JURNAL SISFOTENIKA Vol. 11 No. 1, Januari 2021 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v11i1.1033

## Penerapan Metode Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk

## Implementation of Apriori Algorithm for Determining Product Purchase Patterns
Nindy Devita Sari* 1 , Bambang Soedijono W A 2 , Asro Nasiri 3 1,2,3 Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Yogyakarta, Tlp (0274) 884201 1,2,3 J Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta e-mail: * 1 nindy.9243@students.amikom.ac.id, 2 bambang.s@amikom.ac.id, 3 asro@amikom.ac.id
Abstrak
Dalam penelitian ini akan dilakukan penerapan metode asosiasi data mining menggunakan algoritma Apriori untuk menentukan pola pembelian produk. Data diperoleh dari data transaksi penjualan di Toko Jaya Putra Bumi Agung berupa nota pembelian yang kemudian akan diimplementasikan menggunakan algoritma Apriori. Teknik data mining yang digunakan adalah metode association rule untuk mengetahui pola antar item satu dengan item lainnya menggunakan support dan confidence. Pada penelitian ini dari proses perhitungan dengan algoritma Apriori diperoleh nilai minimum support 50% dan nilai minimum confidence 70% maka dihasilkan kecenderungan produk yang dibeli oleh konsumen yaitu jika membeli minyak goreng maka membeli telur dengan confidence 75%. Jika membeli kopi sumendo maka membeli gula dengan confidence 77,8%. Penelitian ini diharapkan dapat membantu dan berguna bagi pihak pemilik Toko Jaya Putra Bumi Agung untuk memprediksi dan menganalisa kombinasi- kombinasi jenis produk apa saja yang sering dibeli konsumen secara bersamaan. Untuk penelitian selanjutnya perlu dikembangkan lagi dengan menggabungkan algoritma data mining lainnya. Sebaiknya penggunaan dataset yang digunakan akan lebih baik menggunakan dataset yang lebih banyak jumlahnya sehingga dapat memperoleh nilai akurasi yang lebih tinggi. Kata kunci — Apriori, Association Rule, Data Mining, Item.

## Abstract
In this study, the implementation of Data Mining association method using Apriori algorithm to determine product purchase pattern. Data obtained from the sales transaction data in the Toko Jaya Putra Bumi Agung in the form of a purchase note that will then be implemented using Apriori algorithm. The data mining technique used is the association rule method to know the pattern between items one and other items using support and confidence. In this study of the calculation process with Apriori algorithm obtained minimum value of support 50% and minimum confidence value 70% then resulting tendency of products purchased by consumers ie if buying cooking oil then buy eggs with confidence 75%. If buying Sumendo coffee then buy sugar with confidence 77.8%. This research is expected to be helpful and useful for the owner of Toko Jaya Putra Bumi Agung to predict and analyze the combinations of what kinds of products are often purchased by consumers simultaneously. For further research need to be developed again by combining other data mining algorithms. Preferably the use of datasets that are used will be better to use larger datasets so that they can obtain higher accuracy values.
Keywords— Apriori, Association Rule, Data Mining, Item.

## Penerapan Metode Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk

## 1. PENDAHULUAN
Toko Jaya Putra Bumi Agung merupakan sebuah toko kelontong yang menyediakan berbagai kebutuhan pokok dan kebutuhan sehari-hari yang dibutuhkan masyarakat seperti sembako, bumbu dapur, peralatan dapur, peralatan bersih-bersih, peralatan kamar mandi dan lain sebagainya. Toko Jaya Putra Bumi Agung beralamat di Bumi Agung, Lempuing, Kabupaten Ogan Komering Ilir, Sumatera Selatan. Transaksi penjualan pada Toko Jaya Putra Bumi Agung masih menggunakan sistem manual sehingga data transaksi penjualan sehari-hari tersebut akan menyebabkan penumpukan data karena banyaknya transaksi penjualan yang dilakukan setiap harinya. Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari data transaksi penjualan di Toko Jaya Putra Bumi Agung berupa nota (copy struk) pembelian yang kemudian akan diimplementasikan menggunakan metode asosiasi algoritma Apriori untuk menentukan pola pembelian produk.
Sebagian besar toko-toko yang menjual barang dagangannya mempunyai data transaksi penjualan. Data transaksi penjualan merupakan suatu hal yang bisa dimanfaatkan untuk suatu pengambilan keputusan bisnis. Rata-rata data transaksi penjualan tidak diolah kembali dan hanya dijadikan arsip serta pembuatan suatu laporan penjualan. Untuk meningkatkan penjualan, maka sebuah toko harus memiliki informasi penting untuk meningkatkan penjualannya, salah satu caranya adalah mengolah data transaksi yang menumpuk menjadi sebuah informasi yang berguna.
Oleh karena itu diperlukan penggalian data untuk menghasilkan informasi yang berguna. Data mining adalah salah satu ilmu yang dapat diterapkan dalam kasus seperti ini. D ata mining yaitu suatu proses mengelola data untuk mendapatkan suatu informasi atau pengetahuan. Data mining digunakan untuk ekstraksi informasi penting yang tersembunyi dari dataset yang besar.
Dengan adanya data mining maka akan didapatkan knowledge di dalam kumpulan data yang banyak jumlahnya [1].
Asosiasi atau association rule adalah suatu metode data mining yang bertujuan mencari sekumpulan item yang sering muncul bersamaan diantara banyak transaksi, dimana setiap transaksi terdiri dari beberapa item . Association rule yang dimaksud dilakukan melalui mekanisme perhitungan support dan confidence dari suatu hubungan item [2]. Association rule mendukung pengambilan keputusan dalam bidang pemasaran, misalnya untuk mengetahui pola pembelian konsumen, persediann stok barang, penentuan tata letak barang, sebagai bahan rekomendasi strategi promosi penjualan dan lain-lain.
Algoritma Apriori merupakan salah satu algoritma data mining association rule untuk menentukan frequent itemset yang berfungsi untuk mencari pola dalam sebuah data [3]. Beberapa penelitian dalam bidang metode asosiasi data mining menggunakan algoritma Apriori diantaranya, implementasi algoritma Apriori untuk prediksi stok peralatan tulis pada toko xyz [4]. Penelitian ini menghasilkan tingkat support 60% dan tingkat confidence 80% dengan produk peralatan tulis yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan adalah Buku dan Pulpen. Saran dari penelitian ini sebaiknya data-data yang digunakan harus lebih spesifik dan menggunakan lebih dari satu jenis transaksi untuk mendapatkan nilai support dan nilai confidence yang lebih bervariasi.
Penelitian lain yang membahas, penerapan algoritma Apriori pada sistem rekomendasi barang di minimarket batox [5]. Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma yang digunakan program sesuai dengan perhitungan algoritma Apriori . Selain itu dilakukan uji di Minimarket Batox dengan membandingkan rekomendasi sistem menghasilkan adanya perbedaan kuantitas pada jenis barang yang terpilih.
Penelitian lain yang membahas, analisis pola pembelian obat di apotek uii farma menggunakan metode algoritma Apriori [6]. Penelitian ini menghasilkan minimum support sebesar 0.0005 dan confidence sebesar 0.7 didapatkan 12 rules dalam pola pembelian obat di Apotek UII Farma. Nilai confidence tertinggi yaitu 94% didapat pada pembelian Alpara/10',
Ambroxol 30mg/5ml Elixir 60ml maka akan membeli obat Ciprofloxasin 500 mg/Strip secara bersamaan.
Berdasarkan latar belakang tersebut maka di dapat rumusan masalah bagaimana kecenderungan pola pembelian produk di Toko Jaya Putra Bumi Agung dan bagaimana implementasi Algoritma Apriori pada data transaksi penjualan produk. Sedangkan tujuan penelitiannya adalah untuk mengetahui kecenderungan pola pembelian produk di Toko Jaya Putra Bumi Agung dan mengetahui implementasi Algoritma Apriori pada data transaksi penjualan produk.
2. METODE PENELITIAN 2.1 Alur Penelitian Dalam metode penelitian ini menggunakan System Development Life Cycle ( SDLC ) yaitu Analisa, Desain, Implementasi, dan Pengujian. Sedangkan metode analisis data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan Knowledge Discovery in Database ( KDD ), dan metode pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari data transaksi penjualan produk di Toko Jaya Putra Bumi Agung pada bulan Mei dan Juni 2020. Data tersebut akan dijadikan sampel dalam penerapan algoritma Apriori untuk mengetahui item-item belanja yang sering dibeli secara bersamaan dalam suatu waktu.
Atribut-atribut yang digunakan dalam penelitian ini adalah No Struk dan Jenis Barang. Hal ini dikarenakan data sebelumnya berupa copy struk pembelian yang berisi beberapa atribut seperti “tanggal”, “Jumlah”, “Harga” dan lain-lain tetapi tidak semua atribut tersebut digunakan, yang diperlukan hanya atribut “No struk” dan “Jenis barang”. Adapun tahapan-tahapan proses dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Flowchart Desain Penelitian 1. Menentukan Topik Menentukan topik penelitian, yaitu Penerapan Metode Asosiasi Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk pada Toko Jaya Putra.
2. Studi Literatur

## Penerapan Metode Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk
Pada tahap studi literatur penulis melakukan kajian pustaka, yaitu mempelajari buku- buku referensi dan penelitian sejenis sebelumnya yang pernah dilakukan oleh orang lain. Tujuannya ialah untuk mendapatkan landasan teori mengenai masalah yang akan diteliti.
3. Identifikasi Masalah
Masalah yang diidentifikasi dalam penelitian ini menggunakan metode asosiasi data mining untuk menentukan pola pembelian produk sebagai bahan pertimbangan dalam pengembilan keputusan bisnis di Toko Jaya Putra Bumi Agung.
4. Pengumpulan Data Pengumpulan data diperoleh dari data transaksi penjualan produk di Toko Jaya Putra Bumi Agung pada bulan Mei dan Juni 2020 berupa copy struk pembelian.
5. Cleaning Data
Pada proses cleaning data yaitu bertujuan untuk membuang data yang tidak konsisten dan bersifat noise . Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data.
6. Transformasi Data Pada proses transformasi data, data kemudian ditransformasi dengan membuat kode setiap No Struk dan Jenis Barang. Hal ini dilakukan untuk memudahkan analisis.
7. Association Rules Metode Algoritma Apriori
Merupakan tahapan untuk menemukan pola informasi dari sekumpulan data dengan menggunakan metode data mining association rules dan algoritmanya yaitu algoritma Apriori untuk menentukan pembelian produk di Toko Jaya Putra Bumi Agung.
8. Hasil Perhitungan Setelah semua proses selesai maka akan didapatkan hasil perhitungan dari association rules metode algoritma Apriori .
9. Kesimpulan dan Saran Pada tahap kesimpulan harus mencerminkan jawaban dari rumusan masalah yang diajukan. Setelah penarikan simpulan, kemudian dirumuskan implikasi dan saran untuk pihak yang terkait.
2.2 Association Rule
Assosiation rule adalah suatu metode yang bertujuan untuk mencari pola yang sering muncul diantara banyak transaksi, dimana setiap transakasi terdiri dari beberapa item sehingga metode ini akan mendukung sistem rekomendasi melalui penemuan pola antar item dalam transaksi yang terjadi [7].
Aturan asosiasi akan menggunakan data latihan, untuk menghasilkan pengetahuan. Pengetahuan untuk mengetahui item-item belanja yang sering dibeli secara bersamaan dalam suatu waktu. Aturan asosiasi yang berbentuk “ if…then… ” atau “ Jika…Maka… ” merupakan knowledge yang dihasilkan dari fungsi aturan asosiasi [8]. Pada transaksi yang terdapat item X terdapat kemungkinan ada item Y juga didalamnya, dinotasikan � → � , dimana X dan Y adalah disjoint itemset , dinotasikan � ∩ � . Kumpulan dari transaksi-transaksi ini disebut dengan itemset , yang dinotasikan dengan Ik (k=1, 2, … m) . Jika terdapat itemset yang mempunyai item sebanyak k , maka disebut dengan k-itemset [9]. Association rule adalah teknik data mining yang berguna untuk menemukan suatu korelasi atau pola yang terpenting atau menarik dari sekumpulan data besar [10].
Association rule ini nantinya akan menghasilkan rules yang menentukan seberapa besar hubungan antar X dan Y tadi, dan diperlukan dua ukuran untuk rules ini, yakni support dan confidence . Support (nilai penunjang/pendukung) merupakan kemungkinan X dan Y muncul bersamaan yang dinotasikan [11]:
Sedangkan confidence (nilai kepastian/keyakinan) merupakan kemungkinan munculnya Y ketika X juga muncul, dinotasikan :
Definisi analisis asosiasi adalah proses menemukan aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum support dan syarat minimum confidence .
2.3 Algoritma Apriori
Algoritma Apriori adalah algoritma yang dalam proses pengambilan data-nya menggunakan aturan asosiatif ( association rule ) untuk mengetahui hubungan kombinasi item . Aturan asosiatif tersebut dilakukan dengan perhitungan support dan confidence dari suatu hubungan item . Jika nilai support lebih besar dari minimum support dan nilai confidence lebih besar dari minimum confidence , maka rule asosiasi tersebut dapat dikatakan interesting [12]. Algoritma Apriori diciptakan oleh Agrawal & Srikant pada tahun 1994 untuk penentuan frequent itemsets untuk aturan asosiasi boolean . Algoritma Apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining . Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis ( market basket analysis ). Algoritma Apriori menggunakan pengetahuan mengenai frequent itemset yang telah diketahui sebelumnya, untuk memproses informasi selanjutnya. Algoritma Apriori menentukan atribut-atribut yang mungkin muncul dengan cara memperhatikan minimum support dan minimum confidence [13].
Dua proses utama dalam algoritma Apriori , yaitu [14]:
1. Join (penggabungan) : Pada proses ini, setiap item dikombinasikan dengan item yang lainnya sampai tidak terbentuk kombinasi lagi.
2. Prune (pemangkasan) : Pada proses ini, hasil dari items yang telah dikombinasikan tadi lalu dipangkas dengan menggunakan minimum support yang telah ditentukan oleh user . Dua proses utama tersebut merupakan langkah yang akan dilakukan untuk mendapat frequent itemset , yang dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Algoritma Apriori Pembentukan Aturan Asosiasi []
2.4 Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola ditemukan, selanjutnya dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A & B [10]. Nilai confidance diperoleh dengan cara mencari jumlah transaksi yang mengandung nilai A dan B ( item pertama bersamaan dengan item yang lain) dibagi dengan jumlah transaksi yang mengandung A ( item pertama). Dan untuk menentukan aturan asosiasi yang akan dipilih maka harus diurutkan berdasarkan Support×Confidence . Aturan diambil sebanyak n aturan yang memiliki hasil atau nilai yang terbesar. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Algoritma Apriori
Tools yang digunakan dalam perhitungan metode association rule algoritma Apriori pada penelitian ini menggunakan software Microsoft Excel 2016. Tahapan proses pengolahan data

## Penerapan Metode Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk
transaksi penjualan produk menggunakan algoritma Apriori , maka digambarkan flowchart seperti gambar 4 berikut.
Gambar 4. Flowchart Algoritma Apriori
3.2 Data Transaksi Penjualan Produk Berdasarkan nota transaksi penjualan produk pada periode Mei dan Juni 2020, ada 20 nota transaksi penjualan produk yang disusun pada tabel 1 berikut. Tabel 1. Pola Transaksi Penjualan Produk Kode Item Pembelian 1 Simas, Telur, Minyak Goreng, Susu Kental Manis Bendera, Kecap Bango 2 Gula, Kopi Sumendo, Rinso Cair, Susu Kental Manis Bendera 3 Minyak Goreng, Telur, Rinso Cair, Kopi Sumendo, Gandum Mila 4 Telur, Gandum Mila, Minyak Goreng 5 Gula, Telur, Susu Kental Manis Bendera, Minyak Goreng 6 Kopi Sumendo, Gula, Rinso Cair, Supermi 7 Supermi, Minyak Goreng, Susu Kental Manis Bendera 8 Simas, Telur, Gandum Mila, Rinso Cair 9 Kopi Sumendo, Gula, Rinso Cair, Susu Kental Manis Bendera 10 Minyak Goreng, Gandum Mila, Telur 11 Telur, Simas, Rinso Cair, Kopi Sumendo, Gandum Mila 12 Gula, Rinso Cair, Kopi Sumendo, Susu Kental Manis Bendera 13 Gula, Minyak Goreng, Kopi Sumendo, Telur 14 Simas, Telur, Minyak Goreng, Supermi, Rinso Cair 15 Gula, Kopi Sumendo, Telur, Susu Kental Manis Bendera 16 Telur, Minyak Goreng, Rinso Cair, Indomie Goreng 17 Supermi, Minyak Goreng, Gandum Mila, Simas 18 Gandum Mila, Telur, Rinso Cair, Minyak Goreng, Simas 19 Susu Kental Manis Bendera, Gula, Kopi Sumendo 20 Simas, Minyak Goreng, Rinso Cair, Susu Kental Manis Bendera
3.3 Tabulasi Data Transaksi
Selanjutnya, semua data transaksi penjualan produk di bentuk tabel tabular yang akan mempermudah dalam mengetahui berapa banyak item atau produk yang dibeli dalam setiap nota seperti pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Format Tabular Data Transaksi Kode Minyak Goreng Supermi Telur Rinso Cair Kopi Sumendo Simas Gandum Mila SKM Bendera Gula Kecap Bango Indomie Goreng n 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 2 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 3 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 4 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0
5 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 6 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 7 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 8 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 9 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 10 1 0 1 0 0
0 1 0 0 0 0 0 11 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 0 12 0 0 0 1 1 0
0 1 1 0 0 0 13 1 0 1 0 1 0
0 0 1 0 0 0 14 1 1 1 1 0 1
0 0 0 0 0 0 15 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 16 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 17 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 18 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 19 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 20 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 Jumlah 12 4 12 11 9 7 7 9 8 1 1 0 3.4 Pembentukan Itemset 3.4.1 1 Itemset Berikut ini adalah penyelesaian berdasarkan data yang sudah disediakan pada tabel 2
Proses pembentukan atau disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 40% dengan rumus sebagai berikut:
a. Minyak Goreng
b. Supermi
c. Telur
d. Rinso Bubuk
e. Kopi Sumendo
f. Simas
g. Gandum Mila
h. SKM Bendera
i. Gula
j. Kecap Bango
k. Indomie Goreng
Tabel 3. Support dari setiap Item Nama Items Jumlah Support (dalam persen)

## Penerapan Metode Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk
Minyak Goreng 12 60 Supermi 4 20 Telur 12 60 Rinso Bubuk 11 55 Kopi Sumendo 9 45 Simas 7 35 Gandum Mila 7 35 SKM Bendera 9 45 Gula 8 40 Kecap Bango 1 5 Indomie Goreng 1 5
Berdasarkan hasil pada tabel 3 di atas dapat diketahui bahwa, yang memenuhi standar minimum support 40% yaitu pada produk Minyak Goreng, Telur, Rinso Bubuk, Kopi Sumendo, Susu Kental Manis Bendera dan Gula. Selanjutnya setelah proses pembentukan 1 itemset maka akan dilanjutkan dengan kombinasi 2 itemset seperti pada tabel 4. 3.4.2 Kombinasi 2 Itemset Proses pembentukan atau disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support = 40% dapat diselesaikan dengan rumus berikut :
a. Minyak Goreng, Telur
b. Minyak Goreng, Rinso Bubuk
c. Minyak Goreng, Kopi Sumendo
d. Minyak Goreng, SKM Bendera
e. Minyak Goreng, Gula
f. Telur, Rinso Bubuk
g. Telur, Kopi Sumendo
h. Telur, SKM Bendera
i. Telur, Gula
j. Rinso Bubuk, Kopi Sumendo
k. Rinso Bubuk, SKM Bendera
l. Rinso Bubuk, Gula
m. Kopi Sumendo, SKM Bendera
n. Kopi Sumendo, Gula
o. SKM Bendera, Gula
Tabel 4. Minimum Support dari 2 Itemset 40 % Nama Items Jumlah Support (dalam persen) Minyak Goreng, Telur 10 50 Minyak Goreng, Rinso Bubuk 6 30 Minyak Goreng, Kopi Sumendo 2 10 Minyak Goreng, SKM Bendera 4 20 Minyak Goreng, Gula 2 10 Telur, Rinso Bubuk 6 30 Telur, Kopi Sumendo 3 15 Telur, SKM Bendera 3 15 Telur, Gula 3 15 Rinso Bubuk, Kopi Sumendo 6 30 Rinso Bubuk, SKM Bendera 4 20 Rinso Bubuk, Gula 4 20 Kopi Sumendo, SKM Bendera 4 20 Kopi Sumendo, Gula 10 50 SKM Bendera, Gula 6 30 Dari kombinasi 2 itemset dengan minimum support 40% dapat diketahui kombinasi 2
itemset yang memenuhi standar minimum support yaitu Minyak Goreng, Telur dengan support sebesar 50% dan Kopi Sumendo, Gula dengan support 50%. Selanjutnya, setelah proses kombinasi 2 itemset selesai, kemudian akan dilakukan proses pembentukan 3 itemset seperti pada tabel 4.
3.4.3 Kombinasi 3 Itemset
Proses pembentukan
atau disebut dengan 3 itemset dengan jumlah minimum support = 40% Dapat diselesaikan dengan rumus berikut.
a. Minyak Goreng, Telur, Kopi Sumendo
b. Minyak Goreng, Telur, Gula
c. Minyak Goreng, Kopi Sumendo, Gula
d. Telur, Kopi Sumendo, Gula
Tabel 5. Kombinasi 3 Itemset Nama Items Jumlah Support (dalam persen) Minyak Goreng, Telur, Kopi Sumendo 2 10 Minyak Goreng, Telur, Gula 2 10 Minyak Goreng, Kopi Sumendo, Gula 1 5 Telur, Kopi Sumendo, Gula 1 5

## Penerapan Metode Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk
Dari hasil tabel 5 diatas dapat dilihat bahwa, tidak ada kombinasi 3 itemset yang memenuhi minimum support 40%, maka yang dapat digunakan untuk pembentukan aturan asosiasi adalah kombinasi 2 itemset karena kombinasi 2 itemset tersebet memenuhi minimun support 40%.
3.4.4 Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah semua pola frequent itemset dengan nilai tinggi ditemukan, kemudian mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A→B . Minimum Confidence = 70%
Nilai Confidence dari aturan A→B diperoleh :
a. Jika membeli Minyak Goreng maka akan membeli Telur
b. Jika membeli Kopi Sumendo maka akan membeli Gula
Tabel 6. Aturan Asosiasi Aturan Confidence Jika membeli Minyak Goreng maka membeli Telur 9/12 75% Jika membeli Kopi Sumendo maka membeli Gula 7/9 77,8%
Berdasarkan Tabel 6 diatas dapat disimpulkan bahwa, produk yang paling sering dibeli oleh konsumen adalah Kopi Sumendo, Gula, Minyak Goreng dan Telur, dengan diketahuinya produk yang paling sering dibeli konsumen, maka diharapkan dapat membantu dan berguna bagi pemilik toko untuk menjaga ketersediaan stok produk, penentuan tata letak produk serta sebagai bahan strategi promosi produk berdasarkan kombinasi itemset produk yang terbentuk.
3.5 Hasil Perhitungan
Dari proses perhitungan dengan metode asosiasi data mining menggunakan algoritma Apriori pada tabel 6 dihasilkan kecenderungan produk yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan dengan ditentukan nilai minimum support 50% dan nilai minimum confidence 70%, yaitu :
1. Jika membeli Minyak Goreng maka akan membeli Telur dengan confidence 75%.
2. Jika membeli Kopi Sumendo maka akan membeli Gula dengan confidence 77,8%.
3.6 Use Case Diagram
Use case diagram mempresentasikan sebuah interaksi antar aktor dengan sistem, berikut ini adalah use case diagram sistem penerapan data mining penjualan dengan algoritma Apriori dapat dilihat pada Gambar 5.

## Nindy Devita Sari, Bambang Soedijono W A, Asro Nasiri
Gambar 5. Use Case Diagram 3.7 Class Diagram
Class diagram menggambarkan atribut suatu sistem. Berikut adalah class diagram penerapan data mining penjualan dengan algoritma Apriori dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Class Diagram 3.8 Implementasi Sistem
Implementasi sistem digunakan untuk pengujian apakah algoritma yang digunakan program sesuai dengan perhitungan metode asosiasi menggunakan algoritma Apriori yang sudah dijabarkan diatas. Sistem ini akan di uji dengan nilai minimum support 50% dan nilai minimum confidence 70% yang sama dengan perhitungan manual yang sudah dilakukan sebelumnya, menghasilkan rules yaitu jika membeli Minyak Goreng maka akan membeli Telur dengan confidence 75%. Jika membeli Kopi Sumendo maka akan membeli Gula dengan confidence 77,8%.
Untuk melihat kesesuaian hasil yang ada pada sistem dapat dilihat pada gambar 7, maka dari hasil pembetukan association rule atau aturan asosiasi menggunakan algoritma Apriori untuk menentukan pola pemblian produk pada Toko Jaya Putra Bumi Agung memperoleh hasil pembentukan asosiasi pada sistem mendapatkan hasil yang sama dan sesuai dengan perhitungan manualnya.

## Penerapan Metode Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk
Gambar 7. Hasil Pengujian Sistem

## 4. KESIMPULAN
Dari uraian yang sudah dibahas sebelumnya dapat ditarik kesimpulan : a. Dengan menggunakan metode asosiasi data mining dan algoritma Apriori diperoleh hasil aturan asosiasi berupa rules dengan kumpulan frequent itemset memperoleh nilai confidence yang tinggi.
b. Berdasarkan table yang tertera di atas, produk yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan pada Toko Jaya Putra Bumi Agung adalah Minyak Goreng dengan Telur menghasilkan nilai confidence 75% sedangkan Kopi Sumendo dengan Gula menghasilkan nilai confidence 77,8%. c. Dengan diperolehnya aturan atau rules tersebut maka pemilik Toko Jaya Putra Bumi Agung dapat memanfaatkan aturan ( rules ) tersebut untuk menyusun rencana bisnis yang dapat meningkatkan jumlah penjualan produk setiap harinya.
d. Penentuan variabel yang akan digunakan dalam memprediksi sangat berkaian dengan hasil rule atau knowledge yang dihasilkan.

## 5. SARAN
Untuk penelitian selanjutnya perlu dikembangkan lagi dan dapat digabungkan dengan algoritma data mining lainnya. Sebaiknya dalam penggunaan dataset yang akan digunakan ke dalam penelitian akan lebih baik menggunakan dataset yang banyak jumlahnya sehingga dapat memperoleh nilai akurasi yang tinggi dalam menentukan pola pembelian produk, diharapkan dapat membantu pemilik Toko Jaya Putra Bumi Agung untuk memprediksi dan menganalisa kombinasi-kombinasi jenis produk apa saja yang sering dibeli konsumen dan dapat meningkatkan penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini, E. T. (2009). Artificial Intelligent (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu. p.109.
[2] Kusrini, E. T. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi.
[3] Gunadi Goldie, D. I. (2012). Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (FP-Growth) : Studi Kasus Percetakan PT. Gramedia. Jurnal
TELEMATIKA MKOM, Vol. 4, No. 1 , 118-132.
[4] Andre Valerian, L. H. (2018). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Prediksi Stok Peralatan Tulis Pada Toko Xyz. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume V, No. 1 , 18-22.
[5] Nur Fitrina, K. R. (2018). Penerapan Algoritma Apriori Pada Sistem Rekomendasi Barang Di Minimarket Batox. Jurnal TIKomSiN, Vol. 6, No. 2 , 21-27.
[6] Rachmad Febrian, F. D. (2018). Analisis Pola Pembelian Obat Di Apotek Uii Farma Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , 49-54. [7] Ali Ikhwan, S. D. (2015). Penerapan Data Mining dengan Algoritma Fp-Growth untuk Mendukung Strategi Promosi Pendidikan ( Studi Kasus Kampus STMIK Triguna Dharma). Jurnal Ilmiah Saintikom , 211-226.
[8] Sani Susanto, D. S. (2010). Pengantar Data Mining Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data. Penerbit Andi. [9] Zaki, M. J. (2000). Generating Non-Redundant Association Rules. in Proceedings of the sixth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining ,
34-43.
[10] Henando, L. (2019). Algoritma Apriori Dan Fp-Growth Untuk Analisa Perbandingan Data Penjualan Leptop Berdasarkan Merk Yang Diminati Konsumen (Studi Kasus : Indocomputer Payakumbuh). JURNAL J – CLICK Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika Vol. 6 No. 1 , 1-17.
[11] Nugroho Wandi, R. A. (2012). Pengembangan Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku dengan Penggalian Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Badan Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Jawa Timur). JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1 , 445-449.
[12] Robi Yanto, R. K. (2015). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma. Citec Journal, Vol. 2, No. 2 , 102-113.
[13] Badrul, M. (2016). Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan. Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol.XII, No.2 , 121-129. [14] Jiawei Han, M. K. (2006). Data Mining Concept and Techniques. Elsevier Inc: United States of America.