Algoritma Apriori sebagai Penentu Pola Penjualan Produk Jeans
Heni Novitasari 1 , Yuli Astuti 2
1,2 Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia email: 1 hnovitasari72@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.21107/edutic.v9i1.7416 Diterima: 31 Mei 2020 | Direvisi: 28 Juni 2022 | Diterbitkan : 15 Nopember 2022

## Abstrak
Pada transaksi penjualan produk yang diminati sangat berpangaruh, sehingga pemilik toko harus bisa mengambil keputusan untuk menentukan jumlah barang yang harus disediakan pada tokonya. Salah satu kasus yang paling sering ditemui, yaitu apabila persediaan atau produksi barang dalam jumlah yang banyak, namun hasil  penjualan barang tersebut tidak sebanyak atau sebanding dengan produksi barang. Maka berdasarkan kasus ini, diperlukan sebuah  perencanaan  yang  efektif  baik  untuk  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek  bergantung  pada  pola penjualan  barangnya.  Untuk  menentukan  pola  penjualan  digunakan  algoritma  Apriori  untuk  menghasilkan association  rule  dalam  menentukan  atau  menyediakan  stok  barang  sesuai  kebutuhan  konsumen    dalam  masa mendatang  yang  lebih  efektif.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  150  data  transaksi  penjualan  dengan  cara melakukan pencarian pola penjualan dimana nilai minimal support sama confidence sebagai parameter yang dilihat berdasarkan frequents itemset tertinggi dimana nilai minimal support adalah 10 dan nilai confidence adalah 15, sesuai  aturan  asosiasi  yang  terbentuk,  nilai  tertinggi  terdapat  dalam  produk  penjulan  chinos  panjang  dan  jeans panjang dengan nilai minimal support 26,67% dan nilai confidence 44,94%. Nilai akurasi menggunakan metode confusion  matrix  dengan  hasil  akurasi    sebesar  83,33%  pada  aturan  asosiasi  dengan  pengaturan  nilai  minimal support 10% dan minimum confidence 15%.

## Kata Kunci:  Apriori, Pola Penjualan, Confusion Matrix, Association Rule, Confidence

## Abstract
In  a  product  sale  transaction  that  is  very  influential,  so  the  store  owner  must  be  able  to  make  a  decision  to determine the number of goods that must be provided at the store. One of the most frequently encountered cases, namely the number of reserves or production of goods in large quantities, but the results of the sale of these goods are not comparable or in accordance with the amount of production of goods. So based on this problem, we need effective planning both for the long term and short term on the pattern of sales of goods. To determine the sales pattern Apriori algorithm is used to produce association rules in determining or providing an inventory of goods according to the needs of consumers in the future more effectively. In this study using 150 sales transaction data by searching for sales patterns in which the minimum value of support is the same as the parameter seen through the highest itemset frequency where the minimum value of support is 10 and the value of trust is 15, according to the  research  produced,  the  acquisition  value  according  to  long  chino  selling  products  and  long  jeans  with  a minimum  support  value  of  26.67%  and  a  confidence  value  of  44.94%.  The  accuracy  value  uses  the  confusion matrix method with an accuracy of 83.33% in the requirements of the association with a minimum value of 10% and minimum confidence of 15%.
Keywords: Apriori, Sales Pattern, Confusion Matrix, Association Rule, Confidence
e-ISSN  2528-7303 p. 20 - 28

## PENDAHULUAN
Penjualan merupakan langkah nyata yang dilakukan untuk memindahkan produk dari penjual ke pembeli yang berupa barang atau jasa dengan tujuan untuk mendapatkan keuntungan(Swastha 2001). Pada  penelitian  ini  akan  mengambil  data  penjualan  pada  toko  Om  Jeans  yang  bergerak  dibidang penjualan celana jeans baik grosir maupun ecer. Setiap harinya Om Jeans melakukan penjualan produk celana jeans, kaos maupun jaket yang diharuskan untuk mencukupi kebutuhan konsumen. Permasalah yang terjadi pada took ini adalah kesulitan dalam menyediakan stok barang sesuai permintaan konsumen berdasarkan  produk  yang  paling  diminati,  dan  untuk  menentukan  penjualan  pada  masa  mendatang berdasarkan data transaksi penjualan yang telah ada sebelumnya. Produk yang diminati tersebut sangat berpengaruh  pada  keputusan  pemilik  Toko  untuk  menentukan  jumlah  barang  yang  harus  disediakan, sering terjadi pada saat perencanaan produksi atau belanja barang untuk stok dalam jumlah yang cukup banyak  tapi  ternyata  penjualan  barang  tersebut  tidak  laku  terjual  semua  sehingga  akan  menghambat perputaran barang dan modal. Akan lebih baik jika pola penjualan ini diterapkan dalam bagian proses perencanaan  produksi  maka  pihak  Om  Jeans  akan  lebih  terbantu  dalam  penjadwalan  produksi  dalam melakukan penyedian stok barang, karena pola penjualan  ini dapat memberikan output terbaik sehingga diharapkan  resiko  kesalahan  yang  disebabkan  oleh  kesalahan  perencanaan  dapat  ditekan  seminimal mungkin. Pada penelitian ini untuk menentukan pola penjualan produk menggunakan algoritma Apriori yang mana Algoritma ini termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining yang merupakan algoritma yang digunakan untuk menghasilkan association rule. Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan  dua  tolak  ukur,  yaitu:  support  dan  confidance.  Support  (nilai  penunjang)  adalah  presentase kombinasi  item  tersebut  dalam  database,  sedangkan  confidence  (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi(Kusrini and Emha Taufiq Luthfi 2009).
Dalam  data  mining  terdapat  salah  satu  metode  asosiasi  yang  mampu  menghasilkan  pola  dan pengetahuan tertentu terhadap data yang memiliki asosiasi antara dua itemset, Sehingga memiliki sifat if-then.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  association  rule  yaitu  apriori(Pasa  2018). Penelitian  terkait  algoritma  Apriori  pernah  dilakukan  oleh  E.N  Sari  melakukan  penelitian  dengan algoritma  Apriori  yang  digunakan  untuk  menentukan  merek  pakaian  wanita  paling  diminati  pembeli dengan menggunakan tools Tanagra versi 1.4 dengan cara mengimport data penjualan perbulan dalam format  tabular  menggunakan  Microsoft  excel,  pada  penelitian  tersebut  disimpulkan  bahwa  semakin banyak data, maka semakin sulit dalam membuat format tabular. Karena harus memasukkan data satu per  satu.  Akan  tetapi  dalam  mencari  item  (merek)  yang  paling  diminati  lebih  praktis(Sari  2013). Algoritma Apriori juga diterapkan oleh A.A Riyadi untuk pihak pengambilan keputusan pada sebuah mal  dalam  menerimaan  calon  tenant  atau  penentuan  lokasi  tenant  di  mal.  Penelitian  tersebut menghasilkan  pola  kombinasi  yang  paling  tinggi  confidence-nya  adalah  pola  jika  belanja  di  tenant kategori General maka akan belanja di tenant kategori Food And Beverage dengan confidence sebesar 50%(Riyadi  2018).  K.Tampubolon,  dkk  juga  mengimplementasikan  algoritma  apriori  pada  system persediaan  alat-alat  kesehatan  dan  melakukan  pengujian  mengunakan  aplikasi  Tanagra  1.4  dengan kesimpulan  pada  teknik  Data  Mining  sangat  efisien  dan  dapat  mempercepat  proses  pembentukan kecenderungan  pola  kombinasi  itemset    hasil  penjualan  alat-alat  kesehatan  di  Apotek  Kelambir-2 Medan, yaitu dengan support dan confidence tertinggi adalah Stick Asam Urat -  Stick Gula dan Stick Colestrol- Stick Gula(Reza 2013). H.N Wulandari dan N.W Rahayu juga menerapkan algoritma Apriori untuk  perancangan  ulang  tata  letak  barang  di  took  busana,  pengujian  dataset  baru  serta  melakukan perbandingan dengan Weka dengan kesimpulan  bahwa sistem berhasil menerapkan algoritma Apriori. Keberhasilan  dinilai  berdasarkan  kesamaan  aturan  asosiasi  pada  Weka  dengan  aturan  asosiasi  pada sistem. Penataan ulang berdasarkan data transaksi selama bulan Juli 2012 dengan minimum support 3% dan confidence 20% menunjukkan perlunya perubahan tata letak barang yang termasuk dalam kategori Dalaman Jilbab(Rahayu 2014). Pada penelitian ini algoritma Apriori dimaksudkan untuk menentukan pola penjualan produk pada Toko Om Jeans terhadap produk yang paling diminati konsumen dan
e-ISSN  2528-7303 p. 20 - 28
Tabel 1. Confusion Matrix(Kohavi, R.; Provost 1998)
Nilai Sebenarnya True False Nilai Prediksi True True Positive (TP) False Negative (FN) False  False Positive (FP) True Negative (TN)
dilakukan  pengujian  menggunakan  metode  confusion  matrix  dengan  tujuan  yang  dicapai  untuk memberikan  solusi  terhadap  permasalahan  yang  ada  berupa  perencanaan  produksi  yang  lebih  tepat sehingga  berdampak  pada  penjualan  barang yang  lebih  maksimal  dalam  penyedian  stok  barang  pada masa mendatang berdasarkan pola penjualan  pada.
Algoritma Apriori merupakan algoritma untuk menemukan pola frekuensi tinggi atau pola–pola item yang di dalam suatu database yang memiliki frekuensi atau support diatas ambang batas tertentu. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Selain apriori, yang termasuk pada golongan ini adalah metode Generalized Rule Induction dan Algoritma Hash Based. Metodologi dasar analisis asosiasi terbagai menjadi 2 tahap, yaitu  Analisis Frekuensi Pola Tinggi dan Pembentukan pola Asosiasi. Pada analisis frekuensi pola tinggi menggunakan algoritma apriori dengan mencari kombinasi item yang memenuhi syarat  minimum  dari  nilai support dalam database, dengan rumus  nilai support sebuah item seperti pada persamaan 1, 2 dan 3.
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (1)
Nilai support 2 item:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (2)
Nilai support 3 item:
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝐶 ∑𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (3)
Sedangkan Pembentukan Pola Asosiasi, setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, maka mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung confidence aturan asosiasi A→B. Semakin kecil nilai minimum support dan confidence maka semakin banyak rule yang dihasilkan dan sebaliknya semakin besar nilai minimum support dan confidence maka semakin sedikit rule yang dihasilkan, dengan rumus seperti pada persamaan 4.
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵 ∖ 𝐴) = ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 × 100% (4)
Pengujian  yang  digunakan  adalah Confussion  matrix, karena  merupakan  salah  satu  metode pengujian dengan membandingkandata sebenarnya dengan data hasil dari prediksi model. Semakin kecil nilai minimum  support dan confidence maka  semakin  banyak  rule  yang  dihasilkan  dan  sebaliknya
e-ISSN  2528-7303 p. 20 - 28
semakin  besar  nilai minimum  support dan confidence maka  semakin  sedikit  rule  yang  dihasilkan. C onfussion matrix dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan Tabel 1 maka didapatkan persamaan 5 sampai dengan persamaan 8.
1. Recall menunjukan proporsi prediksi positif yang terklasifikasikan dengan benar
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝑇𝑃 × 100% (5) 2. Precision menunjukan proporsi prediksi positif yang benar
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% (6)
3. Accuracy menunjukan perbandingan prediksi yang diidentifikasi benar dengan jumlah semua kasus
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁) × 100%
(7)
4. Error Rate menunjukan perbandingan prpediksi yang didentifikasi salah dengan junlah semua kasus 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑒 = (𝐹𝑁+𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁) × 100% (8)

## METODE PENELITIAN
Tahapan pada penelitian ini dimulai dari pengambilan data transaksi penjualan sebanyak 150 data sebagai  sampel,  kemudian  dilakukan  seleksi  data  untuk  pemilihan  nota  transaksi  penjualan.  Nota transaksi  penjualan  yang  akan  diambil  bergantung  pada  jumlah  barang  atau  item  yang  dibeli  oleh pelanggan Toko. Jumlah barang dalam nota transaksi penjualan yang akan diambil adalah nota transaksi dengan jumlah barang dua dan tiga barang atau satu item saja.
Tabel 2. Data Transaksi Penjualan Tanggal Transaksi Nama Barang 06/05/2019 Chinos Panjang, Jeans Panjang, Jeans Pendek 07/05/2019 Tektical Pendek, Chargo Pendek 07/05/2019 Chinos Panjang, Kaos 07/05/2019 Jeans Panjang, Chargo Pendek, Chinos Pendek 08/05/2019 Jeans Panjang, Kaos, Jeans Pendek 08/05/2019 Chargo Panjang, Chargo Pendek 08/05/2019 Kemeja, Chinos Panjang 08/05/2019 Tektical Pendek, Jeans Panjang, Chargo Pendek 09/05/2019 Chinos Panjang, Chinos Pendek 10/05/2019 Chinos Pendek, Chinos Panjang, Kemeja, Jeans Pendek, Chargo Pendek, Jeans Panjang 10/05/2019 Chargo Pendek, Jeans Panjang 11/05/2019 Chinos Pendek, Jeans Panjang, Chargo Pendek, Chinos Panjang 11/05/2019 Chinos Panjang, Kaos 11/05/2019 Kemeja, Jeans Panjang, Chinos Panjang 12/05/2019 Jeans Panjang, Chinos Panjang, Chargo Pendek
e-ISSN  2528-7303 p. 20 - 28
Tabel 3. Nilai Support dari Setiap Item
Nama Item Jumlah Support Chinos Panjang 89 59,33% Jeans Panjang 76 50,67% Chargo Pendek 44 29,33% Chinos Pendek 41 27,33% Kemeja 34 22,67% Kaos 25 16,67% Jeans Pendek 18 12% Hoodie 17 11,33% Chargo Panjang 7 4,67% Tektical Pendek 4 2,67% Tektical Panjang 3 2%
Setelah  data  diseleksi,  pada  nota  tersebut  dilakukan  preprocessing/cleaning  yaitu  prose  pembersihan atribut  yang  tidak  digunakan  dalam  proses  data  mining  dan  hanya  beberapa  atribut  yang  dapat digunakan.  Kemudian  selajutnya  dilakukan  perhitungan  manual  dari  data  transaksi  penjualan selanjutnya  pembentukan  tabel  tabular  untuk  mempermudah  dalam  mengetahui  berapa  banyak  item yang ada dibeli dalam setiap transaksi dilanjutkan pembentukan itemset satu, dua dan tiga itemset.
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat minimum untuk confidance 15% dengan menghitung confidence aturan asosiatif menggunakan persamaan  4,  selanjutnya  membuat  system  dan  menginputkan  data  yang  sama  dengan  perhitungan manual kemudian langkah terakhir dilakukan pengujian menggunakan confussion matrix.
1. Data Transaksi Penjualan Produk
Data transaksi penjualan yang digunakan sebanyak 150 data transaksi priode bulan Mei–Juni 2019. Dari 150 data transaksi penjualan diambil 15 contoh data transaksi, berikut pada Tabel 2.
2. Pembentukan Itemset
a. 1 Itemset
Berikut  ini  adalah  penyelesaian  berdasarkan  data  yang  sudah  disediakan  pada  Tabel  2  proses pembentukan 1 Itemset dengan jumlah minimum supportnya 10%, meggunakan persamaan (1) terlihat  pada  Tabel  3.  Dari  proses  pembentukan  itemset  ada  pada  Tabel  3  dengan  minimum support  10  %  dapat  diketahui  yang  memenuhi  standar  minimum  support  yaitu  pada  penjualan produk chinos panjang, jeans panjang, chargo pendek, chinos pendek, dan kemeja. Kemudian dari hasil pembentukan 1 itemset akan dilakukan kombinasi 2 itemset seperti pada Tabel 4.
b. Kombinasi 2 Itemset
Proses pembentukan 2 Itemset dengan jumlah minimum support 10 % dapat diselesaikan dengan persamaan  (2),  dengan  hasil  tertera  pada  Tabel  4.  Dari  kombinasi  2  Itemset  dengan  minum support 10% dapat diketahui kombinasi 2 itemset yang memenuhi standar minimum support yaitu
e-ISSN  2528-7303 p. 20 - 28
Tabel 4. Nilai Kombinasi 2 Itemset Nama Item Jml Support Chinos Panjang, Jeans Panjang 40 26,67% Chinos Panjang, Chargo Pendek 20 13,33% Chinos Panjang, Chinos Pendek 23 15,33% Chinos Panjang, kemeja 19 12,67% Chinos panjang,kaos 10 6,67% Chinos panjang, jeans pendek 7 4,67% Chinos panjang, hoodie 8 5,33% Jeans Panjang, Chargo Pendek 20 13,33% Jeans Panjang, Chinos Pendek 20 13,33% Jeans Panjang, Kemeja 14 9,33% Jeans panjang, kaos 8 5,33% Jeans panjang, jeans pendek 7 4,67% Jeans panjang, hoodie 9 6,00% ChinosPanjang,Jeans Panjang 40 26,67% ChinosPanjang,ChargoPendek 20 13,33% Chinos Panjang,Chino Pendek 23 15,33% Chinos Panjang, kemeja 19 12,67% Chinos panjang,kaos 10 6,67% Chinos panjang, jeans pendek 7 4,67% Chinos panjang, hoodie 8 5,33% Jeans Panjang,Chargo Pendek 20 13,33% Jeans Panjang, Chinos Pendek 20 13,33% Jeans Panjang, Kemeja 14 9,33% Jeans panjang, kaos 8 5,33% Jeans panjang, jeans pendek 7 4,67% Jeans panjang, hoodie 9 6,00%
chinos  panjang,  jeans  panjang  dengan support  26,67%,  chinos  panjang,  chinos  pendek  dengan support 15,33%, chinos panjang, chargo pendek dengan support 13,33%, jeans panjang, chargo pendek 13,33%, chinos panjang, kemeja 12,67%, dan jeans panjang, chinos pendek 13,33%. Dari hasil kombinasi 2 Itemset akan dilakukan pembentukan 3 itemset seperti pada Tabel 4.
c. 3 Itemset
Proses pembentukan 3 itemset dengan jumlah minimum support 10%. Dapat diselesaikan dengan persamaan (3), dengan nilai pada Tabel 5. Karena kombinasi 3 itemset tidak ada yang memenuhi minimal support 10 % maka kombinasi 2 itemset yang memenuhi untuk pembentukan asosiasi.
3. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum  untuk  confidance  15%  dengan  menghitung  confidence  aturan  asosiatif 𝐴 → 𝐵 , menggunakan persamaan (4). Adapun aturan asosianya terdapat pada Tabel 6. Berdasarkan Tabel 6 produk  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen  adalah  chinos  panjang,  jeans  panjang,  chinos  pendek, chargo pendek dan kemeja dengan diketahuinya produk yang paling sering dibeli konsumen, maka toko  dapat  menyusun  strategi  dalam  penentuan  pembelian  produk  Om  Jeans  untuk  menjaga ketersedian produk yang dibutuhkan oleh konsumen dan juga dapat mengatur tata letak produk Om Jeans berdasarkan kombinasi itemset yang terbentuk.
e-ISSN  2528-7303 p. 20 - 28
Tabel 5. Nilai Kombinasi 3 Itemset Nama Item Jml Support Chinos panjang, jeans panjang, chinos pendek 9 6% Chinos Panjang, jeans panjang, chargo pendek 10 6,67% Chinos Panjang, jeans panjang, kemeja 7 4,67% Jeans panjang, chinos pendek, chargo pendek 5 3,33 Jeans panjang, chinos pendek, kemeja 3 2% Chinos pendek, chargo pendek, kemeja 2 1,33%

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Dari  proses  perhitungan  menggunakan  algoritma  apriori  mengasilkan  aturan  asosiasi  seperti pada tabel 6, dari hasil rule asosiasi yang didapat di lakukan pengujian menggunakan confusion matrik untuk  melihat  ke  akuratan  implementasi  algoritma  apriori dalam  menetukan  pola  penjualan  pada om jeans. Data yang dipakai untuk pengujian adalah hasil dari aturan asosiasi dari data transaksi penjualan, Tabel 7 dibawah ini sebagai data pengujian, untuk mencari support menggunakan persamaan (2), dan untuk mencari confidence menggunakan persamaan (4), pengujian menggunakan confussion matrix dari persamaan (5), (6), (7) dan (8). Setelah mendapat nilai confidence untuk setiap itemset, maka selanjutnya dilakukan evaluasi menggunakan confussion matrix, seperti pada Tabel 8.
1. 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 4 1+4 × 100 = 80%
(5)
2. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 4 4+1 × 100 = 80% (6) 3. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (4+1) (4+0+1+1) × 100 = 83,33% (7)
4. 𝐸𝑟𝑜𝑟𝑟 𝑅𝑎𝑡𝑒 = (0+1) (4+0+1+1) × 1 = 16.68%
(8)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah melakukan analisis tehadap pola penjualan produk dengan menggunakan algoritma apriori dengan 150 data transaksi penjualan, dapat disimpulkan bahwa :
Algoritma  apriori  berhasil  melakukan  perhitungan  dengan  cara  melakukan  pencarian  pola  penjualan dimana nilai minimal support sama confidence sebagai parameter yang  dilihat berdasarkan frequents itemset tertinggi.
e-ISSN  2528-7303 p. 20 - 28
Tabel 7. Data Transaksi Pengujian Aturan Asosiasi Aturan Jml  Support A,B Confidence Chinos panjang, jeans panjang 40 26,67% 44,94% Chinos panjang, chinos pendek 23 15,33% 25,84% Chinos panjang, chargo pendek 20 13,33% 22,47% Chinos panjang, kemeja 19 12,67% 21,35% Jeans panjang,chargo pendek 20 13,33% 26,32% Jeans panjang, chinos pendek 20 13,33% 26,32% Tabel 8. Confussion Matrix Hasil Perhitungan Confidence Asosiasi Confussion matrix Itemset 2 Nilai sebenarnya TRUE FALSE NILAI PREDIKSI FALSE 4 0 TRUE 1 1
1) Sebagai  contoh  seperti  pada  Tabel  6,  dimana  nilai  minimal  support  adalah  10  dan  nilai confidence  adalah  15,  sesuai  aturan  asosiasi  yang terbentuk,  nilai  tertinggi  terdapat  dalam  produk penjulan chinos panjang dan jeans panjang dengan nilai minimal support 26,67% dan nilai confidence 44,94%.
2) Dengan  adanya  implementasi  algoritma  apriori  ini  sangat  membantu  Om  Jeans  dalam melihat  pola  penjualan  yang  banyak  terjual,  sehingga  Om  Jeans  dapat  menentukan  dan memaksimalkan penyediaan stok barang sesuai permintaan konsumen.
Nilai akurasi dari hasil analisa algoritma apriori bisa didapatkan menggunakan metode confusion matrix,  dengan  hasil  akurasi  sebesar  83,33%  pada  aturan  asosiasi  dengan  pengaturan  nilai  minimal support 10% dan minimum confidence 15%.

## DAFTAR PUSTAKA
Kohavi,  R.;  Provost,  F.  1998.  “On  Applied  Research  in  Machine  Learning.” Columbia University ,  New  York 30(In  Editorial  for  the  Special  Issue  on  Applications  of  Machine Learning and the Knowledge Discovery Process).
Kusrini, and Emha Taufiq Luthfi. 2009. Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi.
Pasa,  Wahju  Tjohjo  Saputro;  Ike  Yunia.  2018.  “Pendekatan  Algoritma  Aprioti  Pada  Data
e-ISSN  2528-7303 p. 20 - 28
Mining Untuk Menentukan Pola Belanja Konsumen.” INTEK 1 No 1.
Rahayu, Helmanatun Nisa Wulandari ; Nur Wijayaning. 2014. “Pemanfaatan Algoritma Apriori Untuk Perancangan Ulang Tata Letak Barang Toko Busana.” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) : 33–38.
Reza,  Kennedi  Tampubolon;Hoga  Saragih;Bobby.  2013.  “Implementasi  Data  Mining
Algoritma  Apriori  Sistem  Persediaan  Alat-Alat  Kesehatan.” Informasi  dana  Teknologi Ilmiah(INTTI 1 No 1: 93–106.
Riyadi,  Andri  Agung.  2018.  “Analisis  Pola  Belanja  Pengunjung  Mal  Dengan  Algoritma Apriori.” Pilar Nusa Mandiri 14 No 2: 195–99.
Sari, Eka Novita. 2013. “Analisa Algoritma Apriori Untuk Menentukan Merek Pakaian Yang Paling Diminati Pada Mode Fashion Group Medan.” Pelita Informatika Budi Darma IV No 3: 35–39.
Swastha, Basu. 2001. Manajemen Pemasaran Modern . Yogyakarta: BPFE.