## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2110

## Data Mining Penjualan Tanaman Hias dengan Algoritma APRIORI Pada Toko Flores Elishabet

## Yendrizal
Program Studi Teknik Komputer, AMIK Kosgoro, Kota Solok, Indonesia Email: yendrizal70@gmail.com
Abstrak− Penerapan data mining sangat berguna dalam penjualan tanaman hias dan dapat mempengaruhi naik turunnya omset penjualan  tanaman  hias,  banyaknya  jenis  tanaman  hias  dan  jenis  bunga  beserta  namanya  yang  berbeda-beda  membuat masyarakat peminat tanaman hias bingung dalam pencarian jenis tanaman hias yang akan dibeli. Semakin tingginya minat pembelian tanaman hias membuat semakin besarnya data dan informasi yang harus diketahui serta digali upaya mengetahui jenis tanaman hias mana yang paing banyak peminat, biasanya masyarakat tidak hanya membeli satu jenis tanaman hias saja melainkan ada jenis tanaman hias lain yang ikut serta dibeli. Algoritma Apriori merupakan algoritma dalam pengambilan data menggunakan aturan asosiasi yang bertujuan untuk menentukan hubungan asosiatif dari suatu kombinasi item, data mining itu sendiri merupakan cara koputerisasi dalam strategi pemasaran.
Kata Kunci : Data Mining, Algoritma Apriori, Tanaman Hias
Abstract −The application of data mining is very useful in the sale of ornamental plants and can affect the ups and downs of the sales turnover of ornamental plants, the many types of ornamental plants and types of flowers and their different names make people interested in ornamental plants confused in the search for ornamental plants to be purchased. The higher interest in purchasing ornamental plants makes the amount of data and information that needs to be known and explored efforts to find out which type of ornamental plant that has a lot of interest, usually people not only buy one type of ornamental plant, but there are  also  other  types  of ornamental  plants that  are  also purchased.  Apriori  algorithm  is  an  algorithm in data  retrieval using association rules that aim to determine the associative relationship of a combination of items, data mining itself is a way of computerization in marketing strategies.
Keywords : Data Mining, Apriori Algorithm, Ornamental Plants

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini global warming atau yang disebut dengan pemanasan global yang terjadi akibat polusi udara yang Saat ini global  warming  atau  yang  disebut  dengan  pemanasan  global  yang  terjadi  akibat  polusi  udara  yang  memburuk, pembuatan rumah kaca, terutama banyak terjadinya penebangan pohon secara liar yang membuat dunia kehilangan pasokan oksigen yang diperoleh dari tanaman hijau dan mengakibatkan banyak terjadi bencana alam yang sangat mengerikan  seperti  terjadinya  longsor,  banjir  yang  tidak  terbendung  disaat  musim  hujan  karena  tidak  adanya pohonatau tanaman sebagai penyerap air hujan, suhu panas yang extream yang diakibatkan oleh tipisnya lapisan ozon dan banyak hal lainnya sehingga wajib dilakukan pembenahan terhadap lingkungan[1].
Hal tersebut membuat pemerintah menggalakan untuk mengajak setiap organisasi dan masyarakat setempat untuk bersama-sama melakukan kegiatan “Go Green”, go green itu sendiri merupakan cara menyelamatkan bumi ini  dari  kerusakan-kerusakan  yang  dibuat  oleh  tangan  manusia  atau  menciptakan  lapangan  hijau  atau  minimal setiap orang menanam satu pohon atau dapat memiliki satu tanaman dan berlaku hingga sekarang, dari itu membuat penjual tanaman hias mendapat pesanan yang sangat banyak terutama pada hari libur[2].
Toko  Flores  Elishabet    merupakan  toko  tanaman  hias  yang  menyediakan  banyak  jenis  tanaman  baik tanaman biasa yang didesain sedemikian rupa dari yang ukuran pohon sangat besar dapat dibuat menjadi pohon berukuran kecil yang dapat memiliki buah layaknya pohon yang berukuran besar dan banyak juga Toko Flores Elishabet  menjual  tanaman  lain  yaitu  jenis  tanaman  yang  dapat  diletakkan  di  dalam  ruangan  maupun  di  luar ruangan,  Masalah  yang  dihadapi  oleh  Toko  Flores  Elishabet  yaitu  sering  terjadinya  kesalahan  pengriman  jenis tanaman  hias  yang  mengakibatkan  kerugian  terhadap  transportasi  pengantaran  tanaman  hias  karena  tata  letak bunga yang belum tersusun, sering terjadi kekosongan stok karena terlalu banyak jenis bunga yang ada pada Toko Flores Elishabet dan tidak adanya data yang memastikan kekosongan salah satu jenis tanaman hias, menggunakan data mining dalam.
Minat pembeli sangat tinggi terhadap tanaman hias yang disediakan oleh Toko Flores Elishabet dilakukan juga menggunakan sistem online (e-commerce) [3], yang membuat semakin banyak data dan informasi yang wajib diketahui oleh pihak Toko Flores Elishabet data-data dan informasi tersebut berupa penyediaan pasokan tanaman hias yang akan dijual kembali, jenis tanaman hias mana sajakah yang sering dibeli secara bersamaan juga harus diketahui agar pembeli dan penjual lebih mudah mentata letak ruangan antra tanaman hias satu dengan tanaman hias lain yang akan menjadi pajangan secara berdampingan.
Upaya  tersebut  juga  dapat  mempengaruhi  terhadap  tingkat  penjualan  pada  Toko  Flores  Elishabet  dan dianggap lebih mudah menemukan tanaman hias yang banyak diminati oleh para pembeli tanaman hias dan itu juga  merupakan  salah  satu  strategi  dalam  pesaingan  bisnis  agar  mudah  menemukan  tanaman  hias  yang  paling banyak  diminati  dan  salah  satu  cara  mengatasi  adanya  ketersediaan  tanaman  hias  pada  toko  Flores  Elishabet, strategi tersebut dapat dilakukan menggunakan Data Mining.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2110
Data Mining merupakan cara komputerisasi dalam proses pencarian data yang sangat banyak atau berupa big  data  untuk  memperoleh  suatu  informasi  yang  diperlukan  data  mining  juga  digunakan  dalam  menentukan sebuah keputusan[4][5]. Cara yang dilakukan dalam data mining itu sendiri yaitu mencari pola atau suatu informasi yang menarik dalam suatu  data yang sudah tersedia dengan menggunakan teknik beberapa metode atau sebuah algoritma dan dalam data mining juga terdapat beberapa penggunaan Algoritma berupa algoritma C4.5, algoritma Aritma, algoritma Naïve Bayes, algoritma Rough Set dan banyak lainnya. Penggunaan data mining dalam studi kasus ini menggunakan algoritma Apriori dalam membantu strategi penjalan tanaman hias[6].
Algorima  Apriori  merupakan  algoritma  yang  menggunakan  aturan  asosiatif  (Association  Rule)  dalam menentukan suatu hubungan asosiatif dalam suatu kombinasi item set. Algoritma Apriori  biasa digunakan dalam teknik pencarian aturan-aturan hubungan berupa data-data penjulan atau transaksi, atau suatu data berupa relasi antara satu  relasi dengan relasi  yang lainnya. Algoritma Apriori biasa juga digunakan oleh penelitian terdahulu dalam penentuan sistem persediaan barang, dalam penentuan penjualan barang terbanyak, dalam menentukan jenis tingkat kejahatan dijalanan, prediksi penentuaan penyediaan alat-alat rumah sakit, alat-alat tempur dalam perang dan lainnya[7]–[9].
Diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat mencapai tujuan dan informasi yang ingin diperoleh dan menjadi  strategi  dalam  penjualan  tanaman  hias  yang  akan  digunakan  secara  komputerisasi  dan  membantu mempermudah dalam pencarian informasi dari data set yang sangat banyak.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode penelitian kuantatif yaitu metode yang bersifat sistematis dan matematis,  dalam  pengambilan  data  dan  pengumpulan  data  peneliti  melakukan  tahapan  wawancara  langsung terhadap narasumber dan selanjutnya melakukan interview, tahapan selanjutnya merupakan dokumentasi terhadap lokasi penelitian pada Toko Flores Elishabet[10].
Dalam  penelitian  ini  peneliti  juga  meninjau  dari  beberapa  penelitian  terdahulu  sebagai  bahan  referensi dalam mengemukakan kebenaran dan keakuratan dari penggunaan metode apriori, diharapkan penelitian ini dapat membantu dalam strategi penjualan pada Toko Flores Elishabet. Penelitian ini bersifat replicability yaitu penelitian dapat  dilakukan  secara  berulang  bertujuan  agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih  bernilai  dan  dapat  digunakan kembali oleh penelitian selanjutnya seperti penerapan ataupun penggunaan bantuan aplikasi berupa Tanagra dalam pengujian  ulang  yang  membuktikan  kebenaran  dan  keakuratan  terhadap  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan peneliti terdahulunya[11].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada analisa ini dilakukan analisa data penjualan yang ada pada Toko Flores Elishabet, pada data penjualan ini terdapat data yang sangat besar dan sangat banyak sehingga memerlukan waktu yang lama terhadap pemeriksaan data dari tanaman hias yang terjual dan tanaman hias yang memerlukan penyetokan yang banyak yang didapat dari data penjualan tanaman hias[12].
Tabel 1. Transaksi Tanaman Hias No ID Item Transaksi 001 Anggrek, Boroco, Bunga Matahari, Air Mancur, Kamboja Jepang 002 Alamanda, Beringin, Asoka 003 Air Mancur, Kamboja Jepang, Anggrek, 004 Biduri, Zodia, Pisang Kipas, Palem Raja, Philodendron
005 Lidah Mertua, Pohon Mangga, Palem Raja 006 Airis, Lidah Mertua, Anggrek 007 Lidah Mertua, Asoka, Bonsai, Anggrek, Lotus 008 Mawar, Lavender, Lidah Mertua 009 Pohon Mangga, Bonsai, Mawar, 010 Kumis Kucing, Pinang Merah 011 Bunga Terompet, Mawar, Anggrek 012 Airis, Palem Raja 013 Palem Raja, Teratai, Melati 014 Bidara, Mawar, Pohon Mangga 015 Jambu Madu, Mawar, Lavender, Lidah Mertua, Airis 016 Bonsai, Airis, Lidah Mertua 017 Bonsai, Biduri, Pisang Kipas 018 Palem Raja, Lotus, Airis, Lidah Mertua 019 Bonsai, Palem Raja 020 Bonsai, Anggrek, Lotus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2110

## 3.1 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Pada tahapan ini yaitu mencari pola frekuensi tinggi dimana kombinasi item yang telah memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam sebuah database, sebelum mencari pola frekuensi tinggi, terlebih dahulu harus diketahui jenis-jenis atau nama-nama tanaman hias yang ada dalam transaksi penjualan tanaman hias dan tentukan masing- masing support tiap-tiap item (jenis tanaman hias) dengan menggunakan rumus sebagai berikut[13]:
Tabel 2. Daftar Transaksi Tanaman Hias No Tanaman Hias jumlah item 1 Air Mancur 2 2 Airis 5 3 Alamanda 1 4 Anggrek 6 5 Asoka 2 6 Beringin 1 7 Bidara 1 8 Biduri 2 9 Bonsai 6 10 Boroco 1 11 Bunga Matahari 1 12 Bunga Terompet 1 13 Jambu Madu 1 14 Kamboja Jepang 2 15 Kumis Kucing 1 16 Lavender 2 17 Lidah Mertua 7 18 Lotus 3 19 Mawar 5 20 Melati 1 21 Palem Raja 6 22 Philodendron 1 23 Pinang Merah 1 24 Pisang Kipas 2 25 Pohon Mangga 3 26 Teratai 1 27 Zodia 1
Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut[14]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)
Untuk 2 item dapat diperoleh dengan rumus berikut:

## Support (A,B) = P(A∩B)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑑𝑎𝑛𝐵 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)

## Berikut ini penyelesaian dalam pembentukan C1 atau 1 itemset
1. 𝐴𝑖𝑟 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑛  = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑖𝑟 𝑇𝑒𝑟𝑗𝑢𝑛
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 2 20 × 100% = 0.1
2. 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠  = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 5 20 × 100% = 0.25
3. 𝐴𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎  = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 1 20 × 100% = 0.05
4. 𝐴𝑛𝑔𝑔𝑟𝑒𝑘  = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑛𝑔𝑔𝑟𝑒𝑘 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 6 20 × 100% = 0.3
5. 𝐴𝑠𝑜𝑘𝑎  = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑠𝑜𝑘𝑎 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 2 20 × 100% = 0.1 dan lakukan perhitungan selanjutnya hingga tanaman hias zodia
Tabel 3. Item set dan nilai support No Tanaman Hias Jumlah item Support 1 Air Mancur 2 10% 2 Airis 5 25%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2110
3 Alamanda 1 5% 4 Anggrek 6 30% 5 Asoka 2 10% 6 Beringin 1 5% 7 Bidara 1 5% 8 Biduri 2 10% 9 Bonsai 6 30% 10 Boroco 1 5% 11 Bunga Matahari 1 5% 12 Bunga Terompet 1 5% 13 Jambu Madu 1 5% 14 Kamboja Jepang 2 10% 15 Kumis Kucing 1 5% 16 Lavender 2 10% 17 Lidah Mertua 7 35% 18 Lotus 3 15% 19 Mawar 5 25% 20 Melati 1 5% 21 Palem Raja 6 30% 22 Philodendron 1 5% 23 Pinang Merah 1 5% 24 Pisang Kipas 2 10% 25 Pohon Mangga 3 15% 26 Teratai 1 5% 27 Zodia 1 5%
Langkah selanjutnya data tanaman hias yang akan dianalisis adalah yang memiliki support minimum sebesar 15%, support 100% itu sendiri merupakan persentasi dari jumlah tiap item dan berikut ini merupakan tabel dari tanaman hias atau item yang memenuhi minimum support sebagai berikut:
Tabel 4. Item set yang memenuhi minimum support
No Tanaman Hias (Item) Support 1 Airis 25% 2 Anggrek 30% 3 Bonsai 30% 4 Lidah Mertua 35% 5 Lotus 15% 6 Mawar 25% 7 Palem Raja 30% 8 Pohon Mangga 15%
Tabel diatas nantinya akan digunakan untuk pembentukan support k-item set dan mencari nilai confidence[14].

## 3.2 Pembentukan Pola Kombinasi Dua Item Set
Pola kombinasi dua item set ini dilakukan dengan cara mengkombinasikan tiap-tiap item sebanyak dua kali kombinasi, mencari k-item selanjutnya masih menggunakan dan berpatokan pada minumum support sebagai berikut:
Lakukan seperti langkah 1 mencari nilai support yang terdapat pada k-item set 2 sebagai berikut:
Tabel 5. Kombinasi k-item set 2 No Tanaman Hias (Item) Jumlah Item 1 Airis, Anggrek 1 2 Airis, Bonsai 1 3 Airis, Lidah Mertua 4 4 Airis, Lotus 1 5 Airis, Mawar 1 6 Airis, Palem Raja 2 7 Airis, Pohon Mangga 0 8 Anggrek, Bonsai 2 9 Anggrek, Lidah Mertua 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2110
1. 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠, 𝐴𝑛𝑔𝑔𝑟𝑒𝑘 = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠,𝐴𝑛𝑔𝑔𝑟𝑒𝑘
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 1 20 × 100% = 5%
2. 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠, 𝑏𝑜𝑛𝑠𝑎𝑖  = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠,𝐵𝑜𝑛𝑠𝑎𝑖
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 1 20 × 100% = 5%
3. 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠, 𝐿𝑖𝑑𝑎ℎ 𝑀𝑒𝑟𝑡𝑢𝑎  = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠,𝐿𝑖𝑑𝑎ℎ 𝑀𝑒𝑟𝑡𝑢𝑎
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 4 20 × 100% = 20%
4. 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠, 𝐿𝑜𝑡𝑢𝑠 = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠,𝐿𝑜𝑡𝑢𝑠
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 1 20 × 100% = 5%
5. 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠, 𝑀𝑎𝑤𝑎𝑟 = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑖𝑟𝑖𝑠,𝑀𝑎𝑤𝑎𝑟
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
= 1 20 × 100% = 5%
Tabel 6. Kombinasi k-item set 2 dan Nilai Minumum Support
10 Anggrek, Lotus 2 11 Anggrek, Mawar 1 12 Anggrek, Palam Raja 0 13 Anggrek, Pohon Mangga 0 14 Bonsai, Lidah Mertua 2 15 Bonsai, Lotus 2 16 Bonsai, Mawar 1 17 Bonsai, Palem Raja 1 18 Bonsai, Pohon Mangga 1 19 Lidah Mertua, Lotus 2 20 Lidah Mertua, Mawar 2 21 Lidah Mertua, Palam Raja 2 22 Lidah Mertua, Pohon Mangga 1 23 Lotus, Mawar 0 24 Lotus, Palem Raja 1 25 Lotus, Pohon Mangga 0 26 Mawar, Palem Raja 0 27 Mawar, Pohon Managga 2 28 Palem Raja, Pohon Mangga 1 No Tanaman Hias (Item) Jumlah Item Support 1 Airis, Anggrek 1 5% 2 Airis, Bonsai 1 5% 3 Airis, Lidah Mertua 4 20% 4 Airis, Lotus 1 5% 5 Airis, Mawar 1 5% 6 Airis, Palem Raja 2 10% 7 Airis, Pohon Mangga 0 0 8 Anggrek, Bonsai 2 10% 9 Anggrek, Lidah Mertua 2 10% 10 Anggrek, Lotus 2 10% 11 Anggrek, Mawar 1 5% 12 Anggrek, Palam Raja 0 0 13 Anggrek, Pohon Mangga 0 0 14 Bonsai, Lidah Mertua 2 10% 15 Bonsai, Lotus 2 10% 16 Bonsai, Mawar 1 5% 17 Bonsai, Palem Raja 1 5% 18 Bonsai, Pohon Mangga 1 5% 19 Lidah Mertua, Lotus 2 10% 20 Lidah Mertua, Mawar 2 10% 21 Lidah Mertua, Palam Raja 2 10% 22 Lidah Mertua, Pohon Mangga 1 5% 23 Lotus, Mawar 0 0 24 Lotus, Palem Raja 1 5%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2110
Berikut ini merupakan k-item set 2 yang sudah memenuhi minimum support 15%:
Tabel 7 . Item set 2 yang memenuhi minimum support
No Tanaman Hias (Item) Support 1 Airis, Lidah Mertua 20%
Pada  tabel  6  menunjukan  bahwasannya  tidak  ada  lagi  kombinasi  yang  dapat  dibentuk  untuk  k-itemset selanjutnya, transaksi terbanyak ada pada jenis tanaman hias airis dan lidah mertua yang memenuhi pola frekuensi tinggi.  paling  banyak  dalam  transaksi  yang  berarti  kombinasi  antara  dua  item  set  tersebut  adalah  yang  paling banyak  diminati  oleh  konsumen  dan  juga  diupayakan  penyediaan  stok  tanaman  airis  dan  lidah  mertua  dapat dipasok dengan baik agar tidak terjadi kekosongan barang yang paling diminati[15].

## 3.3 Pola Aturan Asosiasi
Setelah pola frekuensi tinggi ditemukan, langkah selanjutnya adalah mencari aturan asosiasi atau disebut dengan mencari  nilai  confidence  (nilai  kepastian)  yang  akan  melihat  seberapa  kuatnya  hubungan  atara  itemset  dengan itemset lainnya, menetapkan nilai confidence adalah 35% dapat dicari dengan rumus sebagai berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴ǀ𝐵) = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴𝑑𝑎𝑛𝐵 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3) Tabel 8. Menentukan Aturan Asosiasi No Kombinasi Item set Confidence 1 Jika memberi tanaman hias Airis maka akan membeli tanaman hias Lidah mertua 2/5 40% 2 Jika memberi tanaman hias Lidah mertua maka akan membeli tanaman hias Airis 2/7 28.6% Tabel 9. Hasil Aturan Asosiasi yang Terbentuk No Tanaman Hias (Item) Support Confidence 1 Airis, Lidah Mertua 20% 40%

## 4.  KESIMPULAN
Dari pembahasan diatas dapat disimpulkan bahwasannya:
1. Dalam  pencarian  data  transaksi  penjualan  tanaman  hias  didapatkan  informasi  dari  banyaknya  data  jenis pembelian tanaman hias yang paling banyak diminati oleh pembeli dan disandingkan dengan jenis tanaman lainnya yang terlihat dalam pencarian data penjualan atau data transaksi tanaman hias.
2. Pembelian jenis tanaman yang sering muncul secara bersamaan dapat membantu pemilik toko tanaman hias dalam menyusun tata letak jenis tanaman hias yang paling sering dibeli bersamaan agar mempermudah pembeli melihat jenis bunga yang ingin dibeli.
3. Penerapan  hasil  kombinasi  menggunakan  Algoritma  Apriori  akan  dapat  membantu  dalam  mengembangkan minat  dan  daya  Tarik  pembeli  tanaman  hias  dengan  kemudahan  pencarian  jenis  tanaman  hias  dan  terus tersedianya stok jenis tanaman hias juga merupakan strategi dalam membantu pemasaran tanaman hias yang dianggap selalu bisa mengantisipasi kemungkinan yang akan terjadi dari informasi yang diperoleh.

## REFERENCES
[1] P. de Groot, “The economics of global warming,” Int. Aff. , vol. 69, no. 2, pp. 371–372, 1993.
[2] Effendi Wahyono, “GO GREEN SEBAGAI SALAH SATU MODEL PENDIDIKAN KARAKTER,” Model Pendidik. Karakter , 2017.
[3] Z.  R.  Anandhita,  “ANALISIS  ATAS DESAIN WEBSITE ECOMMERCE  PADA  ZGS  GAME  SHOP  (Studi  Kasus Pengguna Website Pada Mahasiswa Di Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya),” J. Adm. Bisnis , vol. 9, no. 1, 2014.
[4] D. C. Hartini, E. L. Ruskan, and A. Ibrahim, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2013.
[5] Y. Mahena, M. Rusli, and E. Winarso, “Prediksi Harga Emas Dunia Sebagai Pendukung Keputusan Investasi Saham
25 Lotus, Pohon Mangga 0 0 26 Mawar, Palem Raja 0 0 27 Mawar, Pohon Managga 2 10% 28 Palem Raja, Pohon Mangga 1 5%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.2110
Emas Menggunakan Teknik Data Mining,” Kalbiscentia J. Sains dan Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 36–51, 2015.
[6] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques . .
[7] N.  Adha,  L.  T.  Sianturi,  and  E.  R.  Siagian,  “IMPLEMENTASI DATA  MINING  PENJUALAN  SABUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI ( Studi Kasus : PT. Unilever),” Maj. Ilm. INTI , vol. 12, no. 2, pp. 219–223, 2017.
[8] E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Obat ( Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ),” Pelita Inform. Budi Dharma , vol. 4, no. Agustus 2013, pp. 71–83, 2013.
[9] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[10]  S. Effendi and Tukiran, Metode Penelitian Survei , II. Jakarta: LP3ES, 2012.
[11]  D. N. Hidayat, “Dikotomi Kualitatif – Kuantitatif Dan Varian Paradigmatik Dalam Penelitian Kualitatif,” Scriptura , vol. 2, no. 2, pp. 81–94, 2009.
[12]  A. Nursikuwagus and T. Hartono, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 701, 2016.
[13]  P. H. Simbolon, “Implementasi Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Srikandi Cash Credit Elektronic dan Furniture ),” J. Ris. Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.
[14]  B. R. B. Purba, N. A. Hasibuan, G. L. Ginting, and S. Suginam, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Mencari Relasi Pada Transaksi Pembelian Alat-Alat Kesehatan,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 3, pp. 269–277, 2018.
[15]  D. Prasada, “KREATIF Jurnal Ilmiah Prodi Manajemen Universitas Pamulang, Volume 7, No 1 Juni 2019,” Kreat. J. Ilm. Prodi Manaj. Univ. Pamulang , vol. 7, no. 1, pp. 55–65, 2019.