## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 18-26 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.303

## Penentuan Asosiation Rule Pada Penjualan Produk UMKM Tugu Mulyo Menggunakan Metode Apriori
Cindi Wulandari 1,* , Lukman Sunardi 2 , Pebrian Syaifudin 1
1 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Kota Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan, Kota Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id, 2 lukmanmmci@gmail.com, 3 pebriansyaifudin9@gmail.com Email Penulis Korespondensi: cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Pondok Roti  memiliki banyak varian  yang ada,  mulai  dari roti  coklat, roti  mocca, roti  konde, roti  donat, roti  kelapa, roti strawberry dan roti nanas, roti kacang hijau, birthday cake, burger, hotdog, pizza, dengan begitu roti yang di produksi harus tepat agar roti dapat habis terjual tanpa ada roti yang basi dan berjamur karena tidak laku terjual. Banyaknya roti yang tidak terjual maka akan merugikan  pemilik  usaha.  Transaksi  yang  terjadi  dalam  sehari  cukup  banyak  pada  usaha  roti  ini.  Transaksi  penjualanpun  di  catat menggunakan  excel.  Banyaknya  jenis  dan  rasa  pada  roti  memberikan  kemudahan  dalam  pembeli  memilih  dan  membeli  roti  yang meraka inginkan dan sukai.  Dari data transaksi yang ada dapat dilihat pembeli lebih menyukai rasa tertentu.  Namun pros ini masih dirasa  kurang  oleh  pihak  toko  untuk  memprediksi  produk-produk  yang  paling  diminatai  sehingga  dapat  di  fokuskan  pada  produk tersebut. Untuk itu maka di perlukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi keunggulan dari sebuah produk atau produk mana yang paling di minati. Pada penelitian ini digunakan algoritma apriori untuk mendapatkan rule base pembelian produk pada toko Pondok Roti. Algoritma apriori nantinya akan digunakan untuk mencari kombinasi yang paling sering terjadi dari suatu item set. Data penelitian akan  disimulasikan  untuk  mendapatkan  rule  base  terbaik  menggunaan  aplikasi  weka.  Hasil  penelitian  berupa  asosiation  rule  pada penjualan produk pada toko roti tersebut dian kombinasi yang sering terjual adalah Jika Membeli Pancake Durian maka akan membeli Kue Sus, begitupun sebaliknya jika membeli kue sus maka bisa dipastikan pelanggan jug akan membeli pancake durian dengan nila i Confident 100%.
Kata Kunci: Transaksi; Data Mining; Metode Apriori
Abstract− Pondok Roti has many existing variants, ranging from chocolate bread, mocca bread, round bread, donut bread, coconut bread, strawberry bread and pineapple bread, green bean bread, birthday cake, burgers, hot dogs, pizza, so the bread that is produced must be right so that the bread can be sold out without any stale and moldy bread because it is not sold. The number of unsold breads will harm the business owner. Transactions that occur in a day are quite a lot in this bread business. Sales transactions are still recorded manually using excel, and existing data has not been managed properly to become new information that can help the management in bread production. The many types and flavors of bread make it easy for buyers to choose and buy the bread they want and like. Looking at existing transaction data,  it can be seen that buyers prefer  certain flavors.  Knowledge Discovery  in  Databases (KDD) is us ed to explain how the process of extracting information hidden in the database. Knowledge Discovery in Databases (KDD) and data mining are related to each other. This research uses the apriori algorithm to get a rule base for purchasing products at Pondok Roti stores. The apriori algorithm will later be used to find the most frequent combination of an itemset. Research data will be simulated to get the best rule base using the Weka application. The results of the research are in the form of association rules on the sale of Tugu Mulyo MSME products.
Keywords : Transaction; Data Mining; Apriori Method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  dalam  dunia  usaha  atau  bisnis  sangatlah  pesat,  baik  dari  segala  bidang  usaha  yang  ada  di  saat  ini. Banyaknya  usaha  yang  bermunculan  mengakibatkan  tingginya  persaingan  usaha  dalam  berbisnis[1][2].  Pelaku  usaha harus melakukan inovasi produksi usaha yang dimiliki. Hal ini dapat dilihat banyaknya produk yang sama ditawarkan pada  masyarakat  luas.  Usaha  atau  bisnis  yang  mulai  bermunculan  dari  bidang  makanan,  minuman,  fashion  hingga olahraga[3].  Salah  satu  bidang  usaha  makanan  yang  menjadi  primadona  adalah  bidang  roti.  Roti  merupakan  produk pangan berbahan dasar tepung terigu  yang di  fermentasi dengan ragi roti atau bahan pengembang lainnya  yang diolah dengan cara dipanggang[4]. Pondok Roti memiliki banyak varian yang ada, mulai dari roti coklat, roti mocca, roti konde, roti donat,roti kelapa, roti strawberry dan roti nanas, roti kacang hijau, birthday cake, burger, hotdog, pizza, dengan begitu roti  yang di produksi harus tepat agar roti dapat habis terjual tanpa ada roti  yang basi dan berjamur karena tidak  laku terjual. Banyaknya roti yang tidak terjual maka akan merugikan pemilik usaha. Transaksi yang terjadi dalam sehari cukup banyak  pada  usaha  roti  ini.  Transaksi  penjualanpun  dicatat  menggunakan  excel,  namun  data  tersebut  belum  dikelola secara baik untuk menjadi informasi baru yang bisa membatu pihak pengelola dalam memeproduksi roti yang nantinya paling  diminati  pelanggan.  Banyaknya  jenis  dan  rasa  pada  roti  memberikan  kemudahan  dalam  pembeli  memilih  dan membeli roti yang meraka inginkan dan sukai. Melihat data transaksi yang ada dapat dilihat pembeli lebih menyukai rasa tertentu.
Maka dengan keadaan yang seperti ini banyak roti yang dengan rasa tertentu tidak laku dan menjadi berjamur dan basi  mengakibatkan  kerugian.  Belum  adanya  pemanfaatan  transaksi  penjulaan  yang  ada  untuk  mendapatkan  pola pembelian  roti  sehinggan  dapat  memberikan  rekomendasi  produksi  roti.  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) digunakan  untuk  menjelaskan  bagaimana  proses  dalam  menggali  informasi  yang  tersembunyi  dalam  basis  data. Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan data mining memiliki kaitan satu sama lain. Data mining adalah bidang ilmu tentang menganalisis,  melakukan proses, pengmpulan, pembersihan data untuk mendapatkan informasi dari data. Data Mining juga merupakan proses untuk melakukan penggalian nilai tambah dalam sebuah data yag belum diketahui

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 18-26 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.303
informasinya yang ada pada data tersebut yang didapatkan dari basis data sistem[5][6][7]. Data mining memiliki teknik dalam penggalian datanya salah satu tekniknya adalah Association Rule.
Association  rule  adalah  suatu  prosedur  untuk  bagaimana  kita  mencari  hubungan  antar  itemset  yang  ada  pada sebuah data set yang telah di tentukan[8][9].  Association rule  memliki  banyak algoritma  yang dapat  di terapkan salah satunya adalah algoritma Apriori. Apriori adalah algoritma yang digunakan dalam mencapai pola dalam sebuah transaksi yang sering  muncul daru beberapa  item. Aturan Assosiasi diketahui dari 2 parameter nya  yaitu nilai support  dan nilai confidence[10][11].  Association  rule  meliputi  dua  tahap:  1)  Mencari  kombinasi  yang  paling  sering  terjadi  dari  suatu itemset 2) Mendefinisikan condition dan result[12]. Association Rule yang dilakukan dengan perhitungan nilai support dan nilai confidence[13][14]. Association rule dikatakan dapat terpenuhi jika nilai support dan nilai confiden lebih besar dari nilai  minimum  support dan nilai confidence  yang telah ditentukan[15]. Sebuah rule asosiasi dikatakan  interesting jika nilai support adalah lebih besar dari minimum 2 support dan juga nilai confidence adalah lebih besar dari minimum confidence. Ada beberapa penelitian yang di jadikan rujukan pada penelitian ini diantaranya penelitian yang di lakukan oleh  arif  dan  nita  tentang  penjualan  tiket  menggunakan  metode  algortima  apriori,  dengan  hasil  yang  di  peroleh berdasarkan bulan January – Desember 2018 selama 1 tahun dengan nilai support dan nilai confindence tertinggi adalah jika membeli tiket KM Lambelu maka akan membeli tiket KM Bukit Siguntang secara bersamaan dengan nilai support 75% dan nilai confidence 90%[16]. Penelitian selanjutnya oleh Iman dan kawan-kawan denagn penggunaan data mining dalam memprediksi penjualan buku hasil yang diperoleh berdasarkan tingkat pengujiannya  menghasilkan tingkat akurasi sebesar  95%[17].  Penelitian  berikutnya  yang  di  lakukan  oleh  Andre  dan  Farica  untuk  merokemdasikan  produk  jualan menggunakan metode Apriori  hasilnya adalha produk produk yang sering dibeli secara bersamaan yaitu Pom Pom 20x20, Pom Pom 30x30 dan Cake Topper[18]. Hasil dari peneliitan ini adalah jika pembeli membeli kue sus maka bisa dipastiakn akan di barengi dengan pembelian pancake durian begitu pula sebaliknya dengan nilai akurasi 100%.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian adalah gambaran alur penyelesaian permasalahan dalam Penentuan Asosiation Rule Pada Penjualan Produk UMKM Tugu Mulyo Menggunakan Metode Apriori, adapun  tahapan-tahapannya dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini dimana tahap awal yang dilakukan adalah mengidentifikasi masalah yang ada dengan melakukan penelitian di lokasi  yang  menjadi  tempat  penelitian  dan  di  dapatlah  permasalahan  tesebut  yaitu  belum  terkelolanya  data  produk combinasi yang  menjadi target paling laris pada toko terebut. Sehingga terkadang ada beberapa produk yang akhirnya tidak  laku.  Kemudian  selanjutnya  adalah  menentukan  metode  apa  yang  tepat  pada  penelitian  ini  sehingga  memperole hasil yang di harapakan. Setelah penentuan metode dan penerapanya pada penelitian kemudian di lakukan evaluasi apakah metode  ini  sesuai  atau  tidak  dengan  konteks  permasalahan  pada  peelitian.  Jika  sesua  dna  tidak  ada  kendala  maka penelitian ini di anggap berhasil namun jika terjadi eror maka akan di ulang kembali.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan aturan asosiasi dan mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu data. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola frekuensi (frequent pattern mining). Suatu asosiasi dapat diketahui penting atau tidak dapat  diukur menggunakan  parameter  support  dan  confidence.  Support  atau  nilai  penunjang adalah  ukuran  yang menunjukkan tingkat dominasi suatu item  dari keseluruhan transaksi, sedangkan confidence atau nilai kepastian adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi [12][19][20][21].
Selesi Evaluasi Pengujian Penentuan Metode Mengindetifikasi Masalah Mulai

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 18-26 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.303
1. Analisis Pola Frekuensi
Analisis  ini  dilakukan  untuk  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam database. Nilai support dengan menggunakan satu buah item diperoleh dengan menggunakan rumus berikut:
support(A) = jumlah transaksi mengnadung A total ransaksi (1)
Sedangkan untuk nilai support dengan dua buah item dapat diperoleh menggunakan rumus berikut: support (A, B) = P(A ∩ B)
support (A, B) = ∑ transaksi mengandung A dan B ∑ transaksi (2)

## 2.   Aturan
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  langkah  berikutnya  adalah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A – B menggunakan rumus berikut:
confidence = P(B|A) = ∑ transaksi mengandung A dan B ∑ transaksi mengandung A
(3)
Nilai yang dihasilkan kemudian diurutkan berdasarkan support dan confidence guna menentukan aturan asosiasi yang akan dipilih. Aturan diambil sebanyak “n” aturan yang memiliki hasil atau nilai terbesar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Sistem
a. Data Set
Data set penelitian yang digunakan adalah Data penjualan yang digunakan adalah data tahun 2022 yaitu data penjualan bulan Maret – Agustus 2022. Untuk perhitungan, penulisan menggunakan data sampel sebanyak 31 data transaksi. Data teresebut bisa diliaht pada tabel 1 dibawah ini;
Tabel 1. Data Transaksi Tanggal Transaksi Nama Barang 01/03/2022 Chocolate Pastry Cheese Pastry Almond Tuna 02/03/2022 Cheese Pastry Almond Tuna Tuna Pastry 03/03/2022 Almond Tuna Tuna Pastry Chocolate Pastry 04/03/2022 Tuna Pastry Chocolate Pastry Cheese Pastry 05/03/2022 Chocolate Pastry Cheese Pastry Almond Tuna 06/03/2022 Cheese Pastry Almond Tuna Tuna Pastry 07/03/2022 Almond Tuna Tuna Pastry Chocolate Pastry 08/03/2022 Tuna Pastry Chocolate Pastry Cheese Pastry 09/03/2022 Chocolate Pastry Cheese Pastry Almond Tuna b.   Alur Algoritma Apriori
1. Tentukan minimum support
Tahap  pertama  adalah  menentukan  minumum  support,  peneliti  menggunakan  minimum  suport  sebesar  40% dengan nilai confident sebesar 60%.
2. Iterasi 1 : hitung item-item dari support (transaksi yang memuat seluruh item) dengan men-scan database untuk 1- itemset,  setelah  1-itemset  didapatkan,  dari  1-itemset  apakah  diatas  minimum  support,  apabila  telah  memenuhi minimum  support,  1-itemset  tersebut  akan  menjadi  pola  frequent  tinggi.  Tabel  2  menunjukan  item-item  nama barang yang dijadiakan data:
Tabel 2. Data Transaksi Tabulasi Tanggal Transaksi Nama Barang Chocolate Pastry Cheese Pastry Almond Tuna Tuna Pastry 1/3/2022 1 1 1 0 2/3/2022 0 1 1 1 3/3/2022 0 1 1 1 4/3/2022 1 1 0 1 5/3/2022 1 1 1 0 6/3/2022 0 1 1 1 7/3/2022 1 0 1 1 8/3/2022 1 1 0 1 9/3/2022 1 1 1 0 10/3/2022 0 1 1 1

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 18-26 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.303
Tanggal Transaksi Nama Barang Chocolate Pastry Cheese Pastry Almond Tuna Tuna Pastry 11/3/2022 1 1 1 12/3/2022 1 1 1 Jumlah Item Set 8 10 9 9
Dengan menggunakan rumus support(A) = jumlah transaksi mengnadung A total ransaksi maka didapat nilaisupport pada iterasi 1 item set yang dapat dilihat pada tabel 3 dan 4 berikut ini:
Tabel 3. Inisial Nama Barang Ket Nama Produk P1 Chocolate Pastry P2 Cheese Pastry P3 Almond Tuna P4 Tuna Pastry Tabel 4. Hasil Iterasi 1 Item Set No  Item Trans Support (%) 1 P1 8 66,6666667 2 P2 10 83,3333333 3 P3 9 75 4 P4 9 75
Dari nilai support pada iterasi 1 item set yang terbentuk, maka seluruhnya memenuhi nilai support minimal yaitu 40%, maka selanjutnya akan dilanjutkan ke proses iterasi 2 item set.
3.  Iterasi 2 : untuk mendapatkan 2-itemset, harus dilakukan kombinasi dari k- itemset sebelumnya, kemudian scan database lagi untuk hitung item-item yang memuat support. itemset yang memenuhi minimum support akan dipilih sebagai pola frequent tinggi dari kandidat. Iterasi 2 item set dijabarkan pada tabel 5,6 dan 7 dibawah ini:
Tabel 5. Iterasi 2 Item Set P1-P2 dan P1-P3
No Nama Barang Ket No Nama Barang Ket P1 P2 P1 P3 1 1 1 Y 1 1 1 Y 2 0 1 N
2 0 1 N 3 0 1 N
3 0 1 N 4 1 1 Y
4 1 0 N 5 1 1 Y
5 1 1 Y 6 0 1 N
6 0 1 N 7 1 0 N
7 1 1 Y 8 1 1 Y
8 1 0 N 9 1 1 Y
9 1 1 Y 10 0 1 N
10 0 1 N 11 1 0 N 11 1 1 Y 12 1 1 Y 12 1 0 N Jumlah 6 Jumlah 5 Support 50 Support 41,7 Tabel 6 . Iterasi 2 Item Set P1-P4 dan P2-P3 No Nama Barang Ket No Nama Barang Ket P1 P4 P2 P3 1 1 0 N 1 1 1 Y 2 0 1 N 2 1 1 Y 3 0 1 N 3 1 1 Y 4 1 1 Y 4 1 0 N 5 1 0 N 5 1 1 Y 6 0 1 N 6 1 1 Y 7 1 1 Y 7 0 1 N 8 1 1 Y 8 1 0 N 9 1 0 N 9 1 1 Y 10 0 1 N 10 1 1 Y 11 1 1 Y 11 0 1 N

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 18-26 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.303
No Nama Barang Ket No Nama Barang Ket P1 P4 P2 P3 12 1 1 Y
12 1 0 N Jumlah 5 Jumlah 7 Support 41,7 Support 58,3 Tabel 7 . Iterasi 2 Item Set P3-P4 No Nama Barang Ket P2 P4 1 1 0 N 2 1 1 Y 3 1 1 Y 4 1 1 Y 5 1 0 N 6 1 1 Y 7 0 1 N 8 1 1 Y 9 1 0 N 10 1 1 Y 11 0 1 N 12 1 1 Y Jumlah 7 Support 58,3
Dari proses iterasi 2 item set, didapat nilai support yang dijabarkan pada tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8 . Hasil Iterasi 2 Item Set No Item Trans Support (%) 1 P1-P2 6 50 2 P1-P3 5 41,6666667 3 P1-P4 5 41,6666667 4 P2-P3 7 58,3333333 5 P3-P4 7 58,3333333
Dari hasil iterasi 2 item set  terlihat semua item set dengan memiliki nilai  support diatas 40%, maka proses akan dilanjutkan dengan iterasi 3 item set yang dapat dilihat pada tabel 9 dan 10 berikut:
Tabel 9. Iterasi 3 Item Set P1,P2,P3, dan P1,P3,P4 No Nama Barang Ket No Nama Barang Ket P1 P2 P3 P1 P3 P4 1 1 1 1
Y 1 1 1 0 N 2 0 1 1
N 2 0 1 1 N 3 0 1 1
N 3 0 1 1 N 4 1 1 0
N 4 1 0 1 N 5 1 1 1
Y 5 1 1 0 N 6 0 1 1
N 6 0 1 1 N 7 1 0 1
N 7 1 1 1 Y 8 1 1 0
N 8 1 0 1 N 9 1 1 1
Y 9 1 1 0 N 10 0 1 1
N 10 0 1 1 N 11 1 0 1
N 11 1 1 1 Y 12 1 1 0
N
12 1 0 1 N Jumlah 3 Jumlah 2 Support  96,774,194 Support 6,45 Tabel 10 . Iterasi 3 Item Set P2,P3,P4 No Nama Barang Ket P2 P3 P4 1 1 1 0 N 2 1 1 1 Y 3 1 1 1 Y

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 18-26 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.303
No Nama Barang Ket P2 P3 P4 4 1 0 1 N 5 1 1 0 N 6 1 1 1 Y 7 0 1 1 N 8 1 0 1 N 9 1 1 0 N 10 1 1 1 Y 11 0 1 1 N 12 1 0 1 N Jumlah 4 Support 12,9
Hasil dari proses iterasi 3 item set, dapat dilihat pada tabel 11 dibawah ini:
Tabel 11. Hasil Iterasi 3 Item Set No Item Trans Support (%) 1 P1-P2-P3 3 25 2 P1-P3-P4 2 16,6666667 3 P2-P3-P4 4 33,3333333
Dari tabel 11 terlihat bahwa tidak ada nilai support diatas nilai support    minimum yaitu 40%, sehingga proses iterasi terhenti.
4.   Pembentukan aturan asosiasi
Dari proses iterasi 1 item set dan proses iterasi 2 item set, maka dapat dihitung  nilai confident yang terlihat pada tabel 12 berikut ini :
Tabel 12. Asosiasi(Confident) No Item Aosiasi(Confident) 1 Jika membeli P1, maka akan membeli P2 6/8 75 2 Jika membeli P2, maka akan membeli P1 6/10 60 3 Jika membeli P1, maka akan membeli P3 5/8 62,5 4 Jika membeli P3, maka akan membeli P1 5/9 55,55556 5 Jika membeli P1, maka akan membeli P4 5/8 62,5 6 Jika membeli P4, maka akan membeli P1 5/9 55,55556 7 Jika membeli P2, maka akan membeli P3 7/10 70 8 Jika membeli P3, maka akan membeli P2 7/9 77,77778 9 Jika membeli P3, maka akan membeli P4 7/9 77,77778 10 Jika membeli P4, maka akan membeli P3 7/9 77,77778
Hasil perhitungan nilai confident menunjukkan barang P3 dan P2 memiliki nilai confident yaitu 77,77 % , barang P3 dan P4 memiliki nilai confident yaitu 77,77 % dan barang P4 dan P3 memiliki nilai confident yaitu 77,77  % sehingga dapat dibentuk aturan asosiasi atau rule base sebagai berikut:
Tabel 13. Pembentukan Aturan Asosiasi No Aturan Support (%) Confident (%) 1 Jika membeli P3, maka akan membeli P2 83 77,77777778 2 Jika membeli P3, maka akan membeli P4 75 77,77777778 3 Jika membeli P4, maka akan membeli P3 75 77,77777778

## 3. 2 Data Selection
Data penelitian selama 5 bulan  yaitu bulan Maret sampai dengan Agustus 2022 dengan 25 jenis barang atau 184 data penjualan akan dijadikan data set awal yang akan diolah digunakan untuk mendapatkan asosiasi rule penjualan.
Tabel 14. Data Set Penjualan
No Tanggal Transaksi Nama Barang 1 1/3/2022 Chocolate Pastry Cheese Pastry Almond Tuna Salynas Roti Kaya Kue Susu 2 2/3/2022 Almond Tuna Cheese Pastry Salynas Roti Planta Brownis Kue Sus

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 18-26 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.303
No Tanggal Transaksi Nama Barang 3 3/3/2022 Chocolate Pastry Salynas Roti Kaya Salynas Roti Planta Cup Cake Sausage Pastry 4 4/3/2022 Cheese Pastry Almond Tuna Kue Susu Broas Banana Kue Sus 5 5/3/2022 Chocolate Pastry Salynas Roti Kaya Kue Sus Cup Cake 6 6/3/2022 Almond Tuna Cheese Pastry Brownis Broas Banana 7 7/3/2022 Salynas Roti Kaya Kue Susu Chocolate Pastry Beef Pastry 8 8/3/2022 Chocolate Pastry Almond Tuna Salynas Roti Kaya Salynas Roti Planta 9 9/3/2022 Cheese Pastry Salynas Roti Planta Kue Susu Cup Cake 10 10/3/2022 Chocolate Pastry Almond Tuna Chocolate Pastry Broas Banana 11 11/3/2022 Cheese Pastry Kue Susu Kue Sus Beef Pastry 12 12/3/2022 Chocolate Pastry Salynas Roti Planta Chocolate Pastry Pancake Durian … … … … … … … 180 28/08/2022 Almond Tuna Salynas Roti Kaya Salynas Roti Planta Broas Banana 182 30/08/2022 Brownis Kue Sus Broas Banana Beef Pastry 183 31/08/2022 Almond Tuna Salynas Roti Kaya Salynas Roti Planta Kue Susu

## 3.2 Implemetasi Weka
a. Aplikasi Weka ini di gunakan utnuk memilih mana algoritma yang terbaik untuk menyelesaikan masalah pada penelitian ini. Aplikasi weka tersebut dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. Aplikasi Weka
b. Setelah jendela Weka terbuka, klik menu Explorer, klik menu Preprocess, Open File, File yang akan di proses dalam bentuk CSV, cari database seperti gambar 3 dibawah ini :
c.   Langkah berikutnya adalah klik menu Associate, pilih Apriori lalu klik Start untuk memunculkan rule yang terbentuk, sebagaimana yang terlihat pada gambar 4 berikut:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 18-26 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.303
Gambar 4. Menu Associate
Pada bagian ini,kita melakukan pengaturan untuk nilai support dan nilai confident. Untuk nilai support kita atau 0,3 atau 30 % dan confident 0,6 atau 60%.
d.  Langkah berikutnya adalah klik menu Associate, pilih Apriori lalu klik Start untuk memunculkan rule yang terbentuk, proses tersebut terlihat di gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5. Rule Base Apriori
Dari Gambar 5 diatas di peroleh hasil rule basenya yang terlihat pada tebel 15 berikut ini:
Tabel 15. Hasil Rule Base No Rule Base Nilai Confident 1 Jika Membeli Pancake_Durian maka akan membeli Kue_Sus 100 % 2 Jika Membeli Kue_Sus maka akan membeli Pancake_Durian 100 %

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada penelitian maka dapat diambil kesimpulan bahwa dengan adanya sistem pengolahan data transaksi  penjulaan  menggunakan  algoritma  apriori,  maka  Pondok  Roti  dapat  mengetahui  pola  pembelian  roti  dari konsumen  sehingga  dapat  memberikan  rekomendasi  produksi  roti  yang  akan  dibuat  berikutnya.  Adapun  produk  yang menjadi primodanya adalah combinasi dari Pancake Durian dan Kue Sus. Dimana bisa dipastikan jika konsumen membeli Kue Sus maka combinasi yang pasti akan dibeli adalah Pancake Durian begitupun sebaliknya jika konsumen membeli Pancake Durian maka anak membeli kue sus. Hasil Nilai Confident dari kombinasi kedua produk kue tersebut adalah 100 %, sehingga dari data tersebut pemilik toko dapat mempriotitaskan jumlah kue yang harus di produksi lebih banyak dari produksi kue yang lain.

## REFERENCES
[1] A.  Romaya  Sari  Sitorus  Pane,  Deski  Helsa  Pane,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menentukan  Pola  Penjualan  Produk Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  (Association  Rule),”  J.  Cyber  Tech,  vol.  3,  no.  1,  pp.  194–206,  2020,  [Online]. Available: http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/4631%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/viewFile /4631/374.
[2] U. Baetulloh, A. I. Gufroni, and R. -, “Penerapan Metode Association Rule Mining Pada Data Transaksi Penjualan Produk Kartu Perdana Kuota Internet Menggunakan Algoritma Apriori,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 1, pp. 173–188, 2019, doi: 10.24176/simet.v10i1.2890.
[3] M.  Soleh,  N.  Hidayati,  and  F.  D.  M.  Krisdian,  “Penerapan  Metode  Association  Rule  -  Market  Basket  Analysis  Untuk Meningkatkan Daya Saing Toko Swalayan Kecil,” J. Apl. Ilmu Tek. Ind., vol. 2, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.32585/japti.v2i1.1469.
[4] P. Wijaya and M. Siddik, “Penerapan Association Rule Untuk Menentukan Pola Prilaku Konsumen Dalam Membantu Strategi Penjualan,” Agustus, vol. 6, no. 3, 2022.
[5] I. G. T. ISA and D. Jhoansyah, “Implementasi Association Rules Dalam Menentukan Posisi Gerobak (Studi Kasus: Foodcourt Universitas  Muhammadiyah  Sukabumi),”  Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu  Komput.,  vol.  13,  no.  2,  p.  65,  2019,  doi: 10.30872/jim.v13i2.1273.
[6] Yuli Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 .,” J. Edik Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
[7] I. K. Juni Arta, G. Indrawan, and G. R. Dantes, “Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi Di Stmik Denpasar

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 18-26 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.303
Menggunakan Metode Technique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution,” JST (Jurnal Sains dan Teknol., vol. 5, no. 2, pp. 11–21, 2017, doi: 10.23887/jstundiksha.v5i2.8549.
[8] E. D. Reni Kurniah, Dadang Yunika Surya Putra, “Penerapan Data Mining Decission Tree Algoritma C4.5 Untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan,” J. Inform. dan Teknol., vol. 5, no. 2, p. 316, 2022, [Online]. Available: https://dx.doi.org/10.29408/jit.v5i2.5910.
[9] C. N. Dengen, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Penentuan Association Rule Pada Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Rekayasa Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, p. 20, 2019, doi: 10.30872/jurti.v3i1.2256.
[10]  A. Anas, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Strategi Promosi STIE-Graha Karya Muara Bulian,” J. Ilm. Media Sisfo, vol. 14, no. 1, pp. 64–70, 2020, doi: 10.33998/mediasisfo.2020.14.1.790.
[11]  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, p. 57, 2017, doi: 10.12962/limits.v14i2.2933.
[12]  P. H. Winasis, M. Program, P. Magister, I. Komputer, and U. B. Luhur, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Apriori Pada Mall Cpm Jakarta,” vol. 2, no. 2, 2019.
[13]  S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.32672/jnkti.v1i2.771.
[14]  A. Maulidah and F. A. Bachtiar, “Penerapan Metode Association Rule Mining untuk Asosiasi Ulasan Terhadap Aspek Tempat Wisata  Jawa  Timur  Park  3,”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  8,  no.  5,  pp.  1029–1038,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.2021854417.
[15]  Nurdin  and  D.  Astika,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menganalisis  Penjualan  Barang  Dengan  Pada  Supermarket  Sejahtera Lhokseumawe,” vol. 6, no. 1, pp. 134–155, 2015, doi: 10.29103/TECHSI.V7I1.184.
[16]  A.  Firmansyah  and  N.  Merlina,  “Prediksi  Pola  Penjualan  Tiket  Kapal  Pt.  Pelni  Cabang  Makassar  Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori,”  JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol.  Komputer),  vol.  5,  no.  2,  pp.  183–190,  2020,  doi: 10.33480/jitk.v5i2.1123.
[17]  I.  M.  Kamal,  T.  H.  P,  and  R.  Ilyas,  “Prediksi  Penjualan  Buku  Menggunakan  Data  Mining,”  Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Multimed., pp. 49–54, 2017.
[18]  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.
[19]  M. Aprilliyani and M. Y. Putra, “Algoritma Apriori UntukMenentukan Pola PenjualanPada 212 Mart Cibitung,” Inf. Syst. Educ. Prof., vol. 3, no. 2, pp. 215–226, 2019.
[20]  S. Saefudin and S. DN, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Ikan,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 6, no. 2, p. 36, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i2.1587.
[21]  H. Kusumo, E. Sediyono, and M. Marwata, “Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi,” Walisongo J. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, p. 49, 2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.4000.