## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374

## Penerapan Algoritma Apriori Pada E-commerce Elektronik
Nur Iza * , Alwis Nazir 2 , Iwan Iskandar 3 , Elvia Budianita 4 , Pizaini 5
Fakultas Sains dan Teknologi, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950121724@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id,
4 elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 5 pizaini@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950121724@students.uin-suska.ac.id
Abstrak −E-commerce saat ini berkembang sangat pesat karena banyak keuntungan yang bisa diperoleh dari penggunaan e- commerce. Adanya e-commerce mempermudah pelanggan untuk menyelesaikan  transaksi  pembelian  dan  penjualan  tanpa bepergian  terutama  barang  elektronik.  Akan  tetapi  penggunaan  e-commerce  belum  maksimal,  karena  perusahaan  (pelaku bisnis)  belum  memiliki  pola  dan  strategi  untuk  produk  yang  dijual,  sehingga  terkadang  penjualan  merugi  karena  pasokan produk  gagal  memenuhi  kebutuhan  konsumen,  sehingga  memaksa  konsumen  pergi  tanpa  membeli  produk  tersebut    yang dampaknya berpengaruh kepada transaksi penjualan perusahaan. Perusahaan (pelaku bisnis) perlu menerapkan pengolahan data menggunakan data mining. Untuk itu, peneliti menerapkan pola penerapan yang cocok terkait kasus tersebut adalah algoritma apriori. Algoritma apriori biasa dipakai dalam menemukan frequent itemset yang sering muncul dalam himpunan data dengan pola  tertinggi.  Hasil  dari  algoritma  ini  bisa  diaplikasikan  untuk  membantu  manajemen  mengambil  keputusan.  Berdasarkan hasil penelitian, aturan yang memiliki nilai support dan confidence tertinggi yaitu 100% terdapat pada aturan  “jika membeli AA Batteries (4-pack) maka akan membeli AAA Batteries (4-pack)”, “jika membeli AA Batteries (4-pack)  maka akan membeli USB-C  Charging  Cable”,  “jika membeli  AAA  Batteries  (4-pack)    maka  akan  membeli  USB-C  Charging  Cable”  dan  “  jika membeli AA Batteries (4-pack) dan AAA Batteries (4-pack)  maka akan membeli USB-C Charging Cable”.
Kata Kunci: E-Commerce; Penjualan; Produk; Konsumen; Algoritma Apriori
Abstract −Because there are so many advantages to using e-commerce, it is now expanding quickly. E-commerce, particularly for electronic items, makes it simpler for customers to execute transactions without traveling.  Because businesses (business actors) do not yet have a pattern and strategy for the products they sell, the use of e-commerce has not yet reached its full potential.  As  a  result,  sales  occasionally  suffer  because  the  supply  of  products  does  not  meet  consumer  needs,  forcing consumers  to  leave  without  purchasing  these  products,  which  has  an  impact  on  transactions.  sales  firm.  Businesses (businesspeople) must use data mining to implement data processing. For this reason, researchers use an application strategy that is appropriate in this situation: the a priori algorithm. Finding frequent itemsets that frequently show up in the data set with  the  strongest  pattern  is  frequently  done  using  the  a  priori  algorithm.  This  algorithm's  output  can  be  used  to  assist management in making decisions. According to the study's findings, the rule "if you buy AA Batteries (4-pack), you will buy AAA Batteries (4-pack), "if you buy AA Batteries (4-pack), you will buy a USB-C Charging Cable," and "if you buy AA Batteries (4-pack) and AAA Batteries (4-pack), you will buy a USB-C Charging Cable" all have a support and confidence value of 100%.
Keywords : E-Commerce; Sales; Product; Consumer; Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pada  masa  sekarang  sudah  pasti  tidak  terlepas  dari  perkembangan  teknologi,  dan  saat  ini  semua    industri menggunakan teknologi. tidak terkecuali dalam proses ini harga, pengiriman dan dalam bisnis yang menggunakan teknologi untuk mempermudah proses penjualan atau menjangkau pelanggan.  Penjualan adalah kegiatan bisnis yang membawa pendapatan utama bagi perusahaan besar dan kecil[1].
E-commerce  adalah  suatu  wadah  atau  tempat  dimana  pembeli  dan  penjual  saling  melakukan  transaksi berbagai  jenis  barang  dengan  menggunakan  teknologi,  dan  dengan  bantuan  komputer,  laptop  atau  handphone, tanpa mempertemukan pembeli dan penjual [1][2][3].
E-commerce  adalah  tindakan  membeli  atau  penjualannya  elektronik  yang  dilakukan  menggunakan jaringan internet. E-commerce terlihat nyata, sesuai dengan kebutuhan penjual dan pembeli untuk melakukan transaksi [4]. E-commerce   saat   ini berkembang sangat pesat karena banyak keuntungan yang bisa diperoleh dari penggunaan e-commerce. Manfaat   nyata   yang   dapat   diperoleh   melalui   e-commerce   adalah   peningkatan pangsa   pasar, pengurangan biaya  operasional terutama  biaya  iklan,  peningkatan akses pasar  dan pengurangan waktu produksi [5] [6].
Penyalahgunaan  e-commerce  juga  membawa  kerugian  bagi  pelaku  bisnis  dan  menyebabkan  kerugian. Bahkan ketika  pasokan produk  gagal memenuhi kebutuhan  konsumen,  hal  ini juga  akan  memaksa  konsumen pergi tanpa  membeli produk tersebut  [ 7 ] [ 8 ] . Ini jelas  masalah  yang perlu disikapi dengan cermat. Perusahaan atau pelaku bisnis e-commerce perlu bisa mengetahui pola produk, untuk produk yang disukai pelanggan ataupun produk yang tidak disukai pelanggan. Dari data penjualan e-commerce yang ada, kita bisa melihat polanya.
Namun,  proses  pencarian pola  pada  data penjualan e-commerce  juga  tidak  gampang    karena banyaknya data  yang  ada  di  data  penjualan.  Apabila  dilakukan  sembarangan,  maka  bakal  menyebabkan  hasil  yang  tidak memadai.  Hasil yang salah akan berakibat fatal bagi perusahaan e- commerce [9][10].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
Data penjualan merupakan salah satu urusan yang bisa dipakai untuk langkah keputusan usaha selanjutnya. Sebagian  besar  data  jarang  digunakan  kembali,  melainkan  hanya  disimpan  dalam  bentuk  arsip  dan digunakan cuma untuk pelaporan penjualan [11].
Data mining  merupakan metode yang dipergunakan dalam mengelola data. Mengelola   data   dikerjakan menggunakan   data   mining   demi   menerima   laporan   baru  yang bisa direalisasikan. Data mining memproses data  yang  jumlah  besar  untuk  menyederhanakan  data  sehingga  mudah  dimengerti  dan  memudahkan  dalam memahami  metode  selanjutnya.  Ada  juga  berbagai    jenis    metode    atau    proses    penyelesaian    dalam          data mining.  Dalam tugas mengolah data penjualan dari toko online untuk mendapatkan pola atau data baru, algoritma apriori merupakan algoritma yang  cocok untuk digunakan [12][13].
Secara  umum,  algoritma  apriori  digunakan  dalam  pemrosesan  data,  berupa  market  bisnis.  Algoritma apriori  dipakai  dalam  menemukan  frequent  itemset  yang  sering  muncul  dalam  himpunan  data  dengan  pola tertinggi.  Frequent  itemset  adalah  pola  item  dalam  kumpulan  data  yang  memiliki  nilai  support    dan    nilai confidence   yang  cocok  dengan  nilai  ambang  batas  atau  support  minimum. Pembentukan Frequent itemset himpunan yang sering untuk pengorganisasian pola asosiatif [14][15][3].
Algoritma  apriori  adalah  algoritma  klasik  untuk  pembelajaran  komputer  dalam  memperlajari  aturan asosiasi  dan  menemukan  pola  hubungan  antar  elemen  dalam  kumpulan  data.  Contoh  implementasi  algoritma apriori  yaitu  pencarian  dan  penelaahan  model-model  barang  yang  sering  dibeli  secara  bersama-sama  membuat daftar  barang  promosi  dengan  harapan  pembeli  akan  membeli  lebih  banyak produk  dan menjadi  tertarik  untuk membeli produk yang tidak direncanakan sebelumnya sehubungan dengan barang yang ditawarkan. [16]
Aturan asosiasi adalah metode untuk menemukan pola yang sering muncul dalam urutan kejadian, dimana setiap kejadian terdiri dari beberapa item atau produk.[17][18]
Dalam beberapa penelitian seperti yang dilakukan Nita Syahputri pada tahun 2020 dengan hasil penelitian menemukan 52 aturan asosiasi yang memilki support diatas 20% dan confidence 50%. Berdasarkan hasil pengujian Rapidminer, dapat disimpulkan bahwa produk ddengan permintaan konsumen yang tinggi memiliki nilai minimum confidence diatas 50%[19]
Penelitian lainnya dilakukan oleh Herfia Rhamadhona, dkk pada tahun 2021, yang hasilnya menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi produk yang dibeli konsumen berdasarkan kebiasaan pembelian konsumen yang terdapat pada data penjualan sehingga sistem dapat digunakan sebagai dasar. untuk memberikan rekomendasi produk kepada pemilik cafe[5]
Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Windah Sahara, dkk pada tahun 2022 dimana hasil penelitiannya pemilik  bisnis  dapat  mengembangkan  strategi  penjualan  produk  berdasarkan  data  pembelian  konsumen berdasarkan hasil studi tersebut, pemilik bisnis juga dapat mengelola inventaris dan mengelola penempatan barang. Didasarkan pada kombinasi item yang terbentuk[17].
Pada tahun 2022 Agung Triayudi, dkk, juga melakukan penelitian, dimana hasil dari penelitian terdapat 3 item yang harus dipesan terlebih dahulu yaitu celana panjang biasa, celana pendek dan kaos oblong. Jika membeli celana biasa, maka akan membeli celana pendek dengan nilai support 10% dan nilai confidence 20%. Dan membeli celana biasa,maka akan membeli kaos oblong dengan nilai support 30% dan nilai confidence 60% dan kombinasi terakhir dari set. Jika membeli celana pendek, maka akan  membeli kaos oblong dengan nilai support 30% dan nilai confidence 60%[20].
Berdasarkan penjabaran dan permasalahan diatas maka pada penelitian ini akan dilakukan penelitian untuk memudahkan pengambilan keputusan bagi manajemen dalam memperoleh  informasi  mengenai  produk  yang sering   dibeli  oleh   konsumen  dalam   waktu   yang bersamaan  dan  sering  muncul  (frequent  itemset)  dalam semua  transaksi  penjualan,  sehingga  barang yang dijual disesuaikan dengan kebutuhan pembeli. Dimana proses yang  dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining  dan  algoritma  apriori.  Data  penelitian  ini  diambil  dari https://www.kaggle.com/datasets/knightbearr/sales-product-data,  merupakan  website  pendataan  keaggle.com yang berisi data penjualan produk e-commerce elektronik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian   adalah   langkah-langkah   yang   diambil  untuk   memecahkan    suatu   masalah sampai tercapai suatu  kesimpulan.  Pada  gambar  1,  menjelaskan  tentang  diagram  penelitian.  Diagram  tersebut  menjadi acuan dan juga tahapan bagi peneliti dalam melakukan penelitian saat ini, dari tahapan mulai hingga memperoleh kesimpulan dan hasil.
a. Processing Data
Langkah awal yaitu Mengubah data mentah menjadi data yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan b. Seleksi data
Pemilihan data adalah pemilihan data yang akan digunakan dalam proses algoritma apriori. Tujuannya adalah untuk membuat kumpulan data yang ditargetkan, memilih kumpulan data, atau fokus pada subkumpulan variabel atau sampel data untuk dicari.
c. Data cleaning

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
Pada tahapan ini dilakukan pembersihan data, data yang diperoleh tidak semuanya diambil namun harus dipilah terlebih dahulu. Proses pemilihan berlangsung dengan membersihkan data yang bertujuan untuk membuang atau menghilangkan data yang tidak konsisten atau dianggap sebagai noise sehingga tidak dibutuhkan untuk tahapan data mining selanjutnya.
d. Transformasi data
Pada tahap transformasi data, setelah semua data yang didapat terkumpul dan digabungkan, data kemudian diubah ke bentuk yang sesuai agar bisa dimining. Jadi setelah semua data yang dipilih dan digabungkan ternyata data tersebut tidak bisa langsung digunakan namun harus diubah terlebih dahulu ke bentuk yang sesuai.
e. Penerapan Metode Algoritma Apriori : menggunakan metodologi yang melibatkan perhitungan manual berdasarkan data awal sesuai dengan algoritma apriori
f. Tahapan pengujian : tahapan ini melakukan pengujian antara perhitungan manual dan perhitungan menggunakan tools.
g. Kesimpulan dan Hasil : membuat kesimpulan dari penelitian dan hasil yang diperoleh dari penelitian.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  bagian  dari  teknik  asosiasi  data  mining.  Ketika  algoritma  apriori  digunakan  untuk menemukan hubungan yang disimpan dalam kombinasi item dalam data. Pembentukan relasi objek didasarkan pada nilai support dengan frekuensi tertentu untuk proses pembentukan relasi 2 objek, relasi 3 objek atau relasi objek lainnya. Proses dilakukan dengan menggunakan algoritma apriori, membaca keseluruhan data yang tersedia untuk  menghitung  jumlah  kejadian  untuk  setiap  objek.  pembentukan  item  lanjutan  dibentuk  berdasarkan  nilai support. Ketika tidak ada lagi relasi objek yang memenuhi nilai support, proses iterasi yang dilakukan dihentikan. Nilai confidence dihitung dari hubungan yang ditemukan. Di bawah ini adalah cara menghitung nilai Support dan Confidence.
Support (A) = Jumlah transaksi mengandung A
Total transaksi (1) Support (A, B) = P(A ∩ B) = Jumlah transaksi mengandung A Total transaksi (2)
Syarat minimum confidence dengan menggunakan rumus :
confidence (A → B) = P(A|B) = Jumlah transaksi mengandung A dan B
Jumlah transaksi menggandung A (3)

## 2.3 Association Rules Mining
Aturan asosiasi (association rule) adalah metode data mining untuk menentukan aturan asosiasi antar kombinasi data mining untuk mendapatkan aturan asosiasi antar kombinasi produk.  Aturan asosiasi atau analisis afinitas, adalah tentang memeriksa "apa dengan apa". Hal ini dapat berupa berbelanja di supermarket, misalnya seseorang mengambil susu bayi dengan sabun mandi. Hal ini menunjukkan bahwa susu bayi bersamaan dengan sabun mandi. Karena  aturan  asosiasi  awalnya  didasarkan  pada  pemeriksaan  database  transaksi  konsumen  untuk  menentukan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
perilaku  pembelian  suatu  produk  dalam  hubungannya  dengan  produk  tertentu,  aturan  asosiasi  sering  disebut sebagai analisis keranjang pasar [8].
Saat menentukan aturan asosiasi, ada ukuran kepentingan  (measure of interest) yang diperoleh dari hasil pengolahan data dengan bantuan perhitungan tertentu. Secara umum, ada dua ukuran kepentingan dalam aturan asosiasi, yaitu :
1. Support yaitu kemampuan pembeli untuk membeli beberapa produk secara bersamaan di seluruh toko. Skala itu  menentukan  apakah  mungkin  untuk  menemukan  nilai  confidence  (misalnya  seberapa  tinggi  tingkat kemunculan antara item X dan Y diperoleh pada saat yang sama).
2. Confidence, yaitu kemampuan untuk membeli beberapa produk dalam waktu bersamaan ketika kemungkinan besar suatu produk akan dibeli (misalnya seberapa sering produk Y dibeli ketika konsumen membeli produk X).
Kedua  ukuran  (support  dan  confidence)  berarti  mendefinisikan  aturan  asosiasi  dan  membandingkan beberapa  kendala  ditetapkan  pengguna.  Batas  ini  biasanya  terdiri  dari  minimum  support  dengan  minimum confidence. Tahapan pembentukan aturan asosiasi yaitu:
1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Yaitu, memilih kombinasi item yang memenuhi persyaratan nilai dukungan minimum pada database. Support menurut aturan “X => Y” adalah kemungkinan suatu atribut atau himpunan atribut X dan Y terjadi secara bersamaan dalam suatu peristiwa. Bentuk skala matematis dari nilai support adalah:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑋 → 𝑌) = 𝑃(𝑋 ∩ 𝑌) (4)
2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi diperoleh, tentukan aturan asosiasi yang memenuhi persyaratan minimum confidence dengan menghitung confidence dari aturan if then Y. Skala confidence matematis adalah:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑋 → 𝑌) = 𝑃(𝑌|𝑋)
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dibagian  ini  berkaitan  dengan  pengerjaan  data  yang  diperoleh  dari  transaksi  pemasaran  e-commerce.  Data tersebut  diolah  menggunakan  metode  algoritma  apriori  yang  hasilnya  kemudian  akan  memberikan strategi penjualan  kepada  perusahaan  dan  mengetahui  penjualan  mana  yang  paling  sering  dibeli  oleh konsumen.  Data penjualan  yang  sangat  besar  dan  sangat  banyak  ini  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  memeriksa  data penjualan  dan  perusahaan  perlu  mendapatkan  stok  guna  penjualan  kedepan  nya.  Berdasarkan  data  penjualan produk  yang ada didalam transaksi penjualan. Akumulasi transaksi penjualan didapat melalui penjualan bulanan yang diambil dari 4 item yang sangat banyak terjual setiap bulannya.
Tabel 1. Data Penjualan Januari No Nama Jumlah 1 20in Monitor 251 2 27in 4K Monitor 312 3 27in FHD Monitor 419 4 34in Ultrawide Monitor 314 5 AA Batteries (4-Pack) 1425 6 AAA Batteries (4-Pack) 1596 7 Apple Airpod Headphones 814 8 Base Soundsport Headphones 659 9 Flatscreen Tv 243 10 Google Phone 318 11 Iphone 379 12 LG Dryer 39 13 LG Washing Machine 42 14 Lightning Charging Cable 1151 15 Macbook pro Laptop 235 16 Thinkpad Laptop 217 17 USB-C Charging Cable 1284 18 Vareedbad Phone 125 19 Wired Headphones 1081 Total 10904
Menurut  tabel  diatas  penjualan  terbanyak  yaitu  AA  Batteries  (4-pack)  terjual  1425  ,  AAA  Batteries  (4- Pack) terjual 1596, Lightning Charging Cable 1424, USB-C Charging Cable  terjual 1284.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
Tabel 2. Data Penjualan Februari
No Nama Jumlah 1 20in Monitor 242 2 27in 4K Monitor 411 3 27in FHD Monitor 479 4 34in Ultrawide Monitor 418 5 AA Batteries (4-Pack) 1665 6 AAA Batteries (4-Pack) 1973 7 Apple Airpod Headphones 1014 8 Base Soundsport Headphones 845 9 Flatscreen Tv 315 10 Google Phone 365 11 Iphone 440 12 LG Dryer 39 13 LG Washing Machine 40 14 Lightning Charging Cable 1141 15 Macbook pro Laptop 277 16 Thinkpad Laptop 277 17 USB-C Charging Cable 1654 18 Vareedbad Phone 129 19 Wired Headphones 1283 Total 13007
Menurut tabel diatas penjualan terbanyak yaitu AA Batteries (4-pack) terjual 1665, AAA Batteries (4-Pack) terjual 1973, USB-C Charging Cable terjual 1654, Wired Headphones terjual 1283.
Tabel 3. Data Penjualan Maret No Nama Jumlah 1 20in Monitor 17 2 27in 4K Monitor 26 3 27in FHD Monitor 50 4 34in Ultrawide Monitor 29 5 AA Batteries (4-Pack) 153 6 AAA Batteries (4-Pack) 196 7 Apple Airpod Headphones 79 8 Base Soundsport Headphones 81 9 Flatscreen Tv 33 10 Google Phone 37 11 Iphone 44 12 LG Dryer 1 13 LG Washing Machine 2 14 Lightning Charging Cable 129 15 Macbook pro Laptop 33 16 Thinkpad Laptop 20 17 USB-C Charging Cable 138 18 Vareedbad Phone 17 19 Wired Headphones 120 Total 1205
Menurut tabel diatas penjualan terbanyak yaitu AA Batteries (4-pack) terjual 153, AAA Batteries (4-Pack) terjual 196, Lightning Charging Cable 129, USB-C Charging Cable 138
Tabel 4. Data Penjualan April No Nama Jumlah 1 20in Monitor 242 2 27in 4K Monitor 411 3 27in FHD Monitor 479 4 34in Ultrawide Monitor 418 5 AA Batteries (4-Pack) 1665 6 AAA Batteries (4-Pack) 1973 7 Apple Airpod Headphones 1014 8 Base Soundsport Headphones 845

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
No Nama Jumlah 9 Flatscreen Tv 315 10 Google Phone 365 11 Iphone 440 12 LG Dryer 39 13 LG Washing Machine 40 14 Lightning Charging Cable 1141 15 Macbook pro Laptop 277 16 Thinkpad Laptop 277 17 USB-C Charging Cable 1654 18 Vareedbad Phone 129 19 Wired Headphones 1283 Total 22653
Menurut tabel diatas penjualan terbanyak yaitu AA Batteries (4-pack) terjual 2822, AAA Batteries (4-Pack) terjual 2936, USB-C Charging Cable terjual 1654, Wired Headphones terjual 1283.
Tabel 5. Data Penjualan Mei No Nama Jumlah 1 20in Monitor 340 2 27in 4K Monitor 542 3 27in FHD Monitor 688 4 34in Ultrawide Monitor 544 5 AA Batteries (4-Pack) 2383 6 AAA Batteries (4-Pack) 2931 7 Apple Airpod Headphones 1359 8 Base Soundsport Headphones 1174 9 Flatscreen Tv 399 10 Google Phone 480 11 Iphone 639 12 LG Dryer 76 13 LG Washing Machine 64 14 Lightning Charging Cable 2077 15 Macbook pro Laptop 463 16 Thinkpad Laptop 368 17 USB-C Charging Cable 2069 18 Vareedbad Phone 186 19 Wired Headphones 1875 Total 18657
Menurut tabel diatas penjualan terbanyak yaitu AA Batteries (4-pack) terjual 2383, AAA Batteries (4-Pack) terjual 2931, Lightning Charging Cable terjual 2077, USB-C Charging Cable terjual 2069.
Tabel 6. Data Penjualan Juni No Nama Jumlah 1 20in Monitor 32 2 27in 4K Monitor 452 3 27in FHD Monitor 568 4 34in Ultrawide Monitor 454 5 AA Batteries (4-Pack) 2095 6 AAA Batteries (4-Pack) 2160 7 Apple Airpod Headphones 1167 8 Base Soundsport Headphones 984 9 Flatscreen Tv 367 10 Google Phone 391 11 Iphone 532 12 LG Dryer 43 13 LG Washing Machine 55 14 Lightning Charging Cable 1688 15 Macbook pro Laptop 356 16 Thinkpad Laptop 315 17 USB-C Charging Cable 1676

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
No Nama Jumlah 18 Vareedbad Phone 155 19 Wired Headphones 1476 Total 14966
Menurut tabel diatas penjualan terbanyak yaitu AA Batteries (4-pack) terjual 2095, AAA Batteries (4-Pack) terjual 2160, Lightning Charging Cable terjual 1688, USB-C Charging Cable terjual 1676.
Tabel 7. Pola Transaksi Penjualan
No Transaksi 1 AA Batteries(4-pack), AAA Batteries (4-pack), Lightning Charging Cable, USB-C Charging Cable
2 AA Batteries(4-pack), AAA Batteries (4-pack), USB-C Charging Cable, Wired Headphone
3 AA Batteries(4-pack), AAA Batteries (4-pack), Lightning Charging Cable, USB-C Charging Cable
4 AA Batteries(4-pack), AAA Batteries (4-pack), USB-C Charging Cable, Wired Headphone
5 AA Batteries(4-pack), AAA Batteries (4-pack), Lightning Charging Cable, USB-C Charging Cable
6 AA Batteries(4-pack), AAA Batteries (4-pack), Lightning Charging Cable, USB-C Charging Cable
3.1  Pembuatan Format Tabular
Setelah  terbentuk  pola  transaksinya  terdapat  5  item  yang  akan  diasosiasikan,  dimana  5  item  itu  diberi  nama  A untuk AA Batteries (4-pack), B untuk AAA Batteries (4-pack), C untuk Lightning Charging Cable, D untuk USB- C  Charching  Cable,  dan  E  untuk  Wired  Headphones.  Setelah  menerima  data  transaksi  di  tabel  atas,  guna memudahkan  pencarian  sehingga  data disajikan dalam bentuk tabel berikut.
Tabel 8. Data Tabular No  A  B C D E 1 1 1 1 1 0 2 1 1 0 1 1 3 1 1 1 1 0 4 1 1 0 1 1 5 1 1 1 1 0 6 1 1 1 1 0

## 3.2  Algoritma Apriori

## 3.2.1 Perhitungan algoritma apriori
Sebelum  mengaplikasikan  aturan  asosiasi  memakai  algoritma  apriori,  tindakan  awal    yang  dilakukan  adalah menetapkan nilai minimum support dan confidence yang akan digunakan sebagai tolok ukur untuk mencari hasil algoritma pada  penelitian  ini.  Dalam  penelitian  ini ditetapkan  nilai  minimum  support  60% dan nilai  minimum confidence 80%.

## 3.2.2 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Di sesi ini mengerjakan kombinasi dari itemset yang mencukupi syarat dengan minimum support yang ditetapkan. Pembentukan proses C1 dari data tabel 8, dimana 1 itemset dengan jumlah support minimum 60%, dengan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (6) Tabel 9. Support Setiap Item No  Item Support 1 A 6/6 = 100% 2 B 6/6 = 100% 3 C 4/6 = 66% 4 D 6/6 = 100% 5 E
2/6 = 33%
Setelah  itu  menetapkan  nilai  support  dari  minimum  support  yang  telah  ditetapkan  bisa  dilihat  di  tabel berikut.
Tabel 10. Support 1 Item No  Item Support 1 A 6/6 = 100% 2 B 6/6 = 100% 3 C 4/6 = 66%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
No  Item Support 4 D 6/6 = 100%
Sesudah diperoleh produk yang sesuai dengan nilai minimum support, langkah selanjutnya yaitu membuat kombinasi 2-itemset dari 5 item yang dipilih, lalu menghitung ulang nilai minimum support buat pembentukan C2.
Tabel 11. Support 2 Item No  Item  Support 1 AB 100% 2 AC 67% 3 AD 100% 4 BC 67% 5 BD 100% 6 CD
67%
Sesudah diperoleh produk yang sesuai dengan nilai minimum support langkah selanjutnya adalah membuat kembali kombinasi 3 item set dari 6 item yang dipilih, lalu menghitung nilai ulang nilai minimum support buat pembentukan C3.
Tabel 12. Support 3 Item No  Item Support 1 ABC 67% 2 ABD 100% 3 ACD 67% 4 BCD
67%
Dikarenakan masih adanya item yang bisa diolah sehingga membentuk kembali kombinasi 4 item  dari 4 item yang dipilih.
Tabel 13. Support 4 Item No Item Support 1 ABCD 67%
Berdasarkan  hitungan  kombinasi  C4,  dimana  tidak  terdapat  item  yang  dapat  dikombinasikan  lagi mengakibatkan proses pembentukan berhenti di C4.

## 3.3 Pembentukan Pola Aturan Asosiasi
Sesudah  mendapatkan  seluruh  perhitungan  dari  frekuensi  tinggi,  cari  aturan  asosiasi  (A,B)  yang  mencukupi persyaratan minimum confidence. Menentukan nilai aturan asosiasi, dengan mengetahui nilai confidence. Apabila nilai  support  merupakan  total  dari  kombinasi  antar  item,  sebaliknya  confidence  adalah  nilai  yang  mengartikan betapa kuatnya hubungan antar item-item tersebut. Dibawah ini rumus menetukan aturan assosiatif :
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) = 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
(7)
Apabila tidak ada (k+1) itemset yang dapat dibuat kemudian hitung nilai support dan confidence tiap-tiap frequent itemset. Aturan asosiasi dibuat bersumber pada frequent (k+1) itemset yang terseleksi.
Tabel 14. Calon Aturan Asosiasi No (X → Y) Support Confidence 1 A → B 6/6 = 100% 6/6 = 100% 2 B → A 6/6 = 100% 6/6 = 100% 3 A → C 4/6 = 66% 4/6 = 66% 4 C → A 4/6 = 66% 4/4 = 100% 5 A → D 6/6 = 100% 6/6 = 100% 6 D → A 6/6 = 100% 6/6 = 100% 7 B → C 4/6 = 66% 4/6 = 66% 8 C → B 4/6 = 66% 4/4 = 100% 9 B → D 6/6 = 100% 6/6 = 100% 10 D → B 6/6 = 100% 6/6 = 100% 11 C → D 4/6 = 66% 4/4 = 100% 12 D → C 4/6 = 66% 4/6 = 66% 13 AB → C 4/6 = 66% 4/6 = 66% 14 C → BA 4/6 = 66% 4/4 = 100% 15 AC → B 4/6 = 66% 4/4 = 100%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
No (X → Y) Support Confidence 16 B → AC 4/6 = 66% 4/6 = 66% 17 BC → A 4/6 = 66% 4/4 = 100% 18 A → BC 4/6 = 66% 4/6 = 66% 19 AB → D 6/6 = 100% 6/6 = 100% 20 D → BA 6/6 = 100% 6/6 = 100% 21 AD → B 6/6 = 100% 6/6 = 100% 22 B → AD 6/6 = 100% 6/6 = 100% 23 DB → A 6/6 = 100% 6/6 = 100% 24 A → DB 6/6 = 100% 6/6 = 100% 25 AC → D 4/6 = 66% 4/4 = 100% 26 D → AC 4/6 = 66% 4/6 = 66% 27 AD → C 4/6 = 66% 4/6 = 66% 28 C → AD 4/6 = 66% 4/4 = 100% 29 CD → A 4/6 = 66% 4/4 = 100% 30 A → CD 4/6 = 66% 4/6 = 66% 31 BC → D 4/6 = 66% 4/4 = 100% 32 D → BC 4/6 = 66% 4/6 = 66% 33 BD → C 4/6 = 66% 4/6 = 66% 34 C → BD 4/6 = 66% 4/4 = 100% 35 DC → B 4/6 = 66% 4/4 = 100% 36 B → DC 4/6 = 66% 4/6 = 66%
Minimum  confidence yang  ditetapkan yaitu  80%  sehingga item  yang  mempunyai nilai  confidence  kecil dari 80% akan dihapuskan seperti tabel dibawah ini.
Tabel 14. Aturan Asosiasi No (X → Y) Support Confidence 1 A → B 6/6 = 100% 6/6 = 100% 2 B → A 6/6 = 100% 6/6 = 100% 3 C → A 4/6 = 66% 4/4 = 100% 4 A → D 6/6 = 100% 6/6 = 100% 5 D → A 6/6 = 100% 6/6 = 100% 6 C → B 4/6 = 66% 4/4 = 100% 7 B → D 6/6 = 100% 6/6 = 100% 8 D → B 6/6 = 100% 6/6 = 100% 9 C → D 4/6 = 66% 4/4 = 100% 10 C → BA 4/6 = 66% 4/4 = 100% 11 AC → B 4/6 = 66% 4/4 = 100% 12 BC → A 4/6 = 66% 4/4 = 100% 13 AB → D 6/6 = 100% 6/6 = 100% 14 D → BA 6/6 = 100% 6/6 = 100% 15 AD → B 6/6 = 100% 6/6 = 100% 16 B → AD 6/6 = 100% 6/6 = 100% 17 DB → A 6/6 = 100% 6/6 = 100% 18 A → DB 6/6 = 100% 6/6 = 100% 19 AC → D 4/6 = 66% 4/4 = 100% 20 C → AD 4/6 = 66% 4/4 = 100% 21 CD → A 4/6 = 66% 4/4 = 100% 22 BC → D 4/6 = 66% 4/4 = 100% 23 C → BD 4/6 = 66% 4/4 = 100% 24 DC → B 4/6 = 66% 4/4 = 100% 3.4 Implementasi

## 3.4.1 Perhitungan Algoritma Apriori dengan Tanagra
Buat menunjukan pola kombinasi itemset hasil perhitungan manual bakal dijalankan pengujian memakai software Tanagra. Dimana kalkulasi 1-item ada 4 item yang memenuhi dan kalkulasi 2-itemset dengan minimum support 60% dari kalkulasi manual terdapat 6 kombinasi itemset yang mencukupi, setelah melakukan pengujian memakai software tanagra memiliki hasil yang sama yaitu hanya 6 kombinasi bisa melihat digambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
Gambar 2. Hasil  Kombinasi 1 item dan 2 item
Selanjutnya  kombinasi  perhitungan  itemset  3  dengan  minimum  support  60%  dari  perhitungan  manual memiliki 4 kombinasi item yang mencukupi, sesudah pengecekan memakai software tanagra memiliki hasil yang sama yaitu 4 kombinasi bisa melihat digambar 3.
Gambar 3. Hasil Kombinasi 3 item
Selanjutnya  kombinasi  perhitungan  itemset  4  dengan  minimum  support  60%  dari  perhitungan  manual memiliki 1 kombinasi itemset yang mencukupi, selesai diuji memakai software tanagra memilki hasil yang sama yaitu 1 kombinasi bisa melihat pada gambar berikut.

## Gambar 4. Hasil Kombinasi 4 item
Setelah didapatkan perhitungan itemset 2, 3 itemset, dan 4 itemset dengan nilai support 60% sama dengan hasil  perhitungan  manual  maka  akan  dilakukan  uji  coba  confidence  80%  menggunakan  software  tanagra. Perhitungan confidence 80% bisa melihat pada gambar berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
Gambar 6. Pembentukan Confidence

## 4. KESIMPULAN
Algoritma  apriori  benar-benar  membantu  dalam  mengetahui  hubungan  frekuensi  penjualan  e-commerce  yang paling  banyak  diminati  konsumen,  maka  dari  itu  informasi  yang  didapatkan  bisa  digunakan  pengambilan keputusan  untuk  menyiapkan  stok  jenis  barang  elektronik  apa  saja  yang  diperlukan  kemudian  hari,  algoritma apriori membantu mengembangkan strategi penjualan ecommerce elektronik. Berdasarkan hasil penelitian, aturan yang memiliki nilai support dan confidence tertinggi yaitu 100% terdapat pada aturan “jika membeli AA Batteries (4-pack) maka akan membeli AAA Batteries (4-pack)”, “jika membeli AA Batteries (4-pack)  maka akan membeli USB-C Charging Cable”, “jika membeli AAA Batteries (4-pack)  maka akan membeli USB-C Charging Cable” dan “ jika membeli AA Batteries (4-pack) dan AAA Batteries (4-pack)  maka akan membeli USB-C Charging Cable”.

## REFERENCES
[1] A.  Erfina,  Melawati,  and  N.  Destria  Arianti,  “Penerapan  Metode  Data  Mining  Terhadap  Data  Transaksi  Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  J.  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  2,  no.  3,  pp.  14–22,  2020,  doi: 10.52005/jursistekni.v2i3.62.
[2] R.  Sari  and  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Analisis  Keranjang  Belanja  Pada  Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma Apriori,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj., vol. 9, no. 1, pp. 46–51, 2021, doi: 10.31294/evolusi.v9i1.9999.
[3] M. Badaruddin and R. Rayendra, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Analisa Data Penjualan Ecommerce,”  J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 2, p. 1032, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3976.
[4] R. Hermiati, Asnawati, and I. Kanedi, “Pembuatan E-Commerce Pada Raja Komputer Menggunakan Bahasa,” J. Media Infotama, vol. 17, no. 1, pp. 54–66, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/view/1317
[5] H.  Rhomadhona,  W.  Aprianti,  and  J.  Permadi,  “Penerapan  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan  Prioduk  Kopi Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  J.  Sustain.  J.  Has.  Penelit.  dan  Ind.  Terap.,  vol.  10,  no.  2,  pp.  65–73,  2021,  doi: 10.31629/sustainable.v10i2.3792.
[6] M. M. Syaikhuddin and P. Prihandoko, “Penerapan Algoritma K-Means dan Cure Dalam Menganalisa Pola Perubahan Belanja  Dari  Retail  ke  E-Commerce,”  Energy,  vol.  7,  no.  2,  pp.  44–49,  2017,  [Online].  Available: https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/article/view/341
[7] Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi,  and  R.  Maulana,  “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode  Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[8] Amrin  Amrin,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola  Pembelian  Pupuk,” Paradigma, vol. XIX, no. 1, pp. 74–79, 2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.
[9] D. S. Purnia, “Indonesian Journal of Computer Science,” STMIK Indones. Padang, vol. 6, no. 1, p. 62, 2020.
[10]  A. Sharif, “Data Mining Untuk Memprediksi Itemset Promosi Penjualan Barang Menggunakan Metode Market Basket Analysis ( Mba ) ( Studi Kasus : Toko Sentra Ponsel ),” vol. 3, no. 2, pp. 117–123, 2019.
[11]  M. Susanti, “Analisa Penjualan Produk Asuransi Jiwa Unitlink Bancassurance PT Commonwelath Life Dengan Metode Algoritma Apriori,” J. Infortech, vol. 1, no. 2, pp. 105–111, 2020, doi: 10.31294/infortech.v1i2.7131.
[12]  R.  D.  Lestari  et  al.,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Customer  Behaviour  Toko  Artpedia  Dengan Menggunakan Application of Data Mining To Know Customer Behaviour,” vol. 7, no. 2, pp. 7140–7146, 2020.
[13]  S.  S.  Prasetyo,  M.  Mustafid,  and  A.  R.  Hakim,  “Penerapan  Fuzzy  C-Means  Kluster  Untuk  Segmentasi  Pelanggan  E- Commerce Dengan Metode Recency Frequency Monetary (Rfm),” J. Gaussian, vol. 9, no. 4, pp. 421–433, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i4.29445.
[14]  A.  H.  Maulana,  C.  Adinda  Hartawan,  F.  Della  Irawan,  and  P.  Seta  Ananta,  “Pemanfaatan  Big  Data  dalam  Bisnis  E- Commerce OLX,” J. Intech, vol. 2, no. 2, p. 1, 2021, [Online]. Available: http://journal.unbara.ac.id/index.php/INTECH/article/view/880
[15]  R. R. Aria, “K-Means to Determine the e-commerce Sales Model in Indonesia,” Int. J. Inf. Syst. Technol. Akreditasi, vol. 3, no. 36, pp. 166–172, 2020.
[16]  T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda, and O. Nurdiawan, “Analisis Data Transaksi Terhadap Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics, vol. 6, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.51211/itbi.v6i1.1688.
[17]  W. Sahara, S. D. Saragih, and A. P. Windarto, “Teknik Asosiasi Datamining Dalam Menentukan Pola Penjualan dengan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 558 − 569 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3374
Metode Apriori,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 12, pp. 684–689, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i12.1577.
[18]  P. N. Harahap and S. Sulindawaty, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus PT.Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah),” Matics, vol. 11, no. 2, p. 46, 2020, doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
[19]  N. Syahputri, “Penerapan Data Mining Asosiasi pada Pola Transaksi dengan Metode Apriori,”  J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, pp. 728–736, 2020.
[20]  A. Triayudi and A. Iskandar, “Penerapan Data Mining Dalam Penentuan Proritas Pemesanan Produk Berdasarkan dengan Data  Penjualan  Barang  Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  J.  Comput.  Syst.  …,  vol.  4,  no.  1,  pp.  25–30,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v4i1.2523.