## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.2, Juli 2023, pp. 218~223 e-ISSN: 2548-6861

## Sales Analysis Using Apriori Algorithm in Data Mining Application on Food and Beverage (F&B) Transactions
Sonia Marselina 1* , Jajam Haerul Jaman 2* , Dwi Ely Kurniawan 3** * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang
* Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam
1910631170047@student.unsika.ac.id 1 , jajam.haeruljaman@staff.unsika.ac.id 2 , dwialikhs@polibatam.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2023-01-01 Revised 2023-01-18 Accepted 2023-11-24 The  current  business  landscape  has  compelled  many  companies  to  compete  in boosting  their  company's  revenue,  particularly  in  the  F&B  sector.  Existing  sales transaction data has not been fully maximized in determining the business strategy of companies. Therefore, the implementation of data mining is necessary to analyze and explore available data to discover new information that is more beneficial for the  company.  In  this  study,  we  analyze  sales  transaction  data  using  the  a  priori algorithm method because this algorithm efficiently handles the data mining process on a large scale with a substantial amount of data. The results of this study indicate that the  formed association rules can determine patterns of  product purchases that are  frequently  bought  together.  The  established  association  rules  successfully combine sales transaction data into two-item combinations, namely green tea latte and french fries, with a support value of 16% and a confidence level of 83%. These rules can be used as a reference in determining the company's business strategy.
Keyword:
Apriori,
Association rules, Data Mining, F&B Transaction.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan bisnis sekarang ini semakin meningkat dan banyak  perusahaan  bersaing  untuk  meningkatkan  omset perusahaan.  Persaingan  ini  disebabkan  karena  banyaknya perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  yang  sama,  seperti halnya yang terjadi pada perusahaan yang bergerak dibidang bisnis  food  and  beverage  (F&B).  Setiap  pengembang  bisnis tentunya  dituntut  untuk  menemukan  strategi  jitu  dalam meningkatkan  penjualan  sehingga  bisa  membuat  bisnis tersebut maju dan berkembang. Salah satu cara mengatasinya adalah dengan tetap tersedianya stok bahan baku ataupun stok produk  secara  kontinu.  Dengan  memahami  keinginan, kebutuhan  dan  permintaan  customer,  maka  akan  membantu memberikan  masukan  penting  bagi  perusahaan  untuk merancang  strategi  pemasaran  agar  dapat  mengetahui rekomendasi pengadaan produk [1].
Shans  Juice  merupakan  salah  satu  usaha  yang  bergerak dalam bidang F&B dan memiliki peminat yang cukup banyak selama 2 tahun terakhir ini. Secara bersamaan dengan tujuan peningkatan kepuasan bagi customer, Shans Juice seringkali mengalami  kendala  yang  berkaitan  dengan  ketersedian  stok
produk yang tidak sesuai dengan permintaan customer . Salah satu  contohnya  ialah  ketika  customer  ingin  membeli  jus mangga  dan  chicken  popcorn  namun  stok  produk  yang tersedia  adalah  jus  mangga  dan  chicken  skin,  sehingga seringkali menghambat proses transaksi yang dilakukan. Data transaksi  penjualan  pun  hanya  digunakan  sebagai  laporan untuk  mengevaluasi  pendapatan  harian,  namun  belum dimanfaatkan  untuk  mengetahui  informasi  tentang  kategori makanan dan minuman yang sering dibeli secara bersamaan oleh customer.
Seiring  dengan  perkembangan  bisnis,  perkembangan informasi  saat  ini  pun  sudah  melahirkan  banyak  jenis transaksi dalam dunia perdagangan dengan tujuan memajukan usaha bisnis [2], contohnya ialah perkembangan teknologi internet yang menghasilkan sebuah sistem yaitu big data  sebagai  data  warehouse  yang  menampung  berbagai informasi [3]. Pertumbuhan data yang sangat besar dari suatu institusi atau perusahaan  menjadi tantangan tersendiri  untuk diolah dengan sebaik mungkin sehingga mampu memberikan manfaat  yang  lebih  besar  dan  juga  membantu  untuk menentukan  strategi  bisnis  yang  lebih  baik.  Salah  satu  cara untuk mengolah sekumpulan data yang berukuran besar dapat
dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  teknik  data mining.  Data  mining  diterapkan  di  berbagai  bidang,  antara lain pada pengelolaan bisnis, pengendalian produksi, analisis pasar  dan  lain  sebagainya.  Hasil  dari  aktivitas  tersebut menghasilkan  sebuah  pola  dan  hubungan  yang  dapat dimanfaatkan untuk meningkatan penjualan, atau mengelola sumber daya menjadi lebih baik [4].
Data  mining  merupakan  penambangan  atau  penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah  data  yang  sangat  besar  [5]. Dalam  proses  data mining  terdapat  beberapa  algoritma  atau  metode  salah satunya yaitu algoritma Apriori yang termasuk dalam aturan asosiasi  dalam  data  mining.  Algoritma  apriori  digunakan untuk menyatakan hubungan antara beberapa atribut dan juga dikenal sebagai salah  satu teknik data  mining  yang  menjadi dasar dari banyak teknik lainnya  [6]. Algoritma apriori juga cepat  dalam  pemrosesan  data  mining  pada  data  yang berjumlah  banyak  [7].  Konsep  algoritma  apriori  ialah menemukan semua aturan dari asosiasi yang memenuhi syarat minimum  untuk  nilai  kepastian  dan  nilai  penunjang  yang melalui sebuah proses [8].
Penerapan  metode  association  rule  dengan  menggunakan algoritma  apriori  telah  banyak  dilakukan,  misalnya  pada penelitian  [9]  dapat  membantu  pihak  manajemen  untuk menganalisis proses penjualan dan pola keterhubungan antar spare  part  dan  dapat  diketahui  produk  yang  paling  banyak dibeli  oleh  konsumen  sehingga  mempermudah  dalam membuat  laporan  penjualan.  Selain  itu  berguna  untuk membuat pengajuan re-stock persediaan spare part sehingga kebutuhan terhadap spare part dapat selalu tersedia. Penelitian lain yang dilakukan oleh [10] dapat membantu meningkatkan omset perusahaan, karena dengan mengetahui pola pembelian barang konsumen yang paling sering dibeli dan jarang dibeli oleh  konsumen.  Menurut  penelitian  [11],  algoritma  apriori menemukan  suatu  strategi  yang  dapat  meningkatkan penjualan  obat  dengan  memaksimalkan  pelayanan  kepada konsumen.  Sedangkan  pada  penelitian  [12]  berhasil menganalisa  data  transaksi  peminjaman  buku  untuk mengetahui  buku-buku  yang  sering  dipinjam  secara bersamaan menggunakan algoritma Apriori yang menghasilkan  kombinasi  item  terbesar  yaitu  kategori  buku agama  dan  ilmu  sosial  dengan  nilai  support  11,71%  dan confidence  41,43%.  Selain  itu,  kategori  buku  teknologi  dan ilmu  sosial  sering  dipinjam  secara  bersamaan  dengan  nilai support 13,8% dan confidence 40,75%.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan, pada  penelitian  ini  akan  melakukan  analisis  terhadap  data transaksi  penjualan  di  Caffe  Shans  Juice  dengan mengimplementasikan  metode  association  rule  pada  data mining  menggunakan  algoritma  apriori  sebagai  perhitungan nilai  support  dan  confident  dari  suatu  hubungan  item.  Hasil dari nilai support dan confident akan menghasilkan kombinasi pola makanan dan minuman yang kemudian digunakan untuk proses  pengambilan  keputusan  oleh  pemilik  Shans  Juice untuk meningkatkan strategi pemasaran.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Data mining merupakan sebuah analisa dari observasi data dalam jumlah besar untuk menemukan hubungan yang tidak diketahui  sebelumnya  dan  menemukan  metode  baru  untuk meringkas  data  agar  mudah  dipahami  serta  berguna  untuk pemilik  data  [15].  Prosedur  penerapan  data  mining  dengan algoritma  apriori  terhadap  data  transaksi  penjualan  di  Cafe Shans  Juice  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan  diantaranya sebagai berikut.
1. Data  cleaning ,  untuk  membuang  noise  dan  data  yang tidak konsisten .
2. Data  integration ,  berasal  dari  beragam  sumber  data digabungkan.
3. Data  selection ,  merupakan  data  yang  relevan  untuk dianalisa di retrive dari database.
4. Data  transformation ,  proses  dimana  data  diubah  atau dikonsolidasi  ke  dalam  bentuk  yang  sesuai  untuk pertambangan  misalnya  dengan  melakukan  ringkasan atau operasi agregasi.
5. Proses mining , merupakan sebuah proses esensi dimana metode  cerdas  diterapkan  untuk  mengekstraksi  pola- pola data.
6. Pattern  evaluation ,  untuk  mengidentifikasi  pola  yang benar  menarik  merepresentasikan  dasar  pengetahuan pada beberapa ukuran menarik.
7. Knowledge presentation , merupakan teknik representasi  visalisasi  dan  pengetahuan  digunakan untuk  memperlihatkan  pengetahuan  yang  telah ditambang kepada pengguna.

## A. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  data  diperoleh  dari  survei  dan observasi  lapangan.  Data  yang  digunakan  adalah  40  data terakhir  dari  transaksi  penjualan  di  Café  Shans  Juice. Sekumpulan  data  yang  didapatkan  akan  diolah  untuk mendapatkan  suatu  model  aturan  dengan  menggunakan Algoritma  Apriori.  Data  yang  digunakan  diubah  ke  format spreadsheet, kemudian untuk menguji analisa suatu data yang telah  selesai  menggunakan  pemrograman  python  dengan bantuan Google Colab. Bentuk data transaksi penjualan yang didapat seperti terlihat pada tabel 1.
T ABEL 1. D ATA T RANSAKSI P ENJUALAN ID Tanggal Produk Metode 1 25/12/2022 Es teh manis, basreng cash 2 25/12/2022 Mango thai, onion ring cash 3 25/12/2022 Straberry latte, green tea latte, baklor ovo 4 25/12/2022 Avo Thai, Chicken Popcorn, Kentang goreng, Roti bakar keju cash … …..  …….. …… 38 27/12/2022 Choco milk , Red Ranger cash 39 27/12/2022 Milo Susu, Es teh manis Shopee pay 40 27/12/2022 Oreo Bar, Tahu Cabai Garam cash
220

## B. Association Rules Mining
Association  rule  mining merupakan  salah  satu  teknik utama  dari  data  mining  yang  menemukan  asosiasi,  korelasi, pola  frekuensi  di  antara  set  item  dalam  basis  data  transaksi dan  repositori  informasi  [16].  Sedangkan  menurut  [17], association rule merupakan salah satu bentuk pola pada data mining  yang  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  atau sebab akibat. Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan  dua  tolak  ukur,  yaitu  : support dan confidence . Support (nilai  penunjang)  adalah  persentasi  kombinasi  item tersebut  dalam  database,  sedangkan confidance (nilai kepastian) adalah kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi [17].
Penggunaan  association  rule  mining  bertujuan  untuk mencari pola yang sering muncul diantara banyak transaksi, dimana  setiap  transaksi  terdiri  dari  beberapa  item. Association rule mempunyai bentuk LHS (Left Hand Shake)  RHS  (Right  Hand  Shake)  dengan  interpretasi  jika  setiap item dalam LHS dibeli maka sepertinya item dalam RHS juga dibeli [15].
Aturan  asosiasi  menemukan  asosiasi  yang  menarik  jika memenuhi nilai minimal dari dua parameter yaitu support dan confidence.  Support(A)  adalah  berapa  kali  item  x  muncul dalam basis data transaksi. Confidence(A->B) adalah adalah istilah  yang  terkait  dengan  aturan  asosiasi  dan  didefinisikan secara matematis sebagai: Confidence(A->B) = support(A∩B) / support (A) (Kaur dan Kangs, 2016).
Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi  menjadi  dua tahap [18][19].

## 1) Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan memakai rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100 …(1)
Sedangkan nilai dari support dua item diperoleh dari rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
𝑥 100
…. (2)

## 2) Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah dicari  aturan  assosiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan asosiasi  “  jika  A  maka  B  “.  Nilai  confidence  dari  aturan asosiasi diperoleh dari rumus berikut :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒𝑃(𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥 100 …. (3)

## C. Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah suatu algoritma dasar pada teknik asosiasi data mining yang diusulkan oleh Agrawal & Srikant pada  tahun  1994  untuk  penentuan frequent  itemset pada aturan  asosiasi  boolean.  Aturan  yang  menyatakan  asosiasi antara  beberapa  atribut  sering  disebut Affinity  Analysis atau Market  Basket  Analysis [13].  Untuk  penerapan  algoritma apriori,  secara  umum  dibutuhkan  struktur  data  untuk menyimpan candidate frequent itemset untuk suatu iterasi ke- k  dan  untuk  menyimpan frequent  itemset yang  dihasilkan. Ketika  membaca  tiap  item  dari  seluruh  transaksi,  selain mendapatkan item-item baru juga dilakukan perhitungan nilai support  item-item  yang  sudah  ditemukan,  sehingga  untuk mendapatkan  candidate  1-itemset  beserta  nilai  support-nya cukup  membutuhkan  satu  kali  pembacaan  data  [12]. Algoritma  apriori  menggunakan  pengetahuan  frekuensi atribut  yang  telah  diketahui  sebelumnya  agar  dapat memproses  informasi  selanjutnya  dan  mengidentifikasi kandidat yang mungkin muncul dengan cara memperhatikan minimum support dan minimum confidence [19].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil

## 1. Tahap Preprocessing
Tahapan pre-processing dilakukan dengan menghapus dan menyeleksi  atribut  pada  data  transaksi  penjualan  yang diperoleh  dan  tidak  diperlukan  pada  saat  proses  mining. Tahapan preprocessing ini dilakukan  pada spreadsheet.  Ada tiga  atribut  yang  dihapus  yakni,  ID,  tanggal,  dan  metode pembayaran.  Atribut-atribut  tersebut  dihapus  karena  pada pemrosesan  data  mining  association  rule  hanya  diperlukan kolom  Produk  saja  sebagai  data  yang  akan  dianalisis. Sehingga dari 40 data transaksi  yang dapat diolah hanya 33 data transaksi. Dataset  yang didapat akan ditransformasikan ke  dalam  file  terpisah  dengan  format  xlsx  sehingga  data tersebut  layak  dan  siap  digunakan  untuk proses  mining. Dataset  yang akan digunakan untuk di analisis dapat dilihat pada Tabel 2.
T ABEL 2. D ATA HASIL PREPROCESSING
Produk Es teh manis, basreng Mango thai, onion ring Strawberry latte, green tea latte, baklor Avo thai, mango thai Mango Thai, Avocok, Chicken Popcorn, Paket Snack Avo Thai, Chicken Popcorn, Kentang goreng, Roti bakar keju ……..
Strawberry Thai , Melon Thai Choco milk , Red Ranger Milo Susu, Es teh manis Oreo Bar, Tahu Cabai Garam

## 2. Tahapan Data Mining
Dataset  yang telah  melewati proses pembersihan, seleksi, dan  transformasi  kemudian  memasuki  tahap  data  mining.
Sales Analysis Using Apriori Algorithm in Data Mining Application on Food and Beverage (F&B) Transactions (Sonia Marselina, et al.)
Pada  tahap  ini,  data  transaksi  penjualan  akan  diaplikasikan menggunakan bantuan tools Google Colab. Tahapan pertama yang  dilakukan  dengan  algoritma  apriori  adalah  frequent itemset. Sebelum membentuk aturan asosiasi, terlebih dahulu menentukan  nilai  support  untuk  setiap  item.  Tahapan  ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai  support  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  dan  nilai minimum support yang ditentukan adalah 0,14. Nilai support sebuah  item  diperoleh  dengan  rumus  support  yang  telah diuraikan  sebelumnya.  Pada  tabel  3  terlihat  hasil  dari perhitungan nilai support pada iterasi pertama dalam frequent itemset.
T ABEL 3. H ASIL F REQUENT I TEMSET I TERASI P ERTAMA Itemset Support Basreng 0.16 Mango thai 0.25 Green tea 0.22 Avo thai 0.22 Kentang 0.19 Strawberry thai 0.22 Melon thai 0.16 Tahu Cabai Garam 0.16
Setelah  didapatkan  nilai  support,  itemset  yang  memiliki nilai  support  yang  memenuhi  nilai  minimum  support  akan dikombinasikan  dengan  itemset  yang  lain  dan  dihitung kembali  nilai  support-nya.  Sedangkan  itemset  yang  tidak memenuhi nilai support akan dipangkas dan dihilangkan pada iterasi  berikutnya.  Pembentukan  pola  frekuensi  dua  itemset dibentuk  dari  item  yang  memenuhi  nilai  minimum  support yaitu  dengan  cara  mengkombinasikan  setiap  item  ke  dalam dua  kombinasi.  Hasil  perhitungan  nilai  support  dua  itemset terlihat pada table 4.
T ABEL 4.
H ASIL F REQUENT I TEMSET I TERASI K EDUA Itemset Support Mango thai, Basreng 0.06 Mango thai, Green tea latte 0.03 Mango thai, Avo thai 0.09 Mango thai, Strawberry thai 0.03 Mango thai, Melon thai 0.06 Mango thai, Tahu Cabai Garam 0.14 Mango thai, Kentang 0.06 Green thai, Kentang 0.16 Green tea latte, Tahu Cabai Garam 0.03 Green tea latte, Basreng 0.03 Avo thai, Kentang 0.03 Avo thai, Strawberry thai 0.09 Avo thai, Melon 0.06 Avo thai, Tahu 0.03 Strawberry thai, Basreng 0.03 Strawberry thai, Melon 0.09 Strawberry thai, Tahu 0.03 Melon thai, Tahu 0.03
Setelah didapatkan nilai support untuk dua itemset, itemset yang  memiliki nilai  support  yang  memenuhi nilai  minimum support  akan  dikombinasikan  dengan  itemset  yang  lain  dan
dihitung  kembali  nilai  support-nya  hingga  tidak  ada kombinasi  itemset  lagi  yang  bisa  terbentuk.  Tabel  5 menunjukkan Hasil perhitungan untuk iterasi ketiga.
T ABEL 5. H ASIL F REQUENT I TEMSET I TERASI K ETIGA Itemset Support Mango thai, Green tea, Kentang 0.09 Mango thai, Green tea, Tahu Cabai Garam 0.06 Green tea latte, Kentang, Tahu Cabai Garam 0.03
Dari kombinasi 3 itemset tidak ada itemset yang mencapai minimum  support  yang ditentukan,  maka 3  kombinasi tidak bisa  digunakan  untuk  pembentukkan  asosiasi.  Dikarenakan itemset  3  tidak  bisa  dikombinasikan  kembali  serta  Batasan itemset  yang  ditentukan  adalah  3  itemset,  maka  proses perhitungan support dan pembentukan itemset dihentikan.
Selanjutnya,  dari  pola  kombinasi  2  itemset  yang  berhasil terbentuk, akan dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum  confidence  aturan  asosiatif  yaitu  60%  dengan menghitung nilai confidence untuk setiap aturan asosiasi yang terbentuk.  Sebelum  menghitung  confidence  dilakukan terlebih  dahulu  pertukaran  itemset.  Misal  suatu  kombinasi pada  itemset  2  yaitu  A  B,  maka  dibalik  menjadi  B  A. Contoh  lainnya  ialah  suatu  kombinasi  pada  itemset  3,  yaitu A,B  C,  itemset  tersebut  bisa  dibalik  menjadi  A,C  B  dan B,C  A. Nilai support pada masing masing itemset tersebut tetap  sama,  akan  tetapi  kemungkinan  nilai  confidence  bisa berbeda. Hal tersebut dilakukan bertujuan untuk mengetahui mana nilai confidence yang terbesar dari tiap itemset tersebut. Hasil dari pembentukan aturan asosiasi bisa dilihat pada tabel 6.  Untuk  menghitung  nilai  confidence  menggunakan  rumus confidence  yang telah diuraikan sebelumnya pada sub judul metode.
T ABEL 6.
H ASIL P EMBENTUKAN A TURAN A SOSIASI Itemset Confidence [Green tea latte]  [Kentang] 0,83 [Kentang]  [Green tea latte] 0,71 [Mango thai]  [Tahu Cabai Garam] 0,67 [Tahu Cabai Garam]  [Mango thai] 0,44

## 3. Evaluasi
Hasil  pembentukan  aturan  asosiasi  dengan  bahasa pemrograman Python di atas, dapat dilihat dari besarnya nilai support  dan  confidence  dari  aturan  asosiasi  yang  telah terbentuk.  Aturan asosiasi tersebut bisa dilihat pada tabel 7. Hasil  pembentukan  aturan  asosiasi,  semuanya  memenuhi persyaratan minimum support 0,16 dan minimum confidence 60%.  Hasil  dari  proses  data  mining  pada  tabel  7  dapat digunakan  sebagai  penunjang  informasi  dalam  menentukan keputusan  strategi  penjualan  makanan  dan  minuman. Informasi  komninasi  produk  tersebut  dapat  berguna  dalam menentukan barang yang akan dipaketkan secara bersamaan sehingga  mempunyai  peluang  dibeli  lebih  besar  ataupun digunakan dalam menentukan barang yang akan direkomendasikan kepada pembeli.
222
T ABEL 7. H ASIL A SSOCIATION R ULES Association Rule Support Confidence [Green tea latte]  [Kentang] 0,16 0,83 [Kentang]  [Green tea latte] 0,16 0,71 [Mango thai]  [Tahu Cabai Garam] 0,14 0,67

## B. Pembahasan
Hasil aturan asosiasi yang terlihat pada tabel 7, ditemukan pola belanja konsumen yang paling dominan untuk digunakan sebagai acuan pengambilan keputusan dan strategi penjualan pada café yaitu, jika konsumen membeli Green tea latte maka konsumen juga akan membeli Kentang dengan nilai support (penunjang) 16% dan confidence (kepastian) 83%. Sehingga pemilik  cafe  dapat  menentukan  strategi  penjualan  dengan mengkombinasikan  minuman  Green  tea  latte  dan  makanan Kentang,  atau  bisa  juga  ketika  pembeli  membeli  Green  tea latte maka kasir merekomendasikan untuk membeli Kentang dan  begitupun  sebaliknya.  Adapun  strategi  penjualan  yang lain  seperti  membuat  produk  best  seller  pada  daftar  menu supaya  pembeli  akan  tertarik  untuk  membeli  kedua  produk tersebut.  Strategi  penjualan  yang  diterapkan  tergantung  dari pelaku  bisnis  sedangkan  informasi  yang  dihasilkan  oleh program  sebatas  penunjang  informasi  dalam  melakukan strategi penjualan.
Kelayakan  informasi  dari  hasil  pengolahan  data  mining dengan  menggunakan  algoritma  apriori  di  uji  dengan menggunakan  pemrograman  python  dengan  bantuan  tools Google  Colab menghasilkan  nilai  support  dan  confidence yang  efektif.  Nilai  support  dan  confidence  diperoleh  dari persamaan  (2)  dan  (3)  yang  secara  otomatis  diproses  pada pemrograman  python  dengan  bantuan  library apyori. Dari nilai  support  dan  confidence  yang  diuji,  didapat  bahwa semakin tinggi minimal support dan minimal confidence yang digunakan maka aturan yang terbentuk akan semakin sedikit dan  menurun  akurasinya.  Sehingga  dapat  diperoleh  2 kombinasi  item  yang  bisa  dijadikan  informasi  untuk pertimbangan stok produk dan produk best seller oleh Shans Juice,  serta  bisa  digunakan  sebagai  penunjang  informasi dalam strategi penjualan.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  dilakukan  maka diperoleh  kesimpulan  bahwa  produk-produk  yang  sering dibeli  dari  hasil  pengujian  association  rule  yang  diperoleh menghasilkan  kombinasi  produk  dengan  nilai  confidence 83%  dan  nilai  support  14%  yaitu,  jika  membeli  Green  tea maka  akan  membeli  Kentang  Goreng.  Artinya  seorang konsumen  yang  membeli  green  tea,  maka  100%  akan membeli kentang goreng. Aturan ini cukup signifikan karena mewakili 14% dari catatan transaksi yang digunakan. Aturan kombinasi produk telah ditemukan menggunakan pemrograman python dengan mengimplementasikan metode association  rules  dibantu  dnegan  tools  Google  Colab.  Hasil
pengolahan  data  mining  dengan  menggunakan  algoritma apriori  dapat  digunakan  untuk  mencari  aturan  asosiasi  dari data  transaksi  penjualan  yang  ada  sehingga  dapat  dijadikan sebagai  penunjang  informasi  dalam  pengambilan  keputusan strategi  penjualan  baik  untuk  tujuan  meningkatkan  intesitas penjualan  ataupun  mempersiapkan  stok  barang  yang diperlukan.
Penelitian  ini  dapat  dilakukan  pengembangan  untuk menghasilkan  hasil  aturan  asosiasi  yang  kuat  dengan menggunakan  data  dalam  jumlah  banyak.  Semakin  banyak data  transaksi  yang  diproses  itu  semakin  baik  karena informasi  yang  dihasilkan  dapat  lebih  teruji  kebenarannya. Data  yang  digunakan  disarankan  menggunakan  data  terbaru karena  pola  belanja  terkadang  berubah-ubah  setiap  waktu. Selain  itu  bisa  dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan algoritma  lain  seperti  fp-growth  dan  membandingkan  antar algoritma  untuk  melihat  perbedaannya.  Selain  itu  mencoba untuk  menggunakan  tools  dan  pemrograman  lain  selain python.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  Tri  and  S.  Budi,  “Analisis  Loyalitas  Berbasis  Kepuasan Pelanggan  Toko  UKM  Om  Jeans  Klaten,” Upajiwa  Dewantara , vol. 2, no. 1, pp. 39–57, 2018.
[2] I.  Zulfa,  R.  Rayuwati,  and  K.  Koko,  “Implementasi  data  mining untuk  menentukan  strategi  penjualan  buku  bekas  dengan  pola pembelian konsumen menggunakan metode Apriori ( studi kasus : Kota Medan ),” J. SAINS DAN Teknol. , vol. 16, no. 1, pp. 69–82, 2020.
[3] O.  Solihin,  “Implementasi  Big  Data  Pada  Sosial  Media  Sebagai Strategi,” vol. 5, 2021.
[4] M.  Ayub,  U.  K.  Maranatha,  and  A.  N.  Networks,  “Proses  Data Mining dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer Proses Data Mining dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer,” no. January 2012, 2018.
[5] S.  Defit,  “Penggunaan  Algoritma  Apriori  dalam  Menganalisa Prilaku  Mahasiswa  dalam  Memilih  Mata  Kuliah  (Studi  Kasus: FKIP  UPI  ‘YPTK’),” urnal  Media  Process. ,  vol.  8,  pp.  31–42, 2013.
[6] W.  B.  Zulfikar,  A.  Wahana,  W.  Uriawan,  and  N.  Lukman, “Implementation  of  association  rules  with  apriori  algorithm  for increasing  the  quality  of  promotion,”  in 2016  4th  International Conference on Cyber and IT Service Management , 2016, pp. 1–5, doi: 10.1109/CITSM.2016.7577586.
[7] S. A. Miranda and D. Kurniawan, “Implementasi Association Rule
Dalam Menganalisis Data Penjualan Sheshop dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Metik  J.  Vol. ,  vol.  6,  no.  1, 2022, doi: 10.47002/metik.v6i1.342.
[8] S.  P.  Tualeka et  al. ,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Penjualan  Houseware  Menggunakan  Algoritma Apriori  Implementation  of  Data  Mining  for  Predicting  Sales  and Stock Placement at CV Pasti Jaya Houseware Using Apriori,” pp. 115–123, 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.258.
[9] U. Ependi and A. Putra, “Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori  (  Studi  Kasus :  Regional  Part Depo Auto 2000 Palembang ),” vol. 5, no. 2, pp. 139–145, 2019.
[10] J. L. Putra et al. , “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan,” vol. 15, no. 1, pp. 85–90, 2019.
[11] E.  Buulolo,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Persediaan  Obat  (  Studi  Kasus :  Apotik  Rumah  Sakit  Estomihi Medan)  Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ),” Pelita
Sales Analysis Using Apriori Algorithm in Data Mining Application on Food and Beverage (F&B) Transactions (Sonia Marselina, et al.)
Inf. Budi Darma , vol. IV, no. January, 2017.
[12] M.  Afdal  and  M.  Rosadi,  “Penerapan  Association  Rule  Mining Untuk Analisis,” vol. 5, no. 1, pp. 99–108, 2019.
[13] K. Tampubolon, H. Saragih, B. Reza, K. Epicentrum, A. Asosiasi, and  A.  Apriori,  “Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan,” pp. 93–106, 2013.
[14] A. Kurniawati, “Pemetaan Pola Hubungan Program Studi Dengan Algoritma Apriori – Studi Kasus SPMU UNNES,” vol. 1, no. 1, pp. 51–58, 2014.
[15] D. P. Mulya, “Analisa dan Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Fp-Growth Dalam Seleksi Pembelian Tanah Liat (Studi Kasus  Di  Pt.  Anveve  Ismi  Berjaya),” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf. Bisnis , vol. 1, no. 1, pp. 47–57, 2019.
[16] D. Prabowo and F. Ramdani, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk
Rekomendasi  Buku  Pada  Amikom  Resource  Center  Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta Abstraksi Keywords :,” vol. 3, no. 1, pp. 8–12, 2020.
[17] E. N. Sari, “Analisa Algoritma Apriori Untuk Menentukan Merek Pakaian Yang Paling Diminati Pada Mode Fashion Group Medan,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 4, no. 1, pp. 35–39, 2013.
[18] A. Rahmadsyah and R. Rosnelly, “Analisa Association Rule Pada Algoritma Apriori Untuk Minat Pembelian Alat Kesehatan,” vol. 5, pp. 280–286, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2658.
[19] N. Ritha, E. Suswaini, and W. Pebriadi, “Penerapan Association Rule  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Poliklinik  Penyakit Dalam ( Studi Kasus : Rumah Sakit Umum Daerah Bintan ),” vol. 7, no. November, pp. 222–230, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.329.