## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2615-6334 (Online) ISSN 2087-5347 (Print)
Herfia Rhomadhona 1 *, Winda Aprianti 2 , Jaka Permadi 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Tanah Laut 1,2,3 Jl. A.Yani Km. 6.5 Ds Panggung, Kabupaten Tanah Laut 70815
* Corresponding Author: herfia.rhomadhona@politala.ac.id
Abstract — Currently, the business competition in the culinary field is very tight. Second Home is a culinary  business  that  sells  various  coffee  products  that  are  in  demand  by  the  public.  The  large number of various coffee products causes a lot of sales transaction data to be generated by Second Home. The sales data is not managed properly, causing accumulation and useless data. The level of useless data can be minimized by using a data mining approach. The Data Mining approach aims to provide new information from coffee product sales data. Apriori algorithm is one of the algorithms of data mining that is able to find out association rules based on consumer buying patterns. Based on  consumer  purchasing  patterns  for  coffee  products,  the  owner  of  Second  Home  can  provide recommendations  or  promotions  for  certain  products.  The  dataset  used  in  this  study  is  566  sales transaction  data  from  March  to  May  2021.  The  application  of  data  mining  to  sales  data  with  the Apriori Algorithm produces 2 (two) association rules with a support value of 10% and confidence 60%.  The  results  showed  that  the  products  purchased  simultaneously  were  Banana  fields  and  Es Kopi Lava Yo Lah with a confidence value of 69.43%.
Keywords — Algoritma Apriori, Association Rules, Data Mining , Sales Data
I ntisari — Saat ini persaingan bisnis dibidang kuliner sangat ketat. Second Home merupakan salah satu usaha kuliner  yang  menjual aneka produk Kopi  yang diminati  masyarakat. Banyaknya aneka produk kopi menyebabkan banyak pula data transaksi penjulan yang dihasilkan Second Home. Data penjualan  tersebut  tidak  dikelola  dengan  baik  sehingga  menimbulkan  penumpukan  dan  tidak kebergunaan  data.  Tingkat  ketidakbergunaan  data  tersebut  dapat  diminimalisir  dengan menggunakan  pendekatan  data  mining.  Pendekatan  Data  Mining  bertujuan  untuk  memberikan informasi baru dari data penjualan produk Kopi. Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma dari data  mining  yang  mampu  mengetahui  aturan  asosiasi  berdasarkan  pola  pembelian  konsumen. Berdasarkan  pola  pembelian  konsumen  terhadap  produk  kopi  tersebut  pemilik  (owner)  Second Home dapat memberikan rekomendasi atau promosi produk tertentu. Dataset yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 566 data transaksi penjualan dari Maret sampai Mei 2021. Penerapan data mining  terhadap  data  penjualan  dengan  Algoritma  Apriori  menghasilkan  2  (dua)  aturan  asosiasi dengan  nilai  support  ≥10%  dan  confidence  ≥  60%.  Hasil  penelitian  menunjukkan  produk  yang dibeli  secara  bersamaan  adalah  Banana  fields  dan  Es  Kopi  Lava Yo  Lah  dengan  nilai confidence 69,43%.
Kata kunci — Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Data Mining, Data Penjualan

## Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Produk Kopi Menggunakan Algoritma Apriori
H. Rhomadhona, W Aprianti, J. Permadi, Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Produk Kopi Menggunakan Algoritma Apriori

## I. P ENDAHULUAN
Persaingan  bisnis  di  Indonesia  berbanding lurus  dengan  peningkatan  jumlah  usaha, khususnya subsektor kuliner. Dilansir dari laman kemenparekraf.go.ig  yang  menyatakan  bahwa subsektor  kuliner  merupakan  penyumbang terbesar  dari  PDB  (Produk  Domestik  Bruto) ekonomi  kreatif  yakni  sekitar  41%  dari  total PDB.  Peningkatan  perkembangan  usaha  pada subsektor  kuliner  didukung  oleh  2  (dua)  hal yaitu  adanya  perubahan  gaya  hidup  masyarakat yang semakin tinggi dan adanya teknologi  yang canggih  yang  dapat  melayani  permintan masyarakat. Akibatnya menimbulkan persaingan yang cukup ketat antar pelaku usaha kuliner [1].
Coffee shop merupakan usaha kuliner yang menjual  aneka  minuman  jenis  kopi  yang  sangat dinikmati oleh kalangan remaja milenial. Second Home merupakan salah satu Coffee shop (kedai kopi)  yang  ikut  bersaing  terhadap  kerasnya persaingan  usaha  kuliner  saat  ini.  Untuk menghadapi  persaingan  tersebut,  Second  Home menyediakan  berbagai  macam  jenis  minuman kopi  dan  memberikan  layanan  pesan  antar kepada konsumen.
Banyaknya  pesanan  konsumen  membuat  data penjualan  semakin  lama  semakin  banyak  pula. Data  penjualan  yang  tidak  dikelola  dengan  baik akan  menimbulkan  penumpukan  dan  tidak kebergunaan  data.  Tingkat  ketidakbergunaan data  tersebut  dapat  diminimalisir  dengan melakukan  analisa    terhadap    data    penjualan Coffee  shop  menggunakan  pendekatan  data mining.
Teknik data mining memiliki kemampuan untuk menggali  informasi  baru  berupa  pola  dan pengetahuan dari dataset [2]. Salah satu task data mining  yang  digunakan  untuk  mencari  pola hubungan  antar  beberapa  itemset  adalah Association  Rules.  Langkah  utama  pada Association  Rules  untuk  mengetahui  persentase kemunculan kombinasi item dan hubungan antar item yang  berbentuk  ―if….then..‖  atau ―jika..maka..‖  berdasarkan  aturan  asosiatif  [3], [4].    Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu algoritma yang efektif dalam menerapkan aturan asosiasi  untuk  menentukan  frekuensi  itemset, menemukan pola hubungan antar satu atau lebih
item  dalam  suatu  dataset  [5],  [6].  Algoritma Apriori cocok
digunakan dalam mengelompokkan item yang sering dibeli secara bersamaan  dalam  satu  waktu  dan  mengatur persediaan  produk  serta  mampu  menentukan pola  pembelian  produk.  Beberapa  peneliti  telah menerapkan  algoritma  Apriori  dalam  pembelian produk  pada  minimarket  [7]–[9].  Penelitian dilakukan  dengan  melihat  kecenderungan konsumen  dalam  membeli  barang  berdasarkan kombinasi 2 (dua) itemset, sehingga menghasilkan  sebuah  pengetahuan  baru  dimana pentingnya  pengaturan  tata  letak  barang  secara berdekatan  agar  mudah  mengetahui  keberadaan barang tersebut. Penelitian lain [10] menerapkan algoritma  Apriori  pada  pembelian  hasil  panen yang  juga  menggunakan  kombinasi  2  (dua) itemset  dengan  3  (tiga)  metrik  yaitu  support, confidence  dan  lift  ratio.  Hasil  penelitian tersebut  menemukan  3  (tiga)  pola  pembelian produk  yang  dibeli  secara  bersamaan  setiap transaksi  dengan  nilai  support  0.1,  nilai confidence lebih dari 0,3 dan nilai lift ratio > 1. Selain  itu,  [11]  menerapkan  Algoritma  Apriori dalam  penentuan  pengendalian  kualitas  produk yang  bertujuan  untuk  mengetahui  defect  dan item  defect  yang  sering  muncul  pada  proses injection PT  Juahn  Indonesia Bekasi. Penelitian menghasilkan  17  (tujuh  belas)  rules  dan  4 (empat)  itemset  dengan  nilai  support  0.7  atau 70%.  Metode  Association  Rules  dengan Algoritma Apriori digunakan untuk merekomendasikan  produk  yang  diinginkan pelanggan pada toko online. Adapun rekomendasi produk dilihat dari hubungan antar produk berdasarkan data transaksi. Nilai lift ratio yang  dihasilkan  dari  rule  tersebut  adalah  1,18 yang  artinya  rule  tersebut  memiliki  kekuatan hubungan antar item [12].
Berdasarkan  latar  belakang  dan  penelitian  yang telah diuraikan sebelumnya, penerapan Algoritma  Apriori  pada  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  pola  pembelian  produk  kopi yang  diminati  konsumen  pada  Coffee  shop Second  Home.  Selain  itu,  pemilik    Coffee  shop juga  dapat  menentukan  dan  mengembangkan promosi terhadap produk baru agar lebih terarah dan tepat sasaran.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 10, No. 02, hal. 65- 73, Oktober 2021

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian yang dilakukan dalam  penerapan  data  mining  terhadap  data penjualan yaitu ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian a. Identifikasi Masalah Penelitian ini diawali dengan mengidentifikasi    masalah  tentang  data penjualan    pada  Coffee  shop  Second  Home. Beberapa  data  penjualan  tersebut  diolah sedemikan hingga menggunakan metode Association  Rules  dengan  Algoritma  Apriori untuk  mengetahui  pola  pembelian  konsumen terhadap produk kopi.
b. Pengumpulan Data
Data  pada  penelitian  ini  merupakan  data sekunder dari Coffee shop Second Home berupa data-data transaksi penjualan pada bulan Maret- Juli  2021  berupa  laporan  penjualan  dan  copy struk pembelian.
c. Preprocessing Data
Pada  tahapan  ini  bertujuan  untuk menghilangkan  data  yang  tidak  memiliki  arti dalam  tahap  perhitungan  Algoritma  Apriori. Terdapat  2  (dua)  tahapan  padan  preprocessing data  yaitu  cleaning  data  dan  transformasi  data. Cleaning  data  yang  dilakukan  antara  lain memeriksa  duplikasi  data  dan  menghilangkan data yang tidak konsisten. Sedangkan transformasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini yaitu  menambahkan  kode  pada  struk  untuk memudahkan analisis data penjualan.
d. Association  Rules dengan  Algoritma Apriori
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  untuk mengetahui  pola  pembelian  konsumen  terhadap
produk kopi dari kumpulan data penjualan pada Coffee  shop  Second  Home  menggunakan metode  Association  Rules  dengan  Algoritma Apriori.

## B. Association Rules
Association Rules adalah salah satu metode data  mining  yang  bertujan  untuk  menemukan semua  aturan  asosiasif  dari  beberapa  himpunan item.  Tahapan  analisis  asosiasi  yang  perlu diperhatikan  dalam  Association  Rules  adalah frequent  patterns  yang  bertujuan  untuk mengetahui seberapa sering munculnya kombinasi  antar  item  [3],  [13].  Output  dari Association  Rules  berupa  beberapa  rule  atau aturan  asosiatif  yang  didapatkan  dari  beberapa kombinasi  item  untuk  menentukan  seberapa besar  hubungan  antar  item.  Penting  tidaknya suatu  aturan  assosiatif  diketahui  dari  dua parameter  yaitu support  dan  confidence  [3],  [6]. Support  merupakan  nilai  penunjang  dari persentase  kombinasi  item  yang  ditunjukkan pada Persamaan 1, sedangkan confidence adalah nilai  kepastian untuk  mengetahui  kuatnya hubungan  antar  item  dalam  aturan  assosiatif yang ditunjukkan pada Persamaan 2 [3].
(      )     (     ) (1)
(      )     (     ) (2)
Dimana  A  dan  B  merupakan  item  produk pada  Coffee  shop.  Persamaan  1  memerlukan informasi  mengenai  jumlah  transaksi  yang memuat  produk  A  dan  B  secara  bersamaa  serta total  transaksi.  Sedangkan  Persamaan  2 memerlukan informasi mengenai jumlah transaksi  yang  memuat  produk  A  dan  B  secara bersamaan,  serta  jumlah  transaksi  yang  memuat produk A.

## C. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  suatu  metode untuk menemukan pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu dataset (frequent itemset) [13].  Frequent  itemset  adalah  k-itemset  yang dimiliki  oleh  support  dimana  frequent  k-itemset yang  dimiliki  diatas  minimum  support  atau memenuhi  minimum  support.  Langkah  kerja Algoritma Apriori ditunjukkan pada Gambar 2.
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Preprocessing Data
Association Rules dengan Algoritma Apriori
H. Rhomadhona, W Aprianti, J. Permadi, Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Produk Kopi Menggunakan Algoritma Apriori
Gambar 2. Blok Diagram Algoritma Apriori

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Data Transaksi Penjualan Produk Kopi
Data  transaksi  penjualan  kopi  yang digunakan  untuk  perhitungan  manual  disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Transaksi Penjualan
Id Transaksi Data Transaksi 1 Caramel Macchiato, Es Kopi Lava Yo Lah, Hot Cappucino 2 Banana Fields, Cookies & Cream 3 Caramel Macchiato, Es Kopi Lava Yo Lah 4 Caramel Macchiato, Es Kopi Lava Yo Lah 5 Banana Fields, Iced Lemon Tea 6 Caramel Macchiato, Es Kopi Lava Yo Lah 7 Banana Fields, Es Kopi Lava Yo Lah, Hot Latte, Ice Americano, Iced Lemon Tea 8 Iced Chocolate, Iced Matcha 9 Es Kopi Lava Yo Lah, Hot Chocolate, Iced Chocolate 10 Es Kopi Lava Yo Lah, Es Kopi Ningrum 11 Es Kopi Lava Yo Lah, Hot Americano 12 Es Kopi Lava Yo Lah, Es Kopi Ningrum, Iced Mocha 13 Es Kopi Ningrum, Iced Chocolate 14 Es Kopi Lava Yo Lah, Iced Mocha, Hot Chocolate, Iced Lemon Tea Id Transaksi Data Transaksi 15 Es Kopi Lava Yo Lah, Iced Cappucino 16 Cookies & Cream, Es Kopi Lava Yo Lah Guna  memudahkan  pengerjaan  selanjutnya, dilakukukan pendataan atribut dalam dataset dan disimbolkan sebagai berikut.
1. Caramel Macchiato (A) 2. Es Kopi Lava Yo Lah (B) 3. Hot Cappucino (C) 4. Banana Fields (D) 5. Cookies & Cream (E) 6. Iced Lemon Tea (F) 7. Hot Latte (G) 8. Iced Americano (H) 9. Iced Chocolate (I) 10. Iced Matcha (J) 11. Hot Chocolate (K) 12. Es Kopi Ningrum (L) 13. Hot Americano (M)
14. Iced Mocha (N)

## B. Tabulasi Data Penjualan Produk Kopi
Langkah  selanjutnya  adalah  menyusun  data penjualan  sesuai  atribut  yang  terjual  di  setiap transaksi  dan  menjumlahkan  penjualan  setiap atribut  untuk  semua  transaksi,  sehingga diperoleh Tabel 2.

## Tabel 2. Dataset Transaksi

## ID  A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K  L  M  N
1 1  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
2 0  0  0  1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0
3 1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
4 1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
5 0  0  0  1  0  1  0  0  0  0  0  0  0  0
6 1  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
7 0  1  0  1  0  1  1  1  0  0  0  0  0  0
8 0  0  0  0  0  0  0  0  1  1  0  0  0  0
9 0  1  0  0  0  0  0  0  1  0  1  0  0  0
10 0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0 11 0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  0
12 0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  1  0  1
13 0  0  0  0  0  0  0  0  1  0  0  1  0  0
14 0  1  0  0  0  1  0  0  0  0  1  0  0  1 15 0  1  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0
Ttl  4  12  1  3  2  3  1  1  3  1  2  3  1  0
Ttl  pada  Tabel  2  menyatakan  jumlah  transaksi yang memuat item produk kopi.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 10, No. 02, hal. 65- 73, Oktober 2021

## C. Pembentukan 1-itemset
Pilih k=1 sehingga  hasil  1-itemset  dengan menggunakan  persamaan  (1)  untuk  menghitung nilai support .
(      )     (     )
(1)
(     )
Perhitungan nilai support item A:
( )
dengan  cara  yang  sama  dihitung  nilai support untuk item B – item M, sehingga diperoleh hasil 1- itemset pada Tabel 3.

## Tabel 3. 1-itemset
Item  Support    Item  Support Item Support A 25.00% F 18.75% K 12.50% B 75.00% G 6.25% L 18.75% C 6.25% H 6.25% M 6.25% D 18.75% I 18.75% N 12.50% E 12.50% J 6.25%
Tentukan minimum  support  = 10%,  kemudian pilih itemset yang  mempunyai support minimum  support pada  Tabel  3,  sehingga diperoleh Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Seleksi 1-itemset Item Support A 25.00% B 75.00% D 18.75% E 12.50% F 18.75% I 18.75% K 12.50% L 18.75% N 12.50%

## D. Pembentukan 2-itemset
Selanjutnya  pilih k=k+1 ,  yaitu  menentukan  2- itemset .    Gunakan  persamaan  1  untuk
menghitung support dari  transaksi  yang mengadung item A dan B.
(     )
Dengan  cara  yang  sama,  diperoleh  hasil  pada Tabel 5.
Tabel 5. 2- itemset item  support    item  support    item  support AB 25.00% AN 0.00% BN 12.50% AD 0.00% BD 6.25% DE 6.25% AE 0.00% BE 6.25% DF 12.50% AF 0.00% BF 12.50% DI 0.00% AI 0.00% BI 6.25% DK 0.00% AK 0.00% BK 12.50% DL 0.00% AL 0.00% BL 12.50%    DN 0.00% item  support    item  support EF 0.00% FL 0.00% EI 0.00% IK 0.00% EK 0.00% IL 6.25% EL 0.00% IM 0.00% EM 0.00% KL 0.00% FI 0.00% KM 6.25% FK 0.00% LM 0.00%
Selanjutnya  pilih  item  yang  mempunyai  nilai support 10%, sehingga diperoleh Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Seleksi 2- itemset
item support AB 25.00% BF 12.50% BK 12.50% BL 12.50% BN 12.50% DF 12.50%

## E. Pembentukan 3-itemset
Selanjutnya  pilih k=k+1 ,  yaitu  menentukan  3- itemset .
Gunakan persamaan 1 untuk
menghitung support dari  transaksi  yang mengadung item A, B, dan F.
((     )    )
H. Rhomadhona, W Aprianti, J. Permadi, Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Produk Kopi Menggunakan Algoritma Apriori
dengan cara yang sama diperoleh Tabel 7.

## Tabel 7. 3-itemset
item support item support ABF 0.00%    BFK 6.25% ABL 0.00%    BFN 6.25% ABK 0.00%    BFD 6.25% ABN 0.00%    BLK 0.00% BFL 0.00%
Tabel  6  menunjukkan  tidak  ada  itemset  yang memenuhi nilai support > 10%, maka pencarian itemset dihentikan.

## F. Pembentukan Aturan Asosiasi
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  nilai confidence terhadap  itemset  yang  memenuhi menggunakan Persamaan 2.
(       )    (   )
(   ) ( ) (   )
( ) (2) Nilai confidence untuk rule D E;
(      )    (   ) (     ) ( )
Nilai confidence untuk rule (       )    (   ) (     )
( )
Dengan cara yang sama diperoleh Tabel 8.
Tabel 8. Nilai confidence setiap rule
Rule Confidence Rule Confidence A 100.00% B 16.67% B A 33.33% L 66.67% B 16.67% B 16.67% F B 66.67% N 100.00% B K 16.67% D 66.67% K 100.00% F D 66.67%
Tentukan minimum  confidence  =  75% , kemudian  pilih itemset yang  mempunyai
confidence minimum  confidence, sehingga dihasilkan rules pada Tabel 9.
Tabel 9. Rules algoritma Apriori min_sup 10% &
min_conf 75% Rules Confidence 1 A Jika membeli Caramel Macchiato, maka juga membeli Es Kopi Lava Yo Lah 100.00% 2 K Jika membeli Hot Choccolate, maka juga membeli Es Kopi Lava Yo Lah 100.00% 3 N Jika membeli Iced Mocha, maka juga membeli Es Kopi Lava Yo Lah 100.00%

## G. Aplikasi Second Home Coffee
Aplikasi yang dibangun dapat memberikan rule asosiasi  berdasarkan  pada  data  produk  dan data transaksi yang tersimpan di dalamnya. Pada penelitian  ini  digunakan  31  data  produk minuman kopi yang dijual dan 566 data transaksi penjualan dari Maret sampai Mei 2021.
ERD pada aplikasi ini memiliki tiga entitas utama  yang  digunakan  untuk  keperluan menentukan  association  rule  dengan  Algoritma Apriori.
produk idproduk nama_produk transaksi nofaktur tanggal jam total detail_transaksi kddetail nofaktur idproduk tercatat 1 N memiliki 1 N

## Gambar 3. ERD
Pada  aplikasi  Second  Home  Coffee,  hanya owner yang  dapat  melakukan  dan  melihat  hasil perhitungan  Apriori.  Proses  bisnis  dari  aplikasi digambarkan pada diagram use case berikut.
owner masyarakat login logout mengelola produk melihat produk mengelola transaksi menjalankan apriori melihat rule asosiasi menambahkan produk unggulan melihat produk
unggulan
Gambar 4. Diagram Use Case
Tampilan aplikasi yang dibangun adalah sebagai berikut.
Gambar 5. Halaman beranda aplikasi Second Home Coffee
Owner  harus Login terlebih  dulu  untuk  dapat melakukan  perhitungan  Apriori.  Sebelum aplikasi  memproses  Apriori,  Owner  perlu menentukan  nilai  minimum support dan minimum confidence terlebih dulu.
H. Analisis Hasil Pengaruh Minimum Support terhadap Frequent Itemset
Pada  penelitian  ini  dilakukan  percobaan terhadap  beberapa  minimum support ,  untuk mengetahui  pengaruhnya  terhadap frequent itemset .  Minimum support yang  digunakan adalah 10%, 20%, 30%, 40% dan 50%.
Tabel 10. Frequent itemset yang terbentuk berdasarkan minimum support
Minimum Support k-itemset 10 % 2-itemset 20 % 1-itemset 30 % 1-itemset 40 % 1-itemset
Minimum Support k-itemset 50 % 1-itemset
Berdasarkan  pada  Tabel  10,  minimum support yang dapat membentuk 2-itemset adalah 10%.  Minimum support yang  lebih  besar  atau sama  dengan  20%  hanya  dapat  membentuk  1- itemset  saja,  dimana  belum  bisa  ditentukan association  rule pada  1-itemset  tersebut. Sehingga association  rule akan  terbentuk  pada 2-itemset dengan support di atas 10%.
I. Analisis Hasil Pengaruh Minimum Confidence terhadap Association Rule Percobaan selanjutnya adalah
mendapatkan association  rule menggunakan minimum support 10%  dengan  minimum confidence yang  bervariasi,  yaitu  60%,  65%, 70%, 75% dan 80%.
Tabel 11. Rule yang terbentuk dengan minimum support 10% dan minimum confidence yang beragam Minimum confidence Jumlah rule 60 % 2 65 % 1 70 % 0 75 % 0 80 % 0
Berdasarkan  pada  Tabel  11, rule yang didapatkan  dengan  minimum support 10%  dan minimum confidence 60%  adalah  sebanyak  2 rule . Rule yang  didapatkan  dengan  minimum support 10%  dan  minimum confidence 65% adalah  sebanyak  1 rule . Rule tidak  didapatkan untuk  minimum support 10%  dan  minimum confidence di  atas  65%. Rule yang  didapatkan dengan nilai confidence di atas 60% ditunjukkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Rule dengan support ≥10% dan confidence ≥ 60%
Rules Confidence 1 Jika customer membeli
Banana fields , maka membeli juga Es Kopi Lava Yo Lah
69,43% 2 Jika customer membeli
Iced Lemon Tea , maka
membeli juga Es Kopi Lava Yo Lah 64,35%
Rule yang  diperoleh  pada  Tabel  12  dapat dijadikan  landasan  pemberian  rekomendasi  oleh
H. Rhomadhona, W Aprianti, J. Permadi, Penerapan Data Mining Terhadap Data Penjualan Produk Kopi Menggunakan Algoritma Apriori
pemilik ( owner ) dari Second Home Coffee. Jika confidence yang  digunakan  di  atas  65%,  maka owner dapat  memberikan  promosi  dengan meberikan  potongan  harga  untuk  produk  Es Kopi  Lava  Yo  Lah  jika  pelanggan  membeli produk Banana Fields. Tapi jika confidence yang digunakan di atas 60%, potongan harga tersebut berlaku  juga  jika  pelanggan  membeli  produk Iced Lemon Tea.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  diatas  disimpulkan bahwa  sistem  mampu  mengetahui  produk  yang dibeli konsumen dengan melihat pola pembelian konsumen  yang  terdapat  pada  data  penjualan sehingga sistem tersebut dapat dijadikan sebagai landasan pemberian rekomendasi produk kepada pemilik  Coffee  shop.  Rekomendasi  yang  dapat diberikan  dengan  memperhatikan  rule  1  adalah memberikan  potongan  harga  untuk  produk  Es Kopi  Lava  Yo  Lah,  jika  pelanggan  membeli produk Banana Fields terlebih dahulu.
Penerapan Algoritma Apriori
menghasilkan  2  (dua)  aturan  asosiasi  untuk produk kopi yang sering dibeli secara bersamaan oleh konsumen yaitu Banana Fields dan Es Kopi Lava  Yo  Lah  dengan  nilai  confidence  69,43% sedangkan  Iced  Lemon  Tea  dan  Es  Kopi  Lava Yo Lah dengan nilai confidence 64,35%.
Untuk penelitian selanjutnya perlu dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan Algoritmya  yang  lain  untuk  mengetahui keberhasilan  rule  atau  aturan  asosiasi  yang dihasilkan oleh Algoritma Apriori.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Kementrian  Pendidikan  Kebudayaan  Riset dan Teknologi (Kemendikbud Ristek) yang telah membiayai  penelitian  ini  melalui  skema Penelitian DosenPemula Tahun Anggaran 2021
R EFERENSI
[1] M. Cicilia, ―Menparekraf: kuliner penyumbang  terbesar  PDB  ekonomi  kreatif,‖ Kemenparekraf/Baparekraf RI , 2021. https://pedulicovid19.kemenparekraf.go.id/me nparekraf-kuliner-penyumbang-terbesar-pdb- ekonomi-kreatif/.
[2] A.  Nugroho  and  Y.  Religia,  ―Analisis Optimasi  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes menggunakan Genetic Algorithm dan Bagging,‖ J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  Dan
Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 504–510, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3067.
[3] W. Aprianti, K. A. Hafizd, and M. R. Rizani, ―Implementasi Association  Rules dengan Algoritma Apriori pada Dataset Kemiskinan,‖ Limits  J.  Math.  Its  Appl. ,  vol.  14,  no.  2,  pp. 145–155, 2017.
[4] S.  Yakub,  A.  F.  Boy,  I.  Mariami,  and  B. Widjanarko, ―Penerapan Data Mining
Pengaturan  Pola  Tata  Letak  Barang  Pada Berkah  Swalayan  Untuk  Strategi  Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori,‖ J-SISKO TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist. Komput. TGD) , vol. 2, no. 1, pp. 69–75, 2019, doi: 10.53513/jsk.v2i1.91.
[5] M.  Safii  and  A.  Trydillah,  ―Implementasi Data  Mining  Dalam  Menentukan  Pola Pembelian  Obat  Dengan  Metode  Algoritma Apriori,‖ METHOMIKA  J.  Manaj.  Inform.
Komputerisasi  Akunt. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  66– 71, 2019, doi: 10.46880/jmika.Vol3No1.pp66-71. [6] N. D. Sari, B. S. Wiraatmadja, and A. Nasiri,
―Penerapan  Metode  Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Produk
Implementation  of Apriori Algorithm  for Determining  Product  Purchase  Patterns,‖ J. SISFOTENIKA ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–14, 2021, doi: 10.30700/jst.v11i1.1033.
[7] E. Elisa, ―Market Basket Analysis Pada Mini Market  Ayu  Dengan  Algoritma  Apriori,‖ J.
RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  472–478,  2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.280. [8] T. K. Husain and F. D. Amran, ―Analisis Pola Pembelian Produk pada E-Commerce Panenmart,‖ J.  Food  Syst.  Agribus. ,  vol.  4, no. 2, pp. 76–82, 2020, doi: 10.25181/jofsa.v4i2.1618.
[9] N. Fitrina, K. Kustanto, and R. T. Vulandari,
―Penerapan  Algoritma Apriori Pada  Sistem Rekomendasi Barang Di Minimarket Batox,‖ J.  TIKOMSIN  (Teknologi  Inf.  dan  Komun. Sinar  Nusantara) ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  21–27,
2018, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.376.
[10]  P. B. I. S. Putra, N. P. S. M. Suryani, and
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 10, No. 02, hal. 65- 73, Oktober 2021
S. Aryani, ―Analysis of Apriori Algorithm on Sales  Transactions  to  Arrange  Placement  of Goods  on  Minimarket,‖ Int.  J.  Eng.  Emerg. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 13–17, 2018.
[11]  O.  Pahlevi,  A.  Sugandi,  and  I.  D. Sintawati,  ―Penerapan  Algoritma Apriori Dalam  Pengendalian  Kualitas  Produk,‖ Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 272–278, 2018.
[12]  A.  Setiawan  and  F.  P.  Putri., ―Implementasi  Algoritma Apriori untuk
Rekomendasi  Kombinasi  Produk  Penjualan,‖ Ultim. J. Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 66–
71, 2020, doi: 10.31937/ti.v12i1.1644.
[13]  M. Fauzy, K. R. S. Wiharja, and I. Asror,
―Penerapan metode association rule menggunakan algoritma
Apriori pada simulasi  prediksi  hujan  wilayah  kota bandung,‖ J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi  Terap. , vol.  2,  no.  3,  pp.  221–227,  2016,  doi: 10.33197/jitter.vol2.iss3.2016.111.