KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1906-1913 DOI 10.30865/klik.v4i3.1522 https://djournals.com/klik

## Redesign Tata Letak Produk Berdasarkan Perilaku Pembelian Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori
Cindi Wulandari 1,* , Rusdiyanto 2 , M Rama Barokah Setian Jaya 1
1 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id, 2 rusdiyanto@univbinainsan.ac.id, 3 ramabarokah29@gmail.com Email Penulis Korespondensi: cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Perkembangan teknologi telah memberikan pengaruh yang sangat besar didalam kehidupan manusia. Salah satu pengaruh tersebut  di  bidang  informasi  yaitu  penggunaan  komputer  sebagai  media  yang  bermanfaat  bagi  perusahaan  dengan  berusaha  untuk mengumpulkan  informasi  sebanyak  -  banyaknya  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal.  Selain  itu,  penggunaan  sistem database memegang peranan yang sangat penting untuk pengelolaan data dan dibutuhkan dalam berbagai aspek kehidupan, baik dalam dunia pendidikan, bisnis, perbankan, dan lain-lain. Toko Mars Mart merupakan sebuah toko yang a menjual perlengkapan bayi dengan berabagai produknya. Namun seringnya barang yang di juala menjadi kadakluarasa dikarenakan minimnya daya beli masyarakat serta penataan letak barang yang tidak sesuai sehingga terkadang banyak produk-produk yang tidak masuk dalam jangkaua mata konsumen saat  sedang    memilih  atau  membeli  produk.  Berdasarakan  hal  ini  maka  pemilik  toko  harus  pandai-pandai  dalam  menata  produk dagangan supaya mudah terlihat  dan menarik perhatian komsumen. Untuk itu diperlukan sistem yang dapat membantu pemilik toko dalam menentukan tata letak dagangnya. Metode yang di gunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah  Algoritma Apriori dimana algortiam ini   mempunyai  dua  proses  utama yaitu penggabungan (join) dan pemangkasan (prune). Proses penggabungan (join)  merupakan  proses yang  menggabungkan  setiap item yang ada  dengan Item yang  lain  sampai  tidak ada lagi kombinasi yang dapat dibentuk, dan hasil dari penelitian terdapat 9 produk kombinasi yang biasanya akan di beli konsumen.
Kata Kunci: Algoritma Apriori; Tata Letak; Association Rule;  Redesign
Abstract− The development of technology has had a huge impact on human life. One of these influences in the field of information is the use of computers as a useful medium for companies by trying to collect as much information as possible to get maximum profit. In addition, the use of database systems plays a very important role for data management and is needed in various aspects of life, both in education,  business,  banking,  and  others.  Mars  Mart  stores  currently  sell  baby  supplies,  which  provide  a  variety  of  products.  The pandemic period has greatly affected the sales process at Mars Mart Store. So that shop owners must be good at organizing merchandise so that it is easy to see and attract the attention of buyers. The effect of the pandemic is that the raw materials take a long time to sell so that within 1 year the goods that should have been sold become unsold and expired. It is hoped that the system for determining the layout  of  merchandise  can  help  sellers  to  increase  sales  of  these  goods  because  the  display  of  merchandise  is  in  accordance  with consumer purchasing patterns. The method used to solve existing problems is the Apriori algorithm has two main processes, namely merging (join) and pruning (prune). The join process is a process that combines each existing item with other items until no  more combinations can be formed, and the result of this research is that there are 6 rule bases that exist.
Keywords : Apriori Algorithm; Layout; Association Rule; Redesign

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi telah memberikan pengaruh yang sangat besar didalam kehidupan manusia. Salah satu pengaruh tersebut  di  bidang  informasi  yaitu  penggunaan  komputer  sebagai  media  yang  bermanfaat  bagi  perusahaan  dengan berusaha untuk mengumpulkan informasi sebanyak-banyaknya untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal. Selain itu, penggunaan sistem database memegang peranan yang sangat penting untuk pengelolaan data dan dibutuhkan dalam berbagai  aspek  kehidupan,  baik  dalam  dunia  pendidikan,  bisnis,  perbankan,  dan  lain-lain  [1].  Meskipun  teknologi informasi, khususnya komputasi, telah diadopsi di berbagai bidang, namun masih banyak perusahaan tidak memanfaatkan secara optimum. Perusahaan biasanya memiliki data historis transaksi penjualan dari bulan ke bulan, namun sayangnya hanya  digunakan  sebagai  laporan  mingguan  dan  bulanan  saja.  Jika  semakin  lama  dibiarkan,  maka  akan  terjadi pertumbuhan  data  yang  menimbulkan  kaya  data  namun  miskin  informasi.  Data  yang  tidak  diolah  ini  hanya  akan mengakibatkan penumpukan data yang tidak bermanfaat [2].
Toko Mars Mart merupakan salah satu toko yang menjual produk bayi dan sembako  yang menyediakan berbagai macam produk. Pengaturan    tata    letak    barang yang    sesuai    dengan    kategori    dalam penjualan  barang  merupakan salah  satu  strategi  untuk  menarik  minat  pembeli. Hal  tersebut  juga  dapat  mempengaruhi minat  konsumen    ketika berbelanja. Konsumen    dapat    terpengaruh    untuk  membeli    barang    diluar    perencanaan ketika   melihat   barang yang   disusun dengan baik pada rak toko. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  jumlah  penjualan barang dapat dipengaruhi oleh pengaturan   tata   letak   barang. Barang yang sangat diperlukan oleh konsumen dapat dengan  mudah  diambil  pada rak  yang menerapkan pengaturan  tata letak barang sesuai dengan kebutuhan konsumen. Informasi    barang  - barang yang  sering   dibeli   secara   bersamaan   dapat diperoleh apabila melakukan penggalian  informasi   pada   suatu  data transaksi   penjualan   barang Landasan meletakkan suatu barang dapat diperoleh   dari   informasi   barang   yang dibeli secara    bersamaan    pada    data transaksi   tersebut. Contohnya   adalah ketika barang B sering dibeli bersamaan dengan barang  A,  maka  barang  B  dan barang   A   diletakkan   pada   rak   yang berdekatan [3]–[5]. Toko  Mars Mart saat ini menjual  kurang  lebih  45  macam  barang  kebutuhan  bayi,  yang  bisa  dijadikan  masyarakat  sekitar  sebagai  toko  pilihan utama untuk berbelanja perlengkapan bayi, adapun barang yang dijual disana diantaranya : popok, gurita, baju, celana, sepatu, kaos kaki, kaos tangan, dan masih banyak lainnya. Algoritma apriori yang digunakan dalam menganalisis data
Cindi  Wulandari,  Redesign  Tata  Letak  Produk  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori
transaksi penjualan mempunyai kelebihan yaitu   pada kemampuannya. dalam  menangani  data  yang  besar  dan  memiliki performa yang baik.  Algoritma apriori  mempunyai  dua  proses  utama yaitu penggabungan (join) dan pemangkasan (prune). Proses penggabungan  (join)  merupakan  proses yang  menggabungkan  setiap item yang ada  dengan Item yang lain    sampai    tidak  ada  lagi  kombinasi  yang  dapat  dibentuk.  Proses    itulah    yang    membuat    algoritma  apriori  dapat menangani data yang besar.  Sedangkan  proses  pemangkasan (prune) memangkas  hasil item yang telah digabungkan pada proses sebelumnya dengan menggunakan minimal support yang  telah  ditentukan  oleh    pengguna.   Proses    itulah yang membuat    algortima    apriori    memiliki performa  yang  baik [6]–[8]. Penelitian terkait yang pernah di lakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: penelitian yang pernah dilakukan oleh putu dan kawan-kawan pada tahun 2019, tentang penerapan metode pohon keputusan untuk memprediksi tingkat kelulusan siswa SMP, berdasarkan pohon keputusan tersebut dapat diketahui bahwa ujian nasional sebagai root pohon merupakan kriteria yang paling menentukan hasil prediksi kelulusan siswa yangBerdasarkan pohon keputusan tersebut dapat diketahui bahwa ujian nasional sebagai root pohon merupakan kriteria yang paling menentukan hasil prediksi kelulusan siswa yang kemudian dapat di selidiki lagi lebih dalam bahwa nilai harian sebagai node pohon juga ikut mempunyai pengaruh yang sama terhadap hasil prediksi kelulusan siswa. Setiap kategori nilai dari nilai harian akan membentuk jalur aturan kondisi yang baru dalam menentukan prediksi hasil kelulusan siswa baik itu siswa yang lulus maupun yang tidak lulus [9]. Penelitian berikutnya oleh azwar anas tentang penggunaan metode apriori dalam menentukan strategi prmosi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan, secara parsial  Variabel  SMK  dan  jurusan  TKJ  adalah  penyumbang  mahasiswa  baru  terbanyak  dengan  tingkat  confidence mencapai 13%. Variabel SMK dan jurusan ADM adalah penyumbang mahasiswa baru terbanyak kedua dengan tingkat confidence mencapai 10%. Program studi manajemen berasal dari jurusan TKJ dengan tingkat confidence mencapai 7%. Progam studi akuntansi berasal dari jurusan TKJ dengan tingkat confidence mencapai 5%. Maka strategi yang digunakan untuk promosi mahasiswa baru tahun berikutnya adalah dengan meningkatkan intensitas di sekolah smk pada jurusan TKJ[3]. Tujuan penelitian ini adalah untuk membantu pihak toko dalam menata produk-produk yang akan di pajang dan di jual pada toko tersebut  sehingga menarik minat pembeli dan sebagai salah satu strategi penjualan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Apriori
Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan aturan asosiasi dan mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu data. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frekuensi ( frequent pattern mining ). Suatu asosiasi dapat diketahui penting atau tidak dapat  diukur menggunakan  parameter  support  dan  confidence.  Support  atau  nilai  penunjang adalah  ukuran  yang menunjukkan tingkat dominasi suatu item  dari keseluruhan transaksi, sedangkan confidence atau nilai kepastian adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi [6], [10]–[13].
a. Analisis Pola Frekuensi
Analisis ini dilakukan untuk mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support dengan menggunakan satu buah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑛𝑎𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (1)
Sedangkan untuk nilai support dengan dua buah item dapat diperoleh   menggunakan  rumus berikut: 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (2)
b. Aturan
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, langkah berikutnya adalah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A – B menggunakan rumus berikut:
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∗ 100% (3)
Nilai yang dihasilkan kemudian diurutkan berdasarkan support dan  confidence guna menentukan aturan asosiasi yang akan dipilih. Aturan diambil sebanyak “n” aturan yang memiliki hasil atau nilai terbesar.

## 2.2 Asosiasi Rule
Analisis  asosiasi  atau  association  rule  adalah  teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  assosiatif  antara  suatu kombinasi[14].  Analisis  asosiasi  dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik data  mining yang  menjadi  dasar dari berbagai teknik data mining lainnya. Khususnya salah satu tahap dari analisis asosiasi yang disebut analisis pola frequensi tinggi (frequent pattern mining) menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien. Penting tidaknya suatu aturan assosiatif dapat diketahui dengan dua parameter, support (nilai penunjang) yaitu persentase kombinasi item tersebut  dalam  database  dan  confidence  (nilai  kepastian)  yaitu  kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  aturan assosiatif[15][16]. Aturan asosiasi (Association rules) merupakan suatu metode yang digunakan dalam mencari pola yang
Cindi  Wulandari,  Redesign  Tata  Letak  Produk  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori
sering muncul pada sekumpulan transaksi, dimana setiap transaksi terdiri dari beberapa item atau produk[17][18][19]. Analisa  asosiasi  mining  adalah  teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  asosiatif  antara  suatu  kombinasi  dari beberapa item[8][20]. Adapun penjelasannya adalah sebagai berikut:
a. Support,  adalah  suatu  ukuran  yang  menunjukkan  seberapa  besar  tingkat  dominasi  suatu  item  atau  item  set  dari keseluruhan transaksi.
b. Confidence, adalah suatu ukuran yang menunjukkan hubungan antar dua item secara conditional (berdasarkan suatu kondisi  tertentu).  Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi  menjadi  dua  tahap  yang  bertujuan  untuk  menemukan semua aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk support (minimum support) dan syarat minimum untuk confidance (minimum confidance):
1. Analisa pola frekuensi tinggi.
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilaisupport sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
Untuk nilai suport 1 item dapat di notasikan :
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑎𝑠𝑖
(4)
Untuk nilai suport 2 item dapat di notasikan :
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑎𝑠𝑖 (5)
Untuk nilai suport 3 item dapat di notasikan :
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑎𝑠𝑖 (6)
2.   Pembentukan Aturan Asosiatif, Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah di cari aturan asosiasi yang memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan  asosiatif  A  →  B.
Kemungkinan munculnya B ketika A juga muncul, sehingga dapat dinotasikan .
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃(𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (7)

## 2.3 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  adalah  gambaran  alur  penyelesaian  permasalahan,  adapun  tahapan-tahapannya  dimulai  dengan mengidentifikasi permasalahan yang ada dengan mengunjungi langsung lokasi penelitian, kemudian dipilihlah metode yang tepat  yang akan di gunakan pada penelitian. Setelah itu dilakukukan pengujian pada metode tersebut setelahnya di lakukan  evaluasi  jika  peroses  teresebut  berjalan  dengan  baik  maka  proses  dianggap  selesai  namun  jika  masi  terdapat kekeliruan atau eror maka dapa dilakukan pengujian ulang. Proses tersebut dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan ini menguraikan proses pengambilan data dimana data yang dijadikan sampel sebanyak 31 data
3.1 Analisis Sistem
a. Data Set
Selesai Evaluasi Pengujian Penentuan Metode Mengindetifikasi Masalah Mulai
Cindi  Wulandari,  Redesign  Tata  Letak  Produk  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori
Data set penelitian yang digunakan adalah data penjualan yang digunakan yang digunakan adalah data tahun 2022 yaitu data penjualan bulan Oktober  – Desember 2022. Namun data yanag dijadikan sampel untuk perhituangan adalah data sampel di bulan maret sebanyak 31 data transaksi, dan daat tersebut dapat dilihat pada tabel 1:
Tabel 1. Data Sampel No Tanggal Transaksi Nama Barang 1 1/3/2022 Bantal Olus Bebibum Motif Bottle & Nipple Brush Pure Baby Shampoo 2 2/3/2022 Bebibum Motif Bantal Olus Pure Baby Shampoo Pure Baby Hair Detangler 3 3/3/2022 Bottle & Nipple Brush Mag-mag Straw Brush Pure Baby Hair Detangler Pure Baby Shampoo 4 4/3/2022 Mag-mag Straw Brush Bottle & Nipple Brush Bebibum Motif Pure Baby Shampoo 5 5/3/2022 Bebibum Motif Pure Baby Shampoo Pure Baby Hair Detangler Bantal Olus 6 6/3/2022 Bebibum Motif Bottle & Nipple Brush Mag-mag Straw Brush Pure Baby Shampoo 7 7/3/2022 Pure Baby Shampoo Bottle & Nipple Brush Mag-mag Straw Brush Bebibum Motif 8 8/3/2022 Pure Baby Shampoo Bantal Olus Pure Baby Hair Detangler Bebibum Motif 9 9/3/2022 Mag-mag Straw Brush Bebibum Motif Pure Baby Hair Detangler Pure Baby Shampoo 10 10/3/2022 Bantal Olus Pure Baby Shampoo Pure Baby Hair Detangler Bebibum Motif 29 29/03/2022  Pure Baby Shampoo Bantal Olus Pure Baby Hair Detangler Mag-mag Straw Brush 30 30/03/2022  Bebibum Motif Bottle & Nipple Brush Mag-mag Straw Brush Bantal Olus 31 31/03/2022  Pure Baby Shampoo Pure Baby Hair Detangler Mag-mag Straw Brush b. Alur Algoritma Apriori
1. Tentukan minimum support
Tahap  pertama  adalah  menentukan  minumum  support,  disini  penulis  menggunakan  minimum  suport  sebesar  30% dengan nilai confident sebesar 60%.
2. Iterasi  1  :  hitung  item-item  dari  support  (transaksi  yang  memuat  seluruh  item)  dengan  men-scan  database  untuk  1- itemset, setelah 1-itemset didapatkan, dari 1-itemset apakah diatas minimum support, apabila telah memenuhi minimum support, 1-itemset tersebut akan menjadi pola frequent tinggi,
Tabel 2. Tabulasi No Nama Barang Tanggal Transaksi Bantal Olus Bebibum Motif Bottle & Nipple Brush Pure Baby Shampoo Mag-mag Straw Brush Pure Baby Hair Detangler 1 01/03/2022 1 1 1 1 0 0 2 02/03/2022 1 1 0 1 0 1 3 03/03/2022 0 1 1 1 0 1 4 04/03/2022 0 1 1 1 1 0 5 05/03/2022 1 1 0 1 0 1 6 06/03/2022 0 1 1 1 1 0 7 07/03/2022 0 1 1 1 1 0 8 08/03/2022 1 1 0 1 0 1 9 09/03/2022 0 1 0 1 1 1 10 10/03/2022 1 1 0 1 0 1 11 11/03/2022 0 1 0 1 1 1 12 12/03/2022 1 1 0 1 1 0 13 13/03/2022 0 1 0 1 1 1 14 14/03/2022 1 1 0 1 1 0 15 15/03/2022 0 0 1 1 1 0 16 16/03/2022 1 0 1 1 1 0 17 17/03/2022 1 1 0 1 1 0 18 18/03/2022 0 1 0 0 1 1 19 19/03/2022 1 1 1 0 1 0
Cindi  Wulandari,  Redesign  Tata  Letak  Produk  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori
20 20/03/2022 1 1 1 0 1 0 21 21/03/2022 1 0 0 1 1 1 22 22/03/2022 1 0 1 0 1 1 23 23/03/2022 1 0 1 0 0 1 24 24/03/2022 1 0 1 0 1 1 25 25/03/2022 1 1 1 0 0 0 26 26/03/2022 1 0 1 0 1 1 27 27/03/2022 0 1 1 1 1 0 28 28/03/2022 1 1 0 1 0 0 29 29/03/2022 1 0 0 1 1 1 30 30/03/2022 1 1 1 0 1 0 31 31/03/2022 0 0 0 1 1 1 Jumlah Item Set 20 22 16 22 22 16
Dengan  menggunakan  rumus 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑛𝑎𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 maka  didapat  nilaisupport  pada iterasi 1 item set sebagai berikut:
Tabel 3. Inisial Nama Barang Ket Nama Barang B1 Bantal Olus B2 Bebibum Motif B3 Bottle & Nipple Brush B4 Pure Baby Shampoo B5 Mag-mag Straw Brush B6 Pure Baby Hair Detangler Tabel 4. Hasil Iterasi 1 Item Set No Item Trans Support (%) 1 B1 20 64,516129 2 B2 22 70,9677419 3 B3 16 51,6129032 4 B4 22 70,9677419 5 B5 22 70,9677419 6 B6 16 51,6129032
Dari nilai support pada iterasi 1 item set yang terbentuk, maka seluruhnya memenuhi nilai support minimal yaitu 30%, maka selanjutnya akan dilanjutkan ke proses iterasi 2 item set.
3.  Iterasi 2 : untuk mendapatkan 2-itemset, harus dilakukan kombinasi dari k-itemset sebelumnya, kemudian scan database lagi untuk hitung item-item yang memuat support. Itemset yang memenuhi minimum support akan dipilih sebagai pola frequent tinggi dari kandidat. Dari hasil iterasi 2 item set terdapat 11 item set dengan nilai support diatas 30%, maka proses akan dilanjutkan dengan iterasi 3 item set. Dari hasil iterasi 3 item set terlihat bahwa tidak ada nilai support diatas nilai support minimum yaitu 30%, sehingga proses iterasi terhenti. Hasil proses iterasi 2 item set, iterasi 3 item set dapat dilihat pada tabel 5 dan 6 berikut ini:
Tabel 5. Hasil Iterasi 2 Item Set
No Item Trans Support (%) 1 BI-B2 13 41,9354839 2 B1-B3 10 32,2580645 3 B1-B4 12 38,7096774 4 B1-B5 12 38,7096774 5 B1-B6 10 32,2580645 6 B2-B3 10 32,2580645 7 B2-B4 17 54,83871 8 B2-B5 9 29,032258 9 B2-B6 9 29,032258 10 B3-B4 8 25,806452 11 B3-B5 12 38,709677 12 B3-B6 5 16,129032 13 B4-B5 15 48,387097 14 B4-B6 11 35,483871 15 B5-B6 10 32,258065
Cindi  Wulandari,  Redesign  Tata  Letak  Produk  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori
Tabel 6. Hasil Iterasi 3 Item Set
No Item Trans Support (%) 1 BI-B2-B3 5 16,1290323 2 B1-B2-B4 9 29,0322581 3 B1-B2-B5 6 19,3548387 4 B1-B2-B6 4 12,9032258 5 B1-B3-B4 2 6,4516129 6 B1-B3-B5 7 22,5806452 7 B1-B3-B6 4 12,903226 8 B1-B4-B5 6 19,354839 9 B1-B4-B6 6 19,354839 10 B1-B5-B6 5 16,129032 11 B2-B3-B4 6 19,354839 12 B2-B3-B5 7 22,580645 13 B2-B3-B6 1 3,2258065 14 B2-B4-B5 8 25,806452 15 B2-B4-B6 8 25,806452 16 B2-B5-B6 4 12,903226 17 B3-B4-B5 6 19,354839 18 B3-B4-B6 1 3,2258065 19 B3-B5-B6 3 9,6774194 20 B4-B5-B6 6 19,354839

## 4.   Pembentukan aturan asosiasi
Dari proses iterasi 1 item set dan proses iterasi 2 item set, maka dapat dihitung nilai confident. Hasil perhitungan nilai confident menunjukkan barang B2 dan B4 memiliki nilai  confident yaitu 77,27 % dan barang B4 dan B2 memiliki nilai confident yaitu 77,27 % sehingga dapat dibentuk aturan asosiasi atau rule base sebagai berikut :
Tabel 6. Pembentukan Aturan Asosiasi No Aturan Support(%)  Confident(%) 1 Jika membeli  B2-maka akan membeli B4 54,8387097 77,27272727 2 Jika membeli  B4-maka akan membeli B2 54,8387097 77,27272727

## 3.2 Implementasi Weka
Untuk data set awal yang diambil sebagai sampel adalah sebanyak  45 jenis barang atau 3006 data penjualan. Dengan menggunakan  aplikasi  weka  data  di  olah  sehingga  memperoleh  hasil  akhir  dimana  proses  tersebut  berjalan  setelah  di lakukan pengaturan  nilai support sebesar 0,3 atau 30 % dan nilai confiden sebesar 0,6 atau 60%. Hasil Rule Base tersebut dapt dilihat pada gambar 2 berikut:
Cindi  Wulandari,  Redesign  Tata  Letak  Produk  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori
Berdasarkan gambar 2  maka didapat hasil rule base yang dijabarkan pada tabel 7 berikut ini:
Tabel 7. Tabel Hasil Rule No Rule Base Nilai Confident 1 Jika Membeli Pure_Baby_Wash_2in1 Maka akan membeli Magmag_Straw_Brush 100 % 2 Jika Membeli Magmag_Straw_Brush Maka akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1 100 % 3 Jika Membeli Baby_Food_Maker Maka akan membeli Magmag_Straw_Brush 100 % 4 Jika Membeli Baby_Food_Maker Maka akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1 100 % 5 Jika  Membeli  Pure_Baby_Wash  Maka  akan  membeli  Baby_Food_Maker_Y  2490  dan Magmag_Straw_Brush 100 % 6 Jika Membeli Magmag_Straw_Brush Maka akan membeli Baby_Food_Maker dan Maka akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1 100 % 7 Jika  Membeli  Baby_Food_Maker  maka  akan  membeli  Magmag_Straw_Brush  dan Pure_Baby_Wash_2in1 100 % 8 Jika Membeli Bouncher_Elfe Maka akan membeli Magmag_Straw_Brush 100 % 9 Jika Membeli Bouncher_Elfe Maka akan membeli Pure_Baby_Wash_2in1 100 %

## 4. KESIMPULAN
Adanya penerapan algoritma apriori pada pengolahan data penjualan di Toko Mars Mart, maka Toko Mars Mart akan dapat dengan mudah  melakukan proses redesign letak produk yang diminati konsumen sehingga dapat  meningkatkan omset penjualan dan sebagai strategi penjualan dari Toko Mars Mart. Ada 9 produk kombinasi yang akan dibeli oleh konsumeb  dengan Jumlah nilai confident adalah 100 %. Produk-produk tersebut dianataranya Jika Membeli Pure Baby Wash 2in1 Maka akan membeli Magmag Straw Brush, Jika Membeli Magmag Straw Brush Maka akan membeli Pure Baby Wash 2in1, Jika Membeli Baby Food Maker Maka akan membeli Magmag Straw Brush, Jika Membeli Baby Food Maker  Maka  akan  membeli  Pure  Baby  Wash  2in1,  Jika  Membeli  Pure  Baby  Wash  Maka  akan  membeli Baby_Food_Maker Y 2490 dan Magmag Straw Brush, Jika Membeli Magmag Straw Brush Maka akan membeli Baby Food  Maker  dan  Maka  akan  membeli  Pure  Baby  Wash  2in1, Jika  Membeli  Baby  Food  Maker  maka  akan  membeli Magmag Straw Brush dan Pure Baby Wash 2in1, Jika Membeli Bouncher Elfe Maka akan membeli Magmag Straw Brush, Jika Membeli Bouncher Elfe Maka akan membeli Pure Baby Wash 2in1.

## REFERENCES
[1] P. H. Winasis, M. Program, P. Magister, I. Komputer, and U. B. Luhur, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Apriori Pada Mall Cpm Jakarta,” vol. 2, no. 2, 2019.
[2] D.  N.  Sari,  “Analisis  Tata  Letak  Bisnis  Ritel  Melalui  Pendekatan  Perilaku  Konsumen  (Studi  Kasus  KPRI  Universitas Brawijaya),” J. Ilm. Mhs. FEB , 2018, [Online]. Available: https://jimfeb.ub.ac.id/index.php/jimfeb/article/view/5036.
[3] A. Anas, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Strategi Promosi STIE-Graha Karya Muara Bulian,” J. Ilm. Media Sisfo , vol. 14, no. 1, pp. 64–70, 2020, doi: 10.33998/mediasisfo.2020.14.1.790.
[4] S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.32672/jnkti.v1i2.771.
[5] M. S. Ariefana Ria Riszky, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori  untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[6] S. Saefudin and S. DN, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Ikan,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, p. 36, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i2.1587.
[7] A.  Firmansyah  and  N.  Merlina,  “Prediksi  Pola  Penjualan  Tiket  Kapal  Pt.  Pelni  Cabang  Makassar  Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol.  Komputer) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  183–190,  2020,  doi: 10.33480/jitk.v5i2.1123.
[8] C. N. Dengen, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Penentuan Association Rule Pada Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 20, 2019, doi: 10.30872/jurti.v3i1.2256.
[9] P. G. S. C. Nugraha, I. W. Aribawa, I. P. O. Priyana, and G. Indrawan, “Penerapan Metode Decision Tree(Data Mining) Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Siswa Smpn1 Kintamani,” Semin. Nas. Vokasi dan Teknol. , pp. 35–44, 2016.
[10]  I. Djamaludin and A. Nursikuwagus, “Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, p. 671, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1566.
[11]  E. D. Reni Kurniah, Dadang Yunika Surya Putra, “Penerapan Data Mining Decission Tree Algoritma C4.5 Untuk Mengetahui Tingkat  Kepuasan,” J. Inform. dan Teknol. , vol. 5, no. 2, p. 316, 2022, [Online]. Available: https://dx.doi.org/10.29408/jit.v5i2.5910.
[12]  H. Kusumo, E. Sediyono, and M. Marwata, “Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, p. 49, 2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.4000.
[13]  D. E. Satie, S. Suparni, and A. B. Pohan, “Analisa Algoritma Apriori Pada Pola Peminjaman Buku di Perpustakaan ITB Ahmad Dahlan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 136, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1475.
[14]  P. Wijaya and M. Siddik, “Penerapan Association Rule Untuk Menentukan Pola Prilaku Konsumen Dalam Membantu Strategi Penjualan,” Agustus , vol. 6, no. 3, 2022.
[15]  I. K. Juni Arta, G. Indrawan, and G. R. Dantes, “Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi Di Stmik Denpasar
Cindi  Wulandari,  Redesign  Tata  Letak  Produk  Berdasarkan  Perilaku  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori
Menggunakan Metode Technique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 2, pp. 11–21, 2017, doi: 10.23887/jstundiksha.v5i2.8549.
[16]  Sofyan, “Implementation of Data Mining with Association Rule in Decision Making for Product Purchase Correlation using the Apriori Algorithm,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[17]  R. Saadah, B. Lailiah, W. Gata, M. Ifan Rifani Ihsan, and S. Nusa Mandiri Jalan Margonda Raya No, “ANALISA ASOSIASI DATA  MINING  PENJUALAN  MEUBEL  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI  PADA  MASTER  BORNEO PONTIANAK  SELATAN,” Drh.  Khusus  Ibuk.  Jakarta ,  vol.  13,  no.  2,  p.  21231170,  2020,  [Online].  Available: http://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom■page31.
[18]  U. A. Rosyidah and H. Oktavianto, “Pencarian Pola Asosiasi Keluhan Pasien Menggunakan Teknik Association Rule Mining,” INFORMAL Informatics J. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.19184/isj.v3i1.5541.
[19]  H.  Oktafia et  al. ,  “IMPLEMENTASI  ASOSIASI  RULE  MINING  PADA  DATA  TRANSAKSI  Abstrak  Penelitian  ini menerapkan  algoritma  apriori  pada  dataset  berupa  data  histori  transaksi  penjualan  .  Tahapan-tahapan  penelitian  adalah pengumpulan data , prapemrosesan data , analisis pola frekue,” vol. 1, no. 1, pp. 30–35, 2022.
[20]  K.  Printo  Nana  and  L.  Junaedi,  “Penerapan  Association  Rule  Pada  Sistem  Rekomendasi  Produk  Properti  Berdasarkan  Pola Interaksi Pengguna,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 30–43, 2021, doi: 10.35457/antivirus.v15i1.1292.