## ANALISIS KERANJANG PASAR UNTUK PENINGKATAN PENJUALAN MENGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Farah Dewi Ramadani, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuagan No.10B Farahdewir24@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  strategi  penjualan  melalui  analisis  keranjang  pasar menggunakan  algoritma  Apriori.  Saat  ini,  perusahaan  menghadapi  tantangan  dalam  meningkatkan  penjualan produknya,  dan  strategi  tradisional  mungkin  tidak  lagi  efektif.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  algoritma  Apriori diharapkan  dapat  mengidentifikasi  pola  pembelian  konsumen  yang  dapat  digunakan  untuk  mengoptimalkan strategi penjualan. Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis data berbasis algoritma Apriori. Data transaksi penjualan  dari  periode  tertentu  dikumpulkan  dan  dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Algoritma  Apriori  kemudian diterapkan  untuk  mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  umum  terjadi  di  antara  konsumen.  Langkah-langkah analisis melibatkan identifikasi itemset, perhitungan nilai dukungan, dan penentuan aturan asosiasi. Hasil analisis menunjukkan  adanya  pola  pembelian  yang  signifikan  di  antara  konsumen.  Beberapa  itemset  memiliki  tingkat dukungan yang tinggi, menunjukkan popularitas tertentu di antara pelanggan. Selain itu, aturan asosiasi yang kuat ditemukan, yang dapat digunakan untuk menyusun strategi penjualan yang lebih efektif. Hasil ini memberikan wawasan  tentang  preferensi  konsumen  dan  membuka  peluang  untuk  meningkatkan  penjualan  dengan menyesuaikan  strategi  penjualan  perusahaan.  Penerapan  algoritma  Apriori  membuka  peluang  baru  untuk meningkatkan  penjualan  melalui  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pola  pembelian  konsumen.  Hasil  dan Diskusi menyoroti pola pembelian yang berhasil diidentifikasi dan menggambarkan implikasinya dalam konteks bisnis,  seperti  peningkatan  penjualan,  efisiensi  persediaan,  dan  pengembangan  strategi  pemasaran  yang  lebih cermat. Untuk menguji hasil penelitan ini digunakan nilai minimum Support 30% dan nilai Confidence 80% serta tahap  evaluasi  menggunakan  lift  ratio  minimum  100%  dari  hasil  pengujian  tersebtut  terdapat  beberapa  yang memenuhi syarat aturan asosiasi. Misalnya kombinasi, minyak dan beras yang memiliki nilai Support 40%, nilai Confidence 30% dan nilai lift ratio 1,44. Implikasi dari hasil penemuan pola pembelian ini bisa dijadikan strategi penjualan Contohnya, saran untuk penempatan produk, promo khusus untuk produk dan manajemen stok yang efisien
Kata kunci :  Analisis Keranjang Pasar, Algoritma Apriori, Pola Pembelian, Penjualan, Strategi Pemasaran.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era globalisasi dan persaingan bisnis yang semakin ketat, strategi penjualan menjadi kunci utama bagi kesuksesan perusahaan. Perkembangan teknologi informasi,  khususnya  dalam  bidang  algoritma, memberikan  peluang  baru  untuk  meningkatkan efektivitas  strategi  penjualan.  Penelitian  ini  akan membahas Analisis Keranjang Pasar untuk Peningkatan Penjualan dengan menggunakan algoritma  Apriori.  Algoritma  ini  menjadi  terdepan dalam  menganalisis  pola  pembelian  konsumen, membuka  potensi  untuk  mengoptimalkan  strategi penjualan.  Seiring  dengan  dinamika  pasar  yang  terus berubah,  pemahaman  mendalam  terhadap  preferensi konsumen  melalui  analisis  keranjang  pasar  dapat menjadi kunci keberhasilan dalam mencapai pertumbuhan  penjualan  yang  berkelanjutan.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk menjelajahi potensi dan manfaat penerapan algoritma Apriori  dalam  meningkatkan  performa  penjualan perusahaan di tengah tantangan pasar yang dinamis. Meskipun algoritma Apriori menjanjikan potensi besar dalam  meningkatkan  strategi  penjualan  melalui analisis  keranjang  pasar,  sejumlah  permasalahan  dan
tantangan  muncul  yang  perlu  diperhatikan  dalam konteks Informatika.
Kompleksitas  data  transaksi  penjualan  dapat menjadi  hambatan  utama.  Dengan  pertumbuhan volume data yang pesat, perusahaan dihadapkan pada tugas pemrosesan dan analisis data yang membutuhkan  kekuatan  komputasi  tinggi.  Variasi yang  signifikan  dalam  pola  pembelian  konsumen menambah  tingkat  kesulitan  dalam  mengidentifikasi aturan  asosiasi  yang  konsisten  dan  relevan.  Dalam konteks di mana preferensi pelanggan dapat bervariasi secara  dramatis,  perumusan  strategi  penjualan  yang responsif  dan  terfokus  dapat  menjadi  tantangan  yang rumit.Selain  itu,  keamanan  data  menjadi  perhatian utama. Analisis keranjang pasar melibatkan manipulasi  data  penjualan  yang  dapat  mencakup informasi pribadi pelanggan. Dalam mengimplementasikan  algoritma  Apriori,  perusahaan harus  menjaga  keamanan  dan  privasi  data  dengan memastikan  bahwa  akses  terhadap  informasi  sensitif dibatasi  dan  tindakan  keamanan  data  yang  cermat diimplementasikan. Kesulitan interpretasi hasil analisis juga menjadi fokus, karena pemahaman yang tidak akurat dari pola pembelian dapat mengarah pada pengambilan keputusan  yang  tidak tepat.Selanjutnya,
pelibatan staf yang memiliki pemahaman yang cukup tentang algoritma Apriori menjadi penting. Penerapan yang  tidak  tepat  atau  interpretasi  yang  keliru  dapat mengurangi efektivitas analisis keranjang pasar. Oleh karena  itu,  perusahaan  harus  berinvestasi  dalam pelatihan  dan  pengembangan  keterampilan  analitis untuk  memastikan  tim  memiliki  pemahaman  yang cukup  untuk  mengelola  algoritma  ini  secara efisien.Keseluruhan, memahami dan mengatasi tantangan-tantangan  ini  dalam  konteks  Informatika menjadi  krusial  untuk  memaksimalkan  potensi algoritma Apriori dalam meningkatkan penjualan dan daya saing perusahaan.
Tiga penelitian terdahulu yang dibahas menyoroti  aspek-aspek  berbeda  dalam  bidang  bisnis dan  pelayanan.  Pertama,  penelitian  tentang  pola pembelian  konsumen  suku  cadang  motor  melalui algoritma  Apriori  memberikan  wawasan  berharga mengenai  hubungan  produk  yang  sering  dibeli bersama,  seperti  kampas  rem  dan  oli  mesin  sepeda motor.  Meskipun  memberikan  informasi  penting, penelitian  ini  mengakui  keterbatasan  dalam  dataset dan mengusulkan perlunya dataset yang lebih luas dan beragam untuk analisis yang lebih mendalam[1].
Kedua, penelitian terkait kekosongan stok barang dalam  apotek  menggunakan  teknik  association  rule mining  dan  algoritma  Apriori  memberikan  solusi untuk  meningkatkan  efisiensi  layanan  kefarmasian dengan  memahami  pola  belanja  pelanggan.  Hasil  uji coba  menunjukkan  bahwa  parameter  support  dan confidence memengaruhi hasil analisis, dan penelitian ini memberikan kontribusi berharga dalam merancang strategi  manajemen  stok  dan  pemasaran  yang  lebih efektif[2].
Ketiga,  penelitian  tentang  kecepatan  pelayanan kefarmasian di Apotek Mooladhara di Denpasar, Bali, mengeksplorasi  penggunaan  data  mining  dengan algoritma  Apriori  untuk  menemukan  pola  belanja pelanggan dan mengatasi kesulitan menemukan obat. Hasilnya menunjukkan identifikasi barang yang sering dibeli  bersamaan  dan  memberikan  kontribusi  dalam meningkatkan efisiensi layanan kefarmasian. Keseluruhan,  ketiga  penelitian  ini  membahas  peran krusial  data  mining  dan  algoritma  Apriori  dalam memahami  perilaku  konsumen,  mengoptimalkan  tata letak  barang,  dan  meningkatkan  efisiensi  pelayanan dalam  konteks  suku  cadang  motor  dan  industri farmasi.[3]
Penelitian ini bertujuan untuk mencapai beberapa tujuan  utama  yang  secara  komprehensif  mendukung pencapaian  peningkatan  penjualan  melalui  analisis keranjang  pasar  menggunakan  algoritma  Apriori. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola pembelian  yang  signifikan  di  antara  konsumen, dengan  fokus  pada  itemset  dan  aturan  asosiasi  yang dapat  memberikan  wawasan  mendalam  tentang preferensi pembelian mereka. Penelitian ini bertujuan untuk  mengoptimalkan  strategi penjualan perusahaan dengan  memanfaatkan  hasil  analisis  tersebut,  seperti menyusun  paket  produk  yang  lebih  menarik  dan
menentukan  strategi  harga  yang  lebih  dinamis.Selain itu, tujuan penelitian ini adalah memberikan kontribusi pada literatur ilmiah dengan memperluas pemahaman tentang  aplikasi  algoritma  Apriori  dalam  konteks strategi penjualan, khususnya dalam analisis keranjang pasar.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan dapat  menyumbangkan  pengetahuan  baru  dan wawasan yang dapat digunakan sebagai referensi bagi peneliti  dan  praktisi  di  bidang  ini.Secara  praktis, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi nyata bagi perusahaan dengan menyediakan landasan yang kuat untuk perbaikan strategi penjualan mereka. Dengan  memahami  pola  pembelian  konsumen, perusahaan  dapat  merespon  secara  lebih  cepat  dan akurat terhadap perubahan tren pasar. Oleh karena itu, penelitian  ini  memiliki  signifikansi  penting  dalam membantu perusahaan meningkatkan efisiensi operasional  dan  mencapai  pertumbuhan  penjualan yang berkelanjutan di tengah persaingan yang semakin ketat.
Dalam merespon tantangan meningkatnya kompleksitas  data  penjualan  dan  keranjang  pasar, penelitian  ini  akan  menerapkan  pendekatan  analisis data  berbasis  algoritma  Apriori.  Metode  ini  dipilih karena kemampuannya yang terbukti dalam mengungkap  pola  pembelian  yang  signifikan.  Data transaksi  penjualan  dari  periode  tertentu  akan dikumpulkan  dan  dimasukkan  ke  dalam  sistem,  di mana  algoritma  Apriori  akan  diterapkan  untuk mengidentifikasi  itemset  dan  aturan  asosiasi  yang dapat  digunakan  sebagai  dasar  strategi  penjualan. Pendekatan  ini  melibatkan  langkah-langkah  analisis, termasuk  identifikasi  itemset,  perhitungan  nilai dukungan, dan penentuan aturan asosiasi yang relevan. Teknik  analisis  data  ini  akan  memungkinkan  kami memahami lebih baik preferensi konsumen, membuka peluang  untuk  peningkatan  penjualan  melalui penyusunan strategi yang lebih terfokus dan responsif. Dengan  demikian,  pendekatan  ini  diharapkan  dapat memberikan  wawasan  mendalam  dan  solusi  praktis untuk meningkatkan kinerja penjualan perusahaan.
Melalui  analisis  keranjang  pasar  menggunakan algoritma Apriori, penelitian ini diharapkan memberikan  implikasi  yang  substansial  bagi  strategi penjualan  perusahaan.  Hasil  analisis  yang  mendalam terhadap pola pembelian konsumen akan memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  preferensi pasar,  membuka  peluang  untuk  penyesuaian  strategi pemasaran  dan  promosi  produk  yang  lebih  terarah. Implikasi potensial mencakup kemampuan perusahaan untuk  mengantisipasi  tren  pasar,  meningkatkan efektivitas  strategi  penjualan,  dan  mengoptimalkan stok  dengan  memahami  hubungan  antarproduk  yang sering  dibeli  bersama.  Selain  itu,  pemahaman  yang diperoleh  dari  hasil  penelitian  dapat  mengarah  pada pengembangan  strategi  harga  yang  lebih  akurat  dan dinamis,  menciptakan  keunggulan  kompetitif  dalam menghadapi  persaingan  yang  ketat.Implikasi  lainnya terletak  pada  peningkatan  efisiensi  operasional perusahaan,  dengan  potensi  mengurangi  pemborosan
dan meningkatkan efisiensi rantai pasokan. Lebih jauh lagi,  hasil  penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk mendukung pengembangan produk baru atau pengembangan  lini  produk  yang  lebih  sesuai  dengan kebutuhan  pelanggan.  Dalam  konteks  akademis, penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi pada pengembangan  ilmu  pengetahuan  di  bidang  analisis keranjang  pasar  dan  aplikasi  algoritma  Apriori. Implikasi  teoritis  dari  penelitian  ini  dapat  membuka pintu  bagi  penelitian  lanjutan  dalam  menggali  lebih dalam  pola  pembelian  konsumen  dan  pengembangan metode analisis yang lebih canggih. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan memberikan dampak positif dan  relevan  di  berbagai  tingkatan,  dari  tingkat perusahaan hingga kontribusi pada pemahaman ilmiah di bidang terkait.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hasil review dari penelitian-penelitian terdahulu yang berjudul "Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori  Terhadap  Data  Transaksi  Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan" yang di tulis oleh  Takdirillah,  Robby  yaitu  membahas  tentang Permasalahan yang terjadi di industri ritel di Provinsi Jawa  Barat  adalah  adanya  peningkatan  persaingan yang diikuti dengan pertumbuhan penerapan teknologi informasi.  Salah  satu  tantangan  utama  adalah manajemen  stok  yang  berlebihan,  yang  dapat merugikan pemilik usaha karena kurangnya pemahaman tentang preferensi pembeli dan kurangnya strategi  penjualan  yang  efektif.  Untuk  mengatasi  hal ini,  penting  untuk  menerapkan  teknologi  informasi seperti  teknik  data  mining  dengan  algoritma  Apriori untuk mengolah data transaksi penjualan. Hal ini akan membantu pemilik usaha dalam memahami keterkaitan antar produk dan mengembangkan strategi penjualan  yang  lebih  efisien,  sehingga  dapat mengurangi  risiko  penumpukan  stok  yang  tidak terjual.

## 2.1. Data Mining
Data  mining adalah  proses  pengumpulan  dan pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  mengekstrak informasi penting dari data. Data mining memiliki tiga tujuan,  yaitu  sebagai  sarana  untuk  menjelaskan ( explanatory ),  untuk  konfirmasi  ( confirmatory ),  dan untuk  eksplorasi  ( exploratory ).  Ia  juga  melibatkan beberapa  metode  seperti Association,  Classification, Regression, dan Clustering . [4]

## 2.2. Aturan Asosisa
Aturan  Asosiasi,  yang  juga  dikenal  sebagai Association rules, merupakan salah satu teknik dalam data  mining  yang  memiliki  kegunaan  khusus  dalam mengidentifikasi aturan asosiatif terkait dengan suatu set  barang.  Proses  pembentukan  aturan  asosiasi  ini melibatkan  analisis  pola  data  yang  sering  muncul, yang  dikenal  sebagai  Frequent  patterns,  dengan memanfaatkan  parameter  Support  dan  Confidence. Support  mencerminkan  seberapa  sering  suatu  item
muncul dalam suatu basis data, sementara Confidence menunjukkan seberapa sering pernyataan atau asosiasi tersebut  benar.Dengan  menggunakan  pendekatan  ini, aturan asosiasi dapat dihasilkan untuk mengidentifikasi  hubungan  yang  signifikan  dan penting antar barang atau elemen dalam suatu konteks data  tertentu. Support dapat  dinyatakan  sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = Total Transaksi X dan Y Total Transaksi
Untuk mencari nilai Confidence dapat menggunakan rumus sebagai berikut
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑋 𝑑𝑎𝑛 𝑌
Total Transaksi X 𝑋 100 [5]

## 2.3. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  jenis  aturan  asosiasi pada  data  mining.  Algoritma  ini  bertujuan  untuk mencari kombinasi itemset yang memiliki suatu nilai frekuensi  tertentu  sesuai  dengan  kriteria  atau  filter yang  diinginkan.  Algoritma  ini  diajukan  oleh  R. Agrawal dan R. Srikant pada tahun 1994 (Kusrini, & Emha  Taufiq  Luthfi).  Hasil  dari  algoritma  ini  dapat digunakan  untuk  membantu  dalam  pengambilan keputusan  oleh  pihak  manajemen.  Algoritma  Apriori melakukan  pendekatan  iteratif  yang  dikenal  dengan pencarian  level-wise,  di  mana  k-itemset  digunakan untuk mengeksplorasi atau menemukan (k+1)-itemset. Oleh  karena  itu,  algoritma  Apriori  dibagi  menjadi beberapa  tahap  yang  disebut  iterasi.  Setiap  iterasi menghasilkan  pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang yang  sama,  dimulai  dari  iterasi  pertama  yang menghasilkan  pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang satu.[6]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  pengembangan  data  mining  yang diterapkan  untuk  menganalisis  data  melibatkan langkah-langkah  pada  proses  tahapan  knowledge discovery  in  databases  (KDD).  Proses  ini  terdiri  dari beberapa  tahapan,  yakni  Data,  Seleksi  data, Prepocessing,  Transformasi,  Data  Mining,  dan Evaluasi.

## Gambar 1. Metode KDD
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh  dari  Kaggle,  sebuah  platform  terkemuka dalam  komunitas  data  science  yang  menyediakan akses  kepada  peneliti,  ilmuwan  data,  dan  praktisi  di
berbagai  bidang.  Data  yang  digunakan  yakni  data transaksi  penjualan,  Dari  data  yang  sudah  ada dilanjutkan  dengan  proses  preparasi  data  melalui tahapan  data  selection,  data  cleaning,dan  data transformation[5] a. Data  Selection Sebelum  tahap  penambangan  informasi  KDD dimulai,  harus  dilakukan  pemilihan  data  (data Selection)  dan  pemilihan  data  dari  sekumpulan data  operasional  (seleksi).  Data    seleksi  yang digunakan  dalam  proses  data  mining  disimpan dalam file yang terpisah dari database operasional.
b. Pre-processing /clening
Sebelum  melakukan  proses  data  mining,  harus dilakukan proses pembersihan terhadap data yang diinginkan  KDD.Proses  pembersihan  mencakup, namun  tidak  terbatas  pada,  penghapusan  data duplikat,  pemeriksaan  data  yang  tidak  konsisten, dan koreksi kesalahan pada data.
c. Data Transformation Ini  adalah  proses  mengubah  data  yang  dipilih sehingga  cocok  untuk  proses  penambangan data.Proses  pengkodean    KDD  merupakan  proses kreatif dan sangat bergantung pada jenis dan pola informasi yang  dicari dalam database.
d. Data mining Ini  adalah  proses  menemukan  pola  dan  informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik  dan  metode  tertentu.Teknik,  metode,  dan algoritma  penambangan  data  sangat  bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung  pada  tujuan  Anda  dan  proses  KDD secara keseluruhan.
e. Evaluasi Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data mining harus disajikan dalam format yang mudah dipahami  oleh  pemangku  kepentingan.Fase  ini merupakan bagian dari proses KDD  yang disebut interpretasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Penelitian mengunakan data  seyang  didapatkan dalam  bentuk  format  excel  csv  yang  Bernama bread_basket.csv yang di peroleh dari sumber dataset Kaggle , data terdapat kurang lebih 60  data transaksi.
Gambar 2. Import data penyimpanan
Berdasarkan  gambar  2  tahap  ini  dilakukan persiapan  data  yang  akan  diolah.  Kemudian  data tersebut  di  import  ke  dalam  penyimpanan  yang  ada pada Google Colab .
Gambar 3. Import Library
Berdasakan gambar 3 Selanjutnya adalah proses import library yang  diperlukan untuk pengolahan data transaksi di google colab adalah sebagai berikut:
a. numpy untuk komputasi numerik
b. pandas digunakan untuk membaca data excel
c. mlxtend.frequent_patterns untuk mengimport fungsi  apriori  dan  juga  associaton  rulesnya untuk  mengeneret pola aturan asosiasinya
Gambar 4. Mengeksplor Data
Berdasarkan gambar 4 Selanjutnya adalah proses meload  dan  eksplor  data  fungsi  ini  digunakan  untuk memuat  data  untuk  proses  mining  terhadap  data sebelum dilakukannya proses data mining
Gambar 5. Membaca File Pada Excel
Pada gambar 4 tahap selanjutnya  yaitu describe proses  digunakan  untuk  menampilkan  deskripsi
statistik yang datanya bertipe numerik atau angka yang nantinya proses tersebut akan ditampilkan statistiknya

## 4.1.1. Data Selection
Pada  tahap  data  selection  ini  merupakan tahapan  awal  untuk  menentukan  data  yang  akan diproses  oleh  data  mining  dengan  mengunakan algoritma apriori.
Gambar 6. Seleksi Data
Pada gambar 6 menampilkan tahap dilakukannya proses pemilihan data seperti pemilihan atribut yang di butuhkan untuk melakukan penelitian ini.

## 4.1.2. Prepocesing
Pada  tahap  ini  selanjutnya  dilakukan  Proses pembersihan  data  atau  preprocessing,  melibatkan analisis awal atribut data untuk mengidentifikasi nilai yang  hilang  atau  tidak  konsisten.  Tujuannya  adalah mempersiapkan data dengan mengisi nilai yang hilang atau  menghapusnya  agar  sesuai  untuk  analisis  lebih lanjut.
Gambar 7. preprocessing data
Berdasarkan  gambar  7  menampilkan  hasil pembersihan  data  yang  sudah  lebih  siap  dan  valid untuk di gunakan dalam penelitian atau analisi data.

## 4.1.3. Transformation
Data  yang  sudah  dibersihkan  dan  diperbaiki pada penelitian ini akan di transformasikan ke dalam file terpisah dengan format csv sehingga data tersebut layak  dan  siap  untuk  di  lakukan  proses  data  mining. Proses  transformasi  ini  dapat  melibatkan  berbagai teknik  seperti  pengubahan  skala,  pengkodean, normalisasi,  atau  perubahan  struktur  data  agar  lebih cocok untuk analisis atau pemodelan. Sebagai contoh,
digunakan  label  encoding  yang  menggantikan  nilai- nilai kategori dengan nilai-nilai numerik.
Dalam  konteks  ini,  ketika  label  encoding menunjukkan  angka  0,  itu  menandakan  bahwa  tidak ada transaksi, sementara label encoding dengan nilai 1 menunjukkan  adanya  transaksi.  Dengan  menerapkan label  encoding,  data  dapat  diubah  ke  dalam  format yang lebih sesuai untuk penggunaan algoritma Apriori dalam analisis asosiasi pembelian pelanggan.
Gambar 8. Memilih Variabel
Berdasakan  gambar  8  menampilkan  hasil pemilihan  variabel  yang  akan  di  gunakan  pada  saat proses  data  mining.  Kemudian  melakukan  encoding dimana jika barang kurang dari sama dengan 0 maka keranjang  tersebut  bernilai  0  yang  berarti  barang  itu tidak  ada  dalam  transaksi  dan  jika  lebih  dari  1  maka nilainya  adalah  1  yang  berarti  barang  itu  ada  dalam transaksi.
Gambar 9. Pengkodean Hot Encoding
Berdasarkan gambar 9 menampilkan script untuk melakukan proses pengkodean Hot Encoding.
Gambar 10. Mengkodekan Dataset
Berdasarkan gambar  10  menampilkan  hasil dari proses hot_encoding yaitu menerapkan fungsi boolean
yang  mewakili  nilai true dan false dimana  1  bernilai true dan o bernilai false .

## 4.1.4. Data Mining
Pada proses  mining  ini  diterapkan  teknik  data mining  yaitu  analisis  asosiasi  dengan  menggunakan algoritma  apriori.  Teknik  ini  melakukan  pencarian pola  frekuensi  tertinggi  dan  mencari  aturan  asosiatif. Tahap  awal  dari  teknik  analisis  asosiasi  ini  adalah pembentukan pola frekuensi dengan mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai  support.  Selanjutnya  menggunakan  algoritma apriori  untuk  menemukan  jumlah  itemset  frekuen secara efisien. Tahapan algoritma yaitu pembangkitan kandidat  dan  pemangkasan  kandidat.  Setelah  itemset yang  frekuen  telah  ditemukan,  tahap  akhir  yaitu pembentukan  aturan  asosiasi.  Hasil  yang  diperoleh dari penerapan algoritma Apriori adalah aturan (rule) yang menggambarkan kekuatan hubungan dari setiap atribut.
Proses  analisis  asosiasi  terdiri  dari  dua  tahap utama, yaitu a) analisis pola frekuensi tertinggi dengan mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat minimum  skor  support,  dan  b)  pembentukan  aturan asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence . Rumus untuk menemukan nilai minimum support dan confidence sebagai berikut:
Support  (1)  Nilai  support  sebuah  item  diperoleh berdasarkan persamaan (1).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (1)  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 1
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Sedangkan  nilai  dari  support  kedua  diperoleh berdasarkan persamaan (2).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (2)  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 1 𝑑𝑎𝑛 𝐼𝑡𝑒𝑚 2
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Sedangkan  nilai  dari  support  ketiga  diperoleh berdasarkan persamaan (3).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (3)  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 1, 2 𝑑𝑎𝑛 𝐼𝑡𝑒𝑚 3
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Nilai  confidence  dapat  dihitung  menggunakan persamaan (4).
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 =  ( 𝐵 | 𝐴 )  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 1 𝑑𝑎𝑛 𝐼𝑡𝑒𝑚 2    x 100 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ
𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 1 1.) Analisis Frekuensi Tertinggi Tahapan awal dalam pengelolaan data transaksi menggunakan Algoritma Apriori melibatkan penentuan  parameter  khusus,  yaitu  nilai  minimum support ,  dengan  rentang  antara  0  hingga  1.  Dalam penelitian  ini,  nilai  minimum  support  ditetapkan sebesar  0,03  atau  3%  untuk  memfokuskan  analisis pada  pola  yang  memiliki  dampak  signifikan.  Nilai support yang  memenuhi  batas  minimum  digunakan untuk  menggabungkan  dengan  itemset  lain,  dan
perhitungan nilai support diulang hingga tidak ada lagi kombinasi itemset yang terbentuk. Itemset yang tidak memenuhi  nilai  minimum support dieliminasi  dan tidak  digunakan  pada  tahapan  berikutnya  untuk mengevaluasi nilai confidence dan nilai lift ratio .
Gambar 11. frequent 1-Itemset
Pada  gambar  11  menampilkan  proses  dan  hasil dalam  mencari  nilai support untuk  kombinasi  1- Itemset  yang  telah  dihitung  mengunakan  perintah python.  Setelah  hasil  perintah python kita  buatkan hasil mencari frequent 1-Itemset menjadi tabel  sesuai dengan hasil yang di dapatkan pada gambar 11.
Tabel 1. frequent 1-Itemset Transaction Itemsets Support 0 (aqua) 0.557377 1 (beras ) 0.557377 2 (garam) 0.491803 3 (gula) 0.606557 4 (kopi) 0.540984 5 (minyak) 0.508197 6 (odol gigi) 0.540984 7 (sikat gigi) 0.508197 8 (teh) 0.491803 9 (tisu) 0.557377
Tabel  1  menunjukan  pola  kombinasi  1-Itemset yang  memenuhi  nilai support minimum.  Sebagai contoh,  "gula"  memiliki  nilai support sebesar 0.606557 ,  menjadi  pola  frekuensi  tinggi  dalam pembentukan kombinasi 1-Itemset. Proses perhitungan  serupa  dilakukan  untuk  item-set  lain, seperti  yang  diilustrasikan  dalam  persamaan  2  untuk mendapatkan informasi support 2-Itemset.
Proses  perhitungan  untuk  item-set  lainnya  juga mengikuti  metode  yang  serupa,  dan  hasilnya  dicatat dalam  tabel,  seperti  yang  terlihat  dalam  gambar  12 menggunakan perintah Python.
Pada  gambar  12  menampilkan  proses  dan  hasil dalam  mencari  nilai  support  untuk  kombinasi  2- Itemset  yang  telah  dihitung  mengunakan  perintah python.
Setelah  hasil  perintah python kita  buatkan  hasil mencari frequent 2-Itemset  menjadi  tabel  sesuai dengan hasil yang di dapatkan pada gambar 12.
Gambar 12. Frequent 2-Itemset Tabel 2. Support 2-Itemset Transaction Itemsets Support 10 (aqua, beras) 0.311475 11 (aqua, gula) 0.360656 12 (tisu, gula) 0.360656 13 (gula, beras) 0.311475 14 (minyak, beras) 0.409836 15 (sikat gigi, beras) 0.360656 16 (tisu, beras) 0.311475 17 (odol gigi, garam) 0.393443 18 (garam, teh) 0.344262 19 (kopi, gula) 0.393443 20 (tisu, gula) 0.311475 21 (kopi, odol gigi) 0.393443 22 (minyak, sikat gigi) 0.311475 23 (minyak, tisu) 0.311475
Tabel  2  menyajikan  empatbelas  pola  kombinasi 2-Itemset  yang  memenuhi  nilai  support  minimum. Contoh salah satunya adalah kombinasi (minyak,beras) dengan nilai support sebesar 0.409836 , yang menjadi pola frekuensi tinggi dalam pembentukan Kombinasi 2-Itemset. Proses perhitungan untuk kombinasi menu lainnya dilakukan dengan  pendekatan  yang  serupa,  dan  hasilnya mencakup informasi support untuk 3-Itemset, dihitung menggunakan  persamaan  3  dan  diimplementasikan dengan perintah Python .
Gambar 13. Frequent 3-Itemset
Gambar 13 menampilkan proses dan hasil dalam mencari nilai support untuk kombinasi 3-Itemset yang telah  dihitung  mengunakan  perintah python .  Setelah
hasil  perintah python kita  buatkan  hasil  mencari frequent 2-Itemset  menjadi  tabel  sesuai  dengan  hasil yang di dapatkan pada gambar 13.
Tabel 3. Support 3-Itemset Transaction Itemsets Support 24 (minyak, sikat gigi, beras) 0.311475
Tabel 3 menunjukan ada satu pola kombinasi 3- Itemset  yang  memenuhi  nilai  minimum  support. Seperti contoh (minyak, sikat gigi, beras) dengan nilai support sebesar 0.311475 yang menjadi pola frekuensi tinggi dalam pembentukan kombinasi 3-Itemset.
2.) Pembentukan Aturan Asosisasi
Setelah mengidentifikasi semua pola frekuensi tinggi,  langkah  berikutnya  adalah  mencari  aturan asosiasi  yang  memenuhi persyaratan  nilai confidence minimum,  yang  telah  ditetapkan  pada  0,8atau  80% dari  kombinasi  2-Itemset  dan  3-Itemset  yang  telah diidentifikasi sebelumnya. Pemilihan nilai confidence minimum dilakukan untuk memastikan bahwa aturan asosiasi yang terbentuk memiliki tingkat kepercayaan yang  memadai.  Jika  nilai confidence yang  dihasilkan tidak mencapai nilai minimum yang ditetapkan, aturan tersebut  akan  dihapus  atau  dieliminasi.  Dalam beberapa  situasi,  terjadi  perubahan  posisi  item  pada beberapa  kombinasi,  yang  disebabkan  oleh  fakta bahwa  aturan  asosiasi  di  mana  salah  satu  item  lebih umum  dalam  dataset  umumnya  akan  memiliki  nilai support yang lebih tinggi.
Gambar 14. Mencari nilai min confidence
Berdasarkan gambar 14 menampilkan script dan hasil  untuk  menentukan  nilai confidence minimum yang akan di gunakan dalam penelitian ini .
Selanjutnya  dari  hasil  perintah  python  kita  buatkan hasil  mencari  minimum confidence pada frequent 2- Itemset  yang  sudah  dicari  nilai  supportnya  menjadi tabel sesuai dengan hasil yang didapatkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Confidence No Item 1 Item 2 Confidence Persentase 0 (minyak) (beras) 0.806452 80% 1 (garam) (odol gigi) 0.800000 80% 2 (minyak, sikat gigi) (beras) 1.000000 20% 3 (beras, sikat gigi) (minyak) 0.863636 90%
Tabel  4  menunjukan  empat  peraturan  asosiasi yang memenuhi tingkat kepercayaan minimum, salah satunya  adalah  hubungan  antara  (beras,  sikat  gigi  , minyak) dengan tingkat kepercayaan sebesar 0.863636,  menjadikannya  peraturan  asosiasi  dengan tingkat  kepercayaan  tertinggi.  Tahap  berikutnya melibatkan  penentuan  nilai lift  ratio ,  di  mana pengujian  menggunakan lift  ratio bertujuan  untuk memperkuat  keabsahan  peraturan  asosiasi  tersebut. Jika nilai lift ratio sama dengan atau lebih besar dari 1, ini  menunjukkan  kekuatan  peraturan  asosiasi. Sebaliknya,  jika  nilai lift  ratio kurang  dari  1,  hal  ini menandakan  adanya  ketergantungan  antara  dua itemset atau item. Dalam konteks analisis asosiasi, hal ini  menggambarkan  bahwa  kedua  item  cenderung muncul  bersamaan  dengan  frekuensi  yang  lebih rendah. Penting untuk diingat bahwa interpretasi nilai lift ratio perlu dipertimbangkan bersama-sama dengan nilai support dan confidence ,  karena  tidak  dapat dipahami secara terpisah.

## 4.1.5. Evaluasi
Hasil data  mining di atas aturan asosiasi  yang memiliki  keterkaitan  terkuat  antar  satu  sama  lain adalah item (minyak , beras) dengan nilai lift 1.446869 ,(garam,  odol  gigi)  dengan  nilai lift 1.478788  , (minyak ,sikat gigi, beras ) dengan nilai lift 1.794118 dan  (beras,sikat  gigi,minyak)  dengan  lift  1.699413  . Maka  aturan  asosiasi  yang  akan  ditampilkan  adalah aturan asosiasi yang memiliki nilai lift 1 atau lebih.
Hasil  pembentukan  aturan  asosiasi  dengan bahasa  pemrograman Python di  atas,  dapat  dilihat bahwa besarnya nilai support, confidence dan lift dari aturan  asosiasi  yang  telah  terbentuk.  Aturan  asosiasi tersebut bisa dilihat pada tabel 4.5 . Hasil pembentukan aturan asosiasi, semuanya memenuhi persyaratan nilai lift untuk  ditampilkan  kepada  pengguna  karena memiliki  nilai  sama  dengan  1  atau  lebih.  Hasil  dari proses  data  mining  pada  tabel  4.5  dapat  digunakan sebagai  penunjang  informasi  dalam  menentukan keputusan strategi penjualan pada toko ritel. Informasi keterkaitan  yang  kuat  antara  rokok  dengan  tersebut dapat  berguna  dalam  menentukan  barang  yang  akan dipaketkan  secara  bersamaan  sehingga  mempunyai peluang  dibeli  lebih  besar  ataupun  digunakan  dalam menentukan  barang  yang  akan  direkomendasikan kepada pembeli.
Gambar 15. Mencari min lift ratio
Berdasarkan gambar 15 menampilkan hasil nilai kombinasi itemset yang memenuhi syarat min lift ratio mengunkana perintah python
Tabel 4. lift ratio No  Item 1 Item 2  Support  Confidence Lift
0  (minyak)  (beras)  0.409836  0.806452  1.446869
1 (garam) (odol gigi) 0.393443  0.800000  1.478788
3 (minyak, sikat gigi) (beras)  0.311475  1.000000  1.794118
4 (beras, sikat gigi) (minyak)  0.311475 0.863636  1.699413
Pada  tabel  5  menampilkan  dari  hasil  perintah python kita buatkan hasil mencari minimum lift pada frequent 2-Itemset yang sudah dicari nilai supportnya menjadi tabel sesuai dengan hasil yang didapatkan.

## 4.1.6. Hasil
Setelah  ditahap  evaluasi  dilakukan  hasil visualisasi  data  untuk  menampilkan  nilai  lift  dari setiap aturan yang telah dihitung.
Gambar 16. Mencari visualisasi data
Berdasarkan  gambar  16  menapilkan  proses python untuk  mencari  hasil  visualisasi  data  dari  nilai lift yang telah dihitung.
Gambar 17. Visualisasi Data
Berdasarkan  gambar  17  menampilkan  hasil visualisasi  diagram  batang.  Setiap  batang  pada diagram  mewakili satu aturan asosisai ,dengan tinggi batang yang mencerminkan nilai lift dari aturan asosisi tersebut.  Diagram  pada  gambar  17  diurutkan  secara descending berdasarkan lift, sehingga  aturan  dengan nilai lift tertinggi terletak di bagian paling atas. Untuk menguji hasil penelitan ini digunakan nilai minimum Support  30%  dan  nilai  Confidence  80%  serta  tahap evaluasi  menggunakan lift ratio  minimum 100% dari hasil  pengujian  tersebtut  terdapat  beberapa  yang memenuhi syarat aturan asosiasi. Misalnya kombinasi,
minyak  dan  beras  yang  memiliki  nilai  Support  40%, nilai  Confidence  30%  dan  nilai  lift  ratio  1,44. Implikasi dari hasil penemuan pola pembelian ini bisa dijadikan  strategi  penjualan  Contohnya,  saran  untuk penempatan produk, promo khusus untuk produk dan manajemen stok yang efisien.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut,  terdapat beberapa  kesimpulan  yang  dapat  ditarik.  Pertama, penggunaan  algoritma  Apriori  mampu  membentuk pola kombinasi itemset yang berguna sebagai panduan dalam penyusunan data transaksi. Pola kombinasi ini memberikan wawasan yang berharga dalam memahami perilaku konsumen dan preferensi produk. Kedua,  aturan  asosiasi  yang  dihasilkan  oleh  teknik association  rule  memberikan  gambaran  yang  jelas tentang  hubungan  antar  item  produk  dalam  sebuah kombinasi itemset, memungkinkan untuk mengidentifikasi  asosiasi  yang  kuat  antara  produk tertentu.
Untuk pengembangan selanjutnya, direkomendasikan  untuk  menjelajahi  algoritma  lain seperti  ECLAT  atau  FP-Growth  dalam  analisis association  rules.  Membandingkan  hasil  dari  ketiga algoritma  tersebut  dapat  memberikan  pemahaman yang  lebih  mendalam  tentang  kelebihan  dan kekurangan masing-masing metode, serta memungkinkan  untuk  memilih  pendekatan  yang paling  efektif  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian. Dengan  demikian,  penelitian  masa  depan  diharapkan dapat memberikan kontribusi yang lebih besar dalam pemahaman  tentang  pola  pembelian  dan  hubungan antar produk dalam transaksi konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. S. R. D. K. M. R. Septiadi3, “IMPLEMENTASI  ANALISIS  KERANJANG BELANJA  DENGAN  ATURAN  ASOSIASI MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG MOTOR  Abstrak,”  vol.  6,  no.  2,  pp.  270–278, 2023.
[2]  I. M. D. P. A. A.A. Gede Bagus Ariana, “Analisis Keranjang  Belanja  Dengan  Algoritma  Apriori Pada  Perusahaan  Retail,” Semin.  Nas.  Sist.  Inf. Indones. , pp. 2–4, 2013.
[3]  K.  Darmaastawan,  “Analisis  Keranjang  Belanja Menggunakan Algoritma Apriori untuk Menentukan  Tata  Letak  Barang  (Studi  Kasus: Apotek Mooladhara Denpasar) Kadek,” G-Tech J.  Teknol.  Terap. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  637–8737, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.uniramalang.ac.id/index.php/g- tech/article/view/1823/1229
[4]  Amna, W. S, I. G. I. S. T. A. E. Putra, A. J. W. W. A. Syukrilla, A. K. W. N. H. T. Indriyani, and L. W. Santoso, Data Mining Data mining , vol. 2, no.  January  2013.  2023.  [Online].  Available: https://www.cambridge.org/core/product/identifi er/CBO9781139058452A007/type/book_part
[5]  N.  FEBRIANTI,  “II-1  BAB  II  LANDASAN TEORI 2.1. Analisis Asosiasi (Association Rule Mining),” pp. 1–25, 2021.
[6]  Amrin Amrin, “Data Mining Dengan Algoritma Apriori  untuk  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola Pembelian Pupuk,” Paradigma , vol. XIX, no. 1,
pp. 74–79, 2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.