P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  syukur  dipanjatkan  kehadirat  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  atas  karunia  dan  limpahan rahmatNYA  jualah  Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  yang  terbit  dua  (2)  kali dalam  setahun  ini  merupakan  sua tu  wadah  untuk  penyebar  luasan  hasil-hasil  penelitian,  studi pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan  Informasi  dan  Komputer  khususnya  bagi  dosen- dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para  cendikiawan,  praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu bentuk  sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang berkaitan  dengan  kajian-  kajian    di    bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data    dan Jaringan  Komputer,  perancangan  dan  Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki hasil-hasil penelitian, kajian pustaka, karya ilmiah dalam bidang tersebut diatas, dengan bangga redaksi  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  dengan berpedoman  pada  penulisan  naskah  jurnal  sebagaimana  dilampirkan  pada  halaman  belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu  dari  suatu  jurnal  ilmiah  tidak  hanya  ditentukan  oleh  para  pengelolanya saja,  tetapi  para penulis  dan  pembaca    jualah    yang    mempunyai  peranan    besar    dalam    meningkatkan  mutu jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif  dari  peneliti  untuk  bersama-  sama  menjaga  dan  memelihara  keberlangsungan  dari  jurnal Informasi  dan  Komputer  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas,  adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat  berarti guna  peningkatan  mutu  dan  kualitas  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak  lupa  diucapkan  terima  kasih  yang  tak  terhingga  atas  perhatian  dan  kerjasama  dari  semua pihak yang tak  dapat disebutkan satu  persatu hingga dapat  diterbitkan nya  Jurnal Informasi dan Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi.  Semoga  apa  yang  telah  diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 Oktober  2022

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 Oktober  2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu  pengetahuan, Tekhnologi dan  Komunikasi  yang  berupa hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun  pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil penelitian  ilmiah  di  bidang  informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun
2013.

## Penanggung Jawab:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.T.I

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.T.I      (Institut       Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia) Nurmayanti M.Kom (Institut  Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia) Sukatmi,.S.Kom.,   M.Kom   (Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia) Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia)
If Wahyu Pratama,S.Kom.,M.T.I (Institut  Teknologi Bisnis  Dan  Bahasa  Dian Cipta Cendikia) Sri  Wahyuni,  M.Kom,  (Universitas Panca  Sakti Bekasi) Rima  Mawarni.,  M.Kom,  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)

## Mitra Bestari
Dr.   RZ.   ABDUL   AZIZ,   ST.,   MT   (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.   Dadang   Sudrajat,   S.Si,   M.Kom   (STMIK IKMI Cirebon) Dr.    Septafiansyah Dwi Putra, S.T.,    M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I (Universitas Sebelas Maret)
Dr. Mohammad           Iqbak,           S.Kom, MMSI(Universitas Gunadarma) Rohmat  Indra  Borman (  Universitas Teknokrat Indonesia ) Ferry   Wongso,   S.KOm.,   M.Kom   (   STMIK Darma Pala Riau) Ferly  Ardhy,  S.Kom.,  M.T.I(  Universitas Aisyah Pringsewu) Firmansyah,    S.E.,      M.Si      (STMIK    Darma Pala Ria) Amarudin    (Universitas    Teknokrat Indonesia) Alhibarsyah,  St.,  M.Kom  (STMIK  Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal    Farouq    Mauladi,    S.Kom    .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Wira  Jaya  Hartono,  S.Pd.,  M.Pd  (  STMIK  Darma Pala Riau)
Dwi      Marisa      Efendi,      S.Kom,    M.T.I      ( Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia)
Ni Luh Ratniasih, S.Kom.,M.T (Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali) Ni Komang Sri Julyantari, S.Kom.,M.T
(Institut
Teknologi  dan  Bisnis  STIKOM Bali)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi  Bekerja  Sama  Dengan  LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## AlamatRedaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email  : lppm-stmik@dcc.ac
JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022
DAFTAR ISI
Halaman
Pengembangan Aplikasi Pelelangan Menggunakan Framework Codeigniter Berbasis Web Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3
(AMIK Dian Cipta Cendikia)...........................................................................................01-07
Pengelompokan Status Gizi Balita Dengan Data Langsung Dan Data Tidak Langsung Ni Komang Sri Julyantari 1 ,  Ni Made Dewi Kansa Putri 2
(ITB STIKOM Bali)…………………………………………..........................................09-17
Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Produk Ferly Ardhy 1 , Ockhy Jey Fhiter Wassalam 2 ,Tahta Herdian Andika 3 , Salman Alfarisi Salimu 4
(Universitas Aisyah Pringewu)........................................................................................18-23
Analisis Celah Keamanan Jaringan Menggunakan Pengujian Intrution Detection System Dan Microsoft Network Monitor Aliy Hafiz 1 , Sukatmi 2
(AMIK Dian Cipta Cendikia)...........................................................................................24-28
Rekayasa Perangkat Lunak Inventory Barang Dengan Metode Fast Pada Petshop Salsa Di Bandarlampung Pitrawati 1 , Verawati 2 , Riska Bilgisa Putri 3
(AMIK Dian Cipta Cendikia)...........................................................................................29-38
Komparasi Algoritma Winnowing Dan Algoritma Manber Dalam Mendeteksi Kemiripan Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa
(ITB STIKOM Bali)........................................................................................................39-46
Klasifikasi Quality Of Service Layanan Internet Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Cindyk Irawanto 1 , Odi Nurdiawan 2 , Gifthera Dwilestari 3
(STMIK IKMI Cirebon)...................................................................................................47-54
Implementasi Metode Rc6 Untuk Keamanan Pesan Berbasis Android Suci Ananda Sari 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank Semarang)...................................................................................55-61
Sistem Deteksi Manusia Dengan Metode Aggregate Channel Features (Acf) Umi Kholifah 1 , Veronica Lusiana 2
(Universitas Stikubank Semarang)...................................................................................62-69
Pengukuran Kualitas Websitekota Administrasi Jakarta Utara Terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakanmetode Webqual4.0 Rachma Dien 1 , Iwan 2
(Universitas Nusa Mandiri)..............................................................................................70-81
Penerapan Model V Dalam Pengembangan Sistem Penjualan Online
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 No:2.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Pada Toko Lapak Teknik Tools Suhermanto 1 ,Septi Kristin Anantasia 2
(Universitas Panca Sakti Bekasi).....................................................................................82-89
Analisis Sentimen Program Migrasi Tvdigital Menggunakan Algoritmanaive Bayesdengan Chi Square Virgaria Zuliana 1 , Garno 2 , Iqbal Maulana 3
(Universitas Singaperbangsa Karawang)..........................................................................90-95
Perbandinganmetodesimple Queuedan Queue Treedalam Optimalisa Simanajemen Bandwidth Nafis NaufalAnwari 1 ,Puwantoro 2 ,TesaNurPadilah 3
(Universitas SingaperbangsaKarawang).........................................................................96-100
Tingkat Keefektifan Pengembangan Sistem Informasi Dalam Era Revolusi Industri 4.0 Rizky Rahmat Illahi 1 , Nafis Naufal Anwari 2 , Aji Primajaya 3
( Universitas Singaperbangsa Karawang).....................................................................101-105
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Menggunakan Metode Copras Abdul Patahudin 1 ,Felix Andreas Sutanto 2
( UnisbankSemarang)...................................................................................................106-111
Analisis Dan Perancangan Sistem Informasipenjualan Jasa Pencucian Sepatu Dan Tas Pada Sojishoesandbagcareberbasismobile DandiRamasenjaya 1 , KundangKarsonoJuman 2
( Universitas Esa Unggul)............................................................................................112-121
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Komputer Berdasarkan Komponen Menggunakan Metode Hybrid Ahp Dan Mooraberbasis Web
Febian Ageng Resta (Universitas Stikubank Semarang)...............................................................................222-228
Perancangan Sistem Perpustakaan Onlinedi Ma Al Hasan Dengan Metode Spiralberbasis Web Suhermant 1 ,Riza Apriansyah 2
(Universitas Panca Sakti Bekasi).................................................................................129-135
Evaluasi Sistem Informasi Electronic Daily Perform Report (E-Dpr Denganmenggunakanframeworkcobit 5 Afif Khoirul Abdi 1 ,Endro Kuswoyo 2 , Indah Purnamasari 3
(UniversitasNusaMandiri)............................................................................................136-142
Sistem Pengambilan Keputusan Perceraian Dipengadilan Negeri Kotabumi Dengan Metode Saw Nurmayanti 1 ,MerriParida 2 ,DesiMalina 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)....................................................................143-154
Penerapan Metode Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Sparepart Motor (Pt. Lautan Teduh Interniaga Dealer Yamaha Kotabumi) Sidik Rahmatullah 1 , Sigit Mintoro 2 , Karmila Permatasari 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)....................................................................155-163
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor (Cf) Untuk Menurunkan Risiko Kematian Ibu Hamil Berbasis Android Aliy Hafiz 1 , Ferry Susanto 2 , Donny Muda Priyangan 3 , Chandra Kirana 4
(AMIK Dian Cipta Cendikia).......................................................................................164-169
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta
Sehat Dengan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp) (Study Kasus : Provinsi Lampung) Sulasminarti
(AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu).....................................................................170-181
Penerapan Metode V-Model Dalam Perancangan Sistem Penjualan Online
Produk Furniture Menggunakan Php Mysql Di Pd Dua Putri Yuyun Yuningsih (UniversitasPancaSaktiBekasi).....................................................................................182-188
Penerapan Metode K-Nearest Neighbour Untuk Sistem Penentuan Peminjaman Modal Nasabah Bank Syariah Indonesia Cabang Cikarang Berbasis Website Melina Rahmadiah 1 , Parman Suparman 2
(Universitas Panca Sakti Bekasi)..................................................................................189-197
Penerapan Internet Of Things Pada Stop Kontak Lampu Berbasis Arduino M. Abu Jihad Plaza R 1 , Yulina 2 , Sigit Gunanto 3
(Universitas Muhammadiyah Kotabumi).....................................................................198-204
Penerapan Metode Profile Matching Dalam Penentuan Peserta Pelatihan Terbaik (Studi Kasus: Lpk Prima Buana Indonesia Cabang Purwakarta) SriWahyunin 1 , FarizRizalMubarok 2
(Universitas PancaSaktiBekas).....................................................................................205-217
Sistem Penunjang Keputusan Dengan Metode Ahp Menentukan Peringkat Siswa Berdasarkan Hard Skill Dan Soft Skill Haris Munandar 1 , Tumini 2
(Universitas PancaSaktiBekas).....................................................................................218-224
Sistem Informasi Penjualan Kuliner Pada Kedai Linda Berbasis Web Di Kotaagung Kabupaten Tanggamus” (Studi Kasus Kedai Linda Kotaagung) Rima Mawarni 1 , Supriyanto 2 , Dodi Afriansyah 3 ,  Linda Riyanti 4
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi).....................................................................225-230
Penerapan Sistem Informasi Penampungan Aspirasi Masyarakat Berbasis Website Halim Saputro 1 , Agustami 2 , Wahid Susanto 3 , Iwan 4
(Universitas Nusa Mandiri)..........................................................................................231-235
Pengembangan Skema Paten Pada Sistem Informasi Hak Kekayaan Intelektual Lppm Universitas Dhyana Pura I Made Dwi Ardiada 1 , Putu Wida Gunawan 2 , Gerson Feoh 3
(Universitas Dhyana Pura)...........................................................................................236-245
Pengembangan Game Edukasi Untuk Meningkatkan Pemahaman Materi Anatomi Tubuh Bagi Siswa Sd Menggunakan Metode Research And Development Moch Feri Izulhaq 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Arif Rinaldi Dikananda 3
(STMIK IKMI Cirebon)..............................................................................................246-251
Pengembangan Game Edukasi Tebak Surah Pendek Untuk Mengasah Daya Pikir Siswa Menggunakan Metode Research And Development Musofi 1 , Nana Suarna 2 , Arif Rinaldi Dikananda 3
(STMIK IKMI Cirebon)..............................................................................................252-256
Audit Pelayanan Kir Pada Dinas Perhubungan Lampung Utara Menggunakan Metode It-Val Merri Parida 1 , Nurmayanti 2 , Nova Alda Yanti 3
(STMIK  Dian Cipta CendikiaKotabumi).....................................................................257-266

## PAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN PRODUK
Ferly Ardhy 1 , Ockhy Jey Fhiter Wassalam 2 ,Tahta Herdian Andika 3 , Salman Alfarisi Salimu 4
Universitas Aisyah Pringewu 1234
Jl. A. Yani No 1A Tambah Rejo No 1A Pringsewu 1234
Email : ferly@aisyahuniversity.ac.id 1 ockhyjey@aisyahuniversity.ac.id 2 , tahta.herdian.a@aisyahuniversity.ac.id 3 salman@aisyahuniversity.ac.id 4

## ABSTRAK
Penelitian ini di latar belakangi dari hasil pengamatan, saat ini dalam melakukan transaksi penjualan rata-rata sudah  menggunakan  sistem  terkomputerisasi  dan  mencatat  data  transaksi  yang  ada,  namun  data  tersebut hanya  berfungsi  sebagai  arsip  saja  sehingga  belum  bisa  digunakan  sebagai  data  untuk  memprediksi  hasil penjualan  produk  yang  akan  datang  yang  lebih  diminati  konsumen.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menerapka  data  mining  untuk  memprediksi  hasil  penjualan  produk  yang  lebih  diminati  konsumen  dan mencari hubungan keterkaitan antar itemset.
Dari  penerapan  data  mining  tersebut  data  diolah  dengan  menggunakan  algoritma  apriori  untuk  dapat memprediksi  hasil  penjualan  produk.  Dengan  cara  melakukan  pencarian frequent  itemset dengan menggunakan  teknik association  rule .  Dengan  menentukan  kandidat  yang  mungkin  muncul  dan memperhatikan minimum support dan minimum confidence.
Pada  penerapan  data  mining  untuk  prediksi  penjualan  produk  (peneliti  berhasil  menemukan  14  aturan association rules dengan aturan min support 30% dan min confidence 65%.
Kata Kunci : Penjualan, algoritma apriori

## ABSTRACTS
This research is based on observations, currently in conducting sales transactions on average already using a computerized system and recording existing transaction data, but the data only functions as a store archive so that it cannot be used as data to predict the sales results of goods sold. which  will be more attractive to consumers. The purpose of this study is to  apply  data  mining  to  predict the  sales  results of goods  that are more attractive to consumers and to look for relationships between itemsets.
From the application of data mining, the data is processed using a priori algorithm to be able to predict the results  of  the  sale  of  goods.  By  doing  a  frequent  itemset  search  using  the  association  rule  technique.  By determining  the  candidates  that  may  appear  and  paying  attention  to  the  minimum  support  and  minimum confidence
In the application of data  mining  to  predict the sale of goods (researchers managed to  find  14 association rules with a minimum support rule of 30% and a minimum confidence of 65%.
Keywords: Sales, apriori algorithm
1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  bisnis,  setiap  perusahaan  harus memiliki  kemampuan  dalam  bersaing  dan memiliki strategi bagaimana perusahaannya dapat terus berkembang dan memperluas skala
usahanya.  Untuk  itu  strategi  meningkatkan penjualan  produk  yang  mereka  jual  adalah  poin utama, para pelaku usaha harus memiliki berbagai strategi  yang harus dilakukan. Salah satu caranya adalah  dengan  menggunakan  seluruh  data transaksi penjualan yang dimiliki oleh perusahaan itu  sendiri  Penggunaan  data  yang  terdapat  dalam sistem  informasi  untuk  mendukung  kegiatan
pengambilan  keputusan  tidak  cukup  hanya mengandalkan  data  operasional  saja,  tetapi  juga memerlukan  analisis  data  untuk  mengekstraksi data-data  penting.  informasi  yang  terkandung  di dalamnya.  Para  pengambil  keputusan  berusaha memanfaatkan  data warehouse yang  sudah mereka miliki untuk mendapatkan informasi yang berguna untuk membantu pengambilan keputusan (Oktaviani A. TM., 2019). [1]
Penggunaan  data  yang  terdapat  dalam  sistem informasi untuk mendukung kegiatan pengambilan keputusan, tidak cukup hanya mengandalkan data operasional  saja,  tetapi  juga  memerlukan  analisis data untuk  mengekstrak  informasi  penting  yang terkandung di dalamnya. Para pengambil
keputusan berusaha memanfaatkan data
warehouse yang mereka miliki untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  untuk membantu  pengambilan  keputusan  (Badrul, 2016).[2]
Prediksi ini bertujuan untuk mempermudah pihak pengelola dalam melakukan perencanaan penyediaan stok  produk  serta memberitahu pihak minimarket mengenai produk-produk yang paling banyak  diminati  oleh  konsumen.  Sebab  apabila melakukan  pemesanan  produk  dalam  jumlah banyak dan ternyata produk tersebut hanya terjual beberapa saja,  maka perencanaan  yang dilakukan oleh  pihak  minimarket  dinilai  kurang    efektif. Oleh karena itu prediksi penjualan ini diharapkan mampu  memberikan  output  terbaik  sehingga dapat meminimalkan resiko kesalahan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian  ini  ialah  menggunakan  metode  dasar analisis  asosiasi  dengan  penerapan  algoritma apriori.  Salah  satu  implementasi  dari  asosiasi adalah  market  basket  analysis  atau  analisis keranjang belanja. (Wahyu DR: 2021) [3].
Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi pada datacmining .  Penelitian  yang  dilakukan  R. Agrawal,  et  al  pada c tahun  1993  yang  berjudul “ Mining Association  Rules Between Sets of Items in Large Databases ”  adalah  awal  mula dikembangkannya data  mining dengan  metode asosiasi menggunakan algoritma apriori [4].
Analisis  asosiasi  adalah  salah  satu  teknik data mining yang  digunakan  untuk  menemukan hubungan  menarik  antara  suatu  kombinasi item yang tersembunyi dalam suatu database . Hubungan  ini  dapat  direpresentasikan  dalam
suatu  bentuk      aturan  asosiasi  [5].  Analisis asosiasi  akan  berusaha  mengungkap  asosiasi antara  atribut,  yaitu  berusaha  untuk  mengungkap aturan untuk mengukur hubungan antara dua atau lebih  atribut.  Secara  umum  aturan  asosiasi mempunyai bentuk.
Adapun perhitungan nilai support dan confidence dapat  dijelaskan  sebagai  berikut  (Adie  Wahyudi Oktavia Gama : 2016) [6]:
1. Analisis  Pola  Frekuensi  Tinggi    nilai support dalam  database.  Nilai support diperoleh dengan rumus :
Support (A)= Σ Transaksi yang mengandung A 100% Σ  Total Transaksi
Sementara nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus :
Support (A,B) = P(A∩B) Support (A,B) = Σ Transaksi yang mengandung A,B *100%
Σ  Total Transaksi

## 2. Pembentukan aturan asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tertinggi ditemukan, barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  minimum confidence dengan  menghitung confidence aturan  asosiatif  A  →  B.  Nilai confidence aturan  A  →  B  diperoleh  rumus berikut:
Confidence=P(A|B)= Σ Transaksi yang mengandung A dan B *100%
Σ Transaksi A Tahapan  berikutnya  adalah  proses  menghitung data transaksi harian menjadi daftar itemset

## Tabel 1 Transaksi Harian
Nilai support 1 item dengan ketentuan nilai Minimum Support 30%
Rumus Support (A) = Σ Transaksi yang mengandung A   *100%
Σ Total Transaksi Produk Traksaksi Beras Slyp UBK 77 Pasta gigi Pepsodent 60 Susu Frisian Flag Cokelat 66 Blue band 200g 28 Gula curah 1000g 81 Sabun Mandi Dettol 33 Biscuit Roma 300g 60
Support (Beras Slyp UBK) = Σ Transaksi (Beras Slyp UBK)   *100% Σ  100 =  77 *100%  = 77% 100 Support (Pasta gigi Pepsodent) = Σ Transaksi (Pasta gigi Pepsodent)   *100%
Σ  100 =  60 *100% = 60%
100
Support (Susu Frisian Flag .C) = Σ Transaksi
(Susu Frisian Flag.C) *100%
Σ  100
=  66 *100%=66%
100
Support (Blue band 200g)  = Σ Transaksi (Blue band 200g)   *100% Σ  100
= 28 *100% =28%
100 Support (Gula Curah 1000g) = Σ Transaksi (Gula Curah 1000g)   *100% Σ  100
=  81 *100%=81%
100 Support (Sabun Mandi Dettol) = Σ Transaksi (Sabun Mandi Dettol)   *100%
Σ  100 = 33 *100% = 33%
100 Support (Biscuit Roma 300g) = Σ Transaksi (Biscuit Roma 300g)   *100%
Σ  100
= 60 *100%=60%
100
Tabel 2. Daftar hasil suppor t tiap itemset Itemset Banyak nya Transaksi Support Beras Slyp UBK 77 77% Pasta gigi Pepsodent 60 60% Susu Frisian Flag Cokelat 66 66%
Blue Band 200g 29 29% Gula Curah 1000g 81 81% Sabun Mandi Dettol 28 28% Biscuit Roma 300g 60 60% Iterasi  2  untuk  mendapatkan  2 itemset ,  harus dilakukan kombinasi K-itemset sebelumnya agar terpenuhi minimum support Itemset Banyak nya Transaksi Supp ort Beras Slyp UBK, Gula Curah 1000g 58 58% Susu Frisian Flag Cokelat, Gula Curah 1000g 54 54% Biscuit Roma 300g, Gula Curah 1000g 43 43% Gula Curah 1000g, Pasta gigi Pepsodent 46 46% Beras Slyp UBK, Susu Frisian Flag Cokelat 50 50% Beras Sly UBK, Biscuit Roma 300g 50 50% Beras Slyp UBK, Pasta gigi Pepsodent 48 48% Susu Frisian Flag Cokelat, Biscuit Roma 300g 34 34% Susu Frisian Flag Cokelat, Pasta gigi Pepsodent 31 31% Biscuit Roma 300g, Pasta gigi Pepsodent 34 34%
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 No:2.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Tabel  4.  Daftar  hasil  support  3    kombinasi itemset
Dari penyelesaian di atas, berikut adalah hasil aturan final asosiasi atau  rule :
Tabel 5. Aturan Final Asosiasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  proses  perhitungan  Nilai Suppor t  dan Confidence pada  Itemset  secara  manual.  Dengan informasi dari data penjualan sebagai berikut :
1. Hasil Suppor t tiap Itemset
1. Beras Slyp UBK memiliki nilai support 77%
2. Pasta  gigi  Pepsodent  memiliki  nilai  support 60%
3. Susu  Frisian  Flag  Cokelat  memiliki  nilai support 66%
4. (Blue  band 200g  memiliki  nilai  support 29%) tereliminasi
5. Gula Curah 1000g memiliki nilai support 81%
6. (Sabun  Mandi  Dettol  memiliki  nilai  support 28%) tereliminasi
7. Biscuit  Roma  300g  memiliki  nilai  support 60%
2. Hasil Support Kombinasi 2 Itemset
1. Beras Slyp UBK, Gula Curah 1000g memiliki support 58%.
2. Susu Frisian Flag  Cokelat, Gula Curah 1000g memiliki nilai support 54%.
3. Biscuit  Roma  300g,  Gula  Curah  1000g memiliki  nilai support 43%.
4. Gula  Curah  1000g,  Pasta  gigi  Pepsodent memiliki nilai support 46%.
5. Beras  Slyp  UBK,  Susu  Frisian  Flag  Cokelat memiliki nilai support 50%.
6. Beras Sly UBK, Biscuit  Roma 300g memiliki nilai support 50%.
7. Beras  Slyp  UBK,  Pasta  gigi  Pepsodent memiliki nilai support 48%.
8. Susu Frisian Flag Cokelat, Biscuit Roma 300g memiliki nilai support 34%.
9. Susu  Frisian  Flag  Cokelat,  Pasta  gigi Pepsodent memiliki nilai support 31%.
10. Biscuit  Roma  300g,  Pasta  gigi  Pepsodent memilki nilai support 34%.
3. Hasil Support Kombinasi 3 Itemset
1. Beras Slyp UBK, Pasta gigi Pepsodent, Gula
Curah 1000g memiliki nilai support 34%. 2. (Susu  Frisian  Flag  Cokelat,  Gula  Curah 1000g,  Biscuit  Roma  300g  memiliki  nilai support 23%) tereliminasi.
3. Beras  Slyp  UBK,  Gula  Curah  100g,  Biscuit Roma 300g memiliki nilai support 33%.
4. Beras  Slyp  UBK  ,Susu  Frisian  Flag  Cokelat, Gula  Curah  1000g  memiliki  nilai  support 38%. Itemset Banyak nya Transak si Support Beras Slyp UBK, Pasta gigi Pepsodent, Gula Curah 1000g 34 34% Susu Frisian Flag Cokelat, Gula Curah 1000g, Biscuit Roma 300g 23 23% Beras Slyp UBK, Gula Curah 1000g, Biscuit Roma 300g 33 33% Beras Slyp UBK, Susu Frisian Flag Cokelat, Gula Curah 1000g 38 38% Beras Slyp UBK, Pasta gigi Pepsodent, Biscuit Roma 300g 30 30% Beras Slyp UBK, Pasta gigi Pepsodent, Susu Frisian Flag Cokelat 25 25% Susu Frisian Flag Cokelat, Pasta gigi Pepsodent, Biscuit Roma 300g 14 14% Beras Slyp UBK, Susu Frisian Flag Cokelat, Biscuit Roma 300g 28 28%
5. Beras  Slyp  UBK,  Pasta  gigi  Pepsodent, Biscuit  Roma  300g  memiliki  nilai  support 30%.
6. (Beras Slyp UBK, Pasta gigi Pepsodent, Susu Frisian  Flag  Cokelat  memiliki  nilai  support 25%) tereliminasi.
7. (Susu  Frisian  Flag  Cokelat,  Pasta  gigi Pepsodent, Biscuit Roma 300g memiliki nilai support 14%) tereliminsi.
8. (Beras Slyp UBK, Susu Frisian Flag Cokelat, Biscuit  Roma  300g    memiliki  nilai  support 28%) tereliminasi.
4. Aturan Assoiasi atau Rule
1. Jika membeli Pasta gigi Pepsodent maka akan membeli  Beras  Slyp  UBK  memiliki  nilai support 48% dan confidence 80%.
2. Jika membeli Susu Frisian Flag Cokelat maka akan  membeli  Gula  curah  1000g  memiliki nilai support 5% dan confidence 81,8%.
3. Jika  membeli  Gula  Curah  1000g  maka  akan membeli Susu  Frisian Flag Cokelat  memiliki nilai support 54% dan confidence 66,7%.
4. Jika  membeli  Beras  Slyp  UBK  maka  akan membeli  Gula  Curah  Curah  1000g  memiliki nilai support 58% dan confidence 75,3%
5. Jika  membeli  Gula  Curah  1000g  maka  akan memebeli  Beras  Slyp  UBK  memiliki  nilai support 58% dan confidence 71,6%.
6. Jika membeli Susu Frisian Flag cokelat maka akan membeli Beras slypUBK memiliki nilai support 50% dan confidence 75,7%.
7. Jika membeli Pasta gigi pepsodent maka akan membeli Gula curah 1000g
8. memiliki  nilai  support  46%  dan  confidence 76,6%.
9. Jika  membeli  Biscuit  roma  300g  maka  akan membeli  Beras  slyp  UBK  memiliki  nilai support 50% dan confidence 83,3%
10. Jika  membeli  Biscuit  roma  300g  maka  akan membeli  Gula  curah  1000g  memilki  nilai support 43% dan confidence 71,7%.
11. Jika  membeli  Beras  slyp  UBK  dan  Susu frisian flag cokelat maka akan membeli Gula curah 1000g  memiliki  nilai  support 38% dan confidence76%.
12. Jika  membeli  Beras  Slyp  UBK  dan  Gula Curah  1000g  maka  akan  membeliSusu Frisisan  Flag  Cokelat  memiliki  nilai  support 38% dan confidence 65,5%.
13. Jika  membeli  Susu  Frisian  Flag  Cokelat  dan Gula  maka  akan  membeli  Beras  Slyp  UBK memiliki  nilai  support  38%  dan  confidence 70,4%.
14. Jika membeli Beras Slyp UBK dan Pasta gigi Pepsodent  maka  akan  membeli  Gula  Curah
1000g  memiliki  nilai  support  34%  dan confidence70,8%.
15. Jika  membeli  Pasta  gigi  Pepsodent  dan  Gula Curah 1000g maka akan mem-beli Beras Slyp UBK memiliki nilai support 34% dan 73,9%.
16. Jika  membeli  Pasta  gigi  dan  Biscuit  Roma 300g maka akan  membeli Beras Slyp UBK memiliki  nilai  support 30% dan confidence 88,2%.
17. Jika  membeli  Beras  Slyp  UBK  dan  Biscuit Roma 300g maka akan membeli Gula curah 1000g  memiliki  nilai  support  33%  dan confidence 66%.
18. Jika  membeli  Gula  Curah  1000g  dan Biscuit  Roma  300g  maka  akan  mem-beli Beras Sly UBK memiliki nilai support 33% dan confidence 76,7%.

## 4, KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Dapat  disimpulkan  bahwa  pada  Penerapan  Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Menggunakan Metode Algoritma Apriori
dengan  aturan  min  support  30%  dan  min confidence  65%  menghasilkan  14  Aturan Rules seperti yang telah dituliskan diatas.

## 4.2 Saran
Hasil  dari  perhitungan  ini  bukan  lah  nilai  mutlak yang  harus  diikuti  dalam  menetukan  penjualan melainkan  hanya  sebagai  bahan  pertimbangan peneliti lain dalam menentukan prediksi penjualan  produk  yang  memiliki  nilai  frequensi tertinggi  dan  terendah  dan  membantu  dalam pengaturan  tata  letak  produk  yang  memilki keterkaitan  bisa  dicari  dengan  metode  algoritma apriori.  sistem  yang  dibuat  untuk  menentukan prediksi penjualan produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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.
[2] Badrul, M. (2016). Algoritma Asosiasi dengan algoritma apriori untuk menganalisa  data  penjualan.  Pilar Nusa Mandiri, XIII(2), 121–129.
[3]  Wahyu DR (2021)    Penerapan Market  Basket
Analysis Pada  Pola  Pembelian Produk Oleh Konsumen Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori
[4] R. Agrawal, et al  (1993), Mining Association Rules  between  Sets  of  Items  in Large  Databases .  Proceedings  of the 1993 ACM SIGMOD
Conference Washington DC, USA.
[5]  P.  N.  Tan,  et  al  (2004), Introduction  to  Data Mining , USA:  Addison-Wesley,.
[6]  Wahyudi  Oktavia  Gama , Adie  (2016) Implementasi  Algoritma  Apriori untuk Menentukan Frequent
Itemset  Dalam  Keranjang  Belanja, Teknologi Elektro, 15 (2), 27-32