Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2023) 270 - 275
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Data Mining Association Rules Menggunakan Algoritma Apriori untuk
Menemukan Pola Pembelian Wisatawan pada Pasar Seni Guwang Bali Data Mining Association Rules Using Apriori Algorithm to Find Tourist Purchasing Patterns at Guwang Bali Art Market
I Putu Agus Eka Pratama Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana eka.pratama@unud.ac.id

## Abstract
As one of the art markets of interest to tourists, the Guwang Art Market in Gianyar Regency, Bali, has purchased transaction data that has not been utilized optimally to help traders understand consumer purchasing patterns and the relationship between items as a basis for decision making. For this reason, in this research, DAMIARPRI was designed and implemented as a web- based system using Data Mining Association Rules and the Apriori Algorithm to manage consumer purchasing transaction data at the Guwang Art Market. This research uses the Design Science Research Methodology (DSRM) research methodology, with case study qualitative research methods, as well as the BlackBox Testing testing method. The research results show that the system can show information on consumer purchasing patterns and the relationship between items, where the items most frequently  purchased by  tourists  are  men's  beach  pants,  followed by  men's  beach  t-shirts and  men's  beach  sandals,  with a support value of 3% and confidence of 100%. Based on this, traders at the Guwang Art Market can make decisions to add these items to increase income. In the future, it is hoped that the system can be further developed according to user needs.
Keywords: apriori, association rules, black box testing, DAMIARPRI, data mining

## Abstrak
Sebagai  salah  satu  pasar  seni  yang  diminati  wisatawan, Pasar  Seni  Guwang  di  Kabupaten  Gianyar  Bali  memiliki  data-data transaksi  pembelian  yang  belum  dimanfaatkan  secara  optimal  untuk  membantu  para  pedagang  memahami  pola  pembelian konsumen dan keterkaitan antar item sebagai dasar pengambilan keputusan. Untuk itu, di dalam penelitian ini, dilakukan desain dan  implementasi  DAMIARPRI sebagai  sistem  berbasis  web  menggunakan  Data  Mining  Association  Rules  dan  Algoritma Apriori  untuk  mengelola  data-data  transaksi  pembelian  konsumen  pada  Pasar  Seni  Guwang.  Penelitian  ini  menggunakan metodologi penelitian Design Science Research Methodology (DSRM), dengan metode penelitian kualitatif studi kasus, serta metode  pengujian  BlackBox  Testing.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu  menunjukkan  informasi  pola pembelian konsumen dan keterhubungan antar item, di mana item  yang paling banyak dibeli oleh wisatawan adalah celana pantai cowok, diikuti dengan item kaos pantai cowok dan sandal pantai cowok, dengan nilai support 3% dan confidence 100%. Berdasarkan hal ini, para pedagang di Pasar Seni Guwang dapat menentukan keputusan untuk menambah item-item tersebut agar  dapat  meningkatkan  pemasukan.  Ke  depannya  diharapkan  sistem  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  sesuai  dengan kebutuhan pengguna.
Kata kunci: apriori, association rules, black box testing, DAMIARPRI, data mining

## 1. Pendahuluan
Di  akhir  tahun  2021,  pasca  pandemi  Covid19,  geliat perekonomian  Desa  Guwang  pda  sektor  pariwisata, perlahan  mulai  bergerak  aktif  kembali.  Pasar  Seni Guwang  merupakan  sebuah  sentra  penjualan  barang dan  kerajinan  seni  berlokasi  di  Desa  Guwang, Kecamatan  Sukawati,  Kabupaten  Gianyar,  yang
mendukung  perekonomian  masyarakat.  Geliat  aktif perekonomian  di  Pasar  Guwang  terlihat  dari  mulai ramainya kedatangan wisatawan dari dalam negeri dan luar  negeri  untuk  berbelanja  barang-barang  kerajinan seni Bali.
Data-data transaksi tersimpan secara fisik dan beberapa di  antaranya  terkomputerisasi.  Sayangnya,  belum
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1589 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
terdapat  upaya  untuk  mengoptimalisasi  pemanfaatan data-data transaksi pembelian barang-barang seni oleh konsumen (wisatawan). Padahal apabila dioptimalisasikan,  data-data  tersebut  dapat  membantu para pedagang di Pasar Seni Guwang untuk mengetahui lebih lanjut mengenai pola pembelian barang seni dari wisatawan.
Untuk itu, di dalam penelitian ini dilakukan desain dan implementasi prototipe software bernama DAMIARPRI.  Prototipe  software  ini  didesain  dan dibangun  dengan  menggunakan  konsep  Data  Mining, berbasis  metode  Association  Rules  dan  Algoritma Apriori.
Melalui  DAMIARPRI,  data-data  pembelian  produk barang-barang  seni  dari  wisatawan  (konsumen),  dapat diolah  untuk  memperoleh  pengetahuan  (knowledge) mengenai pola pembelian konsumen. Pola inilah  yang kemudian  diharapkan  dapat  membantu  para  pedagang di  Pasar  Seni  Guwang  untuk  memasarkan  produk mereka  secara  optimal.  DAMIARPRI  dikembangkan menggunakan tahapan pengembangan software berbasis  web,  untuk  kemudian  diujikan  di  sisi pengembang menggunakan metode Black Box Testing.
Terdapat  lima  belas  buah  penelitian  sebelumnya mengenai pemanfaatan metode Data Mining Association  Rules  dan  Algoritma  Apriori  pada sejumlah studi kasus, yang menjadi state of the art dari penelitian ini. Penelitian pertama  mengenai penerapan Data  Mining  untuk  penjualan  produk  Indomaret menggunakan  metode  Apriori[1].  Penelitian  kedua mengenai penerapan Data Mining dengan menggunakan metode Association Rule dan Algoritma Apriori  untuk  analisa  pola  penjualan  barang[2]. Penelitian  ketiga  berupa  penerapan  Data  Mining menggunakan  algoritma  Apriori  terhadap  data-data transaksi  penjualan  bisnis  ritel[3].  Penelitian  keempat berupa  implementasi  Data  Mining  menggunakan Algoritma Apriori untuk mengetahui pola peminjaman buku  di  perpustakaan[4].  Penelitian  kelima  mengenai implementasi  Association  Rules  dengan  Algoritma Apriori pada dataset kemiskinan[5].
Penelitian  keenam  mengenai  pencarian  pola  asosiasi keluhan  pasien  menggunakan  Association  Rule[6]. Penelitian  ketujuh  mengenai  penerapan  Association Rule untuk rekomendasi produk kosmetik menggunakan Algoritma Apriori[7]. Penelitian kedelapan  berupa  penerapan  Data  Mining  dengan menggunakan Apriori untuk penentuan aturan asosiasi pola pembelian pupuk[8]. Penelitian kesembilan berupa implementasi Association Rule Mining untuk menentukan pola kombinasi makanan dengan Algoritma  Apriori[9].  Penelitian  kesepuluh  berupa implementasi Association Rule Mining untuk menentukan  menu  makanan  dengan  Algoritma Apriori[10].
Penelitian kesebelas mengenai implementasi Algoritma Association  Rule  untuk  promosi  produk  di  bengkel berbasis website[11]. Penelitian kedua belas mengenai penerapan  Association  Rule  menggunakan  Algoritma Apriori  untuk  analisa  penjualan  toko  bayi[12]. Penelitian ketiga belas mengenai penentuan Association Rule pada kelulusan mahasiswa menggunakan Algoritma Apriori[13]. Penelitian keempat belas mengenai pemanfaatan model Association  Rule  untuk  mengetahui  lama  studi mahasiswa[14].  Penelitian  kelima  belas  mengenai penerapan metode Association Rule Mining pada data transaksi penjualan produk kartu perdana kuota internet menggunakan Algoritma Apriori[15].
Penelitian-penelitian tersebut sebagian besar menggunakan  konsep  Data  Mining  dengan  metode Association Rules dan algoritma Apriori pada berbagai studi kasus penjualan dan transaksi. Namun belum ada penelitian yang menggunakan studi kasus pada sebuah pasar seni. Untuk itu penelitian ini menggunakan Data Mining Association Rules dan Apriori pada studi kasus Pasar Seni Guwang, untuk membantu membangkitkan pariwisata  dan  perekonomian  masyarakat  pasca pandemi Covid19.
Pertanyaan  penelitian  yang  menjadi  rumusan  masalah di  dalam  penelitian  ini,  yaitu:  1.)Bagaimana  cara mengolah data transaksi pembelian produk menggunakan  data  mining  Association  Rules  dan algoritma  Apriori  untuk  menemukan  pola  pembelian konsumen (wisatawan) pada pasar seni Guwang Bali.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Metode Penelitian Kualitatif
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode  kualitatif.  Metode  penelitian  kualitatif pada  penelitian  ini,  dilakukan  melalui  kegiatan wawancara  ke  pengguna  akhir,  serta  observasi  atau peninjauan langsung  ke lapangan.  Melalui  wawancara dan  peninjauan  langsung  ke  lapangan,  diperoleh gambaran  yang  lebih  jelas  mengenai  permasalahan- permasalahan yang dialami.
2.2. Metode Pengujian Black Box Testing
Metode  pengujian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  Black  Box  Testing.  Black  Box  Testing membantu  pengembang  dan  peneliti  di  dalam  menilai kesesuaian  antara  sistem  yang  dikembangkan  dengan desain  dan  tujuan  yang  ingin  dicapai[16].  Pada pengujian ini, disediakan form pengujian yang memuat urutan langkah pengujian Black Box, yang diisikan oleh pengembang  saat  melakukan  pengujian  terhadap fungsionalitas dari DAMIARPRI.
2.3. Flowchart Penelitian
Flowchart  merupakan  diagram  bagan  alir  yang menggambarkan  urutan  langkah-langkah  atau  urutan
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1589 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
proses yang dilakukan di dalam penelitian, dimulai dari proses awal hingga proses selesai, secara spesifik. Flow Chart penelitian ini, ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1.,  penelitian  dimulai  dari  studi kasus  permasalahan,  identifikasi  masalah,  formulasi masalah,  dan  studi  literatur  terkait.  Kemudian dilanjutkan  dengan  membuat  desain  solusi  berupa desain  prototipe  DAMIARPRI  menggunakan  UML, desain  database  menggunakan  ERD.  Pasca  desain, dilanjutkan dengan pembuatan prototipe DAMIARPRI beserta  dengan  pengujian  menggunakan  Black  Box Testing.  Terakhir,  dilakukan  dokumentasi  hasil penelitian.
2.4. Data Mining
Dalam dunia database, Data Mining merupakan teknik untuk menambang/menggali informasi dari sekumpulan  data  pada  database  dengan  menggunakan algoritma,  metode,  kecerdasan  buatan,  dan  statistik, menuju  ke  arah  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  melalui  pemilihan  data,  pembersihan  data, transformasi  data,  dan  menambang  data,  beserta  pola dan hasilnya[17].
KDD  dalam  hal  ini  mengacu  kepada  keseluruhan tahapan  proses  untuk  menemukan  pengetahuan (knowledge)  dari  sekumpulan  data,  yang  bermanfaat bagi  pengguna  bersangkutan,  di  mana  Data  Mining turut  serta  di  dalamnya.  Keseluruhan  tahapan  proses pada KDD ditampilkan pada Gambar 2.
Berdasarkan Gambar 2., KKD terdiri dari lima tahapan proses, yaitu: Selection, Preprocessing, ransformation,
Data  Mining,  dan  Interpretation.  Pada  Selection, dilakukan  Pemilihan  (seleksi)  data  yang  berasal  dari sekumpulan data pada database yang digunakan. Data- data  ini  akan  menjadi  bahan  ketika  akan  dilakukan penambangan  data  meggunakan  Data  Mining.  Pada Preprocessing, dilakukan penghilangan noise pada data yang tidak bersesuaian (data cleansing).

## Gambar 2. Tahapan Proses Pada KDD
Pada Transformation dilakukan proses tranformasi data ke  dalam  format  data  yang  diperlukan  untuk  proses Data Mining. Pada Data Mining, digunakan metode dan algoritma  tertentu  untuk  memperoleh  pola  dari  data- data  yang  tersedia.  Pada  Interpretation,  dilakukan pemeriksaan pola yang telah diperoleh, untuk disajikan ke dalam bentuk yang mudah dipahami oleh pengguna (antara  lain:  pengambilan  keputusan,  penentuan strategi).
Di dalam penelitian ini, teknik Data Mining digunakan bersama  dengan  Association  Rules  dan  Algoritma Apriori,  memanfaatkan  sekumpulan  data-data  produk dan penjualan pada Pasar Seni Guwang Gianyar, untuk dapat  memperoleh  pola  penjualan  produk,  guna membantu pedagang di dalam pengambilan keputusan dan strategi penjualan ke depannya.
2.5. Association Rules
Association  Rules  merupakan  metode  pada  Data Mining untuk melakukan penggalian pengetahuan pada sejumlah data berbasiskan pola dan aturan berasosiasi, sehingga diharapkan dapat menemukan nilai gabungan dari variabel yang paling sering muncul pada basis data, menemukan hubungan menarik antara suatu kombinasi produk  (item)  yang  tersembunyi  dalam  sekumpulan data  besar,  yang  dapat  digambarkan  dalam  bentuk aturan  asosiasi  atau  kumpulan  item  yang  sering digunakan[18].  Aturan  baku  yang  umum  digunakan pada Association Rules adalah:
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
IF antecedent THEN consequent
Sedangkan nilai support dihitung dari persentasi jumlah item  dibagi  dengan  total  keseluruhan  item,  dengan Persamaan 1.
∆𝑆 = ∆𝐼: ∆𝑇
(1)
S  menyatakan  nilai  Support,  I  menyatakan  jumlah transaksi pada item, dan T menyatakan jumlah transaksi pada keseluruhan item.
2.6. Design Science Research Methodology (DSRM)
Metodologi yang digunakan pada penelitian ini adalah Design  Science  Research  Methodology  (DSRM). DSRM  memiliki  tujuh  langkah  terurut,  yaitu:  1.)Studi literatur, 2.)Motivasi penelitian, 3.)Identifikasi masalah,  4.)Desain  solusi,  5.)Prototipe,  6.)Demo, 7.)Dokumentasi dan publikasi[19][20].
2.7. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  algoritma  untuk memperolah  nilai  dari  frequent  itemset  untuk  aturan asosiasi Boolean, menggunakan pengetahuan- pengetahuan  sebelumnya  (apriori)  mengenai  properti frequent  itemset,  pendekatan  berulang  (iteratif) pencarian level-wise, dan k-itemsets, untuk mengeksplorasi (k+1)-itemsets[21]. Dengan demikian, Algoritma Apriori menunjukkan adanya aturan asosiasi antar item secara langsung, baik dalam data skala kecil maupun  besar.  Algoritma  Apriori  menawarkan  nilai lebih berupa kemudahan implementasi serta efisiensi.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Unified Modelling Language (UML) Use Case
Sebelum  DAMIARPRI  dikembangkan,  dilakukan proses desain. Desain dilakukan menggunakan Unified Modelling  Language  (UML).  Dari  sembilan  pilihan diagram  pada  UML,  pada  penelitian  ini  digunakan bentuk Use Case Diagram.
Use  Case  menggambarkan  minimal  satu  aktor  beserta dengan  proses-proses  interaksi  di  dalamnya  antara pengguna dengan sistem dan internal sistem. Use Case menjadi  dasar  untuk  melanjutkan  ke  dalam  proses implementasi prototipe DAMIARPRI (coding). Gambar  3.  menunjukkan  Use  Case  Diagram  dari DAMIARPRI.
Berdasarkan  Gambar  3.,  terdapat  satu  aktor  pada  Use Case DAMIAPRI, yaitu Administrator (admin). Admin dapat  melakukan  empat  hal,  yaitu:  1.)Login  ke  dalam sistem  sesuai  akun  yang  dimiliki,  2.)Melakukan pengesetan  terhadap  waktu  (bulan)  untuk  data-data transaksi  yang  digunakan,  3.)Melakukan  pengesetan terhadap minimum support dan confidence, 4.)Memulai proses apriori.

## Gambar 3. Desain UML Use Case  DAMIARPRI

## 3.2. Prototipe DAMIARPRI
Implementasi DAMIARPRI berdasarkan kepada desain yang  telah  dilakukan  pada  tahapan  sebelumnya, menggunakan  PHP  dan  MySQL.  Tampilan  prototipe DAMIARPRI saat pertama kali diakses oleh pengguna (Admin), di mana sistem menampilkan form login dan Admin melakukan login ke dalam sistem, ditunjukkan oleh Gambar 4.

## Gambar 4. Form Login Admin Pada DAMIARPRI

## 3.3. Black Box Testing
Pasca dilakukan desain menggunakan UML Use Case, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  coding  untuk menghasilkan  prototipe  DAMIARPRI.  Selanjutnya dilakukan pengujian ada prototipe di sisi pengembang, menggunakan  metode  Black  Box  Testing.  Black  Box Testing  dilakukan  terhadap  fungsionalitas  dari DAMIARPRI.
Terdapat  lima  pengujian  yang  dilakukan  pada  Black Box Testing sesuai dengan use case. Kelima pengujian yang  dilakukan  meliputi  proses  pengaksesan  URL DAMIARPRI  melalui  web  browser,  login  ke  dalam sistem, pengesetan bulan pada data, proses apriori, serta keluar  dari  sistem.  Kelima  pengujian  tersebut  beserta dengan  langkah  pengujian  dan  status  pengujian, ditampilkan  pada  Tabel  1.  Berdasarkan  kepada  hasil- hasil pengujian pada Tabel 1., keseluruhan fungsi utama pada  DAMIARPRI  dapat  berjalan  dengan  baik  (URL yang  diakses,  login,  logout,  pengesetan  bulan  data, proses apriori).
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
Tabel 1.Hasil Black Box Testing No Pengujian Langkah Pengujian Status Penguji an 1 Mengakses URL DAMIARPRI secara online pada web browser Membuka web browser-
→Mengetikkan URL
DAMIARPRI Sukses
2 Masuk ke sistem DAMIARPRI Menekan menu Login --> Menginput username dan password Admin Sukses 3 Mengeset bulan data pada database untuk digunakan oleh sistem DAMIARPRI Memilih bulan yang akan diset (misal: Agustus) --> menekan tombol Set Database Sukses 4 Memulai proses Apriori pada sistem DAMIARPRI Menekan menu Apriori --> Mengeset nilai minimum support dan minimum confidence --> Memilih jumlah transaksi --> Menekan tombol Proses Apriori Sukses 5 Keluar dari sistem DAMIARPRI Menekan tombol Logout Sukses
3.3. Diagram Batang dan Analisa Pola Penjualan
Berdasarkan  kepada  pengujian  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  Data  Mining  dengan  aturan Association  Rules  untuk  total  100  item,  maka perhitungan nilai support untuk dua itemset ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2.Nilai Support 2 Itemset sesuai Association Rules
Aturan (IF Antecendent THEN Consequent) Jumlah (dalam total 100) Support IF pakaian celana pantai cowok dewasa, THEN pakaian kaos pantai cowok dewasa 4 4% IF pakaian celana pantai cowok dewasa, THEN sandal cowok dewasa 3 3 IF pakaian kaos pantai cowok dewasa, THEN sandal cowok dewasa 3 3
Berdasarkan Tabel 2., terlihat bentuk asosiasi dari dua itemset  yang  saling  berkaitan  dan  membentuk  pola, yaitu: 1.)Konsumen (wisatawan) yang membeli pakaian celana  pantai  cowok  dewasa,  maka  akan  sekaligus membeli  pakaian  kaos  pantai  cowok  dewasa, 2.)Konsumen  (wisatawan)  yang  membeli  pakaian celana  pantai  cowok  dewasa,  maka  akan  sekaligus membeli sandal cowok dewasa, 3.)Konsumen (wisatawan) yang membeli kaos pantai cowok dewasa, maka  akan  sekaligus  membeli  sandal  cowok  dewasa. Dari Tabel 2., diperoleh hasil nilai support terbesar 4% (1 kali) serta nilai support terbanyak adalah 3% (2 kali).
Sedangkan perhitungan nilai support untuk tiga itemset ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3.Nilai Support 3 Itemset sesuai Association Rules
Aturan (IF Antecendent THEN Consequent) Jumlah (dalam total 100) Support IF pakaian celana pantai cowok dewasa AND  pakaian  kaos  pantai  cowok dewasa, THEN sandal cowok dewasa 3 3%
Berdasarkan Tabel 3., terlihat bentuk asosiasi dari tiga itemset  yang  saling  berkaitan  dan  membentuk  pola, yaitu: 1.)Konsumen (wisatawan) yang membeli pakaian celana  pantai  cowok  dewasa,  maka  akan  sekaligus membeli  pakaian  kaos  pantai  cowok  dewasa  serta sekaligus membeli sandal cowok dewasa. Dari Tabel 3., diperoleh hasil nilai support 3%.
Pada  prototipe  DAMIARPRI,  calon  kandidat  tiga itemset  dan  frequent  dua  itemset,  ditampilkan  pada Gambar 5. Sedangkan untuk calon kandidat dua itemset dan frequent dua itemset, ditampilkan pada Gambar 6.:
Gambar 5. Tiga itemset dan frequent dua itemset pada DAMIARPRI

## Gambar 6. Dua itemset dan frequent dua itemset pada DAMIARPRI
Berdasarkan  hasil-hasil  pengujian,  terlihat  pola pembelian  konsumen  (wisatawan)  untuk  dua  itemset yang  berasosiasi  dan  pola  pembelian  konsumen (wisatawan) untuk tiga itemset yang berasosiasi.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  kepada  pengujian  yang  telah  dilakukan pada  prototipe  DAMIARPRI  yang  dikembangkan, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  Algoritma  Apriori
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
merupakan  salah  satu  metode  yang  tepat  untuk diterapkan  pada  data  transaksi  penjualan  yang digunakan untuk menganalisis  pola  pembelian konsumen  sebagai  pendukung  keputusan  dalam menentukan  strategi  bisnis.  Hal  ini  dapat  dibuktikan dari hasil pengujian pada prototipe DAMIARPRI yang dikembangkan, bahwa bentuk asosiasi itemset menunjukkan pola pembelian konsumen (wisatawan) 3 itemset yang paling banyak dibeli oleh wisatawan, yaitu pembelian  pakaian  celana  pantai  cowok,  yang  diikuti dengan pembelian item  kaos  pantai cowok dan sandal pantai cowok, dengan nilai support 3% dan confidence 100%.  Berdasarkan  hasil  ini,  para  pedagang  di  Pasar Seni Guwang dapat terbantu di dalam menentukan dan mengambil keputusan terkait dengan strategi pemasaran,  dengan  cara  menambahkan  ketiga  produk tersebut  untuk  meningkatkan  pemasukan.  Pedagang juga dapat mengatur strategi peletakkan ketiga produk tersebut  secara  berdampingan  untuk  memudahkan konsumen  (wisatawan)  saat  berbelanja.  Ke  depannya, penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan  menggunakan algoritma  dan    metode  lainnya,  maupun  dengan algoritma  dan  metode  yang  sama  namun  pada  studi kasus yang lain.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada Universitas  Udayana  melalui  LPPM  Universitas Udayana  atas  dukungannya  terhadap  penelitian  ini, melalui hibah dana penelitian PNBP, serta terima kasih kepada  pihak  Pasar  Seni  Guwang  Kabupaten  Gianyar Bali  dan  Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Gianyar  Bali atas dukungannya selama penelitian berlangsung.

## Daftar Rujukan
[1] S.A.  Syahdan.,  A.  Sindar,  "Data  Mining  Penjualan  Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota," Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), Vol.1, No.2, 2018.
[2] A.M. Yori, W. Choiriah, A. Akmal, "Penerapan Data Mining Menggunakan  Metode  Association  Rule  Dengan  Algoritma Apriori  Untuk  Analisa  Pola  Penjualan  Barang,"  Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi  (JURTEKSI)  Vol.5,  No.2, 2019.
[3] R.  Takdirillah,  "Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Penjualan Bisnis Ritel," Jurnal Pendidikan Informatika Edumatic, Vol.4, No.1, 2020.
[4] Denny,  Sutiyono,  L.  Zaelani,  "Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Mengetahui  Pola Peminjaman  Buku  di  Perpustakaan  Universitas  Bale Bandung,"  Jurnal  Sistem  Informasi  Karya  Anak  Bangsa  (J- SIKA), Vol.2 No.02, 2020.
[5] W.  Aprianti,  K.A.  Hafizd,  M.R.  Rizani,  "Implementasi Association  Rules  dengan  Algoritma  Apriori  pada  Dataset
Kemiskinan,"  Journal  Mathematics  and  its  Applications (Limits), Vol.14, No.2, 2017.
[6] U.A.  Rosyidah,  H.  Oktavianto,  "Pencarian  Pola  Asosiasi Keluhan  Pasien  Menggunakan  Teknik  Association  Rule Mining,"  Informatics  Journal  (INFORMAL),  Vol.3,  No.1, 2018.
[7] F.  Antho,  D.  Renaldi,  Edy,  Yakub,  "Penerapan  Association Rule Data Mining Untuk Rekomendasi Produk Kosmetik Pada PT.  Fabianto  Sejahtera  Menggunakan  Algoritma  Apriori," Jurnal Algor, Vol.2, No.1, 2020.
[8] Amrin,  "Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  untuk Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola  Pembelian  Pupuk,"  Jurnal Paradigma, Vol.XIX, No.1, 2017.
[9] M.  Rajagukguk,  "Implementasi  Association  Rule  Mining Untuk  Menentukan  Pola  Kombinasi  Makanan  Dengan Algoritma Apriori," Jurnal Fasilkom, Vol.10, No.3, 2020.
[10] H. Pandiangan, "Implementasi Association Rule Mining Untuk Menentukan  Menu  Makanan  Dengan  Algoritma  Apriori," Jurnal Mantik Penusa, Vol.3, No.1, 2019.
[11] A.F. Afif, E.R. Swedia, M.Cahyanti, "Implementasi Algoritma Association  Rule  Untuk  Promosi  Produk  Berbasis  Website Pada Bengkel Delta Jaya Motor," Jurnal Ilmiah teknologi dan Rekayasa (JR), Vol.24, No.2, 2019.
[12] R.  Nurjayadi,  T.  Kristiana,  "Penerapan  Association  Rule Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Penjualan Aufa  Baby  Shop,"  Indonesia  Journal  on  Computer  and Information Technology (IJCIT), Vol.4, No.2, 2019.
[13] C.N. Dengen, K. Kusrini, E.T. Luthfi, "Penentuan Association Rule  Pada  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Apriori,"  Jurnal  Rekayasa  Teknologi  Informasi  (JURTI), Vol.3, No.1, 2019.
[14] M.Z.  Mahmudin,  A.  Rindengan,  W.  Weku,  "Penggunaan Association Rule Data Mining Untuk Menentukan Pola Lama Studi Mahasiswa F-MIPA UNSRAT," Jurnal Matematika dan Aplikasi D'Cartesian, Vol.3, No.1, 2014.
[15] U.  Baetulloh,  A.I.  Gufroni,  Rianto,  "Penerapan  Metode Association  Rule  Mining  Pada  Data  Transaksi  Penjualan Produk Kartu Perdana Kuota Internet Menggunakan Algoritma Apriori,"  Jurnal  Teknik  Industri,  Mesin,  Elektro,  dan  Ilmu Komputer (SIMETRIS), Vol.10, No.1, 2019.
[16] F.C.  Ningrum,  D.  Suherman,  S.  Aryanti,  H.A.  Prasetya,  A. Saifudin, "Pengujian Black Box pada Aplikasi Sistem Seleksi Sales  Terbaik  Menggunakan  Teknik  Equivalence  Partitions," Jurnal Informatika Universitas Pamulang, Vol.4, No.4, 2019.
[17] D.N. Yoliadi, "Data mining Dalam Analisis Tingkat Penjualan Barang  Elektronik  Menggunakan  Algoritma  K-means" Insearch (Information System Research) Journal, Vol.3, No.1, 2023.
[18] M.Z.  Mahmudin,  A.Rindengan,  W.  Weku,  "Penggunaan Association Rule Data Mining Untuk Menentukan Pola Lama Studi  Mahasiswa  F-MIPA  UNSRAT,"  d'Cartesian:  Jurnal Matematika dan Aplikasi, Vol.3, No.1, 2014.
[19] K. Peffers, T. Tuunanen, M.A. Rothenberger, S. Chatterjee, “A Design  Science  Research  Methodology  for  Information System  Research,”  Journal  of  Management  Information System, Vol.24, Issue.3, 2007.
[20] I.P.A.E. Pratama, "Design and Implementation of an Artificial Intelligence-Based  Heart  Disease  Diagnosis  System," Indonesian Journal of Engineering and Science (IJES), Vol.3, No.1, 2021.
[21] S.  Qomariah,  B.  Basrie,  S.F.  Paa,  "Implementasi  Algoritma Apriori  Pada  Data  Penjualan  Produk  Aksesoris  CV  Princess Diary  Samarinda,"  JUSTI:  Jurnal  Sain  Terapan  Teknologi Informasi, Vol.12, No.2, 2020.