L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## ASSOCIATION RULE MINING UNTUK PROMO WHATSAPP BLAST PADA PRODUK ACE HARDWARE JAMBI PRIMA MALL
Sukma Puspitorini 1 , Reny Wahyuning Astuti 2 , Miftahul Jannah Vemi Putri 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Nurdin Hamzah Jambi Email: 1 sukm4pit@gmail.com , 2 r3ny4stuti@gmail.com , 3 miftahulj816@gmail.com
Abstract – Customer service staff at the Ace Hardware Jambi Prima Mall company with one of their jobs is to manage  customer  databases  that  are  used  for  marketing  strategies,  one  of  which  is  whatsapp  blast,  but  the customer database is not widely managed, therefore the purpose of this data mining analysis thesis report is to use  association  rules  on  the  method  a  priori  to  describe  promos  addressed  to  customers  based  on  shopping history.  Association  rules  were  formed  with  the  help  of  the  weka  tools  through  a  case  study  of  promotional facilities  at  Ace  Hardware  Jambi  Prima  Mall,  the  development  of  this  website  application  using  the  PHP programming language and the phpMyAdmin database. Weka tools are used for the process of finding the best association rules from training data or customer transaction data and the website application is used to display promo predictions from the results of association rules on weka tools. The inputs needed in this application are customer data, transaction data, product data and promo data with a promo prediction process and whatsapp blast status. From the input and the previous process, it will generate reports or customer outputs who will get promos based on shopping history.
Keywords : Database;Data Mining;Association Rule;Apriori;PHP;Weka;phpMyAdmin
I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Digital Marketing adalah  salah  satu  media promosi  yang  saat  ini  sedang  banyak  diminati  oleh masyarakat  untuk  mendukung  berbagai  kegiatan yang  dilakukan.  Mereka  sedikit  demi  sedikit  mulai meninggalkan  model  pemasaran  tradisional  beralih ke pemasaran modern. Digital marketing memungkinkan  komunikasi  dan  transaksi  dapat dilakukan  setiap  waktu  dan  bisa  mendunia (Gumilang, 2019:9). Hal ini juga diakukan oleh Ace Hardware.
Ace  Hardware  Jambi  Prima  Mall  adalah perusahaan  cabang  Jambi  dari  PT  Ace  Hardware Indonesia,Tbk  yang  bergerak  di  bidang  retail perkakas  dan  gaya  hidup  rumah  tangga  yang  ada  di Indonesia, Berbagai upaya dilakukan untuk meningkatkan  penjualan  toko  utamanya  melalui pemasaran atau promosi secara digital.
Sebelumnya pada Ace Hardware Jambi Prima Mall  melakukan  pemasaran  secara  digital  dengan media whatsapp (whatsapp blast) . Pada saat ada nya promo, materi berupa foto produk yang promo akan di  sebarkan  melalui  aplikasi  chatting  whatsapp  oleh staff customer  service ,  staff    akan  menyebarkan materi promo ke semua customer yang telah menjadi anggota  berlangganan  atau  member  di  Ace Hardware Jambi Prima Mall.
Dari berbagai usaha marketing yang dilakukan  oleh  perusahaan  tersebut,  ada  beberapa usaha  lainnya  yang  akan  meningkatkan  penjualanan toko,  karena  dengan  adanya  target sales online whatsapp  pada  Ace  Hardware  Jambi  Prima  Mall sering  sekali  tidak  capai  target  sehingga  akan
berdampak  buruk  bagi  omset  toko.  Dimana  yang seharusnya  berharap  kepada  sales  offline  atau customer yang  datang  langsung  ke  toko  tetapi  lalu lintas customer yang  datang  untuk  bertransaksi sangat  minim.  Maka  dari  itu,  toko  Ace  Hardware Jambi  Prima  Mall  sangat  berharap  juga  untuk pencapaian  target  melalui  media online ataupun whatsapp.
Staff customer  service yang  ada  di  toko melakukan  strategi  promosi  dengan  semisalnya customer A  transaksi  berbagai  produk  tetapi  staff customer  service menyebarkan  barang  promo  ke customer ,  walaupun  barang  yang  di  promosikan tidak berkaitan dengan  yang  dibeli oleh customer A tersebut. Maka dari itu, penulis mempunyai gagasan untuk  menyebarkan  promo  lebih  teralokasi  kepada customer yang  membeli  barang  dan  memberikan promo  pada  barang  yang  berkaitan  dengan  belanja customer yang  besar  kemungkinan  akan  membeli barang tersebut kedepannya.
Analisa Data  Mining yang  penulis  ambil pada penelitian ini menggunakan Metode Association  Rule dengan  algoritma  apriori,  Seperti yang  dijelaskan  Rerung  (2018)  algoritma  apriori yang  dimaksud  adalah  untuk  menemukan  pola frekuensi  tinggi  dan  Metode Association  Rule yang dimaksud dilakukan melalui mekanisme penghitungan  support  dan confidence dari  suatu hubungan  item  (Ripaii,  Puspitorini,  dan  Astuti, 2021:102).
Ada  beberapa  penelitian  yang  berkaitan dengan penerapan data mining pada promosi seperti yang  dilakukan  Ripaii,  Puspitorini,  dan  Astuti (2021)  tentang  penentuan  promo  pelanggan, Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode Association  Rule dan  Algoritma  Apriori  untuk
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
menekan  pengeluaran  dalam  bidang  promosi  dan menjaring  pelanggan  pada  PT  Indaco  Warna  Dunia Depo Jambi.
Sedangkan  Wibowo  dan  Jananto  (2020) melakukan  penelitian  tentang  implementasi  data mining  pada  perusahaan  ritel  dengan  metode Association  Rule dan  Algoritma  FP-Growth  untuk menentukan  tata  letak  barang  sebagai  strategi penjualan  pada  Toko  Gunung  Agung  Cabang Semarang.  Penelitian  dengan  Metode Association Rule dan  Algoritma  Apriori  juga  dilakukan  oleh Saputra  dan  Sibarani  (2020)  untuk  meningkatkan Pola  Penjualan  Obat  yang  diinginkan  konsumen sering  sekali  kehabisan  stok  karena  Apotik  Pusaka Arta tidak memperhatikan stok.
Metode Association  Rule dan  Algoritma Apriori ini akan cocok untuk diterapkan bila terdapat beberapa  hubungan  item  yang  di  analisa  dengan mencari  pola  frekuensi  tertinggi  yang  bisa  menjadi strategi  promosi  dalam  meningkatkan  penjualan. Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penulis  akan melakukan  penelitian  yang  bisa  mengatasi  masalah promosi tersebut.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  masalah  yang  ada  pada  latar belakang  penelitian  yang  telah  diuraikan  diatas, penulis  dapat  merumuskan  suatu  rumusan  masalah yaitu  “Bagaimana  membentuk Association  Rule Mining dengan  tools  WEKA  Untuk  Promo Whatsapp  Blast  Pada  Produk  Ace  Hardware  Jambi Prima Mall?”.

## 1.3.   Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  data mining  terhadap  data-data  transaksi  pembelian produk  pada  Ace  Hardware  dengan  tools  WEKA agar  dapat  diketahui  aturan  asosiasi  dari  data tersebut.  Selanjutnya  aturan  asosiasi  yang  terbentuk akan  diimplementasikan  ke  dalam  sebuah  aplikasi berbasis  web  untuk  menentukan  produk  yang  akan dipromosikan kepada customer .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Marsono  (2019)  bicara  tentang  data  dalam data  mining,  tidak  ada  batasan  berapa  banyak  data yang  digunakan  dalam  implementasinya.  Bisa  saja menggunakan  data  transaksi  penjualan  selama  satu bulan  untuk  menentukan  hubungan  antar  barang dengan menggunakana teknik Data Mining (Wibowo & Jananto, 2020:201).
Sebuah  penelitian  oleh  kusrini  dan  emha (2009) Data  Mining adalah  penambangan  atau penemuan informasi baru dengan  mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar.
Data mining juga disebut sebagai serangkaian proses untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  pengetahuan yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari suatu  kumpulan  data  (Astuti,  Simorangkir,  & Wijaya, 2017:43).
Data  Mining menurut  David  Hand  et  al adalah  analisa  terhadap  data  (biasanya  data  yang berukuran  besar)  untuk  menemukan  hubungan  yang jelas  serta  menyimpulkan  yang  belum  diketahui sebelumnya  dengan  cara  terkini  yang  dipahami  dan berguna  bagi  pemilik  data  tersebut  (Puspitorini, Kusumadewi, & Rosita, 2016:3).
Adapun  beberapa  penjelasan  diatas  untuk penelitian  yang  penulis  ambil  sangat  berguna menggunakan  teknik  data  mining,  karena  pada perusahaan retail yang mempunyai database customer yang  banyak  dapat  dicari  pola  dan  atribut yang  berhubungan  dengan  transaksi customer Ace Hardware Jambi Prima Mall dan penulis mengambil data  transaksi customer original  dengan  periode 2019 hingga 2021 yang mendaftar di toko.

## 2.2. Association Rule
Prahartiwi  mendeskripsikan  bahwa  analisis asosiasi  atau association  data  mining merupakan salah  satu  metode  dalam data mining  untuk menemukan  aturan  asosiatif  pada  kombinasi  item atau  hubungan  antar  atribut.  Analisis  keranjang belanja  atau association  rule  mining adalah  salah satu  metode data  mining yang  berfokus  untuk menemukan  pola  pembelian  dengan  mengekstrak asosiasi atau data transaksi di sebuah toko (Wibowo & Jananto, 2020:203).
Association  Rule atau  Aturan  Asosiasi merupakan  salah  satu  model  data  mining  untuk menemukan  aturan  asosiatif  atau  pola  kombinasi dari  suatu  item,  jika  kita  mengambil  contoh  aturan asosiatif  dalam  suatu  transaksi  pembelian  barang  di suatu  minimarket  adalah  kita  dapat  mengetahui berapa  besar  kemungkinan  seorang  konsumen membeli suatu item bersamaan dengan item lainnya (Ripaii, Puspitorini, & Astuti, 2021:104).
Analisis  asosiasi  terbagi  menjadi  dua  tahap Pertama, analisa pola frekuensi tinggi yaitu mencari kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum dari  nilai support .  Rumus  untuk  menghitung  nilai support adalah sebagai berikut (Wibowo & Jananto,
2020:203) : 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 ) = (Jumlah Transaksi
Mengandung A)/(Total Transaksi )  x 100% (II.1) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 ,B) = (Jumlah Transaksi Mengandung  A  dan  B)/(Total  Transaksi  )    x  100%
(II.2)
Kedua,  pembentukan  aturan  asosiasi  yaitu mencari  item  yang  memenuhi  syarat  minimal confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiasi.
𝑃 ( 𝐴 | 𝐵 )
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 ( 𝐴 → 𝐵 )  =(Jumlah  Transaksi
Mengandung A dan B)/(Jumlah Transaksi Mengandung A )  x 100% (II.3)
Adanya  pemaparan  di  atas  menjelaskan metode association  rule yang  digunakan  pada penelitian  ini  dalam  analisa  data  mining  sebagai sarana  promosi  pada  Ace  Hardware  Jambi  Prima Mall,  metode  ini  digunakan  penulis  dengan  aturan asosiatif  karena  bertujuan  untuk  menyarankan  atau mempromosikan  barang  yang  berhubungan  pada pembelanjaan  barang  yang  dibeli  oleh customer sebelumnya.

## 2.3. Sarana Media Promo
Elianur (2017) menjelaskan  salah  satu  media yang  digunakan  untuk  media  promosi  adalah jejaring  sosial  whatsapp.  WhatsApp  Messenger merupakan  aplikasi  pesan  lintas  platform  yang memungkinkan  kita  bertukar  pesan  tanpa  biaya SMS,  karena  WhatsApp  Messenger  menggunakan paket data internet yang sama untuk email, browsing web,  dan  lain-lain  (Nelson,  Novalia,  &  Hidayah, 2021:55). Pada sarana media promo yang dilakukan penulis sebagai penelitian sangat cocok menggunakan association  rule dengan  metode apriori karena pada perusahaan ada banyak transaksi yang akan membentuk pola aturan asosiasi yang bisa dijadikan  bahan  promosi  seperti  promo  bundling atau promo lebih  hemat jika membeli kategori  yang telah  terbentuk  pola.  Menurut  Astria  dan  Santi (2021)  dengan  menggunakan  whatsapp  kita  dapat melakukan  promosi  untuk  meningkatkan  nilai  jual suatu  produk  kepada  calon  konsumen  dengan mengirimkan atau berbagi foto produk yang kita jual (Nelson & Nova, 2021). Sedangkan menurut Aflaha dan  Muslimin  (2020)  dengan  melakukan  promosi melalui whatsapp produk yang kita jual dapat dilihat oleh orang banyak khususnya orang yang kita kenal, semakin  banyak  persentase  orang  atau  teman  yang menyimpan  nomor  whatsapp  kita,  maka  semakin besar  pula  kesempatan  produk  kita  dilihat  oleh orang.  Semakin  besar  persentase  orang  yang mengetahui  produk  yang  kita  jual,  maka  akan semakin  besar  pula  peluang  terjualnya  produk tersebut  (Nelson,  Novalia,  &  Hidayah,  2021:55). Bagi  penulis  dari  hasil  beberapa  analisa  di  atas platform  whatsapp  sudah  menjadi  bagian  penting terutama  pada  perusahaan  Ace  Hardware  Jambi Prima Mall dan fungsi media whatsapp blast sendiri membuat  promosi  ledakan  ke  banyak customer . Menurut Firmansah, Rohman, dan Farlina (2020:130)  Whatsapp  Blast  sendiri  adalah  aplikasi pengirim  pesan  whatsapp  secara  massal  tanpa  perlu menyimpan nomor  sebelumnya  pada  kontak pengirim,  whatsapp  blast  adalah  aplikasi  pihak ketiga yang dikembangkan oleh developer .

## 2.4. Customer History
Customer  History artinya  adalah  sejarah pelanggan  bagi  perusahaan  yang  menyimpan  data customer  nya  untuk  motif  ekonomi  dan  sebuah organisasi  perusahaan.  Beberapa  pengertian  yang berhubungan  dengan Customer  History dari  para ahli yaitu:
Customer  Relationship  Management (CRM) yang  dimaksud  menurut  Laudon  dan  Traver  adalah yang menyimpan informasi pelanggan dan menyimpan  serta  merekam  seluruh  kontak  yang terjadi  antara  pelanggan  dan  perusahaan,  serta membuat  profil  pelanggan  untuk  staff  perusahaan yang  memerlukan  informasi.  tentang  pelanggan tersebut (Rahmatin, 2017:7).
Menurut  Kotler  CRM  mendukung  suatu perusahaan  untuk  menyediakan  pelayanan  kepada pelanggan  secara real-time dan  menjalin  hubungan dengan tiap pelanggan melalui penggunaan informasi tentang pelanggan (Rahmatin, 2017:7).
Schiffman  dan  Kanuk  berpendapat  bahwa Keinginan  dan  kebutuhan  yang  berbeda-beda  pada setiap  manusia  dapat  memotivasi  dirinya  untuk melakukan  sesuatu,  bahwa  motivasi  merupakan kekuatan  penggerak  dalam  diri  seseorang  yang memaksanya  untuk  bertindak  dan  khususnya tindakan-tindakan  untuk  memenuhi  kebutuhan mereka (Puspitorini & Putri, 2022).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kerangka Kerja Penelitian
Adanya  kerangka  kerja  untuk  melakukan penelitian yang terarah dan efisiensi dengan gagasan dari  penulis  yang  akan  mengembangkan  suatu sistem  dengan  terencana  sesuai  laporan  yang  telah diteliti, menggunakan tahapan-tahapan yang terhubung  dari  awal  hingga  akhir  dalam  penelitian guna  untuk  memecahkan  masalah  pada  sebuah sistem  yang  ada  sebelumnya.  Kerangka  kerja penelitian  dapat  dijelaskan  pada  masing-masing tahap dalam penelitian sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi  masalah  promosi  pada whatsapp blast di Ace Hardware Jambi Prima
Mall,  yaitu  dengan  mencari  letak  masalah promosi whatsapp
blast untuk mengalokasikan  promo  dengan  barang  yang berhubungan pada transaksi customer .
2. Studi  Literatur  sesuai  masalah  yang  ada  di Ace  Hardware  Jambi  Prima  Mall  dengan mencari  berbagai  jurnal-jurnal  dan  buku- buku  yang  berkaitan  dengan  Data  Mining Metode Association  Rule ataupun  strategi promosi untuk meningkatkan kontribusi sales whatsapp blast terhadap sales toko keseluruhan.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
3. Analisis  data  transaksi customer  member , yaitudengan cleaning atau  membersihkan data customer yang  telah  transaksi  dan mengambil  salah  satu  kategori  saja  untuk mendapatkan  model  aturan  asosiasi,  agar didapat  hasil  yang  baik. Cleaning dilakukan dengan pivot tabel terlebih dahulu pada excel kemudian menggunakan rumus seperti vlookup dan lain-lainnya.
4. Analisis  Model Data  Mining Association Rule dengan Algoritma Apriori.
5. Menghitung  manual  data  transaksi customer dengan  algoritma  apriori  yang  telah  dikaji, adanya  menghitung  manual  dan  menghitung pada microsoft excel dahulu untuk mendapatkan  hasil  sesuai  dengan  langkah- langkah algoritma.
6. Membuat  Rancangan  Sistem  Aplikasi,  yaitu membuat perancangan database dan perancangan interface untuk membuat tampilan yangr user nantinya mudah menggunakan dan memahaminya. 7. Membangun Aplikasi Data Mining
Association  Rule dengan  Algoritma  Apriori dengan mengembangan aplikasi yang dibangun  oleh  penulis  dengan  berbasis  web, sistem  yang  dibangun  menggunakan  web dengan bahasa php dan  menyimpan database pada MySQL.
8. Pengujian  dan  Perbaikan  Sistem  Aplikasi untuk  menguji  kredibilitas  dan  validitas Analisa Data  Mining Metode  Association
Rule  Sebagai  Sarana  Promosi  pada  Ace
Hardware Jambi Prima Mall
9. Membuat Kesimpulan dari Hasil Penelitian.
3.2. Perancangan Sistem

## 3.2.1.  Diagram Konteks
Diagram Konteks berikut ini akan menggambarkan bentuk aliran data yang terjadi pada sistem yang akan dibangun, dimana diagram context tersebut menggambarkan sebuah proses dan beberapa  lingkungan  luarnya.  Adapun  skema  dari diagram context yang akan dirancang adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Diagram Konteks

## 3.2.2.  Diagram Level Nol
Diagram  Level  0  merupakan  turunan  dari diagram  konteks  yang  menggambarkan  sistem  yang dibangun  dalam  Analisa Data  Mining Metode Association Rule Sebagai Sarana Promosi Pada Ace Hardware  Jambi  Prima  Mall.  Berikut  ini  dijelaskan tentang diagram rinci pada Gambar 2 :
Gambar 2. Diagram Level Nol
3.3. Antarmuka
1. Halaman Login Tampilan  halaman  login  pada  gambar  3 adalah halaman sistem untuk Admin.
Gambar 3. Halaman Login Admin dan User

## 2. Tampilan Halaman Beranda
Tampilan  halaman  pada  Gambar  4  adalah halaman  utama  sesudah  melakukan login admin dan user .
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Gambar 4. Tampilan Halaman Beranda

## 3. Tampilan Halaman Data
Customer Tampilan  halaman  data customer pada gambar  5,  adalah  halaman  untuk user mendaftarkan  data customer yang  belum menjadi member dan  bisa  mencari  nomor member menggunakan  nama  jika customer tidak membawa handphone.
Gambar 5. Tampilan Halaman Data Customer

## 4. Tampilan Halaman Data Product
Tampilan halaman data product pada gambar 6,  adalah  halaman  produk-produk  yang  telah terjual  pada  toko  ace  hardware  jambi  prima mall  dan  akan  digunakan  sebagai  data training untuk membentuk aturan asosiasi.
Gambar 6. Tampilan Halaman Data Product

## 5. Tampilan Halaman Data Transaksi
Tampilan  halaman  data  transaksi  pada gambar 7, adalah halaman untuk menambahkan  transaksi customer  member yang  berbelanja  dan  menyimpan  riwayat
pembelanjaan  barang-barang  apa  yang  di belanjakan  oleh customer  member untuk digunakan sebagai olah data aturan asosiasi.
Gambar 7. Tampilan Halaman Data Transaksi

## 6. Tampilan Halaman Data Promo
Tampilan  halaman  pada  gambar  8  adalah halaman untuk menyimpan promo berlangsung yang akan digunakan pada status
whatsapp blast .
Gambar 8. Tampilan Halaman Data Promo

## 7. Tampilan Halaman Data Prediksi
Tampilan  halaman  prediksi  pada  gambar  9, adalah halaman untuk memprediksi data baru dari  hasil  perhitungan  pada  aplikasi weka dengan data training yang telah di persiapkan.
Gambar 9. Tampilan Halaman Data Promo
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
8. Tampilan  Halaman  Status  WhatsApp Blast Tampilan  halaman  status whatsapp  blast pada  gambar  10  adalah  proses  meng- update status  pesan  yang  dikirim  kepada customer yang telah dilakukan blasting promo menggunakan whatsapp .
Gambar 10. Halaman Status WhatsApp Blast
9. Tampilan Halaman Laporan Data Prediksi Tampilan  halaman  laporan  data  prediksi pada  gambar  11  laporan  adalah  hasil prediksi.
Gambar 11 . Tampilan Laporan Data Prediksi

## 10.  Tampilan Halaman Laporan Data Produk
Tampilan halaman laporan data produk pada gambar 12 adalah menampilkan produk yang telah di input .
Gambar 12. Tampilan Laporan Data Produk
11.  Tampilan Halaman Laporan Data

## Transaksi
Tampilan  halaman  laporan  data  transaksi pada  gambar  13  adalah  menampilkan  data transaksi customer yang berbelanja.
Gambar 13. Tampilan Laporan Data Transaksi

## 12.  Tampilan Halaman Laporan Data Promo
Tampilan  halaman  laporan  data  promo  pada gambar 14 adalah menampilkan promo yang telah  di  proses  dan  menjadi  acuan  untuk melihat impact dari  sebuah  promo  ke transaksi.
Gambar 14. Tampilan Laporan Data Promo

## 13.  Tampilan Halaman Laporan Status Blast
Tampilan  halaman  laporan  status blast pada gambar  15  adalah  menampilkan  hasil  pada proses penyebaran promo yang dilakukan.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  dari  100  data  transaksi customer Ace  Hardware  Jambi  Prima  Mall, berdasarkan  uji  coba  yang  telah  dilakukan  penulis untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi  yang  terbaik yaitu menggunakan nilai minimum support 20% dan confidence 70% agar hasil sesuai dengan perhitungan  manual,  dari  perhitungan  manual mendapatkan 32 aturan asosiasi dan sama juga pada tool  weka.  Kategori  produk  yang  terdapat  frekuensi tinggi  untuk  dilakukan  promosi  adalah  sebagai berikut :
1. AO ( APPLIANCES )
2. AA ( CLEANING SUPPLIES )
3. AH ( ELECTRICAL )
4. AM ( HARDWARE )
5. BC ( KITCHENWARE )
6. BE ( HOME TEXTILE )
Produk  dalam  kategori  ini  adalah  produk rumah  tangga  yang  sering  sekali  dibeli  oleh customer untuk  kebutuhan  rumah,  dengan  adanya aturan  asosiasi  ini customer yang  sering  melakukan pembelian  produk  alat  rumah  tangga  akan mendapatkan promo tersebut. Berbeda dari customer yang sering melakukan pembelian perkakas maupun produk-produk  kebutuhan  instansi  negeri  maupun swasta,  target  untuk  menyebarkan  promo  pada instansi  akan  diberikan  kepada  staff marketing lainnya sehingga staff customer service hanya fokus dengan  menyebarkan  promo  produk-produk  yang laris.

## 4.2. Saran
Beberapa saran sehubungan dengan penelitian  yang  telah  dilakukan  yaitu  untuk memperoleh aturan asosiasi yang lebih akurat, perlu dilakukan training dengan  lebih  banyak  data  dari kategori  produk  yang  lebih  bervariasi.  Selainitu, perlu  adanya  pengembangkan  lebih  lanjut  pada aplikasi  prediksi  promo  produk  sehingga  data-data- transaksi  baru  dapat  di input secara  langsung  dan di training untuk  mendapatkan  prediksi  promo produk yang lebih tepat sasaran kepada customer .

## DAFTAR REFERENSI
Gumilang.  2019.  “ Implementasi  Digital  Marketing Terhadap  Peningkatan  Penjualan  Hasil Home Industri”. STIE Sebelas April Sumedang, Jawa Barat.
Ripaii.,  &  Sukma  Puspitorini.,  Reny  Wahyuning Astuti.  2022.  “ Association  Rule  Mining Untuk  Menentukan  Promo  Pelanggan  Pada PT.  Indaco  Warna  Dunia  Depo  Jambi”.
Jurnal  Teknik  Informatika  Kaputama  (JTIK) Vol.6, No. 1, Januari 2022. Wibowo, A. R., & Jananto, A. 2020. “Implementasi
Data Mining Metode Asosiasi Algoritma FP-
Growth Pada Perusahaan Ritel” . Inspiration : Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, 10(2), 200-212.
Saputra,  R.,  &  Sibarani,  A.  J.  2020. “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma
Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat”. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika dan Sistem Informasi), 7(2), 262-276.
Astuti, R. W., Simorangkir, L., & Wijaya, H. ( 2017. “Penerapan  Association  Rule  Pada  Data Persediaan  Bahan  Baku  Di  Pro  AB  Chicken Jambi” .  FORTECH  ( Journal  of  Information Technology ), 1(1), 43-48.
Puspitorini, S., Kusumadewi, S., & Rosita, L. 2016. “SPK  Penentuan  Severity  Level  Kasus Penyakit  Dengan  Pohon  Keputusan” .  In Seminar Nasional Informatika Medis
(SNIMed) (No. VII, pp. 16-32).
Nelson,  N.,  Novalia,  N.,  &Hidayah,  N.  2021.
“Analisis  Perbandingan  Penjualan  Offline dan Whatsapp Blast di Masa Pandemi Covid- 19 (Study Kasus di Showroom Hammer Mall Boemi  Kedaton)” .  In  Prosiding  Seminar Nasional Ekonomi dan Bisnis (Vol. 1, No. 1, pp. 54-60).
Firmansah,  D.  A.,  Rohman,  R.  S.,  &Farlina,  Y. 2020. “Aplikasi  Website  Pengajuan  Cuti Karyawan  Rumah  Sakit  Islam  Assyifa Sukabumi  Berbasis  Whatsapp  Blast”. Jurnal Teknologi Dan Informasi, 10(2), 129-143. Rahmatin,  B.  2017. “Penerapan  Collaborative
Customer  Relationship  Management  (Crm)
Pada  Cv  Komisioner  Dharma  Bhakti”.
Doctoral Dissertation , Stmik Akakom
Yogyakarta.
Puspitorini,  S.,  &  Putri,  M.  J.  V.  2022. “Sistem Informasi  Customer  History  Pada  Ace Hardware  Jambi  Prima  Mall”. Jurnal Akademika  Volume  14,  Nomor  2,  April 2022.

## IDENTITAS PENULIS
Nama : Sukma Puspitorini NIDN : 1001048201 TTL : Blora/01 April 1982 Gol/Pangkat : III/B Jab. Fungsional  : Lektor Email : sukm4pit@gmail.com Nama : Miftahul Jannah Vemi Putri Email : miftahulj816@gmail.com