DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI MENENTUKAN KORELASI DATA PENJUALAN PUPUK
(STUDI KASUS : PT. KARUNIA ROTORINDO TANI)
1 Ardianti*, 2 Novriyenni, 3 Lina Arliana Nur Kadim
123 Program Studi Sistem Informasi, STMIK KAPUTAMA Jln. Veteran No 4A-9A Binjai 20714 Sumatera Utara
*e-mail: ardiantirose@gmail.com , novriyenni.sikumbang@gmail.com , lina_arliana@yahoo.com

## Abstrak
Saat ini teknologi informasi berkembang begitu cepat sehingga kebutuhan terhadap informasi semakin meningkat.  Informasi  tidak  akan  bernilai  apabila  tidak  dikelola  dengan  baik.  Akan  tetapi  jika  data yang tersedia tersebut berjumlah besar maka cara konvensional tidak lagi mampu untuk menganalisa data  untuk  menggali  potensi-potensi  yang  ada.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  metode  yang  dapat menganalisis, meringkas dan mengekstrak data untuk menjadi sebuah informasi yang berguna. Agar dapat mengetahui pupuk apa saja yang sering dibeli oleh para konsumen, maka perlu dilakukan teknik analisis  dari  data  pada  penjualan  dengan  menggunakan  metode  algoritma  apriori  untuk  menentukan kombinasi antar  item-set  dari  data  transaksi  penjualan  pupuk  di  PT.Karunia  Rotorindo Tani.  If     T1 dan P3 then BT1 dengan nilai support = 20% dan Confidence 100% dan nilai S*C = 20% jika jenis tanah  T1  adalah  (Tanah  Aluvial)  maka  pelanggan  akan  membeli  pupuk  P3  yaitu  (Pupuk  Organik Formula Spesifik Kelapa Sawit) dengan merek pupuk yang banyak dibeli pelanggan tersebut adalah BT1 (BT_Kelapa Sawit). dengan nilai pendukung sebesar 20%, nilai kepastian sebesar 100%.
Kata Kunci : Algorirma Apriori, Penjualan, Pupuk

## Abstract
Currently  information  technology  is  developing  so  fast  that  the  need  for  information  is increasing.  Information  will  be  of  no  value  if  it  is  not  managed  properly.  However,  if  the  available data  is  large,  conventional  methods  will  no  longer  be  able  to  analyze  data  to  explore  existing potentials.  Therefore  we  need  a  method  that  can  analyze,  summarize  and  extract  data  to  become useful  information.  In  order  to  find  out  what  fertilizers  are  often  purchased  by  consumers,  it  is necessary  to perform  analysis  techniques  from  data on  sales  using  the  Apriori algorithm  method  to determine  combinations  between  item-sets  from  fertilizer  sales  transaction  data  at  PT.  Karunia Rotorindo  Tani.  If  T1  and  P3  then  BT1  with  support  value  =  20%  and  100%  confidence  and  S*C value  =  20%  if  the  T1  soil  type  is  (Alluvial  Soil)  then  the  customer  will  buy  P3  fertilizer,  namely (Organic Formula Palm Oil Specific Fertilizer) with the brand name the fertilizer that many of these customers buy is BT1 (BT_Kelapa Sawit). with a supporting value of 20%, a certainty value of 100%.
Keyword : Apriori Algorithm, Sales, Fertilizer
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Saat  ini  teknologi  informasi  berkembang  begitu  cepat  sehingga  kebutuhan  terhadap  informasi semakin meningkat. Informasi tidak akan bernilai apabila tidak dikelola dengan baik. Akan tetapi jika data  yang  tersedia  tersebut  berjumlah  besar  maka  cara  konvensional  tidak  lagi  mampu  untuk menganalisa  data  untuk  menggali  potensi-potensi  yang  ada.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  metode  yang dapat menganalisis, meringkas dan mengekstrak data untuk menjadi sebuah informasi yang berguna.
PT. Karunia Rotorindo Tani merupakan perusahaan produsen pupuk cair hayati (organik) dengan kualitas  yang  terbaik  saat  ini  yang  dibangun  berdasarkan  pengalaman  sejak  tahun  2006  di  bidang pemasaran  dan  pengembangan  jaringan  produk  pupuk  organik  cair.  Serta  bekerja  sama  dengan beberapa  lembaga  penelitian  pertanian  dan  perkebunan  dengan  mempelajari  tentang  kelemahan  dan kelebihan  pupuk  organik  cair.  Namun  karena  banyaknya  persaingan  di  dunia  bisnis,  menuntut manajemen  untuk  menemukan  suatu  strategi  yang  dapat  meningkatkan  penjualan.  Agar  dapat mengetahui  pupuk  apa  saja  yang  sering  dibeli  oleh  para  konsumen,  maka  perlu  dilakukan  teknik analisis  dari  data  pada  penjualan  dengan  menggunakan  metode  algoritma  apriori  untuk  menentukan kombinasi antar item-set dari data transaksi penjualan pupuk di PT.Karunia Rotorindo Tani.
Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  menemukan  kombinasi  antar  item-set  pada  Penjualan pupuk,  serta  mendapatkan  informasi  dengan  cepat  sebagai  langkah  pengambilan  keputusan  dalam pemberian  rekomendasi  pupuk  terhadap  pelanggan  atau  pembeli.  Berdasarkan  uraian  diatas,  maka penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan  Penerapan  Algoritma  Apriori  Menentukan Korelasi Data Penjualan Pupuk (Studi Kasus : PT. Karunia Rotorindo Tani).

## 2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)

## 2.1 Pengertian Data Mining
Data  mining  model  dibuat  berdasarkan  salah  satu  dari  dua  jenis  pembelajaran  supervised  dan unsupervised.  Fungsi  pembelajaran  Supervised  digunakan  untuk  memprediksi  suatu  nilai.  Fungsi pembelajaran Unsupervised digunakan untuk mencari struktur intrinsik, relasi dalam suatu data yang tidak  memerlukan  class  atau  label  sebelum  dilakukan  proses  pembelajaran.  Contoh  dari  algoritma pembelajaran unsupervised, diantaranya k-means clustering dan Apriori association rules. Contoh dari algoritma pembelajaran supervised yaitu NaiveBayes untuk klasifikasi.
Metode data mining dapat diklasifikasikan berdasarkan fungsi yang dilakukan atau berdasarkan jenis aplikasi yang menggunakannya:
•  Klasifikasi (supervised)
•  Clustering (unsupervised)
•  Association Rules (unsupervised)
•  Attribute Importance (supervised)

## 2.2 Pengertian Algoritma Apriori
Algoritma  apriori adalah  suatu  algoritma  dasar  yang  diusulkan  oleh Agrawal  &  Skrikant pada tahun  1994  untuk  menentukan Frequent  itemsets untuk  aturan asosiasi  Boolean . Algoritma  Apriori termasuk  jenis  aturan Asosiasi pada data  mining .  Aturan  yang  menyatakan  asosiasi  antara  beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis . Analisis asosiasi atau association rule data  mining adalah  teknik data  mining untuk  menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item.  Salah satu  tahap analisis  asosiasi yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan algoritma yang efesiesn adalah analisis pola frequensi tinggi ( frequent pattern mining ). Penting tidaknya suatu asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua  tolak  ukur,  yaitu  : support dan confidence,  support (nilai penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam database ,  sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antara-item dalam aturan asosiasi . Sanjaya, (2017: h. 27). Fungsi Association  Rules sering  kali  disebut  dengan  " market  basket  analysis ",  yang  digunakan untuk  menemukan  relasi  atau  korelasi  diantara  himpunan  item.  Fungsi  ini  paling  banyak  digunakan
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
untuk  menganalisa  data  dalam  rangka  keperluan  strategi  pemasaran,  desain  katalog,  dan  proses pembuatan keputusan bisnis.
Adapun pembentukan aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidance dengan menghitung confidance aturan asosiatif A→B, dimana support adalah data pendukung dan confidance adalah keyakinan.
Nilai confidance dari aturan A→B diperoleh dari rumus berikut:
Support (A) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝐴𝑑𝑎𝑛𝐵 ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 x 100%............................................................................(1)
Confidance (A) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝐴𝑑𝑎𝑛𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝐴 x 100%......................................................................(2)
Mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  basis  data. Nilai support sebuah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
Support (A)- 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ………………. ................................................................... (3) Nilai support dari 2 item diperoleh dengan menggunakan rumus: Support (A,B) = p (A ∩ B)
Support (A,B)- ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ………………. .................................................... (4)
Setelah semua  pola  frekuensi tinggi  ditemukan,  barulah  dicari aturan assosiasi yang  memenuhi syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiatif A ∪ B.  Nilai confidence aturan A ∪ B diperoleh dengan rumus berikut:
Confidence - P (B|A)- ∑ 𝐽 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ………………. .................................................. (5)

## 2.3 Definisi Promosi Penjualan
Promosi  penjualan  adalah  kegiatan  promosi  yang  dilakukan  dengan  jalan  menjual  secara langsung  kepada  pelanggan.  Kegiatan  promosi  penjualan  bisa  berupa  pemberian  diskon,  pemberian voucher  belanja  produk,  pemberian  hadiah  langsung,  Sampel  (contoh)  produk  atau  dengan  kegiatan kontes.
Dengan  menggunakan  promosi  penjualan,  perusahaan  dapat  memetik  manfaat  diantaranya: Pemberian  harga  khusus  (spesial  price),  pemberian  insentif  bagi  nasabah  dengan  jumlah  tertentu, pemberian  hadiah  atau  souvenir  secara  langsung  untuk  setiap  pelanggan  baru,  pemberian  kupon undian untuk hadiah promosi. Imam Wahjono, dkk, (2018: h.21)

## 2.4 Definisi Pupuk
Pupuk  merupakan sumber unsur hara utama yang sangat menentukan tingkat pertumbuhan dan produksi tanaman.  Setiap untur  hara  memiliki  peran masing-massing  dan  dapat menunjukkan  gejala tertentu  pada  tanaman  apabila  ketersediaannya  kurang.  Beberapa  hal  yang  harus  diperhatikan  agar pemupukan  efisien  dan  tepat  sasaran  adalah  meliputi  penentuan  jenis  pupuk,  dosis  pupuk,  metode pemupukan, waktu dan frekuensi pemupukan serta pengawasan mutu pupuk.
Pemupukan dapat diartikan sebagai pemberian bahan organik maupun bahan non organik untuk mengganti  kehilangan  unsur  hara  di  dalam  tanah  dan  untuk  memenuhi  kebutuhan  unsur  hara  bagi tanaman  sehingga  produktivitas  tanaman  meningkat.  Dengan  kata  lain  pemupukan  adalah  tindakan mengaplikasikan pupuk pada tanaman.
Adapun tujuan pemupukan adalah sebagai berikut:
1.  Melengkapi  penyediaan  unsur  hara  secara  alami  yang  ada  didalam  tanah  untuk  memenuhi kebutuhan tanaman.
2.  Menggantikan  unsur  hara  yang  hilang  karena  terangkut  dengan  hasil  panen,  pencucian  dan sebagainya.
3.  Memperbaiki kondisi tanah yang kurang baik atau mempertahankan kondisi tanah yang sudah baik untuk pertumbuhan tanaman.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
Dalam usaha tani, pupuk merupakan salah satu faktor produksi utama selain lahan, tenaga kerja dan modal. Pemupukan memegang peranan penting dalam upaya meningkatkan hasil pertanian.Indah Mansyur, dkk, (2021: h. 41)

## 3 Metode Penelitian (or Research Method)
Metodologi  penelitian  dilakukan  untuk  mencari  sesuatu  secara  sistematis  dengan  mengunakan metode  ilmiah  serta  sumber-sumber  yang  berlaku  untuk  menganalisis  system  dengan  menggunakan algoritma  Apriori.  Berikut  merupakan  data  penjualan  yang  akan  digunakan  sebagai  pendukung penelitian dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3. 1 Data Penjualan Pupuk No Merk_Pupuk Jenis_Pupuk Jenis_Tanah 1 BT_Pertanian Pupuk Hormon Mutiguna, BD Tricho (pupuk hayati) Tanah Organosol 2 BT_Plus Pupuk Organik (untuk pertanian) Tanah Latosol 3 BT_Kelapa Sawit Pupuk Organik Formula Spesifik Kelapa Sawit, BD Tricho (pupuk hayati) Tanah Aluvial 4 BT_Pertanian Pupuk Hormon Mutiguna Tanah Organosol 5 BT_Kelapa Sawit Pupuk Organik Formula Spesifik Kelapa Sawit Tanah Aluvial 6 BT_Kelapa Sawit Pupuk  Hormon  Mutiguna,  BD  Tricho  (pupuk hayati),  Pupuk  Organik  Formula  Spesifik  Kelapa Sawit Tanah Aluvial 7 BT_Pertanian Pupuk Hormon Mutiguna, BD Tricho (pupuk hayati) Tanah Organosol 8 BT_Plus Pupuk Organik (untuk pertanian) Tanah Aluvial 9 BT_Kelapa Sawit Pupuk Organik Formula Spesifik Kelapa Sawit, Tanah Aluvial 10 BT_Pertanian Pupuk Hormon Mutiguna Tanah Aluvial 11 BT_Kelapa Sawit Pupuk Organik Formula Spesifik Kelapa Sawit Tanah Aluvial 12 BT_Kelapa Sawit Pupuk  Hormon  Mutiguna,  BD  Tricho  (pupuk hayati),  Pupuk  Organik  Formula  Spesifik  Kelapa Sawit Tanah Aluvial 13 BT_Pertanian Pupuk  Hormon  Mutiguna,  Pupuk  Organik  (untuk pertanian) Tanah Organosol 14 BT_Kelapa Sawit Pupuk Organik Formula Spesifik Kelapa Sawit Tanah Aluvial 15 BT_Kelapa Sawit Pupuk  Hormon  Mutiguna,  BD  Tricho  (pupuk hayati),  Pupuk  Organik  Formula  Spesifik  Kelapa Sawit Tanah Aluvial 16 BT_Pertanian Pupuk Hormon Mutiguna, BD Tricho (pupuk hayati) Tanah Organosol 17 BT_Plus Pupuk Organik (untuk pertanian) Tanah Latosol
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
18 BT_Kelapa Sawit Pupuk Organik Formula Spesifik Kelapa Sawit, BD Tricho (pupuk hayati) Tanah Aluvial 19 BT_Pertanian Pupuk  Hormon  Mutiguna,  Pupuk  Organik  (untuk pertanian) Tanah Organosol 20 BT_Plus Pupuk Organik (untuk pertanian) Tanah Latosol
Pada penelitian ini dilakukan dengan menerapkan metode assosiasi rule untuk mengkorelasi penjualan  pupuk  dengan  menggunakan  sampel  data  penjualan  yang  akan  digunakan  sebagai pendukung penelitian yang diambil dari Tabel 3.1. Data pada Tabel 3.1 dalam database transaksional biasa direpresentasikan seperti Tabel 3.2, dan Tabel 3.3 seperti berikut ini:
Tabel 3. 1 Merk Pupuk No Nama Kode 1 Benteng Tani Kelapa Sawit BT1 2 Benteng Tani Pertanian BT2 3 Benteng Tani Plus BT3 Tabel 3. 2 Jenis Pupuk No Nama Kode 1 Pupuk Hormon Multiguna P1 2 BD Tricho (Pupuk Hayati) P2 3 Pupuk Organik Formula Spesifik Kelapa Sawit P3 4 Pupuk Organik (untuk pertanian) P4 Tabel 3. 3 Jenis Tanah No Nama Kode 1 Tanah Aluvial T1 2 Tanah Latosol T2 3 Tanah Organosol T3
Dan bila kita bentuk dalam bentuk tabular, data transaksi akan tampak seperti Tabel 3.5:
Tabel 3. 4 Representasi Data No. merk_pupuk Jenis Pupuk Jenis Tanah BT1 BT2 BT3 P1 P2 P3 P4 T1 T2 T3 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 2 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 3 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 4 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 5 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 6 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 7 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 8 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 9 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 10 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 11 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 12 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
13 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 14 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 15 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 16 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 17 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 18 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 19 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 20 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 ∑ 9 7 4 10 8 9 6 11 3 6
1. Tentukan θ (frequent) Misalkan  kita  tentukan  θ>  5,  maka  kita  dapat  menentukan frequent  itemset .  Dari  Tabel  diatas diketahui total θ untuk data k = 1, semua lebih besar dari θ.
2. Tentukan Item Set
Maka  F1  untuk  Tabel  diatas  yang  nilainya  lebih  besar  dari  θ  yaitu  :    Merek  Pupuk  {(BT1), (BT2), (BT3)} Jenis Produk{(P1), (P2), (P3), (P4))}.
3.  Ujikan set θ Himpunan  yang  mungkin  terbentuk  adalah  {BT1  P1},  {BT1  P2},  {BT1  P3},  {BT1  P4},  {BT1 T1}, {BT1 T2}, {BT1 T3}, {BT2 P1}, {BT2 P2}, {BT2 P3}, {BT2 P4}, {BT2 T1}, {BT2 T2}, {BT2 T3}, {BT3 JP1}, {BT3 P2}, {BT3 P3}, {BT3 P4}, {BT3 T1}, {BT3 T2}, {BT3 T3}. {P1 T1}, {P1 T2}, {P1 T3}, {P2 T1}, {P2 T2}, {P2 T3}, {P3 T1}, {P3 T2}, {P3 T3}, {P4 T1}, {P4 T2}, {P4 T3}.
Berikut Dari data diatas jika ditetapkan nilai ϕ = 5, maka Tabel yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 3.6 sebagai berikut.
Tabel 3.6 Perhitungan 2 Item set
K BT1 P1 f K BT1 P2 f 1 0 1 F 1 0 1 F 2 0 0 F 2 0 0 F 3 1 0 F 3 1 1 T 4 0 1 F 4 0 0 F 5 1 0 F 5 1 0 F 6 1 1 T 6 1 1 T 7 0 1 F 7 0 1 F 8 0 0 F 8 0 0 F 9 1 0 F 9 1 0 F 10 0 1 F 10 0 0 F 11 1 0 F 11 1 0 F 12 1 1 T 12 1 1 T 13 0 1 F 13 0 0 F 14 1 0 F 14 1 0 F 15 1 1 T 15 1 1 T 16 0 1 F 16 0 1 F
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
17 0 0 F 17 0 0 F 18 1 0 F 18 1 1 T 19 0 1 F 19 0 0 F 20 0 0 F 20 0 0 F Jumlah 3 Jumlah 5
Dari  Tabel-Tabel  1  unsur  diatas  T  asrinta  item  yang  saling  berhubungan,  sedangkan  F  berarti tidak ada item yang berhubungan. Jumlah frekuensi item set harus lebih besar dari jumlah frekuensi Itemset θ. Dari Tabel diatas maka didapat f2 : {BT1 P2}, {BT1 P3}, {BT1 T1}, {BT2 P1}, {P3 T1}, {P3 T3}.
Kombinasi  dari  Itemset  dalam  f2,  dapat  kita  gabungkan  menjadi  2  itemset.  Karena  memiliki kesamaan  dalam  k-itemset  nilai  produk  maka  himpunan  yang  mungkin  dibentuk  adalah  {BT1      P2 P3}, {BT1   P2    T1}. {BT1   P3    T1}, {P3   T1    T3}.
Dari Tabel 3 unsur diatas T artinya item yang saling berhubungan, sedangkan F berarti tidak ada item yang berhubungan. Jumlah frekuensi item set harus lebih besar dari jumlah frekuensi Itemset θ. Dari Tabel diatas maka didapat f 3 : {BT1  P3   T1}.
Untuk  mengetahui  hubungan  atau  korelasi  antar  item  kekuatan  hubungan  ditentukan  oleh  2 faktor yang support dan confidence , yang diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
Support = Nilai pendukung
Support = ∑ 𝑰𝒕𝒆𝒎 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒅𝒊𝒈𝒖𝒏𝒂𝒌𝒂𝒏 ∑ 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 x 100%

## Confidence = Nilai Kepastian
Confidence = ∑ 𝑰𝒕𝒆𝒎 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝒅𝒊𝒈𝒖𝒏𝒂𝒌𝒂𝒏 𝒔𝒆𝒌𝒂𝒍𝒊𝒈𝒖𝒔 ∑ 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒑𝒂𝒅𝒂 𝒃𝒂𝒈𝒊𝒂𝒏 𝒂𝒏𝒕𝒆𝒄𝒆𝒅𝒆𝒏𝒕 x 100%
Rule untuk 1itemset terdiri atas 1 rule yang diimplementasikan pada Tabel berikut:
Tabel 3. 5 aturan Asosiasi 3 itemset If antecendent then consequent Support Cofidence If    T1   P3 → 𝐵𝑇1 9/20X100% = 20% 9/9X100% = 100 %
Dan  setelah  didapat  nilai Support dan Confidence ,  dilakukan  perkalian  antara Support dan Confidence . Tabel 3. 6 aturan Asosiasi 3 itemset If antecendent then consequent Support Cofidence S*C If    T1   P3 → 𝐵𝑇1 20% 100 % 20%
Dan setelah melakukan perkalian antara Support dan Confidence , maka hasil dari perkalian tersebut adalah 20% untuk rule yang akan menjadi Best Rule .
Tabel 3. 7 Best Rule If antecendent then consequent Support Confidence S*C If    T1   P3 → 𝐵𝑇1 20% 100 % 20%
If   T1 dan P3 then BT1 dengan nilai support = 20% dan Confidence 100% dan nilai S*C = 20% jika jenis  tanah T1  adalah (Tanah  Aluvial)  maka  pelanggan  akan  membeli  pupuk  P3  yaitu (Pupuk  Organik  Formula  Spesifik  Kelapa  Sawit)  dengan  merek  pupuk  yang  banyak  dibeli
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
pelanggan  tersebut  adalah  BT1  (BT_Kelapa  Sawit).  dengan  nilai  pendukung  sebesar  20%,  nilai kepastian sebesar 100%.
3.1 Perancangan Flowchart
Adapun rancangan flowchart dapa softwareweka dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3. 2 Flowchart Mulai Data Algoritma Apirori Pola/ Kombinasi Antar Item Metode Assosiation Rule Hasil Rule Selesai
Keterangan:
Mulai,  setelah  itu  melakukan  pengimputan  data,  memproses  Algoritma  Apriori, melakukan kombinasi antar item, proses metode assosiation rule, mendapatkan hasil rule, selesai.

## 3.2 Perancangan Use Case Diagram
Selanjutnya  untuk  memahami  bagaimana  sistem  yang  nantinya  akan  di  bangun  dapat  dilihat proses  sistem  secara  garis  besar  melalui Unified  Modeling  Language (UML),  seperti  diagram usecase berikut ini:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Pengguna Login Input Data Rule Proses Rule Hasil Rule System Gambar 3. 1 Diagram Use Case

## 4 Kesimpulan (or Conclusion)
Dari  penelitian  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  If      T1  dan  P3  then  BT1  dengan  nilai support = 20% dan Confidence 100% dan nilai S*C = 20% jika jenis tanah T1 adalah (Tanah Aluvial) maka  pelanggan  akan  membeli  pupuk  P3  yaitu  (Pupuk  Organik  Formula  Spesifik  Kelapa  Sawit) dengan merek pupuk yang banyak dibeli pelanggan tersebut adalah BT1 (BT_Kelapa Sawit). dengan nilai pendukung sebesar 20%, nilai kepastian sebesar 100%.

## Referensi (Reference)
[1] Abdillah, W., & Hartono, J. (2015). Partial Least Square (PLS) - Alternatif Structural Equation Modeling (SEM) Dalam Penelitian Bisnis. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.
[2] Agita  Dinda,  H.,  &  Ramadani,  S.  (2022).  Korelasi  Penjualan  Produk  Pada  Toko  Kosmetik Menggunakan Metode Apriori. Agustus , 6 (3).
[3] Aziz Muslim, M., Prasetiyo, B., Laily Harum Mawarni, E., Juli Herowati, A., Mirqotussa’adah, Hardiyanti Rukmana, S., & Nurzahputra, A. (2019). Data Mining Algoritma C4.5 (E. Listiana & N. Cahyani, Eds.; Pertama).
[4] Budi  Sutedjo,  S.  M.,  &  Michael  AN,  S.  (2000).  Algoritma  &  Teknik  Pemrograman. Yogyakarta: ANDI.
[5] Desi, E., Lestari, S., & Pasang, R. (2022). Implementasi Penyusunan Barang Pada Grosir Abadi Dengan  Menggunakan  Aplikasi  Data  Mining. Universitas  Potensi  Utama  Jl.  KL  Yos  Sudarso Km , 2 (1), 3.
[6] Hutahaean, J. (2014). Konsep Sistem Informasi (Pertama). deepublish.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i3.1196
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
[7] Imam Wahjono, S., Mariana, A., Maro’ah, S., & Widayat. (2018). Pengantar Bisnis (Pertama). Prenadamedia Group.
[8] Indah Mansyur, N., Hary Pudjiwati, E., & Murtilaksono, A. (2021). Pupuk dan Pemupukan (Z. Hanum, Ed.; Pertama). https://unsyiahpress.id .
[9] Jogiyanto,  Hartono,  2005.  Analisis  &  Desain  Sistem  Informasi  Pendekatan  Terstruktur  Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Andi Yogyakarta.
[10] Sidik, Betha, Ir, Agustus 2004, Pemrograman Web dengan PHP, INFORMATIKA, Bandung.
[11] Sinaga,  D.  M.,  Windarto,  A.  P.,  Tambunan,  H.  S.,  &  Damanik,  I.  S.  (2022).  Data  Mining Menggunakan  Metode  Asosiasi  Apriori  untuk  Merekomendasi  Pola  Obat  Pada  Puskesmas.
Journal of
Information
System Research (JOSH) , 3 (2), 143–149.
https://doi.org/10.47065/josh.v3i2.1237