## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN PADA TOKO SERBA

## Nunik Oktaviani
Sistem Informasi, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto, Indonesia
20103158@ittelkom-pwt.ac.id

## ABSTRAK
Dalam transaksi ritel seperti Toko Serba, data transaksi berfungsi sebagai bukti pembelian, namun  masih kurang  dimanfaatkan.  Data  yang  belum  dimanfaatkan  ini  memiliki  potensi  wawasan  berharga  yang  dapat meningkatkan penjualan. Toko Serba seringkali menghadapi tantangan seperti kehabisan stok produk sehingga membutuhkan prosedur penyetokan ulang yang memakan waktu lama. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menggunakan Data Mining untuk mengungkap pola pembelian konsumen. Tujuan utamanya adalah untuk  mengidentifikasi  produk  yang  sering  dibeli  bersama,  membantu  pemilik  toko  dalam  mengantisipasi kebutuhan  stok.  Studi  ini  menggunakan  algoritma  apriori  untuk  pemrosesan  data  yang  efisien,  menggunakan aturan asosiasi untuk mengungkap kombinasi item yang memenuhi nilai dukungan dan kepercayaan yang telah ditentukan  sebelumnya.  Hasilnya  menunjukkan  kombinasi  produk  yang  dijual  secara  bersamaan,  mencapai  2 itemset.  Pengujian  akurasi  menggunakan  rasio  pengangkatan  mengidentifikasi  aturan  dengan  rasio  tinggi. Misalnya,  pembelian  kentang  goreng  menunjukkan  kemungkinan  membeli  telur  dengan  keyakinan  0,19, dukungan 0,039, dan rasio peningkatan 1,308. Hal ini menyoroti peran algoritme apriori dalam menganalisis pola pembelian konsumen, menawarkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk manajemen inventaris dan strategi penjualan.
Kata Kunci: Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Data Mining, Pola Pembelian

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi di Indonesia saat  ini  sudah  semakin  maju,  hal  ini  bisa  dilihat  dari pemanfaatan  teknologi  yang  ada[1].  Teknologi  yang semakin  maju  dapat  membuat  manusia  harus  bisa mengikuti perkembangan yang ada. Semakin melekatnya  manusia  dengan  teknologi  informasi membuat manusia harus siap dalam beradaptasi untuk menghadapi  segala  kemungkinan  yang  terjadi.  Peran teknologi informasi memberikan dampak yang cukup signifikan di berbagai bidang kehidupan, salah satunya pada sektor perdagangan.
Bisnis  usaha  grosir  sembako  merupakan  salah satu  usaha  yang  memerlukan  strategi  penjualan  yang tepat untuk bisa menarik minat pelanggan dan menjaga keberlanjutan  usaha  yang  ada[2].  Beberapa  strategi penjualan  yang  bisa  diimplementasikan  yaitu  dengan cara  membuat  paket  menu  dan  penerapan  cross- selling[3].  Pemasaran  cross-selling  menurut  Cohen adalah  sebuah  istilah  umum  yang  digunakan  untuk menjelaskan penjualan tambahan produk dan layanan kepada pelanggan yang telah membeli produk sesuatu dari  penjual  [4]  Perancangan  beberapa  strategi penjualan dapat dipertimbangkan berdasarkan analisis pola data dari transaksi penjualan yang telah terjadi[5]. Mengetahui  pola  belanja  konsumen  menjadi  kunci penting untuk mengatasi masalah ini.
Penggunaan  data  mining  merupakan  salah  satu solusi  yang  relevan  untuk  menghadapi  tantangan  ini. Data  mining  atau  yang  biasa  disebut  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  adalah  metode  yang dapat  digunakan  untuk  mencari  informasi  atau  pola data dalam data yang dipilih. KDD adalah serangkaian
langkah  untuk  mengidentifikasi  pola  dalam  data. Terdapat  beberapa  fungsi  dalam  data  mining  salah satunya  asosiasi.  Dalam  konteks  aturan  asosiasi terdapat  beberapa  algoritma  salah  satunya  yaitu algoritma  apriori  [6].  Algoritma  Apriori  termasuk dalam  kategori  aturan  asosiasi  dalam  data  mining. Agrawal  dan  Srikant  mengusulkan  algoritma  Apriori pada  tahun  1994  sebagai  algoritma  dasar  untuk menemukan  frequent  itemset  dalam  konteks  aturan asosiasi Boolean [7].
Toko serbamerupakan salah satu toko terlengkap yang ada di Semarang, dimana lokasinya berada di Jl. Suyudono  No.15A.  Hingga  saat  ini,  transaksi penjualan  di  toko  ini  hanya  digunakan  untuk pembuatan  laporan  keuangan.  Data  mining  menjadi suatu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah dan menganalisis data transaksi keuangan tersebut[8], [9].  Dengan  menerapkan  metode  association  rule dalam data mining, data yang tersimpan dapat diolah untuk  menghasilkan  informasi  baru  berupa  pola penjualan.  Informasi  mengenai  pola  penjualan  ini dapat  menjadi  sumber  wawasan  bagi  pihak  toko, membantu  mereka  dalam  menentukan  produk  mana yang  perlu  dilakukan  perbanyakan  stok  agar  dapat selalu memenuhi kebutuhan konsumen.
Proses  analisis  penentuan  pola  pembelian  atau penjualan  suatu  barang  menggunakan  data  mining telah  banyak  dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya. Beberapa  penelitian  tersebut  diantaranya  yaitu, penelitian  yang  dilakukan  oleh  ([10].  Talaumbanua menyatakan  bahwa  Penerapan  Algoritma    Apriori Untuk Mencari Pola Penjualan Produk Rumah Tangga Berbasis Web Pada Toko Subur Furnitur pada Serpong
Tangerang  Selatan    adalah    solusi    yang  tepat  tepat untuk  menampilkan  item-item  dan  detailnya  untuk penjualan,    dan    memberikan  rekomendasi  item berdasarkan  item  yang  dipilih  [11].  Penelitian  yang sama  juga  dilakukan  oleh  Pratama  Haryandi,  Yuni Widiastiwi,  dan  Nurul  Chamidah  dengan  penelitian berjudul “Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Pola  Penjualan  Produk  Herbal  (Studi  Kasus:  Toko Hanawan  Gemilang)”  menyatakan  bahwa  algoritma apriori  bisa  digunakan  dalam  menganalisis  data transaksi penjualan obat herbal dan menghasilkan pola penjualan  yang    berupa    aturan-aturan    asosiasia  [7]. Penelitian serupa juga dilakukan oleh T Kurniana,  A Lestari,  E  D  Oktaviyani  dengan  penelitian  berjudul “Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk  Mencari  Pola Transaksi Penjualan Berbasis Web pada Cafe Sakuyan Side”  menyebutkan  bahwa  hasil  pola  penjualan  ini dapat  digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam menyusun  strategi  penjualan  yakni  rekomendasi pembuatan  paket  menu  dan  rekomendasi  penawaran produk  tambahan  atau  biasa  disebut  sebagai  cross- selling  [12].    Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh Suprianto dengan penelitian berjudul “Implementation of  Apriori  Algorithm  for  Analysis  of  Consumer Purchase  Patterns”  menyatakan  bahwa  analisis  pola pembelian konsumen menggunakan algoritma apriori pada aplikasi ini, bisa memberikan aturan perkumpulan  dengan  memberikan  dukungan  nilai minuman  dan  kepercayaan  minuman  sebagai  acuan [13].  Keempat  penelitian  ini  memiliki  tujuan  yang sama  yaitu  untuk  mengetahui  pola  pembelian konsumen  dengan  menggunakan  algoritma  apriori. Pendekatan  ini  dilakukan  dengan  mengolah  data transaksi  penjualan  produk.  Dalam  semua  penelitian tersebut,  algoritma  apriori  berhasil  mengidentifikasi pola produk yang sering dibeli oleh pelanggan secara bersamaan.
Upaya  pemasaran  dilakukan  dengan  tujuan meningkatkan penjualan dan menginspirasi konsumen untuk  membeli  produk[14],  [15],  [16].  Salah  satu strategi yang digunakan adalah memberikan rekomendasi  produk  kepada  konsumen,  yang  dapat diimplementasikan  dengan  menentukan  rekomendasi produk  yang  sesuai.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian ini  akan  menerapkan  algoritma  apriori  untuk melakukan  identifikasi  pola  transaksi  penjualan berdasarkan produk yang sering dibeli oleh konsumen secara  bersamaan.  Penerapan  algoritma  apriori  akan membantu  dalam  pembentukan  kandidat  kombinasi item,  yang  kemudian  akan  dicek  apakah  kombinasi tersebut memenuhi parameter support dan confidence minimum  yang  telah  ditetapkan  oleh  pengguna. Dengan  adanya  sistem  ini,  diharapkan  dapat membantu  pihak  toko  dalam  merancang  strategi penjualan  berdasarkan  pola  transaksi  penjualan  yang berhasil diidentifikasi[17].

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  dapat  digunakan  untuk menemukan  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  batas dukungan  dan  kepercayaan  dengan  menggunakan analisis  keranjang  pasar.  Pada  tahap  pertama, algoritma  melakukan  ekstraksi  sistematis  tanpa memeriksa  semua  kandidat,  dan  pada  tahap  kedua, algoritma  mengekstrak  aturan  yang  kuat.  Kumpulan item  yang  sering  muncul  bersamaan  dalam  data transaksi  disebut  "Frequent  itemsets".  Jika  barang  A dan  B  biasanya  dibeli  bersama  di  toko,  misalnya. Algoritma  ini  akan  menguji  pengetahuannya  tentang Frequent itemsets sering setelah menemukannya untuk menggali  lebih  banyak  informasi.  Metode  berulang digunakan oleh Apriori[18].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  alat  yang  memungkinkan pengguna  mengakses  data  besar  dengan  cepat. Pengertian yang secara khusus dari data mining adalah suatu  proses  ekstraksi  atau  penggalian  data  dan informasi  yang  sangat  besar,  yang  belum  diketahui sebelumnya, namun dapat dipahami dengan baik dari database  yang  besar  dan  digunakan  untuk  membuat keputusan  penting  bagi  bisnis.  Data  mining  adalah pengumpulan  metode  untuk  menemukan  pola  yang tidak diketahui dalam data yang telah dikumpulkan. Ini memungkinkan  pengguna  menemukan  pengetahuan dalam  data  database  yang  tidak  mungkin  diketahui oleh pengguna[19].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart CRIPS DM
Gambar 1 . Tahapan CRIPS-DM[20]
Penelitian  ini  menggunakan  salah  satu  metode yang ada pada data mining yaitu CRIPS-DM. CRISP- DM  adalah  suatu  model  proses  data  mining,  juga dikenal  sebagai  kerangka  kerja  data  mining,  yang pertama  kali  muncul  pada  tahun  1996.  Model  ini dikembangkan  melalui  kolaborasi  lima  perusahaan, yaitu Integral Solutions Ltd (ISL), Teradata, Daimler AG,  NCR  Corporation, dan OHRA  [21]. Proses data mining berdasarkan CRISP-DM terdiri dari enam fase. Berikut adalah penjelasan mengenai enam tahap Siklus
Hidup  Proyek  Data  Mining  menurut  Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). a. Business Understanding Phase Pada  fase  ini  dilakukan  penentuan  tujuan  proyek dan juga kebutuhan dalam lingkup bisnis yang ada. Selain itu menerjemahkan sasaran dan pembatasan ke  dalam  formulasi  masalah  dalam  konteks  data mining.  Pada  tahap  ini  juga  akan  dilakukan persiapan  strategi  awal  untuk  mencapai  tujuan yang telah ditentukan.
b. Data Understanding Phase Pada  fase  ini  akan  dilakukan  pengumpulan  data dan  melakukan  analisis  data  yang  ada  untuk mengetahui fungsi data hingga bisa menyelesaikan masalah yang ada.
c. Data Preparation Phase Pada  fase  ini  akan  dilakukan  penyiapan  data dengan  cara  melakukan  pemilihan  atribut  yang akan digunakan, melakukan pembersihan data, dll. Gunanya  yaitu  agar  data  yang  ada  siap  untuk dilakukan pengolahan pada tahap selanjutnya.
d. Modelling Phase Pada fase ini dilakukan pemilihan algoritma untuk melakukan  pengolahan  data.  Jika  perlu,  langkah- langkah  dapat  kembali  ke  tahap  pemrosesan  data untuk mengubah data menjadi format yang sesuai dengan persyaratan teknik datamining tertentu.
e. Evaluasi Pada fase ini hasil data mining yang telah diproses akan dilakukan evaluasi untuk memastikan model yang  dihasilkan  sesuai  dengan  tujuan  yang  telah ditetapkan.

## 3.2. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  termasuk  dalam  kategori aturan  asosiasi  dalam  bidang  data  mining.  Aturan tersebut  mengindikasikan  hubungan  antara  beberapa atribut dan sering disebut sebagai affinity analysis atau market  basket  analysis .  Analisis  asosiasi,  atau association rule mining , merupakan suatu teknik data mining  yang  digunakan  untuk  menemukan  aturan kombinasi item [22]. Salah  satu tahap penting dalam analisis  asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak peneliti adalah analisis pola frekuensi tinggi ( frequent pattern  mining )  [23].  Penentuan  signifikansi  suatu asosiasi  dapat  diukur  melalui  dua  parameter,  yaitu support  dan  confidence.  Support  mengindikasikan persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam  database, sedangkan  confidence  mengukur  kekuatan  hubungan antar-item dalam aturan asosiasi [24].

## 3.3. Association Rule
Association  rules  adalah  salah  satu  teknik dalam data mining yang digunakan untuk menemukan pola  frekuensi  tinggi  di  antara  sejumlah  besar transaksi. Untuk mencapai tingkat frekuensi tersebut, pengguna  harus  menentukan  nilai  min_support  dan min_confidence  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya [25]. Dari setiap data transaksi, teknik ini mendukung sistem keterkaitan antar item melalui identifikasi pola
dalam transaksi yang terjadi. Dalam [26] Interestingness  measure  yang  digunakan  mencakup dua faktor utama:
a. Support Support adalah suatu metrik yang mengindikasikan sejauh mana suatu item atau itemset mendominasi keseluruhan  transaksi.  Ini  mengukur  frekuensi kemunculan item atau itemset dalam dataset.
b. Confidence Confidence  adalah  ukuran  yang  menunjukkan sejauh  mana  dua  item  memiliki  hubungan  antar satu  sama  lain  secara  kondisional,  berdasarkan suatu  kondisi  tertentu.  Ini  mengukur  seberapa sering item atau itemset B muncul ketika item atau itemset A juga muncul.
Dengan menggunakan kedua metrik ini, kita dapat menilai seberapa penting atau menariknya suatu aturan asosiasi  dalam  data  mining.  Metode  dasar  dalam analisis asosiasi terdiri dari dua tahap utama: a. Analisis  Pola  Frekuensi  Tinggi  pada  tahap  ini, dilakukan  pencarian  kombinasi  item yang memenuhi  syarat  minimum  nilai  support  dalam basis  data.  Nilai  support  suatu  item  dihitung menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 =  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% (1) untuk mencari  nilai  dari  dua  item  dapat menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵)
=  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴, 𝐵
 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100%.   (2)
b. Pembentukan  aturan  asosiatif  dilakukan  setelah semua pola frekuensi tinggi berhasil diidentifikasi. Pada  tahap  ini,  dicari  aturan  asosiatif  yang memenuhi syarat minimum untuk nilai confidence dengan  menghitung  confidence  aturan  asosiatif A ∪ B.  Nilai  confidence  dari  aturan  A ∪ B  dihitung menggunakan rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃(𝐵|𝐴)
=  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴, 𝐵
 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑥 100%     (3)

## 3.4. Pengujian
Metode  pengujian  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  lift  ratio.  Metode  lift  ratio mengukur  seberapa  akurat  rule  yang  telah  dibentuk berdasarkan  nilai  support  dan  confidence[27].  Hasil perhitungan  lift  ratio mencerminkan  validitas transaksi,  menunjukkan  seberapa  sering  produk  A dibeli  bersamaan  dengan  produk  B.  Rumus  lift  ratio dapat dirumuskan sebagai berikut:

## 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜
= 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴  𝐵)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 𝑥 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵 𝑥 100%.        (4)
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Transaksi Penjualan
Pada  tahap  ini  berfungsi  untuk  mencari kombinasi item yang memenuhi persyaratan minimum nilai  support  yang  ada  pada  database.  Pada  Tabel merupakan data penjualan pada Toko Yusuf terhitung mulai dari 1 November 2023 – 18 November 2023.
Tabel 1 . Data Transaksi Penjualan Toko Yusuf
Tanggal Transaksi Barang 1 … Barang 11 1/11/2023 T0000001 air mineral … 1/11/2023 T0000002 cimory yogurt … 1/11/2023 T0000003 kentang goreng … 1/11/2023 T0000004 telur … 1/11/2023 T0000005 goodtime kukis … 1/11/2023 T0000006 air mineral … 1/11/2023 T0000007 Bakso … 1/11/2023 T0000008 Beras … … … … … 18/11/2023 T0001000 chocolatos matcha …

## 4.2. Pembentukan 1 Itemset
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  algoritma Apriori  adalah  pembentukan  itemsets  dari  1-itemsets hingga  tidak  ada  nilai  kombinasi  itemsets  yang memenuhi  nilai  minimum  support  atau  tidak  dapat digabungkan  dengan  itemsets  lainnya.  Bisa  dilihat pada tabel 2 menyajikan hasil pembentukan 1 itemset yang  menunjukan  hasil  perhitung  jumlah  dan  nilai support setiap item. Berikut adalah contoh perhitungan nilai  dukungan  untuk  himpunan  item  tunggal  (1- itemsets) :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇𝑒𝑙𝑢𝑟) = 184 1000 𝑥 100%
= 0,184 Tabel 2 . Pembentukan 1 Itemsets Item Jumlah Support Air Mineral 187 0,187 Telur 184 0,184 Kentang Goreng 166 0,166 Cokelat collate 100 gram 133 0,133 Goodtime kukis 131 0,131 Chocolatos matcha 131 0,131 Susu indomilk vanilla 900 ml 95 0,095 Bolu stroberi 84 0,084 …. …. …. Cabai 1 0,001
Proses  selanjutnya  yaitu  dilakukan  filter  data dengan  min_support  yaitu  5%  untuk  mendapatkan frequent 1 itemset. Item yang memiliki nilai support di bawah 5% selanjutnya tidak masukkan kedalam table frequent 1 itemset, bisa dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Frequent 1 Itemset Item Jumlah Support Air Mineral 187 0,187 Telur 184 0,184 Kentang Goreng 162 0,162 Cokelat collate 100 gram 133 0,133 Goodtime kukis 131 0,131 Chocolatos matcha 131 0,131
4.3. Kombinasi 2 Itemset dengan min_support 5% Setelah  dilakukan  1  itemset  maka  selanjutnya data tersebut akan dilakukan pembentukan 2- itemsets . Bisa  dilihat  pada  tabel  2  menyajikan  hasil pembentukan  2  itemset  yang  menunjukan  hasil perhitung jumlah dan nilai support setiap item. Contoh perhitungan nilai support untuk 2- itemsets yaitu:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇𝑒𝑙𝑢𝑟, 𝐴𝑖𝑟 𝑀𝑖𝑛𝑒𝑟𝑎𝑙) = 35
1000 𝑥 100%
= 0,035 Tabel 4 . Pembentukan 2 Itemsets Item Jumlah Support Kentang goreng, telur 39 0,039 Air mineral, telur 35 0,035 Cokelat collate 100 gram, Air mineral 3 0,03 Chocolatos matcha, telur 24 0,024 Air mineral, susu indomilk vanilla 900 ml 23 0,023 Beras, Air mineral 22 0,022 Sari roti coklat, telur 22 0,022 Air mineral, Chocolatos matcha 21 0,021 …. …. …. Susu indomilk vanilla 900 ml, telur 21 0,021
Proses  selanjutnya  yaitu  dilakukan  filter  data dengan  min_support  yaitu  3%  untuk  mendapatkan frequent 2 itemset. Item yang memiliki nilai support di bawah 3% selanjutnya tidak masukkan kedalam table frequent 2 itemset, bisa dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 Frequent 2 Itemset Item Jumlah Support Kentang goreng, telur 39 0,039 Air mineral, telur 35 0,035 Cokelat collate 100 gram, Air mineral 3 0,03

## 4.4. Aturan Asosiasi
Proses  selanjutnya  yaitu  dilakukan  perhitungan aturan asosiasi untuk mengetahui hubungan antar satu atribut  dengan  atribut  yang  lainnya.  Contoh perhitungan confidence jika  konsumen  membeli kentang goreng, maka membeli telur yaitu
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑇𝑒𝑙𝑢𝑟, 𝐴𝑖𝑟 𝑀𝑖𝑛𝑒𝑟𝑎𝑙) = 35 184 𝑥 100%
= 0,19
Maka  selanjutnya  perlu  dilakukan  pengujian untuk  menentukan  bahwa  aturan  asosiasi  telah  valid.
Contoh perhitungan lift ratio jika konsumen membeli kentang goreng, maka membeli telur yaitu :
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 0,039 0,162 𝑥 0,184 𝑥 100% = 1,308 Tabel 6 . Pembentukan Aturan Asosiasi Item Support Confidence Lift Ratio Kentang goreng, telur 0,039 0,19 1,308 Air mineral, telur 0,035 0,19 0,017 Cokelat collate 100 gram, Air mineral 0,03 0,225 1,206
Berdasarkan  nilai  support    bahwa  item  dengan nama Kentang Goreng dan Telur paling sering muncul dan  menjadi  pilihan  bagi  pelanggan  dengan  support 0,039, confidence 0,19, dan lift ratio mencapai 1,308. Pola pembelian barang tersebut, pengelola perusahaan dapat memprediksi kebutuhan pasar yang akan datang, memperhitungkan stok barang yang perlu diperbanyak atau  dikurangi  berdasarkan  minat  pelanggan,  dan mengatur tata letak produk dengan lebih baik.
Berdasarkan  dari  keempat  penelitian  terkait, yang dimana  memiliki tujuan untuk  mengetahui pola pembelian konsumen dengan menggunakan algoritma apriori.  Pendekatan  ini  dilakukan  dengan  mengolah data transaksi penjualan produk[3], [5]. Dalam semua penelitian tersebut, algoritma apriori berhasil mengidentifikasi pola produk  yang sering dibeli oleh pelanggan  secara  bersamaan.  Peneliti  melakukan pengolahan  data  transaksi  untuk  melakukan  analisa pola pembelian pada Toko serba dengan menggunakan algoritma apriori dan melakukan pengujian dengan lift ratio.  Dengan        adanya  penelitian  ini  diharapkan mampu  untuk  memberikan  solusi  terhadap  pemilik toko  untuk  mengantisipasi  kebutuhan  stok  produk  di masa mendatang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  uji  coba yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa proses analisis  dapat  membantu  pemilik  toko  dalam mengantisipasi  ketersediaan  produk  yang  paling banyak  terjual.  Proses  pengujian  menghasilkan  nilai frequent  yang  tinggi  untuk  setiap  item  produk  yang terjual.  Dari  aturan  asosiasi  yang  ditemukan,  dapat diperoleh  pola  pembelian  barang,  di  mana  para pelanggan  lebih  sering  membeli  barang  Air  Mineral. Hasil  perhitungan  menggunakan  Algoritma  Apriori menunjukkan  bahwa  item  dengan  nama  Kentang Goreng  dan  Telur  paling  sering  muncul  dan  menjadi pilihan  bagi  pelanggan  dengan  support  0,039, confidence 0,19, dan lift ratio mencapai 1,308. Dengan mengetahui pola pembelian barang tersebut, pengelola perusahaan dapat memprediksi kebutuhan pasar yang akan datang, memperhitungkan stok barang yang perlu diperbanyak  atau  dikurangi  berdasarkan  minat pelanggan,  dan  mengatur  tata  letak  produk  dengan lebih  baik.  Dengan  demikian,  pengetahuan  tentang
pola  pembelian  barang  dapat  meningkatkan  omset toko.  Pengolahan  data  asosiasi  yang  baik,  jika diterapkan  dengan  baik  dapat  signifikan  membantu meningkatkan omset perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Setyadi,  A.  A.  Rahman,  and  A.  ’  Ang Subiyakto, “The Role of Information Technology in Governance Mechanism for Strategic Business Contribution:  A  Pilot  Study,” International Journal On Informatics Visualization , vol. 7, no. 3–2,  pp.  2135–2144,  2023, [Online].  Available: www.joiv.org/index.php/joiv
[2]  R. Diyah Saputri et al. , “Perancangan Website E-
Commerce IFSTORE Dengan Metode
Waterfall,” Jurnal  Ilmu-ilmu  Informatika  dan Manajemen , vol. 17, no. 2, 2023.
[3]  E. N. Tarigan, Dedy Agung Prabowo, and Resad Setyadi, “Analisis Perbandingan Webqual dan E- Servqual  Terhadap  Website  PMB  ITTP,” Pixel :Jurnal  Ilmiah  Komputer  Grafis ,  vol.  16, no. 2, pp. 14–25, Dec. 2023, doi: 10.51903/pixel.v16i2.1239.
[4]  N.  A.  A.  Anggara,  J.  Hutahaean,  and  M.  Iqbal, “Penerapan Customer Relationship Management (CRM)  Dalam  Sistem  Informasi  Penjualan Kosmetik Berbasis Web,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 3,  no.  4,  pp.  480–488,  Mar.  2022,  doi: 10.47065/bits.v3i4.1440.
[5]  R.  Fauzan,  I.  Haq,  R.  Pandiya,  and  R.  Setyadi, “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Keuangan Tingkat RT Menggunakan  Metode Agile,” 2024.
[6]  Sunarti, F. Handayanna, and E. Irfiani, “Analysis of  Food  Sales  Patterns  Using  the  Apriori Algorithm,” 2021.
[7]  M.  Safar  and  I.  Suana,  “PENERAPAN ALGORITMA  APRIORI  DALAM  ANALISIS DATA PENJUALAN DI KOPERASI CENDEKIA MAN INSAN CENDEKIA JAMBI,” vol. 2, no. 1, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.icjambi.id/index.php/jbic/index
[8]  A. Iftitah and R. Setyadi, “Penerapan Algoritma C.45  Untuk  Analisis  Pengadaan  Peralatan  dan Mesin  Kantor,” Journal  of  Information  System Research (JOSH) , vol. 4, no. 2, pp. 434–442, Jan. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2673.
[9]  A. Thoriq Basalamah and R. Setyadi, “Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Tingkat Penyelesaian Pendidikan Di Provinsi Indonesia,” 2023, [Online]. Available: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
[10]  A.  Telaumbanua,  M.  Giatman,  and  E.  Nazar, “Jurnal  Bisnis  dan  Manajemen  EFEKTIVITAS PENINGKATAN MOTIVASI
ENTREPRENEURIAL MELALUI PEMBELAJARAN  ENTREPRENEURSHIP,” 2020. [Online]. Available: http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jbm
[11]  V. Syafira Rifania and E. Penulis Korespondensi,
“Penerapan  Algoritma  Apriori  Dalam  Mencari Pola Pembelian Konsumen,” vol. 2, no. 2, 2023, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[12]  N.  N.  Merliani,  N.  Isnaeni  Khoerida,  N.  Tri Widiawati,  L.  Adi  Triana,  and  P.  Subarkah, “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi Penjualan  Untuk  Rekomendasi  Menu  Makanan Dan Minuman,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Attribution , 2022, doi: 10.25077/TEKNOSI.v8i3.2022.009-016.
[13]  A.  Prasetyo,  H.  Purwanto,  and  I.  Kholil, “IMPLEMENTATION OF
APRIORI ALGORITHM  WITH  CUSTOMER  ORDER PATTERN ANALYSIS FOR
DETERMINATION  OF  RAW  MATERIAL INVENTORY,” 2021, doi: 10.34288/jri.v3i3.85.
[14]  I.  Rachmawati  and  R.  Setyadi,  “Evaluasi Usability Pada Sistem Website Absensi Menggunakan  Metode  SUS,” Journal  of Information System Research (JOSH) , vol. 4, no. 2, pp. 551–561, Jan. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2868.
[15]  R.  A.  Rao  and  R.  Setyadi,  “Analisis  UX  Pada Aplikasi  SISMIOP  Bapenda  Kab.  Pemalang Menggunakan Metode User Experience Questionnaire,” Media Online) , vol. 3, no. 6, pp. 1263–1271, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.816.
[16]  N. A. J. Putri and R. Setyadi, “Analisis Kepuasan Pengguna  Website  TVCCTube  Menggunakan Metode  Webqual  4.0,” Journal  of  Information System Research (JOSH) , vol. 4, no. 2, pp. 714– 722, Jan. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2951.
[17]  Y. Sitorus, S. Astiti, and R. Setyadi, “Evaluation Of  The  Level  Of  Usefulness  Of  The ‘Jeknyong’ � Application  Using  The  Computer
System Usability Questionnare (CSUQ) Method,” Journal  of  Informatics  Information System  Software  Engineering  and  Applications (INISTA) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  92–103,  May  2023, doi: 10.20895/inista.v5i2.1004.
[18]  J. R. Gumilang, “IMPLEMENTASI ALGORITMA  APRIORI  UNTUK  ANALISIS PENJUALAN  KONTER  BERBASIS  WEB,” Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat Lunak  (JATIKA) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  226–233, 2020, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
[19]  C.  Zai  and  T.  Komputer,  “IMPLEMENTASI DATA  MINING  SEBAGAI  PENGOLAHAN DATA.”
[20]  J. Keuangan et al. , “Implementation Of Extreme Gradient Boosting Algorithm For Predicting The Red  Onion  Prices.”  [Online].  Available: http://ejournal.uika- bogor.ac.id/index.php/MONETER/index [21]  P. N. Saputri et al. , “Implementation Of Extreme Gradient Boosting Algorithm For Predicting The Red  Onion  Prices,” Moneter:  Jurnal  Keuangan dan Perbankan , vol. 11, no. 1, pp. 18–27, 2023, doi: 10.32832/moneter.v11i1.55.
[22]  A. A. Widodo and I. A. Fachrudin, “PREDIKSI ITEMSET
PROMOSI PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE MARKET BASKET  ANALYSIS,” KONVERGENSI ,  vol. 18, no. 1, pp. 18–24, 2022, doi: 10.30996/konv.v18i1.5645.
[23]  D.  M.  Efendi  and  P.  Riswanto,  “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN  PUPUK  DENGAN  METODE ALGORITMA APRIORI,” Jurnal Informasi dan Komputer ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  16–21,  2021,  doi: 10.35959/jik.v9i1.196.
[24]  V.  S.  Rifania,  S.  Saniman,  and  A.  Azlan, “Penerapan  Algoritma  Apriori  Dalam  Mencari Pola  Pembelian  Konsumen,” Jurnal  Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 2,
no.
2,
p. 201, 2023,
doi:
10.53513/jursi.v2i2.5750.
[25]  Sriyanto,  Ahmad  Fauzi,  and  Candra  Zonyfar, “Data  Mining  Penerapan  Algoritma  Apriori untuk Analisis Data Transaksi Sistem Inventory (Studi  Kasus  PT  ABC  President  Indonesia),” Scientific  Student  Journal  for  Information, Technology  and  Science ,  vol.  III,  no.  1,  p.  143, 2022.
[26]  S. A. Putri and Faizal Eko Cahyono, “Penerapan Algoritma Apriori Dalam Penentuan Best Seller Produk  di  FROZENIN.BUN,” JSAI  (Journal Scientific and Applied Informatics) , vol. 5, no. 2, pp. 49–60, 2022, doi: 10.36085/jsai.v5i2.2868.
[27]  R.  Rahayu  and  H.  Soetanto,  “Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Pola
Pembelian  Komsumen  pada  Toko  Plastik Saraswati,” 2022. [Online].
Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/