DOI: 10.35508/jicon.v9i2.5132

## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI  UNTUK ANALISA DATA PENJUALAN (STUDI KASUS: TOKO UD. SURYANI)
Ahmad Adri 1 , Nelci Dessy Rumlaklak 2 dan Derwin R. Sina 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto-Penfui Kupang-NTT, Indonesia
1 Email: aahmadadrii@gmail.com
2 Email: dessyrumlaklak@staf.undana.ac.id
3 Email: derwinilkom@gmail.com

## ABSTRAK
Data transaksi yang dimiliki sebuah toko atau swalayan setiap harinya pasti bertambah, namun sering kali ditemukan fakta bahwa data transaksi tersebut disimpan begitu saja dan tidak dimanfaatkan. Hal ini terjadi di toko UD. Suryani. Data transaksi yang ada selama ini tidak digunakan dengan baik, padahal kumpulan data transaksi tersebut memiliki potensi informasi-informasi yang bisa diolah untuk menghasilkan  pengetahuan  baru  yang  bermanfaat  untuk  meningkatkan  penjualan.  Pengolahan  data transaksi ini bisa dilakukan dengan teknik data mining . Salah satu teknik pada data mining yang dapat digunakan adalah dengan metode aturan asosiasi ( association rule ). Salah satu algoritma pengambilan data  dengan  aturan  asosiatif  adalah  algoritma  Apriori.  Algoritma  ini  berfungsi  untuk  menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item dan cocok diterapkan bila terdapat beberapa hubungan item yang ingin dianalisis. Tujuan  penelitian  ini adalah menerapkan data mining pada data transaksi  satu tahun terakhir yang ada di toko UD. Suryani. Proses pengolahan data mining dilakukan dengan aplikasi Rapidminer dan dari percobaan sembilan kali pengujian dengan kombinasi nilai minimum support dan minimum  confidence yang  berbeda  terhadap  13.490  data  transaksi,  diperoleh  hasil  yaitu item yang paling banyak dibeli oleh konsumen adalah item Masako Sapi Renteng 10g dengan nilai support 14,5% dan untuk item yang sering dibeli secara bersamaan adalah jika membeli Telur dan Blue Band 200g maka  akan  membeli  Tepung  Kompas  1kg,  dengan  nilai confidence tertinggi  yaitu  66,5%.  Hasil pengujian memberikan rekomendasi bagi UD. Suryani untuk menambah jumlah stok untuk item yang sering dibeli, penempatan rak yang berdekatan untuk kombinasi item yang dibeli bersamaan dan dapat mengadakan promo terhadap item tersebut. Kata Kunci : data transaksi, data mining, aturan asosiatif, algoritma apriori, Rapidminer

## ABSTRACT
Transaction data owned by a store or supermarket every day is sure to increase, but it is often found that the transaction data is just stored and not used. This is what happened at the UD. Suryani store, where  the  existing  transaction  data  has  not  been  used  properly,  even  though  the  collection  of transaction  data  has  the  potential  for  information  that  can  be  processed  to  produce  useful  new knowledge to increase sales. This transaction data processing can be done with data mining techniques. One  of  the  data-mining  techniques  that can be  used is the association  rule  method.  One of the  data retrieval algorithms with association rules is the Apriori algorithm. This algorithm serves to determine the association relationship of a combination of items and is suitable to be applied when there are several item relationships to be analyzed. The purpose of this research is to apply data mining to the transaction data for the last one year in the UD. Suryani store. The data mining processing process is carried out with the Rapidminer application and from nine trials with different combinations of minimum support and minimum confidence values for 13,490 transaction data, the results obtained are that the item most purchased by consumers is the Masako Sapi Renteng 10g with a support value of 14,5% and for items that are often purchased together, if you buy Eggs and Blue Band 200g, you will buy Tepung Kompas 1kg, with the highest confidence value of 66.5%. The test results provide recommendations for UD Suryani  to  increase  the  amount  of  stock  for  items  that  are  often  purchased,  placement  of  adjacent shelves for combinations of items purchased together and can hold promos for these items. Keywords : transaction data, data mining, association rules, apriori algorithm, rapidminer
DOI: 10.35508/jicon.v9i2.5132

## 1. PENDAHULUAN
Toko  UD.  Suryani  merupakan  salah  satu  toko  swalayan  yang  menyediakan  berbagai  jenis kebutuhan sehari-hari seperti sembako, aneka makanan ringan, minuman dan kebutuhan lainnya. Rata-rata jumlah  transaksi  harian  di  toko  UD.  Suryani  berkisar  antara  400  –  500  transaksi  dalam  sehari.  Dalam melakukan transaksi penjualan tersebut, toko UD. Suryani sudah menggunakan sistem komputer, di mana semua data transaksi tercatat dan tersimpan di dalam sebuah database . Dari hasil observasi dan wawancara terhadap  pemilik  toko  UD.  Suryani  pada  Agustus  2020,  diperoleh  fakta  bahwa  data  transaksi  yang  ada hanya digunakan sebagai arsip toko dan dibiarkan begitu saja, padahal selama ini database tersebut sudah menyimpan  jumlah  transaksi  yang  sangat  besar.  Kumpulan  data  transaksi  tersebut,  memiliki  potensi informasi-informasi  yang  tersembunyi  dan  bisa  diolah  untuk  menghasilkan  pengetahuan  baru  yang bermanfaat.
Biasanya  informasi  tersebut  digunakan  untuk  pengambilan  suatu  keputusan,  memperoleh pengetahuan dan juga untuk meningkatkan strategi penjualan, misalnya dalam hal persediaan stok barang, untuk keperluan promosi, pengaturan tata letak barang dan sebagainya. Pengolahan data transaksi yang ada bisa dilakukan dengan menggunakan teknik data mining . Salah satu teknik pada data mining yang dapat digunakan  untuk  pengolahan  data  transaksi    adalah   dengan  metode  aturan  asosiatif.  Aturan  asosiasi ( association rule ) adalah teknik data mining yang berguna untuk menemukan suatu korelasi atau pola yang terpenting dan menarik dari sekumpulan data yang besar. Salah satu algoritma pengambilan data dengan aturan  asosiatif  adalah  algoritma  Apriori.  Algoritma  ini  berfungsi  untuk  menentukan  hubungan  asosiasi suatu kombinasi item dan cocok diterapkan bila terdapat beberapa hubungan item yang ingin dianalisis [ 1 ]. Saat  ini  toko  UD.  Suryani  belum  memanfaatkan  sama  sekali  data  transaksi  yang  ada  dan  masih menggunakan cara konvensional dalam mengetahui minat beli konsumen saat membeli barang. Selain itu, dalam persediaan stok barang, masih dijumpai beberapa barang yang kadaluwarsa dan juga tidak sesuainya perhitungan  saat  pengambilan  barang  dari  distributor.  Dari  beberapa  masalah  tersebut,  maka  diperlukan sebuah pengetahuan dari data transaksi yang ada, dengan harapan agar data tersebut mampu menghasilkan informasi-informasi yang bermanfaat dan dapat digunakan untuk meningkatkan minat beli konsumen serta menerapkan strategi penjualan yang lebih baik.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  mengimplementasikan data  mining menggunakan algoritma  Apriori  pada  transaksi  penjualan  seperti  dalam  [ 2 ]  pada  sebuah  supermarket,  [ 3 ]  di  sebuah perusahaan roti dan [ 4 ] pada sebuah perpustakaan.

## 2. MATERI DAN METODE

## Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data transaksi penjualan kasir yang diperoleh dari pemilik toko UD. Suryani. Data yang diambil adalah data transaksi penjualan selama satu tahun (September 2019 – September 2020) dengan jumlah data mentah sebanyak 114.009 transaksi. Setelah melalui proses preprocessing/cleaning data, terdapat 13.490 data transaksi yang siap dipakai untuk proses data mining . Data Mining Data mining adalah proses yang menggunakan teknik  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar. Data  mining merupakan  suatu  istilah  yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database [ 5 ]. Aturan Asosiasi Aturan  asosiasi  ( association  rule )  adalah  suatu  teknik  dalam data  mining yang  berguna  untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item [ 1 ]. Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu metode data mining yang menjadi dasar dari berbagai metode data mining lainnya, khususnya salah satu  tahap  dari  analisis  asosiasi  yang  disebut  analisis  pola  frekuensi  tinggi  ( frequent  pattern  mining ) menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien.  Penting  tidaknya  suatu aturan  assosiatif  dapat  diketahui  dengan  dua  parameter,  nilai support yaitu  presentase  kombinasi item tersebut  dalam database dan  nilai confidence yaitu  kuatnya  hubungan  antar item dalam  aturan  asosiasi Analisis  asosiasi  didefinisikan  suatu  proses  untuk  menemukan  semua  aturan  assosiatif  yang  memenuhi syarat  minimum  untuk  nilai support ( minimum  support )  dan  syarat  minimum  untuk  nilai confidence ( minimum confidence ) [ 6 ]. Algortima Apriori Algoritma  Apriori termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada data  mining .  Cara  algoritma  ini  bekerja adalah  algoritma  akan  menghasilkan  kandidat  baru  dari  k- itemset dari frequent  itemset pada  langkah sebelumnya  dan  menghitung  nilai support k- itemset tersebut  [ 7 ]. Itemset yang  memiliki nilai support di bawah dari minimum support akan dihapus. Algortima berhenti ketika tidak ada lagi frequent itemset baru
DOI: 10.35508/jicon.v9i2.5132
yang  dihasilkan.  Kedua,  dari  hasil frequent  itemset tersebut,  langkah  selanjutnya  dihitung minimum confidence mengikuti  rumus  sesuai  yang  telah  ditentukan.  Nilai support tidak  perlu  dilihat  lagi,  karena generate  frequent  itemset didapatkan  dari minimum  support -nya.  Bila rule yang  didapatkan  memenuhi batasan yang ditentukan dan batasan itu tinggi, maka rule tersebut tergolong strong rules [ 1 ]. Metodologi dalam melakukan analisis asosiasi terbagi kedalam dua tahapan:
1. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database . Nilai support sebuah item diperoleh dengan persamaan 1 .
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 Σ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% ................................................................... (1)
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari persamaan 2 . 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 , 𝐵 )  = 𝑃 ( 𝐴  𝐵 )
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 Σ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% ....................................................... (2)
Yang  mana  nilai support A  dan  B  diperoleh dari  pembagian  antara  jumlah  transaksi  yang mengandung A dan B dengan total transaksi yang akhirnya dikalikan dengan 100%.
2. Pembentukan Aturan Asosiatif
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif 𝐴 → 𝐵 . Nilai confidence dari aturan 𝐴 𝖴 𝐵 diperoleh dengan persamaan 3 . 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃 (𝐴|𝐵) = Σ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 Σ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥 100% .............................................. (3)
Nilai confidence 𝐴 → 𝐵 diperoleh dengan membagi jumlah transaksi yang mengandung A dan B dengan total transaksi yang dikalikan dengan 100%.

## Implementasi Data Mining Dengan Rapidminer
Proses data mining dilakukan menggunakan aplikasi Rapidminer versi 9.8. Sebelum melakukan pengujian dengan Rapidminer dilakukan proses cleaning data di mana proses menghapus data item duplikat dalam setiap transaksi [ 8 ]. Data yang sudah dibersihkan dan ditransformasi ke dalam bentuk format tabular [ 9 ] yang tersimpan dengan format . csv seperti  pada gambar 1 .
Gambar 1. Data transaksi yang sudah berbentuk format tabular Proses  pengujian  dimulai  dengan  meng- import file csv tersebut  ke  dalam  aplikasi  Rapidminer [ 10 ].  File csv yang sudah di- import akan ditampilkan seperti pada gambar 2 .
DOI: 10.35508/jicon.v9i2.5132
Selanjutnya, tarik file csv ke dalam area proses dan juga masukkan operator-operator yang akan digunakan [ 10 ]. Operator yang digunakan antara lain: Discretize by Frequency , Numeriical to Binominal , FP Growth dan Create Association Rule [ 11 ]. Tampilannya akan seperti pada gambar 3 .
Gambar 3. Tampilan Susunan operator-operator Selanjutnya adalah menentukan minimum support dan minimum confidence pada tab parameters , setelah  itu  data  siap  untuk  diolah  [ 12 ].  Setelah  data  tersebut  diproses  maka  akan  tampil  hasil  dari perhitungan yang sudah dilakukan oleh aplikasi Rapidminer. Hasil tersebut disajikan pada tab result [ 10 ] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Setelah melakukan analisa dan perancangan proses data mining menggunakan algoritma Apriori , maka  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  pengolahan  data  transaksi  secara  keseluruhan.  Adapun hasil yang  diperoleh  dari  implementasi data  mining menggunakan  algoritma Apriori adalah  mengetahui  pola penjualan  yang  terjadi  berdasarkan  data  transaksi  penjualan  selama  satu  tahun  terakhir  di  Toko  UD. Suryani.

## Pembahasan
Pada  tahap  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  aplikasi  Rapidminer,  percobaan  dilakukan terhadap keseluruhan data transaksi (13.490 transaksi) dengan mencoba nilai minimum support dan nilai minimum  confidence yang  berbeda-beda,  mulai  dari  nilai minimum  support terendah  dan  nilai minimum confidence terendah. Nilai minimum support yang digunakan adalah  10%, 15%, dan 20%, sedangkan untuk nilai minimum  confidence adalah  30%,  40%,  dan  50%.  Tujuan  dilakukannya  pengujian  dengan  nilai minimum  support dan minimum  confidence yang  berbeda  adalah  untuk  membandingkan  setiap  hasil pengujian  pada  data  transaksi  penjualan  di  Toko  UD.  Suryani.  Hasil  dari  keseluruhan  pengujian yang dilakukan pada aplikasi Rapidminer dapat dilihat pada gambar 4 .
Gambar 4. Grafik Hasil Pengujian Berdasarkan  hasil  pengujian,  dapat  dilihat  bahwa  pada  nilai support 15%  dan  20%,  tidak  ada aturan yang dihasilkan saat dikombinasikan dengan nilai confidence 50%. Untuk kombinasi nilai support 10% dengan nilai confidence 30%, jumlah aturan yang dihasilkan adalah yang terbanyak dari semua nilai support dan confidence yang dikombinasikan. Dari grafik di atas juga dapat disimpulkan bahwa semakin
Perbandingan Hasil Aturan dari setiap pengujian 25 20 20 15 12 10 9 5 5 6 4
0 0 support 10% support 15% support 20% confidence 30% confidence 40% confidence 50% 0 3 At u ran
DOI: 10.35508/jicon.v9i2.5132
tinggi  nilai support dan  nilai confidence yang  dikombinasikan,  maka  aturan yang  dihasilkan  juga  akan semakin sedikit.
Berikut ini adalah hasil pengujian dari setiap kombinasi nilai minimum support dan nilai minimum confidence terhadap 13.490 data transaksi penjualan di Toko UD. Suryani. Untuk hasil pengujian dengan nilai support 10%,15%  dan  20%  yang  dikombinasikan  dengan  nilai confidence 30%,  40%  dan  50%, pembentukan itemset dan aturan yang dihasilkan bisa dilihat pada tabel 1 , tabel 2 , dan tabel 3 . Tabel 1. Hasil pembentukan itemset dengan nilai min . support 10% Size Support Item 1 Item 2 Item 3 1 0.145 Masako Sapi Renteng 10g 1 0.144 Kopi Tugu Buaya Renteng 12g ⋯ 2 ⋯ 0.024
⋯
Surya 12 ⋯ Surya 16 ⋯ 3 0.024 Telur Tepung Kompas 1kg Blue Band 200g Tabel 2. Hasil pembentukan itemset dengan nilai min . support 15% Size Support Item 1 Item 2 1 0.145 Masako Sapi Renteng 10g 1 0.144 Kopi Tugu Buaya Renteng 12g ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 2 0.042 Tepung Kompas 1kg Blue Band 200g 2 0.033 Abc Mocca 27g Kapal Api Mantap 25g
Tabel 3. Hasil pembentukan itemset dengan nilai min . support 20% Size Support Item 1 Item 2 1 0.145 Masako Sapi Renteng 10g 1 0.144 Kopi Tugu Buaya Renteng 12g ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 2 0.052 Mie Sedap Goreng Mie Sedap Soto 2 0.042 Tepung Kompas 1kg Blue Band 200g Tabel 1 , 2 dan 3 menunjukkan hasil perhitungan dengan nilai minimum support yang berbeda. Dari hasil di atas bisa dilihat bahwa item yang memiliki nilai support tertinggi adalah item Masako Sapi Renteng 10g dengan nilai support 0.145 atau 14.5%. Ini berarti, item Masako Sapi Renteng 10g adalah item  yang paling paling banyak dibeli oleh konsumen. Sementara untuk pembentukan banyaknya itemset, pada nilai minimum  support 15%  dan  20%  hanya  menghasilkan  2 itemset dan  untuk  nilai minimum  support 10% menghasilkan hingga 3 itemset. Pada perhitungan selanjutnya untuk nilai confidence bisa dilihat pada tabel 4 , tabel 5 , dan tabel 6 . Tabel 4. Hasil pembentukan aturan dari nilai min. support 10% dengan min. confidence 30% No. Premises Conclusion Confidence Support 1 Surya Pro Merah Surya 12 0.312 0.044 2 Gula Pasir 1kg Kopi Tugu Buaya Renteng 12g 0.320 0.034 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 19 Telur, Tepung Kompas 1kg Blue Band 200g 0.628 0.024 20 Telur, Blue Band 200g Tepung Kompas 1kg 0.665 0.024
Tabel 5. Hasil pembentukan aturan dari nilai min. support 10% dengan min. confidence 40% No. Premises Conclusion Confidence Support 1 Blue Band 200g Telur 0.411 0.036 2 Mie Sedap Goreng Mie Sedap Soto 0.454 0.052 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 8 Telur, Tepung Kompas 1kg Blue Band 200g 0.628 0.024 9 Telur, Blue Band 200g Tepung Kompas 1kg 0.665 0.024
Tabel 6. Hasil pembentukan aturan dari nilai min. support 10% dengan min. confidence 50% No. Premises Conclusion Confidence Support 1 Tepung Kompas 1kg, Blue Band 200g Telur 0.568 0.024 2 Telur, Tepung Kompas 1kg Blue Band 200g 0.628 0.024 3 Telur, Blue Band 200g Tepung Kompas 1kg 0.665 0.024 Dari tabel 4 , 5 dan 6 , pembentukan aturan-aturan yang dihasilkan untuk nilai minimum confidence 30% adalah sebanyak 20 rules . Untuk nilai minimum confidence 40% menghasilkan 9 rules dan untuk nilai minimum confidence 50% menghasilkan 3 rules . Salah satu rules yang memiliki nilai confidence tertinggi
DOI: 10.35508/jicon.v9i2.5132
adalah, jika membeli Telur dan Blue Band 200g maka akan membeli Tepung Kompas 1kg, dengan nilai confidence 0.665  atau  dengan  nilai  kepastian  sebesar 66.5%.  Kemudian  untuk  kombinasi  nilai minimum support dan nilai minimum confidence lainnya bisa dilihat pada tabel 7 , tabel 8 , tabel 9 , dan tabel 10 . Tabel 7. Hasil pembentukan aturan dari nilai min. support 15% dengan min. confidence 30% No. Premises Conclusion Confidence Support 1 Surya Pro Merah Surya 12 0.312 0.044 2 Gula Pasir 1kg Kopi Tugu Buaya Renteng 12g 0.320 0.034 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 11 Blue Band 200g Tepung Kompas 1kg 0.481 0.042 12 Surya 12 Surya Pro Merah 0.482 0.044
Tabel 8. Hasil pembentukan aturan dari nilai min. support 15% dengan min. confidence 40% No. Premises Conclusion Confidence Support 1 Blue Band 200g Telur 0.411 0.036 2 Mie Sedap Goreng Mie Sedap Soto 0.454 0.052 3 Mie Sedap Soto Mie Sedap Goreng 0.479 0.052 4 Blue Band 200g Tepung Kompas 1kg 0.481 0.042 5 Surya 12 Surya Pro Merah 0.482 0.044
Tabel 9. Hasil pembentukan aturan dari nilai min. support 20% dengan min. confidence 30% No. Premises Conclusion Confidence Support 1 Surya Pro Merah Surya 12 0.312 0.044 2 Tepung Kompas 1kg Blue Band 200g 0.397 0.042 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 5 Blue Band 200g Tepung Kompas 1kg 0.481 0.042 6 Surya 12 Surya Pro Merah 0.482 0.044 Tabel 10. Hasil pembentukan Rules dari nilai min. support 20% dengan min. confidence 30% No. Premises Conclusion Confidence Support 1 Mie Sedap Goreng Mie Sedap Soto 0.454 0.052 2 Mie Sedap Soto Mie Sedap Goreng 0.479 0.052 3 Blue Band 200g Tepung Kompas 1kg 0.481 0.042 4 Surya 12 Surya Pro Merah 0.482 0.044
Dari tabel 7 dan 8 , pembentukan aturan-aturan yang dihasilkan untuk nilai minimum confidence 30%  adalah  sebanyak  12  aturan dan  untuk  nilai minimum  confidence 40%  menghasilkan  5  aturan.  Satu aturan yang memiliki nilai confidence tertinggi pada kombinasi nilai minimum support 15% ini adalah, jika membeli Surya 12 maka akan membeli Surya Pro Merah, dengan nilai confidence 0.482, yang berarti setiap konsumen yang membeli item Surya 12, maka akan membeli item Surya Pro Merah dengan nilai kepastian sebesar 48.2%. Untuk tabel 9 dan 10 , pembentukan aturan asosiasi atau rules yang dihasilkan untuk nilai minimum confidence 30% adalah sebanyak 6 rules dan untuk nilai minimum confidence 40% menghasilkan 4 rules .  Salah  satu rules yang  memiliki  nilai confidence tertinggi  pada  kombinasi  ini  sama  seperti pada kombinasi sebelumnya yaitu nilai minimum support 15% dengan hasil adalah jika membeli Surya 12 maka akan membeli Surya Pro Merah, dengan nilai confidence 0.482.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penelitian  ini  berhasil  menganalisis  data  transaksi  penjualan  selama  satu  tahun  di  Toko  UD. Suryani. Dari percobaan sembilan kali pengujian dengan kombinasi nilai minimum support dan minimum confidence yang  berbeda  terhadap  13.490  data  transaksi,  diperoleh  hasil  yaitu item yang  paling  banyak dibeli oleh konsumen adalah item Masako Sapi Renteng 10g dengan nilai support 14,5% dan untuk item yang sering dibeli secara bersamaan adalah jika membeli Telur dan Blue Band 200g maka akan membeli Tepung Kompas 1kg, dengan nilai confidence tertinggi yaitu 66,5%. Berdasarkan hasil pengujian ini, ada beberapa rekomendasi bagi pengelola toko antara lain memperbanyak jumlah stok untuk item yang sering dibeli, penempatan rak yang berdekatan untuk item yang sering dibeli bersamaan sehingga memudahkan pembeli untuk mendapatkannya, dan dapat melakukan promosi atau diskon.
DOI: 10.35508/jicon.v9i2.5132

## Saran
Adapun saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah untuk jumlah item yang dianalisis  dapat  ditingkatkan  agar  pola  yang  didapat  atau  pembentukan itemset semakin  bervariasi  dan banyak  sehingga  kemungkinan  aturan yang  dihasilkan  juga  semakin  kuat.  Untuk  penelitian  selanjutnya mungkin bisa menggunakan data yang berbeda, bukan hanya data transaksi penjualan melainkan data yang lain yang dapat dianalisis polanya. Misalnya data jam kunjungan konsumen dll.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi offset, 2009.
[2] N. Nurdin and D. Astika, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang Dengan Menggunakan  Metode  Apriori  Pada  Supermarket  Sejahtera  Lhokseumawe,” TECHSI-J.  Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 132–155, 2019.
[3] 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),” in Prosiding SiManTap: Seminar Nasional Matematika dan Terapan , 2019, vol. 1, pp. 235–243.
[4] D. Rusdianto, Sutiyono, and L. Zaelani, “IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA  APRIORI  UNTUK  MENGETAHUI  POLA  PEMINJAMAN  BUKU  DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS BALE BANDUNG,” J. Sist. Inf. J-SIKA , vol. 02, no. 02, pp. 1–10, Dec. 2020.
[5] D.  Nofriansyah, Konsep  Data  Mining  vs  Sistem  Pendukung  Keputusan ,  1st  ed.  DEEPUBLISH, 2014.
[6] A. Ulumuddin and S. Juanita, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Association Rule Pada Aplikasi  Business Analytic Data Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” SKANIKA ,  vol.  1, no. 3, pp. 1212–1218, 2018.
[7] E.  S.  Sihombing,  A.  S.  Honggowibowo,  and  D.  Nugraheny,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Metode  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Barang  (Studi  Kasus  Di  Chorus Minimarket),” Compiler , vol. 1, no. 1, 2012.
[8] A. Salam and Moh. Sholik, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang dijual  di  E-commerce  OrderMas,” Techno.Com ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  158–170,  May  2018,  doi: 10.33633/tc.v17i2.1656 .
[9] P.  M.  Hasugian,  “Pengujian  Algoritma  Apriori  Dengan  Aplikasi  Weka  Dalam  Pembentukan Asosiation Rule,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, 2017.
[10] R. T. Vulandari, Data Mining: Teori  dan Aplikasi  Rapiminer , 1st ed. Yogyakarta: Penerbit Gava Media, 2017.
[11] Z.  Tang  and  J.  Wei,  “Investigation  and  Application  of  Improved  Association  Rules  Mining  in Rapidminer.,” Int. J. Simulation–Systems Sci. Technol. , vol. 17, no. 29, 2016.
[12] S. Aisyah and N. Normah, “Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Di Swalayan Koperasi Bappenas Jakarta Pusat,” Paradig. - J. Komput. Dan Inform. , vol. 21, no. 2, pp. 235–242, Sep. 2019, doi: 10.31294/p.v21i2.6205 .