## PENERAPAN METODE ASOSIASI DENGAN ALGORITMA APRIORI
UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI ( Studi Kasus Toko Bangunan Prima Jaya Baja )
Rizky Kurniawan 1 , Ridwan Yusuf 2
1,2 Teknik Informatika, STMIK Dharma Wacana, Indonesia
* e-mail: rizkykurniawan.dw@gmail.com
Abstract: Business management in a building shop business is one way that can help business activities to get the best sales results. In business management, several strategies are needed, for example, the strategy of selling a collection of building goods into one  type of product category, using this strategy buyers who usually only buy one item of goods can buy several items at once. This can increase sales patterns in the building shop. Therefore, the author uses one method, namely the association method with the a priori algorithm to find patterns in a building goods sales transaction every year, so that later the frequency of itemsets is found based  on  several  determinant  items,  support  and  confidence  values,  to  determine  the association  between  combinations  of  product  items.  From  the  results,  it  will  be  used  as  a promotional media at Prima Jaya Baja Store so that it can support the level of sales of building goods products and can soon grow rapidly and become one of the reference stores for the sale of building goods in Central Lampung in particular and Lampung Province in general.
Keywords: Business Management, Association Method Apriori Algorithm,Sales

## Transactions
Abstrak: Manajemen  bisnis  dalam  usaha  toko  bangunan  merupakan  salah  satu  cara  yang dapat  membantu  kegiatan  bisnis  untuk  memperoleh  hasil  penjualan  yang  terbaik.  Dalam manajemen  bisnis  diperlukan  beberapa  strategi  misalnya  strategi  penjualan  kumpulan  dari barang bangunan menjadi satu jenis kategori produk, dengan menggunakan strategi tersebut pembeli  yang  biasanya  hanya  membeli  satu  item  barang  dapat  membeli  beberapa  barang sekaligus.  Hal  ini  dapat  meningkatkan  pola  penjualan  pada  toko  bangunan  tersebut.  Oleh karena itu penulis menggunakan salah satu metode yaitu metode asosiasi dengan algoritma apriori untuk mencari pola dalam suatu transaksi penjualan barang bangunan setiap tahunnya, sehingga  nantinya  ditemukan  frekuensi  itemset  berdasarkan  beberapa  item  penentu,  nilai support dan confidence, untuk menentukan asosiasi antara kombinasi suatu item produk. Dari hasilnya nanti akan digunakan sebagai media promosi pada Toko Prima Jaya Baja sehingga dapat menunjang tingkat penjualan produk barang bangunan dan dapat segera berkembang pesat dan menjadi salah satu toko rujukan penjualan barang bangunan di Lampung Tengah khususnya serta Provinsi Lampung pada umumnya.
Kata Kunci: Manajemen Bisnis, Metode Asosiasi, Algoritma Apriori, Transaksi Penjualan
Copyright (c) 2023 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi

## PENDAHULUAN
Toko Bangunan Prima Jaya Baja adalah salah satu toko yang menjual barang-barang
bangunan yang beralamatkan di Jl. Lintas Timur (samping pom bensin) unit l, Agung Dalem, Banjar Margo, Kabupaten Tulang Bawang, Provinsi Lampung. Peningkatan dan pemenuhan kebutuhan pelanggan sangat perlu diperhatikan karena sangat berdampak terhadap tingkat penjualan dan kepuasan pelanggan. Terlebih lagi pemilik Toko Bangunan Prima Jaya Baja belum memahami pentingnya manajemen dalam usaha yang dimiliki dan hanya berfokus pada penjualan barang bangunan. Sehingga hal ini dapat menyebabkan toko tersebut sulit untuk berkembang dengan kurang maksimalnya keuntungan dari penjualan.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Febryantahanuji “Teknologi informasi dapat digunakan untuk membantu aktifitas pekerjaan serta dalam pengambilan keputusan terbaik sehingga berpengaruh dalam peningkatan keunggulan kompetitif. Penerapan Sistem Informasi dapat digunakaan oleh suatu perusahaan dalam menentukan keputusan agar mendapatkan hasil yang diharapkan dan dapat mengurangi kerugian dengan keuntungan yang lebih dalam penjualan” (Febryantahanuji, 2018).
Kemajuan dalam bidang industri saat ini berkembang dengan cepat terlebih pada perusahaan material bangunan. Toko bangunan merupakan salah satu perusahaan menengah yang cukup ketat persaingannya, hal ini dapat dilihat dari tingginya kebutuhan konsumen terhadap barang-barang bangunan dengan maraknya pembangunan baik itu perumahan pribadi, industry dan perkantoran. Maka dari itu persaingan pada dunia usaha toko bangunan pun semakin ketat. Secara umum toko bangunan adalah suatu tempat atau perusahaan yang dibangun untuk melakukan penjualan barang-barang bangunan yang dikelola oleh pemilik toko dan kemudian disalurkan kepada masyarakat atau konsumen.
Data mining dalam penelitian Mujib Ridwan didefinisikan sebagai suatu keilmuan yang memiliki tujuan untuk menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki (Ridwan, 2013). Menurut Anggraini dalam penelitiannya disebutkan bahwa data mining telah menarik perhatian industri informasi dan masyarakat dalam beberapa tahun terakhir, karena ketersediaan data dalam jumlah yang sangat besar dan kebutuhan untuk mengubah data tersebut menjadi informasi dan pengetahuan yang berguna (Anggraini, 2012). Sementara pada penelitian oleh Santoso “hasil dari data mining dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dalam jangka panjang” (Santoso, 2003).
Algoritma Apriori merupakan suatu cara dalam data mining yang digunakan untuk memperoleh  hasil  hubungan  asosiasi  suatu  kombinasi  item  dengan  aturan asosiatif/ association rule (Kusrini dan Luthfi, 2009). Algoritma Apriori merupakan salah satu jenis aturan asosiasi dalam data mining dengan mencari frekuensi dari itemset melalui pemahaman  tentang  frekuensi itemset yang  telah  diketahui  sebelumnya  sehingga  dapat dilakukan pencarian informasi selanjutnya dan biasanya dengan memperhatikan calon item yang  memiliki  tingkat  kemungkingan  muncul  dicari  terlebih  dahulu  dengan  acuan  nilai minimum support .  Analisis  apriori  ini  bertujuan  untuk  menentukan  frekuensi  pembelian barang bangunan oleh konsumen secara bersamaan dari data transaksi pada Toko Bangunan Prima Jaya Baja.
Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan hasil acuan produk barang bangunan sehingga  dapat  membantu  pemilik  Toko  Bangunan  Prima  Jaya  Baja  dalam  mendukung suatu keputusan strategi promosi penjualan.

## METODE
Algoritma Apriori dimaksudkan sebagai salah satu metode Association Rule yang gunanya  untuk  menentukan  kombinasi item berdasarkan  barang  yang  telah  dibeli  oleh konsumen.  Pendekatan  yang  digunakan  dalam  Algoritma  Apriori  adalah  pendekatan Breadth-First Search dan struktur data Hash tree digunakan untuk menentukan kandidat itemset yang efisien.
Gambar 1. Struktur data Hash tree
Setiap item dalam basis data itemset memiliki pendekatan dari bawah ke atas yang terus  berlanjut.  Kandidat  tersebut  kemudian  ditolak  dengan  melakukan  penggabungan sendiri. Kemudian menambah satu item setiap iterasi yang mampu memuat subhimpunan.
Setelah itu, proses pengujian terhadap subhimpunan dimulai. Jika ada objek yang memiliki subhimpunan  yang  renggang,  maka  harus  dilakukan  pemangkasan.  Proses  dilakukan dengan teliti hingga tidak ada lagi himpunan yang berhasil diambil dari data.
Dalam penelitian ini menggunakan metode aturan asosiasi algoritma apriori dengan beberapa tahapan sebagai berikut:
1. Membuat rekapitulasi data penjualan selama tahun 2022 dalam bentuk  tabular. Data tabular ini diperoleh dari data rekapitulasi pertahun dengan sample penjualan 3 barang terbanyak atau yang sering muncul setiap bulannya.
2. Menentukan nilai minimum support dan nilai minimum confidence
Minimum support yang digunakan harus memiliki minimal 0.3 atau 30% dikarenakan hasil dari uji coba yang telah dilakukan jika nilai minimum support ditentukan melebihi dari nilai  tersebut,  data transaksi  yang tersedia tidak ditemukan aturan asosiasi  yang baik. Untuk minimum confidence dengan nilai 0.8 atau 80% agar mendapatkan tingkat kepercayaan terhadap penjualan item yang terbaik.
3. Menganalisa pola frekuensi tertinggi
Pada langkah ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam data transaksi. Nilai support 1 itemset dicari dengan rumus berikut ini:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Jumlah transaksi A Total Transaksi
Lalu, nilai support 2 itemset dicari dengan rumus berikut:
Support (A,B) = P(A ∩ B) atau
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = Jumlah transaksi A dan B

## Total Transaksi
4. Membuat Aturan Asosiasi
Apabila semua pola frekuensi tinggi telah ditemukan, kemudian mencari aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiatif A → B. Nilai confidence dari aturan A → B diperoleh dari persamaan berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 =  𝑃(𝐴|𝐵) = Jumlah transaksi A dan B Jumlah Transaksi A

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Hasil  perhitungan  ini  akan  menjelaskan  penggunaan  metode  asosiasi  dengan algoritma  apriori  untuk  memperoleh  hasil  rekomendasi  barang  bangunan  untuk mendukung  strategi  promosi  Toko  Bangunan  Prima  Jaya  Baja  melalui  tahapan  sebagai berikut:

## 1. Membuat data tabular transaksi penjualan barang bangunan
Telah  dipaparkan  dalam  metode  pada  penelitian  ini  bahwa  data  tabular  transaksi diperoleh dari data rekapitulasi pertahun dengan sample penjualan 3 barang terbanyak atau yang sering muncul setiap bulannya pada tahun 2022. Sehingga didapatkan data tabular di bawah ini:
Tabel 1 . Data Transaksi Penjualan Barang Bangunan Toko Bangunan Prima Jaya Baja
Tahun 2022 Item Bulan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ALUMUNIUM FOIL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ALUMUNIUM SINGGLE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ANGEL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ASBES 1 5 7 13 5 8 1 0 2 3 0 0 ASESORIS PINTU TIKUNG 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 BESI 4 3 6 0 2 5 4 11 0 9 2 1 BONDEX 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 CASTING 7 6 4 5 4 5 5 5 9 4 4 2 CAT 23 32 18 28 10 21 29 12 18 28 18 14 CHANAL 32 76 84 61 46 71 58 49 43 42 64 92 CLOSET 0 0 0 0 0 0 0 3 2 0 6 6 CORNICE 4 6 8 6 4 9 5 15 12 16 13 9 CUTTER 7 11 7 9 1 7 3 3 5 2 4 0 DANABOLT 8 15 12 15 12 16 11 13 16 24 21 26 DOWN LIGHT 27 63 66 49 29 52 32 20 40 45 35 36 DRILINK 18 32 28 27 42 31 19 24 20 25 20 32 FITTING LAMPU 33 42 43 34 14 17 15 15 39 25 14 20 GENTENG METAL 13 27 29 8 7 10 3 11 6 8 12 24 GENTENG TANAH 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GRANIT 2 4 2 4 0 2 1 4 2 3 2 0
GUNTING 4 6 7 2 0 7 6 2 6 5 3 4 HOLLOW 32 38 27 24 15 27 26 19 26 23 29 38 ING-CO 0 0 23 17 6 5 4 8 2 3 2 2 JASA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 JBS PINTU BAJA 1 2 0 10 0 0 4 2 1 2 6 0 KAWAT 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 L GANTUNG 9 1 12 17 14 8 22 5 11 10 8 13 LAKBAN 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 LAMPU POTENS 2 1 2 4 0 0 1 0 1 1 3 1 LISPLANK 3 6 9 3 5 5 5 2 8 7 2 4 LIST 126 144 97 96 53 79 74 54 78 89 78 130 LOSTER 1 1 2 0 0 0 1 0 0 0 1 2 MATA OBENG MAGNET 7 13 10 5 9 7 9 8 7 11 9 16 METERAN KODAI 2 2 4 0 0 4 3 2 1 0 1 6 NIPPON 37 21 35 62 19 22 20 20 32 26 11 20 NIPPON BEE BRAND 22 30 19 48 17 17 16 16 27 11 12 17 NIPPON ELASTEX 19 14 45 39 17 10 21 19 13 17 21 27 NIPPON PLATONE 17 41 29 59 17 14 15 23 13 16 18 9 NIPPON PYLOX 5 4 4 5 5 10 7 5 11 5 5 0 NIPPON SPOTLESS 2 3 2 8 3 2 1 4 3 1 3 1 NIPPON VINILEX 26 20 38 68 15 11 27 30 22 16 17 14 NIPPON WEATHERBOND 12 7 3 9 5 1 0 0 4 5 8 3 NOK 3 20 8 6 2 7 7 17 7 4 2 12 NOK TANAH 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ORNAMEN 11 43 37 30 19 21 12 7 24 10 21 19 PAKU 14 21 15 7 8 9 13 9 19 10 11 15 PAPAN GRC 0 1 3 3 4 3 6 4 1 3 0 0 PAPAN GYFSUM 3 5 4 7 4 6 6 7 12 1 8 9 PAPER TIP 1 5 1 2 2 3 1 3 8 3 4 1 PINTU PVC 0 0 0 0 0 2 0 11 4 3 4 0 PIPA 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 PVC 66 165 81 84 57 102 134 33 101 83 84 116 RAMSET 0 0 0 0 1 0 2 0 1 0 0 0 RENG 28 54 42 45 30 47 42 40 45 36 38 66 ROVING 0 1 0 0 0 0 0 4 1 0 2 0 SCREW 54 91 72 54 56 83 67 53 59 65 61 84 SCRUB 1 2 0 1 0 1 0 2 1 0 1 1 SELANG 1 0 2 3 3 2 0 2 4 0 0 2 SEMEN 0 4 7 0 0 0 0 4 4 4 0 0
SILICON 19 15 20 10 14 9 25 8 14 12 6 11 SOK DRAT 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 SPANDEX 81 84 99 51 66 80 75 65 59 42 85 87 STANG TEMBAK SILICON 3 6 3 1 2 0 2 0 1 0 0 1 TALANG JADI 3 7 4 8 8 4 8 5 8 8 8 5 TALANG SENG 4 0 2 1 1 2 11 0 1 2 1 9 TORA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 TOWER 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 9 0 TRIPLEK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 3 ENGSEL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 WALL PANEL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 Tabel 2 . Data Tabular Transaksi Bulan LIST PVC SPANDEX SCREW CHANAL NIPPON VINILEX 1 1 1 1 0 0 0 2 1 1 0 1 0 0 3 1 0 1 0 1 0 4 1 1 0 0 0 1 5 0 1 1 1 0 0 6 0 1 1 1 0 0 7 1 1 1 0 0 0 8 1 0 1 1 0 0 9 1 1 0 1 0 0 10 1 1 0 1 0 0 11 1 1 1 0 0 0 12 1 1 0 0 1 0 Jumlah Itemset 10 10 7 6 2 1
2. Menganalisa pola frekuensi tinggi
a. Nilai support 1 itemset
Nilai support 1 itemset diperoleh dengan rumus:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Jumlah transaksi A Total Transaksi
Diperoleh hasil sebagai berikut:
1) Nilai support untuk item LIST
Support (List) = 10/12 = 0.8333 atau (83.33%)
Dengan nilai 10 adalah jumlah transaksi itemset LIST dan nilai 12 adalah total
transaksi 12 bulan.
2) Nilai support untuk item PVC
Support (PVC) = 10/12 = 0.8333 atau (83.33%)
Dengan nilai 10 adalah jumlah transaksi itemset PVC dan nilai 12 adalah total transaksi 12 bulan.
3) Nilai support untuk item SPANDEX
Support (Spandex) = 7/12 = 0.5833 atau (58.33%)
Dengan nilai 7 adalah jumlah transaksi itemset SPANDEX dan nilai 12 adalah total transaksi 12 bulan.
4) Nilai support untuk item SCREW
Support (Screw) = 6/12 = 0.5 atau (50%)
Dengan nilai 6 adalah jumlah transaksi itemset SCREW dan nilai 12 adalah total transaksi 12 bulan.
5) Nilai support untuk item CHANAL
Support (Chanal) = 2/12 = 0.1666 atau (16.66%)
Dengan  nilai  2  adalah  jumlah  transaksi itemset CHANAL  dan  nilai  12  adalah total transaksi 12 bulan.
6) Nilai support untuk item NIPPON VINILEX
Support (Nippon Vinilex) = 1/12 = 0.0833 atau (8.33%)
Dengan nilai 2 adalah jumlah transaksi itemset NIPPON VINILEX dan nilai 12 adalah total transaksi 12 bulan.
Sehingga dapat diterjemahkan melalui tabel sebagai berikut:
Tabel 3. Kombinasi 1 Itemset No. Item ∑Transaksi Support (%) 1 LIST 10 83.33 % 2 PVC 10 83.33 % 3 SPANDEX 7 58.33 % 4 SCREW 6 50 % 5 CHANAL 2 16.66 % 6 NIPPON VINILEX 1 8.33 % Dari hasil tabel di atas, item yang memenuhi nilai minimum support 30%
adalah LIST, PVC, SPANDEX, dan SCREW . Dimana item yang telah memenuhi kriteria tersebut kita gunakan untuk menentukan nilai support 2 itemset .
b. Nilai support 2 itemset
Nilai support 2 itemset diperoleh dengan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = Jumlah transaksi A dan B

## Total Transaksi
Diketahui sebelumnya bahwa hanya ada 4 barang bangunan yang memenuhi kriteria  nilai  minimum  support  30%  yaitu LIST,  PVC,  SPANDEX, dan SCREW . Sehingga diperoleh hasil sebagai berikut:
1) Nilai support 2 itemset (LIST, PVC)
Support (LIST, PVC) = 8/12 = 0.667 atau (66.7%)
Dengan nilai 8 adalah jumlah transaksi 2 itemset LIST, PVC dan nilai 12 adalah total transaksi 12 bulan.
2) Nilai support 2 itemset (LIST, SPANDEX)
Support (LIST, SPANDEX) = 5/12 = 0.417 atau (41.7%)
Dengan nilai 5 adalah jumlah transaksi 2 itemset LIST, SPANDEX dan nilai 12 adalah total transaksi 12 bulan.
3) Nilai support 2 itemset (LIST, SCREW)
Support (LIST, SCREW) = 4/12 = 0.333 atau (33.3%)
Dengan nilai 4 adalah jumlah transaksi 2 itemset LIST, SCREW dan nilai
12 adalah total transaksi 12 bulan.
4) Nilai support 2 itemset (PVC, SPANDEX)
Support (PVC, SPANDEX) = 5/12 = 0.417 atau (41.7%)
Dengan  nilai  5  adalah  jumlah  transaksi  2 itemset PVC,  SPANDEX  dan nilai 12 adalah total transaksi 12 bulan.
5) Nilai support 2 itemset (PVC, SCREW)
Support (PVC, SCREW) = 5/12 = 0.417 atau (41.7%)
Dengan nilai 5 adalah jumlah transaksi 2 itemset PVC, SCREW dan nilai
12 adalah total transaksi 12 bulan.
6) Nilai support 2 itemset (SPANDEX, SCREW)
Support (SPANDEX, SCREW) = 3/12 = 0.25 atau (25%)
Dengan nilai 3 adalah jumlah transaksi 2 itemset SPANDEX, SCREW dan nilai 12 adalah total transaksi 12 bulan.
Dari hasil tabel di atas, 2 itemset yang memenuhi nilai minimum support
30%  hanya  ada  5  item  saja.  SPANDEX,  SCREW  tidak  memenuhi  kriteria minimum support karena hanya mendapatkan nilai support 25%. Dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4 . Kombinasi 2 Itemset No. Item ∑Transaksi Support (%) 1 LIST, PVC 8 66.7 % 2 LIST, SPANDEX 5 41.7 % 3 LIST, SCREW 4 33.3 % 4 PVC, SPANDEX 5 41.7 % 5 PVC, SCREW 5 41.7 %

## 3. Membuat Aturan Asosiasi
Langkah  berikutnya  kita  mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan  asosiatif  A  →  B,  dimana  nilai minimum confidence telah ditentukan sebelumnya yaitu 0.8 atau 80%. Dengan menggunakan nilai  kombinasi  1 itemset dan  2 itemset kita  dapat  menentukan  besaran  nilai  confidence dengan rumus:

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 =  𝑃(𝐴|𝐵) = Jumlah transaksi A dan B Jumlah Transaksi A
Pertama kita membuat aturan asosiasi dari kombinasi 2 itemset sebagai berikut:

## 1) Jika membeli LIST, maka akan membeli PVC
Confidence (LIST → PVC) = 8/10 = 0.8 atau 80%
Dimana nilai 8 adalah Jumlah Transaksi (LIST,PVC) dan nilai 10 adalah Jumlah Transaksi LIST
2) Jika membeli PVC, maka akan membeli LIST
Confidence (PVC → LIST) = 8/10 = 0.8 atau 80%
Dimana nilai 8 adalah Jumlah Transaksi (LIST,PVC) dan nilai 10 adalah Jumlah

## Transaksi PVC
3) Jika membeli LIST, maka akan membeli SPANDEX
Confidence (LIST → SPANDEX) = 5/10 = 0.8 atau 80%
Dimana nilai 5 adalah Jumlah Transaksi (LIST, SPANDEX) dan nilai 10 adalah Jumlah Transaksi LIST
4) Jika membeli SPANDEX, maka akan membeli LIST
Confidence (SPANDEX → LIST) = 5/7 = 0.714 atau 71.4%
Dimana nilai 5 adalah Jumlah Transaksi (LIST, SPANDEX) dan nilai 7 adalah Jumlah Transaksi SPANDEX
5) Jika membeli LIST, maka akan membeli SCREW
Confidence (LIST → SCREW) = 4/10 = 0.4 atau 40%
Dimana  nilai  4  adalah  Jumlah  Transaksi  (LIST,  SCREW)  dan  nilai  10  adalah

## Jumlah Transaksi LIST
6) Jika membeli SCREW, maka akan membeli LIST
Confidence (SCREW → LIST) = 4/6 = 0.6667 atau 66.67%
Dimana  nilai  4  adalah  Jumlah  Transaksi  (LIST,  SCREW)  dan  nilai  6  adalah

## Jumlah Transaksi SCREW
7) Jika membeli PVC, maka akan membeli SPANDEX
Confidence (PVC → SPANDEX) = 5/10 = 0.5 atau 50%
Dimana nilai 5 adalah Jumlah Transaksi (PVC, SPANDEX) dan nilai 10 adalah

## Jumlah Transaksi PVC
8) Jika membeli SPANDEX, maka akan membeli PVC
Confidence (SPANDEX → PVC) = 5/7 = 0.714 atau 71.4%
Dimana nilai 5 adalah Jumlah Transaksi (PVC, SPANDEX) dan nilai 7 adalah Jumlah Transaksi SPANDEX
9) Jika membeli PVC, maka akan membeli SCREW
Confidence (PVC → SCREW) = 5/10 = 0.5 atau 50%
Dimana  nilai  5  adalah  Jumlah  Transaksi  (PVC,  SCREW)  dan  nilai  10  adalah Jumlah Transaksi PVC

## 10) Jika membeli SCREW, maka akan membeli PVC
Confidence (SCREW → PVC) = 5/6 = 0.833 atau 83.3%
Dimana  nilai  5  adalah  Jumlah  Transaksi  (PVC,  SCREW)  dan  nilai  6  adalah

## Jumlah Transaksi SCREW
Dari hasil di atas dapat disimpulkan bahwa aturan asosiasi yang memenuhi nilai minimum confidence 80% dan nilai minimum support 30% dapat dilihat melalui tabel berikut:
Tabel 5 . Asosiasi Final No. Aturan Support Confidence 1 Jika membeli List, maka akan membeli PVC 66.7% 80% 2 Jika membeli PVC, maka akan membeli List 66.7% 80% 3 Jika membeli Screw, maka akan membeli PVC 41.7 % 83.3%

## Pembahasan
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  berupa  pola pembelian konsumen terhadap barang-barang bangunan yang ditujukan untuk membantu pemilik Toko Bangunan Prima Jaya Baja dalam penentuan promosi bisnis menggunakan data mining, lebih tepatnya dengan menggunakan teknik association rule dan algoritma apriori. Algoritma Apriori merupakan salah satu jenis aturan asosiasi dalam data mining dengan mencari frekuensi dari itemset melalui pemahaman tentang frekuensi itemset yang telah diketahui sebelumnya sehingga dapat dilakukan pencarian informasi selanjutnya dan biasanya dengan memperhatikan calon item yang memiliki tingkat kemungkingan muncul dicari terlebih dahulu dengan acuan nilai minimum support . Analisis apriori ini bertujuan untuk  menentukan  frekuensi  pembelian  barang  bangunan  oleh  konsumen  secara bersamaan dari data transaksi pada Toko Bangunan Prima Jaya Baja.
Sumber data ditentukan dari transaksi penjualan barang bangunan Toko Bangunan Prima  Jaya  Baja  selama  12  bulan  pada  tahun  2022.  Data  transaksi  tersebut  kemudian diambil  3 item terbanyak  setiap  bulannya  sehingga  menghasilkan  data  tabular  yang digunakan  untuk  menentukan  pola  frekuensi  tinggi  pada  penjualan  barang  bangunan. Diperoleh hasil untuk support 1 itemset , item yang memenuhi nilai minimum support 30% adalah LIST, PVC, SPANDEX, dan SCREW. Kemudian item tersebut kita gunakan untuk menentukan nilai support 2 itemset .
Langkah  selanjutnya  menentukan  nilai support 2 itemset dari  kombinasi  nilai support 1 itemset . Sehingga diperoleh hasil yang memenuhi nilai minimum support 30%
sebagai berikut:
1) Jika  konsumen  membeli  LIST,  maka  konsumen  tersebut  juga  akan  membeli  PVC, dengan nilai support sebanyak 66.7 %.
2) Jika  konsumen  membeli  LIST,  maka  konsumen  tersebut  juga  akan  membeli SPANDEX, dengan nilai support sebanyak 41.7 %.
3) Jika konsumen membeli LIST, maka konsumen tersebut juga akan membeli SCREW, dengan nilai support sebanyak 33.3%.
4) Jika  konsumen  membeli  PVC,  maka  konsumen  tersebut  juga  akan  membeli SPANDEX, dengan nilai support sebanyak 41.7 %.
5) Jika konsumen membeli PVC, maka konsumen tersebut juga akan membeli SCREW, dengan nilai support sebanyak 41.7 %.
Kemudian kita akan menentukan nilai association rule dari kombinasi support 1 itemset dan kombinasi support 2 itemset dengan nilai confidence yang memenuhi kriteria nilai  minimal confidence yang  telah  ditentukan  sebelumnya  yaitu  80%,  sehingga didapatkan hasil asosiasi final sebagai berikut:
1) Jika  konsumen  membeli  List,  maka  konsumen  tersebut  juga  akan  membeli  PVC dengan memiliki confidence atau tingkat kepercayaan sebesar 80%.
2) Jika  konsumen  membeli  PVC,  maka  konsumen  tersebut  juga  akan  membeli  List dengan memiliki confidence atau tingkat kepercayaan sebesar 80%.
3) Jika konsumen  membeli Screw,  maka konsumen tersebut  juga  akan membeli PVC dengan memiliki confidence atau tingkat kepercayaan sebesar 83.3%.

## SIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  dari  data  tabular  diperoleh  4 item pada support 1 itemset yang telah memenuhi kriteria nilai minimum support 30% yaitu LIST, PVC, SPANDEX, dan SCREW. Setelah mendapatkan nilai support 1 itemset diperoleh hasil nilai support 2 itemset yang telah memenuhi  kriteria nilai  minimum support 30% yaitu (LIST,PVC), (LIST, SPANDEX), (LIST, SCREW), (PVC, SPANDEX), dan (PVC, SCREW).  Diperoleh  3  aturan  asosiasi  untuk  menunjukkan  asosiasi  pemilihan  barang bangunan sebagai strategi promosi dengan nilai confidence tertinggi sebesar 83.3% yang
dapat  digunakan  oleh  pemilik  toko  untuk  menawarkan item barang  bangunan  kepada pelanggan. Metode asosiasi dengan algoritma apriori dapat digunakan untuk mendukung strategi promosi penjualan barang bangunan pada Toko Bangunan Prima Jaya Baja.

## DAFTAR RUJUKAN
Agustiani, N., Solikhun, S., Suhendro, D., Poningsih, P., & Saputra, W. (2020). Penerapan Data Mining Metode Apriori Dalam Implementasi Penjualan Di Alfamar. Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , 2 , 300–304.
Anggraini, D. (2012). Analisis Perubahan Kelompok Berdasarkan Perubahan Nilai Jual Pada Bloomberg Market Data dengan Menggunakan Formal Concept Analysis .
Asana, I. M. D. P., Sudipa, I. G. I., Mayun, A. A. T. W., Meinarni, N. P. S., & Waas, D. V. (2022). Aplikasi Data Mining Asosiasi Barang Menggunakan Algoritma Apriori- TID. INFORMAL: Informatics Journal , 7 (1), 38–45.
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), 70–77.
https://doi.org/10.32938/jitu.v1i2.1472
Djamaludin,  I.,  &  Nursikuwagus,  A.  (2017).  Analisis  pola  pembelian  konsumen  pada transaksi penjualan menggunakan algoritma apriori. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 8 (2), 671–678.
Erfina,  A.,  &  Arianti,  N.  D.  (2020).  PENERAPAN  METODE  DATA  MINING
TERHADAP DATA TRANSAKSI
PENJUALAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA  APRIORI. Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknologi  Informasi (JURSISTEKNI) , 2 (3), 14–22.
Erwansyah,  K.,  Andika,  B.,  &  Gunawan,  R.  (2021).  Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Asosiasi  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Mendapatkan  Pola Rekomendasi  Belanja  Produk  Pada  Toko  Avis  Mobile. Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD , 4 (1), 148–161.
Febryantahanuji, F. (2018). Pengambilan keputusan pegawai tidak tetap menjadi pegawai tetap dengan decission tree. Joined Journal (Journal of Informatics Education) , 1 (2), 99–110.
Kusrini dan Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining . Andi Offset,Yogyakarta.
Lewis,  A.,  Zarlis,  M.,  &  Situmorang,  Z.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Task Market Basket Analysis Pada Transaksi Penjualan Barang di Ab Mart dengan Algoritma Apriori. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (2), 676–681.
Mahmud,  R.,  &  Hartanto,  A.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Rekomendasi  Laptop Menggunakan Algoritma Apriori. Juisi , 6 (02), 21–30.
Maryani, I., Revianti, O., Nur, H. M., & Sunanto, S. (2022). Implementasi Data Mining
Pada Penjualan Di Toko GOC Kosmetik Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) , 8 (1), 92–98.
Prasetya, T., Yanti, J. E., Purnamasari, A. I., Dikananda, A. R., & Nurdiawan, O. (2022). Analisis Data Transaksi Terhadap Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Metode Algoritma  Apriori. INFORMATICS  FOR  EDUCATORS  AND  PROFESSIONAL:
Journal of Informatics , 6 (1), 43–52.
Purba,  N.  R.  S.,  &  Riandari,  F.  (2021).  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisis Keranjang Belanja Transaksi Penjualan Pada PT Madu Kembang Joyo. J. Nas. Komputasi Dan Teknol. Inf , 4 (1).
Ramadina,  R.  R.,  Pudjiantoro,  T.  H.,  &  Santikarama,  I.  (2020).  Pembangunan  Sistem Customer  Relationship  Management  (CRM)  Menggunakan  Metode  Asosiasi Algoritma Apriori. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak , 2 (2), 78. Ridwan, M. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Proses Kelulusan Dan Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Teknik Data Mining .
Santoso, L. W. (2003). Pembuatan perangkat lunak data mining untuk penggalian kaidah asosiasi menggunakan metode apriori. Jurnal Informatika , 4 (2), 43–49.
Saputra, R. A., Wasiyanti, S., & Nugraha, R. (2020). Penerapan Algoritma Apriori Untuk Analisa  Pola  Penempatan  Barang  Berdasarkan  Data  Transaksi  Penjualan. Jurnal Swabumi , 8 (2), 160–170.
Saputra,  R.,  &  Sibarani,  A.  J.  P.  (2020).  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 7 (2), 262–276.
Sophia,  D.,  &  Banowosari,  L.  Y.  (2019).  Implementasi  Metode  Aturan  Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Di Waroeng Spesial Sambal. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , 22 (1).
Tana, M. P., Marisa, F., & Wijaya, I. D. (2018). Penerapan Metode Data Mining Market Basket  Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Pada  Toko  Oase  Menggunakan Algoritma Apriori. JIMP (Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan) , 3 (2).