## IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULES MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN PAKET KUOTA PERDANA PELANGGAN XL MENGGUNAKAN ALGORTIMA APRIORI (STUDI KASUS: PT. XL AXIATA TEGAL)
Intan Pratiwi, Nana Suarna, Tati Suprapti Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia intanpratiwi8435@gmail.com

## ABSTRAK
Kartu  perdana  mulai  ramai  digunakan  oleh  pelanggan  ponsel  di  seluruh  dunia  sebagai  akses  koniktivitas pada internet. Kartu perdana adalah paket penyedia layanan seluler yang mencakup akses paket data prabayar ke internet,  panggilan,  pesan  teks, dan  layanan  komunikasi  lainnya.  Permasalahan  yang  terjadi  di  PT.  XL  Axiata Tegal  adalah  perusahaan  belum  menemukan  pola  pembelian  paket  kuota  perdana  pelanggan  XL  yang teridentifikasi, padahal peluang tersebut dapat mengoptimalkan strategi pemasaran dan menawarkan layanan yang lebih disesuaikan dengan preferensi pelanggan. Metode yang digunakan dalam analisis Association Rules Mining adalah  pengimplementasian  atau  penerapan  algoritma apriori pada  dataset  berupa  data  histori  transaksi  yang diperoleh  dari  PT.  XL  Axiata  Tegal  pada  periode  bulan  Oktober  2023  dengan  jumlah  data  sebanyak  22.121 transaksi. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis data transaksi pembelian paket kuota perdana, sehingga perusahaan dapat mengidentifikasi pola pembelian pelanggan XL yang dapat dijadikan sumber informasi untuk perusahaan dalam memperkirakan jumlah produksi dan persedian stok paket kuota perdana. Hasil penelitian ini ditemukan aturan asosiasi tertinggi  item yang paling kuat dengan nilai confidence tertinggi adalah yang pertama jika pelanggan membeli PV Hotrod Special M (4GB) maka akan membeli juga paket kuota perdana PV Hotrod Special S (2.5 GB) secara bersamaan dengan nilai pendukung 39% dan confidence sebesar 93% dan aturan asosiasi terendah adalah Jika pelanggan PV Hotrod Special S (2.5 GB) maka akan membeli juga PV FLEX M 9GB secara bersamaan dengan nilai support 36% dan nilai confidence 60%.
Kata kunci : Algoritma Apriori, Association rules mining, Pola pembelian

## 1. PENDAHULUAN
Hasil  pendataan  Survei  Susenas  2022,  seperti yang dilaporkan oleh BPS, menunjukkan bahwa 66,48 persen penduduk Indonesia terhubung dengan koneksi internet  pada  tahun  2022,  dibandingkan  pada  tahun 2021 yang hanya 62,10 persen. Penerimaan yang luas terhadap  kemajuan  teknologi  dan  pergeseran  menuju masyarakat  informasi,  serta  keterbukaan  informasi, tercermin dari meluasnya penggunaan internet di abad ini.  Perkembangan  pesat  ponsel  dan  populasi pengguna  internet  yang  besar  di  Indonesia  terjadi beriringan.  Dibandingkan  dengan  situasi  di  tahun 2021,  yaitu  di  angka  65,87  persen,  hal  ini menunjukkan adanya peningkatan [1] . Permasalahan di dalam perusahaan telekomunikasi  salah  satunya  PT.  XL  Axiata  Tegal adalah  terkait  pola  pembelian  paket  kuota  perdana belum diketahui. Masalah ini menyebabkan perusahaan  tidak  dapat  menganalisis  pola  pembelian pelanggan secara lebih mendalam untuk mengidentifikasi  asosiasi  antara  berbagai  jenis  paket kuota perdana.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi pola  pembelian  kuota  perdana  oleh  pelanggan  XL  di PT.  XL  Axiata  Tegal.  Ini  mencakup  pemahaman tentang  jenis-jenis  pake  kuota  perdana  yang digunakan,  paket  kuota  perdana  yang  paling  populer pada  periode  waktu  tertentu.  Dengan  demikian,
penelitian  ini  akan  menggali  informasi  yang  lebih mendalam  tentang  pembelian  pelanggan  terhadap paket  kuota  perdana.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan wawasan berupa informasi yang berharga melalui analisis pembelian pelanggan kepada PT. XL Axiata  Tegal.  Dengan  memahami  pola  pembelian kuota  perdana  dengan  lebih  baik,  perusahaan  dapat mengambil keputusan yang lebih tepat sasaran dalam hal penawaran paket kuota perdana dan pertimbangan produksi paket kuota perdana.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah implementasi Association Rules Mining dengan algoritma apriori yang digunakan dalam analisis pola pembelian  paket  kuota  perdana  sehingga  dapat meberikan  informasi  kepada  perusahaan  dalam menemukan  pola  pembelian  pelanggan  di  PT.  XL Axiata Tegal. Data mining adalah proses menemukan informasi  yang  tersembunyi  dalam  kumpulan  data yang  besar.  Untuk  menemukan  aturan  asosiasi kombinasi  di  antara  item  produk  dalam  paket  kuota perdana  XL,  teknik Association  Rule  Mining menggunakan  algoritma apriori ,  yang  merupakan teknik komputasional yang digunakan untuk menemukan aturan asosiasi di dalam dataset.
Hasil dari penelitian ini mengumpulkan informasi  dari  proses apriori dan  menggunakannya untuk  menentukan  pola  pembelian  paket  kuota perdana XL Axiata. Sistem ini dibangun menggunakan
metode Association  Rule  Mining dan  menggunakan perhitungan  algoritma apriori untuk  menemukan kombinasi item produk paket kuota perdana mana saja yang  paling  laku  terjual.  Data  ini  digunakan  sebagai analisis  untuk  menentukan  tingkat  produksi  stok  dan penjualan produk.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Uci  Baetulloh, Acep Irham Gufroni, Rianto [2]. Dalam penelitian ini, data  tersebut  tidak  hanya  difungsikan  sebagai  arsip laporan  penjualan  perusahaan,  tetapi  juga  dapat dianalisis  dan  dimanfaatkan  sebagai  informasi  untuk mendukung pengembangan strategi pemasaran produk.  Hasil  analisis  aturan  asosiasi  dengan menetapkan nilai minimum support sebesar 35% dan nilai minimum confidence sebesar 80% menghasilkan 9 aturan asosiasi final terbaik untuk cluster Ciamis, 21 aturan asosiasi final untuk cluster Tasikmalaya, dan 7 aturan asosiasi final untuk cluster Garut. Produk dari operator  kartu  kuota  internet  XL,  bersama  dengan Telkomsel  dan  Indosat  dengan  Telkomsel,  menjadi produk yang paling sering terjual di pasar outlet ketiga wilayah tersebut.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  M.  Afdal, Muhammad  Rosadi  Membahas  hasil  wawancara terkait  penempatan  buku  di  perpustakaan,  buku ditempatkan berdasarkan kategori dengan penomoran Dewey  Decimal  Classification (DDC).  Namun, penempatan  buku  belum  memperhatikan  tingkat keseringan peminjaman oleh pengunjung. Pengunjung juga mengalami kesulitan dalam menemukan kembali buku  yang  sering  dipinjam.  Analisis  menggunakan algoritma Apriori terdiri dari dua tahap: analisis pola frekuensi  tinggi  dan  pembentukan  aturan  asosiatif. Dari  11.550  transaksi  peminjaman  buku  selama  3 tahun,  dihasilkan  4  aturan  dengan  kombinasi  item terbesar,  yaitu  kategori  buku  agama  dan  ilmu  sosial sering  dipinjam  bersamaan  dengan support 11,71% dan confidence 41,43%.  Selain  itu,  kategori  buku teknologi dan ilmu  sosial  sering  dipinjam  bersamaan dengan support 13,8% dan confidence 40,75% [3]. persaingan  pasar  yang  terjadi  pada  masyarakat saat  ini  sangat  tinggi.  Ketahuilah  bahwa  saat  ini banyak  toko  yang  bermunculan  tidak  jauh  dari  toko disekitarnya. Hal ini akan menimbulkan konflik antar pelaku  komersial  bagi  konsumen,  bahkan  persaingan tidak sehat sehingga mempengaruhi pendapatan toko. Dengan mengimplementasikan data mining menggunakan  asosiasi  dengan  penerapan  algoritma apriori untuk  mendapatkan  model  rekomendasi pembelian produk pada toko seluler Avis [4].
Pada  penelitian  [5]  pemanfaatan  data  transaksi penjualan  untuk  dianalisis  dengan  menggunakan algoritma Apriori menjadi  fokus  penelitian,  dengan tujuan  memberikan  wawasan  baru  yang  dapat dimanfaatkan  oleh  pemilik  toko.  Pada  penelitian  ini, penulis  menggunakan  algoritma Apriori ,  yang merupakan  algoritma  yang  sangat  dikenal  dalam bidang  data  mining  untuk  mendapatkan  frequent
itemset  guna  aturan  asosiasi.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi  barang-barang  yang  sering dibeli  bersama  oleh  pelanggan.  Data  penjualan  yang dianalisis melibatkan periode dari Januari 2022 hingga Juni  2022.  Dari  hasil  penelitian  atas  300  transaksi penjualan selama periode tersebut, dengan membandingkan  minimal  transaksi  sebanyak  15  atau minimal support 5%,  dan  minimal confidence 40%, serta  minimal  transaksi  sebanyak  12  atau  minimal support 4%, dan minimal confidence 30%, ditemukan asosiasi  final  yang  lebih  signifikan  pada  kondisi minimal  transaksi  12  atau  minimal support 4%,  dan minimal confidence 30%.
Menyikapi pertumbuhan pesat industri Café/Restoran  di  Indonesia,  terlihat  bahwa  banyak Café/Restoran baru bermunculan dengan menawarkan desain  interior  menarik  dan  suasana  nyaman  untuk kumpul  bersama  keluarga  dan  sahabat.  Kondisi persaingan  yang  tinggi  di  bisnis  Café/Restoran mendorong  pengembang  untuk  mencari  strategi peningkatan penjualan, salah satunya dengan memanfaatkan  data  transaksi  melalui  Data  Mining. Data  Mining  adalah  proses  ekstraksi  informasi  dari kumpulan  data  menggunakan  algoritma  dan  teknik dari bidang statistik, mesin pembelajaran, dan sistem manajemen database. Dalam penelitian ini, diterapkan metode  data  mining  asosiasi  pada  pola  transaksi menggunakan metode Apriori [6].
Metode  data  mining  menggunakan  algoritma Apriori diaplikasikan  untuk  merekomendasikan produk kepada pelanggan. Penelitian ini menggunakan algoritma Apriori pada  dataset  yang  terdiri  dari  data histori  transaksi.  Tahapan  penelitian  mencakup pengumpulan data, prapemrosesan data, analisis pola frekuensi  tertinggi  dengan  menggunakan  algoritme Apriori ,  pembentukan  pola  association  rule,  dan pengujian  hasil  eksperimen.  Penerapan  association rule dengan algoritme Apriori memberikan kelebihan pada  sederhananya  dan  kemampuannya  menangani data  besar,  sehingga  lebih  mudah  digunakan  secara praktis oleh perusahaan dengan keterbatasan kemampuan pengolahan data [7].
Fokus penelitian  ini  adalah untuk  mengevaluasi dampak  langsung  dan  tidak  langsung  dari  kualitas jaringan,  harga,  dan  promosi  terhadap  keputusan pembelian  paket  data  XL  Axiata  melalui  minat  beli sebagai  variabel  intervening  di  Kabupaten  Jember. Populasi  penelitian  melibatkan  masyarakat  yang pernah  menggunakan  layanan  XL  Axiata  di  Jember, dengan  sampel  sebanyak  50  responden  yang  dipilih menggunakan  metode Non  Probability Sampling, yakni  Accidental  Sampling.  Analisis  data  dilakukan dengan menggunakan analisis jalur dengan dukungan SPSS 25. Proses analisis data melibatkan uji instrumen data (uji validitas dan uji reliabilitas), uji asumsi klasik (uji  normalitas,  uji  multikolinearitas,  dan  uji heteroskedastisitas),  uji  Sobel,  koefisien  determinasi, serta  uji  t  dan  uji  F.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  terdapat  pengaruh  langsung  variabel  kualitas jaringan terhadap minat beli, sementara variabel harga
dan  promosi  tidak  berpengaruh  langsung  terhadap minat  beli.  Dalam  konteks  keputusan  pembelian, terdapat  pengaruh  langsung  variabel  minat  beli terhadap  keputusan  pembelian,  sementara  kualitas jaringan,  harga,  dan  promosi  tidak  berpengaruh langsung.  Pengaruh  tidak  langsung  variabel  kualitas jaringan  terhadap  keputusan  pembelian  dinyatakan melalui minat beli, sedangkan harga dan promosi tidak memiliki pengaruh tidak langsung terhadap keputusan pembelian melalui minat beli [8].
Algoritma Apriori ,  sebagai  algoritma  klasik dalam  bidang  data  mining,  digunakan  untuk memungkinkan  komputer  memahami  aturan  asosiasi dan  mengidentifikasi  pola  hubungan  antar  satu  atau lebih item dalam dataset [9].
Algoritma  yang  pertama  kali  diperkenalkan adalah  Algoritma  AIS,  yang  kemudian  diikuti  oleh peningkatan  kinerja  memori  melalui  algoritma Apriori .  Penggunaan  algoritma Apriori menjadi penting dalam menemukan pola aturan asosiasi, yang merupakan  metode  data  mining  untuk  mencari kesamaan  pola  pada  data  transaksi  atau  item  yang sering  muncul.  Proses  algoritma Apriori melibatkan beberapa  tahap,  termasuk  menentukan  minimum support , confidence ,  dan  kandidat  itemset.  Proses tersebut  berlanjut  hingga  ditemukan  pola  yang memenuhi  kriteria support dan confidence dari  nilai ambang  batas  minimal.  Meskipun  sebagian  besar algoritma  untuk  menemukan  pola  aturan  asosiasi berasal  dari  algoritma Apriori dan  berkembang menjadi  seri Apriori ,  terdapat  dua  hambatan  yang perlu  diatasi.  Salah  satu  hambatan  adalah  proses pembuatan kandidat yang kompleks, yang memerlukan  waktu,  ruang,  dan  memori  yang signifikan [10].

## 2.1. Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Penemuan  Pengetahuan  dalam  Basis  Data (Knowledge Discovery in Database/KDD) didefinisikan  sebagai  suatu  sistem  yang  bertujuan untuk  mengeksplorasi  informasi  dari  database  yang tersedia. Database ini berisi tabel-tabel yang memiliki keterkaitan  antara  satu  dengan  yang  lain.  Informasi yang  berhasil  ditemukan  dalam  database  tersebut diubah  menjadi  suatu  basis  pengetahuan (knowledge base), yang  selanjutnya  digunakan  sebagai  landasan pertimbangan  dalam  proses  pengambilan  keputusan. KDD dan data mining bekerjasama untuk mengintegrasikan  informasi  berdasarkan  kebutuhan pihak-pihak  yang  terlibat,  sesuai  dengan  kondisi- kondisi  tertentu,  dengan  tujuan  menguraikan  operasi penambangan informasi yang memiliki potensi namun belum  teridentifikasi  dalam  basis  data  yang  berskala besar.  Meskipun  KDD  dan  data  mining  memiliki konsep yang berbeda, keduanya memiliki keterkaitan yang  erat,  dan  bahkan  salah  satu  tahapan  hierarki dalam prosedur KDD adalah data mining [11].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  proses  yang menggunakan  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstrak serta mengidentifikasi  informasi  yang  berguna  dan pengetahuan  terkait  dari  basis  data  yang  besar.  Data mining  dapat  diartikan  sebagai  suatu  proses  analisis data  yang  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode. Data Mining tidak hanya berkaitan dengan pengumpulan data, melainkan juga mencakup analisis dan  prediksi  informasi  yang  diinginkan.  Data  yang terkumpul disimpan dalam database, kemudian diolah agar  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan dalam melihat informasi yang diperlukan [12].
2.3. Association Rules Mining Analisis  asosiasi,  atau association  rule  mining , merupakan  suatu  teknik  dalam  data  mining  yang bertujuan untuk menemukan aturan terkait kombinasi item. Salah satu tahapan kunci dalam analisis asosiasi yang  menarik  perhatian  sejumlah  peneliti  adalah identifikasi pola frekuensi tinggi atau frequent pattern mining. Dua  metrik  utama  yang  digunakan  untuk menilai  kebermaknaan  suatu  asosiasi  adalah support dan confidence . Support ,  atau  nilai  penunjang, mengindikasikan  persentase  kombinasi  item  dalam database,  sementara confidence ,  atau  nilai  kepastian, mencerminkan sejauh mana hubungan yang kuat antar item-item dalam aturan asosiasi tersebut [13].

## 2.4. Algoritma Apriori
Algoritma Apriori merupakan  suatu  algoritma dasar  yang  diajukan  oleh  Agrawal  &  Srikant  pada tahun  1994  untuk  mengidentifikasi  frequent  itemsets dalam  aturan  asosiasi Boolean .  Algoritma Apriori termasuk  dalam  jenis  aturan  asosiasi  pada  Data Mining.  Aturan  yang  menyatakan  hubungan  asosiasi antara beberapa atribut sering disebut sebagai analisis afinitas  atau  analisis  keranjang  belanja.  Analisis asosiasi  atau association  rule  mining adalah  teknik Data  Mining  yang  digunakan  untuk  menemukan aturan kombinasi item [14].

## 2.5. Rapid Miner
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  yang dirancang oleh Dr. Markus Hofmann dari Institute of Technologi  Blanchardstown  dan  Ralf  Klinkenberg dari  rapid-i.com.  Dengan  antarmuka  pengguna berbasis grafis ( Graphical User Interface atau GUI ), RapidMiner mempermudah pengguna dalam menggunakan  fungsionalitas  perangkat  lunak  ini. Selain itu, RapidMiner adalah perangkat lunak sumber terbuka (open  source) ,  memungkinkan  pengguna untuk  mengakses  dan  memodifikasi  kode  sumber sesuai  kebutuhan  mereka.  RapidMiner  berfungsi sebagai solusi untuk analisis data mining, text mining, dan analisis prediksi. Dengan menggunakan berbagai teknik  deskriptif  dan  prediktif,  perangkat  lunak  ini memberikan  wawasan  yang  mendalam  kepada pengguna, membantu mereka dalam proses
pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik.  Dengan demikian, RapidMiner menjadi alat yang berdaya guna dalam menjalankan tugas analisis data yang kompleks [3].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  langkah-langkah atau  prosedur  yang  harus  dipilih  untuk  menjalankan suatu penelitian. Dalam konteks penelitian ini, metode yang  diterapkan  adalah Asssociation  Rules  Mining dengan  menggunakan  algoritma  apriori.  Algoritma apriori diaplikasikan pada dataset yang terdiri dari data histori  transaksi.  Tahapan  penelitian  mencakup pengumpulan data, prapemrosesan data, analisis pola frekuensi  tertinggi  menggunakan  algoritma  apriori, pembentukan  pola association  rule ,  dan  pengujian hasil eksperimen. Berikut adalah bagan dalam tahapan metode penelitian.
Gambar  1. Bagan Tahapan Penelitian
Dalam  menjalankan  suatu  penelitian,  proses penyelidikan  dilakukan  melalui  serangkaian  tahapan untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Berikut pembahasan  dari  bagan  tahapan  metode  penelitian diatas:

## 3.1. Tahap Perencanaan
Perencanaan  merupakan  langkah  awal  sebelum memulai  penelitian.  Perencanaan  terdiri  dari  empat perencanaan yaitu :
1.   Penentuan tujuan dari penelitian.
Maksud  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis data transaksi penjualan menggunakan metode Association Rules Mining.
2.   Mengidentifikasi Masalah Dalam penelitian ini, Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  belum diketahuinya pola pembelian paket kuota perdana di jaringan XL.
3.   Menentukan Batasan dari Masalah Penelitian Dalam  setiap  penelitian,  diperlukan  batasan masalah guna mencegah pembahasan yang terlalu meluas  dan  agar  fokus  pada  lingkup  penelitian yang telah ditentukan.
4.   Kajian Pustaka Untuk meraih referensi dari penelitian sebelumnya, dilakukan studi pustaka dan tinjauan literatur.

## 3.2. Tahap Pengumpulan Data
Dalam  proses  pengumpulan  data,  dilakukan pengajuan  surat  resmi  kepada  PT.  XL  Axiata  Tegal untuk  meminta  data  transaksi  penjualan  paket  kuota perdana  XL  Axiata  guna  keperluan  penelitian.  Data transaksi  yang  diperoleh  melibatkan  informasi transaksi selama bulan Agustus 2023.
3.3. Tahap Preprocessing Data Dalam  tahap preprocessing ini  terdapat  tiga tahapan yang akan dilakukan yaitu sebagai berikut : 1. Data Selection 2. Pre-processing 3. Transformasi
4. Data Mining
5. Evaluasi

## 3.4. Tahap Analisa dan Hasil
Setelah  semua  data  dikumpulkan, tahap analisis dimulai, di mana hal-hal berikut dilakukan: 1.   Proses Algoritma Apriori Algoritma apriori dilakukan menggunakan aplikasi alat bantu Rapid Miner. Nilai support dan confidance minimal ditentukan dengan
membandingkan nilai support dan confidance dari yang  tertinggi  hingga  yang  terendah.  Proses analisis  algoritma  apriori  terbagi  menjadi  dua tahap: melakukan analisis pola frekuensi tinggi dan pembuatan aturan asosiasi yang kuat.
2.   Hasil dan Pembahasan
Informasi  yang  diperoleh  dari  analisis  dalam penelitian  ini  berupa  hasil  dari  proses  algoritma apriori .  Hasil  tersebut  mencakup  pola  asosiasi pembelian paket kuota perdana XL Axiata.

## 3.5. Tahap Dokumentasi
Tahap  dokumentasi  dilaksanakan  sepanjang rangkaian penelitian, mulai dari fase awal hingga tahap akhir.  Hasil  akhir  dari  proses  dokumentasi  ini berwujud  laporan  yang  membahas  temuan  dan  hasil penelitian. Laporan tersebut kemudian akan diserahkan  untuk  pengujian  kembali  di  hadapan pembimbing  dan  penguji.  Agar  laporan  mencapai kualitas optimal, penulis melakukan studi pustaka dan berdiskusi secara berkala dengan pembimbing skripsi.

## 3.6. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  penulis  dalam penelitian adalah data sekunder, Data sekunder adalah informasi yang telah dikumpulkan oleh pihak lain atau untuk tujuan lain sebelumnya dan digunakan kembali
untuk  keperluan  analisis  maupun  penelitian.  Data Transaksi  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini bersumber dari PT. XL Axiata Tegal. Meskipun data ini  tidak  secara  resmi  dipublikasikan  dalam  bentuk laporan atau publikasi online, penulis memperolehnya melalui  kolaborasi  dan  permintaan  khusus  kepada Staff  Bagian  Administrasi.  Data  tersebut  mencakup informasi tentang data transaksi pembelian paket kuota perdana pelanggan XL.

## 3.7. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  mencakup keseluruhan  pembeli  paket  kuota  perdana  pelanggan XL, yang diperoleh langsung dari bagian administrasi PT. XL Axiata Tegal. Data transaksi tersebut meliputi data transaksi pada bulan Agustus 2023. Populasi ini mencakup  semua  pelanggan  Xl  yaitu  dari  outlet  atau konter. Sampel terdiri dari jumlah transaksi pembelian pelanggan  yang  dilakukan  selama  periode  satu  bulan yaitu  pada  bulan  Agustus  2023.  Setiap  transaksi memiliki  informasi  seperti Region,  Order  Time, Product  ID,  Product  Name,  Brand,  Total  Product, Outlet ID, Outlet Name Sampel ini diambil secara acak dari basis data transaksi lengkap PT. XL Axiata Tegal.

## 3.8. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  didalam  penelitian dilakukan dengan observasi dimana penulis memberikan  surat  resmi  terkait  izin  meminta  data transaksi pada departemen administrasi PT.XL Axiata Tegal dengan mengunjungi PT. XL Axiata Tegal yang berlokasi  Jl.  Jendral  Ahmad  Yani  176-A  RT  006/01, Mintaragen, Tegal Timur, Kota Tegal, dan melakukan izin  untuk  kolaborasi  terkait  penggunaan  data  untuk kepentingan penelitian.

## 3.9. Teknik Anlisis Data
Dalam  penelitian ini  penulis  melakukan praproses  data,  termasuk  membersihkan  data, mengilangkan data yang tidak relevan, dan mengubah format data kedalam format yang sesuai untuk analisis asosiasi.  Teknik  analisis  dataset  pada  penelitian  ini menggunakan tahapan proses Knowledge Discovery in Databases (KDD)  yang  terdiri  dari  Data, Selection, Preproseccing, Transformation, Data Mining, Evaluation.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Data  dalam  penelitian  ini  berupa  data  transaksi dalam  bentuk  file  excel  yang  diperoleh  dari Departemen Administrasi PT. XL Axiata Tegal. Pada periode  1  bulan  yaitu  pada  bulan  Agustus  2023. Jumlah dataset sebanyak 22.121 transaksi, yang terdiri dari  atribut  sebagai  berikut, Region,  Order  Time, Product  ID,  Product  Name,  Brand,  Total  Product, Outlet  ID,  Outlet  Name seperti  yang  terlihat  pada gambar dibawah ini.
Gambar  2. Data Histori Transaksi Bulan Agustus 2023 PT. XL Axiata Tegal

## 4.2. Data Selection

## Tabel 1. Data Transaksi Pada Tahap Selection
Outlet ID Product Name/Denom 5124468 VC Xtra Combo Flex S 5124468 VC Xtra Combo Flex M 5124468 VC Xtra Combo Flex L 5872250 SP 7K FLEX XL 5872250 SP 7K FLEX S … … 1072 Xtra Hotrod Special XL, 7hr (Voucher - D)
Sehingga  diperoleh  dataset  setelah  proses pembersihan pada Microsoft Excel dengan membuang data duplikat, dataset menjadi 1072 transaksi. Setelah dataset sudah dalam tahap cleaning sesuai yang akan digunakan  dalam  pemrosesan  rapidminer,  dataset perlu di filter kembali untuk memudahkan pemilihan atribut  oleh  karena  itu  digunakan  operator Select Attribute pada rapidminer.

## 4.3. Pre-Processing
Sebelum  melangkah  ke  proses  ini,  peneliti menganalisis apakah atribut pada dataset yang dipilih memiliki nilai yang hilang atau tidak, serta apakah data tersebut  konsisten  atau  tidak.  Berdasarkan  hasil statistik dataset, terlihat bahwa tidak ada atribut yang memiliki  nilai  yang  hilang.  Untuk  memeriksa konsistensi dataset, dilakukan pemeriksaan per-record secara  langsung,  yang  menunjukkan  bahwa  dataset memiliki data yang konsisten terhadap nilainya.
No Region Order Time Product ID Product Name Bran d Total Produc t Outlet ID Outlet Name 1 CENTRA
L 23/8/0 7 230700105
1 VC Xtra
Combo Flex S XL 43 5124468 DUKUHTURI AWANG CELL 2 CENTRA
L 23/8/7 230700105
0 VC Xtra
Combo Flex M XL 9 5124468 DUKUHTURI
AWANG CELL
3 CENTRA
L 23/8/7 230700104
9 VC Xtra Combo Flex L XL 6 5124468 DUKUHTURI AWANG CELL
4 CENTRA
L 23/8/7 230700104 5 VC HOTROD XL 12GB 7D – VC DIGITAL XL 9 5124468 DUKUHTURI AWANG CELL 5 CENTRA
L 23/8/7 230700104
7 VC HOTROD
S 2.5GB 7D –
VC DIGITAL XL 27 5124468 DUKUHTURI AWANG CELL
6 CENTRA
L 23/8/7 230700104 8 VC HOTROD
M 6.5GB 7D – VC DIGITAL XL 15 5124468 DUKUHTURI AWANG CELL
7 CENTRA L 23/8/7 230700104 6 VC HOTROD M 4GB 7D – VC DIGITAL XL 21 5124468 DUKUHTURI AWANG CELL 8 CENTRA
L 23/8/7 230700105 2 VC Xtra Combo Flex
S+ XL 6 5124468 DUKUHTURI
AWANG CELL
9 CENTRA
L 23/8/7 230700166 6 SP 7K FLEX XL XL 1 5124450 DUKUHTURI
G CELLULAR … … … … … … … … …
Gambar  3. Data Transaksi Pada Proses Pre- Processing
4.4. Transformation
Dari proses pada rapidminer dengan menggunakan  operator  numerical  to  binominal dihasilkan data yang positif bernilai true dan data yang negatif bernilai false . Hasil dari operator numerical to binominal dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar  4. Hasil dari Operator Numerical To Binominal Pada Rapidminer
Pada  dataset  diatas  masih  diperlukan  operator remap binominals untuk mengubah nilai false dan true menjadi  nilai  1  dan  0  untuk  memudahkan  dalam pemrosesan  pada  rapidminer  sehingga  dataset  dapat dibaca dan dimengerti oleh rapidminer.
Gambar  5. Tahap Transformasion Pada Rapidminer

## 4.5. Data Mining
Dalam  konteks Association  Rules  Mining ,  nilai support dan  nilai confidence dihitung  menggunakan rumus-rumus berikut : 1. Support . Support mengukur  seberapa  sering  suatu  itemset muncul dalam dataset.

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑥
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝑥 ) 𝑋 100%
(1)
2. Confidence Berikut adalah rumus dari nilai confidence .
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐶𝑜𝑛𝑓( 𝑋 → 𝑌 )
= 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝑋 ∪ 𝑌 ) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝑋) 𝑋 100% (2)
Penulis  kemudian  menentukan  nilai  threshold (ambang  batas)  untuk support dan confidence yaitu memiliki  ketentuan support minimal  30%  dan confidence minimal  60%.  Dimana  setelah  dilakukan perhitungan  manual  dengan  Ms.  Excel  telah ditemukan nilai rata rata dari seluruh jenis paket kuota perdana  pada  transaksi  yaitu  sebesar  30%,  dalam aturan  asoasisi  nilai support atau  pendukung  harus akurat agar didapatkan hasil terbaik. Sedangkan nilai confidence dengan minimal 60% ditentukan dari hasil percobaan  beberapa  kali  pada  data  yang  digunakan termasuk penentuan minimal support.
Hasil penelitian menggunakan algoritma Apriori dengan  perhitungan  pada  Ms.  Excel  menunjukkan hasil dengan syarat minimum support sebesar 30% dan minimum confidence sebesar  60%.  Aturan  asosiasi tertinggi yang terbentuk sesuai dengan ketentuan nilai minimum support dan  minimum confidence dapat ditemukan pada tabel 2.
Tabel 2. Aturan Asosiasi yang Terbentuk No Product Name Sup port Confi dence 1 PV Hotrod Special S (2.5 GB) PV FLEX M 9GB 36% 60% 2 PV Hotrod Special S (2.5 GB) PV Hotrod Special M (4 GB) 41% 69% 3 PV Hotrod Special M (4 GB) PV FLEX M 9GB 30% 69% 4 PV FLEX M 9GB PV Hotrod Special M (4 GB) 30% 76% 5 PV FLEX S 3.5GB PV Hotrod Special S (2.5 GB) 33% 88% 6 PV FLEX M 9GB PV Hotrod Special S (2.5 GB) 36% 90% 7 PV Hotrod Special M (4 GB) PV Hotrod Special S (2.5 GB) 41% 93%
Berikut rule yang  terbentuk  dari  perhitungan manual menggunakan Ms. Excel.
1. Jika  pelanggan  membeli  PV  Hotrod  Special  M (4GB)  maka  akan  membeli  juga  paket  kuota perdana  PV  Hotrod  Special  S  (2.5  GB)  secara bersamaan dengan nilai support 39% confidence sebesar 93%
2. Jika pelanggan membeli paket kuota perdana PV FLEX  M  9GB  maka  akan  membeli  juga  PV Hotrod  Special  S  (2.5GB)  secara  bersamaan dengan  nilai support 36%  dan  nilai confidence sebesar 90%.
3. Jika  pelanggan  membeli  PV  FLEX  M  3.5  GB maka  akan  membeli  juga  PV  Hotrod  Special  S (2.5GB)  secara  bersamaan  dengan  nilai support
33% dan confidence sebesar 88%.
4. Jika pelanggan membeli PV FLEX M GB maka akan membeli juga PV Hotrod Special M (4GB) secara bersamaan dengan nilai support 30% dan nilai confidence 76%.
5. Jika  pelanggan  membeli  PV  Hotrod  Special  M (4GB)  maka  akan  membeli  juga  PV  FLEX  M 9GB secara bersamaan dengan nilai support 30% dan nilai confidence 69%
6. Jika  pelanggan  membeli  PV  Hotrod  Special  S (2.5  GB)  maka  akan  membeli  juga  PV  Hotrod Special M (4GB) secara bersamaan dengan nilai support 41% dan nilai confidence 69%
7. Jika  pelanggan  PV  Hotrod  Special  S  (2.5  GB) maka  akan  membeli  juga  PV  FLEX  M  9GB secara bersamaan dengan nilai support 36% dan nilai confidence 60%
Dalam  perhitungan  menggunakan  Ms  Excel, belum  ada  validasi  terhadap  akurasi  perhitungan manual.  Guna  memastikan  keakuratan  hasil,  penulis memanfaatkan  perangkat  lunak  bantu  RapidMiner untuk  menghitung  nilai support dan  nilai confidence pada data transaksi. Hasilnya akan diimplementasikan melalui  metode Association  Rules  Mining dengan menggunakan  algoritma Apriori dan  algoritma  FP- Growth.  desain  operator  model  dapat  dilihat  pada Gambar
Gambar  6. Desain Operator Pada Rapidminer
Karena  dataset  masih  berupa  file  excel  maka digunakan  operator  read  excel  agar  data  terbaca, selanjutnya  operator  yang  digunakan  adalah select attribute dalam  operator select  attribute fungsinya adalah  untuk  memilih  atribut    ID  dan  Item  yang diikutkan  dalam  perhitungan.  Setelah  tahap select attribute , digunakan operator numerical to binominal yang berfungsi untuk mengubah format nilai numeric menjadi binominal agar dapat dibaca oleh rapidminer. Kemudian setelah mengubah numerical ke binominal kemudian digunakan operator remap binominals untuk mengubah nilai true adalah bernilai 1 dan nilai dengan false akan    diubah  menjadi  nilai  0,  karena  dataset sudah  tidak  memiliki  nilai  missing  maka  penulis langsung  pada  tahap  implementasi  algoritma apriori dan algoritma Fp-Growth sebagai perbandingan hasil . Adapun  hasil  dari  desain  operator  dalam  rapidminer adalah  berupa  graph  dan  description  hasil  dari
algoritma apriori dan fp-growth . Berikut adalah hasil implementasi dengan operator dari proses rapidminer.
Gambar  7. Graph Algoritma Apriori
Dari  hasil  graph  pada  gambar  7.  Dapat  dilihat bahwa penerapan algoritma apriori pada data tansaksi paket  kuota  perdana  dengan  menggunakan  metode association  rules  mining menghasilkan  7  rule  atau aturan yang terbentuk. Jenis paket kuota perdana pada graph  juga  menunjukan  bahwa  jenis  paket  kuota perdana  tersebut  paling  banyak  mendominasi, sehingga dapat diketahui jenis paket kuota perdana apa saja  yang  banyak  peminatnya.  Hasil  dari rule yang terbentuk dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar  8. Description Hasil Pada Rapidminer
Berdasarkan hasil yang didapat  dari graph dan description menunjukan hasil yang sama yaitu asosiasi tertinggi    item  yang  paling  kuat  dengan  nilai confidence tertinggi  adalah  yang  pertama  jika pelanggan membeli PV Hotrod Special M (4GB) maka akan  membeli  juga  paket  kuota  perdana  PV  Hotrod Special  S  (2.5  GB)  secara  bersamaan  dengan  nilai pendukung  39%  dan confidence sebesar  93%  dan aturan  asosiasi  terendah  adalah  Jika  pelanggan  PV Hotrod  Special  S  (2.5  GB)  maka  akan  membeli  juga PV  FLEX  M  9GB  secara  bersamaan  dengan  nilai support 36% dan nilai confidence 60%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari penelitian yang telah dilakukan oleh penulis dengan penerapan algoritma apriori dalam asssociation  rules  mining,  maka  dapat  disimpulkan untuk menjawab rumusan masalah terkait analisis pola peembelian  paket  kuota  perdana  adalah  jenis  paket kuota  perdana  yang  paling  sering  dibeli  oleh pelanggan adalah paket kuota perdana dengan jumlah transaksi  terbanyak  yaitu  PV  Hotrod  Special  S  (2.5 GB) dengan nilai support atau nilai pendukung sebesar 60%. Dan dilanjutkan dengan pembelian paket kuota perdana  yang  paling  banyak  dibeli  kedua  adalah  PV
Hotrod Special M (4 GB) dengan nilai support sebesar 44%, dan jenis paket kuot aperdana ketiga yang paling banyak dibeli oleh pelanggan adalah PV FLEX M 9GB dengan nilai support sebesar 40%. Adapun saran dari penulis  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  analisis dapat  dikembangkan  dengan  metode  dan  algoritma yang lain seperti algoritma eclat , atau algoritma yang lain,  pengujian  hasil  dari  algorima apriori dapat menggunakan  software  lain  seperti  weka,  tanagra. Dalam  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan pembuatan aplikasi agar lebih mudah menganalisisnya
DAFTAR PUSTAKA [1]  K.
Sutarsih,Tri ; Maharani, “Statistik Telekomunikasi Indonesia 2022,” BPS- Statisctics Indonesia , 2022. https://www.bps.go.id/id/publication/2023/08/31
/131385d0253c6aae7c7a59fa/statistik- telekomunikasi-indonesia-2022.html
[2]  U. Baetulloh, A. I. Gufroni, and R. -, “Penerapan Metode  Association  Rule  Mining  Pada  Data Transaksi  Penjualan  Produk  Kartu  Perdana Kuota Internet Menggunakan Algoritma Apriori,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 173–188, 2019, doi: 10.24176/simet.v10i1.2890.
[3]  M.  A.  M.  Afdal  and  M.  Rosadi,  “Penerapan Association  Rule  Mining  Untuk  Analisis Penempatan  Tata  Letak  Buku  Di  Perpustakaan Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J.  Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 99, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7379.
[4]  K.  Erwansyah,  B.  Andika,  and  R.  Gunawan, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Asosiasi  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada  Toko  Avis  Mobile,” J-SISKO  TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p. 148, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2628.
[5]  D.  Anggraini,  U.  P.  Sanjaya,  and  I.  A.  Sa’ida, “Analisis  Penerapan  Metode  Association  Rule Mining  Untuk  Transaksi  Penjualan  di  Toko Bangunan Dengan Algoritma Apriori,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 5, no. 2, pp. 124–138, 2022, doi:
10.31598/sintechjournal.v5i2.1193.
[6]  N. Syahputri, “Penerapan Data Mining Asosiasi pada Pola Transaksi dengan Metode Apriori,” J.
Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  4,  no.  2, pp.  728–736,  2020,  [Online].  Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/ article/view/345/324
[7]  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.
[8]  S. H. Maslahah, H. Sulaksono, and H. F. Yusuf, “Pengaruh  Kualitas  Jaringan,  Harga  Dan Promosi  Terhadap  Keputusan  Pembelian  Paket Data  Xl  Axiata  Melalui  Minat  Beli  Sebagai Variabel Intervening (Studi Kasus: Pengguna Xl Axiata Di Kabupaten Jember),” JMBI  J. Manaj. Bisnis dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 69–79, 2022, doi: 10.31967/prodimanajemen.v2i1.545.
[9]  H.  Kusumo,  E.  Sediyono,  and  M.  Marwata, “Analisis  Algoritma  Apriori  untuk  Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi,” Walisongo J.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  49,  2019,  doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.4000.
[10]  W.  Tjahjo  Saputro,  M.  J.  Hamid,  and  Murhadi, “Algoritma  Apriori  Untuk  Menemukan  Pola Aturan Asosiasi,” J. INTEK , vol. 3, no. 1, pp. 9– 16,
2020, [Online]. Available:
http://jurnal.umpwr.ac.id/index.php/intek/article /download/167/53
[11]  N. Situmorang and G. Sirait, “Jurnal Comasie,” Comasie , vol. 6, no. 2, pp. 107–118, 2020.
[12]  Oon  Wira  Yuda,  Darmawan  Tuti,  Lim  Sheih Yee,  and  Susanti,  “Penerapan  Penerapan  Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Random Forest,” SATIN  -  Sains  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  8, no. 2, pp. 122–131, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.885.
[13]  R.  Randy,  “Penerapan  Data  Mining  untuk Menentukan  Promosi  Penjualan  Menggunakan Metode  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Coffe Shop  Kopi  Bonjera  Jakarta),”  vol.  1,  no.  6,  pp. 1522–1531, 2023, [Online]. Available: https://repository.unpam.ac.id/11032/
[14]  T. Tukino, “Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada  PT  Indoritel  Makmur  Internasional  Tbk Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” J. Desain Dan Anal. Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 75– 83, 2023, doi: 10.58520/jddat.v2i1.23.