Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Implementasi Association Rules Untuk Market Basket Analysis Pada Toko “Hanael Embroidery”
Dimas Pangestu 1 , Viddi Mardiansyah 2 1,2 Universitas Widyatama, Bandung, Indonesia Email: pangestu.dimas@widyatama.ac.id 1 , viddi.mardiansyah@widyatama.ac.id 2

## Abstract
The extremely tight competition in the business world means that business people must consider the best strategies to face competition. The most appropriate and competitive strategy now is to use information technology. The Hanael Embroidery Shop wants to increase the sales of its products so that it can be taken into account by other business competitors. In its daily life, the Hanael Embroidery Shop employs administrative staff to manage product sales and find the most sold products. Determining the layout  and  combination  of  goods  based  on  consumer  purchasing  tendencies  is  one  of  the  shop's solutions in developing the right marketing strategy to increase sales. This shop needs an application that  can  display  product  sales  reports,  making  it  easier  for  shop  selectors  to  determine  the  proper promotion  for  the  product.  This  paper  will  test  the  use  of  data  mining  using  the  Apriori  Algorithm method to find the frequency of itemsets in a data set. A priori algorithm method that can adjust input values according to the criteria for items that have predetermined support and confidence values. The Apriori algorithm is a data mining algorithm that can be used in association rules to determine frequent itemsets that function to help find patterns in data. By using the Apriori algorithm, we obtained a group of shop products that are frequently purchased by customers, namely "Salvia Sweater", "Hoya Sweater", and "Lupine Clutch Bag Embroidery". This association is obtained with a minimum support value of 10% and a confidence value of 20% from 357 transactions. Based on the results of the tests that have been carried  out,  the  designed  application  is  successful.  It  can  provide  input  and  information  on  product combinations that shop customers often purchase.
Keywords : data mining, algoritma apriori, association rule

## Abstrak
Persaingan  yang  sangat  ketat  dalam  dunia  bisnis  membuat  para  pelaku  bisnis  harus mempertimbangkan  strategi  terbaik  dalam  menghadapi  persaingan.  Strategi  yang paling tepat  dan kompetitif  saat  ini  adalah  dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi.  Toko  Bordir  Hanael  ingin meningkatkan penjualan produknya agar bisa diperhitungkan oleh kompetitor usaha lainnya. Dalam kesehariannya, Toko Bordir Hanael mempekerjakan tenaga administrasi untuk mengelola penjualan produk dan mencari produk yang paling banyak terjual. Penentuan tata letak dan kombinasi produk berdasarkan  kecenderungan  pembelian  konsumen  menjadi  salah  satu  solusi  toko  dalam  menyusun strategi pemasaran yang tepat untuk meningkatkan penjualan. Toko ini memerlukan sebuah aplikasi yang  dapat  menampilkan  laporan  penjualan  produk  sehingga  memudahkan  para  penyeleksi  toko dalam menentukan promosi yang tepat untuk produk tersebut. Tulisan ini akan menguji penggunaan data mining dengan algoritma Apriori untuk mencari frekuensi itemset dalam suatu data set. Algoritma apriori  yang  dapat  menyesuaikan  nilai  masukan  sesuai  dengan  kriteria  item  yang  memiliki  nilai dukungan dan keyakinan yang telah ditentukan. Algoritma  Apriori merupakan salah satu algoritma data mining yang dapat  digunakan dalam aturan asosiasi untuk menentukan frequent itemset yang berfungsi membantu menemukan pola pada data. Dengan menggunakan algoritma Apriori diperoleh kelompok produk toko yang sering dibeli pelanggan yaitu “Salvia Sweater”, “Hoya Sweater”, dan “Lupin Clutch Bag Bordir”. Asosiasi ini diperoleh dengan nilai support minimal 10% dan nilai keyakinan 20% dari  357  transaksi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  aplikasi  yang  dirancang berhasil. Dapat memberikan masukan dan informasi mengenai kombinasi produk yang  sering  dibeli oleh pelanggan toko.
Kata kunci : association rule, data mining, algoritma apriori
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  bisnis,  istilah Big  Data sudah  sangat  umum.  Istilah  ini menggambarkan kumpulan data yang cukup besar atau kompleks yang dihasilkan dari berbagai format dengan kecepatan proses yang sangat tinggi [1]. Big Data yang terkumpul  pada  umumnya  hanya  menjadi  sebuah  tumpukanm  pengolahan  data yang dapat membuat  wawasan  dari data tersebut sangat jarang digunakan untuk mengambil  keputusan.  Namun  di  era  digital  saat  ini,  kebutuhan  akan  software market basket analysis berbasis web yang dapat meningkatkan strategi pemasaran menjadi sangat penting [2].
Contohnya,  Pada  Toko  Hanael  Embroidery  merupakan  sebuah  usaha  yang menghadirkan  berbagai  koleksi  sulaman,  termasuk  tas,  sepatu,  sweater,  pakaian, algoritma Apriori ,  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Agrawal  [3],  memiliki peran  penting  dalam  mengidentifikasi  frequent itemset dalam  suatu dataset . Algoritma ini dikenal sebagai salah satu yang paling terkemuka dalam menemukan pola frekuensi tinggi, yaitu pola item-item dalam database yang memiliki frekuensi atau dukungan di atas batas tertentu yang disebut minimum support . Pola frekuensi ini menjadi dasar dalam pembentukan aturan asosiatif serta berbagai teknik data mining lainnya.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  algoritma Apriori digunakan  untuk menganalisis  kebiasaan  pembelian  pelanggan  di  toko,  sehingga  dapat mengidentifikasi  produk-produk  yang  sering  dibeli  bersamaan.  Kemampuan algoritma Apriori dalam  membentuk  kombinasi  item  berdasarkan  parameter tertentu dianggap sangat bermanfaat dalam merumuskan strategi penjualan produk di  toko  tersebut.dan  topi.  Toko  ini  beroperasi  melalui  platform  online  seperti "Shopee"  dan  memanfaatkan  media  sosial,  seperti  "Instagram,"  sebagai  saluran promosi  dan  penjualan.  Dengan  aktivitas  penjualan  yang  terus  berlangsung, terbentuknya volume data yang signifikan telah terjadi. Untuk memastikan bahwa data penjualan yang terus meningkat ini tidak hanya menjadi beban tanpa makna, dilakukan  pengumpulan  data  untuk  mengidentifikasi  produk-  produk  apa  yang cenderung dibeli secara bersamaan oleh pelanggan. Pendekatan ini menggunakan algoritma Apriori untuk menganalisis pola pembelian dalam rentang waktu tertentu atau transaksi tunggal.
Pada Algoritma  Apriori ,  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Agrawal  [3], memiliki  peranan  penting  dalam  mengidentifikasi frequent  itemset dalam menentukan sebuah dataset. Algoritma ini dikenal sebagai salah satu yang paling terkemuka  dalam  menemukan  pola  frekuensi  tinggi,  yaitu  pola  item-item  dalam database yang memiliki frekuensi atau dukungan di atas batas tertentu yang disebut minimum support. Pola  dalam  sebuah  frekuensi  ini  menjadi  dasar  dalam pembentukan  aturan  asosiatif  serta  berbagai  teknik data  mining lainnya.  Dalam konteks penelitian ini, algoritma Apriori digunakan untuk menganalisis kebiasaan pembelian  pelanggan  di  toko,  sehingga  dapat  mengidentifikasi  produk-produk yang  sering  dibeli  bersamaan.  Kemampuan  algoritma Apriori dalam  membentuk kombinasi item berdasarkan parameter tertentu dianggap sangat bermanfaat dalam merumuskan strategi penjualan produk di toko tersebut.
Analisis pola pembelian pada toko Hanael Embroidery menggunakan metode algoritma Apriori dengan berbasis web merupakan salah satu metode penting dalam
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
meningkatkan  strategi  pemasaran.  Pada  analisis  ini,  faktor-faktor  seperti pengumpulan data, transformasi data, penerapan implementasi data tersebut harus diperhatikan  dengan  seksama  [4].  Selain  itu,  mempersiapkan  data  sebelum pengumpulan  dilakukan  sehingga  format  dan  isi  memenuhi  persyaratan eksperimen,  termasuk  dalam  menghilangkan  duplikat  data,  dan  memeriksa  data yang tidak konsisten, dan tidak memperbaiki kesalahan [5].
Penggunaan  aplikasi  komputer  sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan efisiensi dan akurasi analisis menggunakan metode algoritma Apriori [6]. Aplikasi analisis  pola  pembelian  dapat  menggantikan  proses  manual  dalam  perhitungan yang dimana sangat sulit dan membutuhkan banyak waktu dan juga memungkinkan toko  Hanael  Embroidery  menjalankan  proses  analisasi  yang  lebih  Akurat  dalam hasil dan efisien dalam waktu pengerjaan dan memudahkan sumber daya [7].
Aplikasi  analisis  pola  pembelian  berbasis Algoritma  Apriori sangat  penting untuk dibuat dan dikembangkan.  Dengan bantuan kemajuan perangkat lunak dan komputer, aplikasi ini akan membantu toko Hanael Embroidery menganalisis pola pembelian konsumen dengan lebih efisien dan akurat [8]. Diharapkan bahwa proses perancangan  strategi  pemasaran  dan  pencarian  pola  pembelian  konsumen  akan lebih efisien dan menghasilkan strategi yang lebih inovatif dan kreatif [9].
Pada  penelitian  ini,  peneliti  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  merancang aplikasi  web market  basket  analysis dengan  algoritma Apriori untuk  dapat digunakan di toko Hanael Embroidery. Peneliti akan melakukan analisis kebutuhan, arsitektur sistem perancangan, perancangan basis data, user interface dan algoritma Apriori terkait dengan kebutuhan toko Hanael Embroidery. Implementasi aplikasi web analisis keranjang pasar akan dilakukan, diikuti dengan evaluasi dan analisis fungsionalitas dan kinerjanya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  disebutkan,  algoritma  Apriori  digunakan  dalam mengidentifikasi  pola  pembelian  produk  di  toko  oleh  pelanggan.  Dengan menggunakan  penelitian  eksperimental,  item  yang  dikontrol  dapat  diidentifikasi dan  pengukuran  dapat  dibuat  berdasarkan  variabel  yang  telah  ditetapkan. algoritma Apriori sendiri  akan  digunakan  sebagai  kerangka  analisis  yang  valid. Proses yang akan dilakukan dalam penelitian ini digambarkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Pada Penelitian
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
1) Penelitian ini dimulai  dari pengumpulan dan pemrosesan data transaksi sesuai dengan format laporan bisnis.
2) Apriori menyelidiki k- itemset dan (k+1) -itemset menggunakan metode iteratif.
3) Set kandidat (k+1) yang memiliki frekuensi rendah dapat dipangkas dan tidak dapat digunakan untuk memilih peraaturan sebuah asosiasi.
4) Tahap  awal  mencakup  penemuan  1 -itemset melalui  pemindaian  database untuk mengumpulkan jumlah dan frekuensi setiap kategori item dalam setiap transaksi.
5) Pada 1-itemset bekerja dalam menentukan 2 -itemset , dan 2 -itemset selanjutnya menemukan  dengan  cara  dipasangkan  setiap  item  dengan  item  lain, menghasilkan kombinasi yang dapat memungkinkan dari dua item.
6) Selanjutnya,  frekuensi  dari  setiap  transaksi  digunakan  untuk  menilai  item. Ambang batas pada min support digunakan untuk mengurangi calon kandidat yang dianggap jarang muncul atau tidak sering muncul.
7) Nilai support dan confidence dari  dua  itemset  akan  digunakan  untuk menentukan  apakah itemset memenuhi min  support dan min  confidence . Itemset  yang  memenuhi  ambang  batas  ini  akan  dianggap  sebagai  aturan asosiasi.
8) Dua  pada  sebuah itemset untuk  menemukan itemset tiga  dan  seterusnya sampai tidak ada lagi itemset sering (k+1) yang dapat ditemukan.
9) Semua  aturan itemset sering  (k+1)  dibuat  sebelum  menghitung  nilai support , confidence ,  dan lift  ratio .  Untuk  semua  transaksi  dalam  database,  perkalian nilai support dan confidence tertinggi akan menjadi aturan asosiasi terbaik.
Asosiasi yang memenuhi persyaratan minimum untuk dukungan (minimum support)  dan  persyaratan  minimum  untuk  keyakinan  (minimum  confidence). Dasar dari analisis asosiasi terdiri dari tiga tahap, yakni:
a) Analisa  pola  frekuensi  tinggi,  pada  tahap  ini  dicari  kombinasi  item  yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :
(1)
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
(2)
b) Pembentukan aturan Asosiasi melibatkan pencarian aturan yang memenuhi persyaratan  minimum  untuk  tingkat confidence setelah  semua  pola frekuensi  tinggi  berhasil  diidentifikasi.  Hal  ini  dicapai  dengan  menghitung nilai keyakinan aturan asosiasi 𝑋 ∪ 𝑌 Nilai confidence dari aturan 𝑋 ∪ 𝑌 diperoleh dari rumus sebagai berikut:
Jumlah Transaksi X 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑋)  = Total Transaksi 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑋 ∪ 𝑌 )
Jumlah Transaksi Mengandung X dan Y = Total Transaksi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
(3)
c) Aturan  Asosiasi  diperkuat  dengan  nilai lift  ratio ,  nilai lift  ratio digunakan untuk menentukan kekuatan dari rule. Rule  tersebut apa  valid  atau  hanya kebetulan. Rule dikatakan kuat jika memiliki nilai lift ratio lebih dari 1, Rule dengan  nilai  1  tidak  dikatakan  kuat  namun  juga  tidak  dikatakan  lemah, Namun apabila nilai kurang dari 1 bisa dikatakan rule tersebut lemah.
(4)
Nilai dari Benchmark Confidence sendiri yaitu :
𝑟   𝑜
(5)
Keterangan : Nc = Jumlah Transaksi dengan item yang menjadi consequent N = Jumlah Transaksi basis data

## a. Teknik Pengumpulan Data
Mengumpulkan  data  untuk  menguji  aplikasi  analisis  pola  pembelian konsumen  Hanael  Embroidery  dengan  menggunakan  algoritma Apriori akan melibatkan langkah-langkah berikut:
1) Mencari  dan membaca literatur: mencari gagasan dan  teori yang mendasari analisis  pola  pembelian  di  toko  Hanael  Embroidery,  mencari  informasi tentang  pasar  online,  dan  mempelajari  beberapa  metode  analisis  yang digunakan di penelitian sebelumnya. Selain itu, pelajari perangkat lunak yang digunakan untuk analisis pola pembelian di toko Hanael Embroidery.
2) Wawancara  semi-struktur,  melibatkan  interaksi  langsung  antara  peneliti  dan responden  yaitu  melibatkan  kombinasi  pertanyaan  terstruktur  dan pertanyaan yang lebih terbuka. Peneliti memiliki kerangka dasar pertanyaan, tetapi  dapat  mengeksplorasi  topik  lebih  lanjut  berdasarkan  respons responden.
3) Pengambilan  data  kasus  nyata:  memilih  beberapa  kasus  pola  pembelian keranjang  belanja  yang  relevan  terkait  penelitian,  dan  melakukan pengambilan data di lapangan untuk dapat mengumpulkan data tentang pola pasar online, jenis dan karakteristik pembeli, serta kondisi pasar sendiri.
4) Penggunaan data simulasi: Data numerik tentang respons dan pola pembelian keranjang  belanja,  termasuk  perhitungan support , confidence ,  dan lift  ratio , akan  dikumpulkan  melalui  simulasi.  Pengumpulan  data  ini  akan menghasilkan  dataset  yang  komprehensif  dan  representatif  untuk  menguji pola pembelian produk di toko Hanael Embroidery.

## b. Analisis Data dan Cara Penafsiran
Dalam tahapan selanjutnya, terdapat data-data yang terhimpun dari uji coba akan  dilakukan  proses  dan  dianalisis  dengan  cara  kuantitatif  dalam  pengambilan
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑋 ∪ 𝑌 𝑜         ( 𝑋 → 𝑌 )  =
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑋
𝑜         ( 𝑋 , 𝑌 )
𝐿  𝑡 𝑅 𝑡 𝑜  = 𝑟   𝑜         ( 𝑋 , 𝑌 )
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
keputusan menggunakan aplikasi dari pola pembelian konsumen. Tujuan dari alur dan analisa data ini adalah untuk dapat melakukan perbandingan sebuah hasil  yang diperoleh  dari  aplikasi  dengan  metode  konvensional,  seperti  metode  algortima Apriori yang  umumnya  dilakukan  pada  pemrosesan  pola  pembelian  konsumen. Proses dalam analisa data ini akan melibatkan beberapa langkah berikut:
1) Pengelompokan Beberapa Data
2) Pemrosesan Data
3) Data Pebanding
Penjelasan mengenai analisia data ini akan membantu dalam memahami pola pembelian  produk  di  Toko  Hanael  Embroidery  dengan  cara  yang  efektif  dan handal.  Akhir  pada  hasil  analisa  dan  nilai  yang  dihasilkan  akan  berpengaruh terhadap  kontribusi  pada  sebuah  pemrosesan  metode  analisa  serta  membantu dalam  mengambil  nilai  akhir  terkait  pola  pembelian  pelanggan.  Pola  ini  akan diterapkan  mencakup  penggunaan  aplikasi  untuk  Pengelompokan  dan mengembangkan data pola pembelian pelanggan.

## c. Penyimpulan Hasil Penelitian
Penelitian  ini  akan  melihat  seberapa  efektif  dan  dapat  diandalkan  aplikasi analisis  pola  pembelian  produk  di  toko  Hanael  Embroidery  berbasis  algoritma Apriori untuk  menganalisis  pola  pembelian  pelanggan.  Hasil  dari  beberapa pemaparan mengenai bagaimana aplikasi ini bekerja. Untuk mengakhiri, beberapa isu penting yang akan dibahas adalah sebagai berikut:
1) Akurasi terhadap Analisa
2) Memudahkan Pengguna
3) Pemangkasan Waktu dan SDM
Hasil penelitian ini dapat memberikan gambaran yang jelas tentang seberapa efektif  dan  handal  aplikasi  analisis  pola  pembelian  produk  di  toko  Hanael Embroidery yang berbasis algoritma Apriori.

## d. Desain Penelitian
Penelitian eksperimental yang mengumpulkan data akan dilakukan  terdapat pengontrolan  data.  Terdapat  beberapa  hasil  akhir  dalam  menentukan  seberapa efektif  dan  handal  aplikasi  analisis  pola  pembelian  produk  di  toko  Hanael Embroidery  yang  didasarkan  pada  algoritma  Apriori.  Hal-hal  berikut  akan dilakukan oleh desain penelitian ini:
1) Identifikasi Parameter
2) Pengelompokan data secara Real Time
3) Kontrolisasi Program
4) Membandingkan Metode
Diharapkan  pada  hasil  ini  dapat  membuat  sebuah  penjelassan  yang  lebih dalam analisis pola pembelian konsumen Hanael Embroidery yang berbasis Metode algoritma  Apriori  untuk  membantu  perusahaan  menganalisis  pola  pembelian konsumen. Selain itu, data yang valid dan dapat diandalkan akan diperoleh melalui desain penelitian ini.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Identifikasi Awal
Proses  selanjutnya  adalah  melakukan  Pengidentifikasi  tahap  awal  sangat bermanfaat dengan membatasi prsoses algoritma sehingga berjalan sesuai dengan rencana. Tahap ini akan mengeluarkan hasil dari seberapa min support juga batas min confidence , yang digunakan untuk membuat aturan asosiasi dan dalam proses pengujian. Nilai batas merupakan hasil yang dapat mennetukan nilai akhir.
1) Itemset  (k+1)  dieksplorasi  menggunakan  metode  iteratif  untuk  memberi batasan  pada  nilai  akhir  dalam  sebuah  metode  apriori  [1].  Itemset  (k+1), memiliki  nilai  angka  di  bawah  ambang  atau  minimum support akan  dipangkas dan tidak digunakan untuk memilih itemset (k+1) berikutnya. Kumpulan aturan yang  disebut  "aturan  asosiasi"  menggabungkan  item  yang  paling  kuat  yang sering  muncul  dalam  proses  transaksi  di  atas  ambang confidence minimum setelah kombinasi item set (k+1) yang mungkin tidak ditemukan lagi.
Gambar 2. Output Dalam Batasan
Proses  penentuan  hasil  batasan  min support dan confidence melibatkan serangkaian pengamatan berulang. Nilai-nilai ini disesuaikan secara iteratif untuk menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  kuat.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  jumlah minimum hasil ditetapkan sebagai 2 item, sehingga hasil minimum support diatur di  angka  10%.  Keputusan  ini  didasarkan  pada  pertimbangan  bahwa,  dalam beberapa percobaan, menetapkan nilai batasan yang cenderung tinggi dari jumlah transaksi dimana hal tersebut dapat mengakibatkan nihil ditemukannya hasil nilai yang signifikan, mengingat hasil akhir  dari angka yang cenderung muncul sekitar 10%  dari  total  transaksi.  Adapun  nilai  batasan  yang  ditetapkan  di  angka  20% sehingga memunculkan peraturan lebih kuat. Peraturan yang dapat mencapai hasil ini mencerminkan hubungan yang lebih kuat antar item, dengan tingkat confidence sekitar 20% bahwa suatu item akan muncul dalam set item yang sama.

## 2) Database Transaksi
Transaksi digunakan pada proses pembuatan program ini ang didapt dari database POS ( Point Of Sale ) di Hanael Embroidery, dimana berisikan 357 transaksi. Ke 357 transaksi tersebut diperoleh dari awal bulan September 2023 hingga akhir bulan September 2023. Untuk menghilangkan data yang rusak, tahap preprocessing telah dilakukan pada database ini.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan No Transaksi Tanggal Pembelian Nama Produk 351 09/30/2023 Hoya Sweater , Salvia Sweater 352 09/30/2023 Salvia Sweater, Hoya Sweater 353 09/30/2023 Salvia Sweater, LUPINE CLUTCH BAG EMBROIDERY

## 3.2. Pembentukan Kombinasi Pada Calon (k+1) Itemset
Proses  dalam  penggambungan  dihasilkan  oleh  scan  data  berulang  dimana menggabungkan satu item terhadap beberapa lain. Penggabngan ini tidak memiliki beberapa  tahap  pengulangan  ketika  urutan  tidak  terlihat.  Namun,  dalam membentuk  kombinasi,  setiap  item  yang  ada  hanya  dapat  dipilih  sekali.  Berikut adalah beberapa kombinasi yang mungkin dibuat dari produk-produk yang saat ini ada.
1) Calon pada kombinasi dengan 2- itemset
Gambar 3. Calon Kombinasi dengan kasus 2 itemset
2) Calon pada kombinasi dengan 3- itemset
Gambar 4. Calon Kombinasi dengan kasus 3 itemset
Jika  tidak  ditemukan  penggabungan  dalam  nilai  nilai  akhir  nantinya,  iterasi akan berhenti. Kemudian, cari kombinasi sampai sebanyak (k+1) itemset.

## 3.3. Menentukan Frequent (K+1) Itemset
Nilai  kemunculan  kombinasi  dalam  keseluruhan  transaksi  dihitung  setelah kombinasi dibuat. Ini dilakukan  dengan memeriksa database berulang kali untuk mengetahui nilai pengabungan dari beberapa hasil akhir nilai tersebut.
Selanjutnya,  melakukan  pemihilan  dan  penggabungan  untuk  memasukkan itemset  sering.  Ini  dilakukan  dengan  melakukan  pemilihan  data  lebih  besar  atau sama  dengan  nilai  batasan  akhir  yang  ditetapkan  untuk  transaksi  secara keseluruhan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 5. Nilai kemunculan Batasan
Nilai  di  atas  dapat  menjelaskan  bahwa  pasangan  produk  “Hoya  Sweater”, “Salvia Sweater”, dan “Lupine Clutch Bag Embroidery” memiliki nilai kemunculan 10%  dalam  357  transaksi;  pasangan  lain  memiliki  nilai  kemunculan  kurang  dari 10%.  Selain  itu,  kombinasi  tersebut  membuat  nilai  potensial  dalam  menghitung nilai dukung, confidence, dan nilai rata rata.

## 3.4. Pembentukan Aturan Terhadap Asosiasi
Pada  aplikasi  ini,  ditentukan  sebuah  peraturan  dalam  asosiasi  yang  dipilih dari  kombinasi  itemset  sering  dilhat  beberapa  standar  batasan  dimana  telah ditetapkan  proses  sebelumnya.  Peraturan  Asosiasi  juga  dibuat  berdasarkan penggabungan  ini,  dan  angka  persentase  bantuan,  confidence,  dan  lift  ratio dihitung  untuk  masing-masing  kombinasi.  Dalam  penggabungan,  item  dapat berubah nilai menjadi antecedent dan consequent bergiliran satu sama lain. Tabel 2, menunjukkan aturan potensial dalam mencari hasil support, confidence, dan lift ratio untuk penggabungan itemset yang sering digunakan, seperti produk “Lupine Clutch Bag Embroidery”, “Salvia Sweater”, dan “Hoya Sweater”.
Tabel 2. Tabel Calon dalam Aturan Asosiasi dari Frequent 2-Itemset (F2)
Confidence dari Item  set 2 No X => Y Support X => Y Support X Confidence Keterangan 1 Hoya Sweater, Salvia Sweater 13% 34% 38% Lolos 2 Salvia Sweater, LUPINE CLUCTH BAG EMBROIDERY
10% 33% 30% Lolos
Tabel 3. Tabel Calon dalam Aturan Asosiasi dari Frequent 2-Itemset (F2) Lift Ratio dari Item  set 2 No X => Y Confidence X => Y Benchmark X => Y Lift Ratio Keterangan 1 Hoya Sweater, Salvia Sweater 38% 33% 1.15 Lolos 2 Salvia Sweater, LUPINE CLUCTH BAG EMBROIDERY 30% 24% 1 Lolos
Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6,  analisa  dalam  peraturan  asosiasi terbagi dalam dua tahap berdasarkan hasil dari pemaparan yang sebelumnya. Ini menghasilkan  perhitungan  nilai  support,  confidence,  dan  lift  ratio.  Jika  calon
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
aturan memenuhi nilai confidence minimal 20%, mereka akan menjadi antecedent dan  consequent.  Misalnya,  aturan  dua  item  menunjukkan  bahwa  produk  “Hoya Sweater”  dan  “Salvia  Sweater”  akan  memiliki  persentase  nilai  support  13%  dan persentase nilai confidence 38% dengan nilai lift ratio 1,15. Selain itu, aturan yang menunjukkan bahwa produk “Salvia Sweater” dan “Lupine Clutch Bag Embroidery” akan memiliki persentase nilai support 10% dan persentase nilai confidence 30% dengan nilai lift ratio 1.
Jadi  dapat  disimpulkan  dengan  beberapa  kombinasi,  kombinasi  pertama kebanyakan pelanggan yang membeli produk “Hoya Sweater” juga akan membeli “Salvia  Sweater”,  Untuk  kombinasi  kedua  kebanyakan  pelanggan  yang  membeli produk  “Salvia  Sweater”  juga  akan  membeli  “Lupine  Clutch  Bag  Embroidery” begitu juga sebaliknya.
Gambar 6. Pembentukan Aturan Asosiasi
Menurut  analisis  dan  diskusi  tersebut  di  atas,  algoritma  Apriori  dapat menemukan  itemset  yang  sering  disembunyikan  dalam  keranjang  belanja  dan membuat  peaturan  asosiasi.  Peraturan  asosiasi  dapat  dibuat  dan  dapat  berguna untuk mendukung hasil akhir penjualan yang baik.

## 4. SIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  digunakan  database  Market  basket  yang  mencakup  357 transaksi  dari  awal  hingga  akhir  bulan  September  2023.  Setelah  menerapkan algoritma  Apriori  pada  sampel  database  tersebut,  ditemukan  dua  aturan  asosiasi utama. Pertama, "Jika pembeli membeli 'Hoya Sweater', maka kemungkinan besar juga  akan  membeli  'Salvia  Sweater'"  dengan  persentase support sebesar  13%, confidence sebesar  38%,  dan lift  ratio sebesar  1,15.  Aturan  kedua  adalah  "Jika pembeli  membeli  'Salvia  Sweater',  maka  kemungkinan  besar  juga  akan  membeli 'Lupine Clutch Bag Embroidery'" dengan persentase support 10%, confidence 30%, dan lift  ratio 1,15.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  situasi pertama, sebagian besar pelanggan yang membeli 'Hoya Sweater' juga cenderung membeli  'Salvia  Sweater'.  Sedangkan  dalam  situasi  kedua,  pembeli  yang  memilih 'Salvia  Sweater'  juga  cenderung  membeli  'Lupine  Clutch  Bag  Embroidery',  dan sebaliknya. Penggunaan metode asosiasi dengan algoritma Apriori terbukti sangat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 124-134 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
efektif  dalam  mengidentifikasi  itemset  yang  sering  muncul  bersama  dalam penyimpanan belanjaan. Hasil Peraturan Asosiasi dapat memberikan panduan saat pengambilan keputusan penjualan, seperti pengaturan penataan item, manajemen stok,  dan  pelaksanaan  pengiklanan  guna  memberikan  potongan  dalam penggabungan suatu produk tertentu yang sering diminati dan dibeli.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sowmya, R., Suneetha, K.,R " Data Mining with Big Data".  International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO)  Vol 10, pp.1109,  Februari 2017.
[2]  Fajar  ,  R.,  A.,  W.,  Titin  ,  K  "  Implementasi  Data  Mining  Penjualan  Produk Kosmetik  Pada  PT.  Natural  Nusantara  Menggunakan  Algoritma  Apriori". Paradigma Vol. 22, No.1,  pp. 85-90, Februari 2020.
[3]  Agrawal,  R.,  Ramakrishan,  S."  Fast  Algorithms  for  Mining  Assocation  Rules". IBM Almaden Reasearch Center. 1994.
[4]  Mohammad  Badrul,  "Algoritma  Asosiasi  Dengan  Algoritma  Apriori Untuk Analisa Data Penjualan".  Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12 No 2, pp.1-3, 15 September (2016).
[5]  Lismardiana, “Pengembangan Algortima Apriori Untuk Pengambilan Keputusan”, Vol. 4 No. 2, pp.110-121, Desember (2015).
[6]  Safira,  D.Y.,  Witanti,  A  "  Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisis  Penjualan Dengan Berbasis Web".  In Seminar Nasional Multimedia & Artificial Intelligence 2021 Vol. 4, pp.1-3, 02 Desember (2021).
[7]  Gama,  A.,W.,O.,  Putra,D.,G.,K.,Bayupati,  A.,P."  Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Menemukan  Frequent  Itemset  Dalam  Keranjang  Belanja". Teknologi Elektro, Vol. 15, No.2, Juli - Desember 2016.
[8]  Elisa, E. " Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori ". Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), Vol 2 No 2. Pp.472-478, 06 Juli (2018).
[9]  Kusumo, H., Sediyono, E., Marwata, M. " Analisis Algoritma Apriori Untuk Mendukung Strategi  Promosi  Perguruan  Tinggi  ".  Walisongo  Journal  of  Information  Technology, Vol. 1 No. 1, pp. 51-62 (2019)