## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 434−441 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4725

## Penerapan Algoritma Apriori pada Transaksi Penjualan Produk Cat untuk Meningkatkan Strategi Bisnis
Sabar Mulyati * , Alwis Nazir, Elvia Budianita, Eka Pandu Cynthia
Fakultas Sains dan teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru Panam, Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1,* 11850124488@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 elvia.budianita@uin-suska.ac.id,
4 eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850124488@students.uin-suska.ac.id Submitted: 26/12/2023; Accepted: 08/01/2024; Published: 09/01/2024
Abstrak −Data mining merupakan penggabungan teknik analisis data dan menentukan sebuah pola-pola yang penting pada data. Data  mining  juga  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  kemajuan  bisnis.  Pada  penelitian ini, data mining digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis penjualan pada CV. Sumber Tirta Anugerah dalam kurun waktu 1 tahun terakhir. Sebelumnya CV. Sumber Tirta Anugerah tidak menerapkan metode apriori pada penjualan sehingga menyebabkan stok produk menumpuk Data mining dibantu oleh algoritma apriori untuk mengetahui frekuensi itemset dalam mencari pola item apa saja yang biasanya dibeli oleh  pelanggan  pada  waktu  yang  bersamaan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  item  seperti  kupon  lippo,  lippo emultion, lektone emultion, lippo waterproof, cat duco jepang, kansai tropic, beta chemie, flalit, dan klem kabel, property syntetic, dempul tajima new dan bioton emultion. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dihasilkan nilai support terbesar 32,18% pada 1 itemset. Kemudian pada 2 itemset didapatkan support terbesar 9,32%. Berikutnya pada 3 itemset diperoleh support terbesar 1,94%. Maka berdasarkan data keseluruhan didapatkan confidence sebesar 72,97% dan nilai uji lift rasio sebesar 2,22 %.
Kata Kunci : Algoritma Apriori; Aturan Asosiasi; CV. Sumber Tirta Anugerah; Data Mining, Transaksi Penjualan.
Abstract −Data mining is a combination of data analysis techniques and determining important patterns in the data. Data mining can also be used to improve business progress. In this research, data mining is used to improve sales business strategies at CV. Sumber Tirta Anugerah in the last 1 year. Previously CV. Sumber Tirta Anugerah does not apply the a priori method to sales, causing product stock to pile up. Data mining is assisted by an a priori algorithm to determine the frequency of itemset s in looking for patterns of items that are usually purchased by customers at the same time. In this research, several items were used such as Lippo coupons, Lippo Emultion, Lektone Emultion, Lippo waterproof, Japanese Duco paint, Kansai Tropical, Beta Chemie, Flalit, and cable clamps, synthetic property, Tajima New putty and Bioton Emultion. Based on the research that has been carried out, the largest support value is 32.18% for 1 itemset. Then for the 2 itemsets the largest support was found at 9.32%. Next, the 3 itemsets obtained the largest support of 1.94%. So based on the overall data, the confidence is 72.97% and the lift ratio test value is 2.22%.
Keywords : Apriori Algorithm; Association Rules; CV. Sumber Tirta Anugerah; Data Mining, Sales Transactions.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi yang semakin cepat berdampak besar dalam berbagai sektor, termasuk dalam aktivitas bisnis jual beli [1]. Dalam lingkup bisnis, persaingan antar perusahaan semakin sengit [2]. Proses jual beli, baik itu produk maupun jasa, memiliki peran penting dalam kehidupan sehari-hari, dan saat ini, berbagai jenis barang seringkali menjadi fokus transaksi [3]. Setiap perusahaan atau sektor bisnis yang melakukan penjualan produknya pasti memiliki catatan  transaksi  [4].  Informasi  transaksi  penjualan  ini  merupakan  elemen  kunci  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan keputusan bisnis [5]. Volume data transaksi penjualan terus meningkat setiap harinnya, menyebabkan akumulasi  data  yang  besar  [6].  Sebagian  besar  data  transaksi  penjualan  hanya  diarsipkan  tanpa  benar-benar dimanfaatkan dengan optimal [7].
CV Sumber Tirta Anugerah didirikan pada tahun 1955 dan distribusi cat di kota Pekanbaru dan  beberapa kabupaten di provinsi Riau. berlokasi di jalan Angkasa No. 18 Pekanbaru, Riau, perusahaan ini beroperasi. Data besar dikumpulkan setiap hari. Data transaksi penjualan biasanya hanya arsip dan tidak digunakan dengan baik [8].  Oleh  karena  itu,  untuk  membuat  data  berguna,  kegiatan  pengumpulan  data  harus  dilakukan  untuk mengidentifikasi jenis produk cat yang paling sering dibeli konsumen bersamaan dengan produk lain pada waktu tertentu.  Informasi  ini  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  produk  yang  paling  diminati  oleh  konsumen. Dalam memenuhi tujuan ini, CV. Sumber Tirta Anugerah perlu mengelola data transaksi menjadi informasi yang berguna  dan  dapat  dijadikan  dasar  strategi  bisnis.  Dengan  menerapkan  teknik  data  mining,dapat  membantu perusahaan  dalam proses pengambilan keputusan terkait manajemen persediaan barang [9].
Data mining adalah penyatuan teknik analisis data untuk mengidentifikasi pola-pola yang signifikan dalam suatu dataset [10]. Secara serderhana, dapat dijelaskan sebagai proses memilih, mengeksplorasi, dan memodelkan sejumlah  besar data untuk  mengidentifikasi pola atau tren yang biasanya tidak terdeteksi secara  langsung  [11]. Data mining memiliki beberapa proses didalamnya yaitu estimation (estimasi), prediction (prediksi), classifocation (klasifikasi),  clustering  (klastering),  dan  assocation  (asosiasi)  [12].  Salah  satu  teknik  dalam  data  mining  ialah algoritma Apriori, yang melakukan pencarian frequent itemset dengan menerapkan teknik Association Rules [13].
Salah satu teknik dalam data mining adalah metode asosiasi, yang dimanfaatkan untuk menemukan barang- barang  yang  seringkali  muncul  bersama  dalam  satu  transaksi,  di  mana  beberapa  jenis  barang  dijual  secara

## Journal of Information System Research (JOSH)
bersamaan  [14].  Mekanisme  nilai  dukungan  dan  nilai  kepercayaan  hubungan  item  tersebut  mengatur  proses asosiasi.  Untuk membantu pengambilan  keputusan  bisnis,  asosiasi  membantu  mengidentifikasi  pola  pembelian pelanggan, menyediakan stok produk, menentukan posisi produk di rak, dan menyarankan strategi pemasaran [15]. Algoritma apriori adalah algoritma teknik Association Rules Mining (ARM) dan merupakan bagian dari metode data  mining  yang  digunakan  untuk  mengetahui  itemset  sering  untuk  mencari  pola  dalam  data  [16]. Algoritma apriori menggunakan aturan jika-maka untuk asosiasi [16].  Algoritma  Apriori  merupakan  suatu  metode asosiasi dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  frequent  itemset  dengan  tujuan  menemukan  pola produk apa yang sering kali dibeli oleh konsumen secara bersamaan [17].
Penelitian ini merujuk kepada studi-studi sebelumnya yang memiliki persamaan dalam subjek penelitian dan  metode, yang kemudian  menjadi pedoman dalam  menggembangkan penelitian  ini. Penelitian  ini dilakukan oleh Aditya Asrorul Hidayat, Nirwana Hendrastuty, dan Styawati pada tahun 2023 membahas tentang penerapan algortima apriori pada apotek shaqeena untuk memprediksi penjualan berbasis android. Hasil penelitian ini adalah sistem  untuk  memprediksi  penjualan  dengan  algoritma  apriori  yang  dapat  mempermudah  dalam  menemukan penjualan  frekuensi  untuk  menentukan  rekomendasi  promosi  produk  yang  efektif  dengan  memanfaatkan  data penjualan yang diolah lebih lanjut sehingga menghasikan informasi barang yang selalu diminati oleh pelanggan untuk  dapat  disediakan  oleh  Apotek  Shaqeena.  Hasil  pengujian    ISO  25010  yabg  telah  dilakukan  dengan melibatkan  5  responden  bahwa  kesimpulan  kualitas  kelayakan  perangkat  lunak  yang  dihasilkan  memiliki presentase keberhasilan dengan total rata-rata 91.64% [18] .
Penelitian  pada  tahun  2023  yang  dilakukan  oleh  Rizky  Kurniawan  dan  Ridwan  Yusuf  dengan  judul penelitian penerapan metode asosiasi dengan algoritma apriori untuk mendukung strategi promosi. Penelitian ini menghasilkan  asosiasi  berupa  jika  konsumen  membeli  list,  maka  konsumen  tersebut  juga  akan  membeli  PVC dengan  memiliki  confidence  atau tingkat kepercayaan sebesar 80 %. Selanjutnya  jka konsumen  membeli PVC, maka konsumen tersebut juga akan membeli list dengan memiliki confience atau tingkat kepercayaan sebesar 80%. Kemudian jika konsumen membeli Screw, maka konsumenn tersebut juga akan membeli PVC dengan memiliki confidence atau tingkat kepercayaan sebesar 83.3% [19].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memahami keterkaitan antara produk yang dibeli oleh pelanggan, dengan  harapan  dapat  mengungkapkan  asosiasi  atau  hubungan  yang  signifikan.  Dengan  menerapkan  algoritma Apriori  pada  data  pembelian,  dapat  menemukan  pola  umum  adanya  kecenderungan  bahwa  pelanggan  yang membeli  satu  jenis  produk  juga  cenderung  membeli  produk  lainnya.  Hasil  dari  analisis  ini  dapat  memberikan wawasan berharga untuk strategi pemasaran, manajemen stok, dan peningkatan layanan pelanggan Sumber Tirta Anugerah,  serta  memberikan  kontribusi  terhadap  pemahaman  lebih  mendalam  dalam  asosiasi  produk  secara umum.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini menjelaskan mengenai  langkah-langkah sistematis  yang  dilakukan dalam proses pengerjaan tugas akhir.  Metodologi  penelitian  ini  digunakan  sebagai  pedoman  dan  acuan    dalam  proses  pengerjaan  tugas  akhir. Metodologi  penelitian  ini  digunakan  sebagai  pedoman  dan  acuan  dalam  pelaksanaan  penelitian  dengan  tujuan  agar mendapatkan hasil yang sesuai dengan yang diharapkan. Berikut merupakan tahapan penelitian yang dilakukan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 434−441 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4725
Identifikasi masalah adalah bagian dari proses penelitian yang dapat dipahami sebagai upaya mendefinisikan masalah serta membuat definisi menjadi lebih terukur atau sebagai langkah awal penelitian. Selanjutnya studi literatur dilakukan  untuk  mencari  informasi  dan referensi  yang  dibutuhkan  untuk  penelitian  ini.  Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan CV. Sumber Tirta Anugerah pada tahun 2022. Analisa berisi tahapan  untuk  pemahaman  dan  masalah  yang  akan  diteliti  sebelum  mengambil  tindakan  dan  keputusan  terhadap sebuah permasalahan. Analisa yang digunakan pada penelitian ini adalah analisa kebutuhan data dan analisa terhadap data mining. Data yang digunakan pada penelitian ini memiliki 4 atribut yang ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Atribut data yang digunakan No Tipe data Keterangan 1 Alpha Nama pelanggan 2 Date Tanggal pembelian 3 Alphanumeric Nama barang 4 Numeric id

## 2.1 Analisa Data Mining
Proses  data  mining  memiliki  beberapa  tahapan  yang  akan  dilakukan  yaitu  seleksi  (selection),  pembersihan (cleansing),  transformasi  (transformation),  dan  data  mining  [20].  Tahapan  seleksi  (selection)  dilakukan  untuk menghilangkan baris yang tidak relevan atau yang tidak diperlukan untuk analisis, seperti baris yang mengandung total atau informasi yang tidak relevan [21]. Contohnya yaitu menghapus baris yang berisi ‘total’ pada kolom ‘ABR’. Selection dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data selection Nama pelanggan Kota pelanggan Tgl faktur No. Faktur Nama kategori barang Nama penjual jumlah ABR PKU WL. 1B 31 Sep 2022 HOL 18090006 HOLOGRAM KANTOR 0,00 KPN 18090008 KUPON LIPPO KANTOR 0,00 KPN 18090017 KUPON LIPPO KANTOR 0,00 KPN 18090031 KUPON LIPPO KANTOR 0,00 KPN 18090032 KUPON LIPPO KANTOR 0,00 LP 18090370 HADIAH ANDO 0,00 LIPPO EMULTION 5 KG ANDO 1975344,00 2022-09-09 LP 18090315 HADIAH ANDO 0,00 LIPPO EMULTION 25 KG ANDO 5544000,00 LIPPO EMULTION 5 KG ANDO 819204,00 PLAMUR LIPPO 25 KG ANDO 1092550,00 Total 9431098,00
Selanjutnya  proses  tahapan  perbersihan  (cleansing)  bertujuan  untuk  membersihkan  data  dari  nilai  yang hilang  dan  memastikan  format  data  yang  konsisten  [22]. Seperti  mengisi  nilai  yang  hilang  pada  kolom  ‘Nama pelanggan’,’Kota  pelanggan’,’Tanggal  faktur’,dan  ‘No.  Faktur’  menggunakan  metode  forward  fill  (ffill). Menghapus kolom yang tidak diperlukan seperti ‘ABR”, ‘PKU WILL 1B dll. Setelah dilakukan pembersihan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Pembersihan (cleansing) ABR 31 Sep 2022 HOLOGRAM ABR 31 Sep 2022 KUPON LIPPO ABR 31 Sep 2022 KUPON LIPPO ABR 31 Sep 2022 KUPON LIPPO ABR 31 Sep 2022 KUPON LIPPO ABR 31 Sep 2022 HADIAH ABR 31 Sep 2022 LIPPO EMULTION 5 KG

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 434−441 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4725
ABR 09/09/2022  LIPPO EMULTION 25 KG ABR 09/09/2022  LIPPO EMULTION 5 KG ABADI JAYA 27/09/2022  LIPPO EMULTION 5 KG ABADI JAYA 14/09/2022  LIPPO EMULTION 5 KG ADI BANGUNAN 15/09/2022  KUPON LIPPO ADIT (SUPIR) 28/09/2022  COSTALAC SYNTETIC 0.9 LTR ADIT (SUPIR)
28/09/2022  PINTU MAS 0.9 LTR
ADIT (SUPIR) 27/09/2022  COSTALAC SYNTETIC 0.9 LTR ADIT (SUPIR) 27/09/2022  PINTU MAS 0.9 LTR
Kemudian porses tahapan transformasi  (transformation ) bertujuan untuk mengubah  format atau struktur data sehingga  lebih sesuai dengan kebutuhan analisis. Seperti  mengonversikan  format tanggal pada kolom ‘tgl faktur’  keformat  yang  konsisten  sebaga  contoh  ’31  september  2022’  menjadi  ‘09/09/2022.  Mengubah  format ‘nama kategori barang’ dengan mengganti (,) menjadi (.). Dan menggabungkan baris dengan nama pelanggan dan tanggal faktur yang sama. Transformasion dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 3 . Transformasi (transformation) ABR 31/09/2022 HOLOGRAM ABR 31 /09/ 2022 KUPON LIPPO ABR 31/09/ 2022 KUPON LIPPO ABR 31/09/2022 KUPON LIPPO ABR 31/09/2022 KUPON LIPPO ABR 3109/ 2022 HADIAH ABR 31/09/2022 LIPPO EMULTION 5 KG ABR 09/09/2022 HADIAH ABR 09/09/2022 LIPPO EMULTION 25 KG ABR 09/09/2022 LIPPO EMULTION 5 KG ABR 09/09/2022 PLAMUR LIPPO 25 KG ABADI JAYA 27/09/2022 LIPPO EMULTION 5 KG ABADI JAYA 14/09/2022 LIPPO EMULTION 5 KG ADI BANGUNAN 15/09/2022 KUPON LIPPO ADIT (SUPIR) 28/09/2022 COSTALAC SYNTETIC 0.9 LTR ADIT (SUPIR) 28/09/2022 PINTU MAS 0.9 LTR ADIT (SUPIR) 27/09/2022 COSTALAC SYNTETIC 0.9 LTR ADIT (SUPIR) 27/09/2022 PINTU MAS 0.9 LTR
Data mining adalah penyatuan teknik analisis data untuk mengindentifikasikan pola-pola yang signifikan dalam  suatu  dataset  [23].  Algortima  apriori  digunakan  untuk  menemukan  pola  umum  kecendrungan  bahwa pelanggan yang membeli satu jenis produk juga cenderung membeli produk lainnya [24]. Dua tahap perhitungan algoritma apriori.
1. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  nilai  support  dalam  basis  data.  Nilai support sebuah item dapat diperoleh menggunakan rumus:
Support (A) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑛𝑎𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 × 100% (1)
Untuk mencari nilai support 2 item dapat diperoleh menggunakan rumus:
Support (A,B) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑛𝑎𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑛𝑎𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (2)
Untuk mencari nilai support 3 item  dapat diperoleh menggunakan rumus:
Support (A,B,C) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴,𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝐶 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (3)
2. Aturan asosiasif
Setelah  menemukan  semua pola  frekuensi tinggi  selanjutnya  mencari  aturan  asosiatif  yang  memenuhi  syarat miminum confidence. Nilai confidence dapat diperoleh menggunakan rumus:
Confidence = P (A| B ) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 × 100%
(4)
Selanjutnnya  tahapan  perancangan  yang  merupakan  tahapan  pembuatan  aplikasi  data  mining  apriori  yang akan dibangun. Perancangan terdiri dari 2 proses yaitu perancangan database relational dan perancangan antarmuka (interface) [25]. Selanjutnya tahapan implementasi dan pengujian, implementasi menggunakan coding dari algoritma apriori dengan bantuan perangkas keras (hardware) dan perangkat lunak (software).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 434−441 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4725

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma Apriori
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan CV. Sumber Tirta Anugerah selama satu tahun terakhir  sebanyak  7725  data  penggunaan  metode  Apriori  pada  dataset  tersebut  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  yang  mendalam  dan  mendukung  keputusan  melalui  analisis  menggunakan  algoritma  Apriori.  Berikut adalah hasil dari data mining apriori.
1. Pembentukan Itemset-1 yang lolos
Tabel 4. Itemset-1 yang lolos No Item Jumlah  Support 1 KUPON LIPPO 517 6,69 2 LIPPO EMULTION 25  KG 2486 32,18 3 LIPPO EMULTION 5 KG 1644 21,29 4 HADIAH 857 11,09 5 LEKTONE EMULTION 20 KG 90 1,17 … …. … … 29 DEMPUL TAJIMA NEW 35 0,45 30  PROPERTY EMULSIONT 5 KG 30 0,39 31 BIOTON EMULSIONT  25 KG 33 0,43 32 LIPPO  GENTENG 50 0,65 33  PROPERTY SYNTETIC 0,9 LTR 27 0,35
Berdasarkan hasil hitung nilai support yang berisi item-item dalam penelitian ini menetapkan minimum support item sebesar 25 % dengan persamaan 1, maka dari data transaksi penjualan didapatkan nilai support  itemset 1 yang lolos terdapat pada tabel 4. Kemudian dari hasil pembentukan itemset -1 akan dilakukan kombinasi itemset- 2 pada tabel 5.
2. Pembentukan itemset-2 yang lolos
Tabel 5 . Itemset-2 yang lolos N o Item 1 iItem 2 Jumla h Support 1 KUPPON LIPPO LIPPO EMULTION 25 KG 47 0,61 2 LIPPO EMULTION 25 KG LIPPO EMULTION 25 KG 29 0,38 3 LIPPO EMULTION 25 KG HADIAH 720 9,32 4 LIPPO EMULTION 25 KG MESIN POMPA/DAP 325 4,21 5 LIPPO EMULTION 25 KG THINER DAKAR 0.8 LTR 46 0,6 … … … … … 29 CAT SEMPROT BWIN 300 CC  FLALIT KANSAI SYNTETIC 1 LTR 31 0,34 30 CAT SEMPROT BWIN 300 CC SINFALUX 4 KG 26 0,35 31 CAT SEMPROT BWIN 300 CC PALAZZO SINTETIC 0.8 L 30 0,39 32 SINFALUX 20 KG SINFALUX 4 KG 115 1,49 33 PALAZZO SINTETIC 0.8 L PALAZZO SYNTETIC 3.5 L 38 0,49
Hasil  dari  pembentukan  itemset-2  dengan  minimum  support  25  %  dengan  menggunakan  persamaan  2,  maka dihasilkan nilai itemset-2 yang lolos dapat dilihat pada tabel 5. Selanjutnya dari hasil pembentukan itemset-2 yang lolos akan dilakukan kombinasi itemset-3 pada tabel 6.
3. Pembentukan itemset-3 yang lolos
Tabel 6. Itemset-3 yang lolos No Item 1 Item 2 Item 3 Jumlah  Support 1 LIPPO EMULTION 5 KG LIPPO EMULTION 25 KG HADIAH 150 1,94 2 LIPPO EMULTION 5 KG LIPPO EMULTION 25 KG CAT SEMPROT BWIN 300 CC 55 0,71 3 LIPPO EMULTION 5 KG LIPPO EMULTION 25 KG SINFALUX 20 KG 27 0,35 4 LIPPO MULTION 5 KG LIPPO EMULTION 25 KG FTALIT KANSAI SYNTETIC 1 LTR 27 0,35

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 434−441 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4725
Hasil  dari  pembentukan  itemset-3 dengan  jumlah  maksimum  25 % dengan  menggunakan persamaan 3, dapat diketahui  hasil dari  itemset-3  yang  lolos terdapat  pada tabel 6. Selanjutnya  hasil pembentukan  itemset-3  yang lolos akan dilakukan aturan aosiasi yang terbentuk pada tabel 7.
4. Pembentukan asosiasi
Tabel 7. Aturan Asosiasi No X => Y Confidence Nilai Uji Lift Kolerasi rule 1 SINFALUX 20 KG, LIPPO EMULTION 5 KG => LIPPO EMULTION 25 KG 72,97 2,27 Kolerasi positif 2 FTALIT KANSAI SYBTETIC 1 LTR, LIPPO EMULTION 5 KG => LIPPO EMULTION 25 KG 72,97 2,27 Kolerasi positif
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, maka dapat menentukan aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum  confidence  70 % dengan  menggunakan persamaan 4. Nilai  confidence dan nilai uji  lift  yang tentuk dapat dilihat pada tabel 7.

## 3.2 Implementasi Sistem
Tampilan awal sistem algoritma apriori pada transaksi penjualan dijelaskan dalam bab ini.
Gambar 1 . Tampilan awal sistem
Gambar 1 merupakan tampilan awal ketika aplikasi data mining dibuka, yang menampilkan halaman login untuk pengguna aplikasi data mining apriori.
Gambar 2. Tampilan Data transaksi
Gambar 2 merupakan data transaksi penjualan CV. Sumber Titra Anugerah. Pada penelitian ini menggunakan 7725 data.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 434−441 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4725
Gambar 3. Proses Apriori
Gambar 3 merupakan tampilan proses apriori untuk mencari nilai support itemset dan nilai rule asosiasi yang terbentuk.
Gambar 4. Kombinasi itemset 1 yang lolos Gamabr 4 merupakan tampilan itemset 1 yang lolos.
Gambar 5. Kombinasi itemset 2 yang lolos
Gambar 5 merupakan tampilan itemset 2 yang lolos.
Gambar 6. Kombinasi itemset 3 yang lolos
Gambar 6 merupakan tampilan itemset 3 yang lolos.
Gambar 7. Rule Asosiasi yang terbentuk
Gambar 7 merupakan tampilan rule asosiasi yang terbentuk.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 434−441 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4725
Berdasarkan penjumlahan menggunakan algoritma apriori, pada transaksi penjualan menggunakan beberapa item seperti  kupon lippo, lippo emultion, lektone emultion, lippo waterproof, cat duco jepang, kansai tropic, beta chemie, flalit, dan klem kabel, property syntetic, dempul tajima new dan bioton emultion. Maka data transaksi penjualan yang paling banyak diminati pelanggan pada itemset 1 adalah lippo emultion 25 kg dengan  support 32,18 %. Selanjutnya pada penjualan itemset 2 dengan produk lippo emultion 25 kg dan 5 kg menghasilkan support 9,32 %. Kemudian pada itemset 3 dengan produk lippo emultion 5 kg, lippo emultion 25 kg, dan hadiah menghasilkan  support 1,94 %. Dari keseluhan data, maka diperoleh confidence sebesar 72, 97 %. Maka dapat dinyatakan bahwa jika pelanggan membeli sinfalux 20 kg dan lippo emultion 5kg maka pelanggan juga membeli lippo emultion 25 kg. maka dapat disimpulkan bahwa algoritma apriori  berfungsi dengan baik untuk menentukan kecendrungan pelanggan dalam  membeli produk. Sehingga penjual dapat meningkatkan jumlah stok yang paling diminati oleh pelanggan.

## REFERENCES
[1] E.  Y.  Nasution,  P.  Hariani,  L.  S.  Hasibuan,  and  W.  Pradita,  “Perkembangan  Transaksi  Bisnis  E-Commerce  terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia,” Jesya, vol. 3, no. 2, pp. 506–519, 2020.
[2] A. N. Shabrina et al., “Peran Manajemen Sumber Daya Manusia Strategik dalam Menciptakan Keunggulan Kompetitif Perusahaan,” J. Ilmu Manaj. Terap., vol. 4, no. 3, pp. 382–387, 2023.
[3] 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.
[4] Rahmayana,  H.  Tuli,  and  M.  Mahmud,  “Penerapan  Pengelolaan  Persediaan  Berdasarkan  SAK  EMKM  Dalam Mempertahankan Kelangsungan Usaha Kecil Di Kota Gorontalo,” J. Ilm. Manaj. Dan Bisnis, vol. 5, no. 3, pp. 1141– 1156, 2023.
[5] L. Setiyani, G. T. Liswadi, and A. Maulana, “Proses Pengembangan Proses Bisnis Transaksi Penjualan pada Toko Erni Karawang,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 16, no. 4, pp. 39–45, 2022.
[6] R. Romdani and S. Rahmatullah A.R, “Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori pada Toko Baju,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 5, pp. 790–798, 2022.
[7] F. A. K. Wardani and T. Kristiana, “Implementasi Data Mining Penjualan Produk Kosmetik Pada PT. Natural Nusantara Menggunakan Algoritma Apriori,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 22, no. 1, pp. 85–90, 2020.
[8] A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020.
[9] G. Aprilianur and E. L. Hadisaputro, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Toko Myam Hijab Penajam,” J. JUPITER, vol. 14, no. 1, pp. 161–170, 2022.
[10]  R. W. Ragil and A. Mulyawan, “Implementasi Data Mining Penjualan Alat Tulis Kantor Pada Pt Terang Jaya Lestari Menggunakan Alogaritma Aprior,” Informatics Comput. Eng. J., vol. 2, no. 1, pp. 11–20, 2022.
[11]  Hartatik et al., Data Science - Data Science, no. September 2016. 2023.
[12]  A.  Yordan,  T.  N.  Putri,  and  D.  H.  Lamkaruna,  “Peramalan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Universitas  Samudra Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana,” J. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[13]  D. Anggraini, S. A. Putri, and L. A. Utami, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 2, p. 302, 2020.
[14]  A. Giovanni, D. J. Pane, and E. Afandi, “Implementasi Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 3, p. 149, 2022.
[15]  S.  Tualeka,  F.  Alameka,  and  N.  Wanti  Wulan  Sari,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Dan Penempatan Stok Barang Pada Cv Pasti Jaya Houseware Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Seminastika, vol. 3, no. 1, pp. 115–123, 2021.
[16]  I. Darmawan and R. R. Santika, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Penjualan Kendaraan Pada Pt. Solusi Integrasi Pratama (Sitama),” Pros. Semin. Nas. …, vol. 2, no. September, pp. 379–388, 2023.
[17]  N. Devita Sari and S. Khoiriah, “Penerapan Metode Asosiasi Pada Toko Afifa Dengan Algoritma Apriori,” Teknol. Inf. Komput., vol. 1, no. 1, pp. 8–17, 2022.
[18]  A. A. Hidayat, N. Hendrastuty, and Styawati, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Apotek Shaqeena Untuk Memprediksi Penjualan Berbasis Android,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 4, no. 3, pp. 302–312, 2023.
[19]  R.  Kurniawan  and  R.  Yusuf,  “Penerapan  Metode  Asosiasi  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Mendukung  Strategi Promosi,” EDUSAINTEK J. Pendidikan, Sains dan Teknol., vol. 10, no. 2, pp. 514–528, 2023.
[20]  E. A. Firdaus, S. Maulani, and A. B. Dharmawan, “Pengukuran Minat Baca Mahasiswa Dengan Metode Clustering Di Perpustakaan Akademi Keperawatan Rs.Dustira Cimahi Menggunakan Data Mining,” Nuansa Inform., vol. 15, no. 1, p. 32, 2021.
[21]  N. Dhianur  et al., “Penerapan support vector machine pada analisis sentimen kebijakan pembelajaran tatap muka saat pandemi 2021 Application of support vector machine in policy sentiment analysis for face-to-face learning during the 2021 pandemic,” vol. 4, pp. 190–199, 2023.
[22]  I. Setiawan and A. M. Dawis, “Data Science : Pendekatan Dan Langkah,” vol. 05, no. 01, pp. 11–22, 2023.
[23]  E. R. Fitria and F. Rozci, “Penerapan Metode Regresi Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan Regresi Linier untuk Memprediksi Tingkat Kemiskinan di Indonesia,” J. Ilm. Sosio Agribis, vol. 22, no. 2, p. 123, 2023.
[24]  T. Tukino, “Analisis Pola Pembelian  Konsumen Pada  PT Indoritel Makmur  Internasional Tbk Menggunakan  Metode Algoritma Apriori,” J. Desain Dan Anal. Teknol., vol. 2, no. 1, pp. 75–83, 2023.
[25]  I. Junaedi, N. Nuswantari, and V. Yasin, “Perancangan Dan Implementasi Algoritma C4 . 5 Untuk Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics Comput., vol. 3, no. 1, pp. 29–44, 2019.