## PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULES DENGAN ALGORITME APRIORI UNTUK MENCARI POLA KETERKAITAN SETIAP ITEM LEWAT PERILAKU PELANGGAN PADA GAVIO
BOUTIQUE COLLECTION JAKARTA PUSAT
Muhammad Hasanul Huda 1) , Muhammad Syafrullah 2)
Teknik Infomatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Email: nulnuldaa@gmail.com 1) Mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Susunan  atau  pemetaan  produk  pada  butik  GAVIO  tidak  tersusun  rapi  dan  hanya  sekadar  di  tampilkan  pada pelataran  toko  tanpa  mempelajari  perilaku  pelanggan  yang  dapat  menguntungkan  dalam  sisi  jangkauan pelanggan  yang  memiliki  keterkaitan  antara  produk  satu  dan  lainnya,  juga  dalam  pengadaan  barang  pemilik melakukan  pembelian  barang  dengan  jumlah  yang  sama  (setiap  produk)  tiap  melakukan  pengadaan,  hal  itu berimbas pada banyaknya barang yang hanya sedikit diminati pelanggan hanya akan menumpuk dan mengurangi nilai keuntungan. Demi mengoptimalkan pemanfaatan data tersebut maka dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengolah  data  menjadi  suatu  informasi  yang  bermanfaat.  Salah  satunya  adalah  menggunakan  teknik  data mining. Pada penulisan tugas akhir ini, penulis membangun suatu sistem yang dapat mencari pola keterkaitan (Association  rules)  antara  item  satu  dengan  item  lainnya  dengan  menggunakan  data  transaksi  penjualan menggunakan  algoritma  apriori,  sehingga  diharapkan  dapat  lebih  efisien  dalam  proses  bisnis.  Dengan menggunakan item yang berjumlah 42. Dataset yang digunakan adalah dataset penjualan (transaksi penjualan) selama periode bulan September 2018 hingga Maret 2019 yang berjumlah 1.493 transaksi.  Hasil yang diperoleh dari penelitian ini menghasilkan informasi yang disebut aturan (rules) dengan jumlah beragam yaitu, jika nilai minimum  support  50  dengan  minimum  confidence  80%  maka  rules  yang  terbuat  berjumlah  14,  jika  minimum support 50 dengan minimum confidence 90% aturan yang terbuat berjumlah 11, dan jika minimum support 50 dengan minimum confidence 100% maka aturan yang terbuat hanya berjumlah 9 .
Kata Kunci : Algoritme Apriori, Confidence, Support, Association Rules

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  persaingan  dunia  bisnis  sekarang.  Dalam bisnis  dituntut  para  pelakunya  untuk  senantiasa mengembangkan bisnis yang mereka miliki dan juga agar  dapat  selalu  bertahan  dalam  persaingan.  Guna mencapai  hal  itu,  ada  satu  dua  hal  yang  bisa dilakukan  yaitu  dengan  cara  meningkatkan  kualitas produk, penambahan dan pengurangan jenis produk, serta pengurangan biaya konsumsi pada perusahaan. Selanjutnya demi melakukan pemenuhan kebutuhan tersebut perusahaan dapat menjalankan beberapa hal di  antara  salah  satunya  yaitu  melakukan  analisa terhadap data yang dimiliki oleh perusahaan.
GAVIO boutique  collection merupakan  sebuah butik  yang  bergerak  dalam  bidang  mode  namun hanya  berfokus  pada  penjualan  Busana  Muslim hingga  asesoris.  Di  mana  memiliki  sistem  seperti pada  butik  pada  umumnya  yaitu  pembeli  memilih sendiri item yang akan dibeli.
Tetapi terdapat masalah dalam proses pemasaran pada  butik  dan  juga  dalam  hal  pengadaan  barang. Yaitu,  susunan  atau  pemetaan  produk  pada  butik tidak  tersusun  rapi  dan  hanya  sekadar  di  tampilkan pada  pelataran  toko  tanpa  mempelajari  perilaku
pelanggan  yang  dapat  menguntungkan  dalam  sisi jangkauan  pelanggan  yang  memiliki  keterkaitan antara  produk  satu  dan  lainnya,  juga  dalam pengadaan  barang  pemilik  melakukan  pembelian barang dengan jumlah yang sama (setiap produk) tiap melakukan  pengadaan,  hal  itu  berimbas  pada banyaknya  barang  yang  hanya  sedikit  diminati pelanggan  hanya  akan  menumpuk  dan  mengurangi nilai keuntungan. Selain itu dari data penjualan pada GAVIO boutique collection selama  ini  kurang tersusun  dengan  baik,  sehingga  data  tersebut  hanya berfungsi  sebagai  dokumen  bagi  toko  dan  belum mampu  dimanfaatkan  untuk  pengembangan  strategi bisnis terlebih pada strategi pemasaran.
Dalam  rangka  menghadapi  persaingan  bisnis dalam  melakukan  pemasaran  guna  menghasilkan peningkatan income toko,  pihak  toko  mengambil keputusan  untuk  menentukan  strategi  pemasaran produk yang akan dijual. GAVIO boutique collection memiliki dasar untuk menentukan seberapa  lakunya barang  terjual,  yaitu  80  transaksi  per item dalam  2 bulan barang dipasarkan atau ditampilkan pada butik. 80  transaksi  ini  memiliki  dasar  karena  pada  bidang mode  atau fashion yang  bersifat  dinamis,  pemilik
akan  selalu  menambah  busana  model  terbaru  pada setiap  pengadaan.  Sehingga  untuk  80  transaksi  per item dalam  2  bulan  adalah  satu  hal  yang  dapat diterima  dan  diklasifikasi  bahwa  barang  tersebut diminati  oleh  pelanggan.  Dengan  data-data  yang telah tersedia, ini dapat dijadikan sebagai dasar untuk mengambil  keputusan  solusi  bisnis.  Serta  dengan adanya  dukungan  infrastruktur  di  bidang  teknologi yang memicu munculnya teknologi yang disebut data mining .  Data mining biasa  digunakan  untuk memberikan solusi kepada para pengusaha atau pihak terkait guna meningkatkan bisnis.
Adapun  pada  data mining terdapat  beberapa algoritma  atau  metode,  salah  satunya  adalah algoritma  apriori  yang  termasuk  dalam  aturan asosiasi  pada  data mining .  Algoritma  apriori bertujuan untuk menemukan frequent item sets pada kumpulan  data.  Algoritma  apriori  dapat  diartikan sebagai suatu proses untuk menemukan suatu aturan apriori  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk support dan confidence .

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Data Mining Data Mining merupakan proses yang menggunakan  satu  bahkan  lebih  dari  satu  teknik pembelajaran  komputer  ( mechine learning )  untuk melakukan analisa juga melakukan ekstrasi pengetahuan  ( knowledge )  secara  otomatis.  Definisi lain  dari  data  mining  diantaranya  adalah  suatu metode  pembelajaran  berbasis  induksi  ( induction - based learning )  yaitu  proses  pembentukan  banyak dari  definisi  konsep  umum  yang  dilakukan  dengan cara  observasi.  contoh-contoh  spesifik  dari  konsep yang  akan  dipelajari  pada  data  mining.  Kemudian Knowledge Discovery in Databases (KDD)  adalah penerapan  dari  metode  berbasis  keilmuan  atau pengetahuan  pada data .  Dalam  konteks  ini data mining merupakan  satu  dari  langkah  proses  yang termaktub pada KDD [1].
2.2 Association Rules Mining
Association  rules  mining merupakan  suatu prosedur untuk mencari keterkaitan antar item dalam suatu dataset yang  telah  ditentukan.  Kemudian association rules Mining juga  mencari  dan menemukan  hubungan  antar  item  yang  ada  pada suatu dataset .
Dalam  menentukan  suatu  aturan  asosiasi, terdapat  suatu  ukuran  ketertarikan  ( interistingness measure )  yang  didapat  dari  hasil  pengolahan (kombinasi)  data  dengan  data  perhitungan  tertentu [2] . Pada umumnya terdapat dua ukuran ketertarikan dalam asosiasi, yaitu:
a. Support
Support adalah  probabilitas  konsumen  yang membeli  produk  secara  bersamaan  pada  suatu transaksi dan dihitung jumlah dari seluruh transaksi. Ukuran support ini  dapat  menentukan  apakah  suatu itemset layak  untuk  dicari  dan  dihitung  nilai confidence -nya (misalkan dari banyak transaksi yang ada,  seberapa  besar  tingkat  dominasi  yang menunjukkan  bahwa item A  dan  B  biasa  dibeli bersamaan).
Support (A,B) = Ʃ 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 𝒅𝒂𝒏 𝑩 Ʃ 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 (1)
b. Confidence Confidence atau  juga  bisa  disebut  tingkat kepercayaan  yang  merupakan  probabilitas  kejadian antara  beberapa  produk  yang  dibeli  bersamaan  di mana  salah  satu  produk  sudah  pasti  dibeli  (misal, seberapa  seringnya item A  dibeli  jika  apabila konsumen juga membeli item B).
Confidence(B|A) = Ʃ 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 𝐦𝐞𝐧𝐠𝐚𝐧𝐝𝐮𝐧𝐠 𝐀 𝐝𝐚𝐧 𝐁 Ʃ 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐚𝐤𝐬𝐢 𝐦𝐞𝐧𝐠𝐚𝐧𝐝𝐮𝐧𝐠 𝐀 (2)
c. Lift Ratio
Lift  Ratio adalah  suatu  ukuran  (parameter) yang  digunakan  untuk  mengetahui  kekuatan  dari keterkaitan  aturan  asosiasi  ( association  rule )  yang dibentuk dari penghitungan antara  nilai support dan nilai confidence . Lift ratio merupakan  nilai  yang menunjukkan  kepastian  dari  keterkaitan  setiap  item yang  ada  pada  proses  transaksi  dan  kemudian memberikan informasi apakah benar item A memiliki tingkat keterkaitan yang tinggi dengan item B.
Lift Ratio =
𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕 (𝑨ᴖ 𝑩)
𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕 (𝑨) 𝒙  𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕(𝑩) (3)
2.3 Market Basket Analysis
market  basket  analysis merupakan  salah  satu contoh penerapan Association rule, untuk menyampaikan  ide  mendasar  dari  Market  basket analysis, dimulai dengan melihat keranjang belanjaan pada  pelanggan  yang  berisi  bermacam-macam barang  yang  dibeli  oleh  seorang  konsumen  dalam satu  waktu.  Sebuah  daftar  belanjaan  yang  lengkap yang  diperoleh  dari  semua  konsumen  memberikan informasi yang sangat banyak [3] .

## 2.4 Algoritme Apriori
Algoritme  apriori  adalah  algoritma  paling terkenal  untuk  menemukan  pola  frekuensi  tinggi. Pola frekuensi tinggi adalah pola-pola item di dalam suatu database yang memiliki frekuensi atau support di  atas  ambang  batas  tertentu  yang  disebut  dengan istilah minimum support [4] . Algoritma apriori dibagi menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi atau pass yaitu:
a. Membentuk item yang ada pada transaksi menjadi kandidat itemset , kandidat yang di labeli dengan k- itemset dibentuk dari kombinasi (k-1)- itemset yang didapat dari iterasi atau langkah sebelumnya.  Salah  satu  cara  penggunaan algoritma  apriori  adalah  dengan  adanya  proses pemangkasan  calon  kandidat itemset yang  isi pada subset - nya k-1 item namun tidak termasuk pada pola frekuensi.
b. Setelahnya melakukan Penghitungan support dari tiap  calon  kandidat itemset .  Nilai  s upport dari tiap kandidat k- itemset didapat dengan melakukan membaca isi dari database kemudian menghitung  jumlah  semua  transaksi  yang memuat item pada  calon  kandidat itemset tersebut.  Ini  juga  merupakan  ciri  dari  algoritma apriori di mana sangat di perlukannya penghitungan  dengan  cara  membaca  isi  dari seluruh database sebanyak k- itemset . c. Lalu  menetapkan  pola  frekuensi  nya.  Pola frekuensi  yang  dimuat  ke  dalam  k- item atau  k- itemset didapatkan  dari  kandidat  yang  nilai support- nya  lebih  besar  sama  dengan  dari  nilai minimum support yang di tentukan.
d. Bila  dari  hasil  penghitungan  tidak  didapatkan pola frekuensi, barulah maka seluruh proses yang ada dihentikan. Jika tidak, maka k ditambah satu dan proses kembali berulang ke bagian 1.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  pembuatan  sistem  untuk  asosiasi menggunakan algoritma apriori ini ada beberapa hal yang dibutuhkan, dari melakukan pengumpulan data, menganalisa  masalah  lalu  mencari  solusi  untuk memecahkan  masalah  yang  dihadapi,  hingga rancangan  sistem  dan  database,  berikut  ini  adalah kebutuhan kebutuhan yang mesti di kerjakan terlebih dahulu.
3.1 Rancangan Sistem
Analisa  pada  rancangan  sistem  ini  adalah beberapa  aktivitas yang  berhubungan  dalam pembuatan sistem, yaitu rancangan arsitektur hingga rancangan menu web hingga tampilan layar

## Gambar 1: Desain Sistem
Desain  sistem  untuk  algoritma  apriori  dapat dilihat  pada  Gambar  di  atas.  Pada  ilustrasi  tersebut sudah  jelas,  bahwa  proses  alur  awal  dari  sistem
adalah  memasukkan  data  transaksi.  Kemudian  data disimpan  dalam database ,  selanjutnya  data  tersebut akan  diproses  asosiasi  menggunakan  algoritma apriori.  Setelah  aturan  asosiasi  telah  terbentuk, informasi dianalisis kaitannya dengan data transaksi lainnya  untuk  dijadikan  dasar  rekomendasi  dalam proses manajemen butik selanjutnya..

## 3.2 Penghitungan dengan algoritme Apriori
Ketika  data  transaksi  telah  dimasukkan  atau impor,  lalu  program  akan  meminta  pengguna  untuk melakukan pembatasan nilai support dan confidence, setelah nilai ambang batas telah dimasukkan program akan melakukan pemangkasan pada item yang tidak memenuhi  syarat  nilai  ambang  batas,  setelah  nya dilakukan penggabungan antar barang yang memenuhi  nilai  ambang  batas.  Jika  asosiasi  telah terbentuk  program  akan  melakukan  penyaringan kembali  menggunakan  hitung confidence ,  jika  nilai confidence dari  gabungan  barang  memenuhi  syarat ambang  batas  nilai confidence maka  program  akan membuat  sebuah  aturan  atau  kaidah  yang  dapat dijadikan sebagai sebuah informasi berupa teks.
Gambar 2:  Flowchart Apriori
3.3 Data Item Sebagai tahap awal data mining adalah  dengan  melakukan  pengumpulan  data penjualan.  Data  tersebut  akan  digunakan  sebagai sampel  dan  akan  dianalisis  dengan  menggunakan metode apriori. Data tersebut adalah berupa data item tertinggi  atau  data  penjualan  berjumlah  tertinggi berdasarkan item , seperti dapat diurutkan pada tabel berikut ini :
Table 1: Data Item 3.4 Langkah-Langkah Pemrosesan Sistem a. Melakukan impor data berupa file . xls ( Microsoft excel ) pada halaman menu data transaksi.
b. Memasukkan  nilai  minimum support ,  nilai minimum confidence dan  juga  periode  transaksi yang akan dilakukan proses pada halaman proses.
c. Pada  nilai  minimum support ,  nilai  yang dimasukkan  ialah  nilai  ambang  batas  tingkat minatnya  pelanggan  yang  disesuaikan  dengan permintaan pemilik butik yaitu 80 transaksi atau 80 nilai absolut dan 5% nilai relatif.
d. Kemudian program akan melakukan penghitungan  frequent  item  set  sebagai  tahap pemangkasan  yaitu  dengan  cara  nilai  support relatif  dari  tiap  barang  atau  asosiasi  harus  >= (lebih  besar)  dibanding  nilai  minimum  support yaitu  5%.  Barang  yang  tidak  melebihi  ambang batas akan otomatis terhapus.
e. Kemudian sistem akan  melakukan pemangkasan menggunakan  nilai  minimum  confidence,  yaitu dengan menghitung apakah nilai confidence dari barang  >=  (lebih  besar)  dari  nilai  ambang  batas confidence  yang  sudah  ditentukan.  Semakin tinggi nilai confidence, akan semakin sedikit rule yang akan terbuat.
f. Kemudian  sistem  akan  menghitung  nilai  uji  lift dari  setiap  asosiasi  yang  terbentuk,  nilai  uji  lift yang  >1  akan  memiliki  korelasi  positif (ketergantungan),  dan  sebaliknya  <1  asosiasi yang  terbentuk  adalah  independen  atau  hanya kebetulan
g. Setelah melewati tahap-tahapan tersebut, asosiasi yang  melebihi  ambang  batas  nilai  support  dan confidence akan di tampilkan oleh sistem berupa teks, sehingga mudah dipahami oleh pemilik.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Set
Tahap  awal  yang  mesti  dilakukan  pada  saat melakukan penelitian ini  ialah mempersiapkan data. Sedang data yang akan diolah merupakan data yang didapat dari tempat melakukan riset. Kemudian data tersebut  digunakan  untuk  melakukan  penelitian, berikut  yaitu  data  yang  diambil  sebanyak  kurang lebihnya  1.493 record data.  Data-data  tersebut merupakan  data  transaksi  penjualan.  Berikut tampilannya.
No Nama Item
1 Busana Muslim Line Stripe Asymmetric
2 Busana Muslim A Classic Dress
3 Busana Muslim Of The Day With Square
4 Busana Muslim A Adorable Dress
5 Busana Muslim Harmony Dress
6 Busana Muslim Luxurious Black
7 Busana Muslim Batik
8 Busana Muslim Black & Gold Embro
9
Busana Muslim Simple Long Dress 10 Busana Muslim Pink Beauty 11 Busana Muslim Moment Of Auntum 12 Busana Muslim Gingham With Zipper 13 Busana Muslim A Classic Blus 14 Busana Muslim Geometric Dark 15 Busana Muslim An Half Dress 16 Busana Muslim Flower Embro 17 Busana Muslim Softly Flowers Motive 18 Busana Muslim Green Weaving
19 Busana Muslim Assymetrical Lines &

## Buttons
20 Busana Muslim Dot Chiffon 21 Busana Muslim Japanese Accent 22 Busana Muslim Geometric Sequin Dres 23 Busana Muslim Combination Rubiah 24 Busana Muslim White Floral 25 Busana Muslim Silk Motive 26 Busana Muslim Simple Dress with Rubber 27 Busana Muslim Rayon Gamis 28 Busana Muslim Denim The Line
29 Busana Muslim Short Tunik 30 Busana Muslim Sweet Polkadot
31 Busana Muslim A Gamis Of Print Songket 32
Bawahan Rok Batik
33 Bawahan Kulot Batik
34 Bawahan Rok Panjang Polos 35 Hijab Syar'i Payet Polos 36 Hijab Khimar Khaira
37 Hijab Syar'i Oval polos
38 Hijab Khimar Elmina
39 Hijab Syar'i Cubit Polos
40 Hijab Khimar Zahra
41 Hijab Syar'i Nayya Polos
42 Hijab Syar’i Novi
Pada  gambar  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa penulis  hanya  menggunakan  sedikit  atribut  yang akan  digunakan  yaitu  hanya  dua,  berupa  tanggal transaksi  dan  juga  nama  produk  untuk  langkah penelitian selanjutnya.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukukan pengimplementasian coding , merupakan mengolah data  yang  memiliki  jumlah  1.493 record yang dilakukan  dengan  memasukkan data ke  dalam sistem  yang  telah  dibuat,  kemudian  sistem melakukan  proses  pengolahan  data  dengan algoritma apriori dengan mencari frequent item set menggunakan  metode association rules untuk mendapatkan hasil rule sesuai yang diinginkan

## 4.2. Pengujian Apriori
Dalam  analisa  ini  penulis  menganalisa  dan mengelompokan  data  agar  memudahkan  dalam pengerjaan rancangan sistem yang sudah terencanakan  sebelumnya  sesuai  dengan  variabel yang  dibutuhkan,  guna  melakukan  penganalisaan data-data  yang  akan  digunakan  dan  tentunya diperlukan dalam perancangan sistem ini.
Tahap dalam melakukan analisa data menggunakan  Algoritme  Apriori  diawali  pada penentuan  Data  set  yang  akan  digunakan  sebagai bahan  untuk  analisa.  Selanjutnya  menyeleksi  dan membersihkan  data-data  yang  akan  dilakukan analisa,  kemudian  melakukan  pencarian  dari  semua jenis  item  yang  ada  didalam  data  transaksi, selanjutnya  sistem  akan  menghitung  jumlah  setiap item  yang  ada.  Kemudian  pengguna  diharuskan untuk  menentukan  nilai  support  sebagai  ambang batas,  nanti  Sesuai  dengan  support  yang  telah ditentukan jika item yang di analisa tidak memenuhi nilai  support  maka  terseleksilah  beberapa  item  data tersebut  didalam  transaksi,  itu disebut pembentukan kombinasi satu item.
Tahap  selanjutnya  ialah  item  yang  telah terseleksi atau dipangkas akan membentuk kombinasi  dua  item,  maka  terbentuklah  beberapa asosiasi antar item data, ini disebut dengan kombinasi 2  item,  selanjutnya  seperti  proses  seleksi  pada itemset-1  menggunakan  nilai  support  yang  sudah ditentukan  di  awal  penghitungan,  jika  ada  asosiasi item  atau  kombinasi  2-itemset  dengan  nilai  yang tidak  memenuhi  nilai  ambang  batas,  maka  akan terseleksi.  Apabila  nilai  Support  item  kurang  lebih (≥)  dari  minimal  support  maka  proses  pencarian frequent  item  set berlanjut,  jika  tidak  proses pencarian selesai dan dihentikan.

## Table 2: Persiapan Data
Data  yang  akan  diolah  merupakan  data  yang telah  di import ke  dalam  sistem,  data  yang  berasal dari data transaksi setiap hari, data yang akan diolah memiliki  dua  atribut,  yaitu  tanggal  transaksi  dan item - item yang terjual.
Misalkan diinginkan minimum support : 50% (2 dari 4 transaksi)
a. Langkah 1 : mencari nilai support untuk masing- masing itemset L1  =  { large 1- itemset }.  Seperti yang ditunjukan pada tabel 3.12.
Table 3: Support 1-Itemset
b. Gabungkan itemset pada  L1  (algoritma  apriori) dan hapus item yang tidak memenuhi syarat nilai support .  Kemudian  hitung  nilai support dari masing-masing itemset L2. Table 4: Support  2-Itemset Itemset Support Busana Muslim Line Stripe Asymmetric , Hijab Khimar Khaira 25% Busana Muslim Line Stripe Asymmetric , Bawahan Rok Batik 50% Busana Muslim Line Stripe Asymmetric , Hijab Khimar Zahra 25% Busana Muslim Line Stripe Asymmetric, Busana Muslim A Classic Dress 25% Hijab Khimar Khaira , Bawahan Rok Batik 50% Hijab Khimar Khaira , Busana Muslim A Classic Dress 75% Bawahan Rok Batik , Hijab Khimar Zahra 25% Bawahan Rok Batik , Busana Muslim A Classic Dress 50%
c. Tentukan itemset yang  memenuhi minimum support L2 { large 2- itemset }. Untuk itemset yang tidak memenuhi nilai minimum support , dihilangkan.  Lalu  Hitung support dari  setiap kandidat itemset L3
Table 5: Support 3-Itemset
d. Berhenti,  karena  sudah  tidak  ada  lagi  kandidat untuk  4-itemset.  Untuk  mencari  aturan  asosiasi diperlukan juga nilai minimum confidence . Misal minimum confidence : 75%, aturan asosiasi yang mungkin terbentuk ialah sebagai berikut.
Table 6: Aturan Yang Terbuat

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  uji  coba  yang dilakukan  pada  bab  sebelumnya  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  penggunaan  aplikasi  metode Association  rules dengan  menggunakan  algoritma apriori. Sebagai berikut:
a. Analisa asosiasi dengan  menggunakan algoritma apriori  dapat  memudahkan  untuk  menemukan kaidah asosiasi untuk kombinasi beberapa item.
b. Sistem mampu menampilkan keterkaitan kombinasi satu item dengan item lainnya dengan memenuhi nilai minimum support dan confidence yang di inginkan oleh pemilik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sianturi,  F.  A.  (2018).  Penerapan  Algoritma Apriori  Untuk  Penentuan  Tingkat  Pesanan.
Mantik Penusa , 2 (1), 50–57.
[2]  Kurniawan,  Fachrul,  Binti  Umayah,  Jihad Hammad,  Supeno  Mardi  Susiki  Nugroho,  and Mochammad  Hariadi.  2018.  “Market  Basket Analysis  to  Identify  Customer  Behaviours  by Way  of  Transaction  Data.” Knowledge Engineering and Data Science (KEDS) 1(1).
[3]  Hartanto,  W.  (2015).  Metode  Data  Mining Market  Basket  Analysis  Untuk  Menentukan Pola  Tata  Letak  Produk  Ritel  (2548-7175). JURNAL  PENDIDIKAN  EKONOMI:  Jurnal Ilmiah  Ilmu  Pendidikan,  Ilmu  Ekonomi  Dan Ilmu Sosial .
[4]  Aditya,  Marisa,  F.,  &  Purnomo,  D.  (2016). Penerapan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data Penjualan  di  Toko  Gudang  BM. Journal  of Information Technology and Computer Science ,
1 (1), 1–5.