## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PADA CUSTOMER (STUDI KASUS : TOKO BAKOEL SEMBAKO)
Alfie Nur Rahmi 1) , Yosaphat Ananda Mikola 2)
1) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta email : alfienurrahmi@amikom.ac.id 1) , yosa.ananda14@gmail.com 2)

## Abstraksi
Bisnis  ritel  merupakan  usaha  yang  sedang  berkembang  saat  ini,  semakin  berkembangnya  suatu  usaha,  maka transaksi  yang  terjadi  sehari-hari  pun  semakin  meningkat.  Namun  terkadang  data  transaksi  tersebut  belum dimanfaatkan secara maksimal oleh pemilik toko. Padahal, dengan menggunakan teknik data mining, kumpulan data tersebut dapat menghasilkan informasi baru, salah satunya adalah pola pembelian konsumen. Toko Bakoel Sembako merupakan salah satu toko ritel yang selama ini belum melakukan pemanfaatan data untuk penentuan strategi bisnis toko. Dengan adanya permasalahan tersebut, maka perlu adanya pemanfaatan data transaksi untuk diolah dengan algoritma apriori agar dapat memberikan pengetahuan baru yang dapat dimanfaatkan oleh pemilik toko. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil dari 30 data transaksi yang diolah, yang memenuhi minimal support 3 dan minimal confidence 70% diperoleh 1 aturan yang terbentuk yaitu jika pelanggan membeli produk Seedap mie goreng maka akan membeli telur 250gr.
Kata Kunci : Data Mining, Algoritma Apriori, Algoritma

## Abstract
The retail business is currently developing, the more a business develops, the transactions that occur every day are increasing. However, the transaction data has not been utilized optimally by the owner. In fact, by using data mining  techniques,  the  data  set  can  produce  new  information,  one  of  which  is  consumer  buying  patterns.  The Bakoel Sembako store is one of the retail stores that has not used data to determine the store's business strategy. With these problems, it is necessary to use transaction data to be processed with apriori algorithms in order to provide new knowledge that can be utilized by owners. Based on the results of research that has been carried out, the results obtained from 30 processed transaction data, which meet a minimum of support 3 and a minimum of 70% confidence,one  rule is formed, namely if a customer buys Seedap mie goreng product, they will buy 250gr eggs.

## Keywords :
Data Mining, Apriori Algorithm, Algorithm

## 1. Pendahuluan
Bisnis  dan  teknologi  merupakan  suatu  hal  yang  tak terpisahkan, terutama saat pandemi seperti ini.  semua sektor  bisnis  harus  beralih  menggunakan  teknologi, salah satunya ada berjualan secara online. Bisnis ritel merupakan usaha yang sedang berkembang saat ini, semakin berkembangnya suatu usaha, maka transaksi yang terjadi sehari-hari pun semakin meningkat.
Setiap  usaha  ritel  pasti  memiliki  catatan  transaksi kegiatan  operasinya,  baik  dicatat  secara  manual  di buku  atau  yang  sudah  menggunakan  komputer. Namun,  nyatanya,  data  transaksi  tersebut  jarang dimanfaatkan  oleh  pemilik  toko,  padahal  catatan transaksi  tersebut  dapat  diolah  kembali  hingga menghasilkan  informasi  yang  bermanfaat  bagi pemilik  toko.  Salah  satunya  adalah  dengan
pemanfaatan  data  mining.  Data  mining  merupakan suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database [1].
Toko Bakoel Sembako merupakan salah satu contoh toko yang belum pernah memanfaatkan data transaksi yang mereka miliki. Mereka bahkan tidak tahu bahwa data  transaksi  yang  mereka  miliki  dapat  diolah menjadi sebuah informasi yang penting bagi strategi bisnis  mereka.  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka penulis  akan  melakukan  penelitian  penerapan algoritma apriori untuk menghasilkan pola pembelian customer pada Toko Bakoel Sembako dan diharapkan dari  informasi  tersebut  dapat  dimanfaatkan  lebih lanjut oleh pemilik toko.
Penelitian terkait dengan Penerapan algoritma apriori telah banyak dilakukan, diantaranya adalah penelitian yang  dilakukan  oleh  Novitasari  yang  menghasilkan
sebuah kesimpulan yaitu dengan adanya implementasi algoritma apriori sangat membantu Om Jeans  dalam  melihat  pola  penjualan  yang  banyak terjual,  sehingga  Om  Jeans  dapat  menentukan  dan memaksimalkan  penyediaan  stok  barang  sesuai permintaan konsumen [2]. Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh Kurniawati,dkk menghasilkan kesimpulan  bahwa  penerapan  data  mining  dengan menggunakan teknik algoritma apriori cukup efektif membantu  dalam  proses  penentuan  persediaan  part pada  perusahaan  [3].  Selanjutnya,  penelitian  yang dilakukan  oleh  Aranda  yakni  mengimplementasikan metode association  rules menggunakan  algoritma apriori  dari  data  mining,  data  presensi  yang menumpuk tersebut dapat diasosiasikan dengan data lain  untuk  mendapatkan  informasi  dan  pengetahuan tentang  korelasi  data  presensi  dengan  data  lain khususnya  nilai  yang  berguna  untuk  optimalisasi jadwal  kuliah.  Optimalisasi  yang  diharapkan  dari penelitian  ini  adalah  meningkatkan  kinerja  atau prestasi  mahasiswa  dari  pemilihan  terbaik  dari kombinasi  jadwal  kuliah,  mata  kuliah,  dan  dosen pengampu  atau  pun  penemuan  lainnya  yang didapatkan dari hasil proses data mining [4].
Definisi data mining adalah suatu proses menemukan hubungan  yang  berarti  pola  dan  kecenderungan dengan  memeriksa  dalam  sekumpulan  besar  data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik statistik  dan  matematika.  Pengelompokkan  data mining  dijadikan  sebagai  teknik  dari  data  mining berdasarkan tugas yang bisa dilakukan [5], yaitu:
1. Deskripsi
Para  penulis  biasanya  mencoba  menemukan cara  untuk  mendeskripsikan  pola  dan  trend  yang tersembunyi dalam data.
2. Klasifikasi
Dalam  klasifikasi  variabel,  tujuan  bersifat kategorik
3. Estimasi
Estimasi  mirip  dengan  klasifikasi,  kecuali variabel  tujuan  yangl  lebih  ke  arah  numerik daripada kategori.
4. Prediksi
Prediksi  memiliki  kemiripan  dengan  estimasi dan  klasifikasi.  Hanya  saja,  prediksi  hasilnya menunjukkan sesuatu yang belum terjadi (mungkin terjadi dimasa depan).
5. Clustering
Clustering lebih kearah pengelompokan record, pengamatan, atau kasus dalam kelas yang memiliki kemiripan.
6. Asosiasi
Mengidentifikasi  hubungan  antara  berbagai peristiwa yang terjadi pada satu waktu.
Analisis asosiasi atau association rule mining a dalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara  suatu  kombinasi  item. Analisis  asosiasi dikenal  juga  sebagai  salah  satu  teknik  data  mining
yang menjadi dasar dari berbagai teknik data mining lainnya.  Secara khusus,  salah satu  tahap  analisis asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien  adalah analisis  pola  frekuensi  tinggi (frequent  pattern mining) . Penting tidaknya suatu aturan asosiasi dapat diketahui  dengan  dua  parameter,  yaitu support dan confidence . Support (nilai  penunjang)  adalah persentase kombinasi item tersebut dalam database , sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi[6].
Apriori secara umum adalah mencari frequent itemset dari database transaksi  penjualan  melalui  beberapa tahap  iterasi.  Langkah  pertama  algoritma  ini  adalah menghitung kejadian item untuk menentukan large1- itemset atau frequent  itemset .  Langkah  berikutnya untuk large itemset tersebut dilakukan penggabungan dari item yang  telah  lolos  seleksi  kemudian itemset yang  tidak  lolos  maka  akan  dihapus.  Langkah berikutnya  untuk item yang  telah  lolos  diiterasi tersebut  maka  akan  digunakan  untuk  proses selanjutnya,  dan  yang  tidak  lolos  akan  dihapus. Demikian langkah demi langkah pencarian kandidat melalui iterasi sehingga memperoleh titik akhir yang tidak dapat dilakukan iterasi lagi [7].
Lift  Ratio  adalah  suatu  ukuran  (parameter)  untuk mengetahui  kekuatan  aturan  asosiasi (association rule) yang  telah  terbentuk  dari  nilai support dan confidence .  Nilai lift  ratio biasanya  digunakan sebagai  penentu  apakah  aturan  asosiasi  valid  atau tidak valid.
Cara  kerja  metode  ini  adalah  membagi confidence dengan expected  confidence . Confidence dapat dihitung dengan rumus :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃 (𝐵|𝐴) = Jumlah Transaksi mengandung A dan B 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖   mengandung A (1)
Antecedent merupakan  sebab  yang  menjadikan item consequent .  Sedangkan Consequent adalah  sebuah akibat  atau  juga item yang  akan  dibeli  setelah membeli Antecedent . Nilai dari expected confidence dapat dihitung dengan rumus :
𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐵
Jumlah Transaksi (2)
Lift ratio dapat dihitung dengan cara membandingkan antara confidence untuk  suatu  aturan  dibagi  dengan expected confidence . Berikut rumus dari Lift  ratio :
Lift Ratio = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 Expected confidence (3)
Nilai Lift  ratio lebih  besar  dari  1  menunjukkan adanya  manfaat  dari  aturan  tersebut.  Lebih  tinggi nilai Lift ratio , lebih besar kekuatan asosiasinya [8].

## 2. Metode Penelitian
Berikut alur pada penelitian ini :

## Gambar 1 Alur penelitian
Langkah  awal  penelitian  dimulai  dari  pengumpulan data,  lalu  dari  data  yang  dikumpulkan  selanjutnya penulis  menentukan  nilai  minimal support dan minimal confidence yang  akan  digunakan  untuk mencari aturan asosiasinya. Selanjutnya menentukan nilai support dan  kandidat itemset .  Dari  kandidat itemset yang  telah  ada,  dipilih  yang  memenuhi minimal support untuk menjadi large itemset . Setelah itu  menghitung  nilai confidence hingga  ahirnya ditemukan hasil aturan asosiasi nya.
3. Hasil dan Pembahasan
Dalam perhitungan apriori terlebih dahulu mengumpulkan  data  transaksi  penjualan  di  Toko Bakoel  Sembako  sebanyak  30  transaksi  secara  acak pada  1  Desember  sampai  6  Desember  2020.  Data yang  diambil  minimal  2  penjualan  produk.  Data transaksi yang akan dihitung ditunjukkan pada tabel 1 :

## Tabel 1 Data Transaksi
Id Tanggal Produk 1 01/12/2020 telur 250gr, sedaap mie goreng 2 01/12/2020 telur 250gr, minyak sawit 500gr 3 01/12/2020 sedaap  kecap  manis  550ml,  gula  pasir 500g 4 01/12/2020 mie  burung  dara  kuning(136gr),  sosis sonice sapi/ayam 5 01/12/2020 telur 250gr, minyak sawit 500gr 6 01/12/2020 royco  sapi  (9gr),  mie  burung        dara kuning(136gr) 7 01/12/2020 teh tjatoet, teh dandang biru 40g 8 02/12/2020 bihun  padamu  350g,  minyak  sawit 500gr 9 02/12/2020 kapal api 65g, gula pasir 500g 10 02/12/2020 indomie  goreng  special,  sosis  sonice sapi/ayam 11 02/12/2020 indomie goreng hype abis, migor ayam geprek, indomie goreng special 12 02/12/2020 minyak  sawit  500gr,  bihun  padamu 350g 13 02/12/2020 desaku  ketumbar  bubuk  15g,  desaku kunyit bubuk 10g 14 03/12/2020 gula pasir 500g, sosis sonice sapi/ayam 15 03/12/2020 indomie  goreng  special,  indomie  ayam special 16 03/12/2020 desaku kunyit bubuk     10g,     desaku ketumbar bubuk 15g 17 03/12/2020 indomie  ayam  special,  indomie  goreng special 18 03/12/2020 kapal  api  65g,  sedaap  kecap  manis 225ml 19 03/12/2020 kapal api 65g, gula pasir 500g 20 04/12/2020 sedaap mie goreng, telur 250gr 21 04/12/2020 minyak sawit 500gr, royco sapi (9gr) 22 04/12/2020 ladaku (4gr), royco ayam 9g 23 05/12/2020 teh tjatoet, gula pasir 500g
Tabel 1 Lanjutan
Id Tanggal Produk 24 05/12/2020 teh dandang biru 40g, gula pasir 500g 25 05/12/2020 minyak sawit 500gr, gula pasir 500g 26 05/12/2020 ladaku (4gr), royco ayam 9g 27 05/12/2020 desaku  ketumbar  bubuk  15g,  ladaku (4gr) 28 06/12/2020 sedaap mie goreng, telur 250gr 29 06/12/2020 sosis sonice sapi/ayam, frestea  jasmine 296 ml 30 06/12/2020 sedaap  kecap  manis    225ml,  minyak sawit 500gr
Selanjutnya  menentukan  nilai  minimal support dan minimal confidence untuk mencari aturan asosiasinya.  Nilai  minimal support yang  ditentukan adalah  3  dan  minimal confidence adalah  70%. Pertama-tama  kita  akan  mencari itemset 1  (C1) dengan  menghitung  jumlah  frekuensi  tiap  produk beserta  nilai support nya.  Cara  menghitung  nilai support dalam  persen  dan  kandidat Itemset 1  di tunjukan pada tabel 2 :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% (4)
𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 3 30 × 100% = 10
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇𝑒𝑙𝑢𝑟 250𝑔𝑟) = 5 30 × 100% = 16.67
Tabel 2 Kandidat Itemset 1
No Item Jml Suppport Ket. 1 telur 250gr 5 16.67 lolos 2 Sedaap mie goreng 3 10.00 lolos 3 minyak sawit 500gr 7 23.33 lolos 4 sedaap kecap manis 550ml 1 3.33 tidak lolos 5 gula pasir 500g 7 23.33 lolos 6 mie burung dara kuning(136gr) 2 6.67 tidak lolos
Tabel 2 Lanjutan No Item Jml Suppport Ket. 7 sosis sonice sapi/ayam 4 13.33 lolos 8 royco sapi (9gr) 2 6.67 tidak lolos 9 teh tjatoet 2 6.67 tidak lolos 10 teh    dandang biru 40g 2 6.67 tidak lolos 11 bihun  padamu 350g 2 6.67 tidak lolos 12 kapal api 65g 3 10.00 lolos 13 indomie  goreng special 4 13.33 lolos 14 indomie  goreng hype abis migor ayam geprek 1 3.33 tidak lolos 15 desaku ketumbar bubuk 15g 3 10.00 lolos 16 desaku kunyit bubuk 10g 2 6.67 tidak lolos 17 indomie  ayam special 2 6.67 tidak lolos 18 sedaap kecap manis 225ml 2 6.67 tidak lolos 19 ladaku (4gr) 3 10 lolos 20 royco ayam 9g 2 6.67 tidak lolos 21 frestea  jasmine 296 ml 1 3.33 tidak lolos
Langkah  selanjutnya  adalah  menyeleksi  kandidat itemset yang tidak memenuhi minimal support yang ditentukan, yaitu 3. Tiap kandidat itemset 1 yang lolos akan  menjadi large  itemset (L1)  yang  di  tunjukan pada tabel 3.
Tabel 3 Large Itemset 1 (L1) No Item Jml Suppport 1 telur 250gr 5 16.67
2 sedaap mie goreng 3 10.00 3 minyak sawit 500gr
7 23.33
4 gula pasir 500g 7 23.33 5 sosis sonice sapi/ayam 4 13.33 6 kapal api 65g 3 10.00 7 indomie goreng special 4 13.33 8 desaku ketumbar bubuk 15g 3 10.00 9 ladaku (4gr) 3 10.00
Setelah  mendapatkan large  itemset ,  maka  iterasi kedua  dilakukan  dengan  menghitung  2  kombinasi item untuk  menghasilkan  kandidat itemset 2  (C2). Perhitungan support tiap itemset dilakukan  dengan persamaan  yang  sama  dalam  mencari itemset 1 sebelumnya,  adapun  cara  melakukan  perhitungan itemset 2 sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
× 100%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇𝑒𝑙𝑢𝑟 250𝑔𝑟, 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑎𝑝 𝑀𝑖𝑒 𝐺𝑜𝑟𝑒𝑛𝑔) = 3 30 × 100% = 10
Tabel 4 Kandidat Itemset 2 (C2) No Item1 Item2 Jml Suppport Ket. 1 telur 250gr sedaap mie goreng 3 10.00 lolos 2 telur 250gr minyak sawit 500gr 2 6.67 tidak lolos 3 telur 250gr gula pasir 500g 0 0.00 tidak lolos 4 telur 250gr sosis sonice sapi/ayam 0 0.00 tidak lolos 5 telur 250gr kapal api 65g 0 0.00 tidak lolos 6 telur 250gr indomie goreng special 0 0.00 tidak lolos 7 telur 250gr desaku ketumbar bubuk 15g 0 0.00 tidak lolos
Tabel 4 Lanjutan No Item1 Item2 Jml Suppport Ket. 8 telur 250gr ladaku (4gr) 0 0.00 tidak lolos 9 sedaap mie goreng minyak sawit 500gr 0 0.00 tidak lolos 10 sedaap mie goreng gula pasir 500g 0 0.00 tidak lolos 11 sedaap mie goreng sosis sonice sapi/ayam 0 0.00 tidak lolos 12 sedaap mie goreng kapal api 65g 0 0.00 tidak lolos 13 sedaap mie goreng indomie goreng special 0 0.00 tidak lolos 14 sedaap mie goreng desaku ketumbar bubuk 15g 0 0.00 tidak lolos 15 sedaap mie goreng ladaku (4gr) 0 0.00 tidak lolos 16 minyak sawit 500gr gula pasir 500g 1 3.33 tidak lolos 17 minyak sawit 500gr sosis sonice sapi/ayam 0 0.00 tidak lolos 18 minyak sawit 500gr kapal api 65g 0 0.00 tidak lolos 19 minyak sawit 500gr indomie goreng special 0 0.00 tidak lolos 20 minyak sawit 500gr desaku ketumbar bubuk 15g 0 0.00 tidak lolos 21 minyak sawit 500gr ladaku (4gr) 0 0.00 tidak lolos 22 gula pasir 500g sosis sonice sapi/ayam 1 3.33 tidak lolos 23 gula pasir 500g kapal api 65g 2 6.67 tidak lolos 24 gula pasir 500g indomie goreng special 0 0.00 tidak lolos 25 gula pasir 500g desaku ketumbar bubuk 15g 0 0.00 tidak lolos 26 gula pasir 500g ladaku (4gr) 0 0.00 tidak lolos 27 sosis sonice sapi/ayam kapal api 65g 0 0.00 tidak lolos 28 sosis sonice sapi/ayam indomie goreng special 1 3.33 tidak lolos 29 sosis sonice sapi/ayam desaku ketumbar bubuk 15g 0 0.00 tidak lolos
Tabel 4 Lanjutan Item1 Item2 Jml Suppport Ket. No Item1 Item2 Jml Suppport Ket. 30 sosis sonice sapi/ayam ladaku (4gr) 0 0.00 tidak lolos 31 kapal api 65g indomie goreng special 0 0.00 tidak lolos 32 kapal api 65g desaku ketumbar bubuk 15g 0 0.00 tidak lolos 33 kapal api 65g ladaku (4gr) 0 0.00 tidak lolos 34 indomie goreng special desaku ketumbar bubuk 15g 0 0.00 tidak lolos 35 indomie goreng special ladaku (4gr) 0 0.00 tidak lolos 36 indomie goreng special ladaku (4gr) 1 3.33 tidak lolos
Selanjutnya  kembali  memangkas itemset yang memiliki  nilai  minimal support 3  yang  di  tunjukan pada tabel 5.
Tabel 5 Large Itemset 2 (L2) No Item 1 Item 2 Jml Suppport 1 telur 250gr sedaap mie goreng 3 10.00
Iterasi ke 3 untuk mendapatkan kandidat itemset ke 3 (C3)  tidak  dapat  dilakukan  karena  tidak  ada  yang memenuhi  minimal support ,  maka  iterasi  akan berhenti.    Setelah  menentukan large  itemset , kemudian  dilakukan  perhitungan  bagian confidence dalam  bentuk  persen  dan  hasilnya  ditunjukkan  pada tabel 6.

## Tabel 6 Hasil Perhitungan Nilai Confidence
No A => B Support A Ս B Support A
Confidence Ket.
1 sedaap mie goreng => telur 250gr 10.00 10.00 100.00 lolos 2 telur 250gr => sedaap mie goreng 10.00 16.67 60.00 tidak lolos Setelah nilai confidence diperoleh, langkah selanjutnya  mengeleminasi itemset yang  tidak memenuhi  minimal confidence yaitu  70%.  Hasil  ini
merupakan  hasil  akhir  dari  aturan  asosiasi  yang  di tunjukan pada tabel 7
Tabel 7 Hasil Aturan Asosiasi no x => y confidence nilai uji lift korelasi rule 1 sedaap mie goreng  => telur 250gr 100.00 6.00 korelasi positif
Dari  30  transaksi  yang  diuji  menghasilkan  1  aturan asosiasi  yang  memenuhi  minimal support 3  dan minimal confidence 70%.  Aturan  yang  terbentuk adalah  jika  pelanggan  membeli  produk  Sedaap  mie goreng maka akan membeli telur 250 gr .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  dari  30  data transaksi  yang  diolah,  yang  memenuhi  minimal support  3  dan  minimal confidence 70%  diperoleh  1 aturan yang terbentuk yaitu jika pelanggan membeli produk Sedaap mie goreng maka akan membeli telur 250 gr. Setelah diketahui hasilnya, informasi tersebut dapat digunakan oleh pemilik toko untuk menyusun strategi bisnisnya, bisa untuk strategi penentuan stok artinya  jika  menambah  stok  Sedaap  Mie  Goreng, maka stok telur 250gr juga ditambah, atau bisa juga digunakan  untuk  strategi  tata  letak  penempatan barang,  missal  Sedaap  mie  groeng  diletakkan berdampingan  dengan  telur  250gr  atau  untuk keperluan  promo  barang,  misalkan  promo  bundling Sedaap mie goring dengan telur 250gr.

## Daftar Pustaka
[1] E.  Turban,  Decision  Support  System  and  Intellegent Systems, Yogyakarta: Andi,2005.
[2] H. Novitasari, Implementasi Algoritma Apriori dalam Menentukan  Pola  Penjualan  Produk  pada  Om  Jean, Yogyakarta: Universitas Amikom,2019.
[3] L.  Kurniawati,  A.  E.  Kusuma,  B.  Dewansyah, Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk  Menentukan Persediaan  Spare  Part  Compressor,  Journal  of Computer  Engineering  System  and  Science  (CESS) Vol. 4. p-ISSN :2502-7131,2019.
[4] J.  Aranda,  Implementasi  Data  Mining  Algoritma Apriori  Untuk  Optimalisasi  Jadwal  Kuliah  yang Mempengaruhi  Nilai  Akhir  Mahasiswa  Per  Mata Kuliah  dengan  Studi  kasus  di  Baak  Stmik  Amikom Yogyakarta, Yogyakarta: Universitas Amikom,2016.
[5] Kusrini, Luthfi, Algoritma Data Mining, Yogyakarta: Andi Offset,2009.
[6] I.  Ukiarwan,  Penentuan  Aturan  Asosiasi  Pada Penjualan  Produk  Sepatu  Running  Menggunakan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  :  Jogja  Sepatu), Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma,2017.
[7] A. D. Setyawan, Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Apriori  untuk  Analisis  Pola  Penjualan  Di Xyz Helm, Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma,2016.
[8] B. Santosa, Data Mining : Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Yogyakarta: Graha Ilmu,2007. Page | 19