## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS POLA ASOSIASI PADA DATA PENJUALAN UMKM SIBUCIN_ID
Desri Hanani, Bambang Irawan, Agus Bahtiar, Edi Tohidi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135, Indonesia desrihanani2901@gmail.com

## ABSTRAK
UMKM Sibucin_id, berlokasi di Ciamis, Jawa Barat, fokus pada penjualan camilan seperti Basreng, Kripik Kaca, Cimol, Batagor Kering, dan lain sebagainya. Operasionalnya terbatas pada gudang produksi dan persediaan tanpa  toko  fisik,  penjualan  dilakukan  secara  daring.  Dengan  hanya  menyimpan  data  transaksi  sebagai  arsip, perencanaan  penjualan  kurang  dioptimalkan.  Penelitian  ini  menggunakan  data  transaksi  untuk  menerapkan analisis  pola  asosiasi  dengan  algoritma  Apriori  guna  memberikan  saran  spesifik  dalam  mengoptimalkan perencanaan penjualan. Dari pengolahan data dengan menerapkan nilai minimum support 5% dan nilai minimum confidence 10%, hasil analisis  mencakup enam aturan asosiasi, seperti  salah satu di antaranya adalah   57,91% pembeli  Kripik  Kaca  Kriuk  yang  juga  memilih  Basreng  Pedas  Daun  Jeruk.  Saran  termasuk  manajemen  stok, bundling produk,  promosi,  penawaran  spesial,  peningkatan  pelayanan,  inovasi  produk,  dan  evaluasi  rutin. Penelitian  ini  diharapkan  berkontribusi  pada  optimalisasi  perencanaan  penjualan  UMKM  Sibucin_id  serta menjadi  dasar  untuk  penelitian  selanjutnya  di  bidang  analisis  data  penjualan  dan  pola  asosiasi  dalam  konteks bisnis.
Kata  kunci: UMKM  Sibucin_id,  Analisis  pola  asosiasi,  Algoritma  Apriori,  Perencanaan  penjualan,  Camilan online

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  pesat  dalam  bidang  komputasi telah mengubah cara hidup kita secara mendasar di era digital  ini.  Teknologi  informasi,  yang  semakin  maju, mempengaruhi  berbagai  aspek  kehidupan,  termasuk teknologi, bisnis, dan pendidikan. Salah satu dampak signifikan dari perkembangan ini adalah ledakan data, yang  menuntut  pendekatan  baru  dalam  pengelolaan dan  analisis  data.  Dalam  hal  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengeksplorasi  penerapan  pola asosiasi  dalam  data  penjualan  salah  satu  UMKM menggunakan  algoritma  Apriori  sebagai  usaha  untuk memahami  bagaimana  bidang  Informatika  dapat memberikan  dukungan  kepada  sektor  bisnis  dalam mengoptimalkan proses penjualan. UMKM Sibucin_id,  yang  berbasis  di  Ciamis,  Jawa  Barat, menjadi  sorotan  dalam  penelitian  ini.  UMKM  ini mengkhususkan  diri  dalam  penjualan  beragam camilan seperti Basreng, Kripik Kaca, Cimol, Batagor Kering,  dan  produk  sejenis.  Menariknya,  Sibucin_id hanya  memiliki  gudang  produksi  dan  gudang persediaan, tanpa adanya toko fisik. Penjualan produk- produknya  dilakukan  secara  daring,  mencerminkan adaptasi terhadap dinamika bisnis modern.
Sejauh  ini,  UMKM  Sibucin_id  hanya  mencatat data  transaksi  penjualan  sebagai  bentuk  arsip, menyebabkan kurangnya optimalisasi dalam perencanaan  penjualan.  Padahal,  potensi  besar terkandung  dalam  data  penjualan  tersebut,  yang  bisa dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi  informasi  berharga untuk  meningkatkan  perencanaan  penjualan  UMKM. Dengan  jumlah  data  transaksi  penjualan  yang  cukup besar, analisis manual menjadi tugas yang sangat sulit. Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  berfokus  pada
implementasi  pola  asosiasi  dalam  data  penjualan UMKM  Sibucin_id,  menggunakan  algoritma  Apriori dan didukung oleh Tools Jupyter Notebook versi 7.0.6 untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  analisis data.  Peluang  untuk  mengoptimalkan  perencanaan penjualan  dan  meningkatkan  daya  saing  UMKM Sibucin_id melalui analisis data penjualan menjadi isu yang tak terelakkan. Oleh karena itu, langkah-langkah konkret diperlukan untuk membantu UMKM Sibucin_id  mengatasi  tantangan  ini,  termasuk penerapan  teknik  analisis  data  yang  relevan  dan efektif.  Dengan  demikian,  UMKM  Sibucin_id  akan memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam mengambil keputusan  yang cerdas dan  berbasis data, memungkinkan  mereka  bersaing  lebih  baik  dalam pasar bisnis yang terus berkembang.
Menariknya,  penelitian  ini  mengisi  celah pengetahuan  dengan  memberikan  fokus  pada  salah satu UMKM yang menjual produk secara daring tanpa adanya  toko  fisik,  sementara  penelitian  terdahulu mungkin  lebih  umum  dalam  cakupan.  Dengan demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  yang berharga  dalam  menggambarkan  bagaimana  UMKM dengan  model  bisnis  modern  dapat  memanfaatkan teknologi  informasi  untuk  meningkatkan  kinerja penjualan mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam studi sebelumnya, terdapat sepuluh jurnal yang dijadikan referensi untuk analisis dalam konteks penelitian  ini.  Perbandingan  dengan  penelitian sebelumnya diharapkan dapat menggambarkan dengan  jelas  pemahaman  dan  kesadaran  terhadap penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  serta
memberikan justifikasi yang kuat terkait relevansi dan kontribusi dari penelitian ini.

## 2.1. Hasil Studi Pustaka
Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Analisis  Data Mining Produk Retail Menggunakan Metode Asosiasi Dengan  Menerapkan  Algoritma  Apriori”,  penerapan metode asosiasi dan algoritma Apriori berhasil dalam analisis  data mining produk  ritel.  Hasil  penelitian  ini memberikan  wawasan  tentang  kebiasaan  pelanggan dalam  membeli  barang  secara  bersamaan  dan hubungan antar barang yang dibeli[1].
Dalam paper "Analisis Market Basket  dengan Algoritma  Apriori  pada  Transaksi  Penjualan  di Freshfood ," penulis membahas pemanfaatan algoritma Apriori  untuk  menganalisis  kebiasaan  pembelian pelanggan  di convenience  store .  Artikel  menyoroti efektivitas  algoritma  tersebut  dalam  membentuk model  asosiasi product  set dan  menekankan manfaatnya dalam menganalisis keranjang pasar serta memberikan rekomendasi bagi bisnis berdasarkan data transaksi penjualan[2].
Dalam  penelitian  "Penentuan  Pola  Pembelian Produk dengan Algoritma Apriori pada Toko B-Mart," digunakan algoritma Apriori untuk menganalisis pola pembelian dengan 17.734 transaksi dan 6.826 barang. Hasilnya  mencakup  3  aturan  asosiasi  relevan  dengan batasan support,  confidence ,  dan lift  rate .  Studi  ini menyoroti pentingnya data transaksi untuk pertumbuhan  penjualan  di  industri  ritel,  dengan algoritma Apriori efektif dalam mengidentifikasi pola pembelian di toko B-Mart, memungkinkan optimalisasi  strategi  pemasaran  dan  penjualan berdasarkan pola belanja yang ditemukan[3].

## 2.2. Landasan Teori
Data mining adalah  suatu  proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi serta mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan  terkait  dari  berbagai  basis  data  besar. Algoritma  Apriori,  di  sisi  lain,  merupakan  suatu algoritma  dalam  domain  pengolahan  data  yang berfokus  pada  aturan  asosiasi.  Algoritma  ini digunakan untuk mengidentifikasi hubungan asosiatif dalam  suatu  kombinasi  item.  Gagasan  di  balik algoritma  Apriori  adalah  untuk  menemukan  semua aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum nilai kepastian dan nilai penunjang melalui suatu proses[4]. Support (nilai  penunjang)  mencerminkan  persentase kemunculan  suatu  kombinasi  item  dalam  basis  data, sementara confidence (nilai kepercayaan) menunjukkan  sejauh  mana  keterkaitan  antar-item dalam aturan asosiasi tersebut[5].
Contoh  penerapan  algoritma  Apriori  dapat ditemukan  dalam  pencarian  dan  analisis  pola pembelian  produk  yang  sering  dilakukan  bersama- sama.  Misalnya,  membuat  daftar  barang  promosi dengan  harapan  bahwa  pembeli  akan  membeli  lebih banyak produk dan tertarik untuk membeli item yang
tidak  awalnya  direncanakan,  sejalan  dengan  barang- barang yang ditawarkan dalam promosi tersebut[6].
Algoritma Apriori  masih  menjadi pilihan utama dalam  implementasi  pembentukan  pola  data mining karena dianggap sebagai algoritma yang lebih mapan dan  diakui  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dalam menentukan  pola  kombinasi  item  dibandingkan dengan  algoritma  lainnya[7].  Pendekatan  yang diterapkan  oleh  algoritma  Apriori  bertujuan  untuk dengan  efisien  menemukan  himpunan  item  yang sering muncul ( frequent itemset )[8].
Langkah-langkah  membuat  model  data mining dengan  algoritma  Apriori  melibatkan  pemilihan dataset ,  penentuan  nilai  minimum support dan confidence ,  serta  pembentukan  aturan  asosiasi[9]. Algoritma  Apriori  lebih  mudah  dipahami  dan diimplementasikan  dibandingkan  dengan  sejumlah algoritma  lain  yang  digunakan  untuk  proses association rule [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan yang digunakan dalam metode penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 3.1. Studi Awal
Pada  langkah  awal  ini,  data  penjualan  UMKM Sibucin_id  tahun  2022  dikumpulkan  dari  platform Lazada .  Data  tersebut  mencakup  informasi  produk, harga,  tanggal  penjualan,  dan  data  pelanggan, disajikan dalam format yang sesuai untuk analisis pola asosiasi. Selanjutnya, tahap ini  melibatkan eksplorasi dan identifikasi permasalahan krusial yang membutuhkan solusi. Salah satu pertanyaan penelitian yang  muncul  adalah  bagaimana  melakukan  optimasi perencanaan  penjualan  UMKM  Sibucin_id  melalui penerapan  analisis  pola  asosiasi  menggunakan Algoritma  Apriori.  Proses  ini  menjadi  dasar  yang kokoh  untuk  perancangan  penelitian  yang  sistematis dan relevan.

## 3.2. Studi Pustaka
Proses  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  dan mengumpulkan sumber literatur yang relevan dengan topik  penelitian  menggunakan tools seperti  " Publish or  Perish ".  Sumber  literatur  diambil  dari  database akademik,  khususnya Google  Scholar ,  dengan  kata kunci  utama  seperti  data mining , association  rule , algoritma Apriori, dan penjualan. Setelah mengumpulkan  sejumlah  sumber  literatur,  dilakukan seleksi  untuk  memilih  sumber-sumber  yang  paling relevan dan bermanfaat untuk penelitian. Selanjutnya, tahap  membaca  dan  memahami  konten  dari  sumber- sumber  literatur  yang  telah  dipilih  dilakukan  dengan seksama.  Proses  analisis  melibatkan  pemahaman mendalam  terhadap  konsep-konsep,  metode,  dan temuan yang terdapat dalam literatur tersebut. Sintesis informasi  dari  berbagai  sumber  literatur  juga dilakukan  untuk  membentuk  gambaran  keseluruhan tentang  topik  penelitian.  Dalam  tahap  ini,  dilakukan
identifikasi  pola,  temuan  umum,  dan  perbedaan  di antara sumber-sumber literatur yang telah ditelaah.

## 3.3. Analisis Data
Tahapan  analisis  data  melibatkan  eksplorasi mendalam  terhadap dataset penjualan  UMKM Sibucin_id  tahun  2022  dari  platform  Lazada,  dengan fokus  pada  identifikasi  pola  asosiasi  menggunakan algoritma  Apriori.  Proses  ini,  dalam  kerangka Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD),  akan memeriksa  keterkaitan  produk,  pola  pembelian,  dan preferensi  pelanggan  untuk  merumuskan  aturan asosiasi  yang  signifikan  bagi  perencanaan  penjualan yang lebih optimal.

## 3.4. Data Selection
Proses  seleksi  data  merupakan  langkah  pertama dalam mengidentifikasi variabel-variabel yang relevan untuk analisis. Data penjualan yang digunakan berasal dari UMKM Sibucin_id pada tahun 2022 dan diambil dari  platform Lazada . Dataset penjualan  mencakup informasi  produk  dan  transaksi  yang  diperlukan, dengan total 7.692 baris dan 74 kolom atribut.

## 3.5. Data Preprocessing
Sebelum  dilakukan  analisis,  data  penjualan mengalami tahap preprocessing untuk membersihkan data dari nilai-nilai yang hilang atau tidak valid. Proses ini  mencakup  langkah-langkah  normalisasi  data, penghapusan  atribut  yang  tidak  diperlukan,  dan pembersihan data dari duplikat.
Gambar 1. Data hasil pembersihan atribut
Pada  Gambar  1.  diatas  menunjukan  hasil  dari pembersihan  atribut  yang  hanya  menyisaakan  kolom orderNumber dan itemName. Dalam analisis asosiasi, fokus utama adalah pada itemset dan hubungan antar- item. Oleh karena  itu, atribut yang tidak relevan atau tidak  memberikan  informasi  berharga  terkait  dengan pola  asosiasi  dihilangkan  untuk  mempermudah analisis dan meningkatkan efisiensi algoritma Apriori. Dengan  menghapus  atribut  yang  tidak  digunakan, proses  penemuan  pola  asosiasi  dapat  lebih  terfokus pada  elemen-elemen  yang  relevan  dan  menggunakan
sumber daya komputasi secara lebih efektif. Langkah preprocessing berikutnya  adalah  menghilangkan transaksi  duplikat  dari  data  penjualan  Sibucin_id.  Ini diperlukan untuk menjaga konsistensi data, memastikan  hasil  analisis  yang  akurat,  mencegah overfitting dalam model data mining , mempertahankan integritas  data,  dan  memudahkan  analisis.  Jumlah transaksi  setelah  menghapus  duplikat  adalah  5.361 transaksi.  Maka  jumlah  transaksi  duplikat  yang  telah dihapus adalah sebanyak 2.331 transaksi.

## 3.6. Transformasi Data
Proses  transformasi  data  melibatkan  konversi data  ke  dalam  format  yang  dapat  digunakan  oleh algoritma Apriori. Pengubahan ini mencakup pembentukan itemsets dan  pembuatan  tabel  transaksi yang  diperlukan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Dalam konteks  algoritma  Apriori, itemsets adalah  kumpulan item atau produk yang sering muncul bersama dalam transaksi,  dan  tabel  transaksi  menyajikan  data  dalam bentuk  yang  mendukung  identifikasi  pola  asosiasi. Dalam  tahap  transformasi  data,  dilakukan  pemetaan barang  pada  data  penjualan  dari  Sibucin_id.  Karena tidak terdapat kolom kode barang dalam dataset . Kode barang  dan  nama  barang  tersebut  dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 1. Kode Barang dan Nama Barang
Kode Barang Nama Barang A001 Kripik Kaca Kriuk A002 250gr Cimol Kering Pedas Daun Jeruk A003 Basreng Pedas Daun Jeruk Toples A004 Usus Kering Krispiy A005 Basreng Pedas Daun Jeruk A006 (500gr) Cimol Kering Daun Jeruk A007 Varian Camilan Serba 5000 A008 Mie Seblak Kering Seuhah A009 Parcel Lebaran Makanan Pedas Gurih Murah Meriah A010 Kerupuk Seblak Kering A011 1kg Cimol Kering Pedas Daun Jeruk A012 Cimol Kering 1 Bal Isi 2kg Ciamis A013 Cimol Pedas Daun Jeruk Toples 800ml A014 Makroni Bantet Tasikmalaya A015 Basreng Pedas Daun Jeruk Keriuk A016 1 Bal Basreng Pedas Daun Jeruk Sibucin Reseller Isi (2kg) A017 1kg Siomay/ Batagor Kering Pedas Sibucin A018 Tahu Kering / Cuanki Lidah Pedas Sibucin A019 (250gr) Siomay/ Batagor Kering Pedas Gurih Sibucin A020 Kripik Setan Pedas Gurih 250gr A021 Basreng Mentah Isi 5 A022 500gr Siomay / Batagor Kering Pedas Sibucin
Dari  Tabel  1.  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  pada transaksi  tersebut  terdapat  22  barang.  Langkah selanjutnya adalah membuat matriks binary
berdasarkan  data  transaksi  yang  telah  diolah sebelumnya.  Matriks  ini  menunjukkan  keberadaan atau ketiadaan setiap item dalam setiap transaksi. Nilai benar  atau  salah  ( True or False )  digunakan  untuk merepresentasikan  apakah  suatu  item  ada  atau  tidak ada dalam suatu transaksi.
3.7. Data Mining Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  penerapan algoritma Apriori dengan menggunakan Tools Jupyter Notebook versi  7.0.6  untuk  menganalisis  data penjualan  dengan  tujuan  mengidentifikasi  pola asosiasi antara produk yang sering dibeli bersama oleh pelanggan.  Dalam  penerapan  algoritma  Apriori, penelitian ini mengatur nilai minimal support sebesar 5%  dan  minimal confidence sebesar  10%.  Penetapan nilai-nilai  tersebut  bertujuan  untuk  mengungkap aturan asosiasi dengan dukungan yang signifikan dan kepercayaan  yang  tinggi  dalam  konteks  penjualan Sibucin_id di platform Lazada . Dengan menggunakan minimal support sebesar  5%,  penelitian  ini  lebih memfokuskan analisis pada item atau kombinasi item yang  secara  konsisten  muncul  dalam  transaksi. Sedangkan minimal confidence sebesar 10% membantu menemukan aturan-asosiasi dengan tingkat kepercayaan yang memadai.

## 3.8. Interpretasi dan Visualisasi
Interpretasi hasil analisis melibatkan pemahaman yang  mendalam  terkait  dengan  pola  asosiasi  yang ditemukan.  Dalam  hal  ini,  analisis  signifikansi  pola asosiasi  dilakukan,  mencari  hubungan  implisit  antar produk, dan mengaitkannya dengan potensi perencanaan penjualan yang dapat diterapkan.
Gambar 2. Itemset yang sering muncul
Dari Gambar 2. tersebut memberikan penjelasan tentang  seberapa  sering  item  atau  kombinasi  item tertentu  muncul  dalam  transaksi  pada  data. Support merupakan persentase dari transaksi yang mengandung  item  atau  kombinasi  item  tersebut. Semakin tinggi nilai support , semakin sering item atau kombinasi item muncul dalam dataset .
Gambar 3. Aturan asosiasi
Dari Gambar 3. tersebut memberikan penjelasan tentang hubungan antara itemset dengan nilai support dan confidence yang tinggi.  Contohnya, aturan  A001 →  A005  memiliki confidence 57.91%,  yang menunjukkan  bahwa  jika A001 terjadi, kemungkinan besar A005 juga terjadi sebanyak 57.91%.
Gambar 4. Grafik item yang sering muncul
Dari  Gambar  4.  tersebut  dapat  dilihat  bahwa produk  A005  menjadi  produk  yang  paling  sering muncul.
Gambar 5. Grafik Aturan asosiasi
Pada Gambar 5. tersebut menunjukan grafik dari aturan  asosiasi.  Dengan  adanya  visualisasi  ini, tujuannya  adalah  untuk  mempermudah  proses pemahaman data. Diagram batang di atas menggambarkan tingkat support dan confidence pada masing-masing  aturan  asosiasi.  Contohnya,  pada diagram  batang  untuk  aturan  A001  ->  A005,  hanya satu warna terlihat, yaitu oranye (yang merepresentasikan nilai confidence ). Hal ini disebabkan  oleh  fakta  bahwa  nilai support (warna biru)  berada  sejajar  dengan  ambang  0.05,  yang  juga
merupakan nilai dari confidence (0.5). Oleh karena itu, hanya satu warna yang ditampilkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil pengolahan data dapat diketahui hasil itemset yang sering muncul pada data pelatihan adalah seperti tabel berikut:
Tabel 2. Item yang sering muncul No. Kode Barang Nama Barang Support 1. A005 Basreng Pedas Daun Jeruk 47.20% 2. A003 Basreng Pedas Daun Jeruk Toples 28.03% 3. A007 Varian Camilan Serba 5000 16.91% 4. A008 Mie Seblak Kering Seuhah 14.46% 5. A010 Kerupuk Seblak Kering 11.66% 6. A001 Kripik Kaca Kriuk 10.03% 7. A004 Usus Kering Krispiy 7.72% 8. A001, A005 Kripik Kaca Kriuk, Basreng Pedas Daun Jeruk 5.81% 9. A008, A005 Mie Seblak Kering Seuhah, Basreng Pedas Daun Jeruk 5.41% No. Kode Barang Nama Barang Support 10. A020 Kripik Setan Pedas Gurih 250gr 5.11% 11. A010, A005 Kerupuk Seblak Kering, Basreng Pedas Daun Jeruk 5.11%
Pada  Tabel  2.  tersebut  dapat  diketahui  bahwa Basreng  Pedas  Daun  Jeruk  (A005)  muncul  pada sekitar  47.20%  dari  seluruh  transaksi  dalam  data, menjadikannya  sebagai itemset yang  paling  sering muncul. Sementara hasil analisis aturan asosiasi pada data pelatihan dan pengujian menunjukkan kesamaan, itu  berarti  algoritma  Apriori  dapat  mengenali  pola belanja dengan konsisten di kedua set data. Kesesuaian hasil  ini  menunjukkan  bahwa aturan  yang ditemukan tidak  hanya  berlaku  untuk  data  pelatihan,  tetapi  juga dapat  digunakan  dengan  baik  untuk  data  pengujian. Jadi,  model  penelitian  ini  dapat  diandalkan  untuk memberikan  wawasan  yang  konsisten,  memberikan dasar  yang kuat untuk pengambilan keputusan dalam berbagai  situasi.  Hasil  aturan  Asosiasi  tersebut  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Aturan asosiasi
No. Kode Barang Aturan Asosiasi Support Confidence 1. A001 → A005 Jika membeli Kripik Kaca Kriuk maka membeli Basreng Pedas Daun Jeruk 5.81% 57.91% 2. A005 → A001 Jika membeli Basreng Pedas Daun Jeruk maka membeli Kripik Kaca Kriuk 5.81% 12.30% 3. A008 → A005 Jika membeli Mie Seblak Kering Seuhah maka membeli Basreng Pedas Daun Jeruk 5.41% 37.42% 4. A005 → A008 Jika membeli Basreng Pedas Daun Jeruk maka membeli Mie Seblak Kering Seuhah 5.41% 11.46% 5. A010 → A005 Jika membeli Kerupuk Seblak Kering maka membeli Basreng Pedas Daun Jeruk 5.11% 43.80% 6. A005 → A010 Jika membeli Basreng Pedas Daun Jeruk maka membeli Kerupuk Seblak Kering 5.11% 10.82%
Penjelasan dari Tabel 3. adalah sebagai berikut: a. Dengan support sebesar 5.81%, artinya 5.81% dari semua  transaksi  yang  dianalisis  menunjukkan bahwa Kripik Kaca Kriuk dan Basreng Pedas Daun Jeruk dibeli bersamaan. Sementara itu, confidence sebesar  57.91%  menyatakan  tingkat  kepercayaan atau dapat dikatakan bahwa jika seorang konsumen membeli  Kripik  Kaca  Kriuk,  maka  terdapat kemungkinan  sebesar  57.91%  konsumen  tersebut juga akan membeli Basreng Pedas Daun Jeruk.
b. Dengan support sebesar 5.81%, artinya 5.81% dari semua  transaksi  yang  dianalisis  menunjukkan bahwa Basreng Pedas Daun Jeruk dan Kripik Kaca Kriuk dibeli bersamaan. Sementara itu, confidence sebesar  12.30%  menyatakan  tingkat  kepercayaan atau dapat dikatakan bahwa jika seorang konsumen membeli Basreng Pedas Daun Jeruk, maka terdapat
kemungkinan  sebesar  12.30%  konsumen  tersebut juga akan membeli Kripik Kaca Kriuk.
c. Dengan support sebesar 5.41%, artinya 5.41% dari semua  transaksi  yang  dianalisis  menunjukkan bahwa  Mie  Seblak  Kering  Seuhah  dan  Basreng Pedas Daun Jeruk dibeli bersamaan. Sementara itu, confidence sebesar  37.42%  menyatakan  tingkat kepercayaan  atau  dapat  dikatakan  bahwa  jika seorang  konsumen  membeli  Mie  Seblak  Kering Seuhah,  maka  terdapat  kemungkinan  sebesar 37.42%  konsumen  tersebut  juga  akan  membeli Basreng Pedas Daun Jeruk.
d. Dengan support sebesar 5.41%, artinya 5.41% dari semua  transaksi  yang  dianalisis  menunjukkan bahwa Basreng Pedas Daun Jeruk dan Mie Seblak Kering  Seuhah  dibeli  bersamaan.  Sementara  itu, confidence sebesar  11.46%  menyatakan  tingkat
kepercayaan  atau  dapat  dikatakan  bahwa  jika seorang  konsumen  membeli  Basreng  Pedas  Daun Jeruk, maka terdapat kemungkinan sebesar 11.46% konsumen tersebut juga akan membeli Mie Seblak Kering Seuhah.
e. Dengan support sebesar 5.11%, artinya 5.11% dari semua  transaksi  yang  dianalisis  menunjukkan bahwa Kerupuk Seblak Kering dan Basreng Pedas Daun  Jeruk  dibeli  bersamaan.  Sementara  itu, confidence sebesar  43.80%  menyatakan  tingkat kepercayaan  atau  dapat  dikatakan  bahwa  jika seorang  konsumen  membeli  Kerupuk  Seblak Kering,  maka  terdapat  kemungkinan  sebesar 43.80%  konsumen  tersebut  juga  akan  membeli Basreng Pedas Daun Jeruk.
f. Dengan support sebesar 5.11%, artinya 5.11% dari semua  transaksi  yang  dianalisis  menunjukkan bahwa  Basreng  Pedas  Daun  Jeruk  dan  Kerupuk Seblak  Kering  dibeli  bersamaan.  Sementara  itu, confidence sebesar  10.82%  menyatakan  tingkat kepercayaan  atau  dapat  dikatakan  bahwa  jika seorang  konsumen  membeli  Basreng  Pedas  Daun Jeruk, maka terdapat kemungkinan sebesar 10.82% konsumen  tersebut  juga  akan  membeli  Kerupuk Seblak Kering.
Rekomendasi strategi untuk optimasi perencanaan penjualan dari hasil analisis pola asosiasi yang dilakukan adalah sebagai berikut: a. Mengoptimalkan Persediaan Fokus pada produk-produk dengan tingkat support tinggi,  seperti  Basreng  Pedas  Daun  Jeruk  dan Basreng  Pedas  Daun  Jeruk  Toples,  untuk memastikan stok selalu tersedia.
b. Melakukan Bundling Produk
Buat  paket bundling atau  promo  khusus  yang menggabungkan  produk-produk  dengan support tinggi,  seperti  "Paket  Combo  Basreng"  yang mencakup Basreng Pedas Daun Jeruk dan Basreng Pedas Daun Jeruk Toples.
c. Melakukan Promosi Varian Camilan Tingkatkan  promosi  untuk  Varian  Camilan  Serba 5000 karena memiliki tingkat support yang cukup baik.  Aktifkan  penawaran  khusus  atau  diskon untuk meningkatkan penjualan.
d. Melakukan Highlight Produk Unggulan Fokus  pada  pemasaran  intensif  untuk  produk- produk  dengan  tingkat confidence tinggi,  seperti Mie  Seblak  Kering  Seuhah  dan  Kerupuk  Seblak Kering.
e. Melakukan Penawaran Kombinasi Spesial Buat  penawaran  khusus  untuk  kombinasi  produk yang  sering  dibeli  bersama,  seperti  "Kombinasi Kripik"  yang  mencakup  Kripik  Kaca  Kriuk  dan Basreng Pedas Daun Jeruk.
f. Memperluas Varian Produk Pertimbangkan untuk mengembangkan varian atau variasi dari produk-produk yang memiliki support dan confidence tinggi, seperti  menciptakan varian baru dari Kripik Setan Pedas Gurih 250gr.
g. Melakukan Pemetaan Lokasi Produk Analisis  data  penjualan  berdasarkan  lokasi  atau wilayah untuk memahami preferensi pelanggan di setiap  area  dan  menyesuaikan  stok  atau  promosi sesuai.
h. Melakukan Pemantauan dan Evaluasi Berkala Lakukan  pemantauan  dan  evaluasi  berkala terhadap performa penjualan produk, serta update strategi berdasarkan perubahan tren dan kebutuhan pelanggan.
i. Meningkatkan Pelayanan Pelanggan Fokus  pada  peningkatan  pelayanan  pelanggan, termasuk  respons  cepat  terhadap  pertanyaan  atau keluhan  pelanggan.  Pertimbangkan  penggunaan chatbot  atau  platform  komunikasi  online  untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih efisien.
j. Melakukan Inovasi Produk Berkelanjutan Selalu  mencari  peluang  untuk  mengembangkan produk baru atau meningkatkan  formulasi produk yang sudah ada. Gunakan umpan balik pelanggan dan  tren  pasar  sebagai  panduan  untuk  inovasi produk yang relevan dan menarik.
Dengan  mengimplementasikan  langkah-langkah ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, menjaga keberlanjutan stok produk, dan merangsang pertumbuhan penjualan secara keseluruhan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  Algoritma  Apriori  berhasil  diterapkan  dalam analisis  data  transaksi  UMKM  Sibucin_id  selama Januari hingga Desember 2022, melibatkan total 7.692 data  transaksi  penjualan.  Algoritma  ini  efektif mengidentifikasi  produk  yang  sering  dibeli  bersama oleh  konsumen,  menghasilkan  enam  aturan  asosiasi. Contohnya,  jika  konsumen  membeli  Kripik  Kaca Kriuk  (A001),  terdapat  kepastian  57,91%  bahwa mereka juga akan membeli Basreng Pedas Daun Jeruk (A005).  Hasil  analisis  ini  memberikan  rekomendasi strategi, termasuk pengelolaan stok, bundling produk, peningkatan  promosi,  dan  ekspansi  varian  produk. Evaluasi  berkala  diperlukan  untuk  menyesuaikan strategi  dengan  perubahan  tren  dan  kebutuhan pelanggan,  dengan  harapan  meningkatkan  efisiensi dan pertumbuhan penjualan.
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  penelitian  ini adalah  mempertimbangkan  penggunaan  data  yang lebih  bervariasi  di  masa  depan.  Meskipun  penelitian ini  sukses  menganalisis  data  transaksi  penjualan, disarankan  untuk  memeriksa  sumber  daya  tambahan seperti  data  stok  barang  dan  faktor  lainnya  guna mendapatkan pemahaman  yang  lebih  lengkap. Selain itu,  peningkatan  jumlah  data  transaksi  dengan menggunakan algoritma yang sama juga bisa menjadi fokus, dengan harapan  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat dan mendalam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. S. Sandy, H. Setiawan, and ..., “Analisis Data
Mining  Produk  Retail  Menggunakan  Metode Asosiasi Dengan Menerapkan Algoritma Apriori,” Kesatria  J.  Penerapan  Sist.  Inf. (Komputer  Manajemen) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  384– 391, 2023, [Online]. Available: http://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/ article/view/174
[2]  A. R. Alfiyan, A. H. Kahfi, M. R. Kusumayudha, and  ...,  “Analisis  Market  Basket  Dengan Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Di Freshfood,” IJCIT , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2019, [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/490796/ana lisis-market-basket-dengan-algoritma-apriori- pada-transaksi-penjualan-di-fres
[3]  Y.  Pratama,  D.  Kusnandar,  and  S.  Martha, “PENENTUAN POLA PEMBELIAN PRODUK MENGGUNAKAN  METODE  ALGORITMA APRIORI  PADA  TOKO  B-MART,” Bimaster Bul.  Ilm.  Mat.  … ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  447–454, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/articl e/view/49686
[4]  S. A. Miranda, F. Fahrullah, and D. Kurniawan, “Implementasi Association Rule Dalam Menganalisis  Data  Penjualan  Sheshop  dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Metik J. , vol. 6,  no.  30–36,  2022,  [Online].  Available: https://journal.universitasmulia.ac.id/index.php/ metik/article/view/342
[5]  H.  O.  L.  Wijaya,  A.  Armanto,  and  W.  M.  Sari, “Prediksi  Pola  Penjualan  Barang  pada  UMKM XYZ dengan Metode Algoritma Apriori,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, pp. 432–437, 2022,  [Online].  Available:  http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/JSON/article/
view/4200
[6]  N. Iza, A. Nazir, I. Iskandar, and ..., “Penerapan Algoritma Apriori Pada E-commerce
Elektronik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no.  3,  pp.  558–569,  2023,  [Online].  Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josyc/article/view/3403
[7]  A.  Kurniawan,  R.  R.  Saedudin,  and  ..., “Penerapan  Data  Mining  Restoran  Pagi  Sore Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” eProceedings Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 9392–9406, 2021, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/15814
[8]  R.  A.  Johan,  R.  Himilda,  and  N.  Auliza, “PENERAPAN  METODE  ASSOCIATION RULE  UNTUK  STRATEGI  PENJUALAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1–7,  2019, [Online]. Available: https://www.jurnal.ummu.ac.id/index.php/J- TIFA/article/view/268
[9]  V. Arinal and M. A. Melani, “Penerapan Metode Asosiasi  Pada  Data  Penjualan  Transaksi Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus Circle’K Apartemen Marabella Jakarta Selatan),” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp.
170–176, 2023, [Online]. Available: http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/sainte k/article/view/1366
[10]  M. Ramadhan, J. Hutagalung, M. Dahria, and ..., “Prediksi  Penjualan  Spare  Part  Mobil  Daihatsu Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Techno  … ,
2023, [Online]. Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/ar ticle/view/7192