Implementasi Assocoation  Rule Melalui  Algoritma  Apriori  pada Analisis Data Transaksi Penjualan
Dewi Anggraini 1, , Harliana 2* , Tito Prabowo 3
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
1 dewiangga0712@gmail.com; 2* harliana@unublitar.ac.id; 3 tito.prabowo@unublitar.ac.id
* corresponding author

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 30 November 2023 Direvisi: 27 Desember 2023 Diterbitkan: 31 Desember 2023 Toko  Lancar  Jaya  merupakan  salah  satu  toko  kelontong  besar  yang berada diwilahnya, hal ini terlihat dari jumlah transaksi yang terjadi yaitu minimal 149 transaksi perharinya. Saat ini informasi transaksi penjualan masih sebatas hanya untuk pelaporan guna mengetahui omzet penjualan. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola  transaksi  pembelian  yang  dilakukan  oleh  konsumen  melalui pendekatan  Algoritma  Apriori.  Penelitian  ini  akan  menggunakan Algoritma  Apriori  karena  kesederhanaan  dan  kemudahannya  dalam mengidentifikasi  kemunculan  item  pada  suatu  data.  Dataset  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berjumlah  1.095  data  transaksi  yang terjadi di bulan Desember 2022. Berdasarkan 2 percobaan yang dilakukan maka  didapatkan  hasil  bahwa  ketika  konsumen  membeli  Gudang  Baru Putih 12 maka ia juga akan membeli juga GG Surya 12 dan Perisai Kretek 12  dengan  nilai support 0,003652968  ; confidence 1  dan lift  ratio 219. Selain  itu  nilai  minimum support dan  minimum confidence yang  tidak terlalu signifikan perbedaannya ternyata tidak akan  mempengaruhi  rule atau asosiasi yang dihasilkan.
Kata Kunci Apriori Assocoation Rule Penjualan Transaksi

## PENDAHULUAN
Seiring berjalannya waktu, perkembangan dan kemajuan infrastruktur di Indonesia akan terus  mengalami  peningkatan  yang  sangat  cepat  [1]  dimana  salah  satu  faktor  pendukung peningkatan  ini  adalah  melalui  teknologi  informasi.  Dengan  adanya  teknologi  informasi maka diharapkan informasi yang didapatkan  dapat lebih mudah, cepat, akurat dan relevan [2].  Penelitian  ini  akan  dilakukan  pada  Toko  Lancar  Jaya  yang  merupakan  salah  satu warung/toko kelontong yang berada di Desa Tanjungsari Kota Blitar Jawa Timur. Saat ini Indonesia telah memiliki sekitar 3,6 juta toko kelontong yang tersebar di berbagai Provinsi [3] dimana kehadiran warung/toko kelontong secara tidak langsung dapat memberikan efek positif  pada  perekonomian  nasional.  Selain  itu  menurut  pelaporan  UMKM  Indonesia ternyata setiap tahunnya toko kelontong mampu  memberikan kontribusi yang besar yaitu sekitar  57,8%  setiap  tahunnya  terhadap  Pendapatan  Domestik  Bruto  (PDB)  atau  setara dengan 8ribu Triliun Rupiah [4].
Apabila dilihat dari jumlah transaksinya Toko Lancar Jaya termasuk kedalam salah satu toko kelontong besar di daerahnya, hal ini terlihat dari jumlah transaksi yang dilakukan yaitu 54.350  transaksi  pertahunnya  atau  setara  dengan  149  transaksi  setiap  harinya.  Namun sayangnya  informasi  transaksi  ini  baru  dimanfaatkan  sebatas  pembuatan  pelaporan  baik pelaporan akhir bulan ataupun pelaporan akhir tahun guna perhitungan omzet keuntungan yang didapatkan.  Perhitungan stok barang seringkali salah perkiraan yang mengakibatkan beberapa  barang  kehabisan  stok  dalam  jangka  waktu  yang  lama  dan  beberapa  barang kelebihan  stok.  Hal  ini  membuat  Toko  Lancar  Jaya  banyak  mengalami  kerugian  karena melewatkan beberapa kesempatan yang berkaitan dengan aktifitas pembelian dan kesediaan
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 200-208
barang. Berdasarkan hal tersebut maka penelitian bertujuan untuk mengetahui pola transaksi pembelian  yang  dilakukan  oleh  konsumen  melalui  Algoritma  Apriori  sehingga  mampu membantu Toko Lancar Jaya dalam menentukan persediaan barang.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  Teknik Assocoation  Rule karena  kamampuannya untuk mengungkapkan keterkaitan antara item satu dengan item lainnya[5] dimana proses untuk  menemukan Assocoation  Rule tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan Algoritma  Apriori[6].  Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan untuk mencari pola antara satu atau banyak item dalam suatu dataset yang dapat dimanfaatkan  oleh  pemilik  usaha  untuk  dapat  mengetahui  pola  pembelian  barang  yang dilakukan oleh pelanggan [7][8]. Selain itu juga Algoritma Apriori juga dapat menghasilkan pola  informasi  baru  yang  bermanfaat  untuk  memberikan  rekomendasi  suatu  produk[9]. Dalam  hal  pemasaran,  Algoritma  Apriori  juga  mampu  memberikan  rekomendasi  strategi pemasaran  dalam  memasarkan  suatu  produk  yang  paling  diminati  melalui  nilai minimum support dan minimum confidence yang dihasilkan[10], kesederhanaan dan kemudahannya dalam mengidentifikasi kumpulan data yang sering muncul ( frequent itemset ) juga menjadi salah satu keunggulan Algoritma Apriori[11]. Algoritma Apriori terbukti bermanfaat dalam menganalisis  data  transaksi  penjualan  untuk  mengetahui  pola  pembelian  dan  membantu dalam  pengaturan  ulang  tata  letak  sparepart[12].  Ini  juga  membantu  dalam  pengambilan keputusan  yang  berkaitan  dengan  persediaan  dan  pemesanan  stok  barang,  serta  dapat mendukung  strategi  pemasaran  untuk  meningkatkan  penjualan.  Algoritma  Apriori  juga dapat dimanfaatkan dalam bidang ritel untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas strategi penjualan  dan  pemasaran[13].  Penelitian  lainnya  memanfaatkan  algoritma  apriori  untuk menemukan  asosiasi  antar  barang  di  e-commerce  OrderMas,  dimana  hasil  penelitian menunjukkan bahwa beberapa kombinasi produk memiliki asosiasi yang kuat, seperti "PINK FAIRY  CAKE  CHILDRENS  APRON"  dan  "DOORMAT  FAIRY  CAKE"  dengan  nilai support dan confidence yang tinggi. Informasi asosiasi yang dihasilkan bermanfaat dalam mengenali pola pembelian bersamaan yang sering terjadi di antara produk-produk tersebut, membantu dalam pengaturan stok barang dan tata letak produk, serta membantu e-commerce dalam meningkatkan penjualan dan menghindari kekosongan stok[14] .

## METODE
Adapun alur dari penelitian yang dilakukan terangkum pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur penelitian yang dilakukan
Berdasarkan  Gambar  1,  maka  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah:
a. Studi literatur
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  dengan  cara  membaca,  mempelajari  dan  mengutip beberapa penelitian terdahulu guna menentukan topik dan mengidentifikasi kesenjangan
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 200-208
pengetahuan  dan  temuan  penelitian  terkait  baik  melalui  jurnal,  buku,  artikel,  laporan ataupun sumber lainnya[15].
b. Pengumpulan data
Pada tahapan ini akan dilakukan proses pengumpulan dataset yang akan digunakan. Penelitian  ini  akan  menggunakan  1.095  data  transaksi  yang  berasal  dari  transaksi penjualan  bulan  Desember  2022.  Adapun  atribut  yang  akan  digunakan  adalah  no transaksi, tanggal, dept, kode pelanggan, nama pelanggan, Alamat, potongan, pajak, biaya dan total akhir.
c. Pre - processing data
Pada tahapan ini akan dilakukan proses:
1) Selection melalui proses pengurangan jumlah atribut ataupun variable dataset yang akan digunakan dalam penelitian.
2) Cleaning melalui proses pembersihan data yang bersifat missing value (dataset yang bernilai  kosong)  dan redundant. Setelah melalui  proses  ini  ternyata  jumlah  dataset yang akan digunakan masih tetap yaitu 1.095 data karena tidak ada data yang bersifat missing dan redundant .
3) Transformasi  data  dengan  cara  merubah  dataset  kedalam  bentuk  tabular  melalui konsep bilangan biner 0 dan 1. Dimana  peneliti akan menentukan nilai 0 bermakna tidak ada transaksi dan 1 bermakna ada transaksi yang dilakukan. Untuk memudahkan proses pengolahan data maka proses ini peneliti lakukan dengan bantuan excel.
d. Implementasi Algoritma Apriori Pada  proses  ini  dataset  akan  diolah  dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori  yang akan  menghasilkan output berupa rule atau  aturan  asosiasi  pada  dataset  transaksi. Langkah pertama yang dilakukan adalah mencari jumlah kemunculan setiap item yang dilanjutkan dengan mencari nilai minimum support dan confidence sehingga didapatkan analisis  pola  frekuensi  yang  tinggi.  Selanjutnya  akan  dilakukan  analisis  terhadap  pola frekuensi tertinggi melalui 3 percobaan yaitu:
1) Percobaan pertama
Percobaan  pertama  dilakukan  dengan  cara  pembentukan  kombinasi  itemset  yaitu pembentukan  1&2  itemset  dengan  nilai  minimum  support  0,003  dan  minimum confidence 0,8. Berdasarkan hasil perhitungan kombinasi 2-itemset maka nilai yang memenuhi  syarat  minimum  support  yang  telah  ditentukan  akan  menjadi  kandidat dalam pembentukan kombinasi 3-itemset selanjutnya. Hasil dari kombinasi 3-itemset terangkuman pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembentukan 3-Itemset Percobaan Pertama
MINSUP = 0,003 Gg Surya 12 Perisai Kretek 12 Gudang Baru Putih 12 … Snack 2000 Lpg 3kg Aqua Galon 19l Gg Surya 12, Perisai Kretek 12 0,004566 21 0,004566 21 0,0036529 68 … 0 0 0,0009132 42 Gg Surya 12, Gudang Baru Putih 12 0,003652 968 0,003652 968 0,0036529 68 … 0 0 0 Teh Gelas Big 300ml, Teh Gelas Big Apel 270ml 0 0 0 … 0 0 0 Gudang Baru Putih 12, Perisai Kretek 12 0,003652 968 0,003652 968 0,0036529 68 … 0 0 0
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 200-208
Serba 2000, Luvmi Permen Luna 0 0 0 … 0 0 0 Snack 1000, snack 2000 0 0 0 … 0,0036529 68 0 0 LPG 3Kg, Aqua Galon 191 0 0 0 … 0 0,0036529 68 0,0036529 68
Dari  tabel  1,  dapatkan  nilai  yang  memenuhi  syarat  minimum  support  yang  telah ditentukan  yaitu  GG  Surya  12,  Perisai  Kretek  12,  Gudang  Baru  Putih  dengan  nilai support 0,003652968 ; GG Surya 12, Gudang Baru Putih 12, Perisai Kretek 12 dengan nilai support 0,003652968; serta Gudang Baru Putih 12, Perisai Kretek 12, GG Surya 12 dengan nilai support 0,003652968.
2) Percobaan kedua
Pada percobaan kedua peneliti akan merubah nilai minimum support menjadi 0,002 dan minimum confidence 0,9. Dengan cara yang sama seperti percobaan 1 maka akan didapatkan nilai kombinasi 3-itemset yang terangkum pada tabel 2.
Tabel 2. Pembentukan 3-Itemset Percobaan Kedua
MINS UP = 0,002 Fajar Berlian Ungu 12 Surya Ecer 50k Snack 1000 … Luvm i Permen Lunak Yupi Wotaa Melon 7gr Serba 2000 Fajar Berlian Ungu 12, Surya Ecer 50k 0,016438 356 0,002739 726 0 … 0 0 0 Snack 1000, Snack 2000 0 0 0,003652 968 … 0 0 0 Perisai Kretek 12, Snack 1000 0 0 0,002739 726 … 0 0 0 … … … … … … … … … … … … … … … … Snack 500, Luvmi  Perme n Lunak 0 0 0 … 0 0 0,002739 726 Yupi Wotaa Melon 7gr, Luvmi  Perme n Lunak 0 0 0 … 0 0,002739 726 0 Serba 2000, Snack 500 0 0 0 … 0 0 0,002739 726
Berdasarkan Tabel  2  didapatkan  hasil  kombinasi  3-Itemset  yang memenuhi  syarat minimum support yang telah ditentukan berupa:
a) Aqua Galon 19l, Lpg 3 kg, Ongkir dengan nilai support 0,002739726
b) Ongkir, Aqua Galon 19l, Lpg 3 kg dengan nilai support 0,002739726
c) Ongkir, Lpg 3 kg, Aqua Galon dengan nilai support 0,002739726
d) Serba 2000, Luvmi Permen Lunak, Snack 500 dengan nilai support 0,002739726
e) Snack 500, Luvmi Permen Lunak, Serba 2000 dengan nilai suppor t 0,002739726
f) Serba 2000, Snack 500, Luvmi dengan nilai support 0,002739726
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 200-208
g) Perisai  Kretek  12,  Gg  Surya  12,  Gudang  Baru  Putih  12  dengan  nilai support 0,003652968
h) Gg  Surya  12,  Gudang  Baru  Putih  12,  Perisai  Kretek  12  dengan  nilai support 0,003652968, dan
i) Perisai  Kretek  12,  Gudang  Baru  Putih  12,  Gg  Surya  12  dengan  nilai support 0,003652968
e. Pembentukan Assocoation Rule
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pembentukan  aturan  asosiasi  berdasarkan  syarat minimum confidence yang telah ditentukan dengan menghitung confidence aturan asosiasi A ke B. Rangkuman mengenai aturan asosiasi percobaan pertama terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Aturan asosiasi percobaan pertama
Aturan Support Confidence Jika Gg Surya 12, Perisai Kretek 12, Maka Gudang Baru Putih 12 0,003652968 0,8 Jika Gudang Baru Putih 12, Maka Gg Surya 12, Perisai Kretek 12 0,003652968 1 Jika Gg Surya 12, Gudang Baru Putih 12, Maka Perisai Kretek 0,003652968 1 Jika Gudang Baru Putih 12, Perisai Kretek 12 Maka Gg Surya 12 0,003652968 1
Berdasarkan tabel 3 terdapat hasil perhitungan confidence dari percobaan pertama, maka didapatkan  4  pola  kombinasi  itemset/aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum confidence .  Sedangkan  aturan  asosiasi  yang  didapatkan  berdasarkan  percobaan  kedua terangkum pada Tabel 4.
Tabel 4. Aturan asosiasi percobaan kedua Aturan Support Confidence Jika Ongkir , Maka Aqua Galon 19l, Lpg 3kg 0,002739726 1 Jika Ongkir, Aqua Galon 19l Maka Lpg 3kg 0,002739726 1 Jika Ongkir, Lpg 3kg, Maka Aqua Galon 0,002739726 1 Jika Snack 500, Luvmi Permen Lunak Maka Serba 2000 0,002739726 1 Jika Serba 2000, Snack 500 Maka Luvmi 0,002739726 1 Jika Gudang Baru Putih 12 Maka Perisai Kretek 12, Gg Surya 12 0,003652968 1 Jika Gg Surya 12, Gudang Baru Putih 12 Maka Perisai Kretek 12 0,003652968 1 Jika Perisai Kretek 12, Gudang Baru Putih 12 Maka Gg Surya 12 0,003652968 1
f. Evaluasi
Setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  algoritma  apriori, rule /aturan  yang dihasilkan akan dilakukan pengujian terhadap lift ratio untuk menentukan apakah aturan asosiasi yang telah terbentuk dapat dinyatakan valid atau tidak valid.
g. Hasil
Setelah  dilakukan  analisis  terhadap  data  transaksi  penjualan  dengan  menggunakan algoritma apriori, maka hasil yang dicapai adalah mengetahui pola pembelian konsumen berdasarkan  produk  yang  sering  dibeli.  Untuk  mempermudah  proses  data  mining  ini,
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 200-208
peneliti  menggunakan source  code berbahasa  Python  untuk  mengimplementasikan Algoritma Apriori

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Evaluasi Percobaan Pertama dan Kedua
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa  evaluasi  terhadap  rule  yang  terbentuk dapat  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  terhadap left  ratio .  Rangkuman  mengenai pengujian lift ratio terhadap percobaan pertama terdapat pada Tabel 5. Berdasarkan tabel 5 terdapat 4 aturan asosiasi yang memiliki nilai lift ratio yang lebih dari 1, yang mana hal ini menunjukkan adanya keterkaitan positif antara item-item yang terkait dalam aturan asosiasi. Dengan  kata  lain  hal  ini  juga  berarti  barang  tersebut  sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh konsumen.
Tabel 5. Hasil evaluasi percobaan pertama Aturan Support Confidence Benchmark Lift Ratio Jika Gg Surya 12, Perisai Kretek 12, Maka Gudang Baru Putih 12 0,003652968 0,8 0,003652968 219 Jika Gudang Baru Putih 12, Maka Gg Surya 12, Perisai Kretek 12 0,003652968  1 0,00456621 219 Jika Gg Surya 12, Gudang Baru Putih 12, Maka Perisai Kretek 0,003652968  1 0,037442922 26,70731707 Jika Gudang Baru Putih 12, Perisai Kretek 12 Maka Gg Surya 12 0,003652968  1 0,073972603 13,51851852
Untuk  percobaan  kedua  nilai lift  ratio yang  dihasilkan  ternyata  lebih  dari  1  dan  akan menghasilkan 8 aturan asosiasi, hal ini menunjukkan juga adanya ketertarikan positif antara item-item  yang  terkait  dalam  aturan  asosiasi,  yang  berarti  bahwa  barang  tersebut  sering dibeli  oleh  konsumen  secara  bersamaan.  Rangkuman  mengenai  evaluasi  hasil  pengujian kedua terangkum pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil evaluasi percobaan kedua
Aturan Support Confidence Benchmark Lift Ratio Jika Ongkir , Maka Aqua Galon 19l, Lpg 3kg 0,002739726 1 0,003652968 273,75 Jika Ongkir, Aqua Galon 19l Maka Lpg 3kg 0,002739726 1 0,019160584 52,19047619 Jika Ongkir, Lpg 3kg, Maka Aqua Galon 0,002739726 1 0,017351598 57,63157895 Jika Snack 500, Luvmi Permen Lunak Maka Serba 2000 0,002739726 1 0,023744292 42,11538462 Jika Serba 2000, Snack 500 Maka Luvmi 0,002739726 1 0,02283105 43,8 Jika Gudang Baru Putih 12 Maka Perisai Kretek 12, Gg Surya 12 0,003652968 1 0,00456621 219 Jika Gg Surya 12, Gudang Baru Putih 12 Maka Perisai Kretek 12 0,003652968 1 0,037442922 26,70731707
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 200-208
Jika Perisai Kretek 12, Gudang Baru Putih 12 Maka Gg Surya 12 0,003652968 1 0,073972603 13,51851852

## Aturan Asosiasi Final
Berdasarkan proses perhitungan Algoritma Apriori  pada data transaksi penjualan Toko Lancar  Jaya  didapatkan  aturan  asosiasi  final  dengan  memilih  aturan  yang  memiliki  nilai penunjang  tertinggi,  tingkat  kepercayaan  tinggi  dan  nilai  pengujian  tertinggi.  Hal  ini menunjukkan bahwa adanya hubungan yang paling kuat antara itemset dalam dataset. Hasil dari aturan asosiasi final ini salnjutnya terangkum pada Tabel 7.
Tabel 7. Aturan asosiasi final percobaan pertama
Aturan Support Confidence Benchmark Lift Ratio Jika Gudang Baru Putih 12, Maka Gg Surya 12, Perisai Kretek 12 0,003652968 1 0,00456621 219
Berdasarkan  tabel  7,  terdapat  aturan  asosiasi  final  pada  percobaan  pertama  dengan ditentukan  syarat minimum  support 0,003  dan  syarat minimum  confidence 0,8  maka menghasilkan produk yang sering dibeli  secara bersamaan yaitu jika membeli Gudang Baru Putih 12, maka akan membeli Gg Surya 12, Perisai Kretek 12 dengan nilai support 0.003653 dan nilai confidence 1, dimana aturan ini dinyatakan valid atau memiliki kekuatan antara ketiga  produk tersebut  dengan  nilai lift  ratio 219.  Ketika  dilakukan  pengujian  ke-2  maka didapatkan hasil yang sama seperti pengujian pertama yaitu akan menghasilkan produk yang sering  dibeli secara  bersamaan  yaitu  jika  membeli  Gudang  Baru  Putih  12,  maka  akan membeli Gg Surya 12, Perisai Kretek 12 dengan nilai support 0.003653 dan nilai confidence 1.  Aturan  ini  pun  dinyatakan  valid  atau  memiliki  kekuatan  antara  ketiga  produk  tersebut dengan  nilai  lift  ratio  219.  Adapun  rangkuman  mengenai  aturan  asosiasi  final  untuk percobaan kedua terangkum pada tabel 8.
Tabel 8. Aturan asosiasi final percobaan kedua
Aturan Support Confidence Benchmark Lift Ratio Jika Gudang Baru Putih 12, Maka Gg Surya 12, Perisai Kretek 12 0,003652968 1 0,00456621 219

## Analisis Hasil
Berdasarkan 2 hasil pengujian yang telah dilakukan dengan nilai minimum support dan minimum confidence 0,003 ; 0,8 dengan 0,002 ; 0,9 maka rule/asosiasi yang terbentuk akan menghasilkan nilai support , confidence dan lift ratio yang sama yaitu 0,003652968 ; 1 serta 219. Dengan aturan asosiasi jika konsumen membeli gudang baru putih 12, maka konsumen juga akan membeli gg surya 12, dan perisai kretek 12. Selain itu, perbedaan nilai minimum support dan minimum confidence yang tidak terlalu signifikan (hanya berbeda 0,001) juga tidak akan mempengaruhi perbedaan hasil terhadap rule/asosiasi yang terbentuk.
Dari  aturan  yang  dihasilkan,  terdapat  beberapa  aturan  yang  bisa  digunakan  oleh  toko Lancar Jaya dalam membuat keputusan terkait persediaan barang yaitu: Pertama, Jika stok rokok Gudang BaruPutih 12 ditambah, maka stok rokok Gg Surya 12 dan Perisai Kretek 12 pun  harus  ditambah.  Aturan  ini  memiliki  nilai  confidence  tertinggi  sehingga  stok  ketiga rokok ini memiliki hubungan yang paling kuat. Kedua, asosiasi  antara barang snack 500, Luvmi Permen Lunak, dan Serba 2000. Ketiga barang ini memiliki nilai confidence 1 dan support  0,002739726.  Oleh  karenanya,  stok  ketiga  barang  ini  harus  seimbang.  Ketiga,
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 200-208
terdapat asosiasi yang cukup baik antara ongkir, aqua galon19l, dan Lpg 3kg dengan nilai confidence 1 dan support 0,002739726. Dengan nilai ini, pemilik Toko Lancar Jaya perlu mempertimbangkan kesesuaian ketersediaan ketiga barang ini.

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa dari hasil perhitungan  dan  implementasi  data  mining  menggunakan  algoritma  apriori  pada  data transaksi toko Lancar Jaya bulan Desember 2022 selama satu minggu dengan jumlah data transaksi sebanyak 1095 data transaksi penjualan, sehingga dapat diketahui pola pembelian konsumen  dengan  2  percobaan  yang  mana  pada  percobaan  pertama  ditentukan  syarat minimum  support 0,003  dan syarat minimum  confidence 0,8,  sedangkan  percobaan  kedua ditentukan  syarat minimum  support 0,002  dan  syarat minimum  confidence 0,9.  Dari percobaan  pertama  didapatkan  rule/aturan  asosiasi  yang  terbentuk  adalah  jika  membeli gudang baru putih 12, maka membeli gg surya 12, perisai kretek 12 dengan nilai support 0,003652968,  nilai confidence 1  dan  nilai  lift  ratio  219.  Sedangkan  percobaan  kedua didapatkan rule/aturan asosiasi yang terbentuk adalah jika membeli gudang baru putih 12, maka  membeli  gg  surya  12,  perisai  kretek  12  dengan  nilai support 0,003652968,  nilai confidence 1 dan nilai lift ratio 219. Dari hasil aturan yang diperoleh, dapat diketahui produk yang sering dibeli konsumen sehingga dapat  membantu Toko Lancar Jaya dalam membuat keputusan yang lebih baik dalam hal penentuan persediaan barang.

## REFERENSI
[1] I.  Haidar  and  S.  Hidayat,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  pada  Transaksi  Penjualan  untuk Meningkatkan Minat Beli pada Restoran XYZ,” Automata , vol. 2, no. 1, 2021.
[2] S. Syofian and A. Nugraha, “Prediksi Sistem Stok Barang Toko Elektronik Abc Dengan Algoritma Apriori Dan Metode Moving Average,” J. Sains dan Teknol. , vol. 11, no. 1, pp. 27–32, 2021.
[3] E. S. Jody and S. Suryanungsi, “Dampak Pandemi Covid-19 terhadap Pendapatan Toko Kelontong Toko Wisnu di Kabupaten Penaham Paser Utara,” Antropocene  J. Penelit. Ilmu Hum. , vol. 1, no. 2, pp. 56–61, 2021, doi: 10.56393/antropocene.v1i2.1296.
[4] K. Anam and A. Fazizah, “Analisis Penggunaan Aplikasi Digital Ayo SRC, Pembinaan Program SRC dan  Keberagaman  Produk  Dalam  Meningkatkan  Volume  Penjualan  Toko  Kelontong  di  Kabupaten Pasuruan,” Mufakat  J.  Ekon.  Manaj.  dan  Akunt. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  91–107,  2023,  doi: 10.572349/mufakat.v2i4.1032.
[5] Z.  Abidin,  A.  K.  Amartya,  and  A.  Nurdin,  “PENERAPAN  ALGORITMA  APRIORI  PADA PENJUALAN  SUKU  CADANG  KENDARAAN  RODA  DUA  (Studi  Kasus:  Toko  Prima  Motor Sidomulyo),” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, p. 225, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1459.
[6] R. Saputra and A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[7] A. F. Lestari and M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 1, p. 96, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[8] F. S. Amalia, S. Setiawansyah, and D. Darwis, “Analisis Data Penjualan Handphone Dan Elektronik Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: CV Rey Gasendra),” Telefortech , vol. 2, no. 1, pp. 1– 6, 2021, doi: 10.33365/tft.v2i1.1810.
[9] F. Febriantho, D. Renaldi, Y. Yakub, and E. Edy, “Penerapan Assocoation Rule Data Mining Untuk Rekomendasi Produk Kosmetik Pada Pt. Fabiando Sejahtera Menggunakan Algoritma Apriori,” Algor , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.31253/algor.v2i1.437.
[10] A. Prasetyo, R. Sastra, and N. Musyaffa, “Implementasi Data Mining Untuk Analisis Data Penjualan Dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Dapoerin’S),” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.31294/jki.v8i2.8994.
[11] R. Noviana, A. Hermawan, and D. Avianto, “Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Apriori
dan FP Growth untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1474–1482, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6304.
[12] D. Nurhidayanti and I. Kurniawati, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menemukan Assocoation Rule s Pada Persediaan Sparepart Motor,” Innov. Res. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 62–67, 2022, doi: 10.37058/innovatics.v4i2.5300.
[13] S. F. Octavia, I. Permana, and S. Monalisa, “Penerapan Algoritma Assocoation Rule s Dalam Penentuan Pola Pembelian Berdasarkan Hasil Clustering,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 956– 965, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6129.
[14] A. Salam and M. Sholik, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang dijual di  E-commerce  OrderMas,” Techno.Com ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  158–170,  2018,  doi: 10.33633/tc.v17i2.1656.
[15] D.  Parinata  and  N.  D.  Puspaningtyas,  “Studi  Literatur:  Kemampuan  Komunikasi  Metematis Mahasiswa  Pada  Materi  Integral,” J.  Ilm.  Mat.  Realis.  (JI-MR ,  vol.  3,  no.  2,  p.  94,  2022,  doi: 10.33365/ji-mr.v3i2.2170.