PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI TERHADAP DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENENTUKAN PAKET PROMOSI
(STUDI KASUS KEDAI WARUNG JAMBU)
Mohamad Elvis Syahri, Dadang Yusuf, Garno Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang Jawa Barat mohamad.elvissyahri17136@student.unsika.ac.id.

## ABSTRAK
Kedai warung jambu merupakan salah satu kedai   yang   cukup   lengkap, dimana   selaian menjual   cemilan juga   menjual   produk lainnya khususnya makanan dan minuman.    Namun terdapat permasalahan yakni proses penjualan  yang  terjadi  selama  ini  masih  belum efektif.   Dalam  artian  bahwa  masih terjadi  barang  yang kurang laku dijual, sehingga menyebabkan kerugian secara finansial bagi kedai tersebut.   Selain itu mengalami kerugian seperti  kehilangan  pelanggan,  karena  apabila  ada  konsumen  yang  membutuhkan  salah  satu  menu  yang  ada  di kedai, namun ternyata stoknya habis tanpa pemilik kedai ketahui maka pelanggan itu akan beralih ke kedai lain. Dalam  rangka  menghadapi  persaingan  bisnis  yang  dapat  meningkatkan  dan  penjualan  menu  tersebut,  salah satunya adalah dengan pemanfaatan data penjualan produk. Tujuan penelitrian ini dibuat yaitu untuk menentukan paket yang sebelumnya tidak laku menjadi laku karna di buat sebuah paket agar menu yang jarang di pesan bisa menjadi sebuah daya tarik bagi konsumen. Dalam penelitian ini akan dibuat suatu analisis data penjualan untuk mengetahui mengetahui barang apa saja yang sering dibeli oleh konsumen yang dapat membantu dalam melihat pola pembelian konsumen dengan menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) dan juga menggunakan algoritma Apriori . Pada penelitian ini menggunakan 4 itemset dengan minimum support 60% dan minimum confidence 90%. Untuk hasil yang diperoleh adalah asosiasi antar produk atau keterhubungan barang, yang mana pada penelitian ini nilai confidence yang didapatkan sebesar 98,182% yang merupakan nilai confidence terbaik yang terdapat pada 3 itemset.
Kata kunci: Algoritma Apriori, Knowledge Discovery in Database

## 1. PENDAHULUAN
Bisnis  dan  teknologi  adalah  dua  hal  yang  tak terpisahkan,  terutama  dalam  situasi  pandemi  seperti sekarang.  Semua  sektor  bisnis  perlu  mengadopsi teknologi, termasuk berjualan secara online. Bisnis di bidang ritel sedang berkembang pesat; semakin usaha tumbuh,  transaksi  harian  pun  semakin  meningkat. Setiap bisnis ritel pasti mencatat transaksi operasional, baik  secara  manual  atau  dengan  komputer.  Namun, data  transaksi  sering  kali  tidak  dimanfaatkan  oleh pemilik usaha, padahal data tersebut memiliki potensi untuk diolah menjadi informasi berharga bagi pemilik bisnis.  Salah  satu  cara  adalah  dengan  memanfaatkan konsep data mining,  yang digunakan untuk  menggali pengetahuan dari basis data [1].
Data  mining  kini  semakin  umum  digunakan sebagai  materi  penelitian  guna  mengidentifikasi  pola dari  basis  data  yang  luas.  Sebagian  besar  penerapan data  mining  berkaitan  dengan  analisis  penjualan, membantu  menghitung  tingkat  pemesanan,  serta mengelola  hubungan  dengan  pelanggan  dan  lainnya. Proses  data  mining  melibatkan  pencarian  pola  atau informasi  dari  data  terpilih  dengan  algoritma.  Ada berbagai metode dalam data mining, seperti estimasi, prediksi,  klasifikasi,  pengelompokan,  dan  asosiasi. Pemilihan  algoritma  yang  sesuai  sangat  tergantung pada  tujuan  dan  usaha  mencari  pengetahuan  secara menyeluruh. Metode asosiasi adalah teknik dalam data mining  yang  digunakan  untuk  menemukan  aturan
asosiatif  antara  item  yang  berkorelasi.  Salah  satu contohnya adalah Algoritma Apriori.
Kedai  dapat  dianggap  sebagai  tempat  yang menyajikan  minuman  dan  makanan  ringan  siap  saji, serta  memberikan  suasana  santai  dalam  pelayanan. Selain itu, kedai umumnya memiliki area duduk baik di  dalam  maupun  di  luar  ruangan.  Pertumbuhan industri  kuliner  yang  semakin  pesat  saat  ini mendorong  para  pengelola  untuk  mengembangkan strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif.  Daya  tarik konsumen  juga  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor. Membangkitkan minat pembelian tidaklah mudah, dan promosi  memiliki  peran  penting  dalam  mendorong konsumen  untuk  mencoba  dan  akhirnya  membeli produk.  Salah  satu  pendekatan  untuk  memastikan keberhasilan dan relevansi adalah dengan  memahami preferensi  dan  kesesuaian  konsumen,  yang  bisa diobservasi melalui analisis data transaksi penelitian.
Kedai  Warung  Jambu  adalah  salah  satu  tempat yang  komprehensif,  tidak  hanya  menyediakan beragam  makanan  tetapi  juga  berbagai  minuman dengan  berbagai  variasi  rasa.  Namun,  terdapat beberapa tantangan, khususnya dalam proses penjualan yang dinilai belum optimal. Hal ini tampak dari  fakta  bahwa  ada  produk  yang  tidak  laku  terjual, mengakibatkan  kerugian  finansial  bagi  perusahaan. Selain  itu,  juga  menghadapi  dampak  negatif  seperti kehilangan  pelanggan,  di  mana  jika  ada  konsumen
yang  berminat  membeli  produk  tertentu  namun stoknya  habis  tanpa  sepengetahuan  pemilik  grosir, pelanggan mungkin akan beralih ke tempat lain. Untuk mengatasi  persaingan  bisnis  dan  meningkatkan penjualan menu-menu tertentu, salah satu pendekatannya  adalah  dengan  menggunakan  data penjualan produk.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis
Analisis  bisa  didefinisikan  merupakan  kegiatan untuk mencari suatu pola selain itu analisis merupakan cara berpikir yang berkaitan dengan pengujian secara sistematis  untuk  menentukan  bagian,  hubungan  antar bagian  dan  hubungan  dengan  keseluruhan.  Analisis merupakan  pekerjaan  yang  sulit.  Tidak  ada  acara tertentu yang dapat diikuti dalam mengadakan analisis, sehingga setiap penelitian harus mencari metode yang dirasa cocok dengan sifat penelitiannya [2].

## 2.2. Data
Data  adalah  bahan  mentah  yang  perlu  diolah kembali untuk menghasilkan informasi atau keterangan,  baik  kualitatif  maupun  kuantitatif  yang menunjukan  fakta  sehingga  dapat  memberi  manfaat yang  besar  bagi  peneliti  tentang  kondisi  atau  suatu keadaan

## 2.3. Data Mining
Data  mining adalah  data  yang  diperoleh  dari tumpukan  data  yang  berjumlah  besar  yang  dapat dimanfaatkan  berupa  informasi.  Pemanfaatan  data mining  terdiri  dari  proses  penggabungan  untuk mendapatkan  sebuah informasi. Sehingga data mining dapat dikatakan sebagai bagian dari proses untuk Knowledge Dicovery in Database [3]

## 2.4. Knoeledge Dicovery in Database
Gambar 1. Alur Knowledge Dicovery in Database
Knowledge  discovery  in  database (KDD) merupakan pendekatan untuk mengeksplorasi informasi  dari  data,  yang  menjadi  solusi  optimal terutama  saat  dihadapkan  dengan  jumlah  data  yang luas [4] .

## 2.5. WEKA
WEKA  adalah  alat  praktis  dalam  bidang pembelajaran  mesin.  WEKA  adalah  singkatan  dari Wakaito  Environment  for  Knowledge  Analysis ,  yang diciptakan  di  Universitas  Wakaito,  Selandia  Baru, untuk keperluan penelitian, pendidikan, dan  beragam aplikasi. WEKA memiliki  kemampuan  untuk mengatasi  tantangan  dalam  analisis  data  di  dunia nyata,  terutama  dalam  klasifikasi  yang  merupakan dasar  pendekatan-pendekatan  pembelajaran  mesin. Perangkat lunak ini ditulis dalam bahasa pemrograman Java dengan paradigma  berorientasi objek, dan dapat berjalan  pada  hampir  semua  platform.  WEKA memanfaatkan berbagai algoritma untuk melaksanakan  proses-proses  terkait  informasi  dan penambangan data.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  pendekatan metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  yang  terdiri  dari  tujuh  langkah,  meliputi Pembersihan  Data,  Integrasi  Data,  Seleksi  Data, Transformasi Data, Pembelajaran Data, Evaluasi Pola, dan Pengetahuan.

## 3.1. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pada langkah ini, setelah memperoleh informasi dari  Kedai  Warung  Jambu,  data  akan  disaring berdasarkan  atribut  yang  relevan.  Data  yang  relevan akan dipilih untuk penelitian,  mengingat tidak semua atribut  diperlukan.  Untuk  memastikan  keberlanjutan analisis,  data  akan  mengalami  pembersihan,  di  mana data yang tidak lengkap (missing value), duplikasi, dan inkonsistensi akan dihapus. Tindakan pembersihan ini krusial  untuk  meningkatkan  performa  proses  mining [5].

## 3.2. Integrasi Data (Data Integration)
Pada  tahap  integrasi  data,  data  dari  berbagai sumber digabungkan menjadi satu tempat penyimpanan  yang  seragam.  Namun,  dalam  konteks ini,  mengingat  hanya  terdapat  satu  tabel  data penjualan, yang tidak memerlukan penggabungan dari beberapa  sumber  data,  tahap  integrasi  data  ini  tidak diperlukan [6].
3.3. Seleksi Data (Data Selection)
Pada  langkah  ini,  dilakukan  seleksi  data berdasarkan  informasi  yang  diambil  dari  Pengelola Kedai  Warung  Jambu.  Data  yang  diambil  meliputi catatan  penjualan  dari  bulan  Juli  2021  hingga Desember 2021 [7].
3.4. Transformasi Data (Transformation Data) Pada  tahap  ini,  dataset  mengalami  transformasi bentuk  agar  cocok  untuk  langkah  selanjutnya  dalam data  mining.  Sebagai  ilustrasi,  dataset  yang  semula berbentuk  numerik  dapat  diubah  menjadi  format kategorikal, dan  sebaliknya, sesuai dengan keperluan [8].

## 3.5. Data mining
Pada  langkah  ini,  dilakukan  seleksi  metode asosiasi  yang  akan  diterapkan.  Data  yang  telah mengalami  transformasi  akan  diproses  menggunakan algoritma yang telah dipilih. Algoritma yang diadopsi adalah  algoritma  Apriori,  yang  diimplementasikan menggunakan perangkat lunak WEKA [9].

## 3.6. Evaluasi Pola (Pattern Evaluation)
Pada tahap ini, dilakukan penilaian terhadap hasil lima  langkah  sebelumnya  untuk  menilai  tingkat kesesuaian. Jika terdapat ketidaksesuaian, maka proses akan dikembalikan ke langkah sebelumnya. Selain itu, dalam  sesi  ini,  dilakukan  evaluasi  terhadap  kinerja algoritma  Apriori  serta  dampak  dari  nilai  minimum support  dan  minimum  confidence  yang  telah ditentukan [10].

## 3.7. Pengetahuan (Knowledge)
Langkah  terakhir  dalam  proses  KDD  ini melibatkan  pembuatan  pola  yang  telah  diambil kesimpulannya,  dan  mengubahnya  ke  dalam  format yang  lebih  sederhana  untuk  pemahaman  yang  lebih baik. Hasil pengetahuan ini berupa rekomendasi yang dapat  dijadikan  landasan  untuk  penelitian  yang  lebih lanjut.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Kebutuhan
Pada  tahapan  ini  analisis  kebutuhan  dilakukan supaya mengetahui data apa saja yang akan digunakan, tool,  dan  algoritma  serta  metode  pengerjaan  yang dilakukan a. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  oleh  penulis  dalam melakukan  penelitian  ini  diperoleh  dari  Kedai Warung  Jambu  yang  masih  berupa  kwitansi  dan kemudian  diinput  secara  manual  ke  microsoft excel.  Tujuannya  agar  mempermudah  proses selanjutnya dalam hal pengolahan data
b. Penggunaan WEKA Penelitian  ini  menggunakan  tool  WEKA  sebagai sarana untuk menghitung dengan algoritma apriori dengan  otomatis.  Versi  WEKA  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  WEKA versi 3.9.6
c. Perhitungan  Manual  Menggunakan  Algoritma Apriori
Setelah  menyelesaikan  perhitungan  otomatis dengan  menggunakan  tool  WEKA  versi  3.9.6, langkah  selanjutnya  yaitu  masih  menggunakan algoritma  apriori  untuk  penyelesaian  masalah.  Di
tahap  ini  dilakukan  penghitungan  secaramanual dengan menggunakan algoritma apriori.
d. Hasil penelitian
Hasil  Penelitian  dilakukan  dengan  Menggunakan Metode KDD (Knowledge Discovery in Database)

## 4.2. Seleksi Data
Pada tahap seleksi data  dilakukan pemilihan data  yang  akan  digunakan  di  dalam  database,  karena tidak semua data  itu akan digunakan. Dari data  yang diperoleh tersebut diperoleh beberapa atribut diantaranya  tanggal  transaksi,  nama  barang,  dan jumlah transaksi. Lebih lanjut bisa dilihat di tabel 1.
Tabel 1. Contoh data sebelum di proses seleksi
Tanggal Kentang Goreng Otak otak Roti Bakar Pisang Goreng Mie Goreng 03/01/2020 1 2 2 2 1 04/01/2020 7 - 2 3 3 05/01/2020 1 1 2 1 3 06/01/2020 1 - 2 1 - 07/01/2020 2 1 2 2 1 08/01/2020 1 4 3 3 3 09/01/2020 1 1 1 1 1 10/01/2020 - - 1 2 1 11/01/2020 1 1 1 2 1
Berdasarkan  tabel  1  di  atas,  maka  atribut  yang akan  digunakan  untuk  proses  selanjutnya  setelah melewati  proses  data  seleksi  yaitu  nama  barang  dan jumlah transaksi. Lebih lanjut bisa dilihat di tabel 2.
Tabel 2. Contoh data setelah melalui tahap seleksi
Kentang Goreng Otak otak Roti Bakar Pisang Goreng Mie Goreng Nasi Goreng 1 2 2 2 1 - 7 - 2 3 3 1 1 1 2 1 3 3 1 - 2 1 - 5 2 1 2 2 1 1 1 4 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 - - 1 2 1 4 1 1 1 2 1 3
Data  pada  tabel  2  sudah  melalui  tahap  data seleksi,  dimana  data  yang  sebelumnya  beratribut lengkap  dan  ketika  melalui  proses  data  seleksi disesuaikan  dengan  atribut  yang  ingin  digunakan untuk proses selanjutnya seperti yang sudah dijelaskan pada tabel di atas.

## 4.3. Pembersihan Data
Dalam  langkah  ini,  proses  pembersihan  data dilakukan pada seluruh atribut dataset untuk mengatasi nilai  yang  hilang  (missing  value).  Pada  fase pembersihan  data,  dataset  yang  akan  diolah  harus bebas dari missing value, kesalahan perhitungan data, dan  nilai  ekstrem.  Missing  value  diartikan  sebagai kolom  atribut  dalam  dataset  yang  kosong  atau  diisi dengan  simbol  "_".  Jika  atribut  mengandung  nilai
missing  value  yang  diwakili  oleh  simbol  "_",  nilai tersebut akan diganti dengan angka nol. Adanya situasi ini  muncul  ketika  kolom  dengan  simbol  "_" menunjukkan  bahwa  tidak  ada  data  transaksi  yang tercatat untuk item tersebut. Dengan demikian, dalam dataset  yang telah dibersihkan, kolom dengan simbol "_" akan diubah menjadi nilai nol. Rincian lebih lanjut tercantum pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh data sebelum proses Data Cleaning.
Kentang Goreng Otak otak Roti Bakar Pisang Goreng Mie Goreng Nasi Goreng 1 2 2 2 1 - 7 - 2 3 3 1 1 1 2 1 3 3 1 - 2 1 - 5 2 1 2 2 1 1 1 4 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 - - 1 2 1 4 1 1 1 2 1 3
Tabel 4. Contoh data setelah di proses Data Cleaning Kentang Goreng Otak otak Roti Bakar Pisang Goreng Mie Goreng Nasi Goreng 1 2 2 2 1 0 7 0 2 3 3 1 1 1 2 1 3 3 1 0 2 1 0 5 2 1 2 2 1 1 1 4 3 3 3 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 2 1 4 1 1 1 2 1 3
Data yang  kosong atau  memiliki  missing value, yang dicirikan dengan simbol "-", akan diubah menjadi angka  "0"  untuk  mengindikasikan  bahwa  barang tersebut  tidak  mengalami  penjualan  dalam  data transaksi.  Sementara  itu,  angka  yang  memiliki  nilai nominal mengindikasikan bahwa barang tersebut telah terjual dalam data transaksi.

## 4.4. Transformasi Data
Pada langkah Transformasi data,  terjadi pengubahan data dari format kwitansi menjadi bentuk tabel dalam file Excel. Langkah ini bertujuan agar data penjualan lebih mudah dibaca dan untuk memfasilitasi perubahan  data  pada  tahap  berikutnya.  Dalam  tahap ini,  data  subyek  mengalami  transformasi  agar  dapat dengan  mudah  dibaca  oleh  aplikasi  WEKA.  Dataset akan diubah dari  format angka atau nominal  menjadi menggunakan  simbol  "Y"  dan  "N".  Simbol  "Y" menandakan bahwa barang telah terjual, menggantikan  nilai  numerik  atau  nominal  yang sebelumnya digunakan. Sementara itu, "N" menunjukkan  bahwa  barang  tidak  terjual,  yang sebelumnya dinyatakan dengan angka "0". Perubahan ini bertujuan untuk mempermudah pelaksanaan proses penambangan  data.  Rincian  data  yang  telah  diubah
menjadi  format  "Y"  dan  "N"  dapat  ditemukan  dalam Tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Contoh Transformasi Data
Kentang Goreng Otak otak Roti Bakar Pisang Goreng Mie Goreng Nasi Goreng Y Y Y Y Y N Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y4 Y N Y Y N Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y N N Y Y Y Y
Seperti  yang  telah  diuraikan  sebelumnya  dan juga  tercermin  dalam  tabel  yang  telah  disesuaikan dalam dataset, huruf "Y" dapat diartikan sebagai angka "1", sementara huruf "N" mewakili angka "0". Selanjutnya,  dalam  tahap  transformasi  data,  terjadi perubahan  format  file  dataset  dari  xlsx  menjadi  csv, dengan  tujuan  untuk  menyederhanakan  proses penambangan data yang akan dilakukan menggunakan alat bantu WEKA 3.8. Selain mengubah format dataset dari xlsx menjadi csv, langkah berikutnya melibatkan perubahan  isi  dataset.csv  menggunakan  perangkat lunak  Notepad++.  Dataset  yang  aslinya  memiliki simbol  ","  diubah  menjadi  simbol  "."  Sebelum mengganti  simbol  ";"  menjadi  simbol  ",",  dilakukan pengubahan simbol "." menjadi simbol ",". Kemudian, hasilnya  disimpan  sebagai  file  dengan  format.  arff. Perubahan  ini  diperlukan  karena  alat  bantu  WEKA hanya  dapat  membaca  file  dalam  format.  arff,  dan simbol yang digunakan adalah ",".

## 4.5. Data Mining

## DATASET

## ALGORITMA
APRIORI EVALUASI

## KNOWLEDGE
Gambar 2. Pola Penelitian
Pada tahap data mining, langkah pertama adalah memilih metode algoritma yang akan digunakan untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  oleh  konsumen  dan untuk  menghasilkan  rekomendasi  item  di  Kedai Warung Jambu, yang akan dijadikan dasar untuk paket promosi. Dalam penelitian ini, data mining diterapkan dengan  menggunakan  algoritma  Apriori,  yang  dapat menghitung dan memproses data jenis numerik. Proses pengolahan data menggunakan algoritma Apriori juga
dijalankan  melalui tool  WEKA, di  mana perhitungan algoritma Apriori dilakukan secara otomatis menggunakan  alat  tersebut.  Berikut  ini  adalah gambaran  mengenai  pola  penelitian  yang  akan dijalankan dengan menggunakan algoritma Apriori.

## 4.6. Algoritma Apriori
Berikut  adalah  pola  atau  rule  dari  pengerjaan Algoritma Apriori : a. Tentukan Minimal Support Sebelum  memulai  penghitungan  untuk  mencari nilai support tentukan  terlebih  dahulu  nilai minimun  untuk support nya,  untuk  meminimun support secara efektif dan sesuai dengan data yang ada  ditentukan  menjadi  60%  dikarenakan  maka semakin  banyak  data  akan  semakin  kecil  nilai support nya b. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimun dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperolah dengan rumus berikut.
Contoh Perhitungan :
Persamaan  diatas  juga  terus  dilakukan  satu persatu  untuk  mencari  nilai  support  dari  setiap  item yang ada di dalam dataset, berikut adalah hasil semua perhitungan  sesuai  dengan  persamaan  mencari  nilai support:
Tabel 6 Hasil perhitungan support 1 itemset.
ITEM SET SUPPORT COUNT SUPPORT Kentang Goreng 145 0,823864 Otak-otak 127 0,721591 Roti Bakar 150 0,852273 Pisang Goreng 150 0,852273 Mie Goreng 166 0,943182 Nasi Goreng 150 0,852273 Mie Rebus 156 0,886364 Sosis Goreng 124 0,704545 Dimsum 99 0,5625 Croffle 97 0,551136 Air Mineral 112 0,636364 Kopi Hitam 117 0,664773 Thai Tea 152 0,863636 Lemon Tea 69 0,392045 Es The Manis 135 0,767045 Mojito 104 0,590909 Es Milo 110 0,625 Milk Shake 129 0,732955 Es Jeruk 119 0,676136 Jus 113 0,642045
Tabel  6  merupakan  hasil  perhitungan  dengan persamaan untuk mencari nilai support data yang ada didalam  database.  Pencarian  nilai  support  baru dilakukan  dengan 1 itemset .  Untuk tahap  selanjutnya akan  dilakukan  pencarian  nilai  support  dengan 2
itemset, untuk mendapatkan 2 itemset harus dilakukan kombinasi dari k-itemset sebelumnya, kemudian scan kembali  database  untuk  menghitung  item-item  yang memuat  support,  itemset  yang  memenuhi  minimum support akan dipilih sebagai pola frequent tinggi dari kandidat.  Berikut  adalah  persamaan  untuk  pencarian nilai support dengan 2 itemset
Support (A ∩ B)= Jumlah Transaksi mengandung A dan B 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Contoh Perhitungan : Support (A ∩ B)= 120 176 = 0,681818182 Persamaan untuk menghitung dengan menggunakan 2  itemset juga  terus  dilakukan  dengan semua  item  yang  ada  di  dalam  database.  Berikut adalah hasil pencarian dengan menggunakan 2 itemset:
Tabel 7. Hasil perhitungan 2 support itemset
ITEM SET SUPPORT COUNT SUPPORT Kentang Goreng, Otak- otak 102 0,579545455 Kentang Goreng, Otak- otak 120 0,681818182 Kentang Goreng, Pisang Goreng 124 0,704545455 Kentang Goreng, Mie Goreng 137 0,778409091 Kentang Goreng, Nasi Goreng 123 0,698863636 Kentang Goreng, Mie Rebus 128 0,727272727 Kentang Goreng, Sosis Goreng 106 0,602272727 Kentang Goreng, Dimsum 82 0,465909091 Kentang Goreng, Croffle 79 0,448863636 Kentang Goreng, Air Mineral 94 0,534090909 Kentang Goreng, Kopi Hitam 102 0,579545455 Tahap selanjutnya dikarenakan masih memungkinkan  untuk  melakukan  penghitungan sampai  dengan 3  itemset maka  penghitungan  dengan persamaan  atau  rumus  yang  sama  untuk  mencari 2 itemset . Sebelum melakukan pencarian dengan rumus yang sama untuk mencari 2 itemset, lakukan kembali dengan  mengkombinasikan  item-item  sebelumnya yang  sudah  didapat  dari  penghitungan 2  itemset. Berikut adalah rumus dan persamaan untuk melakukan penghitungan 2 itemset:
Support (A ∩ B)= Jumlah Transaksi mengandung A dan B 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Contoh Perhitungan : Support (A ∩ B)= 113 176 = 0,642045455
Support  A  = Jumlah Transaksi Mengandung A 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Suport  A  = 145 176 =  0,823864
Penghitungan  diatas  juga  dapat  dilakukan  kembali dengan  menghitung  semua  kombinasi  dari  item-item yang  telah  didapatkan  dari  penghitungan  itemset. Berikut adalah hasil yang diperoleh dari penghitungan untuk mencari 3 itemset:
Tabel 8 Hasil penghitungan support 3 itemset:
ITEM SET SUPPORT COUNT SUPPO RT Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar 88 0,5 Kentang Goreng, Otak-otak, Pisang Goreng 91 0,51704 5455 Kentang Goreng, Otak-otak, Mie Goreng 98 0,55681 8182 Kentang Goreng, Otak-otak, Nasi Goreng 87 0,49431 8182 Kentang Goreng, Otak-otak, Mie Rebus 89 0,50568 1818 Kentang Goreng, Otak-otak, Sosis Goreng 79 0,44886 3636 Kentang Goreng, Otak-otak, Dimsum 63 0,35795 4545 Kentang Goreng, Otak-otak, Croffle 55 0,3125 Kentang Goreng, Otak-otak, Air Mineral 70 0,39772 7273 Kentang Goreng, Otak-otak, Kopi Hitam 70 0,39772 7273
Pada tahap data mining, langkah pertama adalah memilih metode algoritma yang akan digunakan untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  oleh  konsumen  dan untuk  menghasilkan  rekomendasi  item  di  Kedai Warung Jambu, yang akan dijadikan dasar untuk paket promosi. Dalam penelitian ini, data mining diterapkan dengan  menggunakan  algoritma  Apriori,  yang  dapat menghitung dan memproses data jenis numerik. Proses pengolahan data menggunakan algoritma Apriori juga dijalankan  melalui tool  WEKA, di  mana perhitungan algoritma Apriori dilakukan secara otomatis menggunakan  alat  tersebut.  Berikut  ini  adalah gambaran  mengenai  pola  penelitian  yang  akan dijalankan dengan menggunakan algoritma Apriori. Pada Tabel 8, langkah demi langkah dijalankan untuk menentukan hasil support dengan melakukan kombinasi itemset. Proses ini melibatkan penggabungan  item-item  yang  diperoleh  dari  hasil perhitungan  2  itemset.  Jika  nilai  support  dari  setiap itemset  masih  memadai,  maka  tahap  pencarian dilanjutkan  dengan  menggabungkan  4  itemset sekaligus,  mengikuti  pendekatan  yang  sama  seperti saat mencari kombinasi 3 itemset. Melalui perhitungan dengan  menggunakan  3  itemset,  tabel  di  atas menunjukkan  bahwa  nilai  support  yang  diperoleh masih memungkinkan untuk melanjutkan penghitungan  dengan  menggunakan  kombinasi  4 itemset.
Persamaan  Pada  tahap  data  mining,  langkah pertama adalah memilih metode algoritma yang akan digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  pembelian oleh konsumen dan untuk menghasilkan rekomendasi
item  di  Kedai  Warung  Jambu,  yang  akan  dijadikan dasar untuk paket promosi. Dalam penelitian ini, data mining  diterapkan  dengan  menggunakan  algoritma Apriori,  yang dapat  menghitung dan  memproses data jenis  numerik.  Proses  pengolahan  data  menggunakan algoritma Apriori juga dijalankan melalui tool WEKA, di  mana  perhitungan  algoritma  Apriori  dilakukan secara otomatis menggunakan alat tersebut. Berikut ini adalah gambaran mengenai pola penelitian yang akan dijalankan dengan menggunakan algoritma Apriori. atau rumus yang digunakan untuk mencari kombinasi 4  itemset  tetap  sama  dengan  rumus  yang  diterapkan sebelumnya dalam mencari kombinasi 2 dan 3 itemset. Berikut  ini  adalah  persamaan  dan  rumus  yang digunakan untuk mencari 4 itemset:
Support (A ∩ B)= Jumlah Transaksi mengandung A dan B 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Contoh Perhitungan:
Support (A ∩ B)= 107 176 = 0,607954545
Persamaan atau rumusan diatas juga dilakukan sampai semua  itemset  sudah  mendapatkan  hasil  berupa support.  Berikut  hasil  yang  sudah  didapat  dari penghitungan untuk mencari 4 itemset:
Tabel 9 Hasil penghitungan support 4 itemset
ITEM SET SUPPORT COUNT SUPP ORT Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Pisang Goreng 79 0,4488 63636 Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Mie Goreng 84 0,4772 72727 Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Nasi goreng 74 0,4204 54545 Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Mie rebus 75 0,4261 36364 Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Sosis Goreng 66 0,375 Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Dimsum 52 0,2954 54545 Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Croffle 47 0,2670 45455 Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Air Mineral 62 0,3522 72727 Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Kopi Hitam 62 0,3522 72727 Kentang Goreng, Otak-otak, Roti Bakar, Thai Tea 76 0,4318 18182
Pada tahap data mining, langkah pertama adalah memilih metode algoritma yang akan digunakan untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  oleh  konsumen  dan untuk  menghasilkan  rekomendasi  item  di  Kedai Warung Jambu, yang akan dijadikan dasar untuk paket promosi. Dalam penelitian ini, data mining diterapkan dengan  menggunakan  algoritma  Apriori,  yang  dapat menghitung dan memproses data jenis numerik. Proses pengolahan data menggunakan algoritma Apriori juga dijalankan  melalui tool  WEKA, di  mana perhitungan algoritma Apriori dilakukan secara otomatis
menggunakan  alat  tersebut.  Berikut  ini  adalah gambaran  mengenai  pola  penelitian  yang  akan dijalankan dengan menggunakan algoritma Apriori. Hasil tabel 9 merupakan penghitungan terakhir untuk mencari  support  dari  kombinasi  itemset-itemset. Dikarenakan  kombinasi  dari  itemset-itemset  diatas sudah tidak bisa lagi dilakukan dan dilanjutkan untuk pencarian  dengan 5  itemset, maka  pencarian dihentikan sampai dengan pencarian dengan 4 itemset.
c. Pembentukan Aturan Asosiatif
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, barulah  dicari  aturan  asosiatif  yang  memenuhi syarat  minimum  untuk confidence ,  dengan menghitung confidence aturan asosiatif A -> B. Nilai confidence dari aturan A-> B diperoleh dari rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐 e = P(B|A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
Pentingnya sebuah aturan asosiatif dapat diukur melalui  parameter-parameter tertentu,  seperti  support (tingkat  kemunculan)  yang  mencerminkan persentase kombinasi  item  dalam  database,  dan confidence (tingkat kepercayaan) yang mengindikasikan seberapa kuat  hubungan  antar  item  dalam  aturan  asosiatif tersebut. Sebelum memulai pencarian aturan asosiatif, langkah  pertama  adalah  menentukan  nilai minimum confidence, serupa  dengan  langkah  yang  diterapkan untuk  nilai  support.  Dalam  penelitian  ini,  nilai minimum  confidence telah  ditetapkan  sebesar  90%. Dengan demikian, ketika menghitung nilai confidence sebesar  90%,  jika  itemset  tidak  memenuhi  batas tersebut, maka tidak akan diikutsertakan dalam proses dan akan diabaikan pada tahap berikutnya.
Tahap berikutnya adalah mencari nilai confidence menggunakan rumus dan persamaan yang telah dijabarkan sebelumnya. Perhitungannya dimulai dari  kombinasi 2  itemset. Tabel  10  berikut  ini menunjukkan hasil perhitungan dengan menggunakan nilai minimum support.
Tabel 10. Nilai support 2 Itemset ITEM SET SUPPORT COUNT SUPPORT (%) Kentang Goreng, Es Teh Manis 110 62,500% Kentang Goreng, Sosis Goreng 106 60,227% Kentang Goreng, Roti Bakar 120 68,182% Kentang Goreng, Mie Goreng 137 77,841% Kentang Goreng, Thai Tea 127 72,159% Kentang Goreng, Nasi Goreng 123 69,886% Kentang Goreng, Mie Rebus 128 72,727% Kentang Goreng, Pisang Goreng 124 70,455%
ITEM SET SUPPORT COUNT SUPPORT (%) Otak-otak, Roti Bakar 112 63,636% Otak-otak, Mie Goreng 122 69,318% Selanjutnya lakukan penghitungan untuk mencari nilai confidence dari hasil pencarian minimum support dengan  2  itemset  sesuai  dengan  tabel  diatas dengan rumus dan persamaan sebagai berikut :
Confidence = P (B| A)= Jumlah Transaksi mengandung A dan B Jumlah Transaksi mengandung A
Contoh Perhitungan:
Confidence = P (B| A)= 110 145 x100%= 75,86206897%
Hasil      dari        penghitungan        diatas        dapat dikatakan    bahwa    nilai 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐 e sebesar 75,86% telah  didapat  pada  kombinasi  item  Kentang  Goreng dan  Es  Teh  Manis.  Untuk  mencari  keseluruhan  nilai 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐 e  dari  masing-  masing  itemset,  dilakukan hal  yang  sama  seperti  cara  diatas  dengan  rumus  dan persamaan yang sama juga. Tabel berikut adalah hasil dari penghitungan nilai confidence :
Tabel 11 Nilai confidence 2 itemset Confidence Itemset 2 SUPPORT COUNT Confide nce Kentang Goreng => Es Teh Manis 110 75,862% Kentang Goreng => Sosis Goreng 106 73,103% Kentang Goreng => Roti Bakar 120 82,759% Kentang Goreng => Mie Goreng 137 94,483% Kentang Goreng => Thai Tea 127 87,586% Kentang Goreng => Nasi goreng 123 84,828% Kentang Goreng => Mie rebus 128 88,276% Kentang Goreng => Pisang Goreng 124 85,517% Otak-otak => Roti Bakar 112 88,189% Otak-otak => Mie Goreng 122 96,063% Hasil dari tabel 11 merupakan hasil penghitungan  untuk  melakukan  pencarian  nilai  dari confidence dengan  menggunakan  2 itemset .  Setelah melakukan penghitungan untuk mencari nilai confidence dengan  kombinasi  2 itemset, selanjutnya adalah  mencari  nilai confidence pada  kombinasi  3 itemset . Berikut  adalah  tabel  dengan  kombinasi  3 itemset:
Tabel 12. Nilai support 3 itemset ITEM SET SUPPORT COUNT SUPP ORT Kentang Goreng, Roti Bakar, Mie Goreng 113 64,205 % Kentang Goreng, Roti Bakar, Thai Tea 106 60,227 % Kentang Goreng, Pisang Goreng, Thai Tea 121 68,750 % Kentang Goreng, Pisang Goreng, Nasi goreng 117 66,477 % Kentang Goreng, Pisang Goreng, Mie rebus 123 69,886 % Kentang Goreng, Nasi goreng, Thai Tea 110 62,500 % Kentang Goreng, Nasi goreng, Mie rebus 112 63,636 % Kentang Goreng, Mie rebus, Thai Tea 116 65,909 % Kentang Goreng, Pisang Goreng, Pisang Goreng 119 67,614 % Kentang Goreng, Pisang Goreng, Thai Tea 108 61,364 %
Lakukan lakukan cara dengan rumus yang sama untuk  mencari  nilai  confidence  pada  kombinasi 3 itemset, rumus dan persamaannya sebagai berikut:
Confidence = P (B| A)= Jumlah Transaksi mengandung A dan B Jumlah Transaksi mengandung A

## Tabel 13. Nilai confidence 3 itemset
Confidence Itemset 3 SUPPORT COUNT Confid ence Kentang Goreng, Roti Bakar => Mie Goreng 113 94,167 % Kentang Goreng, Roti Bakar => Thai Tea 106 88,333 % Kentang Goreng, Mie Goreng => Thai Tea 121 88,321 % Kentang Goreng, Mie Goreng => Nasi Goreng 117 85,401 % Kentang Goreng, Mie Goreng => Mie Rebus 123 89,781 % Kentang Goreng, Nasi Goreng => Thai Tea 110 89,431 % Kentang Goreng, Nasi Goreng => Mie Rebus 112 91,057 % Kentang Goreng, Mie Rebus => Thai Tea 116 90,625 % Kentang Goreng, Pisang Goreng => Mie Goreng 119 92,969 % Kentang Goreng, Pisang Goreng => Thai Tea 108 84,375 %
Tabel diatas merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan 3 itemset , untuk selanjutnya lakukan hal yang sama pada saat melakukan penghitungan dengan menggunakan 3  itemset pada  penghitungan  dengan menggunakan 4  itemset .  Berikut  adalah  tabel  dengan kombinasi 4 itemset:
Tabel 14. Nilai Support 4 itemset ITEM SET SUPPORT COUNT SUPP ORT Mie Goreng, Nasi goreng, Mie rebus, Thai Tea 116 0,6590 90909 Pisang Goreng, Mie Goreng, Mie rebus, Thai Tea 113 0,6420 45455 Roti Bakar, Mie Goreng, Mie rebus, Thai Tea 112 0,6363 63636 Kentang Goreng, Mie Goreng, Mie rebus, Thai Tea 111 0,6306 81818 Pisang Goreng, Mie Goreng, Nasi goreng, Mie rebus 111 0,6306 81818 Roti Bakar, Mie Goreng, Nasi goreng, Mie rebus 110 0,625 Kentang Goreng, Mie Goreng, Nasi goreng, Mie rebus 108 0,6136 36364 Roti Bakar, Pisang Goreng, Mie Goreng, Mie rebus 108 0,6136 36364 Roti Bakar, Mie Goreng, Nasi goreng, Thai Tea 107 0,6079 54545 Kentang Goreng, Pisang Goreng, Mie Goreng, Mie rebus 106 0,6022 72727
Lakukan  penghitungan  dengan  cara  dan  rumus yang  sama  untuk  mencari  nilai  confidence  dengan kombinasi 3 itemset, berikut rumus dan persamaannya:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐 e = P(B|A)= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Tabel 15. Nilai confident 4 itemset
Confidence Itemset 4 SUPPOR T COUNT Confi dence Pisang Goreng, Roti Bakar, Nasi Goreng => Mie Goreng 111 96,52 2% Mie Rebus, Roti Bakar, Nasi Goreng => Mie Goreng 110 96,49 1% Mie Rebus, Pisang Goreng, Roti Bakar => Mie Goreng 108 96,42 9% Kentang Goreng, Roti Bakar, Nasi Goreng => Mie Goreng 108 96,42 9% Kentang Goreng, Pisang Goreng, Roti Bakar => Mie Goreng 106 96,36 4% Kentang Goreng, Thai Tea, Nasi Goreng => Mie Goreng 106 96,36 4% Thai Tea, Nasi Goreng, Roti Bakar => Mie Goreng 116 95,86 8% Pisang Goreng, Thai Tea, Roti Bakar => Mie Goreng 113 95,76 3% Mie Rebus, Thai Tea, Roti Bakar => Mie Goreng 112 95,72 6% Kentang Goreng, Thai Tea, Roti Bakar => Mie Goreng 111 95,69 0%
Setelah  menghitung dan  mencari  nilai minimum support dan  nilai confidence, selanjutnya  buat beberapa  rule  atau  aturan  dari  itemset  yang  sudah masuk atau di atas  dari nilai minimum confidence yang sudah ditentukan yaitu  90%. Rule atau aturan asosiatif
yang  sudah  didapat  dari  hasil  penghitungan  nilai minimum support dan  nilai  minimum confidence ada pada tabel di bawah berikut ini :
Tabel 16. Aturan Asosiatif Itemset Support Count Supp ort Confid ence Mie Rebus => Mie Goreng 150 85,22 7% 96,154 % Otak-otak => Mie Goreng 122 69,31 8% 96,063 % Sosis Goreng => Mie Goreng 119 67,61 4% 95,968 % Pisang Goreng => Mie Goreng 143 81,25 0% 95,333 % Es Teh Manis => Mie Goreng 128 72,72 7% 94,815 % Thai Tea => Mie Goreng 144 81,81 8% 94,737 % Nasi Goreng => Mie Goreng 142 80,68 2% 94,737 % Kentang Goreng => Mie Goreng 137 77,84 1% 94,483 % Roti Bakar => Mie Goreng 141 80,11 4% 94,000 %
Hasil  dari  proses  tersebut  menghasilkan  76 aturan  asosiatif  berdasarkan  parameter  yang  telah ditetapkan, yaitu dengan persentase minimum support sebesar  60%  dan  minimum  confidence  sebesar  90%. Sebagai  contoh,  pada  aturan/rule  pertama  terdapat 2 itemset yaitu Mie Rebus => Mie Goreng. Dalam total 176 transaksi, 150 transaksi menunjukkan kedua item tersebut  muncul  bersamaan,  dengan persentase support sebesar 85,277%. Ini mengindikasikan bahwa sebagian besar pembeli yang membeli Mie Rebus juga membeli  Mie  Goreng,  dengan  tingkat  kepastian confidence sebesar  96,154%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa support  dan  confidence yang  ditemukan  telah melampaui nilai minimum yang ditetapkan.
Sebagai  contoh  lain,  pada  aturan/rule  keenam  belas terdapat 3 itemset yaitu Sosis Goreng, Mie Rebus, Mie Goreng.  Dari  total  176  transaksi,  108  transaksi menunjukkan ketiga item tersebut muncul bersamaan, dengan persentase  support sebesar  61,364%.  Ini menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  konsumen  yang membeli Sosis Goreng dan Mie Rebus  juga  membeli Mie  Goreng,  dengan  tingkat  kepastian confidence sebesar 98,182%. Ini menunjukkan bahwa support dan confidence yang  ditemukan  telah  melebihi  nilai minimum yang ditetapkan.
Sebagai contoh lainnya, pada aturan/rule kelima puluh  tujuh  terdapat 4  itemset yaitu  Pisang  Goreng, Mie  Rebus,  Nasi  Goreng  =>  Mie  Goreng.  Dari  total 176  transaksi,  111  transaksi  menunjukkan  keempat item  tersebut  muncul  bersamaan,  dengan persentase support sebesar  63,068%.  Ini  menunjukkan  bahwa sebagian  besar  konsumen  yang  membeli  Pisang Goreng,  Mie  Rebus,  dan  Nasi  Goreng  juga  membeli Mie  Goreng,  dengan  tingkat  kepastian confidence sebesar 96,522%. Hal ini menunjukkan bahwa support
dan confidence yang ditemukan telah melampaui nilai minimum yang telah ditetapkan.

## 4.7. Evaluasi
Pada tahap ini, dilakukan penilaian terhadap hasil proses Algoritma  Association  Rule  Mining (Apriori), diikuti  dengan  evaluasi  terhadap  dampak  dari  nilai minimum support dan minimum confidence.
a. Evaluasi Algoritma Apriori (Association  Rule

## Mining)
Proses  penerapan  algoritma  Apriori  dilaksanakan secara  bertahap  sesuai  dengan  langkah-langkah yang  diatur  oleh  algoritma  tersebut.  Dimulai dengan  menentukan  nilai minimum  support yang diinginkan,  kemudian  melakukan  perhitungan menggunakan  rumus  dan  metode  yang  sesuai untuk  mendapatkan  nilai  support.  Langkah  ini diulang untuk setiap tingkatan  itemset, mulai dari 2  itemset hingga  4  itemset .  Proses  mencari  nilai minimum  confidence juga  mengikuti  pendekatan yang  sama,  dengan  menggunakan  rumus  yang relevan  untuk  menghitung  nilai confidence pada masing-masing  itemset.  Penghitungan  dilakukan pada  berbagai  kombinasi  dari 2  itemset hingga 4 itemset .  Setelah  nilai support dan confidence berhasil  diperoleh,  langkah  selanjutnya  adalah mengidentifikasi aturan atau rule berdasarkan nilai minimum  support dan minimum  confidence yang telah ditetapkan sebelumnya.
b. Pengaruh  Nilai Minimum  Support dan Minimum Confidence
Penting  untuk  mencatat  bahwa  nilai minimum support  dan minimum confidence memiliki dampak yang signifikan dalam proses ini. Dengan nilai minimum  support sebesar  60%  dan  nilai minimum confidence sebesar 90%, ini menghasilkan 76 aturan atau rule  yang terbentuk. Aturan-aturan ini memuat kombinasi nilai itemset yang  melebihi  batas minimum  support  dan minimum  confidence yang  telah  ditetapkan sebelumnya.

## 4.8. Pembahasan
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan  data  penjualan  dari  Kedai  Warung Jambu, dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma apriori memiliki potensi untuk memberikan informasi kepada  pemilik  Kedai  Warung  Jambu  mengenai kombinasi  produk  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen secara  bersamaan.  Dari  informasi  tersebut,  pemilik Kedai  Warung  Jambu  dapat  mengambil  keputusan strategis,  seperti  merancang  rekomendasi  paket promosi yang menarik.
Setelah  berhasil  menemukan  76  aturan  asosiasi yang terbentuk, langkah selanjutnya adalah mengurutkannya berdasarkan tabel yang memperlihatkan urutan aturan dari persentase support dan confidence terbesar hingga terkecil.
Tabel 17 Hasil persentase support dan confidence ITEMSET Supp ort Confid ence Sosis Goreng, Mie Rebus => Mie Goreng 61,3 64% 98,182 % Otak-otak, Pisang Goreng => Mie Goreng 62,5 00% 97,345 % Pisang Goreng, Mie Rebus, Nasi Goreng=> Mie Goreng 63,0 68% 96,522 % Roti Bakar, Mie Rebus, Nasi Goreng=> Mie Goreng 62,5 00% 96,491 % Roti Bakar, Pisang Goreng, Mie Rebus => Mie Goreng 61,3 64% 96,429 % Kentang Goreng, Mie Rebus, Nasi Goreng=> Mie Goreng 61,3 64% 96,429 % Kentang Goreng, Pisang Goreng, Mie Rebus => Mie Goreng 60,2 27% 96,364 % Kentang Goreng, Thai Tea, Nasi Goreng=> Mie Goreng 60,2 27% 96,364 % Mie Rebus, Nasi Goreng=> Mie Goreng 74,4 32% 96,324 % Pisang Goreng, Mie Rebus => Mie Goreng 73,2 95% 96,269 %
Dalam  proses  penghitungan  dan  analisis  untuk mencari nilai confidence, diperoleh hasil berikut. Pada 2 itemset , ditemukan nilai confidence terbesar sebesar 96,154%,  dengan  aturan  asosiasi  bahwa  jika konsumen  membeli  Mie  Rebus,  maka  mereka  juga cenderung  membeli  Mie  Goreng.  Untuk 3  itemset, diperoleh  nilai confidence sebesar  98,182%,  yang menunjukkan  bahwa  jika  konsumen  membeli  Sosis Goreng  dan  Mie  Rebus,  maka  mereka  memiliki kemungkinan besar untuk juga membeli Mie Goreng. Selanjutnya, pada 4 itemset, nilai confidence tertinggi mencapai 96,522%, dengan aturan asosiasi bahwa jika konsumen  membeli  Pisang  Goreng,  Mie  Rebus,  dan Nasi  Goreng,  mereka  juga  cenderung  membeli  Mie Goreng.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka diperoleh beberapa kesimpulan yaitu: Algoritma  Apriori  dapat  dimanfaatkan  dalam  proses penjualan,  dengan  memberikan  hubungan  antar  data penjualan,  dalam  hal  ini  adalah  produk  yang  dibeli sehingga  akan  didapat  pola  pembelian  konsumen. Pihak  Kedai  Warung  Jambu  dapat  memanfaatkan informasi  tersebut  untuk  mengambil  tindakan  bisnis yang  sesuai,  dalam  hal  ini  informasi  dapat  menjadi bahan  pertimbangan  untuk  menentukan  strategi penjualan  selanjutnya.  Dari  hasil  analisis  dan pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  data transaksi penjualan dari Kedai Warung Jambu  selama 5 bulan terhitung dari bulan Juli sampai dengan bulan
Desember  2021  dengan  parameter minimum  support sebesar  60%  dan minimum  confidence sebesar  90% maka  dapat  disimpulkan  pengelola  Kedai  Warung Jambu  bisa memilih paket yang sesuai kriteria dari 76 rule pada aturan asosiasi bahwa kombinasi menu item yang  dapat  dibuat  untuk  proses  pengembangan promosi  menjadi  paket  promosi    yaitu  sebanyak  76 rule yang di tujukan pada table 17.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  M.  Degree,  C.  Science,  dan  A.  C.  Lecture,
“Data Mining : Concepts and,” 2012.
[2]  A. Novantirani, M. K. Sabariah, dan V. Effendy, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk Mengenai Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine,” e-Proceeeding Eng. , vol. 2, no. 1, hal. 1–7, 2015.
[3]  F.  Gorunescu, Data  Mining:  Concepts,  models and  techniques ,  vol.  12.  Springer  Science  & Business Media, 2011.
[4]  B. Dash, D. Mishra, A. Rath, dan M. Acharya, “A hybridized K-means clustering approach for high dimensional dataset,” Int.  J. Eng.  Sci.  Technol. , vol.  2,  no.  2,  hal.  59–66,  2010,  doi: 10.4314/ijest.v2i2.59139.
[5]  E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” vol. 4, no. 1, hal. 156–161, 2018.
[6]  J. E. Sembodo, E. B. Setiawan, dan Z. A. Baizal, “Data  Crawling  Otomatis  pada  Twitter,”  in Indonesian Symposium on Computing (Indo-SC) , 2016, hal. 11–16.
[7]  J.  Han,  J.  Pei,  dan  M.  Kamber, Data  mining: concepts and techniques . Elsevier, 2011.
[8]  W.  Gata  dan  P.  P.  Purnomo,  “Akurasi  Text Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbour  pada  Data  Content  Berita  SMS,” Format , vol. 6, no. 1, hal. 1–13, 2017.
[9]  A.  Sentimen  dan  F.  Media,  “ANALISIS SENTIMEN
REVIEW CUSTOMER TERHADAP  PRODUK  INDIHOME  DAN FIRST MEDIA MENGGUNAKAN ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK REVIEW ANALYSIS SENTIMENT CUSTOMER
PRODUCT INDIHOME  AND  FIRST  MEDIA  USING CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK,” vol. 8, no. 5, hal. 9049–9061, 2021.
[10]  F.  Darwis et  al. ,  “SISTEM  ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TENTANG OPINI PEMILIHAN  KEPALA  DAERAH  JAWA TIMUR  2018  PADA  DOKUMEN  TWITTER MENGGUNAKAN NAIVE BAYES,” 2018.