## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3937

## Implementasi Data Mining  dalam Memprediksi Stok Herbal menggunakan Algoritma Apriori
Fitriana Harahap*, Nidia Enjelita Saragih, Ester Dayanti Paskaria Situmeang, Elida Tuti, Erwin Ginting, Wirhan Fahrozi
Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Program informatika, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1 fitrianaharahap1@gmail.com, 2 nidia.1924@gmail.com, 3 situmeangester612@gmail.com
4 elidatuti87@gmail.com, 5 erwinginting82@gmail.com, 6 wirhanfr@gmail.com Email Penulis Korespondensi : fitrianaharahap1@gmail.com
Abstrak− Nafii Store adalah salah satu  toko yang bergerak dalam penjualan produk herbal. Dengan banyaknya permintaan masyarakat terhadap produk herbal pada saat pandemi covid 19 ini, maka diperlukan ketersediaan stok untuk meningkatkan transaksi penjualan  produk tersebut.  Untuk menghindari persediaan herbal yang terbatas maka diperlukan sistem informasi yang dapat membantu pimpinan toko untuk mengetahui produk seperti apa yang harus ditingkatkan stok nya sesuai dengan permintaan pelanggan. Penerapan yang sesuai untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan dikembangkannya konsep data mining. Berdasarkan sampel  data  penjualan    herbal  Nafii  Store  yang berjumlah    24  transaksi  dan  Pada  penelitian  ini  akan digunakan minimum support = 16% dan minimum confidence = 70 %. Hasil Penentuan Association Rules dan pengujian dengan aplikasi Tanagra bahwa pola pembelian herbal adalah : Jika membeli Madu Hutan Baarik 800 gram maka membeli Madu Hutan Baarik 470 gram 80% , Jika membeli Habbatussauda cap Kurma Ajwa  maka membeli Madu Hitam Pahit Darusyifa 83,3%, Jika membeli Madu Hitam  Pahit Darusyifa maka membeli Habbatussauda cap Kurma Ajwa 83,3%. Hasil Penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pihak pimpinan toko untuk melakukan keputusan terhadap ketersediaan produk herbal di Nafii Store .
Kata Kunci: Data Mining; Apriori; Herbal; Tanagra
Abstract− Nafii Store is one of the stores engaged in selling herbal products. With the large number of public requests for herbal products during the COVID-19 pandemic, stock availability is needed to increase sales transactions for these products. To avoid the limited supply of herbs,  an information system is needed that can help store leaders to find out what kind of products should be increased in stock according to customer demand. The appropriate application to overcome these problems is the development of the concept of data mining. Based on the Nafii Store herbal sales data sample, which amounted to 24 transactions, this study will use a minimum support = 16% and a minimum confidence = 70%. The results of the determination of the Association Rules and testing with the Tanagra application that the pattern of herbal purchases are: If you buy Baarik Forest Honey 800 grams then buy Baarik Forest Honey 470 grams 80%, If you buy Black Seed with Ajwa Kurma stamps then buy Darusyifa Black Bitter Honey 83.3%, If buy Darusyifa Bitter Black Honey then buy Black Seed with Ajwa Dates stamped 83.3%. The results of this study can be used by the store management to make decisions on the availability of herbal products at the Nafii Store.
Keywords : Data Mining; Apriori; Herbs; Tanagra

## 1. PENDAHULUAN
Nafii Store adalah salah satu toko yang bergerak dalam penjualan produk herbal. Dengan banyaknya permintaan masyarakat terhadap produk herbal pada saat pandemi covid 19 ini, akan meningkatkan transaksi penjualan dari Nafii  Store.  Sebagai  seorang  pimpinan  dari  toko,  maka  harus  handal  dalam  menentukan  atau  memprediksi kebutuhan pasar.  Karena meningkatnya permintaan herbal pimpinan toko  harus dapat  menyediakan  stok herbal yang paling diminati oleh pelanggan, untuk menghindari persediaan herbal yang terbatas maka diperlukan sistem informasi  yang  dapat  membantu  pimpinan  toko  untuk  mengetahui  produk  seperti  apa  yang  harus  ditingkatkan sesuai  dengan  permintaan  pelanggan. Dalam    mencapai  hasil  yang  optimal  untuk  penjualan  produk  maka diperlukan sebuah strategi untuk mencapai target penjualan yang maksimal dengan menyediakan stok herbal yang sesuai  dengan  permintaan. Dengan  implementasi  Data  Mining,  maka  dapat  membantu  para  pebisnis  dalam pengambilan keputusan terhadap apa yang berhubungan dengan persediaan barang . Data Mining berfungsi untuk memberikan solusi kepada para pengambil keputusan dalam bisnis guna meningkatkan bisnis perusahaan.
Data mining merupakan proses analisis data untuk menemukan  suatu pola dari kumpulan data Tersebut Data  mining  mampu  menganalisa  dan  mengolah  sekumpulan  data  menjadi  sebuah  informasi  yang  dapat menentukan  pola-pola  yang  dapat  menunjang  sebuah  keputusan[1][2][3].  Ada  beberapa  algoritma  pada  data mining  yang  dapat  kita  gunakan  untuk  memprediksikan  suatu  hasil  dari  pengolahan  sekumpulan  data.  Salah satunya adalah dengan menggunakan algoritma apriori. Salah satu metode dalam  Data Mining adalah Algoritma Apriori yang melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan teknik Association Rules Algoritma Apriori bertujuan untuk menemukan frequent item sets di sekumpulan data. Algoritma Apriori yaitu  suatu  proses  untuk  menemukan  suatu  aturan  Apriori  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  support  dan syarat minimum untuk confidence[4][5][6] . Support merupakan suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar tingkat dominasi suatu item/itemset dari keseluruhan transaksi. Ukuran ini menentukan apakah suatu item/itemset layak untuk dicari confidence-nya (misal, dari keseluruhan transaksi yang ada, seberapa besar tingkat dominasi yang menunjukkan bahwa item A dan B dibeli bersamaan). Atau dapat disimpulkan bahwa, support merupakan nilai  kejadian  atau  persentase  kombinasi  sebuah  item  dalam  database.  Confidence  adalah  nilai  kepastian  yaitu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3937
Submitted: 21/03/2022 ; Accepted: 16/04/2022 ; Published: 25/04/2022
kuatnya  hubungan antar item  dalam sebuah  Apriori. Confidence  dapat  dicari setelah  pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan.
Adapun  Penelitian  sebelumnya[7],  Hasil  Penelitian  menyatakan  bahwa  aturan  asosiatif  yang  dihasilkan oleh aplikasi dapat digunakan oleh pemilik toko untuk membuat promo harga paket-paket tertentu yang melibatkan produk pakaian yang sering terjual secara bersamaan, sehingga dapat meningkatkan omset penjualan, dan pemilik tokodapat menyusun pakaian yang sering terjual bersamaan pada rak yang berdekatan.
Penelitian yang dilakukan oleh Irsyad  Djamaludin [2], hasil penelitian disimpulkan bahwa data mining dan teknik algoritma Apriori ini dapat diimplementasikan terhadap data transaksi penjualan, salah satunya untuk mendapatkan pola pembelian konsumen. Pola yang diperoleh, akan menghasilkan suatu rule atau aturan mengenai keterkaitan  dari  suatu  produk.  Hasil  atau rule  yang  didapatkan  dipengaruhi  oleh  batasan  yang  ditentukan,  baik banyaknya data, batasan itemset, batasan minimal support dan confidence, serta batasan final association rule yang ditetapkan  secara  manual.  Hasil  yang  didapatkan  juga  dipengaruhi  oleh  data  transaksi  penjualannya,  terutama varian produk yang ada dalam setiap transaksi.
Penelitian yang dilakukan Dewi Listriani dkk[8], Penerapan Algoritma Apriori dalam penelitian ini adalah untuk mencari kombinasi item terbanyak berdasarkan data transaksi dan kemudian membentuk pola asosiasi dari kombinasi  item  tersebut.  Pola  asosiasi  yang  terbentuk  dengan  nilai  minimum  support  5%  dan  nilai  minimum confidence 15% menghasilkan 7 aturan asosiasi. Dan strong rules yang didapatkan adalah schoolbooks indonesia curriculum  children’s book dengan nilai support 11,23% dan nilai confidence 30,66%.
Penelitian yang dilakukan Dewi Listriani dkk[9], hasil penelitian disimpulkan bahwa Untuk menerapkan metode apriori dalam  menentukan pola persediaan stok sepatu converse berdasarkan permintaan pelanggan maka dilakukan uji coba metode apriori untuk mengetahui pola persediaan stok sepatu converse berdasarkan permintaan pelanggan pada PT. MAP Aktif Adiperkasa. Hasil dari pengujian aplikasi yang telah dibangun dapat melihat dan menentukan  pola  persediaan  stok  sepatu  converse  berdasarkan  permintaan  pelanggan  pada  PT.  MAP  AKTIF ADIPERKASA agar dijadikan sebagai acuan untuk stok sepatu pada bulan berikutnya.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  Penerapan  yang  sesuai  untuk  mengatasi  masalah  pada  penelitian  ini adalah dengan dikembangkannya konsep data mining dengan menerapkan metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori . Penulis akan melakukan analisis terhadap data transaksi penjualan herbal yang akan dilakukan dengan mekanisme perhitungan nilai support dan confident dari suatu hubungan item, yang nantinya hasil nilai support dan confident akan meprediksi stok herbal dan akan digunakan untuk proses pengambilan keputusan oleh Nafii Store untuk meningkatkan penjualan.

## . 2. METODE PENELITIAN
2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja riset terbuat secara sistematis yang menuju pada tahapan proses yang hendak ditempuh pada riset ini bisa dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Kerangka Penelitian
Penjelasan dari kerangka pemikiran pada gambar 1:
1. Identifikasi masalah merupakan proses mendefinisikan problem atau masalah yang ada pada penelitian.
2. Analisis  masalah,  pada  tahap  ini  peneliti  menentukan  ruang  lingkup  masalah  dan  menguraikan  masalah menjadi sederhana.
Identifikasi Masalah Analisis Data Proses Pengujian Manual & Tanagra Kesimpulan dan Saran

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3937
Submitted: 21/03/2022 ; Accepted: 16/04/2022 ; Published: 25/04/2022
3. Dalam mengumpulkan data yang dibutuhkan peneliti, peneliti harus melakukan proses observasi langsung di Nafii  Store  sehingga  dapat  diketahui  masalah  yang  terjadi.  Melakukan  pengolahan  data  dari  apa  yang didapatkan dari data transaksi penjualan produk herbal demgan 24 transaksi untuk mendapatkan seberapa besar kemunculan  itemset  dalam  memanfaatkan  teknik  association  rule  dan  dilakukan  proses  pengujian  data mengunakan software Tanagra.
4. Pengujian manual dan Tanagra, padatahap pengujian manual dilakukan dengan menghitung data menggunakan teknik association rule dan data hasil penghitungan manual dilakukan pengujian untuk mengetahui kesamaan antara kedua data yang telah didapatkan.
5. Kesimpulan dan saran, adalah poin akhir pada penulisan skripsi yang dimana menentukan hasil dari penelitian dan memberikan saran kepada penelitian selanjutnya supaya dapat mengembangkan ilmu ini.

## 2.2 Tahapan Association Rule
Association rule atau asosiasi merupakan teknik data mining untuk mendapatkan aturan asosiasi yang terbentuk antara kombinasi item. Adapun metodologi dasar association rule sebagai berikut [10][11][12]: 1. Analisis pola frekuensi tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari  support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan memakai rumus berikut :
Support (A)= JumlahTransaksi Mengandung A
Total Transaksi
(1)
Sedangkan nilai dari support dua item diperoleh dari rumus berikut :
Support(A,B)=(AΩB) Jumlah Transaksi Mengandung A dan B Total Transaksi (2)
2. Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan assosiatif yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan  asosiasi  “  jika  A maka B “. Nilai confidence dari aturan “ jika A maka B “ diperoleh  dari rumus berikut :
Confidence = P(B|A) = Jumlah Transaksi Mengandung A dan B Jumlah Trasnsaksi Mengandung A
(3)

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  merupakan  suatu  algoritma  dasar  yang  dijadikan  suatu  usulan  untuk  menentukan frequent itemsets untuk asosiasi Boolean. Algoritma apriori termasuk asosiasi pada data mining. Aturan tersebut disebut affinity analysis atau market basket analysis. Algorima apriori atau disebut juga dengan analisis asosiasi (association  rule  mining)  merupkan  teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  asosiasi  dalam  suatu kombinasi item[13][14]. Ada dua proses utama yang dilakukan dalam algoritma apriori, yaitu:
1. Join (penggabungan) Proses ini bertujuan untuk menggabungkan item yang ada dengan item lainnya agar tidak muncul suatu kombinasi baru.
2. Prune (pemangkasan) Proses yang menentukan nilai minimum support yang bertujuan untuk mengurangi jumlah item yang ada didalam kombinasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan data
Dilakukan pengolahan data, yaitu berupa data penjuaan herbal pada Nafii Store , data penjualan herbal terdiri atas tanggal, kode jual, nama barang. Dalam pengolahan data dengan menganalisis informasi dengan Algoritma Apriori pada  penjualan  diawali  dengan  menyeleksi  serta  mensterilkan  informasi  yang  hendak  dianalisis,  setelah  itu mencari  seluruh  tipe  item  produk  herbal    yang  terdapat  didalam  list  transaksi  penjualan,  selanjutnya  mencari jumlah tiap item yang terdapat pada tiap transaksi penjualan produk herbal.
Tabel 2. Daftar Penjualan Produk Hebal No Tanggal Kode Jual Nama Barang 1 02-Oct-2021 JL. 0020865  Madu Hutan Baarik 200 gram 02-Oct-2021 JL. 0020865  Madu Hutan Baarik 350 gram 02-Oct-2021 JL. 0020865  Madu Hutan Baarik 470 gram 02-Oct-2021 JL. 0020865  Madu Hutan Baarik 800 gram 2 06-Oct-2021 JL. 0021172  Habbatussauda cap Kurma Ajwa
06-Oct-2021 JL. 0021172  Madu Hitam pahit Darusyifa 06-Oct-2021 JL. 0021172  Sari Kurrma Madu Angkak 06-Oct-2021 JL. 0021172  VCO (Vico Oil )

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3937
3 07-Oct-2021 JL. 0021224  Madu Hutan Baarik 470 gram 07-Oct-2021 JL. 0021224  Madu Hutan Baarik 800 gram 07-Oct-2021 JL. 0021224  Madu Promil 07-Oct-2021 JL. 0021224  Qusthul Hindi 4 09-Oct-2021 JL. 0007085  Kacang Almong Panggang
09-Oct-2021 JL. 0007085  Madu al shifa 125 gram 09-Oct-2021 JL. 0007085  Madu al shifa 500 gram 5 09-Oct-2021 JL. 0007086  Madu Hutan Baarik 470 gram 09-Oct-2021 JL. 0007086  Madu Hutan Baarik 800 gram 09-Oct-2021 JL. 0007086  Madu Sarang 09-Oct-2021 JL. 0007086  Minyak Habbatussauda Murni Habbasyifa 09-Oct-2021 JL. 0007086  Minyak Zaitun ….. ….. …………… ………………..
23 28-Sept-2021  JL. 0020510  Madu Hutan Baarik 470 gram
28-Sept-2021  JL. 0020510  Minyak Habbatussauda Murni Habbasyifa
28-Sept-2021  JL. 0020510  Minyak Zaitun
28-Sept-2021  JL. 0020510  Sari Kurrma Madu Angkak
24 29-Sept-2021  JL. 0016040  Habbatussauda Oil Extra Propolis Trigona 29-Sept-2021  JL. 0016040  Kapsul Minyak Habbasyi
29-Sept-2021  JL. 0016040  Madu Hutan Baarik 200 gram
3.2 Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Proses  pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1  itemset  dengan  jumlah  minimum  support  =  16%. Dengan  menggunakan  persamaan  1.  Berikut  ini  adalah  penyelesaian  berdasarkan  data  yang sudah  ditampilkan  pada  tabel  2.  Proses  pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1  itemset  didapat berdasarkan rumus diatas analisa pola frekuensi tinggi.
Support (A)= JumlahTransaksi Mengandung A
Total Transaksi (1) 1. S (Habbatussauda cap Kurma Ajwa) 24 = 6 24 ∗ 100% = 25 %
2. S (Habbatussauda Oil Extra Propolis Trigona) 24
= 6 24 ∗ 100% = 25 %
3. S (Kacang Almong Panggang) 24
= 3 24 ∗ 100% = 12,50 %
Minimum  support yang  ditentukan  adalah  16%,  sehingga  kombinasi  1- itemset yang  tidak  memenuhi support dihilangkan dan dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2 . Daftar Jenis Items Herbal Dengan Support Yang Telah Ditentukan No Nama Item Support (%) 1 Habbatussauda cap Kurma Ajwa 25 2 Habbatussauda Oil Extra Propolis Trigona 25 3 Kapsul Minyak Habbasyi 20.83 4 Madu Hitam pahit Darusyifa 25 5 Madu Hutan Baarik 200 gram 20.83 6 Madu Hutan Baarik 350 gram 25 7 Madu Hutan Baarik 470 gram 29.17 8 Madu Hutan Baarik 800 gram 20.83 9 Minyak Habbatussauda Murni Habbasyifa 16.67 10 Sari Kurrma Madu Angkak 33.33
Proses  selanjutnya  adalah  pembentukan  C2  atau  disebut  dengan  2- itemset dengan  jumlah minimum support = 16% jadi kombinasi 2- itemset yang tidak memenuhi minimal support dihilangkan dan dapat terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Kombinasi 2- Itemset No Nama Item Support (%) 1 Madu Hutan Baarik 800 gram, Madu Hutan Baarik 470 gram 16,7

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3937
No Nama Item Support (%) 2 Habbatussauda cap Kurma Ajwa, Madu Hitam pahit Darusyifa 20,8

## 3.3 Pembentukan Pola Aturan Asosiasi
Pembuatan association rule merupakan menganalisis pola frekuensi besar, sesi ini mencari campuran yang penuhi ketentuan  minimum  dari  s uppor t  dalam  database,  Pembuatan  aturan association  rule ,  dengan  mencari  nilai confidence. Dimana  s uppor t  merupakan  jumlah  dari  campuran  antara  sesuatu  item  dengan  item  yang  lain sedangankan  confidence  merupakan  nilai  yang  mendefinisikan  kuat  tidaknya  ikatan  antara  item-  item  tersebut [15][16].
Confidence = P(B|A) = Jumlah Transaksi Mengandung A dan B Jumlah Transaksi Mengandung A (3)
Dari tabel 3 yaitu tabel pola kombinasi dua item , dengan menetapkan nilai confidence minimum adalah 70 persen(%), maka aturan yang bisa terbentuk adalah aturan seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Daftar Calon Aturan Asosiasi No Kombinasi Item Confidence 1 Jika membeli Madu Hutan Baarik 800 gram maka membeli Madu Hutan Baarik 470 gram 80% 2 Jika membeli Habbatussauda cap Kurma Ajwa  maka membeli Madu Hitam pahit Darusyifa 83,3% 3 Jika membeli Madu Hitam pahit Darusyifa maka membeli Habbatussauda cap Kurma Ajwa 83,3%

## 3.4 Implementasi
Pada tahap pengujian untuk memudahkan peneliti dalam pembuktian hasil analisis yang dilakukan, maka peneliti menggunakan  suatu tools atau  aplikasi  data  mining  Tanagra  1,4.  Sedangkan  database  yang  digunakan  untuk menyimpan data-data yang ada adalah penulis menggunakan database Microsoft Excel . Tanagra bersifat proyek open source karena setiap peneliti dapat mengakses kedalam kode sumber dan menambahkan algoritma sendiri, sejauh dia menyetujui dan sesuai dengan  lisensi distribusi perangkat lunak[13]. Algoritma Apriori pada Aplikasi Tanagra dapat menemukan 2 nilai parameter, yaitu nilai Support dan Confidence. Berikut hasil yang didapatkan dari Aplikasi Tanagra pada gambar 2, gambar 3 dan gambar 4.
Gambar 2 . Hasil Pengujian dengan Satu item

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3937
Submitted: 21/03/2022 ; Accepted: 16/04/2022 ; Published: 25/04/2022
Gambar 4 . Jendela Association Rules Paremeters
Pada  pengujian  di  atas  yaitu  pengujian  untuk  menghasilkan  rules  dari  pola  kombinasi  dua  items. Rules  di  atas terdiri atas Antecedent, consequent, lift, support(%), Confidence (%). Anteceden t adalah bentuk kondisi dari pada rules, c onsequent adalah bentuk pernyataan dari pada rules, lift adalah menunjukkan adanya tingkat kekuatan rules kejadian acak dari antecedent dan consequent berdasarkan pada support masing-masing, support adalah persentasi kombinasi  items  tersebut,  sedangkan confidence adalah  kuatnya  hubungan  antar  items  dalam  aturan  asosiasi. Dengan menetapkan nilai confidence minimum adalah 70 Persen(%), maka aturan yang terbentuk sama dengan aturan yang terbentuk dengan perhitungan manual.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  Penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  data  mining dan  teknik  algoritma  Apriori ini  dapat diimplementasikan terhadap data transaksi penjualan, salah satunya untuk memprediksi stok produk herbal. Pola yang diperoleh akan menghasilkan suatu rule atau aturan mengenai keterkaitan dari suatu produk. Pola aturan asosiasi yang dihasilkan dari perhitungan manual dan pengujian Aplikasi Tanagra dapat digunakan pemilik toko untuk melakukan keputusan terhadap ketersediaan  produk herbal di Nafii Store , sehingga dapat meningkatkan transaksi penjualan  produk herbal. Berdasarkan sampel data penjualan  herbal Nafii Store yang  berjumlah    24  transaksi,    Pola  asosiasi  yang  terbentuk  dengan  minimum  support 16%  dan  minimum confidence 70 % didapatkan 3 rule pembelian. Produk herbal paling banyak diminati di Nafii Store adalah Madu Hutan Baarik 800 gram, Madu Hutan Baarik 470 gram, Habbatussauda cap Kurma Ajwa dan Madu Hitam pahit Darusyifa. Hasil Penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pihak pimpinan toko untuk melakukan keputusan terhadap ketersediaan produk herbal.

## REFERENCES
[1] P. H. Simbolon, “Implementasi Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Srikandi Cash Credit Elektronic dan Furniture ),” J. Ris. Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.
[2] I.  Djamaludin  and  A.  Nursikuwagus,  “Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada  Transaksi  Penjualan  Menggunakan Algoritma  Apriori,” Simetris    J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  671,  2017,  doi: 10.24176/simet.v8i2.1566.
[3] E. N. Salamah and N. Ulinnnuha, “Analisis Pola Pembelian Obat dan Alat Kesehatan di Klinik Ibu dan Anak Graha Amani dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 1–6, 2017, doi: 10.25139/ojsinf.v2i1.401.
[4] G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[5] J. L. Putra, M. Raharjo, T. A. A. Sandi, R. Ridwan, and R. Prasetyo, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 85–90, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.113.
[6] N.  A.  Hasibuan et  al. ,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  PENGATURAN  LAYOUT  MINIMARKET DENGAN MENERAPKAN ASSOCIATION RULE,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[7] A. S. Sanjani, Hasanul Fahmi, “Implementasi Data Mining Penjualan Produk Pakaian Dengan Algoritma Apriori,” iJAi , 2019.
[8] D. Listriani, A. H. Setyaningrum, and F. Eka, “PENERAPAN METODE ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA APLIKASI ANALISA POLA BELANJA KONSUMEN (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018, doi: 10.15408/jti.v9i2.5602.
[9] S. Wahyuni, Suherman, and  lumalo portibi Harahap, “Implementasi Algoritma,” Pros. SINTAK 2017 , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[10]  A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk  Rekomendasi  Produk  bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[11]  I. Data, M. Penjualan, K. Dengan, and A. Apriori, “Jurnal Comasie IMPLEMENTASI DATA MINING PENJUALAN KOSMETIK DENGAN,” vol. 3, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3937
[12]  A. D. Setyawan, “Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisis Pola Penjualan Di XYZ Helm,” pp. 2–20, 2016.
[13]  D. Anggraini, S. A. Putri, and L. A. Utami, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling  Diminati  Pada  Honda  Permata  Serpong,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p.  302,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.1496.
[14]  P. M. Hasugian, “Pengujian Algoritma Apriori Dengan Aplikasi Weka Dalam Pembentukan Asosiation Rule,” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 98–103, 2017.
[15]  A. Anas, “Analisa Algorithma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Peminjaman Buku Perpustakaan Smpn 3 Batanghari,” J. Ilm. Media SISFO , vol. 10, no. 2, pp. 628–641, 2016.
[16]  M. Fauzy, K. R. Saleh W, and I. Asror, “Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori pada Simulasi Prediksi Hujan Wilayah Kota Bandung,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. II, no. 2, pp. 221–227, 2016, doi: 2407- 3911.