## Analisis Pola Pembelian Produk Makanan Ringan Menggunakan Algoritma Apriori
Novri Hadinata [1] ,  Kurniawan [2]
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bina Darma [1], [2]
Jl. Jenderal A. Yani No. 3 Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia novri_hadinata@binadarma.ac.id [1] , kurniawan@binadarma.ac.id [2]
Abstract — CV.  Sukses  Mandiri  is  a  private  company engaged as the sole distributor of  AIM biscuits originating from Surabaya  and  a  variety  of  snacks  (snack  food  products) originating  from  Surabaya  with  operating  areas  covering  the Southern  Sumatra  and  Bengkulu  regions.  The  purpose  of  this study  is  to  provide  information  to  decision  makers  related  to customer  purchasing  patterns  of  snack  food  products  so  that decision  makers  can  determine  the  actions  to  be  taken  in  the future.  The  algorithm  used  in  this  study  is  a  priori  algorithm with  data  mining  techniques  consisting  of  data  cleaning,  data integration,  data  selection,  data  transformation,  mining  process, and pattern evaluation. While this research method is descriptive method.  From  the  results  of  the  study  there  were  6  itemsset  of goods most often bought by consumers. The items are 78003CTN (Mie  Tek  Tek),  HHJH002CTN  (Hoka-Hoka  Beef  Jelly  Ice), JSI001CTN  (Onion  Chicken  Hepillo),  JSI002CTN  (Hepillo Barbeque), JSI004 (Hepillo Roast Beef), and JSI001CTN (Onion Chicken  Hepillo),  JSI002CTN  (Hepillo  Barbeque),  JSI004 (Hepillo  Roasted  Beef),  and  JSI001CTN  (Onion  Chicken Hepillo),  JSI002CTN  (Hepillo  Barbeque),  JSI004  (Hepillo Roasted Beef), and JSI001CTN (Wafer Kita 2 Onion) ).
Keywords:  Apriori,  Purchase,  Data  Mining,  CV.  Sukses Mandiri
Abstrak —CV. Sukses Mandiri merupakan perusahaan swasta yang  bergerak  sebagai  distributor  tunggal  biskuit  AIM  yang berasal  dari  Surabaya  dan  berbagai  macam snack (produk makanan  ringan)  yang  berasal  dari  Surabaya  dengan  daerah operasinya  meliputi  wilayah  Sumatera  Bagian  Selatan  dan Bengkulu.  Tujuan  dalam  penelitian  ini  yaitu  memberikan informasi  kepada  pihak  pengambil  keputusan  terkait  dengan pola  pembelian  pelanggan  terhadap  produk  makanan  ringan sehingga  dalam  pengambil  keputusan  dapat  menentukan tindakan yang akan dilakukan dikemudian hari. Algoritma yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  algoritma  apriori  dengan teknik  data  mining  yang  terdiri  dari  data  cleaning,  data integration,  data  selection,  data  transformation,  Proses  mining, dan  pattern  evaluation.  Sedangkan  metode  penelitian  ini  adalah metode deskriptif. Dari hasil penelitian terdapat 6 itemset barang yang  paling  sering  dibeli  oleh  konsumen.  Adapun  item  barang tersebut  adalah  78003CTN  (Mie  Tek-Tek),  HHJH002CTN (Hoka-Hoka  Jelly  Es  Potong),  JSI001CTN  (Hepillo  Ayam Bawang),  JSI002CTN  (Hepillo  Barbeque),  JSI004  (Hepillo  Sapi Panggang), dan SPJ065CTN (Wafer Kita 2 Rasa).
Kata  Kunci:  Algoritma  Apriori,  Pembelian,  Data  mining,  CV. Sukses Mandiri

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  industri  makanan  dan  minuman  di Indonesia menjadi salah satu sektor terbaik sebagai penunjang pertumbuhan  manufaktur  dan  ekonomi  nasional[1]  serta industri ini seperti halnya industri biskuit yang tidak terganggu oleh  dampak  krisis  ekonomi[2]  bahkan  dari  tahun  ke  tahun devisa yang diperoleh dari ekspor biskuit semakin besar. Data Kementerian  Perindustrian  RI  mencatat  bahwa  industri makanan dan minuman telah memberikan 34,95% dari Produk Domestik  Bruto (PDB)  non-migas  pada  triwulan  III  di  tahun 2017[3].
CV.  Sukses  Mandiri  merupakan  perusahaan  swasta  yang bergerak sebagai distributor tunggal biskuit AIM yang berasal dari  Surabaya  dan  berbagai  macam  makanan  ringan  yang berasal  dari  Surabaya.  Pada  mulanya  pemegang  distributor tunggalnya  adalah  CV.  Sejahtera  Mandiri  dengan  daerah operasinya  meliputi  wilayah  Sumatera  Bagian  Selatan  dan Bengkulu.  Tetapi  mulai  bulan  April  2010  pemegang  hak sebagai  distributor  berpindah  kepada  CV.  Sukses  Mandiri. Hasil  penjualan  yang  dilakukan  perusahaan  menunjukkan adanya  peningkatan  pembelian  baik  dari  agen  maupun pertokoan (yang selanjutnya disebut pelanggan)  yang menjual makanan ringan. Proses pembelian  yang dilakukan pelanggan biasanya  melakukan  permintaan  terlebih  dahulu  berdasarkan persediaan  yang  ada  di  perusahaan.  Namun  terkadang persediaan  yang  diinginkan  pelanggan  tersebut  tidak mencukupi  atau  kurang  persediaannya  sehingga  harus melakukan  stok  ulang  terhadap  produk  yang  ada.  Sedangkan produk-produk yang kurang diminati pelanggan  melebihi dari stok  yang  ada  digudang  bahkan  masa  kadaluarsa  ( expired date )  sudah  melebihi  dari  waktu  yang  ditentukan.  Dampak sangat buruk untuk keberhasilan dan kelancaran transaksi jual beli akibat dari kekurangan persediaan barang pada suatu toko atau  perusahaan,  penyebab  terjadinya  kekosongan  persediaan tidak  lain  adalah  tidak  adanya  informasi  yang  diterima  oleh supplier  penyetok  barang  terhadap  penyampaian  informasi oleh  perusahaan  secara  dini[4].  Hal  ini  juga  sangatlah mempengaruhi  pihak  pengambil  keputusan  untuk  mengambil tindakan  berdasarkan  permintaan  pelanggan,  sehingga  harus menentukan aturan ( rule ) dan pola pembelian produk makanan ringan.
Salah  satu metode yang dapat  digunakan untuk mengatasi masalah  yang  berkaitan  dengan  persediaan  adalah  dengan menggunakan  algoritma  Apriori.  Algortitma  Apriori  adalah algoritma  pengambilan  data  dengan  assosiatif  ( association
Rule) untuk  menentukan  hubungan  assosiatif  suatu  item. Associaton Rule yang dimaksud dilakukan melalui mekanisme perhitungan support adalah  lebih  besar dari minimum support dan confidence adalah  lebih  besar  dari  minimum confidence . Algoritma  Apriori  ini  akan  cocok  untuk  diterapkan  bila terdapat  beberapa  hubungan  item  yang  ingin  dianalisis. Penggunaan algoritma ini, akan memberikan pengetahuan bagi pengguna  berupa  aturan  atau  pola  pembelian  yang  telah terjadi. 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[5].  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.  Algoritma  apriori  adalah  suatu  algoritma yang  digunakan  untuk mining  frequent  itemset menggunakan aturan  asosiasi  Boolean.  Algoritma  aproriari  dapat  digunakan untuk  membantu  mengatasi  permasalah  yang  ada  pada  objek penelitian dalam kaitannya dengan masalah persediaan barang.
Oleh  karena  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  utuk menerapkan  data  mining  dengan  algoritma  apriori  ke  dalam analisis  pola  pembelian  konsumen  dan  menginterprestasikan pola yang telah dihasilkan menjadi sebuah informasi.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  tahapan  yang  dilaksanakan sebagai  bagian  dari  kegiatan  penelitian  dalam  upaya  untuk mengumpulkan data atau informasi  serta melakukan observasi dan investigasi pada data dan informasi tersebut.

## A. Data Mining
Pemrosesan  data  yang  diterapak  dalam  penelitian  ini adalah dengan menggunakan teknik data mining. Data mining yaitu  serangkaian proses untuk  menggali  nilai tambah  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual dari suatu kumpulan data[6].
Proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan, machine  learning untuk  mengekstraksi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar[7].
Tahan-Tahap Data Mining:
a. Pembersihan data ( data cleaning )
Merupakan  proses  menghilangkan  noise  dan  data  yang tidak konsisten atau data tidak relevan.
b. Integrasi data ( data integration )
Merupakan  penggabungan  data  dari  berbagai  database  ke dalam satu database baru.
c. Seleksi Data ( Data Selection )
Data  yang  ada  pada  database  sering  kali  tidak  semuanya dipakai,  oleh  karena  itu  hanya  data  yang  sesuai  untuk dianalisis yang akan diambil dari database . d. Data Transformation
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format  yang    sesuai untuk diproses dalam data mining
e. Proses mining.
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode  diterapkan untuk  menemukan pengetahuan  berharga dan tersembunyi dari data.
f. Evaluasi pola ( pattern evaluation ).
Untuk mengidentifikasi pola-pola menarik ke dalam knowledge based yang ditemukan bermanfaat.
g. Presentasi Pengetahuan ( Knowledge Presentation )
Teknik visualisasi dalam mempresentasikan pengetahuan yang dipresentasikan kepada pengguna[8].
Seperti ditunjukan oleh gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1. Tahap- tahap dari Data Mining

## B. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  penggunaan  Algortima Apriori maupun penelitian yang berkaitan dengan penggunaan data mining sudah banyak dilakukan, salah satunya Penelitian dengan judul Implementasi Algoritma Apriori untuk  Mencari Asosiasi  Barang  yang  Dijual  di  E-commerce  OrderMas. Penelitian ini menerapkan  metode assosiasi dengan algoritma Apriori yang merupakan bagian dari teknik data mining untuk menemukan  aturan  assosiatif  kombinasi  antara  itemset  pada data  transaksi  penjualan.  Perhitungan  dilakukan  dengan menentukan  support  dan  confidance  yang  menghasilkan assosiasi rules,  yang dapat digunakan untuk  menentukan  stok barang  apa  saja  yang  perlu  diperbanyak  oleh  supplier  guna meningkatkan keuntungan antara supplier dan perusahaan[4].
Penelitian  lain  yang  berkaitan  dengan  data  mining  dan algoritma apriori  adalah penelitian dengan judul  data mining dengan algoritma apriori untuk penentuan aturan asosiasi pola pembelian  pupuk.  Dari  hasil  penelitiannya  dengan  penerapan algoritma apriori menentukan kombinasi antar itemset dengan minimum  support  20%  dan  minimum  confidence  75% ditemukan  6  aturan  asosiasi,  dimana  yang  memiliki  nilai support  dan  confidence  tertinggi  adalah  jika  konsumen melakukan transaksi pembelian pupuk organik dan pupuk urea secara  bersamaan  dengan  nilai  support  60%  dan  nilai confidence  86%.  Dengan  demikian,  jika  terdapat  konsumen membeli  pupuk  organik,  maka  kemungkinan  konsumen tersebut membeli pupuk urea adalah 86%[7].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  berbasis komputer  yang  dapat  memberikan  informasi  kepada  pihak
pengambil  keputusan  terkait  dengan  pola  pembelian pelanggan  terhadap  produk  makanan  ringan  sehingga  dalam pengambil  keputusan  dapat  menentukan  tindakan  yang  akan dilakukan  dikemudian  hari  dengan  menerapkan  algoritma apriori.
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  pembuatan  sistem  ini adalah  Tahap  Identifikasi  sistem,  Tahap  Analisis  sistem  dan tahap  pemrosesan  data.    Bereikut  ini  tahap  pelaksanaan penelitian  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  Sistem  yang sesuai dengan tujuan penelitian.

## A. Identifikasi Sistem
CV.  Sukses  Mandiri  merupakan  distributor  tunggal  dari biskuit  AIM  dan  juga  distributor  snack  dan  minuman  yang berasal  dari  Surabaya.  Banyak  permintaan  pembelian  dari konsumen  membuat  perusahaan  memiliki  data  pembelian konsumen yang terus bertambah setiap harinya.  Data tersebut disimpan  didalam  bentuk database yang  telah  berjalan.  Data yang  tersimpan  sangat  banyak  dan  beragam.  Namun  untuk menentukan  keterkaitan  yang  ada  sangatlah  sulit  jika  harus memilah setiap penjualan kepada konsumen yang ada.
Masalah  ini  dapat  diatasi  dengan  adanya  penambangan data  karena  semua  data  penjualan  yang  ada  akan  diolah  oleh sistem sehingga CV. Sukses Mandiri dapat melihat keterkaitan yang  ada.  Sistem  ini  berfungsi  sebagai  alat  bantu  untuk  CV. Sukses  Mandiri  dalam  menganalisis  permintaan  pembelian konsumen.  Sistem  ini  menggunakan  Data  Mining  dengan metode Algoritma Apriori. Sistem akan mengolah permintaan pembelian  konsumen,  data  barang  harus  terlebih  dahulu dimiliki  dapat  dimasukkan  pada  master  barang  yang disediakan.  Setiap  permintaan  pembelian  konsumen  direkap dengan  menyimpan  juga  data  barang  yang  dibeli  konsumen, sehingga  dapat  diketahui  pada  setiap  nota  pembelian konsumen  terdapat  barang  apa  saja  yang  dibeli  oleh konsumen.  Data  tersebut  akan  disimpan  dalam database . Semakin  banyak  data  yang  disimpan  membuat  hasil  semakin baik.Data  pembelian  konsumen  yang  disimpan  akan  diolah dengan menggunakan teknik apriori.

## B. Analisis Sistem
Data yang akan digunakan untuk penelitian ini adalah data pembelian konsumen dari CV. Sukses  Mandiri.  Data tersebut diperoleh dari database program yang  telah berjalan.
TABLE I. A RTIBUT T ABEL P ENJUALAN No Nama Atribut Keterangan 1 tb_produk Data Produk 2 tb_supplier Data Supplier 3 tb_transaksi Data Transaksi

## C. Pemprosesan Data
Sebelum  data  dimasukan  ke  dalam  sistem  untuk  proses penambangan  data,  dilakukan  pemprosesan  awal  terlebih dahulu. Pemprosesan tersebut merupakan serangkaian langkah yang  sesuai  dengan  KDD  (K nowledge  Discovery  in Database ). Tidak semua langkah dilakukan dalam
pemprosesan  awal  tersebut  karena  dilihat  dari  data  yang  ada. Proses tersebut terdiri dari langkah-langkah berikut:
1) Data Selection (Seleksi Data)
Proses seleksi data merupakan pemilihan data yang relevan untuk  penelitian.  Pada  database  awal  terdapat  banyak  atribut dalam  tabel  yang  tidak  diperlukan  karena  tidak  digunakan dalam proses penambangan data.
TABLE II. A RTIBUT U NTUK P ENAMBANGAN No. Nama Atribut Keterangan 1 Quantity Jumlah Barang yg terjual 2 Kemasan Isi barang dalam per karton 3 Kode_Barang Kode barang yang telah terjual 4 Nama_Barang Nama item yang terjual 5 Harga_Satuan Satuan item yang terjual 6 Disc Diskon penjualan per item 7 Jumlah_Harga Total harga dikali jumlah item yang terjual
2) Data Cleaning (Pembersihan Data)
Proses pembersihan data merupakan langkah pertama yang harus  dilakukan.  Dari  data  mentah  yang  ada  dilakukan pembersihan dari data  yang tidak relevan. Namun dalam data penjualan ini tidak dilakukan pembersihan karena data mentah tersebut dapat digunakan seluruhnya.

## 3) Data Integration (Integrasi Data)
Proses  integrasi  data  merupakan  penggabungan  data  dari beberapa sumber. Disini yang diperlukan untuk penambangan data  adalah  data  pembelian  dari  Pabrik  dan  data  Penjualan kepada  Konsumen.  Untuk  itu  diperlukan  penggabungan terlebih dahulu dari rekap data penjualan tersebut.
TABLE III. A RTIBUT P ENJULAN DARI P ABRIK No. Nama Atribut Keterangan 1 Quantity Jumlah Barang yang dibeli dari Pabrik 2 Kemasan Isi barang dalam per karton 3 Kode_Barang Kode barang yang telah dibeli dari Pabrik 4 Nama_Barang Nama item yang telah dibeli dari Pabrik 5 Harga_Satuan Satuan item yang telah dibeli dari Pabrik 6 Jumlah_Harga Total harga dikali jumlah item yang telah dibeli dari Pabrik TABLE IV. A RTIBUT P ENJULAN K ONSUMEN No. Nama Atribut Keterangan 1 noFaktur Nomor faktur Penjualan ke Konsumen 2 kodeBarang Kode barang yang telah dijual ke konsumen 3 namaBarang Nama barang yang  telah dijual ke konsumen 4 Satuan Satuan item yang  telah dijual ke konsumen 5 hargaJual Harga jual untuk barang yang dibeli konsumen 6 Quantity Jumlah barang yang  telah dijual ke konsumen 7 Jumlah Total keseluruhan barang
Berdasarkan  tabel  III.  Dan  IV,  akan  dilakukan penggabungan  menjadi  satu  tabel  untuk  diolah.  Tabel penggabungan tersebut merupakan tabel penjualan_det.
4) Data Transformation (Transformasi Data)
Proses  transformasi  data  merupakan  proses  pengubahan data menjadi  bentuk atau satuan  yang tepat untuk ditambang. Pada data yang dimiliki tidak memerlukan proses transformasi karena tidak memiliki data continue karena data yang diambil adalah  hasil  masukkan  program  sehingga  tidak  ada  data kosong.

## 5) Proses Mining
Proses  penambangan  data  merupakan  proses  pengolahan data yang telah didapat dari pemrosesan data.
6) Pattern Evaluation (Evaluasi Pola)
Proses  evaluasi  pola  akan  dilakukan  dengan  penggunaan lift  ratio untuk  mengukur  seberapa  penting  aturan  yang  telah didapat  dari  program.  Nilai  ini  akan  menunjukkan  kevalidan informasi  apakah  barang  A  dibeli  secara  bersamaan  dengan barang  B,  yang  diperoleh  dari  hasil  perhitungan support dan confidence .
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴∩𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)∗𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐵) …………... (1)
Langkah-langkah Algoritma Apriori :

## 1) Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat minimum  dari  nilai  support  dalam  database.  Nilai  support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
upport (A) = Jumlah Transaksi mengandung A Total Transaksi ………… (2)
Sedangkan  nilai support dari  2  item  diperoleh  dari  rumus berikut :
upport (A U B) = Jumlah Transaksi mengandung A dan B
Transaksi otal
…. (3)

## 2) Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah dicari  aturan  assossiatif  yang  memenuhi  syarat  minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan assosiatif A -> B. Nilai confidence dari aturan A->B diperoleh dari rumus:
Confidence = 𝑃 (𝐵 |𝐴) = Jumlah Transaksi mengandung A dan B Jumlah Transaksi mengandung A … (4)
Berdasarkan  langkah-langkah  tersebut  di  atas,  berikut  ini merupakan contoh transaksinya:
Inisial Barang yang ada di CV. Sukses Mandiri A : Square Puff B: GabingSuperbis C : Roasted Corn D : Choco Cream E : Crispy Crackers
TABLE V. T ABEL T RANSAKSI YANG ADA DI CV. S UKSES M ANDIRI
Transaksi Item yang terjual 1
D, E, C
2 C, A 3 C, B, D 4 A, C, E, D 5 E, D
6 E, C, B
7 B, D, A
Proses yang dilakukan sebagai berikut: 1. Pemisahan setiap transaksi item yang Terjual
T ABEL   VI . ITEM YANG TERJUAL
Item yang terjual A
B C D E
2. Kemudian  buat  tabel  transaksi  yang  ada  di  CV.  Sukses Mandiri seperti dpada tabel VI
T ABEL VII . TRANSAKSI MASING - MASING PENJUALAN BARANG / KARTON
Transaksi A B C D E
1 0 0 1 1 1
2 1 0 1 0 0
3 0 1 1 1 0
4 1 0 1 1 1
5 0 0
0 1 1
6 0 1 1 0 1
7 1 1 0 1 0
∑ 3 3 5 5
4
3. Tentukan Ф Misalkan kita tentukan Ф = 3, maka kita dapat menentukan frekuen  itemset.  Dari  tabel  di  atas  diketahui  total  Ф  untuk transaksi k = 1, semuanya lebih besardari Ф. Maka:F1= {{A}, {B}, {C}, {D}, {E}}
Untuk  k  =  2  (2  unsur),  diperlukan  tabel  untuk  tiap-tiap pasang  item.  Himpunan  yang  mungkin  terbentuk  adalah: {A,B},  {A,C},  {A,D},  {A,E},  {B,C},  {B,D},  {B,E},  {C,D}, {C,E}, {D,E}.
Dari  gambar  2  di  atas, P artinya  item-item  yang  dijual bersamaan,  sedangkan S berarti  tidak  ada  item  yang  dijual bersamaan  atau  tidak  terjadi  transaksi.  Σ  melambangkan jumlah  Frekuensi  item  set.  Jumlah  frekuensi  item  set  harus lebih besar atau sama dengan jumlah Frekuensi item set  (Σ >= Ф).Dari tabel diatas, maka didapat: F2 = {{C,D},{C,E},{D,E}}
Kombinasi  dari  itemset  dalam  F2,  dapat  kita  gabungkan menjadi  calon  3-itemset.  Itemset-itemset  yang  dapat digabungkan  adalah  itemset-itemset  yang  memiliki  kesamaan dalam k-1 item pertama.
Untuk  k  =  3  (3  unsur),  himpunan  yang  mungkin  terbentuk adalah: {C,D,E}
T ABEL   VIII . ITEM TRANSAKSI TERGABUNG T C D E F 1 1 1 1 P 2 1 0 0 S 3 1 1 0 S 4 1 1 1 P T C D E F 5 0 1 1 S 6 1 0 1 S 7 0 1 0 S ∑ 2
Dari  VIII,  didapat  F3=  {  },  karena  tidak  ada  Σ  >=  Ф sehingga  F4,  F5,  F6  dan  F7  juga  merupakan  himpunan kosong.
4. Tentukan  (ss-s)  sebagai  antecedent  dan  s  sebagai consequent  dari  Fk  yang  telah  didapat  Pada  F2  didapat himpunan F2= {{C,D},{C,E},{D,E}} Maka dapat disusun:
•  Untuk {C,D}:
-  Jika (ss-s) = C, Jika s = D, Maka →If buy C then buy D
-  Jika (ss-s) = D, Jika s = C, Maka →If buy D then buy C
•  Untuk {C,E}:
-  Jika (ss-s) = C, Jika s = E, Maka →If buy C then buy E
-  Jika (ss-s) = E, Jika s = C, Maka →If buy E then buy C
•  Untuk {D,E}:
-  Jika (ss-s) = D, Jika s = E, Maka →If buy D then buy E
-  Jika (ss-s) = E, Jika s = D, Maka →If buy E then buy D
5. Dari  langkah  di  atas,  kita  mendapatkan  6  rule  yang  dapat digunakan, yaitu:
 If buy C then buy D
 If buy D then buy C
 If buy C then buy E
 If buy E then buy C
 If buy D then buy E
 If buy E then buy D
6. Hitung support dan confidence. Hasil  hitung support dan confidence dapat  dilihat  pada tabel
T ABEL   IX . HITUNG SUPPORT DAN CONFIDENCE
If antecedent then consequent Support Confidence If buy C then buy D (3/7)x100%=42,86% (3/5)x100%=60% If buy D then buy C (3/7)x100%=42,86% (3/5) x100%=60% If buy C then buy E (3/7)x100%=42,86% (3/5) x100%=60% If buy E then buy C (3/7)x100%=42,86% (3/4) x100%=75% If buy D then buy E (3/7)x100%=42,86% (3/5) x100%=60% If buy E then buy D (3/7)x100%=42,86% (3/4) x100%=75%
7. Setelah  di  dapat  support  dan  confidence  untuk  masing- masing  kandidat,lakukan  perkalian  antara  support  dan confidence,  dimana  confidence-nya  diambil  70%  ke  atas, sehingga di dapat tabel sbb:
T ABEL   X . PERKALIAN SUPPORT DAN CONFIDENCE
If antecedent then consequent Support Confidence Support x Confidence If buy E then buy C 42,86% 75% 0.32145 If buy E then buy D 42,86% 75% 0.32145
8. Setelah  didapat  hasil  perkalian  antara  support  dan confidence,  pilihlah  yang  hasil  perkaliannya  paling  besar. Hasil  paling  besar  dari  perkalian  perkalian  tersebut merupakan  rule  yang  dipakai  pada  saat  menjual.  Karena hasil  perkalian  dari  ke-2  penjualan  di  atas  bernilai  sama, maka semuanya bisa dijadikan rule.

## D. Diagram Use Case
Pada sistem ini akan ada 1 pengguna. Kegiatan yang dapat dilakukan  adalah  menginput  data,  melihat  histori  penjualan, mencari  rule  penjualan,  dan  melihat  hasil  apriori.  Dari kegiatan  yang  dapat  dilakukan,  terdapat  1  kegiatan  yang terdapat  keterangan depands  on yang  artinya  baru  dapat dilakukan setelah kegiatan sebelumnya dikerjakan.
Gambar 3. Diagram Use Case
Gambar  3  menjelaskan  bahwa  pengguna  dalam  sistem akan  menginput  data  barang  dan  data  penjualan.  Hasil  dari penginputan  tersebut  dimana  pengguna  akan  dapat  melihat histori  penjualan,  mencari  rule  penjualan,  serta  hasil  dari metode apriori yang diinginkan.

## E.  Antar Muka Sistem
Antar  muka  ( Interface) berfungsi  sebagai  penghubung antara  pengguna  ( user) dengan  System  yang  dibangun. Berikut ini antarmuka sistem yang dibangun  dalam penelitian ini.
Data Barang merupakan data yang muncul ketika menekan tombol barang  Halaman ini digunakan untuk memasukan data barang  baru  atau  melakukan  edit  untuk  barang  yang  sudah ada.  Barang  disini  dapat  digunakan  untuk  melakukan penjualan.  Dalam  data  barang  ini,  terdapat  kode barang  yang telah  otomatis  dari  program,  kemudian  nama  barang,  jumlah item  barang,  satuan,  dan  harga  jual  satuan    yang  dapat  diisi oleh  pengguna.  Gambar  4  menunjukan  interface  untuk  form data barang.
Gambar 4.  Form Data Barang
Data penjualan merupakan data yang untuk menambahkan data  penjualan.  Data  penjualan  digunakan  untuk  analisis dengan algoritma apriori. Dalam data penjualan ini terdapat ID Pelanggan,  nomor  faktur,  kode  barang,  nama  barang,  tanggal jual,  satuan,  jumlah  item,  harga  jual  satuan,  jumlah  dibayar. Kemudian  data  disimpan  untuk  proses  berikutnya.  Gambar  5 menunjukan antarmuka  untuk form data Penjualan.

## Gambar 5.  Form Data Penjualan
Peringkasan  transaksi  penjualan  merupakan  proses peringkasan  untuk  membentuk  tabel  setiap  transaksi  dalam satu  record  tersendiri.  Transaksi  ini  dijalankan  dengan menekan tombol Ringkas Transaksi. Setelah menekan tombol tersebut  maka  diperoleh  hasil  Jumlah  Record  Penjualan
sebanyak 1532 record dan Jumlah Faktur Transaksi Penjualan sebanyak  410  transaksi.  Gambar  6  dan  7    menunjukan antarmuka  untuk Peringkasan Transaksi Penjualan.
Gambar 6. Peringkasan Transaksi Penjualan
Gambar 7. Hasil dari Ringkasan Transaksi

## F. Pengujian Program
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  proses  uji  coba  sistem yang  akan  dijalankan  pada  aplikasi  data  mining  dengan menggunakan  algoritma  apriori.  Dalam  penelitian  ini pembahasan  mengenai  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada sistem  dan  evaluasi  dari  hasil  yang  dikeluarkan  sistem.  Dari pengujian  ini  dapat  diketahui  bagaimana  perbedaan  pola  data yang dihasilkan. Pengujian dilakukan dengan memasukkan : Jumlah record         = 1532 record Transaksi penjualan = 410 transaksi Minimum itemset = 3 itemset Minimum support =  10%.
Berdasarkan    hasil  pengujian  di  atas,  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  nilai support dan confidence dapat digunakan untuk promosi penjualan dengan penentuan diskon atau bonus. Rule yang mengandung support yang tinggi adalah penjualan  barang  yang  laku,  yang  dapat  disimpulkan  dari banyak terdapat barang tersebut dalam transaksi yang ada dan sebaliknya.  Dengan  begitu  dapat  membantu  dalam  membuat pemecahan  masalah.  Barang  yang  tidak  muncul  dalam minimum  support  dapat  digunakan  sebagai  bonus  pembelian barang  yang  memiliki  support  lebih  tinggi  sehingga  barang yang  memiliki  support  kecil  dapat  terbuang  dari  gudang karena tidak laku pada penjualan.
TABEL XI . H ASIL P ENGUJIAN P ROGRAM
Itemset Jumlah Record Kode Barang Jumlah Item
Support (%)
1 Itemset 6 Record
78003CTN 74 18,05 % SPJ06CTN 71 17.32 % JSI001CTN 65 15,85 % JSI002CTN 61 14,88 % JSI004CTN 46 11,22 % HHJH002CTN 62 10,24 % 2 Itemset 6 Record JSI001CTN, JSI002CTN
13 17 %
78003CTN, JSI001CTN 6 16 % HHJH002CTN, JSI002CTN 14 13 % JSI001CTN, JSI004CTN 6 13 %
JSI002CTN, JSI004CTN 14 12 % JSI002CTN, SPJ065CTN 14 10 % 3 Itemset 6 Record JSI001CTN,JSI99 4CTN,SPJ065CT N 8 17,19 % 78003CTN,JSI00 1CTN,SPJ065CT N 11 16,71 % JSI001CTN,JSI00 4CTN,JSI004CT N
11 13,20 % HHJH002CTN,JS I002CTN,JSI004 CTN
4 12,02 % JSI001CTN,JSI00
2CTN,SPJ065CT N
15 11,94 % HHJH002CTN,JS I002CTN,JSI004 CTN 14
10,87 %
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada  tabel  XI    dapat diketahui  bahwa  terdapat  6 itemset barang  yang paling sering dibeli  oleh  konsumen.  Adapun  item  barang  tersebut  adalah 78003CTN  (Mie  Tek-Tek),  HHJH002CTN  (Hoka-Hoka  Jelly Es Potong), JSI001CTN (Hepillo Ayam Bawang), JSI002CTN (Hepillo  Barbeque),  JSI004  (Hepillo  Sapi  Panggang),  dan SPJ065CTN  (Wafer  Kita  2  Rasa).  Jika  berdasarkan perhitungan  nilai support dengan  menggunakan  3  itemset maka diperoleh hasil sebagai berikut :
a. Jika membeli Mie Tek-Tek, dan Hepilo Ayam maka harus membeli  Wafer  Kita  2  Rasa  dengan  minimum  Support 16,71% dan Confidence 11 %.
b. Jika  membeli  Hoka-hoka  Jelly  Box,  maka  harus  membeli Hepillo  Barbeque  dengan  minimum  Support  12,02%  dan Confidence 4%.
c. Jika  membeli Hoka-hoka Jelly  Box dan Hepillo  Barbeque maka harus membeli Wafer Kita 2 Rasa dengan minimum Support 10,87% dan Confidence 14 %
d. Jika  membeli  Hepilo  Ayam  dan  Hepillo  Barbeque  maka harus  membeli  Wafer  kita  2  Rasa  dengan  Minimum Support 11,94% dan Confidence 15 %
e. Jika  membeli  Hepillo  Ayam  dan  Hepillo  Barbeque  maka harus  membeli  Hepillo  Sapi  Panggang  dengan  Minimum Supprot 13,20% dan Confidence 11 %
f. Jika  membeli  Hepilo  Ayam  dan  Hepillo  Sapi  Panggang maka  harus  membeli  Wafer kita 2 Rasa dengan  minimum Support 17,19% dan Confidence 8%.

## IV. P ENUTUP
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diperoleh  beberapa  kesimpulan  bahwa  Algoritma  Apriori dapat  diimplementasikan  untuk  mendapatkan  pola  penjualan dari  histori  yang  ada.  Selain  itu  berdasarkan  hasil  pola penjualan  dapat  memberikan  pengetahuan  bagi  pengguna untuk  mengoptimalkan    penjualan,  semakin  besar support yang  muncul  pada output maka  barang  tersebut  paling  laku untuk dijual.
Untuk penelitian lanjutan, peneliti dapat memberikan saran untuk  memperbanyak  jumlah  data  penjualan  sehingga  dapat mendapatkan  hasil  dengan  persentase  yang  lebih  tinggi. Disamping  itu  juga  data  penjualan  yang  dimasukkan  dapat dibuat  lebih  universal  sehingga  dapat  digunakan  untuk  data- data penjualan selain penjualan biskuit dan snack .

## R EFERENSI
[1] K.  P.  RI,  “Industri  Makanan  dan  Minuman  Masih  Jadi  Andalan,” https://kemenperin.go.id , Jakarta, 23-Nov-2017.
[2] S. N. Indonesia, “Biskuit,” SNI , vol. 2973, p. 2011, 2011.
[3] Petrus  Dabu,  “Tahun  2018,  industri  makanan  minuman  diperkirakan tumbuh 10%,” https://industri.kontan.co.id , Jakarta, 30-Jan-2018.
[4] A.  S.  Moh.Sholik,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk  Mencari Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce OrderMas,” Techno.COM , vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[5] F. A. Sianturi, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 1, pp. 50–57, 2018.
[6] A.  F.  Hadi,  “Analisis  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Variabel  – Variabel  Yang  Mempengaruhi  Kelayakan  Kredit  Kepemilikan  Rumah Menggunakan Teknik Klasifikasi,” KomTekInfo , vol. 4, no. 1, pp. 108– 115, 2017.
[7] L.  S.  L.  Koko  Handoko,  “Data  Mining  Pada  Jumlah  Penumpang Menggunakan Metode Clustering,” in SNISTEK , 2018, pp. 97–102.
[8] K. Tampubolon, H. Saragih, B. Reza, K. Epicentrum, and A. Asosiasi, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori pada sistem persediaan alat-alat  kesehatan,” Inf.  dan  Teknol.  Ilm. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  93–106, 2013.