## Implementasi Algoritma Apriori Dalam Keterkaitan Data Pada Kelangkaan Minyak Goreng
Ulvah 1,* , Aishiyah Saputri Laswi 2
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik Komputer, Universitas Cokroamninto Palopo, Palopo, Indonesia
2 Program Studi Pendidikan Matematika, Fakultas Tarbiyah, Institute Agama Islam Negeri Palopo, Palopo, Indonesia Email: 1,* ulvahinformatik@gmail.com, 2 aishiyahsaputrilaswi@iainpalopo.ac.id Email Penulis Korespondensi: ulvahinformatik@gmail.com Submitted: 08/05/2022 ; Accepted: 27/05/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak –Kelangkaan minyak goreng yang menyebabkan harga minyak juga ikut naik drastis dari harga normal biasanya. Kondisi ini menyebabkan harga minyak semakin meningkat bahkan juga dibeberapa daerah tertentu sama sekali tidak memiliki stok persediaan minyak goreng (stok kosong). Dari fenomena langkanya persediaan minyak goreng  banyak pedagang yang menjual dengan harga tinggi menggunakan teknik asosiasi  namun tidak tepat. Melihat beberapa kejadian pedagang menjual minyak  goreng  dengan  teknik  asosiasi  namun  tidak  tepat  dengan  kebutuhan  para  konsumen  sehingga  penulis  tertatrik melakukan analisis keterkaitan data dengan mengimplementasikan Algoritma Apriori agar barang yang dipasangkan dengan minyak  goreng  tidak  menjadi  sia-sia  dan  bisa  berguna  bagi  pembelinya.Data  transaksi  sebagai  acuan  membentuk  asosiasi dengan menentukan nilai ambang batas yaitu 15% merupakan hasil scan data transaksi yang sering terjadi secara bersamaan pada saat pembelian  minyak  goreng yang  diambil dari  210  sampel dan dari sampel yang  diambil  menunjukan  angka yang sangat  baik  untuk  dijadikan  sebagai  aturan  asosiasi  karena  memiliki  nilai  lift  >1.00  sehingga  dapat  dijadikan  acuan  untuk mengatur paketan persediaan minyak goreng bersama dengan barang lainya.
Kata Kunci: Algoritma Apriori; Keterkaitan Data; Persediann; Minyak Goreng
Abstract- The shortage of edible oil has caused the price of oil to be significantly higher than normal, which has led to higher oil prices even in certain regions where there are no edible oil inventories at all (empty warehouses). Due to the phenomenon of cooking oil shortages, many traders sell at high prices using correlation techniques, but they are not suitable. Given so many incidents where traders were selling cooking oil with related technology but not suited to consumers' needs, the authors became interested in analyzing the data connections by applying the a priori  algorithm so that the goods paired with the cooking oil were not more useless and can be beneficial to buyers. Transaction data as a reference by a correlation by setting a cut-off value of 15% resulting from scanned transaction data, when buying cooking oil, often from 210 samples at the same time, and the samples taken have too good a number to be used as a correlation to become as they have a leverage value > 1.00 so that they can be used as a reference to arrange the cooking oil supply packaging along with other items.
Keywords : Algorithm Apriori; Asosiation Rules; Cooking Oil; Supply

## 1. PENDAHULUAN
Minyak  goreng  merupakan  salah  satu  barang  yang  dikonsumsi  masyarakat  setiap  harinya.  Bobotnya  terhadap inflasi juga cukup besar karena minyak goreng merupakan kebutuhan dasar bagi manusia terutama para ibu rumah tangga.  Minyak  goreng  dapat  diproduksi  dari  berbagai  bahan  mentah,  misalnya  kelapa,  kelapa  sawit,  kopra, kedelai, biji jagung, biji bunga matahari, zaitun, dan lain-lain. Bagi masyarakat Indonesia minyak goreng adalah salah satu kebutuhan pokok atau merupakan salah satu dari Sembako (sembilan bahan pokok) menurut keputusan Menteri  Perindustrian  dan  Perdagangan.  Dalam  kehidupan  sehari-hari  minyak  goreng  dikonsumsi  oleh  hampir seluruh masyarakat Indonesia baik yang berada di perkotaan maupun pedesaan. Minyak goreng digunakan untuk memasak  seperti  penumisan,  penggorengan  dalam  jumlah  yang  sedikit  maupun  banyak. Sebab  minyak  goreng dapat memberikan aroma yang sedap, cita rasa yang lebih lezat, gurih, membuat makanan menjadi renyah atau crispy, serta penampilan yang lebih menarik memberikan warna keemasan dan kecoklatan daripada makanan yang dikukus, direbus atau dipanggang.
Perbulan Februari 2022 terjadi kelangkaan minyak goreng yang menyebabkan harga minyak juga ikut naik drastis  dari  harga  normal  biasanya.  Bahkan    sama  sekali  sangat  sulit  untuk  mendapatkan  minyak  goreng,  baik minyak curah maupun dalam bentuk kemasan. Kondisi ini menyebabkan harga minyak semakin meningkat bahkan juga  dibeberapa  daerah  tertentu  sama  sekali  tidak  memiliki  stok  persediaan  minyak  goreng  (stok  kosong). Kelangkaan  minyak  goreng  ini  juga  diduga  terjadi  dengan  adanya  penimbunan  stok  yang  dilakukan  oleh  para mafia dikalangan masyarakat dan hal ini merupakan salah satu faktor penyebab langkanya minyak goreng yang menyebabkan fenomena Fanic Buying beberapa waktu yang lalu warga beramai-ramai memborong minyak goreng dipasaran.
Dari fenomena langkanya persediaan minyak goreng di atas banyak juga pedagang yang menjual dengan harga  tinggi  menggunakan  teknik  asosiasi    namun  tidak  tepat.  Melihat  beberapa  kejadian  pedagang  menjual minyak goreng dengan teknik asosiasi namun tidak tepat dengan kebutuhan para konsumen penulis tertatrik ingin melakukan  analisis  keterkaitan  data  dengan  mengimplementasikan  Algoritma  Apriori  agar  barang  yang dipasangkan  dengan  minyak  goreng  tidak  menjadi  sia-sia  dan  bisa  berguna  bagi  pembelinya.  Jangan  sampai maksud hati para konsumen ingin membeli minyak dengan alasan murah karena dalam paketan barang lain namun sebenarnya  sama  saja  dengan  harga  mahal.  Algoritma  apriori  adalah  salah  satu  algoritma  data  mining  yang
digunakan  untuk  pembentukan asosiation  rule untuk  melakukan  pencarian item  set yang  saling  berhubungan. Pencairan  informasi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  informasi  yang  sudah  tersedia  sebelumnya  untuk mendapatkan informasi selanjutnya. Dengan tujuan agar semua informasi bisa ditemukan dan memenuhi syarat minimum untuk support dan syarat minimum untuk confidence agar menjadi sebuah informasi yang real dan bisa digunakan dengan baik.
Algoritma Apriori berguna untuk menentukan frequent itemset pada sekumpulan data. Algoritma Apriori adalah algoritma yang paling terkenal untuk menentukan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi tinggi merupakan pola item-item didalam suatu database yang memiliki frekuensi atau support diatas ambang batas tertentu yang disebut istilah minimun support[1]–[5]. Pola frekuensi ini digunakan untuk menyusun aturan assosiatif dan juga beberapa teknik data mining lainnya. Untuk mengetahui bahan kain apa saja yang sering dibeli oleh  konsumen maka dilakukan teknik analisis keranjang belanja pada toko yaitu analisis dari kebiasaan pembelian konsumen di toko[6]–[8].  Algoritma  Apriori  ini  sangat  membantu  dalam  pembentukan  suatu  kombinasi  item  yang  dapat dikelompokan berdasarkan parameter yang nantinya akan menghasilkan nilai untuk membantu menentukan dalam strategi  penjualan  bahan  barang  di  toko.  Penerapan  algoritma  apriori  ini  membantu  dalam  menentukan  suatu kombinasi item yang sering dibeli secara bersamaan[9]–[12]. Kombinasi item ini dapat digunakan sebagai acuan proses penjualan barang ditengah langkanya minyak goreng. Tujuan menggunakan Algoritma apriori ini agar bisa membantu dalam pengambilan keputusan dalam menyusun tata letak barang dan pasangan untuk tiap pembelian minyak goreng, supaya minyak goreng yang banyak dibeli diletakan ditempat yang mudah dicari dan begitu pula produk yang sering dibeli secara bersamaan.
Algoritma Apriori merupakan jenis algoritma data mining yang paling banyak digunakan untuk mencari pola katerkaitan data pada item set yang saling berhubungan. Algoritma ini banyak digunakan untuk jenis transaksi atau biasa disebut dengan istilah analisis keranjang belanja untuk mengetahui hubungan antara barang 1 dengan barang lainya. Algoritma Apriori dibagi menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi atau pass[1], [5], [13]. Tiap iterasi  menghasilkan  pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang  yang  sama  dimulai  dari  pass  pertama  yang menghasilkan pola frekuensi tinggi dengan panjang satu. Di iterasi pertama ini, support dari setiap item dihitung dengan men-scan database. Setelah support dari setiap item didapat, item yang memiliki support diatas minimum support dipilih sebagai pola frekuensi tinggi dengan panjang 1 atau sering disingkat 1- itemset . Singkatan k- itemset berarti satu set yang terdiri dari k item .Iterasi kedua menghasilkan 2- itemset yang tiap set-nya memiliki dua item. Pertama dibuat kandidat 2- itemset dari kombinasi semua 1- itemset . Lalu untuk tiap kandidat 2- itemset ini dihitung support -nya  dengan scan  database . Support disini  artinya  jumlah  transaksi  dalam database yang  mengandung kedua item dalam  kandidat  2- itemset [2],  [3],  [6].  Setelah  support  dari  semua  kandidat  2-itemset  didapatkan, kandidat  2-itemset  yang  memenuhi  syarat  minimum  support  dapat  ditetapkan  sebagai  2-itemset  yang  juga merupakan pola frekuensi tinggi dengan panjang 2.
Dari  permasalahan  di  atas  penulis  menawarkan  solusi    dengan  menggunakan  teknik  asosiasi  yang  tepat untuk memprediksi ketersediaan minyak goreng dan barang apa saja yang sering dibeli secara bersamaan dengan minyak goreng berdasarkan data transaksi pembelian yang terjadi pada Toko Alul dengan mengimplementasikan Algoritma Apriori dalam keterkaitan data untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Penulis mengambil beberapa rujukan  dari  penelitian  terdahulu  yang  menjadi  tolak  ukur  dari  penerapan  yang  sama  tahun  2021  oleh  Sry  Pay Tualeka dkk, tentang Implementasi Data Mining Untuk Meprediksi Penjualan dan Penempatan Stok Barang pada CV.Pasti  Jaya  Houseware  Menggunakan  Algoritma  Apriori  yang  memiliki  hasil  penelitian  keterkaitan  produk piring dan gelas cukup kuat disbanding brang lain dengan nilai support 60% dan confidence 100% [14]. Tahun 2020 Addzifi Mochamad dkk, dalam penelitianya mengenai Implimentasi Data Mining Pengambilan Keputusan Penentuan  Korelasi  Produl  Berdasarkan  Pola  Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  uji  coba dengan menggunakan nilai minimum support 0.1% (0.001), confidence 90% (0.9) menghasilkan 4 aturan asosiasi sehingga susunan produk yang didekatkan secara berturut-turut adalah AQUA 1500ml [15]. Peneltian tahun 2019 yang  dilakukan  oleh  Agus  Junaidi  dkk,  Implementasi  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  Untuk  Menentukan Persediaan  Barang  dengan  hasil  penelitian  Dengan  menggunakan  metode  Frequent  Pattern  Growth  maka penempatan barang dan persediaan barang pada minimarket dapat terkontrol dengan baik sehingga pelayanan pada konsumen akan meningkat yang akhirnya dapat juga meningkatkan omset penjualan. Dalam penelitian ini support ditentukan mengunakan ambang batas 60% dan confidence 90%. Dengan memperhatikan hubungan support dan confidence pemilik mini market dapat menyediakan dan menempatkan barang yang akan dijual secara tepat [16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini ada beberapa tahapan yang dilakukan harus dilakukan untuk menemukan keterkaitan barang satu  dengan  barang  lainya  dengan  melalui  beberapa  tahap    mulai  dari  Analisa  Masalah,  Objek  Penelitian, Pengumpulan Data,Metode Analisis yang digunakan dan Hasil Implementasi.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Studi Awal
Studi untuk merumuskan latar belakang permasalahan yang akan dibahas seperti menganalisis permasalahan, mempelajari beberapa literature dan menganalisis data yang akan di jadikan sebagai sampel penelitian.
2. Data Mining
Melakukan identifikasi dari permsalahan yang ditemukan. Kemudian mendeskripsikannya untuk menemukan solusi  permasalahan dengan mengolah data uji latih  yang telah dijadikan sampel memggunakan teknik  data mining Algoritma Apriori Asosiation Rules
3. Implementasi
Setelah    mendapatkan  hasil  dari  solusi  yang  telah  ditemukan.  Maka  dibutuhkan  implementasi  untuk mendapatkan hasil analisis sesuai dengan kebutuhan system dan kebutuhan lapangan.
4. Hasil Analisis
Hasil  analisis  merupakan  hasil  akhir  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  apriori  berdasarkan system yang telah dirancang untuk menghasilkan sebuah keputusan dalam penentuan pola dan frekuensi tinggi pada keranjang belanja.

## 2.2 Identifikasi Awal
Identifikasi awal berguna untuk memberikan batasanbatasan pada algoritma apriori agar berjalan sesuai dengan apa  yang  telah  ditentukan. Identifikasi  awal  tersebut  termasuk  didalamnya  adalah  menentukan  batas  minimum support dan minimum confidence yang digunakan dalam membuat aturan asosiasi serta database transaksi yang digunakan  untuk  menguji  algoritma  apriori.  Minimum  support  dan  minimum  confidence  adalah  nilai  batas (threshold) yang nantinya digunakan untuk menentukan aturan asosiasi yang terbaik.

## 2.3 Penerepan Algoritma Apriori
Pengujian algoritma apriori menggunakan XLSTAT untuk menemukan pola hubungan 1 atau 2 item dalam suatu dataset pada  terjadi  transaksi  secara  bersamaan  dan  pada  transaksi  tersebut  memiliki  kemungkinan  50-60% membeli barang yang saling berhubungan 1 dan lainnya  dengan menggunakan rumus di bawah ini: 1. Menentukan nilai Frekuensi Support(A)
Menghitung  transaksi  yang  memuat  seluruh item yang  ada  pada database untuk  mendapatkan  minimum support 1 item yang  memenuhi  syarat  untuk  menjadi  pola  frekuensi  tinggi  dengan  menggunakan  rumus  di bawah ini:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)
Setelah menemukan pola frekuensi tinggi, selanjutnya melakukan analisa untuk menemukan data yang   saling berkaitan 1 sama lain yaiitu support minimum:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
2. Menentukan Nilai Asosiatif
Setelah  mendapatkan  nilai  support  minimum  selanjutnya  menganalisa  pola  yang  saling  berkaitan  antara transaksi  A dan B. pembentukan Asosiatif cukup penting untuk mendapatkan nilai Confidence .
𝐶𝑜𝑛𝑓(𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 (3)
Data Mining Implement asi Hasil Analisis Studi Awal Kesimpulan
3. Menentukan Lift Ratio
Untuk  mengetahui  kekuatan  asosiasi  yang  telah  terbentuk  menghitung  nilai Lift  Ratio sangat  penting  untuk mengetahui tingkat keakuratan sebuah asosisi yang telah terbentuk:
𝐿𝑖𝑓𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴,𝐵) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Aturan Asosiasi
Aturan asosiasi  dari  kombinasi frequent  itemset yang memenuhi  nilai minimum support yang sudah ditentukan pada proses sebelumnya. Calon aturan asosiasi dibuatkan dari kombinasi tersebut dan dihitung persentase support dan confidence dari  masing-masing  kombinasi.  Item-item  dalam  kombinasi  bergiliran  menjadi antecedent dan consequent . Jika satu item menjadi antecendent maka item-item yang lain menjadi consequent
3.2 Nilai Support 1 Item
Mengambil hasil scan dari database dengan menetapkan nilai support minum 15% untuk satu item tiap pembelian untuk memperoleh kandidat 1 item set pola frekuensi tinggi. Yang kemudian akan digunakan untuk membentuk asosiasi kombinasi 2 item . Pada tabel 1 Support A merupakan data minimum support yang telah ditentukan yang diambil dari 100 jenis barang yang laku terjual dalam satu waktu yang sama:
Tabel 1. Support A No Item Support A 1 Minyak Fitri 1 Liter 35% 2 Telur 32% 3 Terigu Kompas 1 kg 29% 4 Gula Pasir 27% 5 Mentega 25% 6 Mie Sedaap Goreng 23% 7 Mie Sedaap Soto 23% 8 Mie Bola Dunia 19% 9 Kopi Abc Mocca 18% 10 Bihun Jagung 18% 11 Kecap Abc Sacet 16% 12 Royco Ayam/Sapi 16% 13 The Sari Murni 15% 14 Sirup ABC Jeruk Floridina 15% 15 Sirup Pisang Ambon 15% 16 Sosis So Nice 15%
Tabel 1 di atas merupakan tabel item set yang memenuhi syarat minum yang telah ditentukan yang memiliki pola frekuensi tinggi yang selanjutnya akan diolah menjadi kombinasi 2 item set untuk memperoleh asosiasi.
Tabel 2. Daftar Support Penjualan 2 Item No ItemSet Support (A,B) 1 If Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter, Then Buy Telur 10% 2 If Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter, Then Buy Terigu kompas 1 kg
12% 3 If Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter, Then Buy Gula Pasir 10% 4 If Buy Terigu Kompas 1 Kg, Then Buy Telur 12% 5 If Buy Terigu Kompas 1 Kg, Then Buy Mentega 10% 6 If Buy Terigu Kompas 1Kg, Then Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter
14%
7 If Buy Mie Sedaap Goreng, Then Buy Telur 14% 8 If Buy Telur, Then Buy Mie Sedaap Soto 14% 9 If Buy Mie Sedaap Soto, Then Buy Kecap ABC Sacet 14% 10 If Buy Mentega, Then Buy Telur 13% 11 If Buy Gula Pasir, Then Buy Mentega 12% 12 If Buy Sirup Pisang Ambon, Then Buy Terigu 13% 13 If Buy Sirup Pisang Ambon, Then Buy Gula Pasir 11% 14 If Buy Mie Bola Dunia, Then Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter
12% 15 If Buy Royco Ayam/Sapi Then Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter 11% 16 If Buy Mentega, Then Buy Gula Pasir 11%
No ItemSet Support (A,B) 17 If Buy Kopi ABC Mocca, Then Buy Gula Pasir 11% 18 If Buy Gula Pasir, Then Buy Sirup ABC 10% 19 If Buy Sirup ABC, Then Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter 11% 20 If Buy Minyak Goreng, Then Buy Kecap ABC Sacet 13% 21 If Buy Sirup ABC Jeruk Floridina, Then Buy Sirup Pisang Ambon 14% 22 If Buy Sosis So Noce, Then Buy Mie Bola Dunia 13% 23 If Buy Royco Ayam/Sapi, Then Buy Terigu 11%
Setelah memperoleh nilai support 2 pembelian untuk 2 kombinasi dalam 1 kali trasanksi tahap berikutnya adalah menentukan nilai Confidence dan aturan final Asosiatif.

## 3.2 Menentukan Nilai Confidence Aturan Final Asosiasi
Nilai  minimum support dan  minimum confidence ditentukan  melalui  proses  pengamatan  scan  pada  database. Penentuan  nilai  tersebut  disesuaikan  agar  menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  baik.  Nilai  minimal support yang ditentukan dalam penelitian ini adalah 2 karena minimal jumlah item untuk membentuk suatu kombinasi adalah 2 item. Alasan lain adalah karena dari beberapa kali percobaan jika ditentukan nilai minimum support lebih dari itu dari data transaksi yang tersedia maka tidak ditemukan aturan asosiasi yang baik karena jumlah kemunculan suatu kombinasi paling sering adalah 2 kali dalam keseluruhan transaksi. 70% dari suatu item dengan item pasangannya dalam satu itemset.
Tabel 3. Asosiasi No Itemset Support (A)% Support (A,B)% Confidence
1 If Buy Royco Ayam/Sapi, Then Buy Terigu 28 14 50 2 If Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter, Then Buy Telur 26 13 50 3 If Buy Minyak Goreng, Then Buy Kecap ABC Sacet 26 14 54 4 If Buy Mentega, Then Buy Telur 26 14 54 5 If Buy Mie Bola Dunia, Then Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter 26 14 54 6 If Buy Gula Pasir, Then Buy Sirup ABC 24 14 58 7 If Buy Sosis So Noce, Then Buy Mie Bola Dunia 18 11 61 8 If Buy Mie Sedaap Soto, Then Buy Kecap ABC Sacet 17 11 65 9 If Buy Gula Pasir, Then Buy Mentega 18 12 67 10 If Buy Gula Pasir, Then Buy Sirup ABC 16 11 69 11 If Buy Sirup ABC Jeruk Floridina, Then Buy Sirup Pisang Ambon 17 12 71 12 If Buy Sosis So Noce, Then Buy Mie Bola Dunia 18 13 72 13 If Buy Terigu Kompas 1Kg, Then Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter 18 13 72
Setelah melihat daftar transaksi dari beberapa barang yang sering dibeli secara bersamaan pada tabel 3 di atas diperoleh nilai confidence yang merupakan output dari beberapa masukan dan hasil minimum support A dan syarat minimum support A dan B.
Tabel 4. Hasil aturan final Asosiasi No Item Support %  Confidence  Lift 1 If Buy Sosis So Noce, Then Buy Mie Bola Dunia 11 61 5,54 2 If Buy Mie Sedaap Soto, Then Buy Kecap ABC Sacet 11 65 5,9 3 If Buy Gula Pasir, Then Buy Mentega 12 67 5,58 4 If Buy Gula Pasir, Then Buy Sirup ABC 11 69 6,27 5 If Buy Sirup ABC Jeruk Floridina, Then Buy Sirup Pisang Ambon 12 71 4,9 6 If Buy Sosis So Noce, Then Buy Mie Bola Dunia 13 72 5,53 7 If Buy Terigu Kompas 1Kg, Then Buy Minyak Goreng Fitri 1 Liter 13 72 5,53
Untuk  menguji  kuat  atau  tidaknya  aturan  sebuah  asosiasi  dapat  dilihat  pada  nliai Lift  Ratio dari  hasil penggabungan Nilai Support dan Nilai Confidence pada tabel 4 di atas. apabila nilai Lift Ratio yang diperoleh lebih besar dari 1 maka semakin baik untuk dijadikan sebuah acuan membentuk sebuah asosiasi karena semakin besar nilai Lift yang  diperoleh  akan  semakin  baik  pula  manfaatnya  untuk  sebuah  aturan  asosiasi  dan  hal  ini  juga menunjukan  bahwa  semua  rules  yang  digunakan  dalam  penentuan  nilai Lift  Ratio ini  bersifat  Akurat  untuk
digunakan  sebaga  acuan  dalam  memprediksi  keterkaitan  barang    barang  yang  sering  dibeli  dalam  waktu bersamaan.
Dari data penjualan barang di atas yang diukur dengan menggunakan Algoritma Apriori dapat dijabarkan bahwa  menghilangkan  data  yang  tidak  terpakai  pada  database  yaitu  dengan  melakukan scan  database yang bertjuan  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  konsisten  pada  tiap  terjadinya  transakasi  untuk  mempermudah pihak toko dalam menggali informasi penjualan barang yang paling sering dibeli bersamaan dengan minyak goreng agar tebentuk sebuah asosiasi yang baik. Dengan menentukan nilai ambang batas yang telah ditentukan oleh pihak toko  seperti  yang  terdapat  pada  tabel  1.  Yang  merupakan  hasil  scan  data  transaksi  yang  sering  terjadi  secara bersamaan  pada  saat  pembelian  minyak  goreng  yang  diambil  dari  210  sampel.  Kombinasi itemsets yang  telah dibentuk dari beberapa item yang telah memenuhi support minimum dengan menetapkan nilai ambang batas yaitu 10% untuk dijadikan sebagai acuan untuk menetukan nilai confidence . Nilai confidence digunakan untuk melihat seberapa  kuat  asosiasi  terbentuk  pada  tiap item yang  ada  pada  data  transaksi  berdsarkan  pola  pembelian  yang ditemukan  pada  tiap  transaksi  yang  selanjutnya  akan  dijadikan  sebagai  tolak  ukur  untu  memenuhi  kebutuhan pelanggan pada toko.
Aturan final asosiasi digunkan untuk menentukan hasil dari semua pola kombinasi yang telah diproleh yang terbentuk  dari  bebrapa  item  barang    yang  ditemukan  pada  analisis  pola  frekuensi  tinggi.  Hasil  analisis  ini digunakan untuk memprediksi persediaan minyak goreng unutk memenuhi kebutuhan pelanggan pada Toko Alul yang telah diukur tingkat  keakuratannya, dimana  jika nilai  lift >1.00 maka dapat  dipastikan tingkat keakuratan dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  persediaan  barang  yang  sering  dibeli  bersamaan  dengan  minyak  goreng dalam satu waktu yang sama akan barang tersebut ditata dengan baik bersamaan dengan minyak goreng. Bertujuan agar pelanggan pada Toko Alul leboh mudah dalam menemukan kebutuhan pokok yang dibutuhkan bersamaan dengan  minyak  goreng.  Selain  itu  pemilik  toko  juga  bisa  lebih  tepat  dalam  mengatur  barang  diskon  yang dipasangkan dengan minyak goreng agar barang tersebut  bisa terpakai  oleh konsumen yang membeli dan tidak menjadi mubasir dan mempermudah aturan tata letak dalam mencari barang yang memang sering dibeli bersamaan dengan kebuthan minyak goreng pada umumnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  di  atas  dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  analisis  keranjang  keterkaitan  data ditengah langkanya persediaan minyak goreng dapat  ditarik kesimpulan yang terdapat pada  tabel 4 aturan final asosiasi  menunjukan  bahwa  terdapat  13  jenis  barang  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  tiap  terjadi  transaksi berdasarkan  210  jenis  barang  yang  tersedia  pada  toko  alul.  Semua  rule  yang  dihasilkan  pada  penlitian  ini menunjukan angka yang sangat baik untuk dijadikan aturan asosiasi karena memliki nilai lift >1.00 sehingga dapat dijadikan  acuan  untuk  mengatur  paketan  persediaan  minyak  goreng  bersama  dengan  barang  lainya.  Sehingga dengan ditemukannya rules terbaik ini pihak toko alul dapat menggunakan rules tersebut dalam membuat strategi penjualan paketan dalam minyak goreng agar dapat mengurangi kerugian biaya dan dapat menguntungkan para konsumen toko alul. Metode asosiasi menggunakan algoritma apriori cocok diimplementasikan untuk menemukan frequent itemset yang tersembunyi pada keranjang belanja. Aturan asosiasi yang dihasilkan dari frequent itemse t dapat  dipakai  sebagai  pendukung  keputusan  dalam  penjualan  seperti  mengatur  penempatan  barang,  mengatur persediaan atau membuat promosi pemasaran dengan menerapkan diskon untuk kombinasi barang-barang tertentu yang sering muncul dalam transaksi.

## REFERENCES
[1] R.  Sari  and  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Analisis  Keranjang  Belanja  Pada  Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma Apriori,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, pp. 46–51, 2021, doi: 10.31294/evolusi.v9i1.9999.
[2] R.  D.  Lestari et  al. ,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Customer  Behaviour  Toko  Artpedia  Dengan Menggunakan Application of Data Mining To Know Customer Behaviour,” vol. 7, no. 2, pp. 7140–7146, 2020.
[3] P. Iswandi, I. Permana, and F. N. Salisah, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Hypermart Xyz Lampung Untuk Penentuan Tata Letak Barang,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, p. 70, 2020, doi: 10.24014/rmsi.v6i1.7613.
[4] I. Qoniah and A. T. Priandika, “Analisis Market Basket Untuk Menentukan Asossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Tb. Menara),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2020.
[5] H. P. Tambunan and S. Zetli, “Jurnal Comasie,” Comasie , vol. 3, no. 3, pp. 21–30, 2020.
[6] K. K. Widiartha, “Implementasi algorithma apriori untuk analisis keranjang belanja dalam manajemen tata letak produk,” JANAPATI  J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 8, pp. 249–260, 2019.
[7] Z.  T.  Wulansai,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk  Menentukan  Tata  Letak  Menempatkan  Barang  Dagangan,” J. Gener. , vol. 6, no. 1, pp. 45–57, 2022.
[8] W. H. Sirait, “Penerapan Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Penjualan Produk Pertanian,” vol. 2, no. 10, pp. 634–641, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i10.1374.
[9] N. Safitri and C. Bella, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN PELANGGAN ( STUDI KASUS : TOKO DIENGVA BANDAR JAYA ),” vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[10]  R.  Abizal,  Y.  Syahra,  and  H.  Hafizah,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam  Menganalisis  Pola  Penjualan  Pada Restoran Sederhana,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 5, no. 1, p. 76, 2022, doi:
10.53513/jsk.v5i1.4794.
[11]  T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, and A. R. Dikananda, “Analisis Data Transaksi Terhadap Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” vol. 6, no. 1, pp. 43–52, 2021.
[12]  S. D. Saragih, “Analisa Pola Penjualan Alat Pancing Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 3, no. 3, pp. 78–83, 2021.
[13]  S.  P.  Tualeka et  al. ,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  MEMPREDIKSI  PENJUALAN  HOUSEWARE MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI IMPLEMENTATION OF DATA MINING FOR PREDICTING SALES AND  STOCK  PLACEMENT  AT  CV  PASTI  JAYA  HOUSEWARE  USING  APRIORI,”  pp.  115–123,  2021,  doi: 10.47002/seminastika.v3i1.258.
[14]  A.  M.  Gumelar  and  M.  Akbar,  “Implementasi  Data  Mining  Pengambilan  Keputusan  Penentuan  Korelasi  Produk Berdasarkan Pola Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori Data Mining Implementation Decision Making Determination of Product Correlation Based,” pp. 7–14, 2020.
[15]  A.  Junaidi,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  Untuk  Menentukan  Persediaan  Barang,” J.  Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 1, pp. 61–67, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.604.