## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PT. DELIMA PANDU BERJAYA
Nurcahyani Prasista 1 , Slamet Kacung* 2 , Cempaka Ananggadipa Swastyastu 3 , Anik Vega Vitianingsih 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Dr. Soetomo slamet@unitomo.ac.id

## ABSTRAK
Dalam era saat ini, penjualan produk dibidang kesehatan telah mengalami perkembangan yang cukup pesat. Pada  awal  pandemi  COVID  2019  hingga  saat  ini  mengalami  peningkatan  minat  masyarakat  akan  penggunaan produk kesehatan. Perfect Health memiliki banyak jenis produk alat kesehatan dan salah satu produk unggulannya yaitu kursi pijat elektrik. Namun permasalahan yang dihadapi perusahaan adalah, banyaknya jenis produk kursi pijat  elektrik  sehingga  sering  terjadi  penumpukan  satu  jenis  produk  dan  sulit  menentukan  produk  mana  yang diminati konsumen. Berdasarkan hal tersebut, perusahaan dapat melakukan penerapan data mining menggunakan algoritma apriori yang memiliki tujuan yaitu untuk mengetahui pola asosiasi antar produk serta produk yang sering dibeli  oleh  konsumen,  sehingga  informasi  tersebut  berguna  bagi  perusahaan  dan  dapat  dimanfaatkan  sebagai prediksi stok penjualan. Hasil penerapan data mining menggunakan algoritma apriori dengan minimal support 7% dan  minimal  confidence  34%  terdapat  2  pola  asosiasi  final  yang  terbentuk  yaitu,  apabila  konsumen  membeli perfect  fit  5  maka  produk  selanjutnya  yang  akan  dibeli  adalah  zensure  2  dengan  support  8.46%,  confidence 36.67%, uji lift 1.32 dan apabila konsumen melakukan pembelian perfect relaxer maka produk selanjutnya yang akan dibeli adalah BFS dengan support 7.69 confidence 35.71 dan uji lift 1.50.
Keyword : Algoritma Apriori, Data Mining, Prediksi, Penjualan.

## 1. PENDAHULUAN
Cara  Masyarakat  di  seluruh  dunia  saat  ini menghadapi  perkembangan  yang  mulai  mengubah banyak  aspek  kehidupan  mereka.  Salah  satu  aspek ini  juga  mengalami  perubahan  yaitu  di  bidang kesehatan.  Peningkatan  kualitas  sumber  daya manusia melalui pemanfaatan inovasi dan teknologi akan  membantu  meningkatkan  kinerja  dalam penyelenggaraan  pelayanan  kesehatan  yang  efektif dan  efisien.  Kemajuan  teknologi  diharapkan  dapat memberikan  kemudahan  bagi  penerima  layanan kesehatan  dan  pasien  dalam  mengakses  layanan kesehatan,  serta  bagi  penyedia  layanan  kesehatan untuk secara efektif dan efisien memberikan layanan terbaik kepada masyarakatnya [1].
Dalam era saat ini, penjualan produk dibidang kesehatan  telah  mengalami  perkembangan  yang cukup  pesat.  Perkembangan  alat  kesehatan  juga bermacam  –  macam.  Salah  satu  produk  yang  itu adalah  kursi  pijat  elektrik.  Kursi  pijat  elektrik memiliki  banyak  variasi  model  dan  fitur  sehingga mampu  memenuhi  kebutuhan  konsumen  yang beragam. Masa pandemi COVID 2019 di tahun 2020 hingga  saat  ini  ternyata  ada  peningkatan  minat masyarakat  akan  penggunaan  kursi  pijat  elektrik. Dengan adanya peningkatan transaksi penjualan itu maka  perusahaan  harus  membuat  perencanaan  dan menyiapkan persediaan stok di waktu berikutnya.
PT.  Delima  Pandu  Berjaya  merupakan  salah satu perusahaan swasta yang bergerak di bidang alat kesehatan  dengan  produk  yang  dipromosikan khususnya  produk  kursi  pijat  elektrik.  Perusahaan ini telah  lama berdiri sejak tahun 1996 dan dengan merek  dagang  yang  digunakan  yaitu  “Perfect Health”.  Perfect  Health  memiliki  toko  tersebar  di
seluruh kota di Indonesia. Produk yang dipromosikan di Tahun 2022  hingga 2023 terdapat beberapa  jenis  produk.  Untuk  produk  kursi  pijat elektrik  ada  6  produk  yaitu  Zensure,  Zensure  2, Grand  Modish,  Perfection  2,  Perfect  Tanoshii, Perfect  Glam  sedangkan  untuk  produk  alat  pijat portable  ada  5  produk  yaitu  Perfect  One,  Perfect Relaxer, KMS Slim, Perfect Touch 2, Perfect Touch 3 dan untuk alat kesehatan ada 4 produk yaitu Body Fat  Scale,  Perfect  Fit  5,  Perfect  Alkaline,  Perfect Run.
Dengan  meningkatnya  permintaan  konsumen akan  produk  yang  dijual,  menyimpan  data transaksional  di  gudang  dalam  jangka  waktu  lama dapat mengakumulasi sejumlah besar data transaksional yang tidak terpakai [2]. Permasalahan yang  dihadapi  perusahaan  adalah  banyaknya  jenis produk  yang  dijual  sehingga  sering  terjadi penumpukan satu jenis produk dan sulit menentukan produk mana yang diminati konsumen [3].
Untuk mengantisipasi hal ini perusahaan dapat melakukan penerapan data mining dengan meramalkan  atau  memprediksi  serta  menganalisis data transaksi penjualan pada sistem yang digunakan [4]. Penambangan data atau data mining yaitu proses yang  dimana  mencari  nilai  tambahan  berupa informasi  yang  tidak  pernah  ditemukan  secara manual dari suatu basis data [5].
Penelitian  ini  akan  menerapkan  algoritma Apriori, yaitu teknik data mining yang menemukan aturan  asosiasi  dari  kombinasi  item  untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  konsumen  dalam data transaksi. Sehingga informasi tersebut berguna dan dapat dimanfaatkan sebagai strategi perusahaan
dalam  memprediksi  persediaan  produk  yang  akan mendatang [6].
Penelitian  sebelumnya  oleh  Sriyanto  dkk  [7] untuk  menemukan  penjualan  yang  diminati konsumen  dengan  menerapkan  rating  support minimal 40% dan tingkat confidence minimal 70% sehingga  terbentuk  dua  aturan  korelasi  atau  aturan korelasi  final.  Aturan  yang  berlaku  adalah  jika konsumen  membeli  produk  NTHN450  pasti konsumen  juga  membeli NTHN330  yang  memiliki nilai  support  sebesar  47%  dan  nilai  confidence sebesar  78%.  Ketika  konsumen  membeli  produk MTTK330, pasti konsumen juga membeli YOGURT yang memiliki skor support sebesar 47% dan skor confidence sebesar 71%.
Penelitian  sebelumnya  oleh  Riki  Winanjaya dkk  [8].  Tujuannya  adalah  untuk  menentukan inventarisasi  dengan  menerapkan  dua  aturan asosiasi dan support  minimal  lebih dari 30% untuk membentuk  aturan  asosiasi  akhir.  Secara  umum, ketika  konsumen  membeli  gula,  mereka  juga membeli  beras  dengan  nilai  kepercayaan  sebesar 56%. Ketika konsumen membeli telur, mereka yakin 62% bahwa mereka juga akan membeli beras. Penelitian  oleh  Nita  Merlina  dkk  [9]  yang bertujuan untuk meramal penjualan tiket pada tahun berikutnya,  Dengan  menggunakan  data  transaksi tiket  satu  tahun  yang  mencakup  bulan  Januari hingga  Desember  tahun  2018  dengan  menerapkan minimal support 30% dan minimal confidence 60%, diperoleh  pola  asosiasi  sebagai  berikut,  ketika penumpang  membeli  tiket  KM  Lambelu,  mereka juga  membeli  KM  Bukit  Siguntang  dengan didukung nilai support 75%.dan Nilai conf 90%.
Dari  pendahuluan  serta  permasalahan  yang telah dijelaskan, maka penelitian ini memiliki tujuan untuk  menghasilkan  sebuah  informasi  berbentuk aturan asosiasi final pola pembelian konsumen yang nantinya bermanfaat untuk memprediksi ketersediaan stok penjualan di masa depan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  pengumpulan  data  dan informasi  penting  dari  kumpulan  data  besar.  Alat yang umum digunakan meliputi statistik, kecerdasan buatan,  dan  matematika.  Data  mining  melibatkan penggalian  konsep  inti  dari  data  mentah  untuk membuat kerangka kerja  yang dapat dikenali. Data mining dapat dikenal juga sebagai pengenalan pola dan  penemuan  pengetahuan.  Istilah  data  mining digunakan  untuk  menggambarkan  jenis  aktivitas khusus  ini.  Data  mining  dapat  menemukan informasi  tersembunyi  dalam  pengumpulan  data. Alternatifnya,  pengenalan  pola  digunakan  untuk menemukan  pola  untuk  diperiksa  dalam  kumpulan data [10].

## 2.2. Aturan Asosiasi ( Association Rules)
Aturan  asosiasi  pertama  kali  diterbitkan  oleh Agrawal dan timnya pada tahun 1993 dan sejak itu telah  dipelajari  oleh  banyak  peneliti  lain.  Dengan menyesuaikan algoritma asli, peneliti lain memasukkan  sampel  acak,  inferensi  paralel, menambahkan  titik  referensi,  menolak  aturan, mengubah kerangks penyimpanan, dan lain - lain.
Aturan  korelasi  memiliki  cakupan  tertentu. Cakupan tersebut dapat diketahui dengan menggunakan dua nilai yaitu nilai support dan nilai confidence .  Ketika  suatu  item  mempunyai  nilai support ,  maka  hal  tersebut  berlaku  sama  terhadap item  lainnya,  dan  nilai confidence merupakan kepastian  akan  terbentuknya  item  tersebut.  Nilai support dan confidence merupakan nilai akan yang menjadi pedoman dalam terbentuknya korelasi antar item [11].

## 2.3. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  algoritma  yang menemukan  pola  interaksi  antara  satu  atau  lebih item  pada  kumpulan  data  besar.  Algoritma  apriori biasa  disebut  dengan  market  basket  karena pemanfaatan  algoritmanya  yang  biasa  digunakan pada data transaksi. Contoh, minimarket mempunyai data  transaksi  produk  yang  dijualnya. Algoritma apriori memungkinkan pemilik minimarket  mengetahui  apa  yang  dibeli  konsumen saat mereka membeli barang X dan Y, Dia memiliki peluang  50%  untuk  membeli  barang  Z.  Mengingat data  transaksi  ini,  pola  ini  sangat  penting  bagi pemilik minimarket [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan peneliti dalam proses memperoleh  hasil  prediksi  penjualan  yaitu  KDD (Knowledge  Discovery  in  Database).  KDD  adalah adalah teknik untuk penggalian informasi dari suatu data  yang  besar  yang  saling  berinteraksi  atau terhubung  [10].  Informasi  yang  didapat  bisa dijadikan  landasan  dalam  mengambil  keputusan. Berikut adalah tahapan tiap proses KDD:
Gambar 1. Proses KDD
3.1. Data Selection
Tahap ini dilakukan pemilihan dan penyeleksian  dari  sekumpulan  database  hingga menjadi beberapa data yang diperlukan.

## 3.2. Data Preprocessing
Selama  fase  ini,  atribut  data  yang  diperlukan dipilih dan data yang tidak terpakai dibuang.
3.3. Data Transformation
Setelah  dilakukan preprocessing  data ,  data perlu  diubah  sesuai  format  yang  diperlukan  agar mempermudah proses mining.
3.4. Data Mining.
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  analisis data  mining.  Algoritma  apriori  diterapkan  pada proses  penelitian  ini.  Algoritma  ini  terdiri  dari  dua tahap:
1) Analisa Pola Frekuensi Tertinggi Peneliti terlebih dahulu menentukan minimum support dan Analisis ini kemudian digunakan untuk menemukan  kombinasi  item  dalam  database  yang memenuhi  minimal  support  dalam  database.  Nilai support  untuk  itemset  1  ditentukan  menggunakan Persamaan 1[13]:

## Transaksi mengandung X
Transaksi ( ) 100%
Support X x    (1)
Nilai Support dari 2 itemset diperoleh dengan persamaan 2 [13]:
X,Y
( , ) 100% Transaksi mengandung Support X Y x Transaksi
   (2)
Setelah menerapkan persamaan tersebut, maka langkah  selanjutnya  buang  itemset  yang  tidak memenuhi minimal support.
2) Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  menemukan  semua  pola  yang  sering terjadi,  hitung confidence pada  aturan  asosiasi  X hingga  Y  untuk  menemukan  aturan  asosiasi  yang memenuhi  keyakinan  minimum.  Nilai  keyakinan ( confidence ) aturan X → Y dihitung menggunakan Persamaan 3[14]:
A dan B (A|B) =
100% A Transaksi Confidence x Transaksi 
 (3)
3.5. Data Evaluation
Selama evaluasi data, hasil dari aturan asosiasi yang  dibuat  diperiksa. Lift  ratio merupakan  salah satu  cara  untuk  mengetahui  kekuatan  suatu  aturan asosiasi  yang  dibentuk  dari  nilai  support  dan confidence.  Biasanya  nilai  rasio  lift  digunakan sebagai validitas aturan asosiasi.
Cara kerja metode ini adalah dengan membagi tingkat  kepercayaan  ( confidence) dengan  tingkat kepercayaan
yang diharapkan ( expected confidence) . Perhitungan expected confidence dapat ditentukan  dengan  menggunakan  Persamaan  5  dan lift  ratio dapat  ditentukan  dengan  menggunakan Persamaan 4.:
( , ) Confidence A B
LiftRatio
Expected Confidence 
(4)
Expected confidence dihitung dengan Persamaan 5:

## Jumlah Transaksi B
ExpectedConfidence
Jumlah Transaksi

## 
(5)
Jika nilai lift lebih besar dari 1, maka ada nilai lift yang baik. Proses transaksi dianggap valid pada nilai  tersebut  karena  berada  dalam  hubungan  yang saling  menguntungkan.  Semakin  tinggi  nilai  rasio lift maka semakin kuat keterkaitannya [15].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Data  yang  akan  digunakan  untuk  proses  data mining  yaitu  data  transaksi  penjualan  yang  terima dari  admin  Gudang  PT.  Delima  Pandu  Berjaya cabang  Surabaya.  Data  yang  didapatkan  ini merupakan  data  sekunder  berbentuk  excel  yang berisi  484  transaksi  penjualan  Perfect  Health Cabang Surabaya dari periode 4 Januari 2022 hingga 26 Juni 2023.
4.2. Data Preprocessing
Sebelum melakukan pembersihan data, peneliti akan menggunakan data transaksi selama satu tahun yaitu dari tanggal 24 juni 2022 hingga 26 Juni 2023. Setelah  dilakukan  pembersihan  data,  awalnya  ada 484  transaksi,  namun  jumlah  datanya  dikurangi menjadi 130 data transaksi seperti yang dijelaskan di atas.  Hasil  ini  dicapai  dengan  melakukan  beberapa modifikasi pada proses ini. Dengan kata lain:
 Menggabungkan  nama  produk  serupa  dan kurangi  jumlah  jenis  produk.  Misalnya  nama produk Grand Modish, warna coklat muncul di data transaksi. Peneliti menggabungkan nama – nama ini untuk menciptakan satu jenis yang disebut "Grand Modish" dan bukan jenis produk  yang  awalnya  ada  dalam  warna berbeda:  "Grand  Modish  Warna  Brown".  Hal ini  juga berlaku untuk produk lain  yang  hadir dalam berbagai warna.
 Penggabungan  transaksi  dalam  1  hari.  Pada data  awal  terdapat  beberapa  transaksi  pada penjualan, seperti transaksi pada Tanggal 8 Juli 2022,  terdapat  3  Invoice  pembelian  yaitu, invoice  pertama  produk  BFS  1  unit,  invoice kedua  produk  BFS  5  unit,  dan  pembelian
invoice  ketiga  produk  Perfect  Relaxer  1  unit. Pembelian ini digabung dalam 1 transaksi agar mempermudah dalam proses mining.
Tabel 1. Dataset Awal Transaksi Tanggal transaksi Produk Keterangan 8-Jul-22 BFS- 713PH Product Customer An. Bp Alex 8-Jul-22 BFS- 713PH Inv. RQ1900621, An. Fandy The, Jl Puncak Jaya 8-Jul-22 BFS- 713PH Inv. RQ1900621, An. Fandy The, Jl Puncak Jaya 8-Jul-22 BFS- 713PH Inv. RQ1900621, An. Fandy The, Jl Puncak Jaya 8-Jul-22 BFS- 713PH Inv. RQ1900621, An. Fandy The, Jl Puncak Jaya 8-Jul-22 BFS- 713PH Inv. RQ1900621, An. Fandy The, Jl Puncak Jaya 8-Jul-22 Perfect Relaxer Inv. RQ1900621, An. Fandy The, Jl Puncak Jaya Tabel 2. Tabel Setelah dilakukan penggabungan Tanggal transaksi Produk 8-Jul-22 BFS, Perfect Relaxer
Pada  Tabel  2  adalah  tabel  yang  sudah dilakukan  penggabungan  data.  Tersisa  dua  atribut yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu tanggal  transaksi  dan  nama  produk.  Data  sample berjumlah 130 transaksi. Data sample pola transaksi adalah sebagai berikut (Tabel 3) :
Tabel 3. Data sample pola transaksi
Tanggal transaksi Produk 24-Jun-22 grand modish 30-Jun-22 bfs,perfect relaxer 8-Jul-22 bfs,perfect relaxer 12-Jul-22 perfect touch2 13-Jul-22 bfs,pfit5 …. …. 26-Jun-23 grand modish,perfect relaxer,zensure2

## 4.3. Data Transformation
Langkah  selanjutnya,  data  diubah  ke  format tabel tabular agar mempermudah dalam mengetahui berapa  banyak  tiap  item  yang  terjual  pada  seluruh transaksi. Dapat dilihat pada Tabel 4
Tabel 4. Data Tabular Id transaksi z z2 gm p2 pg pthanos plax pone kms bfs pfit5 pfit3 palka prun 1 0 0 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 1 0 0 3 0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 1 0 0
Berdasarkan  data  tabular  tersebut,  jumlah transaksi tiap item dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5. Jumlah transaksi tiap item No. Produk Jumlah item 1 Zensure 1 2 Zensure 2 36 3 Grand Modish 32 4 Perfection 2 34 5 Perfect Glam 23 6 Perfect Tanoshii 15 7 Perfect Relaxer 28 8 Perfect One 4 9 KMS Slim 28 10 Perfect Touch 2 6 11 Perfect Touch 3 8 No. Produk Jumlah item 12 Body Fat Scale 31 13 Perfect Fit 5 30 14 Perfect Alkaline 2 15 Perfect Run 6 16 Perfect Glam 23 4.4. Data Mining
1) Analisa Pola Frekuensi Tertinggi Berdasarkan data Tabel 5, langkah selanjutnya adalah mencari itemset 1 yang memenuhi minimum support  dengan  persamaan  1[13].  Dari  proses perhitungan  dengan  min  support  7%  terdapat  9 produk yang memenuhi. Perhitungan itemset 1 dapat dilihat pada Tabel 6 :
Tabel 6. Perhitungan Itemset 1 No Item Jumlah transaksi tiap item Support 1 Zensure 1 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 1 / 130 * 100% 0.77% 2 Zensure 2 36 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 36 / 130 * 100% 27.69% 3 Grand Modish 32 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 32 / 130 * 100%
No Item Jumlah transaksi tiap item Support 24.62% 4 Perfection 2 34 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 34 / 130 * 100% 26.15% 5 Perfect Glam 23 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 23 / 130 * 100% 17.69% 6 Perfect Tanoshii 15 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 15 / 130 * 100% 11.54% 7 Perfect Relaxer 28 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 28 / 130 * 100% 21.54% 8 Perfect One 4 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 4 / 130 * 100% 3.08% 9 KMS Slim 28 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 28 / 130 * 100% 21.54% 10 Perfect Touch 2 6 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 6 / 130 * 100% 4.62% 11 Perfect Touch 3 8 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 8 / 130 * 100% 6.15% 12 Body Fat Scale 31 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 31 / 130 * 100% 23.85% 13 Perfect Fit 5 30 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 30 / 130 * 100% 23.08% 14 Perfect Alkaline 2 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 2 / 130 * 100% 1.54% 15 Perfect Run 6 Transaksi yang mengandung X / Total Transaksi * 100% 6 / 130 * 100% 4.61%
Berdasarkan  data  perhitungan  itemset  1, selanjutnya dilakukan perhitungan itemset 2 dengan menggunakan persamaan 2 [13] :
Tabel 7. Perhitungan Itemset 2 No Item Jumlah transaksi 2 item Support 1 Zensure2, Perfect Fit 5 11 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 11 / 130 * 100% 8.46% 2 Zensure2, BFS 4 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 4 / 130 * 100% 3.08% 3 Zensure2, Grand Modish 7 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 7 / 130 * 100% 5.38% 4 Zensure2, Perfection2 8 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 8 / 130 * 100% 6.15% Zensure2, Perfect Glam 2 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 2 / 130 * 100% 1.54% 6 Zensure2, Perfect Relax 4 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 4 / 130 * 100% 3.08%
No Item Jumlah transaksi 2 item Support 7 Zensure2, KMS Slim 9 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 9 / 130 * 100% 6.92% 8 Zensure2, Perfect Tanoshii 4 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 4 / 130 * 100% 3.08% 9 Grand Modish, Perfection 2 5 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 5 / 130 * 100% 3.85% 10 Grand Modish, Perfect Glam 0 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 0 / 130 * 100% 0% 11 Grand Modish, Perfect Relax 4 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 4 / 130 * 100% 3.08% 12 Grand Modish, KMS Slim 5 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 5 / 130 * 100% 3.85% 13 Grand Modish, BFS 8 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 8 / 130 * 100% 6.15% 14 Grand Modish, Perfect Fit 5 8 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 8 / 130 * 100% 6.15% 15 Grand Modish, Perfect Tanoshii 1 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 1 / 130 * 100% 0.77% 16 Perfection 2, Perfect Glam 2 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 2 / 130 * 100% 1.54% 17 Perfection 2, Perfect Tanoshii 2 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 2 / 130 * 100% 1.54% 18 Perfection 2, Perfect Relax 6 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 6 / 130 * 100% 4.62% 19 Perfection 2, KMS Slim 7 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 7 / 130 * 100% 5.38% 20 Perfection 2, BFS 9 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 9 / 130 * 100% 6.92% 21 Perfection 2, Perfect Fit 5 7 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 7 / 130 * 100% 5.38% 22 Perfect Glam, Perfect Relax 9 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 9 / 130 * 100% 6.92% 23 Perfect Glam, KMS Slim 5 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 5 / 130 * 100% 3.85% 24 Perfect Glam, BFS 1 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 1 / 130 * 100% 0.77% 25 Perfect Glam, Perfect Fit 5 5 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 4 / 130 * 100% 3.08% 26 Perfect Glam, Perfect Tanoshii 0 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 0 / 130 * 100% 0% 27 Perfect Relaxer, KMS Slim 8 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 8 / 130 * 100% 6.15%
No Item Jumlah transaksi 2 item Support 28 Perfect Relaxer, BFS 10 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 10 / 130 * 100% 7.69% 29 Perfect Relaxer, Perfect Fit 5 4 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 4 / 130 * 100% 3.08% 30 KMS Slim, BFS 5 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 5 / 130 * 100% 3.85% 31 KMS Slim, Perfect Fit 5 8 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 8 / 130 * 100% 6.15% 32 KMS Slim, Perfect Tanoshii 2 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 2 / 130 * 100% 1.54% 33 BFS, Perfect Fit 5 10 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 10 / 130 * 100% 7.69% 34 BFS, Perfect Tanoshii 5 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 5 / 130 * 100% 3.85% 35 Perfect Relaxer, Perfect Tanoshii 4 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 4 / 130 * 100% 3.08% 36 Perfect Tanoshii, Perfect Fit 5 2 Transaksi yang mengandung XUY / Total Transaksi * 100% 2 / 130 * 100% 1.54%
Dari proses perhitungan itemset 2 dengan min support  7%  terdapat  3  kombinasi  produk  yang memenuhi.  Setelah  mencari  kombinasi  itemset  2, maka  Langkah  selanjutnya  dilakukan  perhitungan
nilai  confidence  dengan  persamaan  2.  Peneliti menggunakan minimum confidence 34%,
Perhitungan dapat dilihat di Tabel 8 : Tabel 8. Perhitungan Confidence No X=>Y Jml transaksi XUY Jml Supp X Confidence 1 Zensure 2 => Perfect Fit 5 11 36 Jumlah Transaksi XUY / Jumlah Transaksi X * 100% 11/36 * 100% 30.56% 2 Perfect Fit 5 => Zensure 2 11 30 Jumlah Transaksi XUY / Jumlah Transaksi X * 100% 11/30 * 100% 36.67% 3 Body Fat Scale => Perfect Fit 5 10 31 Jumlah Transaksi XUY / Jumlah Transaksi X * 100% 10/31 * 100% 32.26% 4 Perfect Fit 5=> Body Fat Scale 10 30 Jumlah Transaksi XUY / Jumlah Transaksi X * 100% 10/30 * 100% 33.33% 5 Perfect Relaxer => Body Fat Scale 10 28 Jumlah Transaksi XUY / Jumlah Transaksi X * 100% 11/28 * 100% 35.71% 6 Body Fat Scale => Perfect Relaxer 10 31 Jumlah Transaksi XUY / Jumlah Transaksi X * 100% 11/31 * 100% 32.26%
Hasil  dari  perhitungan  nilai confidence dari itemset  2  menghasilkan  total  2  aturan  yang memenuhi  minimum support dan  minimum confidence.
4.5. Data Evaluation
Setelah  terbentuknya  aturan  asosiasi  final, maka diperlukan pengujian rule tersebut dengan Lift ratio.  Uji  lift  ratio  digunakan  menguji  kekuatan aturan  asosiasi  final.  Berdasarkan  Hasil  dari perhitungan uji lift ratio terhadap nilai asosiatif yang telah terbentuk, bahwa dapat dilihat bahwa keempat
aturan  yang  telah  terbentuk  memiliki  nilai  >1[15]. Hal ini dapat dipastikan aturan pada pola kombinasi
ini  dapat  dikatakan  valid  karena  keadaan  keeratan antar item saling positif. dilihat pada Tabel 9 Tabel 9. Perhitungan lift ratio No X=>Y Conf Expected c onfidence Lift ratio 1 Perfect Fit 5=> Zensure 2 36.67% Jumlah Transaksi Y / Total Transaksi Confi / Expected Confidence 37,93% / 0,28 1.32 2 Perfect Relaxer => Body Fat Scale 35.71% Jumlah Transaksi Y / Total Transaksi Confi / Expected Confidence 39.13% / 0.22 1.50
Untuk  membandingkan  hasil  analisis  yang telah  dihitung,  peneliti  telah  membuat  sistem informasi  berbasis  website.  Sistem  yang  peneliti bangun  ini  dapat  menganalisis  penjualan  Perfect Health dengan menerapkan algoritma apriori. Hasil dalam sistem ini dapat digunakan sebagai referensi untuk  memecahkan  masalah  perusahaan  dan memprediksi penjualan kedepannya. Berikut adalah hasil dari analisa sistem. Dapat dilihat pada Gbr.2
Gambar 2. Hasil analisa sistem
Hasil  perbandingan  2  aturan  asosiasi  final  yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 10:
Tabel 10. Perbandingan hasil perhitungan X = >Y Sistem Manual Conf Lift ratio Con Lift ratio Perfect Fit 5 => Zensure 2 36.67% 1.32 36.67% 1.32 Perfect Relaxer => Body Fat Scale 35.71% 1.50 35.71% 1.50
Berdasarkan  hasil  perbandingan  diatas,  dapat dikatakan  kedua  aturan  asosiasi  final  yang  telah terbentuk  valid  sehingga  dapat  dijadikan  referensi perusahaan.

## 4.6. Knowledge Evaluation
Berdasarkan  hasil  analisa  diatas  bahwa  telah terbentuk  2  aturan  asosiasi  final.  Pembentukan aturan asosiatif final dapat dilihat pada Tabel 11
Tabel 11. Aturan asosiasi final
N o Hasil Analisa
1 Jika konsumen membeli Perfect Fit 5 , maka produk selanjutnya yang dibeli yaitu Zensure2
2 jika konsumen membeli Perfect Relaxer , maka produk selanjutnya yang dibeli yaitu Body Fat Scale
Dengan  melihat  Tabel  10  nilai  uji lift  ratio setiap  aturan  yang  terbentuk  lebih  dari  1  bahwa dapat  dikatakan  aturan  ini  dapat  di  validasi. Berdasarkan  rule  yang  terbentuk,  perfect  health dapat  menjadikan  referensi  sebagai  prediksi penjualan  produk  untuk  efektivitas  penjualan  agar tidak berfokus pada satu jenis produk saja. Misalnya sebagai contoh rule pertama jika konsumen membeli “Perfect  Relaxer”  maka  produk  selanjutnya  yang akan  dibeli  adalah  “Body  Fat  Scale”  dengan  nilai support 7.69, nilai confidence 35,71 dan uji lift 1.50. Dengan referensi perusahaan dapat membuat bundle untuk  kedua  jenis  produk  tersebut  atau  menambah stok kedua barang tersebut di tahun berikutnya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  terbentuknya  dua  aturan  asosiasi terbaik serta nilai uji lift melebihi dari 1, PT. Delima Pandu  Berjaya  dapat  menggunakan  aturan tersebut untuk  membantu  perusahaan  memahami  produk mana  yang  sering  dibeli  setiap  konsumen  pada waktu  yang  sama,  sehingga  dapat  meminimalkan penumpukan produk. Informasi ini dapat membantu perusahaan  mengidentifikasi  jenis  kursi  pijat,  alat pijat  portable,  dan  peralatan  medis  apa  saja  yang biasa  dibeli  konsumen.  Hal  ini  memungkinkan perusahaan  untuk  merencanakan  dan  membuat keputusan bisnis sebelum menyimpan produk untuk dijual  di  masa  depan.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya,  bisa  dilakukan  penambahan  algoritma sebagai pembanding algoritma apriori.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hamson Zulkarnain dkk. , “Informasi Teknologi Di Dunia Kesehatan,” 2021.
[2]  M. Machmudi, P. Manajemen Informatika, dan S.  Bina  Patria  Magelang  Jl  Raden  Saleh  No, “‘TRANSFORMASI  Jurnal  Informasi  & Pengembangan Iptek’ (STMIK BINA PATRIA)  Rancang  Bangun  Data  Warehouse Perpustakaan untuk Perguruan Tinggi,” 2015.
[3]  A. Yumnan Maulana, Y. Agus Pranoto, dan F. Xaverius Ariwibisono, “PERAMALAN PENJUALAN THRIFT PADA TOKO KLASSWEAR MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR BERBASIS WEBSITE,” 2023.
[4]  A.  Fathurrozi,  F.  Masya,  dan  Sugiyatno, “Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk
Prediksi  Transaksi  Penjualan  Produk  Pada Aplikasi  Point  Of  Sales,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 2, hlm. 70–81, Apr 2023, doi: 10.33050/tmj.v8i2.2004.
[5]  K.  Erwansyah,  “J-SISKO  TECH  Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem Komputer  TGD  Implementasi  Data  Mining Untuk Menganalisa Hubungan Data Penjualan Produk Bahan Kimia Terhadap Persedian Stok Barang Menggunakan Algoritma FP (Frequent Pattern)  Growth  Pada  PT.  Grand  Multi Chemicals,” J-SISKO  TECH ,  vol.  30,  no.  2, hlm. 30–40, 2019.
[6]  T. Kurniana, A. Lestari, dan E. D. Oktaviyani, “Penerapan  Algoritma  Apriori untuk Mencari Pola  Transaksi  Penjualan  Berbasis  Web  pada Cafe Sakuyan Side,” Palangkaraya, Jun 2023.
[7]  S.  Universitas  Buana  Perjuangan  Karawang, A.  Fauzi  Universitas  Buana  Perjuangan Karawang, I. afauzi, dan ubpkarawang Candra Zonyfar,  “Data  Mining  Penerapan  Algoritma Apriori untuk Analisis Data Transaksi Sistem Inventory  (Studi  Kasus  PT  ABC  President Indonesia),” vol. III, no. 1, hlm. 143, 2022.
[8]  P. T. S. Mai dkk. , “IMPLEMENTASI DATA MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA APRIORI
DALAM MENENTUKAN PERSEDIAAN  BARANG  (STUDI  KASUS : TOKO SINAR HARAHAP),” 2022. [Daring].
Tersedia pada: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it/index
[9]  T.  Sinta  Peringkat,  berdasarkan  S.  Dirjen Penguatan  RisBang  Kemenristekdikti,  A. Firmansyah,  dan  N.  Merlina,  “PREDIKSI POLA  PENJUALAN  TIKET  KAPAL  PT. PELNI
CABANG MAKASSAR MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA
APRIORI,” Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan
Teknologi  Komputer ,  vol.  5,  hlm.  183–190, Feb 2020.
[10]  I.  Gede  Iwan  Sudipa dkk. , DATA  MINING .
2023.
[Daring]. Tersedia pada: www.globaleksekutifteknologi.co.id
[11]  A. N. Rahmi dan A. Mikola,
“IMPLEMENTASI  ALGORITMA  APRIORI UNTUK
MENENTUKAN
POLA PEMBELIAN  PADA  CUSTOMER  (STUDI KASUS :  TOKO  BAKOEL  SEMBAKO),” Yogyakarta, Mei 2021.
[12]  M. U. Albab dan D. Hidayatullah, “Penerapan Algoritma  Apriori  pada  Sistem  Informasi Inventori Toko,”
JURNAL MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  3, hlm. 1321,
Jul 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4160.
[13]  I.  N.  Muhammad,  M.  F.  Islam,  dan  A. Nugroho,  “Prediksi  Produk  Bundle  Pada Promo Dengan
Algoritma Apriori Menggunakan Association Rule,” Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis , vol. 12, no. 2, hlm. 178– 188, Nov 2021, doi: 10.47927/jikb.v12i2.174.
[14]  A. Erfina, N. Destria  Arianti, P. Studi  Sistem Informasi,  dan  U.  Nusa  Putra  Sukabumi  Jl Raya Cibolang No, “PENERAPAN METODE DATA MINING TERHADAP DATA TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS: TOKO FASENTRO FANCY),”  vol.  2,  no.  3,  hlm.  2715–1875, 2020.
[15]  A.  A.  Firdaus,  N.  Iksan,  D.  N.  Sadiah,  L. Sagita,  dan  D.  Setiawan,  “Penerapan Algoritma  Apriori  untuk  Prediksi  Kebutuhan Suku  Cadang  Mobil,” Jurnal  Sistem  dan Teknologi Informasi (Justin) , vol. 9, no. 1, hlm.
13, Jan 2021, doi: 10.26418/justin.v9i1.41151.