Analisa Pembelian Konsumen Terhadap Seksi Alat Menggunakan Metode Algoritma Apriori pada GA 13 Cabang Arion Mall
Karno Diantoro, M.Kom, Dian Gustina, M.Kom Jurusan Komputer IBN Jl. D.I. Pandjaitan kav 24 by pass Jaktim  INDONESIA abiluthfi@gmail.com ; dgustina77@gmail.com
Intisari —  Toko  Gunung  Agung  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  Retail.  Didalamnya terdapat pejualan dan stok barang yang akan di jual. Terdapat dua departemen yaitu departemen buku dan alat, sehinnga nantinya akan terbentuk pola atau trend pembelian konsumen.
Tujuanya  adalah  bagaiman  meningkatkan  pejualan  terhadap  Toko  GA  13  Arion.  Algoritma  apriori  adalah suatu metode untuk mencari pola hubungan antar satu  atau lebih item dalam suatu dataset dimana metode ini  banyak  digunakan  terutama  pada  perusahaan  retail  untuk  menghitung  data  transaksi  atau  biasanya disebut  market  basket.  Kelebihan  algoritma  apriori  ini  lebih  sederhana  untuk  menangani  data  yang  besar, juga  mudah  dipahami  struktur  kerja  dan  impelentasinya,  dan  algoritma  apriori  juga  memiliki  kelemahan karena  harus  melakukan  scan  database  setiap  kali  iterasi,  sehingga  waktu  diperlukan  tambahan  dengan banyaknya iterasi.
Hasil  penelitian  ini  dengan  metode  Algoritma  apriori  dapat  membantu  meningkatkan  penjualan. Menghasilkan  fast moving dengan support = 65% dan Confidance 100% dan slow moving dengan support 45%  Confidence  58%.  Sehingga  dari  hasil  analisa  ini  dapat  membantu  penjualan  terhadap  toko  Gunung Agung Arion mall.
Kata kunci — Analisa pembelian konsumen, metode apriori, support, confidance
Abstract —  Gunung  Agung  Store  is  a  company  engaged  in  the  Retail  field.  In  it  there  is  a  sale  and  stock  of goods to be sold. There are two departments, namely the book and tool department, so that later the consumer purchasing pattern or trend will be formed.
The  aim  is  how  to  increase  sales  of  Arion  GA  13  stores.  A  priori  algorithm  is  a  method  to  find  patterns  of relationships  between  one  or  more  items  in  a  dataset  where  this  method  is  widely  used  especially  in  retail companies to calculate transaction data or usually called market basketball. The advantages of this a priori algorithm are simpler to handle large data, also easy to understand work structure and implementation, and the priori algorithm also has a disadvantage because it has to scan the database every time iterations, so that additional time is needed with the number of iterations.
The results of this study with methods A priori algorithms can help increase sales. Produce fast moving with support = 65% and 100% Confidance and slow moving with support 45% Confidence 58%. So that the results of this analysis can help sales of the Gunung Agung Arion mall store. Keywords — Consumer purchase analysis, a priori method, support, confidence
I.Pendahuluan Dewasa  ini  banyak  sekali  perusahaan- perusahaan  yang  bergerak  dibidang  penjualan termasuk  toko-toko  retail  .  dan  dapat  disimulasi penjualan termasuk aktivitas yang semakin penting dan  merupakan  suatu  faktor  yang  harus diperhatikan  dalam  perencanaan  perusahaan. Dalam  analisa  dengan  judul  “Analisa  pembelian konsumen  terhadap  seksi  alat  dengan  metode algoritma  apriori  pada  GA  13  cabang  arion  mall”. Dapat membantu Didalam perusahaan retail, selain penjualan  yang  tidak  kalah  penting  ialah  inventori barang karena dalam menghasilkan penjualan yang
optimal maka perusahaan harus mengetahui jumlah inventori  untuk  menganalisa  terhadap  barang dagangan,  untuk  itu  sebuah  perusahaan  khususnya retail ,  diperlukannya  sistem  inventori  yang  dapat menunjang meningkatnya penjualan barang.
Sedangkan  jenis  barang  yang  ada  di  Toko GA13    memiliki  beberapa  status  ( unreturnable , konsinyasi ).  Untuk  itu  dari  data-data  diatas  akan penulis  analisa  untuk  mendapatkan  manajemen inventori  yang  baik  dan  optimal,  sehingga menghasilkan keuntungan yang maksimal.
Selanjutnya  cara  untuk  meningkatkan penjualan  tentunya  diperlukan  sistem  informasi
yang  baik  serta  SDM  yang  bermutu,  seperti  yang ada  di  Toko  GA13  yang  sudah  memiliki  sistem penjualan serta sistem inventori yang sangat detail di bantu dengan media-media pendukung yang ada, maka  penulis  akan  mencoba  menganalisa  sistem penjualan dan sistem inventori tersebut manggunakan  metode  algoritma  apriori  sebagai rujukan  dalam  analisa  penulis  agar  mendapatkan hasil  yang  efektif  dan real. Dan  dari  itu berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penulis  mencoba untuk  menyusun  skripsi  ini  dengan  judul  “Analisa Pembelian konsumen terhadap seksi alat menggunakan metode algoritma apriori pada GA13 cabang arion mall”.
II. LANDASAN TEORI
2.1 Analisis
Analisis atau analysis adalah penyelidikan terhadap suatu  peristiwa  (karangan,  perbuatan,  dsb)  untuk mengetahui  keadaan  yang  sebenarnya  (Safar Riduan Pasaribu, 2014)
2.2 Pola Beli Konsumen
Pola beli konsumen terdiri dari tiga kata yaitu pola, beli,  dan  konsumen.(  Fusna  Failasufa,  2014)  Pola memiliki  arti  yaitu  bentuk,  beli  dari  kata  dasar pembelian  yaitu  memperoleh  sesuatu  melalui penukaran  dengan  uang,  dan  konsumen  yaitu pemakai  barang  hasil  produksi,  maka  pola  beli konsumen  adalah  bentuk  pembelian  menggunakan uang  yang  dilakukan  oleh  seseorang  untuk mendapatkan barang yang diinginkan.
2.3 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode,  atau  algoritma  dalam  data  mining  sangat bervariasi.  Pemilihan  metode  atau  algoritma  yang tepat  sangat  bergantung  pada  tujuan  dan  proses KDD  secara  keseluruhan.(  Dewi  Kartika  Pane, 2014)
2.4 Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan asosiasi antara  beberapa  atribut  sering  disebut  affinity analysis  atau  market  basket  analysis.(  Beni  R. Siburian,  2014)  Analisis  asosiasi  atau  associated rule  mining  adalah  teknik  data  mining  untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item.  Karenaanalisis  asosiasi  menjadi  terkenal karena  aplikasinya  untuk  menganalisis  isi keranjang  belanja  di  pasar  swalayan,  analisis asosiasi juga sering disebut market basket analysis.
Analisis  asosiasi  didefinisakan  suatu  proses  untuk menemukan semua aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk support (minimum support) dansyarat minimum untuk confidence (minimumconfidence).Metodologi  dasar  analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap :
1. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
2. Pembentukan Aturan Asosiasi
2.4.1 Analisa Pola Frekuensi Tertinggi
Analisis Pola Frekuensi Ting giTahap ini mencari kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum dari  nilai  support  dalam  database.  Nilai  support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :

## Support(A) = Jumlah transaksi mengandung A total transaksi
Pada  rumus  1  menjelaskan  bahwa  nilai  support diperoleh  dengan  cara  mencari  jumlah  transaksi yang  mengandung  item  A  dibagi  dengan  jumlah seluruh transaksi.
Sementara  itu,  nilai  support  dari  2  item  diperoleh dari rumus 2 berikut ini :...[2]
Pada  rumus  2  menjelaskan  bahwa  nilai  support diperoleh  dengan  cara  mencari  jumlah  transaksi yang mengandung item A dan item B (item pertama bersama  dengan  item  yang  lain)  dibagi  dengan jumlah keseluruhan transaksi.
2.4.2 Pembentukan Aturan Asosiasi
Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah semua pola frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan asosiatif A dan  B. Nilai confidence dari aturan A dan B

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian
Pada  penelitian  ini  objek  yang  di  ambil  adalah sebuah toko buku di Kota Jakarta. Gunung Agung tersebut  bernama  Toko  buku,  dengan  mengambil data  transaksi  penjualan  alat  periode  bulan
Support (AUB )= Jumlah transaksi mengandung A dan B
Total transaksi
confidence= P(B \ A) = Jmlh trans. mengandung a dan b Jumlah transaksi mengandung a
November 2017.(Sumber dari toko Gunung Agung )
3.2 Jenis dan Metode Pengumpulan Data
3.2.1 Jenis Data
a. Data Primer
Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh  secara langsung dari sumbernya melalui teknik wawancara.  Cara  pengumpulan  data  primer  dapat dilakukan  dengan  wawancara  langsung  dengan pimpinan  atau  bagian  yang  menangani  langsung permasalahan  atau  dapat  berupa  pengamatan kegiatan sehari-hari suatu objek yang diteliti.
Hasilnya  dapat  berupa  data  yang  dibutuhkan  atau data  yang  diharapkan  untuk  melakukan  sebuah penelitian,  seperti  data  penjualan  berbagai  macam departemen  dalam  periode  tertentu  yang  nantinya akan  digunakan  sebagai  bahan  untuk  analisis  data mining.
b. Pengamatan
Dalam  penelitian,  penulis  mendapatkan  data  dari sumber  nya  dan  mengadakan  pengamatan  secara sistematika  dalam  observasi  terhadap  obyek  data dengan  tujuan  mendapatkan  korelasi  Antara persediaan barang dengan kebutuhan.
3.2 Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data
Data  yang  diterima  oleh  peneliti  adalah  data transaksi  penjualan  alat    dalam  bulan    ovember 2017.  Data  yang  diolah  pada  penelitian  ini sebanyak 20 data transaksi penjualan alat.
2. Penyeleksian Data
Dari  data  yang  sudah  didapat  oleh  peneliti, kemudian  dilakukan  proses  seleksi  data,  yakni dengan  memilih  dan  memisahkan  data  transaksi berdasarkan jenis departemen.
3. Transformasi Data
Transformasi data adalah mengubah data  ransaksi penjualan  yang  didapat  peneliti  berupa  buku transaksi  menjadi  file  CSV,  yaitu  file  yang  bisa diolah oleh aplikasi WEKA.
4. Data Apriori
Tahap  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  pola  dari ektraksi  data  transaksi  yang  sudah  ditransformasi ke file CSV dengan menerapkan algoritma apriori.

## 5. Interpretation Data
Pola  kombinasi  antar  item  yang  telah    identifikasi oleh  bantuan  aplikasi  kemudian  diterjemahkan ataudiinterpretasikan  kedalam  bentuk  yang  bisa dimengerti manusia untuk membantu dalam analisa kebijakan bisnis pada GA 13
3.3 Analisa Kebutuhan
Analisa  kebutuhan  data  merupakan  tahap kegiatan  untuk  mengevaluasi    terhadap  data  yang akan  menjadi  bahan  untuk  di  eksekusi  kedalam sebuah  metode  pemecahan  masalah.  Terlebih  di dalam kasus ini, dimana data-data tersebut haruslah data yang real yang berasal dari sebuah objek yang akan  diteliti  karena  untuk  keakuratan  sebuah analisa  sehinnga  dapat  memecahkan  permasalahan yang  ada.  Adapun  pengertian  data  yang  akan dianalisa di adalah sebagai berikut:

## 3.3.1 Stock Out
Stok  out atau  kehabisan  stok  merupakan sebuah  permasalahan  yang  sering  dihadapi  oleh banyak perusahaan termasuk retail dimana. Hal ini juga sering dialami oleh Toko GA13, permasalahan stok  out terhadap  barang  sangatlah  menjadi perhatian  penting  dikarenakan  hilangnya  potensi sales  yang  akan  menghambat  tercapainya  target penjualan  dan  mempengaruhi profit  end  lose (PL) atau  untung  ruginya  Toko  GA13  cabang  Arion Mall  sampai  akhir  bulan.  Adapun  ketentuan  dari nilai  stok  out  yang  sudah  ditentukan  oleh perusahaan adalah barang yang nilai turn over (TO) atau  perputaran  barangnya  kurang  dari  angka  1 (satu  bulan)  untuk  mencari  tau  angka stock  out adalah  dengan  cara  menghitung  jumlah  stok  yang ada dibagi sales atau dengan rumus
TO = Inventori Sales
Setelah  itu  akan  didapat  nilai  barang  yang angkanya  kurang  dari  1  (satu  bulan).Berikut  ini adalah contoh tabel dari data stok out yang didapat dari Toko GA 13 cabang Arion mall :
Tabel. Stock out
3.3.2 Dead  Stock
Dead  stock merupakan  stok  barang  yang sudah  lama  terdisplay  namun  tidak  ada  transaksi sama sekali, untuk itu barang dead stock pun akan menjadi  perhatiaan  khusus  di  Toko  GA  13  Arion Mall, karena akan mempengaruhi manajemen space serta  memperbesar  TO  sehingga  penjualan  tidak akan optimal serta akan memperbesar jumlah nilai inventori  rupiah    di  dalam  toko  tersebut.  Barang- barang dead  stock pun  dapat  kita  analisa  melalui sistem back  office (BO)  Toko  GA  13  Arion  Mall yang mana ketentuan barang dead stock pun sudah ditentukan  lama  periode  barang  tersebut,  apabila barang tersebut dikatagorikan sebagai barang dead stok yaitu  nilai turn  over ( TO )  lebih  dari  angka  6 (enam  bulan)  terhitung  dari  masa  1  bulan  pertama ketika  barang  tersebut  datang.  Berikut  ini  contoh dari tabel barang dead stok yang yang ada di Toko GA 13 Arion Mall.
3.3.3 Fast Moving dan Slow Moving
Fast Moving dan Slow Moving merupakan menjadi perhatiaan  khusus  di  Toko  GA  13  Arion  Mall, karena    mempengaruhi  manajemen space serta memperbesar  TO  sehingga  dapat  membantu penjualan  yang  optimal  serta  akan  memperbesar jumlah  nilai  penjualan  di  dalam  toko  tersebut. Barang-barang Fast Moving dan Slow Moving pun dapat  kita  analisa.  Ketentuan  barang Fast  Moving dan Slow Moving pun sudah ditentukan oleh toko, apabila  barang  tersebut  dikatagorikan  sebagai barang Fast  Moving  dan  Slow  Moving nilai slow moving 55% dan nilai fast moving 100% dari nilai Confidence.
3.3.4 Price look-up kode(plu) PLU adalah  sebutan  bagi  kode  barang  di Toko  GA13  cabang  Arion  yang  menunjukan identitas  suatu  produk,  dan  dapat  dijelaskan didalam barcode yang  tercetak  pada  label. PLU terdiri  dari  6  digit  angka  yang  mana  urutan  angka pertama  dan  kedua  pada  PLU  menunjukan  kode departemen,  adapun  pembagian  2  digit  kode  12 departemen  didalam  seksi  alat    adalah  sebagai berikut:
Tabel.Kode departemen
3.3.5 Data Transaksi
Data  transaksi  adalah  bagian  yang  paling penting untuk menentukan sejauh mana keakuratan penelitian  ini.  Karena  data  transaksi  ini  sumber utama  terbentuknya  pola  pembelian  setiap konsumen  yang  sudah  pasti  menjadi  bahan  yang akan  dianalisa.  Hal-hal  yang  akan  dilakukan terhadap  data  transaksi  tersebut  adalah  sebagai berikut:
1. Mengcopy struk belanja konsumen
2. Membuat  tabel  belanja  kosumen  dengan membaginya menjadi 3 yaitu Pruduk1 (P1), produk2 (P2),
produk3(P3).
3. Memasukan  setiap  produk  departemen fokus yang di beli kedalam tabel.
4. Mengeksekusi  data  yang  sudah  di  input kedalam aplikasi Weka dengan menggunakan algoritma apriori.
Setelah semuanya sudah dilakukan barulah akan  ditemukan  sebuah  hasil  dimana  terbentuknya pola pembelian konsumen terhadap 12 departemen alat di Toko GA 13 cabang Arion Mall.
Berikut  ini  adalah  contoh  tabel  belanja konsumen  yang  akan  di  gunakan  dalam  penelitian ini  yang  akan  ditampilkan  pada  analisa  & pembahasan
Tabel.Transaksi
IV. Analisa & Pembahasan Sumber utama pada penelitian ini berasal dari bulan November  2017  pada  Toko  Gunung  Agung  Arion Mall.  Dta  tersebut  kemudian  akan  diproses  untuk menghasilkan  untuk  menghasilkan  pengetahuan berupa  pola  kombinasi  item  yangbertujuan  untuk mengetahui  pola  beli  konsumen  beberapa produkalat  yang  nantinya  berguna  bagi  Toko Gunung  Agung  untuk  membuat  kebijakan  bisnis. Setelah  inventori  pada  seksi  alat  sudah  terbilang ideal  dengan  meretur  alat-alat  yang over  stok dan dead  stok ,  sehingga  menghasilkan  stok  yang optimal, maka langkah selanjutnya ialah mengimplentasi data transaksi yang ada pada seksi alat  dengan  metode  algoritma  apriori,  yang nantinya  dapat  diketahui  pola  atau  tren  pembelian konsumen  yang  datang  di  Toko  GA13  cabang Arion  Mall,  sehingga  pihak  toko  nantinya  akan mendekatkan  departmen  satu  dengan  departemn lainnya  yang  dihasilkan  dari  data  yang  sudah  di eksekusi  dari  algoritma  apriori,  dengan  tujuan meningkatkan  penjualan  terhadap  seksi  alat. Adapun  langkah-langkah  dalam  merumuskan permasalahan  dan  menyimpulkan  terhadap  data transaksi  uang  akan  di  eksekusi  dalam  metode algoritma apriori yaitu :
1. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah ambil  sampel  data  transaksi  dari  konsumen yang  bisa  didapat  dari  struk  pembelanjaan yang terdapat pembelian pada seksi
buku.Adapun  data  transaksi  yang  sudah didapat dari setiap pembelian kosumen adalah sebagai berikut :
Tabel.Transaksi
2. Setelah didapatkannya data transaksi pada setiap  pembelian  konsumen  yang  datang di  Toko  GA  13  cabang  Arion  Mall  , selanjutnya dapat dipisahkan pada masing- masing  item  yang  dibeli.  Setelah dipisahkan  dari  setiap  departemen  yang dibeli  oleh  konsumen,  maka  kita  harus menganalisa  terlebih  dahulu  rata-rata barang  yang  terjual  setiap  harinya  pada departemen-departemen  tersebut,  dari mulai transaksi 1 sampai dengan transaksi ke  20.  Agar  nanti  dapat  diketahui departemen mana yang memiliki intensitas transaksi  yang  paling  tinggi,  sehingga nantinya  dapat  terbentuk  iterasi-2  dan seterusnya.  Maka  dari  penjelasan  diatas maka didapatlah tabel-tabel berikut ini:
Tabel.Data Transaksi
Setelah  itu  dilakukan  penyaringan  dari data  transaksi  yang  tinggi  dalam  tabel  diatas. Terdapat data sebagai berikut:
1. Tentukanlah frequent Ф,  misalkan frequent Ф =  >4,  maka  kita  dapat  menentukan frequent itemsetset .  Dari  tabel  diatas  diketahui  total  Ф untuk  transaksi  diatas  masih  ada  yang  lebih kecil dari nilai frequent yang ditentukan. Maka harus diseleksi terlebih dahulu sebelum masuk ketahap berikutnya,
Untuk  menghasilkan  tabel  pada  k  =  1 semuanya  lebih  besar  daripada frequent yang ditentukan, maka selanjutnya transaksi
departemen  yang  harus  dihilangkan  adalah {(departemen  computer  station),  (departemen fancy), (departemen OA), (departemen coloring),},  maka  yang  tersisa  dari  f  1  = {(departemen  pena),  (departemen  gift  album), (departemen  ONSP),  (departemen  paper), (departemen  school  stationary),  (departemen file map).
Tabel.Data Sheat
Ket: P = adanya penjualan S = tidak adanya penjualan Maka dibuatlah tabel k-2 itemset dan k-3 itemset dari proses diatas contohnya sebagai berikut:
Dari k-2 item set terdapat 15 departemen paling sedikitnya, ini adalah contoh dari 2 itemset.
Dan tabel dibawah ini adalah contoh dari k-3 itemset. Tabel tersebut memiliki sedikitnya 6 tabel, contoh tabel sebagai berikut:
Hasil dari implementasi
Dari  tabel-tabel  diatas,  didapat  F3  =  {  }, karena tidak ada  ∑ >= Ф sehingga F4, F5, F6 dan F7 juga merupakan himpunan kosong. Selanjutnya untuk  menentukan  (ss-s)  sebagai  antecedent  dan  s pada  F2  didapat  himpunan  F2=  {{pena,  gift album}, {pena, ONSP}, {pena, paper}, {pena, s.s}, {pena, file map}, {gift album, ONSP}, {gift album, paper},  {gift  album,  s.s},  {gift  album,  file  map}, {ONSP, paper}, Maka disusun :
1. Untuk { pena, gift album } Jika  (ss-s)  =  pena,  jika  s  =  gift  album,  maka à if buy pena then buy gift album Jika  (ss-s)  =  gift  album,  jika  s  =  pena,  maka à if buy gift album then buy pena
2. Untuk { pena, ONSP }
Jika (ss-s) = pena, jika s = ONSP, maka à if buy pena then buy ONSP Jika (ss-s) = ONSP, jika s = pena, maka à if buy ONSP then buy pena
3. Untuk { pena, paper }
Jika (ss-s) = pena, jika s = paper, maka à if buy pena then buy paper Jika (ss-s) = paper, jika s = pena, maka à if buy paper then buy pena
4. Untuk { pena, s.s } Jika (ss-s) = pena, jika s = s.s, maka à if buy pena then buy s.s Jika (ss-s) = s.s, jika s = pena, maka à if buy s.s then buy pena
5. Untuk { pena, file map } Jika (ss-s) = pena, jika s = file map, maka à
if buy pena then buy file map Jika (ss-s) = file map, jika s = pena, maka à if buy file map then buy pena.
6. Untuk { gift album, ONSP } Jika (ss-s) = gift album, jika s = ONSP, maka à if buy gift album then buy ONSP. Jika (ss-s) = ONSP, jika s = gift album, maka à if buy ONSP then buy gift album.
7. Untuk { gift album, paper } Jika (ss-s) = gift album, jika s = paper, maka à if buy gift album then buy paper Jika (ss-s) = paper, jika s = gift album, maka à if buy paper then gift album.
8. Untuk { gift album, s.s } Jika (ss-s) = gift album, jika s = s.s, maka à if buy gift album then buy s.s Jika (ss-s) = s.s, jika s = gift album, maka à if buy s.s then gift album.
9. Untuk { gift album, file map }
Jika  (ss-s)  =  gift  album,  jika  s  =  file  map, maka à if buy gift album then buy file map Jika  (ss-s)  =  file  map,  jika  s  =  gift  album, maka à if buy file map then gift album.
10. Untuk { ONSP, paper }
Jika (ss-s) = ONSP, jika s = paper, maka à if buy ONSP then buy paper Jika (ss-s) = paper, jika s = ONSP, maka à if buy paper then ONSP
Kemudian  dari  ke  20  rule  tersebut  akan dihitung support dan confidence nya.  untuk menghitung support dan confidence ,  marilah melihat tabel berikut ini contoh dari perhitungan nilai support dan confidence ,( if buy pena then buy gift album ) dapat di ketahui dari ke 2-itemset departemen tersebut, ketika membeli departemen pena maka akan membeli departemen  OSNP memiliki (15) data transaksi dari total 20 transaksi , dan untuk menghitung nilai support adalah sebagai berikut : nilai support = ( ) x 100% = 75%.
Sedangakan untik nilai confidence dari kedua departemen tersebut yang terjual secara  bersamaan didapat dari rumus berikut ini :
dan didapat  nilai confidence adalah sebagai berikut :
( ) x 100% = 73%. Dan untuk lebih ringkasnya dapat dilihat tabel dibawah ini.

## KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pembahasan  mengenai metode  algoritma  apriori  pada  inventori  barang  di Toko  GA13  cabang  Arion  Mall,  maka  dapat  di Tarik beberapa kesimpilan Antara lain:
1. Departemen  pada  Toko  GA13  cabang Arion  Mall  terbilang  ideal,  dikarenakan  beberapa departemen memenuhi syarat ideal adalah 2 dan 3, seperti  departemen,  Gift  Album,  Pena,  OSNP, Paper, School Stationary dan File Map.
2. Untuk  penjualan  yang  terbilang fast  moving yang  didapat,  dengan  nilai support 65%  dan confidence 100% dan slow moving seperti gift album dengan support 45% Confidence 58%.

## Referensi
[1] Agus Mulyanto. 2009. Sistem Informasi Konsep dan Aplikasi . Pustaka Pelajar. Yogyakarta.
[2] Aditya, Fitri Marisa, Dwi Purnomo, 2014. Penerapan Algoritma Apriori Terhadap
Data Penjual Di Toko Gudang BM.
[3] Azhar Susanto. 2008. Sistem Informasi
Akuntansi . Bandung: lingga jaya.
[4] Dr.Eng RH, S, S., 1015. Pemrograman Data Base, Yogyakarta: CV Andi Ofset.
[5] Dr.H.A.Rusdiana, M. &. ,. I. S., 2014. Sistem Informasi Manajemen. Bandung: Cv Pustaka Setia.
[6] Fathansyah, 2015. Basis Data. Bandung: BI Obeses.
[7]Gava Media, Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya ,
2008, Yogyakarta, Andri Kristanto.
[8] Munir, R., 2011. Algoritma dan Pemrograman. rev. ed. Bandung: Informatika. [9] Riangga Duta Jayapana, Yuniarsi Rahayu, 2014. Analisa
Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Apriori Pada
Apotek Rahayu Jepara.
[10] Pratama, I. P. A. E., 2014. Sistem Informasi Lunak terstuktur Dan Beroreintasi Obyek, Bandung: Informatika. [11] Rosa dan M.Shalahuddin. 2015. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek Bandung: Informatika. [12] R. A. S. & M. S., 2015. Rekayasa Perangkat Lunak tersturktur Dan Beroreintasi Obyek. Bandung: Informatika. [13] Sutabri, T., 2014. Pengantar Tehnologi Informasi. Yogyakarta: CV Andi. [14] Winda Aprianti, Jaka Permadi, Oktaviyani, 2014. Penerapan Algoritma Apriori Untuk Transaksi Penjualan Obat p ada Apotek Azka. [15] Yakup. 2012. Pengantar Sistem Informas i. Yogyakarta