Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4963

## ANALISIS  POLA  PEMBELIAN  KONSUMEN  DI  TOKO RITEL DMART MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI BERBASIS WEBSITE
Ahmad Najmi Fuadi 1 , Herdian Bhakti 2 , Agyztia Premana 3
1,2,3 Universitas Muhadi Setiabudi, Jalan Pangeran Diponegoro No.KM2, Rw. 11, Pesantunan, Kec. Wanasari, Kabupaten Brebes, Jawa Tengah 52212, Telp. 0877-3320-7373
Received: 14 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Algoritma Apriori, Pola Pembelian, Konsumen, Indurtri Ritel.
Corespondent Email: ar619804@gmail.com
Abstrak. Industri ritel di Indonesia mengalami transformasi signifikan dengan masuknya  retailer  global  yang  meningkatkan  modernisasi  dan  persaingan. Toko ritel lokal seperti DMART harus bersaing dengan pemain besar nasional dan  internasional  serta  menghadapi  perubahan  perilaku  konsumen  yang mencari pengalaman berbelanja yang lebih nyaman dan modern. Untuk tetap kompetitif,  memahami  preferensi  pembelian  konsumen  menjadi  krusial. Namun,  DMART  belum  memiliki  alat  analisis  yang  tepat  untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  ini,  yang  dapat  menghambat  keputusan strategis  terkait  penempatan  produk,  penetapan  harga,  dan  promosi. Implementasi  Algoritma Apriori menjadi  solusi  potensial  untuk  mengatasi masalah  ini.  Algoritma Apriori memungkinkan  identifikasi  pola  hubungan antar item dalam  data  transaksi,  membantu  ritel  mengelompokkan  produk yang  sering  dibeli  bersama  dan  memprediksi  perilaku  pembelian  di  masa depan. Penelitian ini menggunakan data transaksi yang terhitung mulai tanggal 1-31 Desember 2023 dengan total 600 data transaksi dan 161 variasi barang , nilai  minimum support yang  di  tentukan  adalah    6,6  %  dan confidence 65%.Dengan  hasil  analisis  ini,  DMART  dapat  mengoptimalkan  strategi pemasaran, meningkatkan efisiensi persediaan, dan mempersonalisasi layanan untuk  meningkatkan  kepuasan  pelanggan.  Penerapan  Algoritma Apriori diharapkan  dapat  menjadi  langkah  strategis  yang  membantu  DMART menghadapi tantangan dalam industri ritel yang semakin kompetitif ini.
Abstract. The  retail  industry  in  Indonesia  is  undergoing  significant transformation with the entry of global retailers, leading to modernization and increased  competition.  Local  retail  stores  like  DMART  must  compete  with major  national  and  international  players  and  face  changing  consumer behavior  that  seeks  more  convenient  and  modern  shopping  experiences.  To remain  competitive,  understanding  consumer  purchasing  preferences  is crucial. However, DMART lacks the appropriate analytical tools to identify these  purchasing  patterns,  which  can  hinder  strategic  decisions  related  to product  placement,  pricing,  and  promotions.  The  implementation  of  the Apriori  Algorithm  is  a  potential  solution  to  this  problem.  The  Apriori Algorithm  allows  the  identification  of  relationships  between  items  in transaction  data,  helping  retailers  group  products  that  are  frequently purchased together and predict future purchasing behavior. This study uses transaction data from May 1-31, 2023, totaling 600 transaction records and 161  product  variations,  with  a  minimum  support  value  set  at  6.6%  and confidence  at  65%.  With  the  results  of  this  analysis,  DMART  can  optimize marketing strategies, improve inventory efficiency, and personalize services to enhance customer satisfaction. The application of the Apriori Algorithm is
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
expected  to  be  a  strategic  step  that  helps  DMART  face  challenges  in  the increasingly competitive retail industry.

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan dalam bisnis ritel modern saat ini semakin  ketat  dengan  penerapan  berbagai strategi  bisnis.  Agar  dapat  bersaing  secara efektif,  peritel  harus  mengembangkan  strategi yang tidak hanya bertujuan untuk menarik dan memuaskan  konsumen  dalam  jangka  pendek, tetapi  juga  untuk  membangun  loyalitas pelanggan.  Loyalitas  pelanggan  merupakan faktor  kunci  dalam  kesuksesan  bisnis ritel  dan kemampuan toko untuk bertahan di pasar yang kompetitif. Tanpa loyalitas pelanggan, keunggulan kompetitif yang dimiliki tidak akan berhasil.
Keberadaan toko ritel memudahkan masyarakat dalam memenuhi kebutuhan sehari- hari.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  toko  ritel memiliki  peran  penting  dalam  memenuhi kebutuhan masyarakat dan mendukung perekonomian [1] .  Toko  DMART  merupakan salah satu dari banyak toko ritel yang berlokasi di Kabupaten Tegal. Seperti toko ritel lainnya, Toko  DMART  juga  menyediakan  berbagai kebutuhan masyarakat, seperti peralatan mandi, bahan  makanan,  popok,  susu,  dan  lain-lain. Pelanggan  toko  ini  biasanya  berasal  dari lingkungan desa setempat.
Menurut  Bank  Indonesia  (BI),  Indeks Penjualan  Riil  (IPR)  nasional  diperkirakan mencapai  level  242,9  pada  April  2023, mencatat  rekor  tertinggi  sejak  awal  pandemi Covid-19.  IPR  adalah  indikator  konsumsi rumah tangga yang dipantau melalui penjualan ritel atau eceran. Selain itu, perdagangan besar dan  eceran,  serta  reparasi  mobil  dan  sepeda motor, memberikan kontribusi sebesar Rp2.702,4  triliun,  setara  dengan  12,94%  dari Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  Indonesia. Angka ini menunjukkan kontribusi yang sangat besar  dan  signifikan  terhadap  perekonomian Indonesia.
Masalah umum yang dihadapi oleh pengusaha  di  bidang  ritel  adalah  bagaimana cara  memenuhi  keinginan  pelanggan  sambil mencapai keuntungan maksimal. Untuk mengatasi masalah ini, perusahaan memerlukan sumber  informasi  yang  baik,  salah  satunya adalah dengan menganalisis data transaksi yang
ada. Data transaksi yang disimpan dalam basis data dapat diproses untuk menghasilkan laporan penjualan dan laporan laba rugi [2] .
Meskipun  teknologi  informasi,  terutama komputasi,  telah  diadopsi  di  berbagai  bidang, banyak  industri  belum  memanfaatkannya secara  optimal.  Toko  DMART  memiliki  data historis transaksi penjualan dari bulan ke bulan, namun data ini hanya digunakan untuk laporan mingguan  dan  bulanan.  Jika  hal  ini  terus berlanjut,  akan  terjadi  pertumbuhan  data  yang menyebabkan  kondisi  kaya  data  tetapi  miskin informasi.  Data  yang  tidak  diolah  ini  hanya akan  mengakibatkan  penumpukan  data  yang tidak berguna [3] .
Oleh  karena  itu,  toko  DMART  perlu menganalisis pola pembelian konsumen melalui data transaksi penjualan kemudian diolah untuk menghasilkan  laporan  penjualan.  Namun,  data penjualan  dapat  diolah  lebih  lanjut  untuk mendapatkan  informasi  tambahan.  Proses mengeksplorasi  pengetahuan  atau  informasi dalam  basis  data,  seperti  melihat  hubungan penjualan  antar item ,  dikenal  sebagai Data Mining . Dalam Data Mining , analisis keranjang pasar,  yang  menggunakan  teknik  association rule  untuk  menemukan  aturan  asosiasi  dalam kombinasi item ,  dapat  digunakan  untuk menganalisis kebiasaan pembelian
konsumen [4] .
Implementasi  metode apriori menjadi Solusi  yang  potensial  yang  dapat  memberikan pemahaman  berharga  dalam  menemukan  pola asosiasi  dalam  pembelian  produk.  Metode  ini didasarkan pada prinsip bahwa jika sekelompok produk  sering  dibeli  bersama,  maka  ada hubungan  yang  penting  antara  produk-produk tersebut.  Dengan  menerapkan  metode Apriori pada  data  transaksi  pembelian,  pola  asosiasi yang penting dapat diidentifikasi dan dianalisis [5] . Dalam aturan asosiasi memiliki 2 parameter  yaitu  minimum support (persentase kombinasi item dari  transaksi)  dan  minimum confidence (kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiatif [3] .
Penelitian  ini  menjadi  penting  karena kurangnya  pemanfaatan  data  transaksi  dan kekurangan  manajemen  produk  yang  efektif.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Pemilik  toko  berkeinginan  untuk  memahami pola  penjualan  dan  perilaku  konsumen  di DMART.  Harapannya,  dengan  menerapkan algoritma apriori ,  dapat  dihasilkan  wawasan baru  yang  dapat  membantu  pemilik  Toko DMART dalam pengambilan keputusan bisnis. Oleh  karena  itu,  peneliti  melakukan  penelitian yang  berjudul  "Analisis  Pola  Pembelian Konsumen Di Toko
Ritel DMART
Menggunakan  Algoritma Apriori "  dengan tujuan  untuk  mendukung  kelangsungan  bisnis yang efektif dan efisien
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining adalah  proses  pengolahan informasi  dari  database  yang  besar,  yang mencakup  proses  ekstraksi,  pengenalan  pola, pemahaman, dan penyajian informasi sehingga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis yang penting [6] .

## 2.2. Tahapan Data Mining
Data  mining adalah  salah  satu  komponen dari  rangkaian  proses  yang  dikenal  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD). KDD melibatkan berbagai teknik integrasi dan penemuan  ilmiah,  serta  interpretasi  dan visualisasi pola-pola yang ada dalam kumpulan data yang besar. Proses ini mencakup beberapa langkah  penting  untuk  mengidentifikasi  dan menganalisis data [7] . Lima tahapan dalam data mining dapat  dilihat  pada  gambar  2.1,  yang menggambarkan  keseluruhan  alur  mulai  dari pengumpulan  data  hingga  interpretasi  hasil yang diperoleh.
Gambar 2. 1 Tahapan Data Mining
a. Selection memilih data yang akan digunakan dalam analisis.  Data  yang  dipilih  harus  sesuai dengan tujuan dan ruang lingkup proyek data  mining .  Proses  ini  mungkin
melibatkan  pemfilteran,  pengurangan duplikasi,  dan  penghapusan  data  yang tidak relevan [8] . b. Preprocessing
Data  yang  dikumpulkan  dan  dipilih mungkin mengandung inkonsistensi, dan nilai  yang  hilang.  Tahap  ini  bertujuan untuk memperbaiki kualitas data dengan mendeteksi  dan  menangani  kesalahan, seperti data yang hilang, nilai yang salah, dan duplikasi.
c. Transformation
Data  yang  telah  dibersihkan  mungkin perlu  ditransformasi  ke  dalam  format yang  sesuai  untuk  analisis data  mining . Transformasi  data  dapat  melibatkan pengkodean  ulang  variabel,  normalisasi data, dan agregasi data [11] . d. Data Mining
Pada tahap ini, berbagai teknik penambangan  data  diterapkan  untuk mengekstraksi pola, model, atau informasi  yang  berguna  dari  data  yang telah  diproses.  Teknik  yang  digunakan bisa  berupa clustering,  classification, regression, association rule mining , dll.
e. Evalation
Hasil  dari  penambangan  data  kemudian dievaluasi  untuk  menentukan  relevansi dan  validitasnya.  Hasil  yang  signifikan diinterpretasikan  untuk  mendapatkan wawasan  atau  pengetahuan  baru  yang dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan.
2.3. Association Rule Mining
Association  rules  mining adalah metode yang digunakan untuk menemukan hubungan antara item dalam suatu  dataset  yang  telah  ditentukan [9] .
Dalam mengevaluasi sebuah association rule ada  dua  metrik  yang  digunakan,
yaitu support dan confident [10]. a. Support Merupakan  ukuran  yang  menunjukan seberapa sering suatu item atau kumpulan item muncul  dalam  seluruh  transaksi.
Ukuran ini digunakan untuk menentukan apakah  suatu item atau  kumpulan item layak  untuk  dijadikan dasar  perhitungan Confidence (misalnya,  seberapa  sering
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
item A  dan  B  muncul  bersama  dalam transaksi).
Support (A) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Support (A,B) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴,𝐵) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
b. Confident
Merupakan  ukuran  yang  menunjukkan seberapa kuat hubungan antara dua item secara  kondisional  (misalnya,  seberapa sering item B  dibeli  jika item A  juga dibeli [12] . Confidence (A → B) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 Confidence (A → B) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴,𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) x 100 %

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  di lakukan  dengan  menggunakan  metode  studi literatur dan observasi
a. Studi Literatur
Studi  literatur  melibatkan  pembelajaran dan  konsultasi  terhadap  berbagai  teori dan  informasi  yang  terdapat  dalam berbagai  sumber  bacaan  yang  relevan dengan  fokus,  topik,  atau  variabel penelitian, seperti buku, jurnal, majalah, dan karya tulis lainnya
b. Observasi
Observasi
merupakan metode pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan  mengamati  aktivitas  secara langsung.  Dalam  konteks  penelitian  ini, observasi  langsung  dilakukan  di  Toko DMART Cangkring

## 3.2. Metode Perancangan Website
Metode  perancangan  perangkat  lunak  yang diterapkan  dalam  pembuatan  aplikasi Data Mining metode Apriori menggunakan  model Waterfall. Waterfall menyediakan empat tahap
pengembangan yang dilakukan secara
berurutan, yakni analisis, perancangan, implementasi, pengujan dan pemeliharaan
Gambar 3.1. Model Waterfall
3.3. Perancangan Sistem
Perancangan yang digunakan untuk merancang  sistem  aplikasi  ini  menggunakan UML ,  pada  tahapan  ini  merupakan  salah  satu dari  keseluruhan  pembangunan  sistem  dalam perancangan yang meliputi Use Case Diagram dan Activity Diagram.
Gambar 3.2. Use Case Diagram website
Gambar 3.3. Activity Diagram apriori
3.4. Desain Tampilan
Desain  tampilan website  Apriori melibatkan penciptaan antarmuka pengguna yang memungkinkan  pengguna  untuk  berinteraksi dengan  hasil  analisis  data  yang  dihasilkan  dari proses Apriori .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 3.4. Desain tampilan beranda admin

## 4. Analisis Data Dan Implementasi Sistem
4.1. Preprosesing Data
Dalam proses ini dilakukan
pengumpulan  data  awal.  Data  yang digunakan  untuk  mencapai  dan  memenuhi tujuan  serta data  mining yang  telah direncanakan  sebelumnya  adalah  data transaksi  penjualan  konsumen  pada  bulan Januari  2023.  Data  yang  di  terima  dari DMART  berupa  file excel dengan  atribut faktur, tanggal, SKU, nama barang, satuan, jumlah, harga, diskon, HPP dan profit. Ada 2  atribut  yang  akan  di  pakai  pada  data  set transaksi,  yaitu  :  Tanggal  transaksi  dan Nama barang

## Gambar 4.1. Data Transaksi Dmart

## 4.2. Transformasi Data
Data  yang  sudah  didapat  sebelumnya  perlu diubah terlebih dahulu ke format yang sesuai dan siap  untuk  proses  penambangan  data. Transformasi  data  ini  mencakup  beberapa langkah  penting  dengan  cara  merubah  nama barang  menjadi  kode  dan  merubah  susuan  data menjadi seperti di bawah ini

## Gambar 4.2. Tranformasi data transaksi

## 4.3. Pemodelan
Pada  proses  pemodelan,  langkah  pertama adalah  memilih  teknik data  mining yang  akan digunakan.  Dalam  penelitian  ini,  teknik  yang dipilih  adalah  asosiasi  dengan algoritma Apriori .  Langkah-langkah  untuk  membuat model data  mining menggunakan algoritma apriori adalah sebagai berikut:
a. Siapkan data yang sudah di transformasi
b. Tentukan  nilai  minimum support dan minimum confidence
c. Susun aturan asosiasi yang terbentuk.
Sebagai contoh, dilakukan pencarian aturan asosiasi dengan nilai minimum support sebesar
6,6  %  dan  minimum confidence sebesar  65%.
Pada Iterasi-1, kandidat 1- itemset (C1) dibentuk dari data transaksi tersebut dan dihitung jumlah support -nya.  Metode  yang  digunakan  adalah dengan  membagi  jumlah  kemunculan  setiap item dengan total jumlah transaksi.
Support S06 =
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑇02 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑋 100%
83
600 𝑋 100% = 13,83 %
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Nilai  minimum support yang  telah ditetapkan  sebelumnya  adalah  6,6%,  sehingga item dengan nilai support di bawah 6,6% akan dihilangkan. Large-itemset 1  yang  terbentuk adalah:
Gambar 4.4. Large-itemset L1
Pada  Iterasi  ke  2,  akan  dilakukan  proses penggabungan  item  dari  L1  untuk  membentuk kandidat  C2  (dengan  dua itemset ),  kemudian dihitung support -nya.  Jika  kandidat  memiliki item yang sama, maka hanya dihitung satu kali. Misalnya, saat itemset {S01} digabung dengan {S01}, hasilnya tetap {S01} saja, bukan {S01, soklin}. Jadi, kombinasi itemset dengan elemen yang  sama  hanya  dihitung  satu  kali.  Iterasi selanjutnya  dilakukan  dengan  cara  yang  sama seperti  iterasi-1,  dan  hasilnya  adalah  sebagai berikut:
Support (T02,P06) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑇02,𝑃06 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑋 100%
47
600 𝑋 100% = 7,83 %
Gambar 4.5. Kandidat- itemset C2
Nilai minimum support yang telah ditetapkan  sebelumnya  adalah  6,6%,  sehingga item dengan nilai support di bawah 6,6% akan dihilangkan. Large-itemset 1  yang  terbentuk adalah:
Gambar 4.6. Large-itemset L2
Setelah  semua itemset terbentuk, itemset tersebut  dipisahkan  menjadi  dua  bagian: antecedent (jika) dan consequent (maka), untuk menentukan semua kemungkinan asosiasi yang akan  terbentuk.  Misalnya,  salah  satu itemset adalah T02 => S15.
Confidence (T02 → S15) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑇02 𝑑𝑎𝑛 𝑆15 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑇02
55 83 𝑋 100% = 66,27 %
Gambar 4.7. Tabel Confidence dari itemset -C2
Nilai  minimum confidence yang  telah ditetapkan  sebelumnya  adalah  65%.  Oleh karena  itu,  setiap  item  yang  memiliki  nilai confidence di  bawah  65%  akan  dihapus  dari pertimbangan.  Proses  ini  dilakukan  untuk memastikan bahwa hanya aturan asosiasi yang memenuhi  atau  melampaui  ambang  batas confidence yang digunakan dalam analisis lebih lanjut.  Dengan  demikian,  item  dengan  nilai confidence yang  rendah,  yaitu  di  bawah  65%,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
akan  dieliminasi  untuk  menjaga  kualitas  dan relevansi aturan asosiasi yang terbentuk
Gambar 4.8. Aturan asosiasi yang terbentuk
Hasil  akhir  dari  proses  ini  menghasilkan  6 aturan  asosiasi  berdasarkan  parameter  yang telah  ditentukan  sebelumnya,  yaitu  nilai minimum support sebesar 6,6% dan minimum confidence sebesar 65%. Sebagai contoh, salah satu  aturan  yang  ditemukan  adalah:  "jika membeli L07 ( Lifebuoy Mild Care ) maka akan membeli  P06  ( Pepsodent  Strong )  dengan  nilai confidence sebesar 67,42%”. Ini berarti bahwa 67,42% dari konsumen yang membeli LifeBuoy Mild  Care juga  akan  membeli Pepsodent Strong,

## 4.4. Implementasi Sistem
Setelah melalui tahapan analisis dan desain yang cermat, tibalah saatnya untuk mewujudkan rancangan sistem menjadi kenyataan.  Implementasi  sistem  merupakan tahap  krusial  Pada  tahap  ini,  berbagai langkah strategis  dilaksanakan  untuk  mentransformasi sistem  yang  telah  dirancang  di  atas  kertas menjadi solusi nyata yang siap digunakan oleh para pemangku kepentingan. Tamplan halaman website bisa di lihat di bawah ini
a. Halaman Beranda Admin halaman  yang  pertama  kali  muncul Ketika website pertama  kali  di  akses, halaman  ini  memuat  informasi  singkat mengenai judul skripsi yang di ambil
Gambar 4.9. Halaman Beranda
b. Halaman Login
Halaman login berisi  formulir  untuk masuk  ke  halaman admin, pengguna harus  memasukan username dan password yang  sesuai  untuk  masuk kedalam sistem
Gambar 4.10. Halaman Login
c. Data Transaksi Halaman  ini  berisi  masukan  untuk dataset  transaksi  penjualan  di  toko DMART, data yang di input berupa file excel dengan  format  yang  sudah  di tentukan. Terdapat tombol import untuk upload
data tersebut dan
menampilkanya  di  halaman  tersebut dalam  bentuk  tabel  yang  terdiri  dari kolom nomor, tanggal dan produk
Gambar 4.11. Halaman Data Transaksi d. Proses Apriori
Halaman  ini  berisi  formulir  untuk mengisikan nilai minimal Support dan minimal Confidence. Nilai Support dan Confidence akan  mempengaruhi rule yang di hasilkan.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Ahmad  dkk
4.5. Pengujian Sistem
Dalam  upaya  untuk  memastikan bahwa  sistem Apriori yang  dibangun  bekerja dengan  efektif  dan  efisien,  diperlukan serangkaian  pengujian  yang  komprehensif. Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi setiap aspek dari sistem, mulai dari input data hingga visualisasi hasil, serta responsivitas dan keamanan  aplikasi.  Berikut  adalah  tabel pengujian  yang  telah  dirancang  untuk membantu dalam proses evaluasi sistem ini:
Gambar 4.13. Tabel Pengujian Sistem

## 5. KESIMPULAN
a. Algoritma Apriori berhasil diterapkan  dalam  analisis  pola pembelian  konsumen  di  DMART. Algoritma ini membantu
mengidentifikasi item-item yang sering  dibeli  secara  bersamaan, memberikan wawasan tentang kebiasaan belanja konsumen
b. Hasil  analisis data  mining dapat digunakan untuk mendukung keputusan bisnis, seperti penempatan  produk,  promosi,  dan diskon.  Pengetahuan  tentang  pola pembelian  tersebut  memungkinkan manajemen untuk merancang strategi  pemasaran  yang  lebih efektif.
c. Proses  pemodelan  menggunakan nilai  minimum support sebesar 2.1%  dan confidence sebesar  60% menunjukkan  aturan  asosiasi  yang signifikan. Ditemukan sebanyak 14
rule  dari  hasil  penelitian  ini  salah satunya yaitu, jika membeli
Pepsodent Strong maka akan membeli Lifebuoy Mild Care
dengan Confidence sebesar 60,11 % d. Penerapan  Algoritma Apriori ke Website Berhasil di realisasikan dan dapat mempermudah dan mempercepat  proses  perhitungan dengan algoritma apriori

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dengan penuh rasa syukur, penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan dan kontribusi  terhadap  penelitian  ini.  Bantuan, dukungan,  dan  kerja  sama  yang  diberikan sangat berharga dalam menyelesaikan penelitian  ini.  Semoga  segala  bantuan  dan kebaikan  yang  telah  diberikan  mendapatkan balasan yang setimpal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Fijriani, U. Hayati, G. Dwilestari, A. Rizki Rinaldi,  and  F.  Faturrohman,  “Implementasi Market  Basket  Analysis  Pada  Toko  Retail Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Kopertip
J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 7, no.
1, pp. 29–34, 2023, doi: 10.32485/kopertip.v7i1.252.
[2]  D.  Alif et  al. ,  “Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Pada  Pemetaan  Lahan  Kopi  Di Kabupaten Malang,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 162–170, 2022.
[3]  E.  T.  Naldy  and  A.  Andri,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Analisis  Daftar  Pembelian Konsumen  Dengan  Menggunakan  Algoritma Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Toko Bangunan MDN,” J. Nas. Ilmu Komput. , vol.
2, no. 2, pp. 89–101, 2021, doi: 10.47747/jurnalnik.v2i2.525.
[4]  T. Tukino,  “Analisis  Pola  Pembelian Konsumen  Pada  PT  Indoritel  Makmur Internasional  Tbk  Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori,” J.  Desain  Dan  Anal. Teknol. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  75–83,  2023,  doi: 10.58520/jddat.v2i1.23.
[5]  M.  Mushleh  and  G.  Testiana,  “Studi  Kasus Asosiasi  Pembelian  Produk  Teknologi  pada Toko  Elektronik  dengan  Metode  Apriori,” JDMIS J. Data Min. Inf. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 78–82, 2023, doi: 10.54259/jdmis.v1i2.1718.
[6]  H. Kurniawan, Fujiati, and A. Saleh, “Analisa Pola  Data  Penyakit  Rumah  Sakit  Dengan Menerapkan Metode Association Rule
Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Semin.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Nas. Inform. , pp. 195–201, 2014.
[7]  D. Darmansah, S. Fernandez, I. K. Putri, M. Y. Fathoni, and S. Wijayanto, “Sistem Pendukung Keputusan  Untuk  Seleksi  Jabatan  Dengan Menggunakan  Metode  Topsis  (Studi  Kasus:
Kantor  Camat  Lais),” JATISI  (Jurnal  Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 3, pp.
2222–2233, 2022,
doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2534.
[8]  M.  F.  Y.  Herjanto  and  C.  Carudin,  “Analisis Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Sirekap Pada  Play  Store  Menggunakan  Algoritma Random Forest Classifer,” J. Inform. dan Tek.
Elektro Terap. , vol. 12, no. 2, pp. 1204–1210,
2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4192.
[9]  M.  A.  M.  Afdal  and  M.  Rosadi,  “Penerapan Association  Rule  Mining  Untuk  Analisis Penempatan Tata Letak Buku Di Perpustakaan Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J.  Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 99, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7379.
[10]  S.  Vadilah,  Y.  H.  Chrisnanto,  and  P.  N. Sabrina,  “Sistem  Pengelolaan  Persediaan Berdasarkan  Pola  Hubungan  Antar  Produk Buah Olahan Menggunakan Association Rule Mining,” Pros.  SISFOTEK ,  pp.  147–150, 2020, [Online]. Available: http://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK
/article/view/203
[11]  Alwendi,  “Aplikasi  Data  Mining  Untuk
Menentukan Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Association Rule Data Mining  Application  to  Determine  Student Study Period Using Association Rule
Method,” J. Pendidik.  Dewantara , vol.  2, no. 1,  pp.  1–6,  2023,  [Online].  Available: https://jurnal.yagasi.or.id/index.php/dewantar ahttp://dx.doi.org/10.58222/dewantara.v2i1.2
4
[12]  Nola  Ritha,  E.  Suswaini,  and  W.  Pebriadi,
“Penerapan  Association  Rule  Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Poliklinik  Penyakit Dalam  (Studi  Kasus:  Rumah  Sakit  Umum Daerah Bintan),” J. Sains dan Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 222–230, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.329.