## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 2, Juni 2023, Page 110-116 ISSN 2808-005X (media online) Tersedia Online di http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 10/02/2022 ; Accepted: 16/04/2023 ; Published: 01/06/2023

## Penerapan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Merek Pakaian Yang Paling Diminati Pada Darma Utama (Dm Fashion)
Muhammad Hartono 1 *, Fricles Ariwisanto Sianturi 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Jl. Iskandar Muda No.1 Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 mhdtonton@gmail.com , 2 sianturifricles@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mhdtonton@gmail.com
Abstrak− Perkembangan teknologi di Indonesia saat ini sudah sangat modern. Saat ini dalam bidang penjualan digunakan teknologi komputerisasi yang salah satunya adalah penyiapan barang sesuai dengan kondisi dimana barang tersebut sering dicari oleh konsumen. Dengan  memanfaatkan  teknologi  saat  ini,  akan  sangat  mudah  untuk  menghabiskan  stok  barang  yang  dijual.  Toko  pakaian  Darma Utama (DM Fashion) merupakan area penjualan yang saat ini sedang berkembang, pada awal tahun 2019 toko ini baru berdiri dan sudah memiliki karyawan sendiri. Berbagai jenis pakaian, seperti gaun, gamis, atau kemeja dijual dengan berbagai merek sehingga dapat  diminati  banyak  konsumen.  Namun,  dampak  dari  penjualan  adalah  persaingan,  dimana  banyak  toko  lain  yang  menjual  baju dengan  berbagai  jenis  dan  merk  serta  diskon  atau  pembersihan  gudang  dengan  range  harga  yang  jauh  dari  harga  jual  yang mengakibatkan konsumen lebih sedikit. Data Mining adalah  kombinasi dari teknik analisis data dan  menemukan pola-pola penting dalam data. Secara sederhana dapat didefinisikan sebagai proses memilih, mengeksplorasi, dan memodelkan sejumlah besar data untuk menemukan pola atau tren yang biasanya tidak dikenali. Salah satu metode dalam Data Mining adalah Algoritma Apriori yang mencari frequent  itemset  menggunakan  teknik  Association  Rule.  Algoritma  apriori  adalah  jenis  aturan  asosiasi  dalam  penambangan  data. Aturan yang menyatakan hubungan antara beberapa atribut disebut analisis afinitas atau analisis keranjang pasar .

## Kata Kunci
: Apriori, Aturan Asosiasi, Merek Pakaian, Data Mining
Abstract− The development of technology in Indonesia is now very modern. Currently, in the field of sales, computerized technology is used, one of which is the preparation of goods according to the conditions in which the goods are often sought after by consumers. By taking advantage of today's technology, it will be very easy to spend the stock of goods being sold. The Darma Utama clothing store (DM Fashion) is a sales area that is currently developing, at the beginning of 2019 this shop was just established and already had its own employees. Various types of clothing, such as dresses, robes, or shirts are sold under various brands so that they are of interest to many consumers. However, the impact of sales is competition, where many other stores sell clothes of various types and brands as well as discounts or warehouse clearance with a price range that is far from the selling price which results in fewer consumers. Data Mining is a combination of data analysis techniques and finding important patterns in data. In simple terms, it can be defined as the process of selecting, exploring, and modeling large amounts of data to find patterns or trends that are usually not recognized. One of the methods in Data Mining is the Apriori Algorithm which searches for frequent itemsets using the Association Rule technique. A priori algorithm is a type of association rule in data mining. The rules that state the relationship between several attributes are called affinity analysis or market basket analysis.
Keywords: A priori, Association Rules, Clothing Brands, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  di  Indonesia  saat  ini  sudah  sangat  modern,  banyak  masyarakat  Indonesia  yang mengadopsi  teknologi  dari  luar  negeri.  Mulai  dari  gadget,  internet,  hingga  sejumlah  inovasi  yang  bisa  mempermudah aktivitas sehari-hari. Saat ini dalam bidang penjualan juga telah digunakan teknologi komputerisasi, salah satunya adalah penyiapan  barang  sesuai  dengan  kondisi  dimana  barang  tersebut  sering  dicari  oleh  konsumen.  Dengan  memanfaatkan teknologi saat ini, akan sangat mudah untuk menghabiskan stok barang yang dijual.
Saat ini toko pakaian Darma Utama (DM Fashion) merupakan area penjualan yang saat ini sedang berkembang, pada awal tahun 2019 toko ini baru berdiri dan sudah memiliki karyawan sendiri. Berbagai jenis pakaian, seperti gaun, gamis,  atau  kemeja  dijual  dengan  berbagai  merek  sehingga  dapat  diminati  banyak  konsumen.  Namun  dampak  dari penjualan adalah persaingan, dimana banyak toko lain yang menjual pakaian dengan berbagai jenis dan merek serta diskon atau laundry dengan kisaran harga yang jauh dari harga jual yang mengakibatkan konsumen lebih sedikit.
Data mining adalah proses untuk mengekstrak informasi yang berguna dari data besar. Dalam data mining terdapat banyak  metode,  diantaranya  adalah  asosiasi,  clustering,  klasifikasi,  dll  [1].  Data  Mining  adalah  kombinasi  dari  teknik analisis data dan menemukan pola-pola penting dalam data. Secara sederhana dapat didefinisikan sebagai proses memilih, mengeksplorasi, dan  memodelkan sejumlah  besar data untuk menemukan pola atau tren  yang  biasanya tidak dikenali. Salah  satu  metode  dalam  Data  Mining  adalah  Algoritma  Apriori  yang  melakukan  pencarian  frequent  itemset menggunakan  teknik  Association  Rules  [2].  Algoritma  apriori  adalah  jenis  aturan  asosiasi  dalam  penambangan  data. Aturan yang menyatakan hubungan antara beberapa atribut disebut analisis afinitas atau analisis keranjang pasar. Analisis asosiasi atau penambangan aturan asosiasi adalah teknik penambangan data untuk menemukan aturan untuk kombinasi item. [3].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 2, Juni 2023, Page 110-116 ISSN 2808-005X (media online) Tersedia Online di http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 10/02/2022 ; Accepted: 16/04/2023 ; Published: 01/06/2023
Penelitian terdahulu yang terkait dengan penelitian ini adalah sebagai berikut: [4] dengan judul “Penerapan data mining dengan metode algoritma apriori untuk menentukan pola pembelian ikan” mengkaji tentang pola konsumen dalam membeli  ikan  untuk  dikonsumsi  dengan  metode  apriori  dan  hal  tersebut  mengatakan  bahwa  Mumu  Jaya  Pandeglang masih menggunakan buku catatan untuk pendataan ikan, pendataan penjualan ikan, dan masih memperkirakan ikan yang akan  dibeli  untuk  memenuhi  stok  ikan  di  gudang,  selain  itu  masih  belum  ada  model  perhitungan  untuk  menentukan pengeluaran stok ikan tersebut. paling diminati oleh konsumen, sehingga terjadi penumpukan ikan yang kurang laku di gudang  dan  akan  menimbulkan  kerugian.  [5]  Judul  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Penjualan Mobil Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong”  mengatakan  bahwa perkembangan dan persaingan  bisnis  yang semakin kompleks karena konsumen yang sangat perspektif membuat para pelaku bisnis harus pintar membaca situasi. Sehingga para pelaku bisnis dapat membuat prediksi minat konsumen untuk digunakan sebagai prediksi perusahaan dalam mengambil  keputusan,  dan  mengubah  strategi  yang  paling  tepat  bagi  konsumennya.  Sehingga  dengan  penelitian sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  menentukan  merek  pakaian  yang  diminati  akan  memudahkan  konsumen dalam mencari pakaian yang diinginkan dan barang akan lebih cepat habis. dan mengubah strategi yang paling tepat bagi konsumennya. Sehingga dengan penelitian sebelumnya dapat disimpulkan bahwa dalam menentukan merek pakaian yang diminati akan memudahkan konsumen dalam mencari pakaian yang diinginkan dan barang akan lebih cepat habis. dan mengubah  strategi  yang  paling  tepat  bagi  konsumennya.  Sehingga  dengan  penelitian  sebelumnya  dapat  disimpulkan bahwa  dalam  menentukan  merek  pakaian  yang  diminati  akan  memudahkan  konsumen  dalam  mencari  pakaian  yang diinginkan dan barang akan lebih cepat habis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode berisi tahapan-tahapan atau prosedur penelitian dan algoritma yang digunakan dalam penelitian, rumusan masalah yang dipelajari lebih detail, dan perancangan sistem jika diperlukan.

## 2.1 Penemuan Pengetahuan Dalam Basis Data (KDD)
Knowledge  Discovery  In  Databases  (KDD)  adalah  keseluruhan  proses  nontrivial  untuk  menemukan  dan mengidentifikasi pola dalam data, dimana pola yang ditemukan adalah valid, baru, berguna dan dapat dimengerti. KDD berkaitan dengan teknik integrasi dan penemuan ilmiah, interpretasi dan visualisasi pola dalam sejumlah kumpulan data [6].
Data  Mining  dapat  menemukan  tren  dan  pola  tersembunyi  yang  tidak  muncul  dalam  analisis  kueri  sederhana sehingga dapat memiliki bagian penting dalam menemukan pengetahuan dan membuat keputusan. Tugas tersebut dapat bersifat prediktif seperti Klasifikasi dan regresi atau deskriptif seperti Pengelompokan dan asosiasi. Oleh karena itu, Data Mining  sebenarnya  memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu  seperti  kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence), pembelajaran  mesin,  statistik dan database. Data mining perlu dipelajari dan dipahami, karena  manusia  menghasilkan banyak data yang sangat besar dalam bidang bisnis, kedokteran, cuaca, olahraga, politik dan lain sebagainya.

## Gambar 1. Tahapan KDD

## 2.2 Penggunaan Satuan
Mendefinisikan data mining sebagai proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang database yang besar  [3].  Data  mining  adalah  metode  untuk  mengekstrak  pengetahuan  atau  menemukan  pola  dari  sekelompok  data. Penelitian ini menjelaskan bahwa data mining merupakan metode pengolahan data untuk menemukan pola tersembunyi dari data. Hasil pengolahan data dengan metode data mining ini dapat digunakan untuk pengambilan keputusan di masa yang akan datang [7]. Data Mining adalah kombinasi dari teknik analisis data dan menemukan pola-pola penting dalam data.  Secara  sederhana  dapat  didefinisikan  sebagai  proses  memilih,  mengeksplorasi,  dan  memodelkan  sejumlah  besar data  untuk  menemukan  pola  atau  tren  yang  biasanya  tidak  dikenali.  Salah  satu  metode  dalam  Data  Mining  adalah Algoritma Apriori yang melakukan pencarian frequent itemset menggunakan teknik Association Rules [8]. Selain definisi tersebut, juga diberikan beberapa definisi, seperti [8]:
a. Data  mining  merupakan  rangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa pengetahuan yang belum diketahui secara manual.
b. Data  mining  adalah  analisis  otomatis  dari  data  besar  atau  kompleks  dengan  tujuan  menemukan  pola  atau  tren penting yang biasanya tidak terlihat.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 2, Juni 2023, Page 110-116 ISSN 2808-005X (media online) Tersedia Online di http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Data mining dimulai dari sebuah data yang kemudian diolah untuk  menghasilkan  informasi atau  menghasilkan pengetahuan dan merupakan salah satu langkah dari Knowledge Discovery in Database atau KDD [9].

## Gambar 2. Tahapan Data Mining

## 2.3 Prioritas
Apriori  merupakan  algoritma  pengambilan  data  dengan  aturan  asosiatif  yang  terdapat  pada  data  mining,  untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item. Analisis pola frekuensi tinggi dengan Algoritma Apriori berupa pencarian item yang cocok dimana item tersebut memenuhi syarat minimal nilai support pada database [7]. Algoritma Apriori  merupakan  metode  yang  paling  sering  digunakan  karena  pemrosesan  frequent  itemset  dalam  database  sangat sederhana, mudah dan penerapan metode apriori paling banyak diusulkan oleh beberapa peneliti di berbagai bidang karena memiliki  kemampuan  untuk  menemukan  semua  item  dari  aturan  asosiasi  dalam  database  transaksi  yang  memenuhi persyaratan minimum. dan batasan minimal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma  apriori  dimulai  dengan  memindai  data  penjualan,  membentuk  pola  kombinasi  dengan  1  (satu)  pola kombinasi, 2 (dua) kombinasi dan seterusnya dan menghitung nilai support untuk setiap kombinasi itemset. Nilai support suatu item diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan : Berisi A → transaksi yang akan dicari Sedangkan nilai support dari 2 item tersebut dapat dilihat di bawah ini, yang diperoleh dari rumus sebagai berikut:
Keterangan : Berisi A → Transaksi yang akan dicari

## Berisi B → Transaksi untuk mencari
→ Pencarian transaksi gabungan
Setelah  semua pola  frekuensi tinggi ditemukan, selanjutnya  mencari aturan asosiatif  yang  memenuhi syarat  minimum untuk confidence dengan menghitung confidence dari aturan asosiatif A > B. Nilai confidence dari aturan A > B diperoleh dari rumus berikut:
Keterangan : Berisi A → Transaksi yang akan dicari

## Berisi B → Transaksi untuk mencari
→ Cari di antara item yang dicari
Sebelumnya  ada  data  transaksi.  Setelah  mendapatkan  data  tersebut,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  jumlah transaksi untuk setiap item. Transaksi diambil dari data penjualan Juli 2021, dengan total transaksi 100. Berikut adalah proses apriori dalam mencari kombinasi K-Itemset untuk pembentukan asosiasi Rules:
Langkah 1: Tentukan iterasi setiap transaksi iterasi pertama
Untuk 1-itemset, hitung dan pindai database untuk mendapatkan pola  yang sering dari dukungan. Berikut adalah  hasil dari data transaksi sebelumnya, untuk mendapatkan nilai support dengan menggunakan rumus :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 2, Juni 2023, Page 110-116 ISSN 2808-005X (media online) Tersedia Online di http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Sehingga menghasilkan data seperti berikut:
Tabel 1. Itemset-1 Tida k Nama Produk Jumlah Barang Menduku ng 1 C.BAGIEUR DIA 3 3% 2 C.CHNOS DTEKTIF 17 17% 3 C.JIE MK 6 6% 4 C.JOGER DTEKTIF 5 5% 5 C.LVS 505 12 12% 6 CLN CHNOS 8 8% 7 CLN PJ USGI 4 4% 8 CODIGO BURGOS 1 1% 9 BLUS ABU HM 2 2% 10 BLUS CELVIN 5 5% 11 KODE BLUS 10 10% … … … … 36 TOPI BYI KUATA 9 9%
Selanjutnya  adalah  menyaring  data  pada  Tabel  4.3  dengan  menghilangkan  nilai  terkecil.  Dalam  hal  ini  akan digunakan dukungan minimal 10%, yang jika nilai dari tabel 4.3 di bawah 10%, tidak akan ditampilkan dalam perhitungan berikutnya. Selanjutnya, pilih item yang memiliki transaksi di atas 10%. Berikut hasil dapat dilihat pada Tabel 4.4:
Tabel 2. K-Itemset Tertinggi
Tidak Nama Produk Jumlah Barang Menduku ng 1 KODE BLUS 10 10% 2 ST CEwk IMPOR 10 10% 3 POPOK BAYI 10 10% 4 KAOS DOZZ KIDS PDK 11 11% 5 C.LVS 505 12 12% 6 SETUJU 15 15% 7 SNGLET PWRKDS 16 16% 8 C.CHNOS DTEKTIF 17 17% 9 GAMIS DI ATAYA 29 29%
Setelah  mendapatkan  itemset yang baru  maka perlu dilakukan  iterasi kembali agar dapat melakukan kombinasi agar hasil yang diperoleh dapat tercapai.
iterasi ke-2 Pada iterasi sebelumnya telah didapatkan pola frequent support dari 1-itemset, untuk 2-itemset, generate k-itemset dari k-itemset sebelumnya, dengan menggabungkan k-itemset.
Buat pasangan item mulai dari item pertama yaitu (KODE BLUS), (ST. CWE IMPORT) dan seterusnya, kemudian lakukan perhitungan menggunakan rumus support untuk mendapatkan persentase transaksi. Kemudian lanjutkan dengan item kedua. Berikut adalah hasilnya:
Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 3 . Pasang Per-Item
Tidak Nama produk itemset Jumlah Barang Menduku ng 1 BLUS KODE,ST CEwk IMPOR 2 2% 2 KODE BLUS, POPOK BAYI 0 0% 3 BLUS KODE,KAOS DOZZ KIDS PDK 2 2% 4 KODE BLUS, C.LVS 505 1 1%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 2, Juni 2023, Page 110-116 ISSN 2808-005X (media online) Tersedia Online di http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Tidak Nama produk itemset Jumlah Barang Menduku ng 5 KODE BLUS, OBLNG SETUJU 2 2% 6 KODE BLUS, SNGLET PWRKDS 0 0% 7 KODE BLUS,C.CHNOS DTEKTIF 0 0% 8 BLUS KODE,GAMIS DI ATAYA 4 4% 9 ST CEwk IMPOR,BLUS KODE 2 2% 10 ST CEWK IMPOR,POPOK BAYI 0 0% 11 ST CEWK IMPOR,KAOS DOZZ KIDS PDK 2 2% … … … … 72 GAMIS ATAYA,C.CHNOS DTEKTIF 3 3%
Selanjutnya adalah mencari nilai confidence masing-masing item dengan rumus sebagai berikut:
Tabel 4. Data Confidance Min 2 ItemSet
Tidak Nama produk itemset Jumlah Barang Menduku ng 1 BLUS KODE,ST CEwk IMPOR 2 20% 2 KODE BLUS, POPOK BAYI 0 0% 3 BLUS KODE,KAOS DOZZ KIDS PDK 2 20% 4 KODE BLUS, C.LVS 505 1 10% 5 KODE BLUS, OBLNG SETUJU 2 20% 6 KODE BLUS, SNGLET PWRKDS 0 0% 7 KODE BLUS,C.CHNOS DTEKTIF 0 0% 8 BLUS KODE,GAMIS DI ATAYA 4 40% 9 ST CEwk IMPOR,BLUS KODE 2 20% 10 ST CEWK IMPOR,POPOK BAYI 0 0% 11 ST CEWK IMPOR,KAOS DOZZ KIDS PDK 2 20% … … … … 72 GAMIS ATAYA,C.CHNOS DTEKTIF 3 10,34%
Langkah 2: Tentukan Aturan Asosiasi dari data yang telah diperoleh
Selanjutnya,  bentuk  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  persyaratan  minimum  dengan  menghitung  aturan  asosiasi kepercayaan A>B. dengan memfilter nilai confidence minimal 20% sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:

## Tabel 5. Data Confidance Min 2 ItemSet Sort
Tid ak Nama produk itemset jumlah kepercayaan 1 BLUS KODE,ST CEwk IMPOR 2 20% 2 BLUS KODE,KAOS DOZZ KIDS PDK 2 20% 3 KODE BLUS, OBLNG SETUJU 2 20% 4 ST CEwk IMPOR,BLUS KODE 2 20% 5 ST CEWK IMPOR,KAOS DOZZ KIDS PDK 2 20% 6 POPOK BAYI,C.LVS 505 2 20% 7 OBLNG SETUJU,ST CEWK IMPOR 3 20% 8 GAMIS DI ATAYA, OBLNG SETUJU 7 24,14 9 GAMIS DI ATAYA,POPOK BAYI 1 30,45% 10 ST CEWK IMPOR, OBLNG SETUJU 3 30% 11 ST CEWK IMPOR,GAMIS DI ATAYA 3 30% … … … … 19 KAOS DOZZ KIDS PDK,POPOK BAYI 1 90,09%
Setelah mengetahui hasil persentase di atas maka dapat disimpulkan dari data bahwa merek yang diminati adalah yang memiliki nilai paling besar, berikut ini dinyatakan dalam bentuk tabel 6:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 2, Juni 2023, Page 110-116 ISSN 2808-005X (media online) Tersedia Online di http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 10/02/2022 ; Accepted: 16/04/2023 ; Published: 01/06/2023
Tabel 6. Data Confidence Min Association Rules
Aturan (Nama Produk) kepercayaa n Kalau beli BLUS KODE Beli juga ST CEwk IMPOR 20% Kalau beli BLUS KODE Beli juga KAOS DOZZ KIDS PDK 20% Kalau beli BLUS KODE Beli juga OBLNG SETUJU 20% Jika Anda membeli ST CEWK IMPOR Maka beli juga BLUS KODE 20% Kalau beli ST CEwk IMPOR Beli juga KAOS DOZZ KIDS PDK 20% Jika Anda membeli POPOK BAYI Kemudian beli juga C.LVS 505 20% Kalau beli OBLNG SETUJU Beli juga ST CEWK IMPOR 20% Kalau beli GAMIS DI ATAYA Beli juga OBLNG SETUJU 24,14% … … Jika Anda membeli KAOS DOZZ KIDS PDK Kemudian beli juga POPOK BAYI 90,09%
Pembentukan aturan asosiatif cukup penting untuk mendapatkan dan menghitung nilai kepercayaan. harap dicatat bahwa algoritma apriori cukup boros dalam penggunaan memori dan menghabiskan paling banyak waktu untuk memindai.
Langkah 3: Tentukan merek pakaian yang paling banyak diminati
Dengan ini maka perhitungan selesai karena sudah sampai akhir, untuk cara membacanya adalah sebagai berikut :
Kalau beli BLUS KODE Maka beli juga ST CEWK IMPOR = 20% Kalau beli BLUS KODE Maka beli juga KAOS DOZZ KIDS PDK = 20% Kalau beli BLUS KODE Maka beli juga OBLNG AGRE = 20% Kalau beli ST CEWK IMPOR Maka beli juga BLUS KODE = 20% Kalau beli ST CEWK IMPOR Maka beli juga KAOS DOZZ KIDS PDK = 20% Jika Anda membeli POPOK BAYI Maka beli juga C.LVS 505 = 20% Kalau beli OBLNG AGRE Maka beli juga ST CEWK IMPOR = 20% Jika Anda membeli GAMIS DI ATAYA Maka beli juga OBLNG SETUJU = 24,14% Jika Anda membeli GAMIS DI ATAYA Maka beli juga POPOK BAYI = 3,45% …
Jika Anda membeli KAOS DOZZ KIDS PDK Maka beli juga POPOK BAYI = 90,09%
Untuk mengetahui merek mana yang paling laris, lihat persentase tertinggi, dan merek pakaian yang paling populer adalah KAOS DOZZ KIDS PDK dan POPOK BAYI.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian dan pembahasan sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
Dalam penerapan metode apriori dalam menentukan merek pakaian yang paling diminati di dharma utama (DM Fashion) diterapkan  melalui proses pendataan  yang besar, diambil dari data kwitansi penjualan pakaian dengan  merek tertentu dan dipilih secara iterasi sehingga merek yang paling dominan sering dibeli agar dapat dibeli. memastikan bahwa merek tersebut adalah merek yang paling banyak dilirik oleh pembeli.
Dalam merancang aplikasi data mining dengan algoritma apriori dalam menentukan merek pakaian yang paling diminati, Darma Utama (DM Fashion) dibangun menggunakan bantuan aplikasi visual studio 2019 dengan database yang dibangun  menggunakan MySQL. Sebelum  membuat aplikasi, perancangan dirancang  menggunakan UML agar proses pembuatannya dapat lebih mudah diselesaikan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada kesempatan ini penulis juga ingin mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua dan saudara-saudaranya atas  kasih  sayang  yang  diberikan  kepada  penulis  serta  doa,  semangat,  dukungan  dan  dorongan  moril  maupun  materil sehingga skripsi ini dapat diselesaikan dengan baik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
Volume 4, Nomor 2, Juni 2023, Page 110-116 ISSN 2808-005X (media online) Tersedia Online di http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Dengan terselesaikannya penyusunan skripsi ini dengan baik berkat dukungan banyak pihak, penulis mengucapkan terima kasih kepada berbagai pihak yang telah membantu dalam penyelesaian skripsi ini baik secara langsung maupun tidak langsung.

## REFERENSI
[1] Anggraini, D., Putri, SA, & Utami, LA (2020). Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong. 4 (April), 302–308. https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.1496
[2] Budiyasari, VN, Studi, P., Informatika, T., Teknik, F., Nusantara, U., & Kediri, P. (2017). Implementasi Data Mining Pada  Penjualan  Kacamata  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori.  Jurnal  Indonesia  tentang  Komputer  dan Teknologi Informasi, 2(2), 31–39.
[3] Desyanti, & Sari, F. (2019). Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Perawatan Tubuh di Kakiku. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi, 5(1), 51–59. https://doi.org/10.33372/stn.v5i1.457
[4] Firnando, I. (2015). Implementasi Algoritma Apriori Dan Peramalan. Prosiding SENTIA, 7(3), 2085–2347.
[5] Kusumo, H., Sediyono, E., & Marwata, M. (2019). Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi. Jurnal Teknologi Informasi Walisongo, 1(1), 49. https://doi.org/10.21580/wjit.2019.1.1.4000
[6] Pahlevi, O., Sugandi, A., & Sintawati, ID (2018). Penerapan Algoritma Apriori Dalam Pengendalian Kualitas Produk. Sinkron, 3(1), 272–278. https://docplayer.info/99006525-Penerapan-algoritma-apriori-dalam-pengendalian-kualitas- produk.html
[7] Prasetyo, R., Riza, F., Dirgantara, A., Putra, JL, & Penjualan, D. (nd). Penerapan Alghoritma Apriori Untuk Produk Paling diminati Superstore California. 11–14.
[8] Suherdi,  RA,  Taufiq,  R.,  &  Permana,  AA  (2018).  Penerapan  Metode  AHP  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Kenaikan  Pangkat  Pegawai  Di  Badan  Kepegawaian  Dan  Pengembagan  Sumber  Daya  Manusia  Kota  Tangerang. Sintak, 522–528. https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/article/view/6667
[9] Syaripudin, GA, & Faizal, E.(nd). Implementasi algoritma apriori dalam menentukan persediaan obat. 10–14.
[10] Wijayanti,  AW  (2017).  Analisis  Hasil  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada  Apotek. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 3(1), 60. https://doi.org/10.26418/jp.v3i1.19534