p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori sebagai Dasar Membuat Aksi Bisnis pada Toko Online Retail
Feri Sulianta a1 , Lestari Budi Puspito Sari a2
a Fakultas Teknik, Universitas Widyatama Jl. Cikutra 204A Bandung 40125, Indonesia
1 feri.sulianta@widyatama.ac.id, 2 lestari.budi@widyatama.ac.id

## Abstrak
Didalam hal bisnis, banyak sektor yang terlibat dalam proses jual beli. Tidak hanya penjualan besar yang dilakukan oleh  perusahaan-perusahaan  yang  juga  besar,  masih  banyak  bisnis  toko  retail  yang  dilakukan  masyarakat menengah kebawah. Toko retail umunya tidak menjual satu produk namun relatif banyak produk yang ditawarkan dalam bisnisnya. Dalam bisnisnya, toko retail membeli barang yang akan dijualnya dari produsen yang kemudian dijualnya kembali pada para konsumen secara langsung. Cukup banyaknya pelanggan dan proses transaksi, toko retail ini ingin mengetahui pola pembelian konsumen dengan memanfaatkan data transaksi yang sudah terjadi. Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis pola pembelian  konsumen  pada toko retail dengan  memanfaatkan data transaksi toko online retail yang telah terjadi. Data transaksi tersebut mencakup informasi mengenai produk yang  dibeli,  jumlah  pembelian,  waktu  pembelian,  dan  profil  konsumen.  Dengan  menganalisis  data  transaksi tersebut,  toko  retail  dapat  memperoleh  wawasan  yang  berharga  mengenai  kebiasaan  pembelian  konsumen, preferensi produk, tren penjualan, dan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi keputusan pembelian. Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  data  dan  pemodelan  statistik.  Data  transaksi  yang dikumpulkan  dari  toko  retail  akan  dianalisis  menggunakan  teknik-teknik  statistik  seperti  analisis  deskriptif, analisis  asosiasi,  dan  analisis  klaster.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga bagi toko retail dalam mengoptimalkan strategi penjualan dan pemasaran mereka. Dengan memahami pola pembelian konsumen, toko retail dapat mengatur stok produk dengan lebih efisien, merancang promosi yang tepat, dan menyediakan pengalaman berbelanja yang lebih personal bagi konsumen.
Kata kunci: Data Online Retail, Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Aksi Bisnis, Data Mining.

## Building Association Rules using the Apriori Algorithm as a Foundation for Creating Sales Strategies in Online Retail Stores

## Abstract
In the business realm, many sectors are involved in the buying and selling process. It's not just large companies that engage in large-scale sales; there are also many retail businesses catering to the middle and lower classes. Retail stores typically offer a variety of products rather than just one. In their business operations, retail stores purchase  goods  from  manufacturers  and  sell  them  directly  to  consumers.  With  a  large  customer  base  and numerous transactions, retail stores seek to understand consumer buying patterns by leveraging transactional data. This research aims to analyze consumer purchasing patterns in retail stores using available transaction data. The transactional data online retail includes information about purchased products, purchase quantities, purchase times, and consumer profiles. By analyzing this data, retail stores can gain valuable insights into consumer buying habits, product preferences, sales trends, and other factors that influence purchase decisions. The methods used in this study are data analysis and statistical modeling. The collected transactional data from retail stores will be analyzed using statistical techniques such as descriptive analysis, association analysis, and cluster analysis. The results  of  this  research  are  expected  to  provide  valuable  insights  for  retail  stores  to  optimize  their  sales  and marketing strategies. By understanding consumer buying patterns, retail stores can efficiently manage product inventory, design targeted promotions, and provide a more personalized shopping experience for consumers.
Keywords: Online Retail Data, Apriori Algorithm, Association Rules, Business Actions, Data Mining.

## I. P ENDAHULUAN
Toko retail online telah menjadi semakin populer dalam beberapa  tahun  terakhir[1].  Dengan  kemajuan  teknologi
dan meningkatnya aksesibilitas internet, banyak konsumen yang  memilih  untuk  berbelanja  secara  online  daripada konvensional[2].  Toko  retail  online  memungkinkan
konsumen  untuk  berbelanja  kapan  saja  dan  di  mana  saja, tanpa perlu meninggalkan rumah atau kantor mereka.
Dalam toko retail online, konsumen dapat menemukan berbagai  jenis  produk  dari  berbagai  merek  dan  penyedia. Ada toko retail online yang khusus menjual produk tertentu, seperti pakaian atau barang elektronik, sementara ada juga toko  retail online yang menawarkan berbagai produk dari berbagai  kategori.  Dalam  toko  retail  online,  konsumen dapat  melakukan  pembelian  dengan  mudah  dan  nyaman, dengan  hanya  mengklik  beberapa  tombol  pada  layar komputer atau gawai mereka[2].
Dalam  bisnis  toko  retail  online,  data  transaksi  dapat menjadi  sumber  informasi  yang  sangat  berharga  untuk memahami  pola  pembelian  konsumen.  Dengan  data transaksi  yang  lengkap,  toko  retail  online  dapat mengidentifikasi  produk  yang  paling  diminati,  tren pembelian, dan preferensi pembayaran konsumen. Adapun, mengolah  data  transaksi  untuk  mengungkap  pola pembelian  konsumen  tidak  semudah  yang  terlihat.  Data transaksi toko retail online seringkali kompleks dan besar, memerlukan  kemampuan  analitik  yang  kuat  untuk mengolahnya dengan benar[3].
Dalam  era  digital  saat  ini,  toko  retail  online  memiliki banyak  pilihan  alat  analitik  dan  teknik  yang  dapat digunakan untuk mengolah data transaksi dan mengungkap pola pembelian konsumen[4]. Namun, untuk mendapatkan manfaat  maksimal  dari  data  transaksi,  toko  retail  online harus memilih alat analitik dan teknik yang sesuai dengan kebutuhan  bisnis  mereka,  dengan  demikian  teknik  data mining digunakan untuk memenuhi kebutuhan tersebut[5].
Dari  sekian  banyak  pola  data  mining,  aturan  asosiasi digunakan  untuk  mengolah  dan  mengungkap  pola pembelian konsumen toko retail online, dengan menggunakan  algoritma  Apriori  yang  nantinya  akan memberikan  saran  praktis  untuk  toko  retail  online  yang ingin  meningkatkan  penjualan  dan  keuntungan  dengan memahami  pola  pembelian  konsumen  mereka.  Pola pembelian yang didasarkan atau mendekati dengan selera konsumen  serta  perilaku  konsumen  tersebut  dapat  diolah dengan  metode  yang  dikenal  dengan  istilah  asosiasi  atau dalam  bahasa  bisnis  sering  disebut  dengan  analisis keranjang  belanja.  Aturan  asosiasi  ini  bekerja  dengan menggunakan data latihan untuk menghasilkan pengetahuan[6].  Pengetahuan  yang  dimaksud  adalah mengetahui item-item yang sering dibeli dalam satu waktu. Kemudian aturan yang berbentuk “jika ... maka ...” inilah yang merupakan pengetahuan yang dihasilkan dari  fungsi asosiasi[6].
Dari  data  transaksi  yang  ada,  ditemukan  ada  8  atribut dan  540.000  record  dalam  waktu  1  tahun.  Hanya  atribut- atribut  yang  paling  mendukung  dalam  menentukan keputusan yang akan diikut sertakan dalam pencarian pola ini[7].  Dalam  kasus  ini,  atribut  yang  akan  digunakan sebagai acuan dalam penentuan hubungan asosiasi  dengan menggunakan  analisis keranjang belanja adalah :
a. InvoiceNo
b. Description
c. Quantity
Dalam  penelitian  ini,  penulis  akan  menganalisis  data transaksi  yang  telah  terjadi  menggunakan  metode
perhitungan nilai support dan confidence untuk mengevaluasi  hubungan  antar  item[6].  Nilai  support  dan confidence  yang  dihasilkan  akan  digunakan  oleh manajemen  sebagai  dasar  dalam  membuat  keputusan strategis  untuk  meningkatkan  pemasaran  yang  dibatasi dengan penelitian hanya pada negara France.

## II. METODOLOGI
Penggunaan  aturan  asosiasi  dan  algoritma  Apriori dalam  analisis  data  transaksi  toko  retail  online  dapat membantu  toko  untuk  mengidentifikasi  pola  pembelian konsumen  yang  berpotensi  meningkatkan  penjualan[6]. Analisis  data  dengan  menggunakan  aturan  asosiasi  dan algoritma  Apriori  akan  memudahkan  toko  dalam menentukan produk-produk yang cocok dipasangkan atau dikelompokkan sehingga meningkatkan peluang pembelian oleh konsumen[6].
Di  era  digital  saat  ini,  toko  retail  online  memperoleh data transaksi yang besar dan kompleks dari konsumen[8]. Data  tersebut  dapat  diolah  dan  dianalisis  menggunakan teknik-teknik  data  mining  untuk  mengidentifikasi  pola- pola yang muncul pada data tersebut[9].

## Aturan Asosiasi
Dalam  hal  ini,  aturan  asosiasi  dan  algoritma  Apriori adalah  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  mengekstraksi pola-pola  tersebut[10].Untuk  memastikan  keandalan  hasil analisis, proses validasi dilakukan dengan memisahkan 30% dari  dataset  yang  telah  melalui  proses  preprocessing sebagai  dataset  uji[11].  Dataset  uji  ini  akan  digunakan untuk  menguji  keakuratan  aturan  asosiasi  dan  algoritma Apriori yang telah diterapkan pada data transaksi toko retail online.  Dengan  melakukan  validasi  ini,  toko  dapat memastikan  bahwa  pola  pembelian  konsumen  yang diidentifikasi adalah konsisten dan dapat diandalkan[12].
Aturan asosiasi merupakan teknik untuk mengidentifikasi  hubungan  antar  item  atau  produk  pada suatu  dataset.  Sebagai  contoh,  dalam  sebuah  toko  retail online,  kita  dapat  menggunakan  aturan  asosiasi  untuk mengidentifikasi  produk-produk  yang  sering  dibeli bersamaan oleh konsumen. Kemudian, dengan menggunakan algoritma Apriori, kita dapat mengekstraksi pola-pola  yang  muncul  secara  berulang  pada  data tersebut[13]. Algoritma Apriori akan memungkinkan toko retail  online  untuk  mengenali  kombinasi  produk  yang paling sering dibeli oleh konsumen.

## Algoritma Apriori
Dengan  menerapkan  teknik  aturan  asosiasi  dan algoritma  Apriori  pada  data  transaksi  toko  retail  online, toko dapat mengidentifikasi pola pembelian konsumen dan melakukan  tindakan  yang  efektif  dalam  meningkatkan penjualan.  Sebagai  contoh,  toko  dapat  menempatkan produk-produk  yang  sering  dibeli  bersamaan  dalam  satu kategori  atau dikelompokkan agar mudah ditemukan oleh konsumen,  atau  toko  dapat  memberikan  diskon  atau promosi pada produk-produk tersebut untuk meningkatkan penjualan.  Dengan  cara  ini,  toko  retail  online  dapat memperoleh keuntungan dari hasil analisis data
menggunakan  teknik  aturan  asosiasi  dan  algoritma Apriori[6].

## Pseudocode algoritma Apriori
Apriori (T, ε) J 1 ← { Jumlah - itemsets} k ← 2 while L k−1 is not empty C k ← Apriori_gen( J k−1 , k) for transaksi t in T D t ← {c in C k : c ⊆ t} for kandidat c in D t count[c] ← count[c] + 1 J k ← {c in C k : count[c] ≥ ε} k ← k + 1 return gabung(L k )
Apriori_generator (L, k) hasil ← list() for all p ∈ L, q ∈ L where p 1 = q 1 , p 2 = q 2 , ..., p k-2 = q k-2 and p k-1 < q k- 1 c = p ∪ {q k-1 } if u ∈ L for all u ⊆ c where |u| = k-1 hasil.add(c) return hasil

## Persiapan Pemrosesan Data
Masalah  dalam  kasus  ini  difokuskan  pada  proses persiapan  data,  hal  ini  dilakukan  karena  data  yang  akan dianalisis  merupakan  data  dimensional[3].  Dimana  data dengan  8  atribut  dan  lebih  dari  540.000  record  atas  data transaksi yang lebih dari satu tahun itu tidak dipergunakan seutuhnya.  Hanya  data-data  yang  dianggap  memenuhi syarat  untuk  menentukan   pola  pembelian  konsumen  saja yang  dipertahankan  untuk  diikutkan  proses  mining.  Data yang  ada  kemudian  dilakukan  reduksi,  mulai  dari pemilihan  data,    pembersihan  data,  mentransformasikan data  serta  mengintegrasikan  data  ke  dalam  database terpisah[9].  Pemilihan  data  dilakukan  untuk  menentukan atribut  mana  saja    yang  nantinya  akan  digunakan  untuk proses  mining[14].  Adapun  transformasi  data  dilakukan pada  data-data  yang  memiliki  missing  value  juga  guna adanya standarisasi data untuk proses mining.
Adanya generalisasi pada data yang tersedia ini adalah untuk  mengubahnya  menjadi  bentuk  data  yang  lebih terorganisir  hingga  nantinya  dapat  diproses  menjadi pengetahuan[3]. Dalam kasus ini, adanya generalisasi data pada  atribut  Quantity  yang  dijadikan  value  menjadi  nilai true dan false bergantung pada nilai yang ada didalamnya. Jika    Quantity  bernilai  lebih  dari  nol  maka  value-nya menjadi true dan jika Quantity bernilai nol maka value-nya menjadi false. Adapun data yang kemudian akan dianalisis ini sudah ditransformasi guna mengetahui pola pembelian konsumen  yang  bergantung  pada  barang  yang  dijual. Adapun  contoh  yang  akan  dianalisis  atributnya  akan berbentuk seperti : 50'S CHRISTMAS GIFT BAG LARGE, DOLLY  GIRL  BEAKER,  I  LOVE  LONDON  MINI
BACKPACK,  …,  ZINC  T-LIGHT  HOLDER  STARS SMALL.
TABEL I D ATA A WAL
Invoice No Description Quantity Invoice Date Unit Price Customer Id
26 536370 ALARM CLOCK BAKELIKE PINK 24 12/1/20 10 8:45 3.75 12583.0
29
536370
PANDA AND
BUNNIES STICKER SHEET 12 12/1/20 10 8:45 0.85 12583.0
37 536370 CIRCUS PARADE LUNCH BOX 24 12/1/20 10 8:45 1.95 12583.0 40 536370 SET 2 TEA
TOWELS I LOVE LONDON 24 12/1/20 10 8:45 2.95 12583.0 N … … … … … …
Aturan  dasar  asosiasi  digunakan  dalam  menunjang kebutuhan  pencarian  pola  konsumen  dengan  melalui  dua tahapan  yaitu  analisa  pola  frekuensi  tinggi  dan pembentukan pola asosiasi[15]. Pada analisa pola frekuensi tinggi, tahapan yang dilakukan adalah  mencari kombinasi item dari nilai support dalam data transaksi. Nilai support ini didapatkan dengan menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ( 1 )
Rumus  diatas  menjelaskan  bahwa  nilai  support  didapat dengan  jumlah  transaksi  yang  mengandung  item  A  dan dibagi dengan total transaksi[7][15]. Adapun rumus untuk mencari  nilai  support  dari  dua  item  didapatkan  dengan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ( 2 )
Rumus  diatas  menjelaskan  bahwa  nilai  support  didapat dengan  jumlah  transaksi  yang  mengandung  item  A  dan item B yang kemudian dibagi dengan total transaksi[7].
Jika  semua  pola  frekuensi  tinggi  sudah  ditemukan,  maka tahap  selanjutnya  adalah  mencari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  untuk  confidence  dengan  menghitung nilai confidence aturan asosiatif A dan B. Nilai confidence dari A dan B diperoleh dari rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴|𝐵) ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖(𝐴)
( 3 )
Tahap  berikutnya  yaitu  pengujian  aturan  asosiasi, pengujian aturan asosiasi dilakukan kepada aturan asosiasi yang  telah  terbentuk  sebelumnya.  Untuk  mengetahuinya aturan asosiasi  tersebut  kuat  ataupun tidak maka dihitung kembali  dengan  nilai lift [6].  Untuk  menghitung  nilai lift menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴+𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴∗𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐵 ( 4 )
Tahap terakhir yaitu evaluasi, pada tahap ini mengevaluasi hasil proses data mining dengan hanya menampilkan aturan asosiasi yang memiliki nilai lift lebih dari sama dengan satu karena  memiliki  keterkaitan  satu  sama  lain  sedangkan apabila  nilai lift -nya  kurang  dari  satu  maka  tidak  akan ditampilkan karena tidak memiliki keterkaitan sama sekali. Pada  tahap  ini  juga output yang  dihasilkan  dievaluasi kebenarannya. Dengan kata lain, cara kerja pencarian data diatas dapat digambarkan pada Gambar 1.
Data  yang  digunakan  untuk mining perlu  melalu  proses pelatihan  atau training menggunakan  algoritma  Apriori. Sehingga  nantinya  akan  menghasilkan  pola  berdasarkan nilai support minimum  dan  nilai confidence minimum. Seperti yang sudah dijelaskan diatas bahwa proses reduksi dalam  setiap mining akan  selalu  berubah  mengikuti  hasil yang  diharapkan  sehingga  pemilihan  atribut-atribut  yang akan  diolah  akan  berbeda  disetiap  pola  berbeda  yang diinginkannya.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  awal  dalam  data mining adalah  mencari  dan membuat  aturan  asosiasi  dari dataset yang  telah  diubah dengan menggunakan algoritma Apriori. Proses ini terdiri dari tiga tahap yaitu frequent itemset , association rules , dan pengujian association  rules .  Sebelum  membentuk  aturan asosiasi,  tahap  pertama  adalah frequent  itemset yang melibatkan  penentuan  nilai support untuk  setiap item . Dalam  tahap  ini,  kombinasi item yang  memenuhi persyaratan minimum nilai support akan dicari dengan nilai minimum support yang  ditentukan  sebesar  0,5.  Nilai support untuk setiap item diperoleh melalui rumus support yang dilampirkan pada bab sebelumnya.
Gambar 1. Alur pencarian data.
Setelah nilai support diperoleh, itemset yang memenuhi nilai  minimum support akan  dipertimbangkan  untuk digabungkan  dengan itemset lain,  dan  nilai support -nya akan  dihitung  kembali.  Namun, itemset yang  tidak memenuhi nilai support  akan  dihapus  pada  iterasi berikutnya. Pola frekuensi  dua itemset dibentuk  dari item yang  memenuhi  nilai  minimum support ,  dengan menggabungkan  setiap item dalam  dua  kombinasi  yang berbeda hingga tidak ada kombinasi itemset lagi yang bisa terbentuk,  seperti  yang  sudah  dijelaskan  pada  bab sebelumnya.
Setelah  mendapatkan  semua  nilai support dan  pola kombinasi itemset terbentuk,  langkah  selanjutnya  adalah mencari  aturan  asosiasi  dengan  menghitung  nilai confidence untuk  setiap  aturan  yang  terbentuk.  Nilai confidence digunakan  untuk  mengukur  seberapa  kuat hubungan antara dua himpunan item dalam aturan asosiasi. Rumus confidence yang  digunakan  adalah:  Confidence P(A|B) = Jumlah Transaksi mengandung A dan B/Jumlah Transaksi  mengandung  A.  Dalam  rumus  ini,  Jumlah Transaksi  mengandung  A  dan  B  merupakan  jumlah kemunculan  kombinasi itemset A  dan  B  bersama-sama, sedangkan Jumlah Transaksi mengandung A adalah jumlah kemunculan itemset A.  Dengan  menggunakan  rumus  ini, kita dapat menghitung nilai confidence untuk setiap aturan asosiasi dan kemudian menentukan aturan yang memenuhi threshold confidence yang ditetapkan.
Gambar 2. Grafik support dan confidence .
Visualisasi  gambar  diatas  menampilkan  hasil  analisis aturan asosiasi  berdasarkan dataset  train yang ada. Grafik ini  memberikan  informasi  mengenai support dan confidence untuk berbagai aturan asosiasi yang ditemukan dalam  dataset.  Grafik  ini  terdiri  dari  dua  sumbu.  Sumbu horizontal  mewakili  nilai support ,  yang  menunjukkan seberapa  sering itemset tertentu  muncul  dalam  dataset. Sumbu  vertikal  mewakili  nilai confidence ,  yang mengindikasikan  seberapa  kuat  hubungan  antara itemset antecedent dan consequent dalam  aturan  asosiasi.  Setiap titik  pada  grafik  mewakili  satu  aturan  asosiasi.  Semakin
tinggi titik berada pada sumbu confidence , semakin tinggi tingkat  kepercayaan  bahwa  aturan  tersebut  benar.  Begitu juga, semakin jauh titik berada di sepanjang sumbu support , semakin  sering itemset tersebut  muncul  dalam  dataset. Melalui  grafik  ini,  dapat  dilihat  pola-pola  yang  menarik dalam dataset, seperti aturan dengan tingkat support yang tinggi tetapi confidence yang rendah.  Berdasarkan aturan asosiasi  yang  disajikan,  dapat  disimpulkan  beberapa  hal, antara lain:
1. Itemset JUMBO BAG WOODLAND ANIMALS memiliki  kemungkinan  tinggi  untuk  dibeli bersamaan dengan POSTAGE. Hal ini ditunjukkan  oleh  tingginya  nilai confidence sebesar 0,961538.
2. Terdapat keterkaitan antara itemset SET/20 RED RETROSPOT  PAPER  NAPKINS  dan  SET/6
RED  SPOTTY  PAPER  CUPS.  Aturan  asosiasi menunjukkan  bahwa  pembelian  SET/20  RED RETROSPOT  PAPER  NAPKINS  akan  sering diikuti  oleh  pembelian  SET/6  RED  SPOTTY PAPER  CUPS,  dengan  nilai confidence sebesar 0,952381.
3. Itemset RED  RETROSPOT  PICNIC  BAG memiliki  kemungkinan  tinggi  untuk  dibeli bersamaan  dengan  POSTAGE,  dengan  nilai confidence sebesar 0,961538. Hal ini menunjukkan adanya hubungan kuat antara kedua itemset ini.
4. SET  OF  9  BLACK  SKULL  BALLOONS cenderung  dibeli  bersamaan  dengan  POSTAGE, dengan nilai confidence sebesar 0,961538.
Terdapat hubungan yang kuat antara SET/6 RED SPOTTY PAPER PLATES dan SET/6 RED SPOTTY PAPER CUPS. Aturan  asosiasi  menunjukkan  bahwa  pembelian  SET/6 RED SPOTTY PAPER PLATES akan sering diikuti oleh pembelian  SET/6  RED  SPOTTY  PAPER  CUPS,  dengan nilai confidence sebesar 0,960000.
Dalam  kesimpulan,  aturan  asosiasi  ini  memberikan wawasan  tentang  hubungan  antara itemset yang  sering dibeli bersama dalam dataset yang digunakan. Informasi ini dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan,  seperti strategi pemasaran yang tepat, penempatan produk di toko, atau rekomendasi pembelian kepada pelanggan.
Dari  data  tersebut,  didapatkan  aturan  asosiasi  sebegai berikut:
Gambar 3. Grafik frequent itemset data train .
Pengujian  kemudian  dilakukan  dengan frequent  itemset dari  data  tes  yang  ada.  Hasil  yang  didapatkan  adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Grafik frequent itemset data train .
Pengujian  aturan  asosiasi  kemudian  dilakukan  untuk menentukan  apakah  aturan  memiliki  asosiasi  yang  kuat atau  tidak.  Untuk  mengetahui  kekuatan  asosiasi,  nilai lift kemudian dihitung kembali menggunakan rumus lift yang telah dijelaskan sebelumnya pada bab sebelumnya. Adapun hasil dari proses diatas terlampir pada gambar berikut:
Gambar 5. Grafik support dan confidence .
Dari hasil pengujian pada diatas,  terlihat bahwa didapatkan 5 aturan asosiasi yang memiliki nilai confidence diatas 70%, Adapun aturan asosiasi yang didapat adalah sebagai berikut:
1. 4 TRADITIONAL SPINNING TOPS → POSTAGE 2. ALARM  CLOCK  BAKELIKE  PINK → ALARM CLOCK BAKELIKE GREEN
3. ALARM CLOCK BAKELIKE GREEN → ALARM CLOCK BAKELIKE PINK 4. ALARM CLOCK BAKELIKE GREEN → PLASTERS IN TIN SPACEBOY 5. ALARM CLOCK BAKELIKE GREEN → POSTAGE
Hasil  perbandingan  diatas  menghasilkan  aturan asosiasi dimana salah satu aturan yang bernilai confidence tinggi  atau  bisa  diandalkan  kehandalannya  adalah  jika konsumen  membeli  TRADITIONAL  SPINNING  TOPS maka  konsumen  juga  membeli  POSTAGE.  Begitupun dengan dengan empat aturan asosiasi lainnya.
Contoh  realisasi  yang  dapat  dilakukan  berdasarkan aturan asosiasi yang telah dihasilkan dari penilitian diatas antara lain adalah sebagai berikut:
1. Jika pelanggan membeli 4 TRADITIONAL
SPINNING TOPS, maka disarankan untuk menawarkan POSTAGE kepada mereka. Hal ini dapat meningkatkan  peluang  penjualan  produk  tersebut  dan juga meningkatkan keuntungan dari biaya pengiriman.
2. Jika pelanggan membeli ALARM CLOCK
BAKELIKE PINK, maka disarankan untuk menawarkan  ALARM  CLOCK  BAKELIKE  GREEN. Aturan  ini  dapat  mendorong  pelanggan  untuk melengkapi  koleksi  jam  alarm  mereka  dengan  warna yang berbeda, sehingga meningkatkan penjualan kedua produk tersebut.
3. Jika pelanggan membeli ALARM CLOCK BAKELIKE GREEN, maka disarankan untuk menawarkan ALARM CLOCK BAKELIKE PINK. Hal ini  serupa  dengan  aturan  sebelumnya,  namun  arah penawarannya  berbeda.  Tujuannya  tetap  sama,  yaitu mendorong  pelanggan  untuk  melengkapi  koleksi  jam alarm mereka dengan warna yang berbeda.
4. Jika pelanggan membeli ALARM CLOCK
BAKELIKE GREEN, maka disarankan untuk menawarkan PLASTERS IN TIN SPACEBOY. Aturan ini mengindikasikan adanya hubungan antara pembelian jam alarm dengan pembelian plester dalam kotak motif Spaceboy. Pelanggan yang tertarik dengan jam alarm tertentu mungkin juga tertarik dengan produk perawatan kesehatan seperti plester dalam desain yang serupa.
5. Jika pelanggan membeli ALARM CLOCK
BAKELIKE GREEN, maka disarankan untuk menawarkan POSTAGE. Hal  ini menunjukkan bahwa pelanggan  yang  tertarik  dengan  jam  alarm  tersebut kemungkinan  juga  membutuhkan  pengiriman  produk, sehingga menawarkan opsi POSTAGE dapat memudahkan mereka dalam melakukan pembelian.
Dengan mengaplikasikan aturan asosiasi ini dalam strategi penjualan  di  toko,  dapat  meningkatkan  kesempatan penjualan produk yang terkait dan memberikan pengalaman belanja yang lebih personal bagi pelanggan.
Adapun pengaplikasian lain yang dapat dilakukan ialah dengan beberapa hal berikut:
1) Adanya Potongan Harga
Adanya aturan asosiasi ini, akan lebih mudah untuk menarik  perhatian  konsumen  dengan  memberikan potongan  harga  pada  kedua item yang  dibelinya. Hal ini  dapat  lebih  meningkatkan  pembelian  konsumen pada item terkait.  Misal  pada  pembelian  4 TRADITIONAL  SPINNING  TOPS  konsumen  bisa mendapatkan  harga  POSTAGE  dengan  setengah harga.
2) Meningkatkan Ketersediaan
Dari aturan asosias yang didapatkan, terlihat bahwa beberapa item dengan  penjualan  tinggi  seperti ALARM CLOCK BAKELIKE GREEN dan POSTAGE relatif akan lebih mudah habis. Maka dari itu,  hasil  asosiasi  ini  bisa  dijadikan  panduan  untuk memastikan  bahwa  ketersediaan item - item tersebut tercukupi. Karena disamping tingginya penjualan item tersebut, ada beberapa item yang dijadikan kombinasi pembelian oleh konsumen, maka dari itu peningkatan ketersediaan juga dapat mengoptimalisasi penjualan.
3) Meningkatkan Promosi Produk
Dari aturan asosiasi dapat dilihat bahawa item yang banyak masuk  dalam  kombinasi  pembelian  adalah  ALARM CLOCK BAKELIKE GREEN dan POSTAGE. Maka, pada kedua item ini bisa ditingkatkan promosinya untuk tingkat penjualan yang lebih tinggi.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  hasil  data mining dan hasil yang diperoleh menunjukan bahwa aturan asosiasi tersebut layak untuk digunakan sebagai aksi bisnis. Tahapan pengolahan data yang dilakukan melalui preproses lalu  membaginya  menjadi  dua  bagian  dimana  70%  data digunakan sebagai  data train dan 30% digunakan sebagai data test yang selanjutnya akan diterapkan aturan asosiasi pada kedua data tersebut. Sehingga didapatkan lima aturan asosiasi  dengan  nilai confidence diatas  70%  yang  telah melalui pengujian dari kedua data (data train terhadap data test ).  Adapun  dalam  penilitian  ini  menghasilkan  pola perilaku  konsumen  yang  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  strategi  penjualan  yang  lebih  baik  dan efisien,  baik  dari  segi  promosi  maupun  ketersediaan item yang ada.
Hasil penelitian ini dapat dikembangkan dan akan lebih baik untuk dikedepannya dengan beberapa masukan berikut: 1) Data  yang  lebih  banyak.  Penggunaan  data  yang  lebih banyak  mungkin  dapat  menghasilkan  pola  perilaku pembelian konsumen yang lebih varitatif. Karena pada penelitian  ini  data  yang  digunakan  hanya  dari  Negara France,  maka  kedepannya  data  yang  digunakan  bisa dari berbagai wilayahh lainnya.
2) Jika  kedepannya  data  yang  digunakan  akan  diolah dengan  menggunakan  atribut  InvoiceDate  maka  pola perilaku  juga  bisa  didapatkan  dengan  melihat  pada masa  atau  pada  waktu-waktu  seperti  apa  penjualan meningkat dan pada produk apa, sehingga ketersediaan barang dapat dipersiapkan dan promosi dapat dilakukan bergantung dengan hasil aturan yang didapatkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Liang, T. P., Ho, Y. T., Li, Y. W., & Turban,E. What drives social commerce:  The  role  of  social  support  and  relationship  quality. International Journal of Electronic Commerce, 21(1), 32-74. 2017.
[2] Bakos,  Y.,  Marotta-Wurgler,  F.,  &  Trossen,  D.  R.  Does  anyone read the fine print? Consumer attention to standard-form contracts. Journal of Legal Studies, 43(1), 1-35. 2014.
[3] Sulianta,  F.,  Liong,  T.  H.,  &  Atastina,  I..  Mining  food  industry's multidimensional  data  to  produce  association  rules  using  Apriori algorithm  as  a  basis  of  business  strategy.  In  2013  International Conference  of  Information  and  Communication  Technology (ICoICT) (pp. 176-181). IEEE. 2013
[4] Chen, H., Chiang, R. H., & Storey, V. C.. Business intelligence and analytics: From big data to big impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165- 1188. 2012.
[5] Chen,  Y.,  Wang,  F.,  &  Yang,  S.  Mining  consumer  behavior  in online shopping: A decision tree approach. Journal of Retailing and Consumer Services, 31, 304-310. 2016
[6] Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, A. Mining association rules between sets of items in large databases. ACM SIGMOD Record, 22(2), 207-216. 1993.
[7] Kohavi,  R..  Wrappers  for  feature  subset  selection.  Artificial Intelligence, 97(1-2), 273-324. 1997.
[8] Bakos,  Y.,  &  Brynjolfsson,  E.  Bundling  and  competition  on  the Internet. Marketing Science, 19(1), 63-82. 2000
[9] Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  Data  mining:  concepts  and techniques. Morgan Kaufmann. 2011.
[10] Han,  J.,  Pei,  J.,  &  Yin,  Y..  Mining  frequent  patterns  without candidate generation. ACM SIGMOD Record, 29(2), 1-12. 2000.
[11] Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical  learning:  data  mining,  inference,  and  prediction  (2nd edition). New York, NY: Springer. 2009.
[12] Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. Introduction to data mining. Addison-Wesley. 2005.
[13] Liu,  B.  Web  data  mining:  Exploring  hyperlinks,  contents,  and usage data. Springer Science & Business Media. 2011.
[14] Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  Data  Mining:  Concepts  and Techniques (3rd Edition). Morgan Kaufmann. 2011.
[15] Silvanie, A. Pencarian Frequent Itemset dengan Algoritma Apriori dan Python. Studi kasus: Data Transaksi Penjualan Eceran Online di UK. Jurnal Nasional Informatika (JUNIF), 1(2), 103-113. 2020.