Vol. 12, No. 2, Januari 2022, pp. 51 – 61 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN PERSEDIAAN BARANG (STUDI KASUS : TOKO SINAR HARAHAP)
Putri Mai Sarah Tarigan 1 , Jaya Tata Hardinata 2 , Hendry Qurniawan 3 , M.Safii 4 , Riki Winanjaya 5
1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar tariganputri11@gmail.com 1 , jayatatahardinata@stikomtb.ac.id 2 , hndryQ@gmail.com 3 , m.safii@amiktunasbangsa.ac.id 4 , riki@amiktunasbangsa.ac.id 5

## Abstrak
UMKM  ialah  kegiatan  usaha  kecil  ekonomi  rakyat  yang  berskala  kecil  dan dilindungi  dari  kompetisi  usaha  yang  tak  sehat  dan  tak  setara.  Wirausaha  yang bergerak  dibidang  pertokoan  memiliki  prospek  yang  menjanjikan,  karena  dapat melayanin  masyarakat  dengan  kategori  ekonomi  menengah  kebawah  dan  ke  atas serta  bisa  mempermudah  masyarakat  untuk  berbelanja  keperluan  tiap  hari  tanpa harus belanja ke supermarket atau swalayan. Namun persediaan barang atau bahan kebutuhan  yang  tidak  dilakukan  secara  optimal  dapat  menyebabkan  kekosongan pada barang atau bahan kebutuhan tersebut. Hal tersebut juga terjadi pada toko sinar harahap yang sering mengalami kekosongan pada persediaan beberapa barang dan kebutuhan yang di cari oleh pelanggan, ini di akibatkan dari tidak adanya kebiasaan pengontrolan  persediaan  pada  toko.  Maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat barang dan kebutuhan apa saja yang dibutuhkan oleh pelanggan toko. Penelitian ini menggunakan beberapa variabel yaitu tanggal transaksi, nama produk serta jumlah penjualan/pembelian.  Maka,  dari  hasil  penelitian  menggunakan  algoritma  apriori tersebut akan di dapat data nama barang yang paling banyak terjual untuk di jadikan sebagai antisipasi persediaan barang agar tidak mengalami kekosongan yang dapat menyebabkan pelanggan kecewa
Kata Kunci: persediaan, barang, penjualan, data mining, algoritma apriori

## Abstract
UMKM are small-scale people's economic activities that are protected from unfair and unequal business competition. Entrepreneurs who are engaged in shopping have promising prospects, because they can serve people in the middle to lower and upper economic categories and can make it easier for people to shop for necessities every day without having to go to supermarkets or supermarkets. However, the supply of goods or materials that are not carried out optimally can cause vacancies in these goods  or  materials.  This  also  happens  to  the  Sinar  Harahap  store  which  often experiences vacancies in the inventory of several items and needs that are sought by customers, this is due to the absence of inventory control habits at the store. So this study aims to see what goods and needs are needed by store customers. This study uses several variables, namely the date of the transaction, the name of the product and the number of sales/purchases. So, from the results of research using the a priori algorithm, data on the names of the most sold items will be made as an anticipation of inventory so as not to experience vacancies that can cause disappointed customers. Keywords: stock, stuff, sales, data mining, apriori algorithm

## 1. Pendahuluan
Konsep  dasar data  mining adalah menentukan  informasi  tersembunyi  dalam sebuah basis data dan merupakan bagian dari Knowledge  Discovery  in  Databased (KDD) untuk  menemukan  informasi  dan  pola  yang berguna  dalam  data. Data  mining mencari informasi  baru,  berharga  dan  berguna  dalam sekumpulan data dengan melibatkan komputer dan manusia serta bersifat iteratif baik melalui proses yang otomatis ataupun manual (Sholik &  Salam,  2018). Data  mining diartikan sebagai  menambang  data  atau  upaya  untuk menggali  informasi  yang  berharga  dan berguna  pada database yang  sangat  besar. Dalam dunia ilmu komputer, dikenal luas data mining sebagai  teknik  penggalian  data  untuk mencari  sebuah  pola  tersembunyi  demi menghasilkan  sebuah  pengetahuan  baru  di dalam  sekumpulan  data.  Secara  khusus, data mining memiliki metode tersendiri berdasarkan tujuan dari pemanfaatan himpunan  data  yaitu  estimasi,  prediksi, klasifikasi, klasterisasi dan asosiasi (Dewayanti & `, 2018). Hal terpenting dalam teknik data  mining adalah  aturan  untuk menemukan  pola  frekuensi  tinggi  antara himpunan  item  set  yang  disebut  dengan Association Rule (Aturan Asosiasi). Beberapa algoritma  yang  termasuk  dalam  aturan asosiasi adalah AIS Algorithm , DHP Algorithm , Partition  Algorithm ,  dan Apriori Algorithm .  Namun,  diantara  algoritma– algoritma  tersebut  ada  satu  algoritma  yang sering  digunakan  dalam data  mining untuk menganalisa pola peminjaman dan pengasosiasian yaitu algoritma apriori (Alwafi Ridho Subarkah, 2018).
Ketika sebuah toko memiliki stok barang yang  lebih  banyak  daripada  jumlah  yang diminta konsumen maka toko akan mengalami kerugian dikarena stok barang tidak laku dan habis  terjual,  terutama  barang-barang  yang mengandung  unsur  kadaluarsa  dan  mudah rusak. Sebaliknya apabila suatu toko memiliki stok  barang  yang  minimum  dibandingkan dengan  jumlah  permintaan  maka  berakibat pada toko yaitu konsumen tersebut akan pergi karena  barang  yang  akan  dibeli  oleh konsumen  tidak  mencukupi  ( opportunity
loss ). Hal yang sering kita jumpai adalah saat konsumen ingin membeli suatu barang namun barang  yang  ingin  dibeli  ternyata  barang tersebut  habis  lalu  konsumen  akan    membeli ketempat  lain  dan  untuk  waktu  yang  akan datang konsumen akan lebih banyak mempertimbangkan jika ingin membeli ditoko itu  kembali  karena  takut  barang  yang diinginkan  habis.  Tentunya  kasus  seperti  ini dapat mengurangi tingkat penjualan pada toko tersebut.  Guna  mengatasi  masalah  tersebut maka  dibutuhkan  suatu  sistem  cerdas  data mining agar dapat membantu dalam mengambil sebuah keputusan yang
berhubungan  dengan  jenis  barang  dan  juga stok  barang  yang  disediakan  pada  s upply chain.
Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan asosiasi  pada data  mining dan  aturan  yang menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut sering  disebut affinity  analysis atau  market basket analysis .  Dimana  sistem  ini  nantinya dapat  bekerja  dengan  cara  menganalisa  dan menemukan  pola-pola  yang  berasosiasi dengan  barang    yang  dibeli.  Teknik  inilah yang  biasa  disebut  analisis  asosiasi  atau association rule dimana studi yang berkenaan tentang  ‘apa  bersama  apa’  .  Maka  dari  itu algoritma  apriori  ini  di  harapkan  dapat menyelesaikan  masalah  tentang  persedian barang dengan mengasosiakan barang apa saja yang  harus  tersedia  persedianya  (Alwafi Ridho Subarkah, 2018), (Fernando, 2020). Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan manfaat  kepada  pemilik  toko  untuk  dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam menetapkan strategi pemasaran.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  terdiri  atas  dua metode, yaitu metode penelitian kualitatif dan metode penelitian kuantitatif. Metode penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  pendekatan  kualitatif.  Metode kualitatif  dinamakan  sebagai  metode  baru, karena popularitasnya belum lama, dinamakan metode  postpositivisme.  Metode  penelitian kualitatif  adalah  metode  penelitian  yang berlandaskan  pada  filsafat  postpositivisme, digunakan  untuk  meneliti  pada  obyek  yang
alamiah    (sebagai    awalnya    sebagai eksperimen) dimana peneliti sebagai instrumen  kunci,  teknik  pengumpulan  data dilakukan  secara  triangulasi  (gabungan), analisa  bersifat  induktif/kualitatif  dan  hasil penelitian    kualitatif    lebih    menekankan makna  dari  pada generalisasi (SARI, 2018) .
A. Data Mining Data mining merupakan serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data. Data mining mulai ada sejak  1990-an  sebagai  cara  yang  benar  dan tepat  untuk  mengambil  pola  dan  informasi yang digunakan untuk menemukan hubungan antara data untuk melakukan pengelompokkan ke  dalam  satu  atau  lebih cluster sehingga objek-objek  yang  berada  dalam  satu cluster akan mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan lainnya. Data mining merupakan bagian  dari  proses  penemuan  pengetahuan dari  basis  data Knowledge  Discovery  in Databases (Alkhairi & Windarto, 2019) . Data  mining dibagi  menjadi  beberapa kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan (Rosmini et al., 2018), yaitu:
1. Deskripsi
Para peneliti dan analisis biasanya mencoba menemukan cara untuk menggambarkan pola dan trend yang tersembunyi dalam data.
2. Estimasi Estimasi  memiliki  kemiripan  dengan klasifikasi,  kecuali  variabel  target  estimasi lebih  kearah  numerik  daripada  kearah kategori.  Model  dibangun  menggunakan record lengkap  yang  menyediakan  nilai  dari variabel  target  sebagai  nilai  prediksi. Selanjutnya,  pada  peninjauan  berikutnya estimasi  nilai  dari  variabel  target  dibuat berdasarkan nilai variabel prediksi.
3. Prediksi
Prediksi  memiliki  kemiripan  dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa yang akan  datang.  Beberapa  algoritma  dan  teknik yang digunakan dalam klasifikasi dan estimasi dapat  pula  digunakan  (untuk  keadaan  yang tepat) untuk prediksi.
4. Klasifikasi Dalam  klasifikasi  variabel,  tujuan  bersifat kategorik.  Sebagai  contoh  pengklasifikasian persediaan dalam tiga kelas, yaitu persediaan
tinggi,  persediaan  sedang  dan  persediaan rendah.
5. Clustering Clustering merupakan teknik pengelompokan record data, pengamatan atau kasus dalam  kelas  yang  memiliki kemiripan. Cluster adalah  kumpulan record yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan  memiliki  ketidakmiripan  dengan record lain dalam cluster . 6. Asosiasi Mengidentifikasi hubungan antara berbagai peristiwa yang terjadi pada satu waktu. Dalam dunia  bisnis  lebih  umum  disebut  sebagai analisis keranjang belanja.
Menurut  (Sihombing  et  al.,  2012) Data mining memiliki  kelebihan  sebagai  alat analisis seperti :
a. Data  mining ini    mampu menangani  data- data dalam jumlah besar dan juga  kompleks. b. Data  mining  juga dapat  menangani  data- data dengan berbagai macam tipe atribut.
c. Data mining mampu mencari dan mengolah data  secara  otomatis.  Disebut  semi  otomatis karena  dalam  beberapa  teknik data  mining , diperlukan parameter yang harus di input oleh user secara manual.
d. Data mining dapat menggunakan pengalaman  ataupun  kesalahan  terdahulu untuk meningkatkan kualitas dan hasil analisa sehingga mendapat hasil yang terbaik.
Menurut  (Sihombing  et  al.,  2012) Data mining memiliki kelemahan dalam pencarian data tidak mencari secara individualis,  tetapi set  individualis,  atau  dengan  kata  lain dikelompokkan dengan kriteria-kriteria tertentu.
B. Association Rules (Aturan Asosiasi) Association  rules merupakan  salah  satu metode  yang  bertujuan  mencari  pola  yang sering  muncul  di  antara  banyak  transaksi, dimana  setiap  transaksi  terdiri  dari  beberapa item sehingga  metode  ini  akan  mendukung sistem  rekomendasi  melalui  penemuan  pola antar item dalam  transaksi-transaksi  yang terjadi (Fernando, 2020).
Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi menjadi dua tahap:
a. Analisa pola frekuensi tinggi Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support  dalam database .  Nilai support
sebuah item diperoleh  dengan  rumus berikut :
Sedangkan  nila  support  dari  2  item diperoleh dari rumus berikut
b. Pembentukan aturan assosiatif Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A U B.

## C. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  suatu  algoritma dasar yang diusulkan oleh Agrawal  & Srikant pada tahun 1994 untuk menentukan Frequent itemsets untuk  aturan  asosiasi Boolean . Algoritma Apriori termasuk  jenis Aturan Asosiasi pada data  mining .  Aturan  yang menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut sering  disebut affinity  analysis atau market basket  analysis .  Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining adalah  teknik data mining untuk  menemukan  aturan  suatu kombinasi item. Salah  satu  tahap  analisis asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang efisien  adalah  analisis  pola  frekuensi  tinggi ( frequent  pattern  mining ).  Penting  tidaknya suatu  asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua tolok    ukur,  yaitu  : support dan confidence . Support (nilai  penunjang)  adalah  persentase kombinasi  item  tersebut  dalam database , sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah kuatnya  hubungan  antara-item  dalam  aturan asosiasi (Sihombing et al., 2012). Berikut ini merupakan Flowchart Algoritma Apriori yang dapat dilihat pada Gambar 1:
Gambar 1. Flowchart Algoritma Apriori Gambar 1 (Ristianingrum, 2017) menjelaskan Algoritma Apriori yang dilakukan untuk menentukan persedian barang dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori terdiri dari :
1. Data,  yang  sudah  siap  untuk  diolah  oleh RapidMiner (sudah  dilakukan  pemilihan data).
2. Ubah  tipe  data/ubah  tipe  transaksi, didalam  algoritma  Apriori  sebelum  data bisa  diolah  lebih  lanjut,  tipe  data  harus diubah  terlebih  dahulu  menjadi  tipe  data transaksi.
3. Hitung Support dan Confidence . Menghitung support dan confidence adalah pokok yang ada didalam algoritma Apriori untuk mengetahui hasil akhir yaitu rules yang didapat.
4. Analisis, rules akan  dianalisis  yang nantinya  bisa  dijadikan  pengetahuan untuk suatu pengambilan keputusan.
Algoritma Apriori dibagi menjadi beberapa tahap yang disebut narasi atau pass , yaitu :
a. Pembentukan  kandidat  itemset.  Pada kandidat  k-itemset  ini  dibentuk  dari kombinasi (k-1) itemset yang didapat dari iterasi  sebelumnya.  Satu  cara  dari Algoritma Apriori adalah  pemangkasan kandidat  k-itemset  yang  subsetnya  berisi k-1  item  tidak  termasuk  dalam  pola frekuensi tinggi dengan panjang k-1.
b. Penghitungan support dari  tiap  kandidat k-itemset.  Support  dari  tiap  kandidat  k-
itemset  didapat  dengan scan  database untuk menghitung jumlah transaksi yang memuat semua item didalam kandidat k- itemset tersebut. Ini adalah juga ciri dari Algoritma  Apriori  dimana  diperlukan penghitungan  dengan  cara  seluruh database sebanyak k-itemset terpanjang.
c. Tetapkan pola frekuensi tinggi. Pada pola frekuensi tinggi yang memuat k item atau k-itemset  ditetapkan  dari  kandidat  k- itemset yang supportnya lebih  besar  dari minimum support .
d. Bila  tidak  didapat  pola  frekuensi  tinggi baru  maka  dari  itu  seluruh  proses  dapat dihentikan.
D. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  proses pengadaan data primer, untuk kebutuhan suatu penelitian. Adapun  teknik  pengumpulan  data dalam penelitian ini yaitu : (Riyanto, 2015):
1. Penelitian Kepustakaan ( Libarry Research ) yaitu  memanfaatkan  perpustakaan,  buku, prosiding  atau  jurnal  sebagai media  untuk bahan  referensi  dalam  menentukan  faktor, parameter dan label yang digunakan untuk penelitian.
2. Penelitian Lapangan ( Field Work Research ) yaitu  penelitian  yang  dilakukan  secara langsung  dengan  menggunakan  beberapa teknik yaitu sebagai berikut :
a. Studi Literatur
Penulis  memperoleh  informasi  dengan mengumpulkan  data,  mempelajari  data, validasi  data  dan  juga    mencari  referensi terkait  dengan kasus  pada penelitian.  Luaran dari studi literatur ini adalah tersusun dan juga terkoleksinya  referensi  yang  baik  dan  benar dengan penelitian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Tahap Perhitungan
Dalam proses penelitian, penulis
menggunakan  data  transaksi  barang  sebagai bahan  untuk  menyelesaikan  penelitian  yang diambil dari Toko Sinar Harahap  pada bulan Mei tahun 2021.  Data transaksi barang akan di  ubah  ke  dalam  format  data  excel  2010 kemudian  data  dimasukkan  kedalam  rumus Algoritma  Apriori  untuk  mendapatkan Asosiasi . Dalam perancangan pengolahan Algoritma
Apriori pada  transaksi  barang  dalam menentukan  persediaan  barang  diperlukan data sebagai berikut :
1. Data Sample Item Barang Sembako yang di jual  pada  Toko  Sinar  Harahap  dapat  dilihat dari Tabel 1 :

## TABEL 1 DATA SAMPLE ITEM BARANG SEMBAKO
No Nama Barang 1 Minyak 2 Gula
3 Teh
4 Telur Ayam
5 Tepung 6 Beras 7 Garam 8 Kopi 9 Susu
10 Mie Instan
2. Sample Data  Transaksi  penjualan  di  Toko Sinar Harahap pada tanggal 01 Mei s/d 31 Mei 2021 dapat dilihat pada Tabel 2 :

## TABEL 2 DATA TRANSAKSI PENJUALAN D TOKO SINAR
HARAHAP Kode Transaksi Tanggal Transaksi Nama Produk 1 01/05/2021 Beras, Garam, Telur Ayam, Minyak, Gula 2 01/05/2021 Kopi,  Gula,  Teh, Susu, Minyak, Beras 3 01/05/2021 Telur  Ayam,  Lada Bubuk, Kecap, Beras,  Garam,  Mie Instan 4 01/05/2021 Minyak, Gula, Rokok, Mancis, Susu, Beras 5 01/05/2021 Garam, Telur Ayam, Tepung, Minyak 6 01/05/2021 Telur Ayam, Garam, Beras, Rokok 7 01/05/2021 Mancis, Rokok, Beras, Minyak, Gula, Tepung 8 02/05/2021 Garam,  Shampoo, Detergen,  Tepung, Telur Ayam, Minyak 9 02/05/2021 Minyak, Gula, Garam, Tepung, Beras
Kode Transaksi Tanggal Transaksi Nama Produk 10 02/05/2021 Gula,  Garam,  Telur Ayam, Minyak, Beras … … … 154 31/05/2021 Detergen,  Shampo, Sabun,  Pasta  Gigi, Minyak, Gula, Telur Ayam 155 31/05/2021 Rokok, Mancis, Pulpen, Minyak, Mie  Instan,  Telur Ayam 3. Sample Data  Transaksi  di  Toko  Sinar
Harahap  setelah  dilakukan  seleksi  data terhadap penjualan sembako  pada tanggal 01 Mei s/d 31 Mei 2021 dapat dilihat pada Tabel 3 :
TABEL 3 DATA TRANSAKSI PENJUALAN SEMBAKO DI TOKO SINAR HARAHAP Kode Transaksi Tanggal Transaksi Nama Produk 1 01/05/202 1 Beras, Garam, Telur Ayam, Minyak, Gula 2 01/05/202 1 Kopi,  Gula,  Teh,  Susu, Minyak, Beras 3 01/05/202 1 Telur Ayam, Beras, Garam, Mie Instan 4 01/05/202 1 Minyak,  Gula,  Susu, Beras 5 01/05/202 1 Garam, Telur Ayam, Tepung, Minyak 6 01/05/202 1 Telur  Ayam, Garam, Beras 7 01/05/202 1 Beras,  Minyak,  Gula, Tepung 8 02/05/202 1 Garam,  Tepung,  Telur Ayam, Minyak 9 02/05/202 1 Minyak,  Gula,  Garam, Tepung, Beras 10 02/05/202 1 Gula, Garam, Telur Ayam, Minyak, Beras … … …
Kode Transaksi Tanggal Transaksi Nama Produk 154 31/05/202 1 Minyak, Gula, Telur Ayam 155 31/05/202 1 Minyak, Mie Instan, Telur Ayam Langkah–langkah  melakukan  perhitungan data dengan menggunakan Algoritma Apriori adalah sebagai berikut :
1. Data Tabular Transaksi
Tahapan  ini  berfungsi  sebagai  data  yang  di input kedalam RapidMiner dengan  terlebih dahulu membuat data ke dalam bentuk tabular, yang dapat dilihat pada Tabel 4 :
TABEL 4

## DATA TABULAR
Kode Transaksi Minyak Gula Teh Telur Ayam Tepung Beras Garam Kopi Susu Mie Instan 1 1 1 1 1 0 1
1 0 0 0 2 1 1 0 0 0 1
0 1 1 0 3 0 0 0 1 0 1
1 0 0 1 4 1 1 0 0 0 1
0 0 1 0 5 1 0 0 1 1 0
1 0 0 0 6 0 0 0 1 0 1
1 0 0 0 7 1 1 0 0
1 1 0 0 0 0 8 1 0 0 1
1 0 1 0 0 0 9 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 10 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 … … … … … … … … … … … 154 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0
Kode Transaksi Minyak Gula Teh Telur Ayam Tepung Beras Garam Kopi Susu Mie Instan 155 1 0 0 1 0 0
0 0 0 1
2. Data Support C1 atau 1 itemset
Berdasarkan data transaksi yang digunakan
maka  tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah mencari nilai Support C1 yang memiliki nilai minimum  >30%  dan  nilai  maksimum  tak terhingga, dengan  cara  menghitung  jumlah transaksi / total transaksi * 100% dan didapat data Support C1  atau  1 Itemset yang dapat dilihat pada Tabel 5 :

## TABEL 5 DATA SUPPORT C1ATAU 1 ITEMSET
No Nama Barang Juml -ah Support 1 Minyak 68 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 68 / 155 * 100% 44% 2 Gula 84 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 84 / 155 * 100%
54%
3 Teh 39 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 39 / 155 * 100% 25% 4 Telur Ayam 81 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 81 / 155 * 100%
52%
5 Tepung 24 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 24 / 155 * 100% 15% 6 Beras 92 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 92 / 155 * 100% 59% 7 Garam 72 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 72 / 155 * 100%
46%
8 Kopi 42 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 68 / 155 * 100% 27% 9 Susu 51 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 No Nama Barang Juml -ah Support % 51 / 155 * 100% 33% 10 Mie Instan 47 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 47 / 155 * 100% 30%
3. Data Support C2 atau 2 itemset Berdasarkan data Support C1 yang didapat maka  dilakukan  perhitungan  mencari  nilai Support C2 d  yang  memiliki  nilai  minimum >30%  dan  nilai  maksimum  tak  terhingga, dengan cara menghitung jumlah transaksi/total  transaksi  *  100%  dan  didapat data Support C2  atau  2 Itemset yang dapat dilihat pada Tabel 6 :

## TABEL 6 DATA SUPPORT C2 ATAU 2 ITEMSET
No Nama Barang Jumlah Support 1 Minyak , Gula 33 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 33 / 155 * 100% 21% 2 Minyak , Telur 39 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 39 / 155 * 100% 25% 3 Minyak ,Beras 42 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 42 / 155 * 100% 27% 4 Minyak , Garam 29 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 29/ 155 * 100% 19% 5 Minyak , Susu 14 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 14 / 155 * 100% 9% 6 Minyak , Mie Instan 23 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 %
No Nama Barang Jumlah Support 23 / 155 * 100% 15% 7 Gula, Telur Ayam 37 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 37 / 155 * 100% 24% 8 Gula, Beras 47 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 47 / 155 * 100% 30% 9 Gula, Garam 41 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 41 / 155 * 100% 26% 10 Gula, Susu 32 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 32 / 155 * 100% 21% 11 Gula, Mie Instan 14 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 14 / 155 * 100% 9% 12 Telur Ayam, Beras 50 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 50 / 155 * 100% 32% 13 Telur Ayam, Garam 37 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 37 / 155 * 100% 24% 14 Telur Ayam, Susu 19 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 19 / 155 * 100% 12% 15 Telur Ayam, Mie Instan 32 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 61 / 155 * 100% 21% 16 Beras, Garam 41 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 41 / 155 * 100% 26% 17 Beras, Susu 29 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 29 / 155 * 100% 19% 18 Beras, Mie Instan 28 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 28 / 155 * 100% No Nama Barang Jumlah Support 18% 19 Garam, Susu 17 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 64 / 155 * 100% 11% 20 Garam, Mie Instan 16 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 65 / 155 * 100% 10% 21 Susu, Mie Instan 13 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 66 / 155 * 100%
8%
4. Data Support C3 atau 3 itemset
Berdasarkan data Support C2 yang didapat maka  dilakukan  perhitungan  mencari  nilai Support C3 yang  memiliki  nilai  minimum >30%  dan  nilai  maksimum  tak  terhingga, dengan cara menghitung jumlah transaksi/total  transaksi  *  100%  dan  didapat data Support C3  atau  3 Itemset yang dapat dilihat pada Tabel 7 :
TABEL 7 DATA SUPPORT C3 ATAU 3 ITEMSET N o Nama Barang Jumlah Support 1 Gula, Telur Ayam, Beras 22 Jumlah Transaksi / Total  Transaksi * 100 % 22/ 155 * 100%
14%
5. Data Confidence C2 atau 2 itemset
Setelah  mencari  nilai Support pada  setiap itemset data  transaksi  penjualan  barang sembako  selanjutnya  dilakukan  perhitungan mencari  nilai Confidence,  karena  pada Support C3  atau  3  itemset  tidak  mencapai minimum support , maka yang digunakan pada C2 dengan menghitung 2 Itemset dari jumlah transaksi  mengandung  A  dan  B  /  jumlah transaksi  A  *  100%  dan  didapat  nilai Confidence C2  atau  2  Itemset  yang  dapat dilihat pada Tabel 8 :

## TABEL 8
DATA CONFIDENCE C2 TAUA 2 ITEMSET No Nama Barang Jumlah Support 1 Jika membeli Gula,  maka akan membeli 47 Jumlah Transaksi Mengandung A dan B / Jumlah Transaksi A * 100
No Nama Barang Jumlah Support Beras % 47 / 84 * 100% 56% 2 Jika membeli Telur,  maka akan membeli Beras 50 Jumlah Transaksi Mengandung A dan B / Jumlah Transaksi A * 100
% 50 / 81 * 100%
62%
6. Hasil Akhir Confidence C2 atau 2 Itemset
Dari  perhitungan Confidence C2  maka didapatkan hasil yaitu nilai akhir Confidence C2  atau 2  Itemset yang  dapat  dilihat  pada Tabel 9 :

## TABEL 9

## HASIL AKHIR CONFIDENCE ATAU 2 ITEMSET
Transaksi Confidence Jika  membeli  gula, maka  akan  membeli beras 56%
Jika  membeli  telur,
maka  akan  membeli beras 62%

## B. Hasil Percobaan Pada Rapidminer
Tampilan-tampilan  yang  muncul  pada  hasil percobaan Rapidminer dapat  dilihat  pada gambar 2 :
Gambar 2. Tampilan Hasil Akhir Support dan Confidence Viev
Pada  Gambar  2  tampak table  view yang menunjukkan  hasil  transaksi  penjualan  yang telah memenuhi syarat minimum support dan minimum confidence. Adapun  tampilan  hasil akhir Text View 1 dapat dilihat pada Gambar 3 :
Gambar 3. Tampilan Hasil Akhir Text View 1 Association Rules
Setelah muncul table view, m aka setelahnya akan muncul hasil transaksi penjualan dengan nilai  minimum support dan  nilai  minimum confidence dari  setiap  masing-masing item
sembako  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Adapun  tampilan  lanjutan  dari Association Rules dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3. Tampilan Hasil Akhir Text View 2
Association Rules
Pada Gambar 4 merupakan lanjutan dari hasil Association  Rules dengan  memiliki  nilai confidence masing-masing.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan
bahwa  penerapan data  mining dengan menggunakan  Algoritma  Apriori  dapat diaplikasikan dalam  memprediksi  hasil penjualan  barang  sembako  pada  Toko  Sinar Harahap  guna  untuk  mengetahui  barang  apa yang harus di stok dapat diterapkan. Semakin banyak jumlah itemset dalam setiap data maka akan menghasilkan semakin banyak hubungan dalam setiap data.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  maka  di dapat  permintaan  teringgi  terjadi  pada pembelian  beras  dan  juga  pembelian  telur. Hasil  akhir  perhitungan  di Microsoft  Excel menggunakan  algoritma  dengan  aplikasi menggunakan RapidMiner bernilai sama.

## Daftar Pustaka
Alkhairi,  P.,  &  Windarto,  A.  P.  (2019).
Penerapan  K-Means  Cluster  pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif  di  Sumatera  Utara. Seminar Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains , 762–767. Alwafi Ridho Subarkah. (2018). IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI PADA DATA  MINING UNTUK  POLA  PEMINJAMAN  BUKU DI  PERPUSTAKAAN  UIN  RADEN
FATAH PALEMBANG . 151 (2), 10–17.
Dewayanti,  A.  A.,  &  `.  (2018). Penerapan Data  Mining  Pada  Data  Nilai  Siswa Dengan Menggunakan Algoritma Asosiation  Rule  Metode Apriori  (  Studi Kasus Di Smp N 36 Semarang ) .
Fernando,  D.  (2020). PENERAPAN  DATA MINING REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI . 7 (1), 50–56.
Ristianingrum,  S.  (2017). IMPLEMENTASI

## DATA MINING MENGGUNAKAN
ALGORITMA APRIORI . 2 (2), 31–39.
Riyanto,  T.  (2015).  Akuntabilitas  Finansial Dalam  Pengelolaan Alokasi  Dana  Desa (Add) Di Kantor Desa Perangat Selatan
Kecamatan  Marangkayu  Kabupaten Kutai Kartanegara. EJournal Administrasi Negara , 3 (1), 119–130.
Rosmini, R., Fadlil, A., & Sunardi, S. (2018). Implementasi  Metode  K-Means  Dalam
Pemetaan Kelompok Mahasiswa
Melalui  Data  Aktivitas  Kuliah. It Journal  Research  and  Development , 3 (1), 22–31. https://doi.org/10.25299/itjrd.2018.vol3( 1).1773 SARI, R. (2018). IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI  PADA  DATA MINING UNTUK POLA PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN UIN RADEN FATAH  PALEMBANG. Journal  of
Physical  Therapy  Science , 9 (1),  1–11.
http://dx.doi.org/10.1016/j.neuropsychol ogia.2015.07.010%0Ahttp://dx.doi.org/ 10.1016/j.visres.2014.07.001%0Ahttps:/
/doi.org/10.1016/j.humov.2018.08.006 %0Ahttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubm ed/24582474%0Ahttps://doi.org/10.101 6/j.gaitpost.2018.12.007%0Ahttps:
Sholik, M., & Salam, A. (2018). Implementasi Algoritma  Apriori  untuk  Mencari Asosiasi  Barang  yang  Dijual  di  E- commerce  OrderMas. Techno.COM ,
17 (2), 158–170.
Sihombing,  E.  S.,  Honggowibowo, A.  S.,  & Nugraheny,  D.  (2012).  Implementasi Data  Mining  Menggunakan  Metode Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan Barang  (Studi  Kasus  Di  Chorus Minimarket). Compiler , 1 (1),  17–30. https://doi.org/10.28989/compiler.v1i1.2