## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 1, Maret 2023, Hal: 118-129, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i1.132 http://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## ANALISIS DATA MINING SISTEM INVENTORY MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Fitriah 1)* , Imam Riadi 1) , Herman 1)
1 Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 2207048004@webmail.uad.ac.id

## Abstrak
Dalam manajemen rantai persedian barang ( supply chain management ) diperlukan kebijakan persediaan barang yang  maksimal  agar  ketersedian  barang  tetap  tersedia  dan  tidak  terlambat  dalam restock barang.  Hal  ini dibutuhkan  manajemen  persedian  barang  untuk  menentukan  cara  yang  tepat  dan  mempermudah  dalam pengendalian persedian barang tersebut. Salah satu cara yang dilakukan adalah dengan menerapkan teknik yang terdapat  pada  cabang  ilmu  Data  Mining  yaitu  teknik  aturan  asosiasi (Association  Rule). Tujuan  penelitian  ini adalah  menganalisis  informasi  transaksi  penjualan  barang  untuk  menghasilkan association  rules dari  pola kombinasi itemsets yang  sesuai  agar  membantu  pemilik  dalam  melakukan  peletakan  dan  persedian  barang. Langkah  terpenting  aturan  asosiasi  adalah  mengetahui  seberapa  sering  kombinasi  item  yang  disebut frequent pattern ,  muncul  dalam  database.  Objek  penelitian  ini  adalah  data  transaksi  penjualan  barang  pakaian. Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  Ms.  Excel  dan  RapidMiner  diperoleh  hasil  dari association  rules dengan  minimum support 0,2%  dan confidence sesuai  dengan  kriteria  pengujian  yang  telah  ditentukan  bahwa hasil yang memenuhi nilai support minimum dan confidence 0,8% ditemukan 7 aturan asosiasi. Dari pengurutan nilai support tertinggi  yaitu  STX  dan  LK  dengan  nilai support 10%  dengan  nilai confidence 88%  dan  nilai Association rules Final 8,8%. Hal ini menunjukkan bahwa produk STX dan LK merupakan produk yang paling sering dibeli secara bersamaan.
Kata Kunci: association rule; apriori; confidence; data mining, support.

## ANALYSIS DATA MINING OF INVENTORY SYSTEM USING APRIORI ALGORITHM

## Abstract
In managing the supply chain of goods (supply chain management) it is necessary to have a maximum supply of goods policy so that the availability of goods remains available and is not late in restocking goods. This requires inventory management to determine the right way and make it easier to control these inventory items. One of the ways  to  do  this  is  by  applying  the  techniques  contained  in  the  Data  Mining  branch  of  science,  namely  the Association Rule technique. The purpose of this study is to analyze information on sales of goods transactions to produce association rules from the appropriate itemsets combination pattern to assist the owner in placing and stocking goods. The most important step in association rules is knowing how often combinations of items, called frequent  patterns,  appear  in  the  database.  The object  of  this  research  is  the  sales  transaction  data  of  clothing items. Based on the test results using Ms.Excel and RapidMiner, the results obtained from the association rules with a minimum support of 0.2% and confidence are in accordance with the tests that have been determined that the results that meet the minimum support value and 0.8% confidence found 7 association rules. From the order of the highest support values, namely STX and LK with a support value of 10% with a confidence value of 88% and  a  Final  Association  rules  value  of  8.8%.  This  shows  that  STX  and  LK  products  are  the  most  frequently purchased products together.
Abstract
Keywords: association rule; apriori; confidence; data mining; support.
Submitted: 6 Februari 2023 Reviewed: 16 Februari 2023  Accepted: 22 Februari 2023 Published: 3 Maret 2023

## PENDAHULUAN
Perkembangan marketing di  era  saat  ini  sangat  memberikan  tantang  setiap  perusahaan khususnya  yang  bergerak  dibidang  penjualan  barang.  Setiap  pelaku  usaha  dituntut  harus mampu  meningkatkan  penjualan  produk  yang  dimiliki.  Hal  ini  menjadi  tantangan  setiap perusahaan dibidang penjualan. Banyak sekali perusahaan yang tidak melakukan manajemen dalam  pengadaan  barang  sehingga  menjadi  tidak  sesuai  kebutuhan(Hidayat  et  al.,  2020). Setiap perusahaan memiliki  data penjualan.  Akan tetapi,  banyak perusahaan tidak mengolah data tersebut dengan baik. Data yang tidak diolah akan mengakibatkan penumpukan data yang tidak  bermanfaat(Riszky,  Ariefana  Ria  Sadikin,  2019).  Perkembangan  kebutuhan  akan informasi  yang  cepat  serta akurat  sangat  diperlukan setiap perusahaan maupun perkantoraan saat  melaporkan  kekayaan  yang  umumnya  jenis  kepemilikan(Utama  et  al.,  2020).  Hal  ini diperlukan  kebijakan persediaan barang yang optimum (Widodo, Dian Setiya Utama, 2019). Oleh  karena  itu,  untuk  menjaga  barang  tetap  ada  persediaannya  dan  tidak  terlambat  untuk persediaan  barang  yang  berlebihan  pihak  manajemen  perlu  mencari  dan  menentukan  cara yang tepat untuk mempermudah dalam pengendalian persedian barang tersebut (Mahardhika, 2018). Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan menerapkan teknik yang terdapat pada  suatu  cabang  ilmu  Data  Mining  yaitu  teknik  aturan  asosiasi (Association  Rule) (Sornalakshmi et al., 2021).
Data  mining  merupakan  analisis  yang  bertujuan  untuk  menentukan  pola  dan  aturan dalam  data  (Salam  et  al.,  2019).  Penambangan  data  juga  digunakan  untuk  mengekstraksi informasi  prediktif  dari  database  (Yudhana  et  al.,  2022).  Penambangan  data  memiliki beberapa  teknik  yaitu  klasifikasi,  pengelompokan,  regresi  dan  aturan  asosiasi  (Apridonal, Choiriah,  &  Akmal,  2019).  Aturan  asosiasi  digunakan  untuk  menentukan  pola,  hubungan, atau  kausalitas.  Aturan  asosiasi  dapat  dibuat  menggunakan  algoritma  Apriori  (Darmawan  & Kristiana,  2019).  Salah  satu  prosesnya  adalah  menemukan  semua  aturan  Apriori  yang memenuhi  persyaratan  minimum  dukungan  dan  kepercayaan  maksimum  (Oktaviani  et  al., 2019). Sehingga pengelola toko  dapat  menggunakan aturan tersebut  sebagai pedoman untuk mengambil  keputusan  yang  tepat  terhadap  produk  yang  ditampilkannya.  Dengan  demikian, menjaga  ketersediaan  barang  tersebut  otomatis  dapat  mengurangi  rasa  frustasi  konsumen karena tidak memiliki barang yang dibutuhkan konsumen.
Algoritma Apriori, sebuah algoritma yang dikenal dalam frequent itemset . Algoritma ini menggunakan knowledge  discovery  in  databases (KDD)  dengan  tahapan  proses  Data Selection , Cleaning , Transformation , proses mining, evaluasi pola (pattern evaluation) (Samuel et al., 2022). Dalam tahap data selection melibatkan pemilihan data yang akan  dianalisis.  Ini  merupakan  tahap  penting  karena  mempengaruhi  hasil  dari  tahap selanjutnya.  Data cleaning tahap ini melibatkan pembersihan data dari kebocoran, duplikat, dan  data  yang  tidak  relevan  guna  membantu  meningkatkan  akurasi  dari  hasil  yang  akan diperoleh. Sedangkan pada tahap data transformation untuk memudahkan proses analisis dari konversi  data  ke  bentuk  yang  lebih  sesuai,  seperti  normalisasi,  agregasi,  dan  transformasi atribut.  Selanjutnya  yaitu  proses  mining  mencari  informasi  pada  data  dengan  metode algoritma  apriori  untuk  menemukan  pola  dan  aturan  asosiasi  agar  mendapatkan  hasil  yang baik. Hal ini melibatkan pengelompokan item, menentukan itemset yang sering muncul, dan menemukan  aturan  asosiasi.  Evaluasi  Pola  yaitu  evaluasi  hasil  dari  proses  mining mendapatkan  penilaian  terhadap  pola  dan  aturan  asosiasi  yang  ditemukan  dan  menentukan apakah  pola  tersebut  berguna  atau  tidak.  Secara  keseluruhan,  KDD  dan  algoritma  apriori saling melengkapi dan digunakan untuk menemukan informasi berguna dari data  yang besar dan kompleks.
Beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  dengan  masalah  analisis  persedian  barang  telah dilakukan.  seperti  pada  penelitian  dengan  judul  Analisis  Penjualan  E-Tiket  Menggunakan

## Analisis Data Mining Sistem Inventory Menggunakan Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  Pada  CV.  Guti  Mulia  Wisata  pada  tahun  2019  yang  memanfaatkan algoritma  apriori  untuk  memprediksi  penjualan  e-tiket  sehingga  dapat  diketahui  pola frekuensi  tiket  yang  paling  banyak  terjual.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  Data  mining sangat berguna untuk mengetahui hubungan pola frekuensi penjualan tiket yang sering dibeli oleh  konsumen  (Choiriah,  2019).  Pada  tahun  yang  sama  dilakukan  penelitian  dengan  judul “ An  efficient  apriori  algorithm  for  frequent  pattern  mining  using  mapreduce  in  healthcare ” data  pada  transaksi  dari  setiap  kelompok  klien  dengan  menerapkan  algoritma  apriori memungkinkan  untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi  dengan  tingkat  kepercayaan  yang  tinggi (Silva,  Jesus  Varela,  Noel  López,  Luz  Adriana  Borrero  Millán,  2019).  Penelitian  lain “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Produk” menggunakan algoritma  apriori  guna  mendapatkan  informasi  produk  sebagai  strategi  bisnis  untuk mendapatkan  keuntungan  dengan  system  database  berbasis  web  (Febrianto  &  Supriyanto, 2022).  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  (Abidin  et  al.,  2022)  mendapatkan  hasil  penelitian penerapan  algoritma  apriori  menghasilkan  13  aturan  asosiasi  yang  dapat  meminimalisir kekosongan  persediaan  dari  masing-masing  item  yang  paling  laku  dari  setiap  produk  dari  3 merk  suku  cadang  tersebut.  Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  “Transaksi  Penjualan  Untuk Rekomendasi Menu Makanan Dan Minuman” menunjukkan hasil bahwa
Nilai Support dan Confidence tertinggi  ialah  Es  Teh  Manis  dan  Mendoan  dengan nilai Support 50% dan Confidence 76%. Dapat berupa rekomendasi kombinasi menu dari data yang terkumpul  dan diterapkan pada algoritma apriori  sedemikian rupa sehingga diharapkan dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  pelayanan  dan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan sehingga warung dapat berkembang lebih cepat (Merliani et al., 2022).
Merujuk  pada  penelitan  terdahulu  yang  berkaitan,  pada  penelitian  ini  penulis menganalisis  data  persedian  barang  dengan itemset yang  berbeda.  Penulis  menerapkan algoritma  apriori  yang  dikombinasikan  dengan  metode association  rules untuk  mengatur penempatan dan persediaan barang dengan lebih baik.

## METODE
Objek penelitian yang diteliti pada penelitian ini adalah data pesedian barang (pakaian) di  daerah  Kota  Bengkulu  pada  tahun  2020  dengan  jumlah  data  sampling  sebanyak  140 transaksi.  Data-data  tersebut  merupakan  data  transaksi  penjualan  barang.  Penelitian melakukan analisis proses  menggunakan metodologi rule data mining  (Ikhwan et  al.,  2018). Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis penggunaan algoritma apriori sebagai parameter pengukuran disesuaikan dengan lingkup penelitian (Prasetyo et al., 2021). Tahapan Penelitian pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  menunjukan  tahapan  penelitian  tentang  analisis  pengolahan  data penjualan barang untuk mendapatkan hasil yang maksimal dengan algoritma apriori.   Secara detil,  berikut  diuraikan  kinerja  tiap  tahapan:  (1)  Literatur  Review,  penelitian  ini  telah dilakukan  oleh  beberapa  penelitian  sebelumnya  sehingga  untuk  mendukung  menyelesaikan penelitian  ini  dengan  baik  maka  dilakukan  literatur  review  terkait  penelitian  terdahulu  yang bertujuan  untuk  memperkaya  pengetahuan  peneliti  dan  akan  menjadi  pedoman  dalam mengkaji penggunaan metode apriori untuk mempermudah dalam pengelolaan data penjualan barang  dalam  menentukan Association  Rules untuk  mendapatkan  hasil  penelitian  yang relevan;  (2) Pengumpulan  Data, tahapan pengumpulan data  yaitu tahapan mencari informasi mengenai  data  yang  akan  dipakai.  Tahapan  pengumpulan  data  peneliti  mengumpulkan  data penjualan dalam bentuk nota dan pindahkan dalam aplikasi pengolah angka (Ms.Excel). Data penjualan  yang  didapatkan  mulai  bulan  Januari  sampai  bulan  Maret  tahun  2020;  (3) Preprocessing , tahap ini merupakan tahap dimana peneliti menyiapkan peralatan pendukung dalam  penelitian  ini.  Tahap  ini  merupakan  tahap  mempersiapkan  data  agar  mudah  diolah. Data  yang  diperoleh  dalam  bentuk  nota  dipindahkan  ke  aplikasi  pengolah  kata  (Ms.  Excel). Dataset  yang  diolah  menggunakan  aplikasi  pengolah  kata  untuk  mendapatkan  hasil berdasarkan perhitungan manual berdasarkan algoritma apriori. Akan tetapi. dalam penelitian ini menggunakan tools Rapid Miner. Hal ini bertujuan untuk membandingkan persentase hasil yang  diperoleh  antara  Ms.Excel  dan  Rapid  Miner;  (4)  Proses  Apriori,  tahapan  ini  dimulai dengan  menganalisis  dataset,  Pembentukan Association  Rules ,  dan  Penentuan  nilai Confidence .
Proses penerapan algoritma apriori diuraikan pada Gambar 2 berikut.

## Analisis Data Mining Sistem Inventory Menggunakan Algoritma Apriori
Gambar 2. Proses Penerapan Algoritma Apriori
Penerapan algoritma apriori secara detil diuraikan sebagai berikut:
1. Analisis dataset tahapan  ini  dilakukan  untuk  menentukan itemset  frequent tertinggi  dengan  nilai support yang telah ditentukan. Dalam hal ini peneliti menetapkan support minimum 0,02 atau 2% dikarenakan  setelah  melihat  dan  menganalisa  jumlah  data  transaksi  nilainya  cenderung kecil.  Nilai support sebuah itemset  frequent tertinggi  diperoleh  dengan  menggunakan persamaan:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = ∑ 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% (1)
Nilai  mengandung  A  merupakan  nilai  dari  satu  item  barang  pada  transaksi,  untuk mendapatkan  nilai support A  1- itemset yaitu  membagi  nilai  mengandung  A  dengan jumlah  total  seluruh  transaksi.  Agar  mendapatkan  nilai  presentase  hasil  dari  pembagian dikalikan dengan 100%.
2. Pembentukan Association rules dengan Minimum support
Tahapan  pembentukan Association  rules dilakukan  untuk  seleksi  data  yang  telah memenuhi support frequent  itemset untuk  dilakukan  penggabungan  dan itemset yang tidak memenuhi akan dihapus, dan yang memenuhi iterasi akan digunakan untuk proses berikutnya.
Nilai 2- itemset diperoleh dengan menggunakan Persamaan:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 → 𝐵) = ∑ 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% (2)
Nilai  mengandung  A  dan  B  merupakan  nilai  dari  dua  item  barang  pada    transaksi,yang memenuhi  nilai support yang  telah  ditetapkan  pada  1- itemset (0,2  %)  yang  tidak memenuhi  akan  dihilangkan  dan  tidak  akan  mengkiuti  ketahap  berikutnya    untuk mendapatkan nilai support 2- itemset yaitu membagi nilai mengandung A dan B dengan jumlah  total  seluruh  transaksi.  Agar  mendapatkan  nilai  presentase  hasil  dari  pembagian dikalikan dengan 100%.
Nilai support 3-itemset diperoleh dengan menggunakan Persamaan:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵, 𝐶) = ∑ 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵,𝑑𝑎𝑛  𝐶 ∑  𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥 100% (3)
Nilai  mengandung  A,  B  dan  C  merupakan  nilai  dari    tiga  item  barang  pada    transaksi, yang  memenuhi  nilai support yang  telah  ditetapkan  pada  2- itemset (0,2  %)  yang  tidak memenuhi  akan  dihilangkan  dan  tidak  akan  mengkiuti  ketahap  berikutnya    untuk mendapatkan nilai support 3- itemset yaitu dengan membagi Nilai mengandung A,B dan C dengan jumlah total seluruh transaksi A. Agar mendapatkan nilai presentase hasil dari pembagian dikalikan dengan 100%.
3. Penentuan nilai confidence
Peneliti menetapkan nilai confidence 0,8% dengan tujuan untuk membentuk aturan yang kuat  atau strong  rules sehingga  dapat  membentuk rules  generation atau  pola  transaksi- transaksi  berikutnya.  Untuk  menentukan  nilai confidence yaitu  dengan  diperoleh menggunakan persamaan:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = P (A ∣ B ) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴
𝑥 100% (4)
Nilai confidence berdasarkan nilai minimal support dan minimum confidence yang telah memenuhi item frequent tinggi.
4. Hasil
Penelitian ini menghasilkan Association rules dari pola kombinasi 2- itemset dan 3- itemset yang telah memenuhi nilai minimum support dan confidence.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  transaksi  penjualan  sebagai  data  sampling  data.  Data yang  di- preprocessing diolah  dengan  memanfaatkan  aplikasi  RapidMiner  sebagai  tools pengolah  data  dengan  memanfaatkan  algoritma  asosiasi  untuk  data  barang.  Adapun  data transaksi barang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Data Barang Nama Barang K JV HY RI B KD KL BK STS LS RKN SCO SC TP BH SCP EJ CVM CAK BS BI DK SI DKS CKN SM TI CK SMI GD7 RB BBH CKR BKN KKB TK BF KJP SVS HL CA SS PS SCL J KN LX CT STX LB1 DHK LK ST0 H CKJ KS GI

## Analisis Data Mining Sistem Inventory Menggunakan Algoritma Apriori
Data  transaksi  penjualan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  mulai  dari  bulan  Januari sampai  Maret  tahun  2020  dengan  jumlah  data  sampling  sebayak  140  transaksi.  Sebagai gambaran umum transaksi penjualan dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Transaksi penjualan
Dari  data  pejualan  data  tersebut  djadikan  dalam  bentuk  format  tabular  untuk mempermudah  mengetahui  berapa  banyak  item  yang  dibeli  dalam  setiap  transaksi    untuk mencari pola  frekuensi  tinggi  dengan membuat 1-itemset. Sebelum mencari frekuensi tinggi maka data dirubah dalam bentuk tabular data tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3.Hasil tabulasi tata
No Nomor Transaksi Nama Barang 1 TR210105.001 K 2 TR210105.002 RI K 3 TR210105.003 KL 4 TR210105.004 LS SC SCP 5 TR210105.005 CAK 6 TR210105.006 DK CKN CK 7 TR210105.007 RB CK 8 TR210105.008 BK BF 9 TR210105.009 HL 10 TR210105.010 PS … ………………. …. … ….. …. 131 TR210205.006 BS SI SMI 132 TR210205.007 SMI 133 TR210205.008 BBH KKB 134 TR210205.009 GI ST KJK CA 135 TR210208.010 K BS 136 TR210208.011 BKN BF 137 TR210208.012 HL RKN 138 TR210208.013 PS CK TP 139 TR210208.014 KN PS RB 140 TR210208.015 EJ K SI
No
No Transaksi Nama Barang K RI ……………. G 1 TR210105.001 1 0 ……………. 0 2 TR210105.002 1 1 ……………. 0 3 TR210105.003 0 0 ……………. 0 4 TR210105.004 0 0 ……………. 0 5 TR210105.005 0 0 ……………. 0 6 TR210105.006 0 0 ……………. 0 7 TR210105.007 0 0 ……………. 0 8 TR210105.008 0 0 ……………. 0 9 TR210105.009 0 0 ……………. 0 10 TR210105.010 0 0 ……………. 0 …. …………….. .. ……………. … 131 TR210205.006 0 0 ……………. 0 132 TR210205.007 0 0 ……………. 0 133 TR210205.008 0 0 ……………. 0 134 TR210205.009 0 0 ……………. 0 135 TR210208.010 1 0 ……………. 0 136 TR210208.011 0 0 ……………. 0 137 TR210208.012 0 0 ……………. 1 138 TR210208.013 0 0 ……………. 0 139 TR210208.014 0 0 ……………. 0 140 TR210208.015 0 0 ……………. 0

## Fitriah, Imam Riadi, Herman
Tabel  3  merupakan  data  transaksi  penjualan  produk  yang  sudah  berbentuk  format tabular.  Selanjutnya  data  tersebut  diolah  untuk  menentukan  frekuensi  tinggi  dengan  nilai minimum support masing-masing item barang  2 %. Tabel hasil perhitungan frekuensi tinggi yang memenuhi minimum support dapat dilihat pada tabel 4. Tabel 4. Minimal Support 1-Itemset
Tabel  4  menampilkan  hasil  dari  perhitungan  nilai support dengan  minimuml support 2%  dari  data  transaksi  penjualan,  yang  tidak  memenuhi  nilai  akan  dihapus  dan  tidak  akan dilanjutkan  pada  tahapan  perhitungan  frekuensi  2-itemset.  Data  barang  yang  memenuhi  2- itemset ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Minimal Support 2-Itemset Barang Transaksi Support % LK STX 0,1 10% LK RI 0,071 7,1% LK CAK 0,057 5,7% STX RI 0,036 3,6% STX CAK 0,021 2,1% BF BK 0,021 2,1% BF BKN 0,021 2,1% CK RB 0,021 2,1%
Tabel  5  merupakan  hasil  dari  perhitungan  nilai support dengan  2-itemset  dengan minimal support 2  %.  Berdasarkan  data  tersebut  terjadi  pengurangan  jumlah  data  jika dibandingkan  dengan  Tabel.4  karena  Tabel.5  menampilkan  transaksi  yang  terdapat  2  jenis barang dalam satu transaksi yang memenuhi nilai minimum support . Hasil perhitungan yang memenuhi nilai s upport dilakukan perhitungan dengan 3-Itemset hasil pada tabel 6.
Barang Transaksi Support (%) LK 0,179 17,86% CK 0,121 12,14% STX 0,114 11,43% RI 0,086 8,57% BF 0,071 7,14% CAK 0,071 7,14% HL 0,071 7,14% BK 0,064 6,43% K 0,057 5,71% B 0,043 4,29% PS 0,043 4,29% JV 0,036 3,57% KN 0,036 3,57% EJ 0,029 2,86% LS 0,029 2,86% RB 0,028 2,86% BKN 0,021 2,14% CKJ 0,021 2,14% DK 0,021 2,14% LB1 0,021 2,14% LX 0,021 2,14% RKN 0,021 2,14% SCP 0,021 2,14% SI 0,021 2,14% SMI 0,021 2,14% ST0 0,021 2,14% TP 0,021 2,14%

## Analisis Data Mining Sistem Inventory Menggunakan Algoritma Apriori
Tabel 6. Minimal Support 3-Itemset Barang Transaksi Support % LK STX RI 0,036 3,6% LK STX CAK 0,021 2,1%
Tabel  6  menampilkan  hasil  dari  perhitungan  nilai support dengan  3  itemset  dengan minimum support 2  %.  Tabel  tersebut  menampilkan  2  data  yaitu  transaksi  yang  terdapat  3 jenis barang dalam satu transaksi dengan nilai 0.036 atau 3.6 % dan 0.021 atau 2.1 %.  Pada tahapan  selanjutnya  dilakukan  perhitungan association  rules  final hasil  dari  perhitungan  2- itemset dan 3-itemset yang memenuhi nilai support hasil ditampilkan pada tabel 7. Tabel 7. Association rules final
Langkah  terakhir  yaitu  pembentukan  asosiasi  final  yang  didapatkan  dari  nilai  minimal support dan  minimal  confidence  yang  telah  ditentukan  dapat  dilihat  hasilnya  pada  Tabel  7. Berdasarkan  hasil  dari association  rules didapatkan  7 association  rules yang  terdiri  dari  3 association rule dengan 2 itemset dan 4 association rule dengan 3 itemset yang paling sering muncul  dalam  transaksi.  Berdasarkan  pengurutan  nilai support tertinggi  yaitu  STX  dan  LK dengan nilai support 10 % dengan nilai confidenc e 88 % dan nilai association rules Final 8,8 % sebagaimana pada Tabel. 7. Dari hasil pengolahan data pada tabel 7 dapat dilihat hasilnya pada gambar 3.
Barang Transaksi Support Confidence (Support x Confidence) Jika membeli STX, Maka membeli LK 10% 88% 8,8% Jika membeli RI, Maka membeli LK 7% 83% 5,8% Jika membeli CAK Maka membeli LK 6% 80% 4,8% Jika membeli RI dan LK maka membeli STX 5% 83% 4,2% Jika membeli STX dan LK maka membeli RI 5% 88% 4,4% Jika membeli STX dan LK maka membeli CAK 3% 88% 2,6% Jika membeli CAK dan LK maka membeli STX 3% 80% 2,4%

## Gambar 3. Grafik Association rules final
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  2  dapat  dilihat  pelanggan  membeli  produk  STX  dan LK secara bersamaan dengan persentase 8,8% . Nilai ini merupakan persentase tertinggi pada data  transaksi.  Nilai  persentase  tinggi  kedua  diperoleh  5,8%  pelanggan  membeli  produk  RI dan  LK  secara  bersamaan.  Semenatara  itu,  nilai  terendah  diperoleh  pada  pembelian  produk LK dan STX secara bersamaan dengan persentase 2,4%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  RapidMiner  Algoritma  Apriori  dan  penghitugan manual dari 140 data transaksi yang telah dilakukan penerapan data mining dapat digunakan untuk mengetahui hubungan pola frekuensi penjualan barang, dengan menerapkan algoritma apriori untuk menentukan kombinasi itemset dengan minimum support 0,2% dan confidence Sesuai  dengan  kriteria  pengujian  yang  telah  ditentukan  bahwa    hasil  yang  memenuhi  nilai support minimum  dan  confidence  0,8  %  ditemukan  7  aturan  asosiasi.  Dari  pengurutan  nilai support tertinggi  yaitu  STX  –  LK  dengan  nilai support 10  %  dengan  nilai confidence 88  % dan  nilai Association  rules Final  8,8  %,  Sehingga  setelah  mendapatkan  aturan  asosiasi tersebut  dapat  di  implementasikan  oleh  pemilik  tokoh  dengan  meletakan  item  STX berdampingan  dengan  LK  agar  jika  pelanggan  membeli  item  STX  maka  akan  membeli  LK, selain itu dengan menggunakan algoritma apriori ini pemilik tokoh dapat mengetahui barang apa saja yang harus disediakan.
Saran  penelitian  lebih  lanjut  dapat  menggunakan  algoritma  aturan  asosiasi  lain  seperti Support Vector Machine (SVM), FP-Growth dan lainnya untuk hasil yang lebih baik dan alat pengujian seperti tanagra.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  Z.,  Amartya,  A.  K.,  &  Nurdin,  A.  (2022).  Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada Penjualan  Suku  Cadang  Kendaraan  Roda  Dua  (Studi  Kasus:  Toko  Prima  Motor Sidomulyo). Jurnal Teknoinfo , 16 (2), 225. https://doi.org/10.33365/jti.v16i2.1459
Apridonal M, Yori Choiriah, W., & Akmal, A. (2019). Penerapan Data Mining Menggunakan Metode  Assiciation  Rule  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Pola  Penjualan Barang. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi) , 5 (2),  193–198.
0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% 6,0% 7,0% 8,0% 9,0% Jika Membeli
STX  maka membeli LK jika membeli RI  maka membeli LK jika membeli CAK maka membeli LK Jika membeli RI dan LK maka membeli STX Jika membeli STX  dan LK  maka membeli RI Jika membeli STX dan LK maka membeli CAK Jika membeli CAK dan LK  maka membeli STX 8,8% 5,8%
4,8%
4,2% 4,4% 2,6% 2,4%

## Analisis Data Mining Sistem Inventory Menggunakan Algoritma Apriori
https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.362
Choiriah,  W.  (2019).  Analisis  Penjualan  E-Tiket  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Cv.
Guti Mulia Wisata. ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi , 1 (1), 21–27. https://doi.org/10.31849/zn.v1i1.2382
Darmawan,  A.,  &  Kristiana,  T.  (2019).  Analisis  Pola  Penjualan  Dengan  Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Koperasi  Karyawan  Yayasan  Anakku. Jurnal  Riset Informatika , 2 (1), 31–36. https://doi.org/10.34288/jri.v2i1.68
Febrianto,  M.  D.,  &  Supriyanto,  A.  (2022).  Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan Pola Pembelian Produk. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (6), 2010– 2020. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i6.5230
Hidayat,  L.,  Koto,  H.,  &  Pratiwi  Hayyuning.  (2020).  Jumlah  Pesanan  Ekonomis  Untuk Pengendalian. Jurnal Agroindustri , 10 (1), 33–39.
Ikhwan, A., Yetri, M., Syahra, Y., Halim, J., Utama Siahaan, A. P., Aryza, S., & Yacob, Y. M.  (2018).  A  novelty  of  data  mining  for  promoting  education  based  on  FP-growth algorithm. International  Journal  of  Civil  Engineering  and  Technology , 9 (7),  1660– 1669.
Mahardhika, A. (2018). Analisis Perbandingan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Pendekatan  Metode  Economic  Order  Quantity  Dan  Metode  Kanban. Teknik  Industri , 2 (2), 454–463.
Merliani,  N.  N.,  Khoerida,  N.  I.,  Widiawati,  N.  T.,  Triana,  L.  A.,  &  Subarkah,  P.  (2022). Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Untuk  Rekomendasi  Menu Makanan  Dan  Minuman. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 8 (1),  9– 16. https://doi.org/10.25077/teknosi.v8i1.2022.9-16
Oktaviani, A., TM Napitupul, G., Sarkawi, D., & Yulianti, I. (2019). Penerapan Data Mining Terhadap  Penjualan  Pipa  Pada  Cv.  Gaskindo  Sentosa  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori. Jurnal Riset Informatika , 1 (4), 167–172.
https://doi.org/10.34288/jri.v1i4.96
Prasetyo,  A.,  Purwanto,  H.,  &  Kholil,  I.  (2021).  Implementation  of  Apriori  Algorithm  With Customer Order Pattern Analysis for Determination of Raw Material Inventory. Jurnal Riset Informatika , 3 (3), 251–258. https://doi.org/10.34288/jri.v3i3.234
Riszky,  Ariefana  Ria  Sadikin,  M.  (2019).  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , 7 (3), 103–108. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108
Salam,  A.,  Zeniarja,  J.,  Wicaksono,  W.,  &  Kharisma,  L.  (2019).  Pencarian  Pola  Asosiasi Untuk  Penataan  Barang  Dengan  Menggunakan  Perbandingan  Algoritma  Apriori  Dan Fp-Growth  (Study  Kasus  Distro  Epo  Store  Pemalang). Dinamik , 23 (2),  57–65. https://doi.org/10.35315/dinamik.v23i2.7178
Samuel, S., Sani, A., Budiyantara, A., Ivone, M., & Frieyadie, F. (2022). Sales Level Analysis Using the Association Method With the Apriori Algorithm. Jurnal Riset Informatika , 4 (4), 331–340. https://doi.org/10.34288/jri.v4i4.422
Silva, Jesus  Varela,  Noel  López,  Luz  Adriana  Borrero  Millán,  R.  H.  R.  (2019).  Association rules  extraction  for  customer  segmentation  in  the  SMES  sector  using  the  apriori algorithm.
Procedia Computer Science , 151 (2018), 1207–1212.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.173

## Fitriah, Imam Riadi, Herman
Sornalakshmi,  M.,  Balamurali,  S.,  Venkatesulu,  M.,  Krishnan,  M.  N.,  Ramasamy,  L.  K., Kadry, S., & Lim, S. (2021). An efficient apriori algorithm for frequent pattern mining using  mapreduce  in  healthcare  data. Bulletin  of  Electrical  Engineering  and Informatics , 10 (1), 390–403. https://doi.org/10.11591/eei.v10i1.2096
Wahyuni, S., S, Saputra, K., Perangin-angin, M. I. (2018). Implementasi  Rapidminer Dalam Menganalisa Data Mahasiswa Drop Out. Jurnal Ilmiah Abdi Ilmu , 10 (2), 1899-1902.
Utama,  K.  M.  R.  A.,  Umar,  R.,  &  Yudhana,  A.  (2020).  Penerapan  Algoritma  Fp-Growth Untuk  Penentuan  Pola  Pembelian  Transaksi  Penjualan  Pada  Toko  Kgs  Rizky  Motor. Dinamik , 25 (1), 20–28. https://doi.org/10.35315/dinamik.v25i1.7870
Widodo,  Dian  Setiya  Utama,  D.  M.  (2019).  Analisis  Model  Sustainable  Economic  Order Quantity  Dengan  Mempertimbangkan  Emisi  Karbon  Dan  Batasan  Kapasitas  Gudang Untuk Menekan Total Biaya Persediaan. Teknik , 40 (3), 169.
https://doi.org/10.14710/teknik.v40i3.24508
Yudhana,  A.,  Riadi,  I.,  &  Prasongko,  R.  Y.  (2022).  Forensik  WhatsApp  Menggunakan Metode Digital Forensic Research Workshop ( DFRWS ). Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT) , 7 (1), 43–48.

## How to cite :
Fitriah, F., Riadi, I., & Herman, H. (2023). Analisis Data Mining Sistem Inventory Menggunakan Algoritma Apriori. DECODE:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Informasi,  3(1),  118-129.  DOI: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i1.132