## Journal of Information System Research (JOSH)

## Implemetasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Penjualan Carton Box
Nila Hardi 1,* , Jordy Lasmana Putra 2 , Tika Adilah M 3
1 Teknik dan Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta Jl. Kramat Raya No.98, RT.2/RW.9, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Informatika, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta Jl. Raya Jatiwaringin No.2, RT.8/RW.13, Cipinang Melayu, Kec. Makasar, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
3 Teknik dan Informatika, Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta Jl. Kramat Raya No.98, RT.2/RW.9, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia Email: 1,* nila.nad@bsi.ac.id , 2 Jordy.jlp@nusamandiri.ac.id, 3 tika.tam@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: nila.nad@bsi.ac.id Submitted: 21/07/2024; Accepted: 31/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Pengelola perusahaan baiknya harus bisa mencermati pola-pola penjualan yang ada di perusahaan tersebut . Beberapa perusahaan  mempunyai  kekurangan,  diantaranya  permasalahan  stok  barang  yang  tidak  sesuai  dengan  jumlah  barang  yang terjual.  Hal  ini  tentunya  mempengaruhi  tingkat  penjualan.  Adanya  kegiatan  penjualan  setiap  hari, Data  transaksi  penjualan akan terus bertambah, menyebabkan penyimpanan data semakin besar. Data transaksi penjualan hanya dijadikan arsip tanpa dimanfaatkan dengan baik. Pada dasarnya kumpulan data memiliki informasi-informasi yang sangat bermanfaat. Dalam data mining terdapat beberapa algoritma atau metode yang dapat dilakukan, salah satunya yaitu algoritma apriori yang termasuk dalam  aturan  asosiasi  dalam  data  mining.  Algoritma  apriori  yang  bertujuan  untuk  menemukan  frequent  item  sets  pada sekumpulan data. Algoritma apriori didefinisikan suatu proses untuk menemukan suatu aturan apriori yang memenuhi syarat minimum untuk support dan syarat minimum untuk confidence. Hasil pengujian dengan algoritma apriori   dan   sistem   yang dibangun   menunjukan   hasil yang telah memenuhi kebutuhan dalam penentuan pola penjualan berdasarkan jumlah transaksi barang yang terjual. Hal ini menunjukan pada efektifitas informasi dari sistem tentang penentuan pola penjualan carton box untuk mengelola stok dengan baik sesuai dengan barang yang jumlah transaksinya paling banyak terjual yang dilihat dari 2 itemset carton box.
Kata Kunci: Pola Penjualan; Data Mining; Algoritma; Apriori; Carton Box
Abstract −Good company managers must be able to examine the sales patterns that exist in the company. Some companies have shortcomings, including the problem of stock of goods that do not match the number of goods sold. This certainly affects the level of sales. The existence of sales activities every day, sales transaction data will continue to grow, causing greater data storage. Sales transaction data is only used as an archive without being put to good use. Basically the data set has very useful information. In data mining there are several algorithms or methods that can be done, one of which is the a priori algorithm which is included in the association rules in data mining. A priori algorithm which aims to find frequent item sets in a set of data. A priori algorithm is defined a process to find a priori rules that meet the  minimum requirements for support and the minimum requirements for confidence. Test results with a priori algorithm and the system built shows the results which has fulfilled the need to determine sales patterns based on the number of transactions of goods sold. This shows the effectiveness of information from the system about determining the pattern of selling carton boxes to manage stock properly in accordance with the goods with the highest number of transactions seen from 2 caton box sets.
Keywords : Sales Pattern; Data Mining; Algorithm; Apriori; Carton Box

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan  dalam  bisnis  dari  semua  skala,  termasuk  kecil,  menengah,  dan  besar,  semakin  sengit  dari  tahun  ke tahun. Ini  menuntut para pebisnis untuk bersaing dengan  kompetitor lainnya. Untuk tetap relevan dan bersaing efektif dengan perusahaan lain, memiliki perencanaan strategis yang kokoh sangat penting[1]. Salah satu cara yang digunakan adalah memanfaatkan data penjualan harian, yang terus bertambah seiring waktu. Data ini tidak hanya berfungsi  sebagai  arsip  perusahaan,  tetapi  juga  dapat  diolah  menjadi  informasi  berharga  untuk  meningkatkan penjualan dan promosi produk. PT. Waja Daya Teknik adalah sebuah pabrik yang memproduksi, memasarkan, dan menjual berbagai jenis kotak karton dengan berbagai ukuran dan jenis. Akumulasi transaksi penjualan kotak karton PT. Waja Daya Teknik didapatkan dari penjualan bulanan yang diambil dari tiga laporan bulanan teratas.
Jumlah  produsen  kotak  karton  yang  terus  bertambah  membuat  pengelola  PT.  Waja  Daya  Teknik  perlu menerapkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  baik.  Oleh  karena  itu,  pengelola  harus  memperhatikan  pola-pola pembelian  yang  dilakukan  oleh  pelanggan.  Penulis  menemukan  banyak  kekurangan  yang  terjadi,  yaitu permasalahan data transaksi penjualan yang terus bertambah setiap hari sehingga menyebabkan penyimpanan data yang sangat besar. Kebanyakan data transaksi penjualan hanya  menjadi arsip tanpa dimanfaatkan dengan baik, padahal kumpulan data tersebut memiliki informasi yang bisa dimanfaatkan.
Semakin banyak transaksi yang terjadi, semakin besar pula volume data yang dihasilkan. Banyaknya data ini dapat menyulitkan perusahaan dalam menentukan data transaksi mana yang menunjukkan produk yang paling diminati  oleh  customer[2].  Jumlah  produksi  setiap  jenis  carton  box  setiap  bulannya  dipukul  rata  sehingga  ada beberapa jenis yang stoknya menumpuk di gudang. Manajemen stok yang efektif yang dilakukan oleh perusahaan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1472−1478 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5646
memungkinkan  perusahaan  untuk  selalu  memenuhi  kebutuhan  pemesanan  pelanggan.  Hal  ini  memastikan penjualan  tetap  berjalan  lancar  dan  perusahaan  tidak  mengalami  kehabisan  stok  barang[3].  Selain  itu,  semakin ketatnya  persaingan  di  dunia  bisnis,  terutama  di  perusahaan  yang  fokus  pada  penjualan  barang,  mendorong pengembang untuk menemukan strategi yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran produk. Salah satu cara yang efektif adalah dengan memanfaatkan data penjualan produk[4].
Mengetahui  barang  yang  dibeli  oleh  pelanggan  sangat  penting  karena  dapat  membantu  memberikan rekomendasi  promosi  produk  dan  pengelolaan,  sehingga  strategi  penjualan  menjadi  lebih  tepat  sasaran.  Untuk mengatasi masalah yang ada, peneliti akan menerapkan sistem penjualan menggunakan algoritma apriori, yang terkenal dalam menemukan penjualan dengan frekuensi tinggi[5].
Penelitian  terkait  yang  juga  menggunakan  algoritma  apriori  diantaranya  yaitu  penelitian  yang  meniliti terkait  menentukan  pola  pembelian  aksesoris  laptop,  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Apriori  untuk mengidentifikasi dan menganalisis pola pembelian aksesoris laptop dari data transaksi yang diperoleh dari sebuah toko ritel. Dengan menganalisis data ini, penulis dapat menemukan item-item yang sering dibeli bersama dan pola pembelian  yang  mungkin  tidak  terlihat  secara  langsung  oleh  manusia.  Hasil  analisis  ini  memberikan  wawasan berharga tentang preferensi konsumen, membantu toko ritel merancang strategi pemasaran yang lebih efektif[6].
Penelitian terkait selanjutnya yaitu penelitian yang meniliti terkait pola penjualan obat, untuk menghindari sisa  produk  yang  kurang  diminati  dan  mengetahui  jenis-jenis  produk  yang  laris  terjual,  diperlukan  algoritma apriori. Algoritma apriori dapat mengidentifikasi hal tersebut berdasarkan data transaksi yang ada. Penelitian ini menganalisis data transaksi  menggunakan data  mining dengan  metode algoritma apriori. Dengan algoritma ini, kita  dapat  mengetahui  keterkaitan  antara  satu  item  dengan  item  lainnya,  sehingga  dapat  menyusun  strategi pemasaran produk berdasarkan keterkaitan antar item[7].
Penelitian selanjutnya yang menggunakan apriori yuang bertujuan untuk menemukan pola penjualan pupuk pada CV. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah informasi-informasi yang berisi tentang keterkaitan antar produk  dan  membentuk  suatu  pola  dari  A    kombinasi  dari  1  produk  maupun  kombinasi  dari  2  produk[8]. Selanjutnya  yaitu  penelitian  yang  menggunakan  metode  algoritma  Apriori  untuk  menganalisis  data  penjualan plastik melibatkan data penjualan harian yang mencakup dua variabel, yaitu jumlah produk dan jumlah penjualan. Algoritma  Apriori  diterapkan  untuk  mengidentifikasi  pola  asosiasi  antara  item-item  dalam  dataset  penjualan plastik tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa toko Defa Jaya Plastik adalah toko plastik dengan transaksi terbanyak, di antaranya termasuk mika, sedotan, kantong plastik, styrofoam, plastik, dan cup[9].
Kemudian penelitian lainnya yang mengguanakan metode apriori yaitu penelitian terkait Memprediksi Pola Ban Hero Pada Game Mobile Legends dengan menggunakan platforms weka [10].
Berdasarkan uraian di atas, penerapan algoritma apriori dalam penelitian ini diharapkan akan menemukan pola berupa jumlah kuantitas produk yang terjual. Pada penelitian ini berbeda dengan penelitian sebelumnyadari segi objek yang di teiliti, penulisan focus terhadap pola penjualan carton box.  Pola tersebut bisa digunakan  untuk menambah  produksi  item  yang  lebih  banyak  terjual  serta meningkatkan kualitas item tersebut guna menambah daya tarik customer. Selain itu, diharapkan dengan mengetahui pola pembelian secara mendalam, toko ritel dapat memprediksi kebutuhan stok dengan lebih akurat, mengurangi risiko kelebihan persediaan, dan mengoptimalkan pengeluaran operasional.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini menggunakan metodologi Cross_industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), Metode CRISP-DM  adalah  kerangka  kerja  yang  sistematis  untuk  melaksanakan  data  mining[11]. Metode  CRISP-DM adalah sebuah framework yang sering digunakan untuk menganalisis data dalam proses data mining. Kerangka kerja  ini  mencakup  enam  langkah  utama:  pemahaman  bisnis,  pemahaman  data,  persiapan  data,  pemodelan, evaluasi, dan implementasi[12]. Metode ini menerapkan 6 tahapan dalam mengolah suatu masalah mengenai data mining  [13].  Tahapan  tersebut  yaitu:  tahapan  business  understanding;  tahapan  data  understanding;  tahap  data preparation; tahap modeling; tahap evaluation; dan tahap deployment[14]. Tahapan CRISP-DM yang di terapkan dapat terlihat pada gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
1. Tahapan business understanding : Tahap business understanding adalah fase yang mencakup aktivitas untuk memahami konteks dan tujuan dari data yang digunakan[15]. Pada tahap ini, imulai dengan memhami kondisi yang ada pada industry, dalam hal ini peneliti mengambil lokasi penetian pada sebuah PT yaitu PT. Waja Daya Teknik yang menjual berbaga macam jenis Catton box
2. Tahapan data understanding :  Tahap awal pengumpulan data koleksi, serta proses pengenalan data, bertujuan untuk memahami secara mendalam sifat data yang akan digunakan[16]. pada tahap ini peneliti menentukan permasalahan mengenai data yang ada pada PT tersebut yaitu data tidak dikelola denganbaik.
3. Tahap data preparation : proses  mempersiapkan  data  sehingga  siap  diolah untuk tahap selanjutnya  [17]. Pada tahap ini Pada tahap ini peneliti mengumpulkan data transaksi carton box dari bulan april 2023 s/d Maret 2014.
4. Tahap modelling : pada tahap ini penulis menggunakan algoritma apriori. Aprioru merupakan Salah satu jenis algoritma dalam data mining yang menggunakan aturan asosiasi adalah algoritma  Apriori. Fungsinya adalah untuk mengidentifikasi frekuensi dan hubungan antara kelompok item dengan kelompok item lainnya dalam kumpulan data yang diproses, dengan syarat telah ditentukan nilai minimum support dan minimum confidence sebelumnya[18].
5. Tahap  Evaluasi  : t ahap    Evaluasi  dilakukan    untuk    mengukur    kinerja    model    menggunakan    operator performance[19].  Setelah  model  dibuat,  kemudian  dilakukan  evaluasi  apakah  memang  telah  sesuai  dengan tujuan awal yaitu menentukan produk yang penjualannya paling banyak.
6. Tahap deployment: merupakan tahap yang menghasilkan pengetahuan atau informasi yang telah diperoleh[20]. Setelah melalui tahap sebelumnya maka penulis mendapatkan hasil terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Data  penjualan  pada  PT.  Waja  Daya  Teknik  yang  semakin  hari  semakin  banyak  tidak  tersusun  dengan  baik sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan serta tidak dimanfaatkan perusahaan untuk pengembangan strategi penjualan carton box tersebut sehingga banyak stok  yang  menumpuk di gudang karena semua jenis carton box di produksi dalam jumlah  yang sama setiap bulan nya padahal jumlah penjualan setiap jenis carton box tersebut bervariatif. Pengelompokan data yang ada  pada arsip data penjualan karton box dapat dikelompokan  dengan  metode  apriori  yang  pengimplementasiannya  menggunakan  Rapidminer  yaitu  diawali dengan penginputan data penjualan yang menjadi database pada Microsoft office Excel, semakin banyak data yang akan  di  kelompokan  maka  pembuatan  tabel  tabular  akan  semakin  sulit.  Kemudian,  tabel  tabular  tersebut dikoneksikan  ke  dalam  tools  yang  ada  di  Rapidminer,  dan  di  lanjutkan  dengan pembentukan  support  dan confidence yang kemudian akan menghasilkan asosiasi final yang memenuhi support dan confidence .

## 3.2 Daftar Jenis Item Carton Box
Akumulasi  transaksi  penjualan  kotak  karton  PT.  Waja  Daya  Teknik  didapatkan  dari  penjualan  bulanan  yang diambil dari tiga laporan bulanan teratas   di setiap laporan bulanan selama periode bulan April 2023 s/d Maret 2024 dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Akumulasi transaksi penjualan Bulan Kode K2060  K2070  K2080  K2120  K2140  K2150  K2160  K2180  K2230 Apr-23 1441 2313 1363 Mei-23 2096 2546 1429 Jun-23 447 1429 2358 Jul-23 881 1215 2010 Agu-23 2100 1359 2213 Sep-23 547 1129 2308 Okt-23 1329 2058 758 Nov-23 1310 810 1995 Des-23 1139 325 725 Jan-24 1003 352 1208 Feb-24 1112 1215 2011 Mar-24 1215 915 2105
Berdasarkan akumulasi penjualan pada tabel 1, kemudian di buatkan rekapan  daftar jenis item carton box seperti yang terliaht pada tabel 2.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1472−1478 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5646
Tabel 2. Jenis Carton Box
No Kode Ukuran 1 K2060  1000 x 450 x 200 mm 2 K2070  265 x 165 x 58 mm 3 K2080  265 x 165 x 115 mm 4 K2120  330 x 270 x 220 mm 5 K2140  500 x 350 x 180 mm 6 K2150  550 x 350 x 230 mm 7 K2160  540 x 360 x 190 mm
8 K2180  550 x 350 x 270 mm
9 K2230  180 x 140 x 120 mm
Kemudian di buatkan kedalan bentuk item set berdasarkan penjualan terbanyak bersamaan setiap item di setiap bulannya, itemset dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Item Set No Item Set 1 K2160, K2180, K2230 2 K2080, K2120 , K2160 3 K2070, K2160, K2180 4 K2060, K2120, K2180 5 K2120, K2140, K2180 6 K2070, K2120, K2180 7 K2120, K2140, K2150 8 K2140, K2150, K2160 9 K2060, K2070, K2150 10 K2060, K2070, K2080 11 K2080, K2120, K2180 12 K2120, K2150, K2180

## 3.3 Pembetukan itemset
1. Proses pembentukan C1 atau 1 itemset
Dibawah  ini  adalah  contoh  peyelesaian  pembetukan  C1  dengan  kasus berdasarkan  data  yang  telah  tersedia. Proses pembentukan C1 atau sering disebut dengan 1 itemset dengan jumlah  minimum support=30%.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Contoh  pada item K2060 :
𝑆(𝐾2060)   = 3 12 =  0,25
Maka di dapat  hasil 0,25 atau  jika di buat dalam bentuk persentase yaitu 25%. Untuk hasil support berdasarkan 1 itemset secara keseluruhan dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Satu 1temset Itemset  Jumlah Transaksi  Support K2060 3 25% K2070 4 33,33% K2080 3 25% K2120 7 58,33% K2140 3 25% K2150 4 33,33% K2160 4 33,33% K2180 7 58,33% K2230 1 8,33%
2. Kombinasi 2 Itemset Proses pembentukan C2 atau sering disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support=30%.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Contoh pada item K2060 dan K2070 :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐾2060 𝑑𝑛 𝐾2070)   = 2 12 =  0,1667

## Journal of Information System Research (JOSH)
Maka  di  dapat  hasil  0,16  atau  jika  di  buat  dalam  bentuk  persentase  yaitu  16,67%.  Untuk  hasil  support berdasarkan 2 itemset secara keseluruhan dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Kombinasi 2 itemset Itemset Jumlah Transaksi  Support K2060, K2070 2 16,67% K2060, K2080 1 8,33% K2060, K2120 1 8,33% K2060, K2150 1 8,33% K2060, K2180 1 8,33% K2070, K2160 1 8,33% K2070, K2180 2 16,67% K2070, K2120 1 8,33% K2070, K2150 1 8,33% K2070, K2080 1 8,33% K2080, K2120 2 16,67% K2080, K2160 1 8,33% K2080, K2180 1 8,33% K2120, K2160 1 8,33% K2120, K2180 5 41,67% K2120, K2140 2 16,67% K2120, K2150 2 16,67% K2140, K2180 1 8,33% K2140, K2150 2 16,67% K2140, K2160 1 8,33% K2150, K2160 1 8,33% K2150, K2180 1 8,33% K2160, K2180 2 16,67% K2160, K2230 1 8,33% K2180, K2230 1 8,33%
3. Kombinasi 3 Itemset
Proses pembentukan C3 atau sering disebut dengan 3 itemset dengan jumlah minimum support=30%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 →  𝐵)   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑖 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝐻𝑖𝑛𝑔𝑔𝑎 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (3)
Contoh pada item K2160, K2180, K2230:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐾2160, 𝐾2180, 𝐾2230) = 1 12 =  0,0833
Maka  di  dapat  hasil  0,083atau  jika  di  buat  dalam  bentuk  persentase  yaitu  8,33%.  Untuk  hasil  support berdasarkan 3 itemset secara keseluruhan dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Kombinasi 3 Itemset Itemset Jumlah Transaksi  Support K2160, K2180, K2230 1 8,33% K2080, K2120 , K2160 1 8,33% K2070, K2160, K2180 1 8,33% K2060, K2120, K2180 1 8,33% K2120, K2140, K2180 1 8,33% K2070, K2120, K2180 1 8,33% K2120, K2140, K2150 1 8,33% K2140, K2150, K2160 1 8,33% K2060, K2070, K2150 1 8,33% K2060, K2070, K2080 1 8,33% K2080, K2120, K2180 1 8,33% K2120, K2150, K2180 1 8,33%
Karena  Kombinasi  3  itemset  tidak  ada  yang  memenuhi  minimal  support, maka  2  kombinasi  yang memenuhi untuk pembentukan asosiasi
4. Aturan Asosiasi Final
Aturan Asosiasi final terbentuk berdasarkan minimal support dan  minimal confidence yang telah di tentukan. yaitu minimal support 30% dan minimal confidence 60%.

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃 (𝐵|𝐴)   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 (4)
Contoh confidence pada aturan asosiasi K2120 dan K2180
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐾2120, 𝐾2180) = 5 7 = 0,7143
Maka di dapat  hasil 0,71 atau  jika di buat dalam bentuk persentase yaitu 71,43 %. Dari kombinasi 2 itemset yang telah ditemukan, dapat dilihat besarnya nilai support, dan confidence dari calon aturan asosiasi seperti tampak pada tabel 7
Tabel 7. Hasil confidence Aturan Support  Confidence Jika membeli K2060, maka membeli K2070 16,67% 66,67% Jika membeli K2060, maka membeli K2080 8,33% 33,30% Jika membeli K2060, maka membeli K2120 8,33% 33,30% Jika membeli K2060, maka membeli K2150 8,33% 33,30% Jika membeli K2060, maka membeli K2180 8,33% 33,30% Jika membeli K2070, maka membeli K2160 8,33% 25% Jika membeli K2070, maka membeli K2180 16,67% 50% Jika membeli K2070, maka membeli K2120 8,33% 25% Jika membeli K2070, maka membeli K2150 8,33% 25% Jika membeli K2070, maka membeli K2080 8,33% 25% Jika membeli K2080, maka membeli K2120 16,67% 66,67% Jika membeli K2080, maka membeli K2160 8,33% 33,33% Jika membeli K2080, maka membeli K2180 8,33% 33,33% Jika membeli K2120, maka membeli K2160 8,33% 14,29% Jika membeli K2120, maka membeli K2180 41,67% 71,43% Jika membeli K2120, maka membeli K2140 16,67% 28,57% Jika membeli K2120, maka membeli K2150 16,67% 28,57% Jika membeli K2140, maka membeli K2180 8,33% 33,33% Jika membeli K2140, maka membeli K2150 16,67% 66,67% Jika membeli K2140, maka membeli K2160 8,33% 33,33% Jika membeli K2150, maka membeli K2160 8,33% 25% Jika membeli K2150, maka membeli K2180 8,33% 25% Jika membeli K2160, maka membeli K2180 16,67% 50% Jika membeli K2160, maka membeli K2230 8,33% 25% Jika membeli K2180, maka membeli K2230 8,33% 14,29%
Aturan  asosiasi  final  terurut  berdasarkan  minimal  support  dan  minimal confidence  yang telah ditentukan, dapat dilihat pada tabel 8
Tabel 8. Aturan Asosiasi Final Aturan Support  Confidence Jika membeli K2120, maka membeli K2180 41,67% 71,43%
Berdasarkan tabel 8, yang memenuhi minimal support dan minimal confidence adalah item K2120, K2180 yakni dengan support 0,417 atau jika diubah kedalam bentuk persentase yaitu 41,7% dan dengan confidence 0,714 atau jika diubah kedalam bentuk persentase yaitu 71,4%. Maka dapat  dibuat aturan (rule) dimana jika membeli item K2120 maka akan membeli item K2180 sehingga dapat disimpulkan bahwa item K2120 dan K2180 adalah item  yang  jumlah  transaksinya  paling  banyak.  Pada  gambar  2  berikut  merupakan  rule  yang  terbentuk  dengan bantuan software rapidminer.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1472−1478 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5646

## 4. KESIMPULAN
Dari uraian sebelunya dapatdisimpulkan bahwa carton box yang paling banyak terjual adalah K2120 dan K2180. Maka dari itu, perusahaan dapat menyetok kedua item tersebut dengan jumlah yang lebih banyak. Data Mining sangat berguna untuk mengetahui hubungan pola Frekuensi penjualan carton box yang paling banyak terjual. Data Mining merupakan teknologi yang sangat berguna untuk membantu perusahan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data mereka yang selama ini tidak diketahui apa manfaatnya. Data yang ditambang merupakan data-data dalam jumlah yang besar dalam format text yang dibentuk dengan Excel yang berisi hasil dari penjualan carton box.

## REFERENCES
[1] R.  D.  Alifia,  R.  Adani,  A.  N.  Zahrah,  S.  Andarini,  and  I.  R.  Kusumasari,  “Strategi  Perencanaan  Bisnis  untuk Meningkatkan Keberhasilan Usaha,” Econ. Bus. Manag. J. ( EBMJ ), vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2024.
[2] P. F. Longgana, I. Irvan, and A. H. Wilarto, “Penentuan Minat Konsumen Terhadap Produk Menggunakan Algoritma Apriori Pada Pt.Telkom Indonesia,” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 2, p. 340, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1977.
[3] D.  Ong,  “Analisa  Penggunaan  Sistem  Inventory  Pt  Multi  Mitra  Solusi,”  Respati,  vol.  16,  no.  1,  p.  13,  2021,  doi: 10.35842/jtir.v16i1.384.
[4] D.  S.  Purnia  and  A.  I.  Warnilah,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Kacamata  Menggunakan  Algoritma Apriori,” vol. 7, pp. 31–40, 2017.
[5] A. Asrorul Hidayat, N. Hendrastuty, N. Penulis Korespondensi, and A. Asrorul Hidayat Submited, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Apotek Shaqeena Untuk Memprediksi Penjualan Berbasis Android,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 4, no. 3, pp. 302–312, 2023.
[6] G.  Soepriyono  and  A.  Triayudi,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Apriori  dalam  Menentukan  Pola Pembelian Aksesoris Laptop,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, pp. 2087–2096, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6555.
[7] V.  Arinal  and  M.  A.  Melani,  “Penerapan  Metode  Asosiasi  Pada  Data  Penjualan  Transaksi  Menggunakan  Algoritma Apriori (Studi Kasus Circle’K Apartemen Marabella Jakarta Selatan),” J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 170–176, 2023.
[8] D.  Prayuda,  M.  Dahria,  M.  Syahril,  Z.  Lubis,  and  S.  Sobirin,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pola  Penjualan  Pupuk Menggunakan Algoritma Apriori,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 7, no. 1, p. 115, 2024, doi: 10.53513/jsk.v7i1.9579.
[9] B. S. Eryawan, M. H. Maldini, H. S. Pramono, and ..., “Penerapan Data Mining Penjualan Plastik Pada Toko Defa Jaya Plastik Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Innov. J. …, vol. 3, pp. 11224–11237, 2023.
[10]  J.  L.  Putra  and  S.  Seimahuira,  “Memprediksi  Pola  Ban  Hero  Pada  Game  Mobile  Legends  Menggunakan  Algoritma Apriori,” Comput. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 155–160, 2021, doi: 10.31294/coscience.v1i2.512.
[11]  M. Ikhsan Firmansyah, R. Saepul Rohman, and E. Marsusanti, “Penerapan Algoritma Klastering K-Means Untuk Fitur Atribut  Pada  Layanan  Streaming  Musik  Spotify,”  Indones.  J.  Comput.  Sci.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  58–66,  2023,  doi: 10.31294/ijcs.v2i2.2465.
[12]  H. Asyraf and E. Prasetya, “Implementasi Metode CRISP DM dan Algoritma Decision Tree Untuk Strategi Produksi Kerajinan Tangan pada UMKM A,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, pp. 94–105, 2023, doi: 10.30865/mib.v8i1.7050.
[13]  I.  Fitrianti,  A.  Voutama,  and  Y.  Umaidah,  “Clustering  Film  Populer  Pada  Aplikasi  Netflix  Dengan  Menggunakan Algoritma K-Means Dan Metode CRISP-DM Clustering Popular Movies on Netflix App Using K-Means Algorithm and CRISP-DM Method,” Jtsi, vol. 4, no. 2, pp. 301–311, 2023.
[14]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  dan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menginap  di  Hotel  Menggunakan  Metode CRISP-DM dan SAW,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 4, pp. 1343–1353, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3917.
[15]  M. Arif and M. Faisal, “Penerapan Model Regresi Linear Untuk Estimasi Mobil Bekas Menggunakan Bahasa Python,” Euler  J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol., vol. 11, no. 2, pp. 182–191, 2023, doi: 10.37905/euler.v11i2.20698.
[16]  R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk Pengelompokkan  Data  Obat  dengan  Silhouette  Coefficient  di  Puskesmas  Karangsambung,”  J.  Appl.  Informatics Comput., vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[17]  I. Setiawan and A. M. Dawis, “Data Science : Pendekatan Dan Langkah,” vol. 05, no. 01, pp. 11–22, 2023.
[18]  D.  D.  Fadila  Shely  Amalia,  Setiawansyah  Setiawansyah,  “Analisis  Data  Penjualan  Handphone  Dan  Elektronik Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2021.
[19]  S.  Navisa,  Luqman  Hakim,  and  Aulia  Nabilah,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Genre  Musik  pada  Spotify Menggunakan CRISP-DM,” J. Sist. Cerdas, vol. 4, no. 2, pp. 114–125, 2021, doi: 10.37396/jsc.v4i2.162.
[20]  D. Ruswanti, D. Susilo, and Riani, “Implementasi CRISP-DM pada Data Mining untuk Melakukan,” vol. 30, no. 1, pp. 111–121, 2024, doi: 10.36309/goi.v30i1.266.