## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1123 − 1128 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2303

## Penerapan Algoritma Apriori Data Mining Untuk Menentukan Penyusunan Layout Barang Pada Toko Ritel

## Agung Triayudi
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 26/09/2022 ; Accepted: 30/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Ritel merupakan kegiatan yang meliputi penjualan dan pembelian barang. Bagi    anj ritel sendiri keberlangsung dari proses bisnis yang dilakukan sangat bergantung dengan penjualan barang ataupun pembelian barang dari konsumen. Toko ritel dimasa sekarang ini sudah harus memiliki sebuah strategi ataupun sebuah cara untuk meningkatkan penjualan barangnya. Salah satu strategi yang dapat diterapkan dalam peningkatan penjualan yaitu penyusunan layout barang. Keasalahan dalam penyusunan layout barang tentu saja sangat merugikan bagi   anj ritel, kesalahan tersebut dapat menyebabkan terhadap proses penjualan yang stagnan ataupun juga penjualan yang menurun. Penyusunan layout barang dapat dilakukan dengan melihat karakteristik barang yang  dibeli  oleh  konsumen  atau  biasa  disebut  dengan  asosiasi  barang.  Data  mining  merupakan  sebuah    anjan  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  proses  pengolahan  data.  Pada  data  mining  sendiri  terdapat  banyak  cara  yang  digunakan  untuk menyelesaikan masalah salah satu cara yang digunakan untuk menyelesaikan masalah pada data mining adalah algoritma apriori. Kombinasi  item  yang  didapatkan  konsumen  membeli  item  A  juga  akan  membeli  Item  B  dengan  nilai  support  20%  dan  nilai kepercayaan (confidence) sebesar 50%. Kombinasi item lainnya yaitu konsumen  membeli item A juga membeli item D dengan nilai support 10% dan nilai confidence 25 %. Kombinasi item set terakhir yaitu Konsumen membali item B juga akan membeli item D dengan nilai support 20% dan nilai confidence 50%.
Kata Kunci: Data Mining; Ritel; Layout; Ritel; Barang; Algoritma Apriori
Abstract− Retail is an activity that includes the sale and purchase of goods. For retail stores, the continuity of the business processes that are carried out is very dependent on the sale of goods or the purchase of goods from consumers. Retail stores today must have a strategy or a way to increase sales of their goods. One strategy that can be applied in increasing sales is the preparation  of the layout of goods. Errors in the preparation of the layout of goods are of course very detrimental to retail stores, these errors can lead to  a  stagnant  sales  process  or  also  decreased  sales.  The  arrangement  of  the  layout  of  goods  can  be  done  by  looking  at  the characteristics of the goods purchased by consumers or commonly referred to as goods associations. Data mining is a technique that can be used to process data. In data mining itself there are many ways that are used to solve problems, one of the ways used to solve problems in data mining is the a priori algorithm. The combination of items obtained by consumers buying item A will also buy Item B with a support value of 20% and a confidence value of 50%. Another combination of items is that consumers buying item A also buys item D with a support value of 10% and a confidence value of 25%. The last combination of item sets, namely Consumers buying item B will also buy item D with a support value of 20% and a confidence value of 50%.
Keywords : Data Mining; Retail; Layouts; Goods; Apriori Algorithm

## 2. PENDAHULUAN
Ritel  merupakan kegiatan yang meliputi  penjualan dan pembelian barang. Maka    anj  ritel  dapat diartikan sebagai sebuah tempat yang dipergunakan untuk melakukan proses transaksi baik membeli barang ataupun menjual barang. Dimasa  sekarang  ini,    anj  ritel  sudah  sangat  banyak  dijumpai  pada  kehidupan  masyarakat.  Toko  ritel  sudah berkembang  begitu  pesatnya  baik  yang  dikelola  olah  perusahaan  ataupun  juga  yang  dikelola  secara  mandiri. Keberadaan   anj ritel sangat membantu bagi masyarakat untuk melakukan pembeli barang tanpa harus jauh pergi ke anj yang besar[1].
Bagi   anj ritel sendiri keberlangsung dari proses bisnis yang dilakukan sangat bergantung dengan penjualan barang ataupun pembelian barang dari konsumen. Toko ritel  harus berupaya sebagaimana mungkin untuk  menjual barang  sebanyak  –  banyaknya  dan  juga  menyediakan  kebutuhan  barang  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  sekitar. Maka  dari  itu,    anj  ritel  selalu  berupaya  untuk  meningkatkan  angka  penjualan  barang  dan  juga  menyediakan kebutuhan barang[2].
Toko ritel dimasa sekarang ini sudah harus memiliki sebuah strategi ataupun sebuah cara untuk meningkatkan penjualan barangnya, dengan begitu proses bisnis dan keberlangsung dari   anj ritel tetap terjamin. Namun hal yang terjadi  masih  banyak    anj  ritel  yang  belum  maksimal  terhadap  strategi  bisnis  yang  diterapkan  pada  bisnis  yang dijalankan[3].
Salah satu strategi yang dapat diterapkan dalam peningkatan penjualan yaitu penyusunan layout barang. Layout barang merupakan sebuah tempat penyusunan barang berdasarkan dengan pemetaannya masing – masing. Tujuan dari layout adalah untuk memudahkan pelanggan dalam mencari barang yang ingin dibeli. Tetapi masih banyak   anj ritel yang melakukan proses penyusunan layout barang masih dilakukan secara acak tanpa memiliki aturan ataupun dasar yang jelas[4]–[6].
Keasalahan dalam penyusunan layout barang tentu saja sangat merugikan bagi   anj ritel, kesalahan tersebut dapat  menyebabkan terhadap proses penjualan yang stagnan ataupun juga penjualan yang  menurun. Maka dari  itu perlu sebuah perhatian khsusus yang dilakukan oleh pengelola   anj ritel untuk melakukan proses penyusunan layout

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1123 − 1128 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2303
barang.  Hal  ini  juga  menjadi  permasalahan  tersendiri  baru  pengelola    anj  ritel,  dikarenakan  minimnya  terhadap pengetahuan dan informasi terhadap proses penyusunan layout barang.
Penyusunan  layout  barang  dapat  dilakukan  dengan  melihat  karakteristik  barang  yang  dibeli  oleh  konsumen atau  biasa  disebut  dengan  asosiasi  barang.  Hubungan  asosiasi  barang  dapat  dilihat  dari  transaksi  pembelian  yang dilakukan  oleh  konsumen.  Transaksi  pembelian  konsumen  tersebut  dilakukan  pengolahan  datanya  hingga mendapatkan  sebuah  informasi  terkait  dengan  hubungan  asosisasi  barang  yang  dapat  digunakan  untuk    anjang layout barang. Maka dari itu diperlukan sebuah   anjan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
Data mining merupakan sebuah   anjan yang dapat digunakan untuk melakukan proses pengolahan data. Data mining  melakukan  pengolahan  terhadap  data  –  data  yang  telah  tersimpan  dimasa  lampau  pada    anjan  data  untuk dilakukan  pengolahan    anjang.  Hasil  yang  didapatkan  dari  proses  pengolahan  data  pada  data  mining  merupakan sebuah informasi  yang tersimpan dari kumpulan data tersebut. Informasi  tersebut dapat  dipergunakan oleh pemilik data  untuk  proses  pengambilan  keputusan.  Dalam  hal  ini  informasi  yang  didapatkan  dari  hasil  data  mining  dapat digunakan untuk penyusunan layout barang[7][8].
Pada data mining sendiri terdapat banyak cara yang digunakan untuk menyelesaikan masalah salah satu cara yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  pada  data  mining  adalah  algoritma  apriori.  Algoritma  apriori merupakan algoritma yang merupakan bagian dari  pada    anjan asosisasi  data mining. Algoritma apriori bertujuan untuk menemukan hubungan asosiasi dari setiap item. Proses penentuan hubungan asosiasi setiap item berdasarkan dengan nilai support dan nilai confidence yang telah ditentukan. Bagi item yang tidak memnuhi nilai support ataupun nilai confidence maka tidak dipergunakan untuk proses penyusunan dari hubungan asosisasi antar item pada proses iterasi yang dilakukan.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Sunarti,  dkk  pada  tahun  2021  didapatkan  hasil  penelitian  bahwa Pengolahan data menggunakan algoritma apriori menunjukkan hasil pola asosiasi yang sama pada penjualan makanan dihasilkan 2 itemset  yaitu Moca dan Swiss Choco dengan nilai  support  50,0% sedangkan nilai  confidence sebesar 93,8%[9].  Ditahun yang sama juga dilakukan penelitian oleh  Pratama Haryandi, dkk dengan hasil penelitian yaitu Dengan nilai Minimum Support yang Minimum Confidence diambil menghasilkan 5 aturan asosiasi yang memenuhi syarat dan nilai Confidence terbesar adalah 71% pada aturan, jika membeli Kunyit Putih dan Bilberry Carrot maka membeli Garlic[10].
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  pada  tahun  2022  oleh  Zaenal  Abidin,  dkk  mendapatkan  hasil  penelitian dengan  dilakukan  proses  penyelesaian  permasalahan  menggunakan  algoritma  apriori  dapat  meminimalisir kekosongan  persediaan  dari  masing-masing  item  yang  paling  laku  dari  setiap  produk  dari  3  merk  suku  cadang tersebut[11]. Dan penelitian lainnya juga yang telah dilakukan oleh Muhammad Ulil Albab dan Deny Hidayatullah mendapatkan hasil penelitian menerapkan algoritma data mining apriori guna membantu pemilik   anj mengetahui barang yang perlu diperbanyak atau dikurangi stoknya untuk meningkatkan omset penjualan[12].
Berdasarkan  dengan  penjelasan  dari  permasalahan  diatas  maka  dari  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk menggunakan  algoritma  apriori  data  mining  untuk  menemukan  hubungan  asosiasi  antar  item  barang  yang  dimana dipergunakan  untuk  melakukan  proses  penyusunan  layout  barang.  Dengan  melakukan  proses  penyusunan  layout barang yang baik dan tepat diharapkan untuk dapat meningkatkan penjulan barang pada   anj ritel yang berguna untuk memperpanjang proses bisnis pada   anj ritel.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  sebuah  gambaran  tahapan  proses  yang  dilakukan  pada  penelitian.  Metodologi penelitian bertujuan untuk menjamin proses pelaksanaan penelitian dilakukan secara bertahap dengan baik dan benar tanpa  terjadi  kesalahan  pada  proses  yang  dilakukan  atau  terjadi  proses  berulang.  Metodologi  penelitian  yang digunakan dapat dilihat pada   anja berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1123 − 1128 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2303
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  bagian  proses  pada  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  dimana  proses  pada  data mining  melibatkan  data  –  data  denga  jumlah  yang  cukup  besar.  Proses  pada  data  mining  menggunakan  metode  – metode yang digunakan untuk menggali informasi dari data dan menemukan model – model baru yang tersimpan dari data. Model baru ini digunakan untuk memahami informasi yang terkandung pada kumpulan data yang besar tersebut. Data  mining  dapat  digunakan  pada  berbagai  bidang  ilmu  yang  menggunakan  pengolahan  data  didalamnya  seperti statistic, kesehatan, database dan lain sebagainya[13], [14].

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah  jenis  aturan asosiasi pada data  mining.  Algoritma  ini ditujukan  untuk mencari  kombinasi itemset  yang  mempunyai    suatu  nilai  keseringan    tertentu    sesuai  kriteria  atau    filter  yang  diinginkan.  Hasil  dari algoritma ini dapat digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan pihak manajemen. Algoritma apriori melakukan  pendekatan    anjang  e  yang  dikenal  dengan  pencarian  level-wise,  dimana  k-itemset  digunakan  untuk mengeksplorasi  atau menemukan (k+1)- itemset. Oleh karena itu, algoritma  apriori  dibagi menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi. Tiap iterasi menghasilkan pola frekuensi tinggi dengan   anjang yang sama dimulai dari iterasi pertama yang menghasilkan pola frekuensi tinggi dengan   anjang satu.
Di iterasi pertama ini, support dari setiap item dihitung dengan men-scandatabase. Setelah support dari setiap item  didapat,  item  yang  memiliki  support  diatas  minimum  support  dipilih  sebagai  pola  frekuensi  tinggi  dengan anjang 1 atau sering disebut Large 1-itemset atau disingkat L1. Iterasi kedua menghasilkan 2itemset yang tiap set- nya memiliki dua item. Pertama dibuat kandidat 2-itemset atau disingkat C2 dari kombinasi semua 1-itemset.  Lalu untuk  tiap  kandidat  2-itemset  ini  dihitung  support-nya  dengan  menscandatabase.  Support  disini  artinya  jumlah transaksi  dalam  database  yang  mengandung  kedua  item  dalam  C2.  Setelah  support  dari  semua  C2 didapatkan,  C2 yang  memenuhi  syarat  minimum  support  dapat  ditetapkan  sebagai  2-itemset  yang  juga  merupakan  pola  frekuensi tinggi  dengan    anjang  2  atau  Large  2itemset  (L2).  Atau  untuk  mencari  nilai  support  dan  juga  confidence  dapat menggunakan rumus berikut[15], [16]:
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
(1)
Kemudian, untuk mendapatkan nilai support dari dua item diperoleh dengan rumus berikut:
Support (A,B) = P(A ∩ B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Syarat minimum confidence dengan menggunakan rumus berikut :
Confidence (A ➔ B) = P(A|B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 𝐴 (3)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1123 − 1128 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2303

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Toko ritel tidak terlepas dari proses penjualan dan pembelian barang. Keberlangsungan proses bisnis pada toko ritel sangat  bergantung  terhadap  banyaknya  penjualan  barang  yang  dilakukan  oleh  toko  ritel  tersebut.  Toko  ritel  yang memiliki  jumlah  penjualan  yang  baik  maka  keberlangsungan  dari  proses  bisnis  yang  dijalan  akan  terjamin  pula, sebaliknya bagi toko ritel yang tingkat penjualannya buruk maka keberlangsungan proses bisnis akan terganggu. Oleh sebab  itu,  setiap  toko  ritel  diharuskan  untuk  memiliki  strategi  atau  cara  yang  dipergunakan  untuk  meningkatkan penjulan  barang  oleh  konsumen.  Salah  satu  strategi  yang  digunakan  yaitu  proses  penyusunan  layout  barang. Penyusunan layout barang berakitan dengan penempatan barang terhadap pemetaan barang. Penyusunan layout barang berdasarkan dengan kemungknan barang yang dibeli bersamaan oleh pelanggan. Namun dalam proses pelaksanaannya penyusunan layout barang yang dilakukan pengelola toko ritel masih dilakukan dengan acak tanpa dilakukan proses pertimbangan  hal  lainnya.  Hal  tersebut  juga  tidak  memiliki  dampak  yang  baik  terhadap  penjualan  barang.  Proses penyusunan  layout  barang  dapat  ditentukan  dengan  mengetahui  hubungan  asosiasi  setian  item  barang  berdasarkan dengan transaksi  pembelian oleh konsumen. Data  –  data pembelian konsumen tersebut  diolah untuk menghasilkan infromasi berupa hubungan antar setiap item barang. Proses pengolahan data tersebut dapat digunakan dengan data mining.  Data  mining  merupakan  sebuah  teknik  pengolahan  data  yang  menghasilkan  sebuah  informasi  berkaitan dengan pola yang tersimpan pada kumpulan data. Salah satu algoritma pada data mining yang dapat digunakan untuk mengetahun  hubungan  antar  item  barang  yaitu  algoritma  apriori.  Algoritma  apriori  merupakan  bagian  dari  teknik asosiasi data mining. Hubungan antar item pada algoritma apriori berdasarkan dengan nilai support dan confidence yang telah ditentukan, pada item yang memenuhi nilai support dan confidence maka akan lakukan proses pembentukan hubungan item pada tahapan iterasi.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Apriori
Sebelum  dilakukan  proses  terhadap  pengolahan  data  dengan  menggunakan  algoritma  apriori  terlebih  dahulu  harus diketahui  data  transaksi  pembelian  barang  oleh  konsumen.  Data  –  data  pembelian  barang  tersebut  nantinya  akan dilakukan  proses  pengolahan  hingga  didapatkan  informasi  terkait  dengan  hubungan  dari  antar  item  barang.  Data transaksi pembelian barang dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 1. Data Transaksi Barang
Transaksi  Item Barang TID-1 A, B, C, F TID-2 B, D, E TID-3 A, G, H TID-4 C, D TID-5 E, H TID-6 A, B TID-7 B, C, D TID-8 A, D TID-9 H, I TID-10 E, I
Dari  tabel  1.  Diatas  dapat  dilihat  data  transaksi  pembelian  barang  oleh  konsumen.  Untuk  mempermudah terhadap pembacaan data transaksi dapat dilakukan penjabaran data pada tabular data. Adapun penjabaran tabular data dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 2. Tabular Data

## Transaksi  A  B  C  D  E  F  G  H  I
TID-1 1 1 1 1 TID-2 1 1 1 TID-3 1 1 1 TID-4 1 1 TID-5 1 1 TID-6 1 1 TID-7 1 1 1 TID-8 1 1 TID-9 1 1 TID-10 1 1 Jumlah 4 4 3 4 3 1 1 3 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1123 − 1128 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2303
Setelah dilakukan proses penjabaran data terhadap tabular data, proses selanjutnya yaitu menghitungan nilai support dari masing – masing item untuk melakukan pembentukan kombinasi item data dengan nilai minimum support 40%
Tabel 3. Nilai Support 1 Item Item Support A 4/10 * 100% = 40% B 4/10 * 100% = 40% C 3/10 * 100% = 30% D 4/10 * 100% = 40% E 3/10 * 100% = 30% F 1/10 * 100% = 10% G 1/10 * 100% = 10% H 3/10 * 100% = 30% I 2/10* 100% = 20%
Dari  tabel  3. Diatas dapat  dilihat nilai support  dari  masing  –  masing  item. Selanjutnya dilakukan pemilihan item yang memenuhi nilai minimum support sebesar 40%. Adapun item yang memenuhi nilai minimum support dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 4. Item Yang Memenuhi Nilai Minimum Support Item Support A 4/10 * 100% = 40% B 4/10 * 100% = 40% D 4/10 * 100% = 40%
Setelah didapatkan item – item yang memenuhi nilai minimum support, langkah selanjutnya yaitu membentuk kombinasi 2 item set berdasarkan dengan item yang terbentuk. Setelah didapatkan kombinasi item set maka dilakukan perhitungan kembali untuk nilai support dan melihat kembali terhadap pembentukan kombinasi item set yang baru. Adapun proses kombinasi 2 item set dan nilai support dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 5. Kombinasi 2 Item Set dan Nilai Support
Kombinasi Itemset  Minimum Support
A ➔ B 2/10*100 = 20% A ➔ D 1/10*100 = 10% B ➔ D
2/10*100 = 20%
Dari tabel diatas dapat dilihat kombinasi item set yang terbentuk dan juga nilai support dari setiap kombinasi item set tersebut. Berdasarkan tabel tersebut sudah tidak ada lagi kombinasi item set yang memenuhi nilai minimum support.  Maka  dari  itu  proses  pembentukan  item  set  berhenti  pada  proses  tersebut.  Selanjutnya  yaitu  melakukan perhitungan terhadap nilai kepercayaan (confidence) dari kombinasi item set yang terbentu. Adapun perhitungan nilai confidence dapat dilihat pada tabel berikut
Tabel 6. Nilai Confidence Item Set
Kombinasi Itemset  Minimum Support Nilai Confidence A ➔ B 2/10*100 = 20% 2/4 * 100% = 50% A ➔ D 1/10*100 = 10% 1/4 * 100% = 25% B ➔ D 2/10*100 = 20% 2/4 * 100% = 50%
Dari  tabel  confiden yang terlihat  diatas maka hasil dari  penelitian yaitu terdapat  3  kombinasi  item set  yang dapat diprioritaskan untuk penyusunan pada layout secara berdekatan. Hal tersebut dikarenakan terdapat kemungkinan konsumen membeli item A juga akan membeli Item B dengan nilai support 20% dan nilai kepercayaan (confidence) sebesar  50%. Kombinasi  item lainnya yaitu konsumen membeli item A juga membeli item D dengan nilai support 10% dan nilai confidence 25 %. Kombinasi item set  terakhir yaitu Konsumen membali item B juga akan membeli item D dengan nilai support 20% dan nilai confidence 50%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  proses  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  maka  selanjutnya  dapat  ditarik  kesimpulan  penelitian berdasarkan hasil yang didapatkan. Adapun kesimpulan yang didapatkan yaitu data mining dapat diterapkan untuk proses penyusunan layout barang pada toko ritel. Algoritma apriori dapat menemukan hubungan asosisasi setiap item barang berdasarkan dengan nilai support dan confidence. Pada penelitian nilai support yang ditentukan sebesar 40%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1123 − 1128 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2303
dengan hasil kombinasi item konsumen membeli item A juga akan membeli Item B dengan nilai support 20% dan nilai kepercayaan (confidence) sebesar 50%. Kombinasi item lainnya yaitu konsumen membeli item A juga membeli item D dengan nilai support 10% dan nilai confidence 25 %. Kombinasi item set terakhir yaitu Konsumen membali item B juga akan membeli item D dengan nilai support 20% dan nilai confidence 50%.

## REFERENCES
[1] R.  Takdirillah,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Terhadap Data Transaksi  Sebagai Pendukung Informasi  Strategi  Penjualan,”  Edumatic    J.  Pendidik.  Inform.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  37–46,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[2] A. R. Wibowo and A. Jananto, “Implementasi Data Mining Metode Asosiasi Algoritma FP-Growth Pada Perusahaan Ritel,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.
[3] A. Wibowo and A. R. Handoko, “Segmentasi Pelanggan Ritel Produk Farmasi Obat Menggunakan Metode Data Mining Klasterisasi Dengan Analisis Recency Frequency Monetary (RFM) Termodifikasi,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 7, no. 3, p. 573, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020702925.
[4] M.  Rizki,  D.  Devrika,  I.  H.  Umam,  and  F.  S.  Lubis,  “Aplikasi  Data  Mining  dalam  Penentuan  Layout  Swalayan  dengan Menggunakan Metode MBA,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind., vol. 5, no. 2, p. 130, 2020, doi: 10.24014/jti.v5i2.8958.
[5] D.  Retno  Lestari,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengaturan  Layout  Swalayan  Delimas  Lestari  Kencana  Dengan Menggunakan Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Jurikom), vol. 6, no. 2, pp. 112–117, 2019, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom%7CPage%7C112.
[6] N. A. Hasibuan et al., “Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[7] D. P. Utomo and B. Purba, “Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 846–853, 2019.
[8] D.  P.  Utomo,  P.  Sirait,  and  R.  Yunis,  “Reduksi  Atribut  Pada  Dataset  Penyakit  Jantung  dan  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma C5. 0,” Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[9] S.  Sunarti,  F.  Handayanna,  and  E.  Irfiani,  “Analisa  Pola  Penjualan  Makanan  Dengan  Penerapan  Algoritma  Apriori,” Techno.Com, vol. 20, no. 4, pp. 478–488, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i4.4715.
[10]  P. Haryandi, Y. Widiastiwi, and N. Chamidah, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Mencari Pola Penjualan Produk Herbal (Studi  Kasus:  Toko  Hanawan  Gemilang),”  Inform.    J.  Ilmu  Komput.,  vol.  17,  no.  3,  p.  218,  2021,  doi: 10.52958/iftk.v17i3.3655.
[11]  Z. Abidin, A. K. Amartya, and A. Nurdin, “PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG KENDARAAN RODA DUA (Studi Kasus: Toko Prima Motor Sidomulyo),” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 2, p. 225, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1459.
[12]  M. U. Albab and D. Hidayatullah, “Penerapan Algoritma Apriori pada Sistem Informasi Inventori Toko,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 6, no. 3, pp. 1321–1328, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4160.
[13]  M.  A.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Decision  Tree  Algoritma  C45  Untuk  Memprediksi  Hasil  Belajar  Mahasiswa Berdasarkan Riwayat Akademik,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 60–65, 2016.
[14]  A. Pradipta, D. Hartama, A. Wanto, S. Saifullah, and J. Jalaluddin, “The Application of Data Mining in Determining Timely Graduation  Using  the  C45  Algorithm,”  IJISTECH  (International  J.  Inf.  Syst.  Technol.,  vol.  3,  no.  1,  p.  31,  2019,  doi: 10.30645/ijistech.v3i1.30.
[15]  A.  Ariant,  Erfina,  N.  Destria  Arianti,  P.  Studi  Sistem  Informasi,  and  U.  Nusa  Putra  Sukabumi  Jl  Raya  Cibolang  No, “Penerapan Metode Data Mining Terhadap Data Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Toko Fasentro  Fancy),”  Jursistekni.Nusaputra.Ac.Id,  vol.  2,  no.  3,  pp.  14–22,  2020,  [Online].  Available: https://jursistekni.nusaputra.ac.id/article/view/62.
[16]  Amrin  Amrin,  “Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pola  Pembelian  Pupuk,” Paradigma, vol. XIX, no. 1, pp. 74–79, 2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.