, J. M. (2019). Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Trend Penjualan Cetakan Sablon Pada Fatih Clothing Di Bandar. Cendekia , XVIII (1), 326–330.
[9] Sigit Riyadi. (2017). Penerapan Metode Naive Bayes dalam Pengklasifikasi Trafik Jaringan. Smatika Jurnal , 07 (1), 20– 23.