Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Menentukan Stok Produk Berdasarkan Pola Pembelian Konsumen dengan Algorithma Apriori
Ahmat Adil 1 , Ni Wayan Yuli Ariyanti 2 , Bambang Krismono Triwijoyo 3
1 Universitas Bumigora, ahmat.adil@universitasbumigora.ac.id, Mataram, Indonesia
2 Universitas Bumigora, yuli@universitasbumigora.ac.id, Mataram, Indonesia
3 Universitas Bumigora, bkrimono@universitasbumigora.ac.id, Mataram, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : November 9, 2021 : Desember 12, 2021 : Desember 15, 2021 Dalam  persaingan  dunia  usaha,  perusahaan  yang  bergerak dibidang  jasa  memerlukan  inovasi  untuk  memuaskan  dan memenuhi  kebutuhan  pelanngan.  Peruhasahaan  yang menyediakan berbagai jenis produk, memerlukan pengetahuan  dengan  menggunakan  algorithma  apriori  untuk mengidentifikasi produk yang disediakan mana yang   paling diminati  atau  kurang  diminati  supaya  dapat  mengatur persediaan  stok  produk.    Output  yang  didapat  berupa hitungan    sebagai  batasan  minimum  support  35%  dan minimum  confidence  65%  menghasilkan  7  aturan  data transaksi  penjualan  (contoh  kasus  tahun  2019).  Dengan contoh berikut yaitu  dalam penerapan kasus yaitu suatu rules yang  terbentuk  konsumen  dengan  pembelian  susu  senilai support 36,66% dan nilai confidence 96,15% dengan lift ratio 1,09,  karena    membeli  tisu  dan  diapers,  hal  ini  menunjukan adanya    relasi  yang  sangat  kuat  antara  item  atau  adanya hubungan  yang  positif,  yang  pada  akhirnyadiberikan rekomendasi    kepada  manajemen  bahwa  pola  pembelian konsumen ditentukan persediaan stok produk.
Kata Kunci :

## Data Mining,
Association Rule Apriori Minimum Support,
Minimum Confidence Lift Ratio

## Abstract
In the competitive world of business, companies engaged in services require innovation to satisfy and meet customer needs. Companies that provide various types of products, require knowledge of using a  priori  algorithms  to  identify  which  products  provided  are  the  most  desirable  or  less  desirable  in order  to  manage  product  stock  inventory.  The  output  obtained  is  in  the  form  of  a  calculation  as  a minimum  support  limit  of 35%  and  a  minimum  confidence  of  65%  resulting  in  7  sales  transaction data rules (example case in 2019). With the following example, namely in the application of a case, namely a rule formed by consumers with the purchase of milk with a support value of 36.66% and a confidence value of 96.15% with a lift ratio of 1.09, because buying tissues and diapers, this shows a very strong relationship. between items or there is a positive relationship, which in the end is given a recommendation to management that consumer purchasing patterns are determined by product stock inventory.

## 1. Pendahuluan
Dengan berkembangannya kompetisi dibidang usaha yang dilakukan oleh berbagai jenis  usaha  pada  pasar  bebas  dan  dengan majunya    teknologi  informasi  menyebabkan persaingan  usaha  semakin  ketat  dan  juga semakin  tingginya  tuntutan  pelanggan  yang harus  dipenuhi  oleh  dunia  usaha.    Dunia usaha  perlu  menjalankan  berbagai  strategi bisnis untuk tetap bisa bersaing dan memiliki pangsa  pasar  (Rismanto  et  al.,  2019).  Oleh karena itu suatu perusahaan perlu memahami apa  yang  menjadi  kebutuhan  konsumen dalam  hal    kenyamanan  dalam  berinteraksi dengan  dunia  usaha,    khususnya  kemudahan yang  diperoleh  untuk  menentukan  barang yang  dibeli  yang  banyak  diminati  oleh kosumen  (Sikumbang,  2018).  Khusus  untuk usaha-usaha dibidang ritel, perlunya pemahaman  terhadap  keadaan  pasar  yaitu memperhatikan  data  transaksi  penjualan. Data  yang  tersimpan  dalam  basis  data selanjutnya diolah untuk memperoleh informasi  penjualan  dan  data  rincian  produk yang  dibeli  pelanggan.    Selanjutnya  untuk mendapatkan  sesuatu  yang  baru,  data traksaksi tersebut diproses  selanjutnya, sebagaimana  data  stok  produk  maupun informasi  lainnya  (erwin,  2009).    Salah  satu cara  agar  dapat  mengelolah  data  yang disebutkan  adalah  dengan  mendapatkan  pola pembelian konsumen menggunakan algoritma priori data mining yang diterapkan pada  data  transaksi  penjualan.  Dengan beragam  jenis  produk    yang  diantaranya  ada yang  paling  diminati  dan  kurang  diminati oleh  konsumen.  Berdasarkan  hal  tesebut, manajemen memerlukan pengetahuan tentang  produk  yang  diminati    konsumen, untuk  dapat  mengatur  persediaan  stok.    Hal ini  dilakukan  untuk  mengatasi  agar  stok produk  yang  kurang  diminati  tidak  terjadi penumpukan sehingga menyebabkan  produk tersebut  mendekati  kadaluarsanya.    jika pengontrolan terhadap stok kurang dilakukan, akan menyebakan
ketidaknyamanan konsumen sehingga mengalihkan  ke  produk  lain  serta  berpindah ke perusahaan lain juga. Data mining digunakan sebagai fenomena untuk mengurai temuan
pengetahuan didalam database (Fiska, 2017).
Sehingga  d ata  mining didefinisikan  menjadi aktivikas  pengumpulan  data  dan  informasi penting  dari  suatu  data  yang  besar,  yang metode statistika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi
artificial
intelligence dan machine learning digunakan   sebagai alat  untuk  mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang berguna dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar (Nursikuwagus et al., 2016) . Menurut  Larose data  mining dikelompok sesuai  dengan  peran  yang  dapat  dilakukan (Astika,  2017),  yakni  :  1)  Diskripsi, merupakan    salah  satu  bentuk  teknik pembelajaran  mesin  supaya  penjelasan  hasil analisa atau data informatif berupa ringkasan informasi  yang  detail  dengan  penyajian  oleh mesin  yang    mudah  dimengerti  manusia.  2) Estimasi,  menyiapkan  nilai  parameter  tujuan sebagai  nilai  prediksi  dengan  terdapatnya variabel  target  estimasi  numeric,  dengan model dibangun menggunakan record lengkap. 3) Prediksi, merupakan  penggunaan metode dan teknik untuk mengklasifikasi dan mengestimasi, dan juga digunakan
memprediksi. 4) Klasifikasi, dimana terdapat target variabel kategori, dengan penggolongan  pendapatan  dapat  dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu tinggi, sedang, dan rendah.  5)  Pengklasteran,  adalah record yang  dikelompokkan,  pengamatan,  dengan memperhatikan dan membentuk kelas objek - objek  yang  memiliki  kemiripan.  Klaster merupakan    sekumpulan record dengan terdapat  kemiripan  satu  sama  lainnya  juga memiliki  ketidakmiripan  dengan record- record dalam  klaster  lain.  Ada  perbedaan atara pengklasteran dengan klasifikasi dimana tidak terdapat variabel target didalam pengklasteran.  Pengklasteran  tidak  mencoba untuk  melakukan  klasifikasi,  mengestimasi,
atau memprediksi nilai dari variabel target. 6) Asosiasi, merupakan salah satu teknik utama dalam data  mining dengan  bentuk  yang paling  umum  digunakan  dalam  menemukan pattern atau  pola  dari  suatu  kumpulan data(Ariani  &  Taufik,  2020).  Analisis asosiasi  atau association  rule  mining adalah teknik data  mining biasa  dimanfaatkan dalam  penemuan  pola  yang  menggambarkan kuatnya  relasi  antara  fitur  dalam  data. Penemuan pola akan mewakili bentuk aturan implikasi  atau subset fitur,  dengan  tujuan mendapatkan pola yang menarik dengan cara yang efisien (Henando, 2019).
Untuk  menemukan  aturan  asosiasi  antara suatu kombinasi item diperlukan teknik data mining yang dikenal dengan istilah Analisis asosiasi  atau association  rule  mining . Dikenal  karena  kemapuan  aplikasinya  untuk menganalisis  isi  keranjang,  maka  analisis asosiasi  juga  sering  disebut market  basket analysis (Elisa, 2018).
Data  Mining  menjadi  salah  satu metode yang  digunakan  untuk  mencari  pola  yang sering  muncul  pada  berbagai  transaksi, dengan Association  rule .    Untuk  setiap transaksi  yang  mengandung item X  ada kemungkinan item Y  juga  didalamnya,  yang dinotasikan  dengan  X→Y,  dengan  X  dan  Y adalah disjoint  itemset ,  dengan  notasi  X ∩ Y.
Berbagai  macam    transaksi  ini  disebut dengan itemset ,  dengan  notasi  I k (k=1,  2,  …
m).    Disebut  dengan k-itemset ,  jika  terdapat itemset yang  mempunyai item sebanyak  k,
(Nursikuwagus & Hartono, 2016).
Association  rule adalah  bentuk  ekspresi implikasi  yang  yang  dinyatakan  dengan X→Y, dimana X dan Y menunjukan disjoint itemset (X ∩ Y)= ∅ .  Dalam association  rule , kita dapat menghitung support dan confidence .
s(X → 𝑌 ) = 𝑎(𝑋∪𝑌) 𝑁 (1)
c(X → 𝑌 ) = 𝑎(𝑋∪𝑌) 𝑎(𝑋) (2)
dimana  s  adalah support dan  c  adalah confidence (Astika, 2017) .
Algoritma  apriori  sangat  dikenal  karena menjadi  algoritma  yang  menemukan  pola dengan  frekuensi  tinggi,  yang  terbagi kedalam berbagai tahap yang dikenal dengan istilah  iterasi.  diantaranya  ialah  memangkas kandidat  k-itemset  yang  subset-nya  yang berisi (k-1) item yang  tidak termasuk dalam pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang  k-1. Candidat itemset merupakan frequent itemset yang dikombinasikan dari k-itemset sebelumnya (dinotasikan sebagi Ci).
2. Metode Penelitian
Algoritma apriori dikenal sebagai algoritma yang paling dikenal dalam menemukan  pola  frekuensi  tinggi  yang dibagi  kedalam  beberapa  tahap  yang  disebut iterasi.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  salah satunya    adalah  melakukan  pemotongan kandidat k-itemset yang subset-nya berisi (k- 1)  item  tidak  menjadi  bagian  dari  pola frekuensi  tinggi  yang  panjangnya  adalah    k- 1(Rismanto et al., 2019).
Disamping itu algoritma ini  juga termasuk  algoritma  yang  memanfaatkan teknik  association  rule  dalam    proses pencarian  frequent  itemset.    Dimana  tahap pertama  dalam  melakukan    pencarian association  rule  dari  suatu  kumpulan  data, adalah dengan didahului penncarian frequent itemset. Sementara frequent itemset didefinisikan  sebagai  berbagai  jenis  item yang  secara  bersamaan  sering  muncul.  Ada dua  tolak  ukur  untuk  mengetahui  penting tidaknya  suatu  asosiasi,  yakni  support  dan confidence, dengan  Support merupakan nilai penunjang atau persentase kombinasi sebuah item  dalam  database,  sementara  confidence merupakan  nilai  kepastian  yang  menunjukan kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  aturan asosiasi  dan  frequent  itemset  menjadi  proses utama  yang  dilakukan  dalam  algoritma apriori.
Berikut  adalah  tahapan  atau  cara  kerja algorithma apriori (Elisa, 2018). :
1) Tentukan minimum support
2) Iterasi  1  :  hitung  item-item  dari  support (transaksi  yang  memuat  seluruh  item) dengan  men-scan  database  untuk  1- itemset, setelah 1-itemset didapatkan, dari
1-itemset apakah diatas minimum support, apabila telah memenuhi minimum  support,  1-itemset  tersebut akan menjadi pola frequent tinggi,
3) Iterasi  2  :  untuk  mendapatkan  2-itemset, harus dilakukan kombinasi dari k-itemset sebelumnya, kemudian scan database lagi untuk  hitung  item-item  yang  memuat support. itemset yang memenuhi minimum  support  akan  dipilih  sebagai pola frequent tinggi dari kandidat
4) Tetapkan  nilai  k-itemset  dari  support yang  telah  memenuhi  minimum  support dari k-itemset
5) lakukan  proses  untuk  iterasi  selanjutnya hingga  tidak  ada  lagi  k-itemset  yang memenuhi minimum support.
Sementara  dua  hal  berikut  menjadi metodologi dasar dalam analisis asosiasi : 1. Untuk terpenuhinya persyaratan minimum  dari  nilai  support  dalam database  dicari  dengan  kombinasi  item, dimana  nilai  support  sebuah  item diperoleh dengan rumus berikut.
Support (A)= Jml Trans Mengandung A Total Trans (3)
Sementara  nilai support dari  2 item didapat dari persamaan berikut.
Support (A,B)= ∑  Jml Trans Mengandung A&B
Total Trans (4)
2. Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  maka  selanjutnya  adalah pembentukan  aturan  asosiasi  yang selanjutnya  adalah  mencari  aturan
asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan  asosiasi“
sebagai  berikut,  jika  A  maka  B  “.
Berikut
adalah rumus untuk
menentukan nilai confidence dari aturan “ jika A maka B “ .
Confidence (A|B)= ∑  Tran Mengandung A&𝐵 ∑  Tran Mengandung A (5)
Sebagai  langkah  awal  dari  algoritma apriori adalah  menentukan support dari masing-masing item yang dihitung  dengan melihat  isi  dari database .  Setelah  didapat support dari  setiap item ,  selanjutnya item yang  memiliki support sama  dengan  atau lebih  besar  berdasarkan minimum  support diambil sebagai pola frekuensi tinggi dengan panjang  1  yang  sering  disingkat  1- itemset . Sementara  satu  set  yang  terdiri  dari k-item disingkat  dengan k-itemset .  Sebagai  iterasi kedua yang menghasilkan 2- itemset yang tiap set -nya  merupakan  kombinasi  dua item, Pertama  dibenntuk  kandidat  2- itemset dari kombinasi  seluruh  1- itemset .  selanjutnya masing-masing kandidat 2- itemset ini ditentukan support -nya dengan memperhatikan database . Support
maksudnya banyaknya transaksi pada database dengan  terdapat  kedua item dalam kandidat  2- itemset .  Setelah support masing- masing kandidat 2- itemset diperoleh, kandidat  2- itemset yang  syaratnya  terpenuhi untuk minimum support dinyatakan berupa 2- itemset yang  menjadi  pola  frekuensi  tinggi dengan panjang 2. (Zakaria, 2012).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  mengimplentasikan  penggunaan algoritma  apriori,  data  berikut  (table  1) merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan data sampel yang diambil dari data transaksi penjualan PT HERON.Dengan data transkasi penjualan sebagai berikut:
Tabel 1. Data Sampel transaksi Penjualan Tanggal Produk 02/01/19 DIAPERS, LIQUID CLEANSER, DETERGENT, BREAST PAD, SUSU, CREAM, SABUN, MINYAK TELON,
PASTA GIGI 02/01/19 SUSU, DIAPERS, COLOGNE 02/01/19 SUSU 02/01/19 DIAPERS 03/01/19 DIAPERS, LIQUID CLEANSER, DETERGENT 04/01/19 DIAPERS, SHAMPOO, MINYAK KAYU PUTIH, MINYAK TELON 05/01/19 DIAPERS 05/01/19 DIAPERS, BUBUR 05/01/19 DIAPERS, SUSU 05/01/19 SUSU, TISU, BREAST PAD 06/01/19 SUSU, DIAPERS, BISKUIT 06/01/19 SUSU 06/01/19 SUSU 06/01/19 DIAPERS 06/01/19 BISKUIT 06/01/19 BEDAK, LIQUID CLEANSER, CREAM, SABUN 07/01/19 SUSU, TISU 07/01/19 COLOGNE, MINYAK TELON, DIAPERS 08/01/19 BISKUIT, SUSU, SABUN, MINYAK KAYU PUTIH 08/01/19 DIAPERS 08/01/19 SUSU, BREAST PAD 08/01/19 SUSU 09/01/19 DIAPERS, COLOGNE, MINYAK TELON 09/01/19 SUSU 09/01/19 DIAPERS, COLOGNE, LOTION, TISU, HAIR LOTION, MINYAK TELON 09/01/19 SUSU 09/01/19 DIAPERS, COLOGNE 10/01/19 DIAPERS, SUSU 10/01/19 SUSU 11/01/19 DIAPERS, SUSU
Setelah  melakukan  seleksi  data  dengan menghapus  kategori  jenis  produk  yang muncul  secara  bersamaan  pada  transaksi penjualan  pada  hari  yang  sama,  maka langkah  berikutnya  adalah  mentransformasi data  seperti pada tabel 2 untuk diproses lebih
lanjut dengan menggunakan algoritma apriori pada tahap data mining .
Tabel 2. Data Transaksi Terpilih Tanggal Produk 2/1/2019 DIAPERS, LIQUID CLEANSER, DETERGENT, BREAST PAD, SUSU, CREAM, SABUN, MINYAK TELON, PASTA GIGI, COLOGNE 3/1/2019 DIAPERS, LIQUID CLEANSER, DETERGENT 4/1/2019 DIAPERS, SHAMPOO, MINYAK KAYU PUTIH, MINYAK TELON 5/1/2019 DIAPERS, BUBUR, SUSU, TISU, BREAST PAD 6/1/2019 SUSU, DIAPERS, BISKUIT, BEDAK, LIQUID CLEANSER, CREAM, SABUN 7/1/2019 SUSU, TISU, COLOGNE, MINYAK TELON, DIAPERS 8/1/2019 BISKUIT, SUSU, SABUN, MINYAK KAYU PUTIH, DIAPERS, BREAST PAD 9/1/2019 DIAPERS, COLOGNE, MINYAK TELON, SUSU, LOTION, TISU, HAIR LOTION 10/1/2019 DIAPERS, SUSU 11/1/2019 DIAPERS, SUSU
Langkah pertama yang harus dilakukan pada tahap  ini  adalah  mencari frequent  itemset nilai support dari  masing-masing item pada data transaksi penjualan.
Tabel 3. Frequent Itemset
Item Frequent Itemset Support A BEDAK 1 10% B BISKUIT 2 20% C BREAST PAD 3 30% D BUBUR 1 10% E COLOGNE 3 30% F CREAM 2 20% G DETERGENT 2 20% H DIAPERS 10 100% I HAIR LOTION 1 10%
J LOTION 1 10% K LIQUID C 3 30% L MINYA KY P 2 20% M MINYAK TLN 4 40% N PASTA GIGI 1 10% O SABUN 3 30% P SHAMPOO 1 10% Q SUSU 8 80% R TISU 3 30%
Menentukan  nilai support dari  masing- masing item dengan rumus sebagai berikut:
Support (A) = 𝐽𝑚𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (6)
Support (A) = 1 10 x100% =10%
Support (B) = 2 10 x100% =20%
Support (C) = 3 10 x100% =30%
Support (D) = 1 10 x100% =10%
Support (E) = 3 10 x100% =30%
Support (F) = 2 10 x100% =20%
Support (G) = 2 10 x100% =20%
Support (H) = 10 10 x100% =100%
Support (I) = 1 10 x100% =10%
Support (J) = 1 10 x100% =10%
Support (K) = 3 10 x100% =30%
Support (L) = 2 10 x100% =20%
Support (M) = 4 10 x100% =40%
Support (N) = 1 10 x100% =10%
Support (O) = 3 10 x100% =30%
Support (P) = 1 10 x100% =10%
Support (Q) = 8 10 x100% =80%
Support (B) = 3 10 x100% =30%
Dari frequent  itemset diatas,  kemudian menentukan  batas  nilai minimum  support untuk pembentukan
itemset . Untuk
pembentukan itemset dimulai  dari  proses pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1
itemset .  Dalam  analisa  ini  nilai minimum support yang diberikan adalah 40% dari data transaksi, dan frequent itemset yang memenuhi minimum  support dapat  dilihat pada tabel 4 Sebagai berikut:
Tabel 4. Itemset 1 Yang ≥ Minimum Support Item Frequent Itemset Support H DIAPERS 10 100% M MINYAK TELON 4 40% Q SUSU 8 80%
Dari  proses  pembentukan itemset pada tabel  2  diatas dengan  nilai minimum  support 40%  dapat  diketahui  yang  memenuhi standart minimum support yaitu pada produk Diapers, Minyak Telon, dan Susu. Kemudian dari hasil 1 itemset akan dilakukan kombinasi 2 itemset atau C2 seperti pada tabel 5 Sebagai berikut:

## Tabel 5. Kombinasi 2 Itemset
Item Frequent Itemset Support H, M DIAPERS, MINYAK
TELON
4 40% H, Q DIAPERS, SUSU 8 80% M, Q MINYAK TELON, SUSU 3 30%
Menentukan  nilai support dari  kombinasi 2 itemset pada  tabel  3  diatas  dengan  rumus sebagai berikut:
Support (A, B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (7)
Support (H,M) = 4 10 x 100% = 40%
Support (H,Q) = 8 10 x 100% = 80%
Support (M, Q) = 3 10 x 100% = 30%
Dari  kombinasi  2 itemset diatas frequent itemset yang  memenuhi minimum  support dapat dilihat pada tabel 6 Sebagai berikut:
Tabel 6. Kombinasi 2 ItemsetYang ≥ Minimum
Support Item Frequent Itemset Suppo rt H, M DIAPERS, MINYAK TELON 4 40% H, Q DIAPERS, SUSU 8 80%
Dari  proses  kombinasi  2 itemset pada tabel  4  diatas dengan  nilai minimum  support 40%  dapat  diketahui  yang  memenuhi standart minimum support yaitu pada produk Diapers  dan  Minyak  Telon  dengan support 40%, pada produk Diapers, dan Susu dengan support 80%.
Kemudian  dari  hasil  kombinasi  2 itemset akan  dilakukan  kombinasi  3 itemset atau  C3 seperti pada tabel 7 Sebagai berikut:
Tabel 7. Kombinasi 3 Itemset
Item Frequent Itemset Suppo rt H,M ,Q DIAPERS, MINYAK TELON, SUSU 3 30%
Menentukan  nilai support dari  kombinasi 3 itemset pada tabel 3.22 diatas dengan rumus sebagai berikut:
Support (A, B, C) = 𝐽𝑚𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠 𝑀𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵 𝑑𝑎𝑛 𝐶
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (8)
Support (H, M, Q)= 3 10 x 100% = 30%
Dari kombinasi 3 itemset diatas tidak ada frequent  itemset yang  memenuhi minimum support maka  proses  berhenti  dan  pola frequent tinggi  yang  ditemukan  adalah  dari hasil kombinasi 2 itemset .
Tahap  berikutnya  adalah  mendapatkan aturan  baru  yang  memenuhi  syarat minimum
dengan menghitung confidence aturan
asosiasi  A → B.  Dalam  analisa  ini  nilai minimum  confidence yang  diberikan  adalah 50% dari data transaksi.
Tabel 8. Aturan Asosiasi Aturan Suppor t Confidenc e Jika  membeli  Diapers (H)  maka  membeli Susu (Q) 80% 80% Jika  membeli  Susu(Q) maka  membeli  Diapers (H) 80% 100% Jika membeli Diapers(H) maka membeli  Minyak  Telon (M) 40% 40% Jika  membeli  Minyak Telon(M) maka membeli Diapers (H) 40% 100%
Menentukan  nilai confidence dari  aturan aosiasi  pada  tabel  6  diatas  dengan  rumus sebagai berikut:
Confidence = P (B|A) = 𝐽𝑚𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠 𝑀𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑚𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠 𝑀𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (9)
Confidence = P (B|A) = 8 10 x 100% = 80%
Confidence = P (B|A) = 8 8 x 100% = 100%
Confidence = P (B|A) = 4 10 x 100% = 40%
Confidence = P (B|A) = 4 4 x 100% = 100%
Dari  tabel  6  diatas  yang  memenuhi standar  minimum  support dan minimum confidence seperti pada tabel 9 berikut:
Tabel 9 . Aturan Asosiasi Yang Diperoleh
Aturan Support  Confidence Jika membeli Diapers  (H)  maka membeli Susu (Q) 80% 80% Jika membeli Susu(Q) maka membeli Diapers (H) 80% 100%
Jika membeli Minyak Telon(M) maka membeli Diapers (H) 40% 100%
Selanjutnya  terdapat  rasio  lain  untuk dipakai  sebagai  penilai  tentang  kemunculan setiap itemset yang  dihasilkan  positif berkorelasi  (>1)  atau negative berkorelasi (<1). Ratio tersebut adalah Lift, Jika lift ratio dari  sebuah rule <1  maka,  maka  kemunculan
A  dengan  kemunculan  B  memiliki  korelasi negative dan  dapat  disebut  bahwa  jika penjualan item A meningkat, maka penjualan B  menjadi menurun. Jika lift ratio bernilai 1 maka  kemunculan  A  dan  B  bersifat independen  dan  tidak  berkorelasi  satu  sama lain.  Sedangkan  jika lift  ratio bernilai  >1 maka  korelasi  antar item bersifat  positif sehingga  apabila item A  dibeli  maka item B akan dibeli secara bersamaan.
Untuk  mendapatkan  nilai lift  ratio dari setiap rules dapat  diperoleh  dengan  rumus berikut:
Rule A→B,
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(A) .  𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(B) (10)
Perhitungan  nilai lift  ratio jika  membeli Diapers  maka  membeli  Susu  dengan  nilai support 80% (0,80) karena Diapers memiliki nilai support 1.00  dan  Susu  memiliki  nilai support 0,80  maka  nilai lift  ratio yang didapat adalah sebagai berikut:
Lift Ratio = 0,80 1,00 × 0,80 = 1
Perhitungan  nilai lift  ratio jika  membeli Susu  maka  membeli  Diapers  dengan  nilai support 80%  (0,80)  karena  Susu  memiliki nilai support 0,80  dan  Diapers  memiliki  nilai support 1,00 maka nilai lift ratio yang didapat adalah sebagai berikut:
Lift Ratio = 0,80
0,80 × 1,00 = 1
Perhitungan  nilai lift  ratio jika  membeli Minyak  Telon  maka  membeli  Diapers dengan  nilai support 40%  (0,40)  karena Minyak  Telon  memiliki  nilai support 0,40 dan Diapers memiliki nilai support 1,00 maka nilai lift  ratio yang  didapat  adalah  sebagai berikut:
Lift Ratio = 0,40
0,40 × 1,00 = 1
Maka hasil pembentukan rules dengan lift ratio dapat dilihat pada tabel 10.

## Tabel 10. Aturan Asosiasi dan Lift Ratio
Aturan Support  Confi Lift Ratio Jika membeli Diapers (H) maka membeli Susu (Q) 80% 80% 1 Jika membeli Susu(Q) maka membeli  Diapers (H) 80% 100% 1 Jika membeli Minyak Telon(M)  maka membeli  Diapers (H) 40% 100% 1
Pada Tabel 8 dapat diketahui bahwa nilai lift  ratio yang  didapatkan  pada  aturan asosiasi  diatas  adalah  =  1,  yang  dimana korelasi  antar item bersifat  independen  dan tidak  berkorelasi  satu  sama  lain  sehingga apabila  membeli  Diapers  maka  belum  tentu juga  membeli  Susu  secara  bersamaan, apabila  membeli  Susu  belum  tentu  juga membeli  Diapers,  dan  apabila  membeli Minyak  Telon  belum  tentu  juga  membeli Diapers.

## 4. Simpulan
Dari hasil pembahasan, beberapa kesimpulan yang didapat antara lain :
pertama,  frequent  itemset  didapatkan dengan  membutuhkan  waktu  yang  lama,  hal ini disebabkan karena pemindahan data untuk setiap iterasi dialakukan secara berulang kali dan juga  dikarenakan untuk membentuk pola aturan  asosiasi  membutuhkan  waktu  yang lama  (kurun  waktu  satu  tahun,  sepanjang 2019).
Kedua,  dengan  batasan minimum  support 35%    dan minimum  confidence 65%  dapat membentuk 7 aturan asosiasi bahwa pelanggan  akan  membeli  susu  dan  diapers dengan  nilai support 36,66%  serta  nilai confidence 96,15%  dengan lift  ratio 1,09.
Dari  hasil  ini,  menjadi  dasar  pertimbangan bagi  manajemen  untuk  mengatur  stok  mana yang harus disediakan dengan mengacu pada pola pembelian konsumen.

## 5. Referensi
Abdurrahman,  G.  (2017).  Analisis  Aturan Asosiasi  Data  Transaksi  Supermarket Menggunakan Algoritma Apriori. Sistem &  Teknologi  Informasi  Indonesia,  2(2), 100–111. Ariani, F., & Taufik, A. (2020). Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Data Mining Untuk. 16(1), 1–6. Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V6i2.666
Astika,  D.  (2017).  Penerapan  Data  Mining Untuk  Menganalisis  Penjualan  Barang Dengan  Pada  Supermarket  Sejahtera. Astika,  D.,  Studi,  P.,  Informatika,  T.,  &
Malikussaleh, U. (N.D.). Penerapan Data Mining  Untuk  Menganalisis  Penjualan Barang Dengan Pada Supermarket Sejahtera., Vol. 6 No. Elisa,  E.  (2018).  Market  Basket  Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori. Jurnal Resti (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 2(2), 472–478. Https://Doi.Org/10.29207/Resti.V2i2.280
Erwin,  E.  (2009).  Analisis  Market  Basket Dengan  Algoritma  Apriori  Dan  Fp- Growth. Jurnal Generic, 4(2), 79297.
Fiska,  R.  R.  (2017).  Penerapan  Teknik  Data Mining  Dengan  Metode  Support  Vector Machine. Sains Dan Teknologi Informasi (Satin), 3(1).
Henando,  L.  (2019).  Algoritma  Apriori  Dan Fp-Growth  Untuk  Analisa  Perbandingan Data  Penjualan  Leptop  Berdasarkan Merk  Yang  Diminati  Konsumen  (Studi Kasus :  Indocomputer  Payakumbuh).  J-
Click, 6(2), 201–207.
Nursikuwagus,  A.,  &  Hartono,  T.  (2016). Nursikuwagus, A., & Hartono, T. (2016). Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Analisis  Penjualan  Dengan  Berbasis Web.  Simetris :  Jurnal  Teknik  Mesin, Elektro  Dan  Ilmu  Komputer,  7(2),  701. Https://Doi.Org/10.24176/Simet.V7i2.78
4implementasi Algoritma Aprior. Simetris :  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro
Dan Ilmu Komputer, 7(2), 701.
Nursikuwagus,  A.,  Teknik,  F.,  Studi,  P.,
Informasi, S., Indonesia, U. K., Hartono, T., Teknik, F., Studi, P., Informasi, S., & Indonesia,  U.  K.  (2016).  Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis
Penjualan  Dengan  Berbasis  Web.  7(2), 701–706.
Rismanto, R., Darmawan, L., & Prasetyo, A. (2017).  Penerapan  Algoritma  Apriori Dalam. 04(02), 97–102.
Rismanto, R., Darmawan, L., & Prasetyo, A.
(2019).  Penerapan  Algoritma  Apriori Dalam  Menentukan  Pola  Pembelian Konsumen  Di  Kafe  Hidden  Toast  And Float.  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Terapan, 4(2), 83–88. Https://Doi.Org/10.25047/Jtit.V4i2.64 Shimada,  S.,  &  Nugraheny,  D.  (2015). Mitarai  Kiyoshi  To  Shinshindo  Kohi. Compiler, 1(1), 17–30. Https://Www.Neliti.Com/Id/Publications
/236144/Implementasi-Data-Mining- Menggunakan-Metode-Apriori-Pada- Transaksi-Penjualan-Bar Sikumbang,  E.  D.  (2018).  Penerapan  Data Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Teknik
Komputer  Amik  Bsi  (Jtk),  Vol  4, No.(September), 1–4. Zakaria,  O.  (2012).  Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Aturan  Asosiasi Dengan  Algoritma  Apriori  Terhadap Penyusunan  Layout  Makanan  Pada Rumah Makan Padang “Murah Meriah.”
Teknik Informatika, 66, 37–39.