## IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN SEPRAI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Rika Widya Perdana 1 , Rozi Meri 2
1 Program Studi Teknik  Komputer, AMIK Kosgoro, Jln.RSDK No.340 Koto Panjang
2 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Kosgoro, Jln.RSDK No.340 Koto Panjang Telp (0755) 3230364 Kota Solok, Sumatra Barat email: 1 rikaperdana9@gmail.com , 2 rozimeri88@gmail.com

## Abstract
Sales  of  sheets  are  one  of  the  biggest  revenues  in  selling  H.  Manti  products.  The  problem  in  this research is the lack of understanding and archives in managing sales data so that errors often occur in ordering when customers order goods that are not available. The purpose of this research is to help H. Manti in archiving the data of the goods that are most in demand so that when the goods are ordered, the goods are always ready at the H. Manti store. The method for completing this research uses the a priori method with the working principle of determining the calculation of the support value and confidence value according to the minimum support value and the minimum value that has been determined to obtain the final result of the association rule. Of the 7 brands of bed sheets, namely My love, Divalinen, california, Illusion, Dilux kintakun, Raline, Laddy Rose For 10 Months From June 2022 to March 2023. With research results, customers buy the most My love sheets as much as 70%, Divalinen sheets 70%, california sheets 60%, illusion sheets 60% and dlux kintakun sheets 30%. This research can be used as a basis for reference for sales of bed sheets at the H. Manti store.
Keywords: Sales, Sheets, Data Mining, Apriori Algorithm, Association Rule

## Abstrak
Penjualan  seprai  merupakan  salah  satu  penghasilan  terbesar  dalam  penjualan  produk  H.  Manti. Permasalahan dalam penelitian ini yaitu kurangnya pamahaman dan arsip dalam mengelola data penjulan sehingga sering terjadi kesalahan dalam pemesan disaat pelanggan memesan barang tidak tersedit.  Tujuan  penelitian ini  membantu  pihka  H.  Manti  dalam  mengarsip  data data  data  barang yang paling diminati sehingga saat barang dipesan, barang tersebut selalu ready di toko H. Manti. Metode  dalam  menyelesaiakan  penelitian  ini  menggunakan  metode  apriori  dengan  pinsip  kerja menentukan perhitungan nilai support dan nilai confidence sesuai dengan nilai minimum suppotr dan nilai minimun yang sudah ditentukan untuk memperoleh hasil akhir asossiction rule. Dari 7 merek seprei yaitu My love, Divalinen, california, Illusion, Dilux kintakun, Raline, Laddy Rose Selama 10 Bulan Dari Bulan Juni  2022 Sampai Bulan Maret 2023. Dengan hasil penelitian, pelanggan paling banyak  membeli seprai My  love  sebanyak  70%,  seprai  Divalinen  sebanyak  70%,  seprai california sebanyak  60%,  seprai  illusion  60%  dan  seprai  dlux  kintakun  sebanyak  30%.  Penelitian  ini  dapat dijadikan sebagai landasan untuk acuan penjualan seprai seprai pada toko H.Manti.
Kata kunci : Penjualan, Seprai, Data Mining, Algoritma Apriori, Association Rule

## 1. PENDAHULUAN
Toko  H.Manti    berdiri  sejak  tahun  1985 yang berlokasi di Lantai II Blok A Pasar Raya Kota  Solok.  Pada  tahun  2018  toko  ini membuka cabang baru yang berada di  Depan Mesjid Agung Almuhsinin Kota Solok. Toko
ini menjual berbagai kebutuhan rumah tangga, seperti seprai, bedcover, selimut dan kebutuhan rumah tangga lainnya. Untuk tahun ini  toko H.Manti ingin meningkatkan penjualan  barang  dagangannya  khususnya seprai.  Untuk  meningkatkan  penjualannya, maka  toko  ini  ingin  memanfaatkan  data transkasi  untuk  melihat  produk  seprai  mana
yang paling diminati oleh pelanggan toko ini. Stok  barang  juga  harus  disediakan  untuk menjaga  agar  bisa  memenuhi  kebutuhan barang  untuk pelanggan, dan agar pelanggan selalu  mendapatkan  barang  yang  mereka inginkan.
Agar  kendala  di  atas  tidak  terjadi,  maka dibutuhkan sebuah metode agar transaksi yang dilakukan  pada  toko  ini  bisa  menghasilkan sebuah  informasi,  seprai  mana  yang  banyak disukai  oleh  pelanggan.  Data  transaksi penjualan  yang  dilakukan  bisa  digunakan dengan  pengolahan  data  sehingga  data tersebebut  menghasilkan  sebuah    informasi yang  baru  dengan  memakai  Data  Mining menggunakan metode Algoritma Apriori . Data  mining  merupakan  sebuah  database yang  tersembunyi  yang  sering  dipakai  untuk menemukan  sebuah  pengetahuan  Data  yang sangat banyak sehingga telah terjadi penumpukkan  yang  didalmnnya  itemukan sebuah  pengetahuan  juga  merupakn  sebuah data mining(Setiyani et al., 2020)(Zai, 2022). Suatu  data  yang  besar  yang  melakukan  suatu proses  untuk  menghasilkan  sebuah  informasi yang bermanfaat(Gaol et al., 2019)(Purwadi et al., 2019) . Data mining merupakan gabungan informasi  yang  diambil  dari  sebuah  database yang  besar  yang  menggabungkan  pola, statistik, database serta visualisasi dari sebuah informasi  (Yuli  Mardi,  2019).  Data  mining merupakan  gabungan  dari  beberapa  disiplin ilmu yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik,  database,  dan  visualisasi  untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar (Syahriani, 2022).
Ada  beberapa  pembagian  metode  data mining  berikut  yang  bisa  ketahui.  1. Klasifikasi. Klasiikasi merupakan pengkalsifikasian  sampel  yang  diinginkan yang  menghasilkan  kelas  label  yang  dapat membantu  orang  dalam  menentukan  tipe analisis  data(Fratiwi  et  al.,  2021).  2. Association , merupakan penentuan suatu data set yang didalamnya terdapat  suatu prosedur yang  menghubungkan  antar  data(Wu  et  al.,
2021) 3. Clustering , adalah suatu pengelompokkan  data  yang  dilakukan  agar bisa  digunakan  untuk  algoritm.  (Astuti, 2019)(Pratiwi  et  al.,  2022)(Lestari  et  al., 2022)4. Regression ,  sebuah  analisa  yang mempengaruhi  variabel bebas an variabel tiak bebeas  (Sholeh  et  al.,  2023).  5.  Forecasting,
apa  yang  terjadi  dimasa  depan  dapat diprediksi,  berpa  produk  yang  akan  ijual dimasa depan juga dapat diprediksi (Ramadhan  &  Santosa,  2021)    6.  Sequence, metode  yang  memiliki  tujuan  mendapaktkan data-data dengan memperhatikan urutan item - item  yang  kemunculannya  secara  bersama sama    7.  Deskripsi,  merupakan  penggalian serta  pengumpulan  daya  yang  banyak  yang akan  digunakan  untuk  data  mining  (Purba  et al., 2019).
Algoritma  apriori,  yaitu  asosiasi  yang terdapat pada salah satu data mining yang pada saah  satu  asosiasinya  menerangkan  atribut yang sering dikatakan senagai affinity analysis (Harahap  &  Sulindawaty,  2020).  Algoritma apriori juga merupakan hubungan yang terjadi antara  asosiatif  suatu  kombinasi  item    dalam algoritma  pengambilan  data  (Mardiaha  & Yulia, 2021). Algoritma  Apriori adalah salah satu algoritma populer dalam data mining yang digunakan  untuk  menemukan  pola-pola asosiasi  dalam  kumpulan  data(Asmara  & Saputra,  2019).  Algoritma  ini  berguna  untuk menemukan  korelasi  antara  item-item  dalam dataset  transaksional,  seperti  penjualan  di toko(Prabowo  &  Ramdani,  2020).  Dengan algoritma Apriori, Anda dapat mengidentifikasi item-item yang sering dibeli bersamaan  atau  berhubungan  erat  dalam transaksi  penjualan(Br  Ginting,  2021)(Arifin, 2020).
Penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan dengan  data  mining  adalah  sebagai  berikut: yang pertama penerapan data mining algoritma apriori  dalam  sistem  informasi  penjualan dengan hasil penelitian bahwa penerapan data mining menggunakan algoritma apriori bahwa dari database yang terintegrasi bisa mengestrak sebuah informasi bahan bangunan yang sring dibeli konsumen . Kedua, Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Penjulan  Suku Cadang  Motor,  hasilnya  data  mining  dapat memudahkan  untuk  pengolahan  data  hasil transaksi  penjualan  suku  cadang  motor  pada bengkel candra motor, sehingga memudahkan penjual untuk mengetahui barang yang terjual (Mardiaha & Yulia, 2021). Ketiga, Penerapan Data  Mining  Dengan  Metode  Algoritma Apriori  Untuk  Menentukan  Pola  Pembelian Ikan  dengan  hasil  bahwa penggunaan  data mining bisa digunakan untuk mengetahui ikan mana  yang  paling  diminati  oleh  pelanggan (Studi  et  al.,  2019).  Keempat , Implementasi
Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam  Menentukan  Persedian  Barang  (Studi Kasus:  Toko  Sinar  Harahap),  dengan  hasil penelitian,  pengantisipasian  persedian  barang serta  barang  yang  banyak  terjual  bisa menggunakan  data  mining  algoritma  apriori (Mai et al., 2022).
Tujuan  penelitian  pada  kasus  ini  yaitu membantu pihak HJ manti dalam mempersiapkan  barang  barang  agar  selalu ready  stoke  supaya  disaat  planggan  membeli barang  barang  tersebut  barang  itu  selalu  ada tanpa  harus  memesan  ulang  ke  pihak distributor,  dan  mampu  dijadikan  sebagai acuan  dalam  melihat  barang  barang  apakah yang paling banyak dinikmati oleh pelanggan yang berbelanja di toko HJ manti.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk mendapatkan hasil penelitian yang bagus diperlukan sebuah metodelogi yang sistematis. Metodelogi yang ilakukan aalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
2.1 IDENTIFIKASI MASALAH
1. Kurangnya  Data  Penjualan :  Data mining  memerlukan  jumlah  data  yang cukup  besar  untuk  menghasilkan  pola atau asosiasi yang relevan.
2. Preprocessing  Data  yang  Tidak Memadai  : Sebelum  menggunakan algoritma  Apriori,  data  penjualan seprai harus melalui
tahap preprocessing  yang  tepat.  Jika  data tidak  bersih,  memiliki  kecacatan,  atau formatnya  tidak  sesuai,  hasil  analisis dari Apriori dapat terpengaruh negatif.
3. Keterbatasan  Algoritma  Apriori: Algoritma  Apriori  dapat  mengalami
masalah  ketika  jumlah  item  sheet dalam data terlalu besar, menyebabkan waktu eksekusi yang lama.
4. Tidak  Menemukan  Asosiasi  yang Bermakna: Data  mining  dengan
Apriori tidak selalu menjamin penemuan asosiasi yang bermakna. 5. Kesulitan  Menentukan  Parameter  : Penggunaan algoritma Apriori
memerlukan penentuan parameter seperti tingkat support dan confidence. Menentukan  nilai  yang  tepat  dapat menjadi  tugas  yang  menantang  dan berpengaruh pada hasil akhir.
6. Tidak  Mencakup  Faktor  Eksternal: Apriori hanya mengidentifikasi asosiasi  di  antara  item-item  yang  ada dalam data penjualan. Faktor eksternal seperti  musim,  tren  pasar,  atau perubahan ekonomi
mungkin berdampak  signifikan  pada  penjualan seprai, tetapi tidak akan terdeteksi oleh Apriori.
7. Overfitting atau Underfitting: Terkadang, hasil dari data mining bisa mengalami  overfitting  (terlalu  sesuai dengan data training) atau underfitting (terlalu sederhana untuk menggambarkan  kompleksitas  data) jika  tidak  ada  teknik  yang  tepat  untuk menangani masalah tersebut. 8. Kesalahan  Interpretasi: Kesalahan dalam interpretasi hasil analisis Apriori dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang salah atau tidak efektif dalam strategi penjualan seprai. 2.2 MENCARI SUMBER REFERENSI YANG BERSANGKUTAN Database Penelitian Ilmiah
dilakukan pencarian sumber rujukan yang sesuai  dengan  penelitian,  sumber  bacaan jurnal,  buku  terkait  implementasi  metode atau  algoritma  yang  digunakan  agar mendapatkan pedoman yang  jelas.

## 2.3 MENGUMPULKAN DATA
Teknik  pengumpulan  data  seperti wawancara,  observasi  dan  data  mentah yang  akan  di  olah  dan  dipindahkan kedalam  Item  Sheet  tentang  penjualan sprei.
2.4 ALGORITMA APRIORI
adalah sebagai solusi dalam menyelesaikan  permaslahan  penjualan pada penelitian ini

## 2.5 PENENTUAN  ATRIBUT  DAN KRITERIA
yang  akan  menjadi  input  variable dalam penelitian ini. 2.6 ASOSIASITION RULE DIGUNAKAN SEBAGAI
penentu  seberapa  sering  dua  atau lebih  item  set  muncul  secara  bersamaan. Proses utama yang dilakukan oleh Apriori untuk  menemukan  asosiasi  rule  adalah sebagai berikut:
1. Pencarian Itemset Frekuensi
Tinggi : Algoritma Apriori pertama- tama mengidentifikasi  item-item individu  yang  sering  muncul  dalam transaksi.  Itemset  frekuensi  tinggi adalah  item  atau  kombinasi  item yang melebihi batas frekuensi (support) yang ditentukan sebelumnya.  Misalnya,  jika  batas support  yang  ditentukan  adalah  0.5, maka  itemset  frekuensi  tinggi  harus muncul  dalam  setidaknya  50%
transaksi.
2. Penggabungan Itemset : Selanjutnya,  Apriori  akan  mencoba menggabungkan itemset-itemset
frekuensi  tinggi  untuk  membentuk itemset-itemset  yang  lebih  besar. Pada  langkah  ini,  Apriori  akan mencari itemset frekuensi tinggi yang memiliki elemen pertama yang sama, kemudian  menggabungkan  itemset tersebut  untuk  membentuk  itemset yang lebih besar.
3. Pengujian Support:
Setelah mendapatkan  itemset  yang  lebih besar,  Apriori  akan  menguji  apakah itemset  tersebut  memenuhi  batas support  yang  ditentukan.  Itemset yang  tidak  memenuhi  batas  support akan  dieliminasi  dari  perhitungan selanjutnya.
4. Generasi Aturan Asosiasi : Setelah mendapatkan semua itemset
frekuensi  tinggi,  langkah  terakhir adalah  menghasilkan  asosiasi  rule berdasarkan itemset-itemset tersebut. Aturan  asosiasi  dinyatakan  dalam bentuk  "Jika  A,  maka  B."  Aturan tersebut memiliki dua bagian: itemset A  disebut  sebagai  antecedent,  dan itemset B disebut sebagai consequent. Dalam aturan ini, support  dan  confidence  digunakan untuk  mengukur  tingkat  keterkaitan antara A dan B.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penelitian  ini  penulis  melakukan pengumpulan  data  penjualan  seprai  di  Toko H.Manti  dari  transaksi  transaksi  yang  pernah dilakukan. Dari hasil transaksi yang dikumpulkan  peneliti  mengambil  jumlah transaksi  selama  10  bulan  dari  bulan  juni sampai data transaksi penjulan maret. Data nya pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Penjualan Bulan Juni  Tahun 2022
No Nama Barang Jumlah 1 My Love 55 2 Diva Linen 90 3 California 70 4 Ilusion 75 5 Dilux Kintakun 60 6 Raline 50 7 Laddy Rose 50
Data  yang  digunakan  adalah  3  data  penjulan tertinggi,  pada  bulan  Juni  ini  data  yang digunakan  adalah  Diva  Linen,  Ilusion  dan California.
Tabel 2.  Penjualan Bulan Juli Tahun 2022
No Nama Barang Jumlah 1 My Love 85 2 Diva Linen 80 3 California 50 4 Ilusion 90 5 Dilux Kintakun 55 6 Raline 60 7 Laddy Rose 30
Data  yang  digunakan  adalah  3  data penjulan  tertinggi,  pada  bulan  Juli  ini  data yang  digunakan  adalah  Ilusion,  Diva  Linen, dan My Love.
Tabel 3. Penjualan Bulan Agustus Tahun2022
No  Nama Barang Jumlah 1 My Love 60 2 Diva Linen 90 3 California 85 4 Ilusion 70 5 Dilux Kintakun 70 6 Raline 80 7 Laddy Rose 55
Data  yang  digunakan  adalah  3  data penjulan tertinggi, pada bulan Agustus ini data yang digunakan adalah Diva Linen, California, dan Raline.
Tabel 4.Penjualan Bulan September Tahun 2022 No Nama Barang Jumlah 1 My Love 80 2 Diva Linen 95 3 California 50 4 Ilusion 60 5 Dilux Kintakun 70 6 Raline 55 7 Laddy Rose 60
Data  yang  digunakan  adalah  3  data penjulan  tertinggi,  pada  bulan  Septemer  ini data  yang  digunakan  adalah  Diva  Linen,  My
Love, dan Dilux Kintakun.
Tabel 5. Penjualan Bulan Oktober Tahun
2022 No Nama Barang Jumlah 1 My Love 80 2 Diva Linen 45 3 California 85 4 Ilusion 60 5 Dilux Kintakun 40 6 Raline 50 7 Laddy Rose 65
Data  yang  digunakan  adalah  3  data penjulan tertinggi, pada bulan Oktober ini data yang  digunakan  adalah  California,  My  Love, dan Laddy Rose.
Tabel 6. Penjualan Bulan November Tahun 2022 No  Nama Barang Jumlah 1 My Love 72 2 Diva Linen 50 3 California 70 4 Ilusion 68 5 Dilux Kintakun 40 6 Raline 35 7 Laddy Rose 20
Data  yang  digunakan  adalah  3  data penjulan  tertinggi,  pada  bulan  November  ini data  yang  digunakan  adalah  My  Love, California dan Ilusion.
Tabel 7. Penjualan Bulan Desember Tahun 2022 No Nama Barang Jumlah 1 My Love 40 2 Diva Linen 85 3 California 70 4 Ilusion 90 5 Dilux Kintakun 20 6 Raline 25 7 Laddy Rose 30
Data  yang  digunakan  adalah  3  data penjulan  tertinggi,  pada  bulan  Desember  ini data  yang  digunakan  adalah  Ilusion,  Diva Linen dan California.
Tabel 8. Penjualan Bulan Januari Tahun 2022
No Nama Barang Jumlah 1 My Love 85 2 Diva Linen 90 3 California 75
4 Ilusion 80 5 Dilux Kintakun 20 6 Raline 30 7 Laddy Rose 45
Data  yang  digunakan  adalah  3  data penjulan tertinggi, pada bulan Januari ini data yang digunakan adalah Diva Linen, My Love dan Ilusion.
Tabel 9. Penjualan Bulan Februari Tahun 2022 No  Nama Barang Jumlah 1 My Love 82 2 Diva Linen 86 3 California 75 4 Ilusion 85 5 Dilux Kintakun 55 6 Raline 81 7 Laddy Rose 70
Data  yang  digunakan  adalah  3  data penjulan tertinggi, pada bulan Februari ini data yang digunakan adalah Diva Linen, My Love dan Raline.
Tabel 10. Penjualan Bulan Maret Tahun2022
No Nama Barang Jumlah 1 My Love 95 2 Diva Linen 50 3 California 73 4 Ilusion 65 5 Dilux Kintakun 70 6 Raline 55 7 Laddy Rose 30
Data  yang  digunakan  adalah  3  data penjulan  tertinggi,  pada  bulan  Maret  ini  data yang digunakan adalah Diva Linen, My Love dan Raline.
Tahapan perhitungan Algoritma Apriori:
1. Pembuatan  tabel  yang  berisi  Data Tabular Transaksi
2. Perhitungan Nilai Support
3. Perhitungan Nilai Confidence
4. Hasil akhir Association Rules
Berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan maka terbentuk pola transaksi penjualan seprai pada tabel dibawah.
Tabel 11. Pola Transaksi Penjualan Seprai Bulan Item Set Juni Diva Linen, Ilusion, California Juli Ilusion, Diva Linen, My Love Agustus Diva Linen,  California, Dilux Kintakun September Diva Linen, My Love, Dilux Kintakun Oktober California, My Love, Laddy Rose November My Love,  California, Ilusion Desember Ilusion, Diva Linen, California Januari Diva Linen, My Love, Ilusion Februari Diva Linen, My Love, Raline Maret My love, California, Dilux Kintakun
Dari  transaksi  penjulan  seprai  selama sepuluh  bulan  dari  bulan  juni  2022  sampai bulan  maret  2023  diambil  data  seprai  yang penjualan nya 3 tertinggi tiap bulannya.

## Tabel 12. Format Tabular Transaksi
Transaksi My Love Diva Linen California Ilusion Dilux Kintakun Raline Lady Rose 1 0 1 1 1 0 0 0 2 1 1 0 1 0 0 0 3 0 1 1 0 1 0 0 4 1 1 0 0 1 0 0 5 1 0 1 0 0 0 1 6 1 0 1 1 0 0 0 7 0 1 1 1 0 0 0 8 1 1 0 1 0 0 0 9 1 1 0 0 0 1 0 10 1 0 1 0 1 0 0 Jumlah 7 7 6 5 3 1 1
Sesuai  dengan  pola  traksaksi  penjualan seprai  maka  format  tabular  transaksi  dari sepuluh bulan data yang di kumpulkan datanya pada tabel format tabular:
Tabel 13.Nilai Support 1  item set Item Set Support My Love 70% Diva Linen 70% California 60% Ilusion 50% Dilux Kintakun 30% Raline 10% Laddy Rose 10% Nilai  support  1dari    Item  set  melebihi  nilai minimum support 30% adalah My Love, Diva Linen, California, Ilusion, dan Dilux Kintakun.Sehingga  dilakukan  pencarian  nilai support untuk 2 Item set dengan rumus:
Nilai Support (A,B) = ∑ Transaksi Mengandung Data A&𝐵
∑ Total Transaksi
X 100%
Nilai Support ( My Love, Diva Linen) = 4 10 x 100 = 40 %
Nilai Support (My Love, California) = 3 10 x 100 = 30 % Nilai Support (My Love, Ilusion) = 3 10 x 100 = 30 % Nilai Support (My Love, Dilux Kintakun) = 2 10 x 100 = 20 % Nilai Support (Diva Linen, California) = 3 10 x 100 = 30 % Nilai Support (Diva Linen, Ilusion) = 4 10 x 100 = 40 %
Nilai Support (Diva Linen, Ilusion) = 4 10 x 100 = 40 % Nilai Support (Diva Linen, Dilux Kintakun) = 2 10 x 100 = 20 % Nilai Support (California, Ilusion) = 3 10 x 100 = 30 % Nilai Support (California, Dilux Kintakun) = 2 10 x 100 = 20 %
Nilai Support (Ilusion, Dilux Kintakun) = 0 10 x 100 = 0 % Tabel 14. Nilai support 2 Item Set Item set Support My Love, Diva Linen 40% My Love, California 30% My Love, Ilusion 30% My Love, Dilux Kintakun 20% Diva Linen, California 30% Diva Linen, Ilusion 40% Diva Linen, Dilux Kintakun 20% California, Ilusion 30% California, Dilux Kintakun 20% Ilusion, Dilux Kintakun 0%
Hasil Nilai Support 2 Item Set yang memenuhi Nilai  Minimum  Support  30  %  adalah  (My Love,  Diva  Linen),  (My  Love,  California), (My Love, Ilusion), (Diva Linen, California), (Diva  Linen,  Ilusion),  (California,  Ilusion). Selanjutnya data 2 Item set yang memenuhi 30 % nilai support dilanjutkan dengan perhitungan nilai 3 Item set Tabel 15. Nilai Support 3 Item set Item set Support My Love, Diva Linen, California 0% My Love, Diva Linen, Ilusion 20% My Love, California, Ilusion 10% Diva Linen, California, Ilusion 20%
Hasil dari perhitungan Nilai Support 3 Item Set tidak  ada  yang  memenuhi  nilai  minimum support  30%  maka  pembentukan  aturan asosiasi dari data 2 Item set. Selanjutkan untuk menentukan  Asosiasi  kita  tentukan  nilai Confidence dengan rumus:
Cofidence = P(B|A)= ∑  𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴
Minimum confiden = 60%
Tabel 16. Confidence Aturan Asosiasi Aturan Confidence If beli MyLove And  beli Diva Linen 4/7=57.14% If beli Diva linen And beli My Love 4/7=57.14% If beli My Love And beli California 3/7=42.85% If beli California And beli My Love 3/6=50% If beli My Love And beli Ilusion 3/7=42.85% If beli Ilusion And beli My Love 3/5=60% If beli Diva Linen And beli California 3/7=42.85% If beli California And beli Diva Linen 3/6=50% If beli Diva linen And beli Ilusion 4/7=57.14% If beli Ilusion And beli Diva Linen 4/5=80%
If beli California And beli Ilusion 3/6=50% If beli Ilusion And beli California 3/5=60%
Hasil  confidence  aturan  asosiasi  dengan minimum confiden 60% yang memenuhi atau 3  aturan  yaitu  (If  beli  Ilusion  And  beli  My Love), (If beli Ilusion And beli Diva Linen), (If beli  Ilusion  And  beli  California)  terlihat  dari tabel di bawah ini:
Tabel 17. Hasil Asosiasi Aturan Support Confidence If beli Ilusion And beli My Love 30% 60% If beli Ilusion And beli Diva Linen 40% 80% If beli Ilusion And beli California 30% 60%
Berdasarkan hasil asosiasi dapat dilihat seprai yang sering di beli adalah Ilusion, Diva linen,
California dan My Love
Gambar 2. Diagram Hasil Asosiasi
Peneliti  melakukan  hasil  Pengujian  Nilai Support dan nilai Confidence dengan menggunakan software Tanagra 1.4.50:
1. Buka  Aplikasi  Tanagra  1.4.50  dan inputkan  data  yang  tersimpan  dalam Excell
Gambar 3. Koneksi Database
2. Define  status  1klik  kanan  parameter untuk  menentukan  input  data  seperti gambar di bawah ini
Gambar 4. Penentuan Atribut ke Input
Lihat hasil input dengan klik kanan View
Gambar 5. Hasil Input Atribut
3. Frequent Itemsets1 untuk menentukan minimum support dengan nilai 30% 0% 20% 40% 60% 80% Hasil Asosiasi Support Confidence
Gambar 6. Penentuan Nilai Minimum Support
Hasilnya Klik Kanan View Pada Frequent Itemsets1
Gambar 7. Hasil Support  ItemSet
4. Apriori  1  untuk  melihat  Aturan Asosiasi  dengan    Parameters  support 30% dan nilai Confidence 60%
Gambar 8. Penetuan Nilai Support dan
Confidence
Gambar 9. Hasil Asosiasi Gambar 10. Rule Asosiasi Berdasarkan  hasil    penelitian    dan pengujian yang telah penulis lakukan didapatkan hasil bahwa penjualan seprai yang banyak  terjual  My  Love  70%,  Diva  Linen 70%, California 60%, Ilusion 50% dan Dilux Kintakun 30%.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian    ini  bahwa penjualan  seprai  paling  tinggi  dari  data transaksi selama 10 bulan mulai dari bulan juni 2022  sampai  bulan  maret  2023  pada  Toko H.Manti Seprai yang banyak terjual adalah My Love  dan  Diva  Linen  Sebesar  70%.  Hasil perhitungan  penelitian  dengan  algoritma apriori  ini  dapat  di  uji  kebenarannya  dengan menggunakan software Tanagra.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Arifin, M. (2020). Implementasi Data Mining Pada Prediksi Pemesanan Menggunakan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus :  Kimia Farma). Jurnal Pelita Informatika , 8 (3), 353–356.
Asmara, R., & Saputra, D. (2019). Algoritma
Apriori  Dan  Fp-Growth  Untuk  Analisa Perbandingan  Data  Penjualan  Leptop Berdasarkan Merk Yang Diminati Konsumen (Studi Kasus : Indocomputer
Payakumbuh). J-Click , 6 (2), 201–207.
Astuti, D. (2019). Penentuan Strategi Promosi Usaha  Mikro  Kecil  Dan  Menengah
(UMKM) Menggunakan Metode CRISP- DM dengan Algoritma K-Means Clustering. Journal  of  Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) , 1 (2), 60–72. https://doi.org/10.20895/inista.v1i2.71
Br  Ginting,  A.  O.  (2021).  Penerapan  Data
Mining  Korelasi  Penjualan  Spare  Part
Mobil Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori (Studi Kasus: CV. Citra Kencana
Mobil). Journal  of  Information  and Technology , 1 (2), 70–77. https://doi.org/10.32938/jitu.v1i2.1472
Fratiwi,  T.  H.,  Sudarma,  M.,  &  Pramaita,  N.
(2021). Sistem Klasifikasi Musik Gamelan  Angklung  Bali  Terhadap Suasana  Hati  Menggunakan  Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Algoritma Genetika. Majalah  Ilmiah  Teknologi Elektro , 20 (2), 265. https://doi.org/10.24843/mite.2021.v20i 02.p10 Gaol,  I.  L.  L.,  Sinurat,  S.,  &  Siagian,  E.  R. (2019).  Implementasi  Data  Mining Dengan Metode Regresi Linear Berganda  Untuk  Memprediksi  Data Persediaan  Buku  Pada  Pt.  Yudhistira Ghalia  Indonesia  Area  Sumatera  Utara.
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi  Dan  Komputer) , 3 (1),  130–
133.
https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.157 9 Harahap,  P.  N.,  &  Sulindawaty,  S.  (2020). Implementasi  Data  Mining  Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi Kasus PT.Arma Anugerah Abadi Cabang
Sei  Rampah). Matics , 11 (2),  46. https://doi.org/10.18860/mat.v11i2.7821 Lestari,  D.,  Charis  Fauzan,  A.,  &  Harliana. (2022).  Penerapan  Algoritma  Pillar Untuk  Optimasi  Penentuan  Titik  Awal
Centroid  Pada  Algoritma  K-Means Clustering. JOISIE Journal Of Information  System  And  Informatics
Engineering , 6 (1), 15–24.
Mai,  P.,  Tarigan,  S.,  Hardinata,  J.  T., Qurniawan, H., Safii, M., & Winanjaya, R.  (2022). Implementasi  Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan  Persediaan  Barang  (  Studi Kasus :  Toko  Sinar  Harahap  ) . 12 (2),
51–61.
Mardiaha, A., & Yulia, Y. (2021). Implementasi Data Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Penjualan  Suku  Cadang  Motor. Jurnal Ilmu Komputer , 14 (2), 125. https://doi.org/10.24843/jik.2021.v14.i0 2.p07
Prabowo,  D.,  &  Ramdani,  F.  (2020).
Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk Rekomendasi  Buku  Pada  Amikom
Resource  Center. Information  System Journal , 3 (1), 8–12. https://doi.org/10.24076/infosjournal.20 20v3i1.207
Pratiwi,  H.,  Purno,  A.,  Wibowo,  W., Teknik, F.,  Widyatama,  U.,  Kidul,  C.,  & Bandung,  K.  (2022).  Implementasi Algoritma K-Means Untuk Mengklaster. JOISIE  (Journal  Of  … , 6 (1),  39–48. https://www.ejournal.pelitaindonesia.ac. id/ojs32/index.php/JOISIE/article/view/ 2252%0Ahttps://www.ejournal.pelitaind onesia.ac.id/ojs32/index.php/JOISIE/arti cle/download/2252/918
Purba,  R.,  Hasibuan,  N.  A.,  &  Hatmi,  E.
(2019).  Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Metode  Deskripsi  Untuk Mengetahui  Pola  Penentuan  Penerima Bantuan Siswa Miskin (Bsm) Di Smp N 3  Doloksanggul. KOMIK  (Konferensi Nasional  Teknologi  Informasi  Dan
Komputer) , 3 (1), 493–498. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.163 2 Purwadi,  P.,  Ramadhan,  P.  S.,  &  Safitri,  N.
(2019).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli
Serdang. Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal Sains  Manajemen  Informatika  Dan Komputer) , 18 (1), 55. https://doi.org/10.53513/jis.v18i1.104
Ramadhan,  D.  I.,  &  Santosa,  B.  (2021).
Analisis Kinerja Peramalan dan Klasifikasi Permintaan Auto Parts
Berbasis  Data  Mining. Jurnal  Teknik ITS ,
9 (2). https://doi.org/10.12962/j23373539.v9i2 .54168
Setiyani,  L.,  Wahidin,  M.,  Awaludin,  D.,  & Purwani,  S.  (2020).  Analisis  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan  Metode  Data  Mining Naïve  Bayes :  Systematic  Review.
Faktor Exacta , 13 (1), 35. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v1 3i1.5548 Sholeh,  M.,  Nurnawati,  E.  K.,  &  Lestari,  U. (2023).  Penerapan  Data  Mining  dengan Metode Regresi Linear untuk Memprediksi  Data  Nilai  Hasil  Ujian Menggunakan RapidMiner. JISKA (Jurnal  Informatika  Sunan  Kalijaga) , 8 (1), 10–21. https://doi.org/10.14421/jiska.2023.8.1.1 0-21
Studi,  P.,  Informasi,  S.,  Teknologi,  F.,  Raya, U.  S.,  Apriori,  A.,  Ikan,  P.,  &
Pendahuluan,  I.  (2019). PENERAPAN Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Ikan . 6 (2), 110–114.
Syahriani,  S.  (2022).  Penerapan  Data  Mining Untuk  Menentukan  Pola  Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Bina Insani Ict Journal , 9 (1), 43. https://doi.org/10.51211/biict.v9i1.1758 Wu,  W.  T.,  Li,  Y.  J.,  Feng,  A.  Z.,  Li,  L.,
Huang, T., Xu, A. D., & Lyu, J. (2021). Data  mining  in  clinical  big  data:  the frequently  used  databases,  steps,  and methodological models. Military Medical Research , 8 (1), 1–12. https://doi.org/10.1186/s40779-021-
00338-z Yuli Mardi. (2019). Data Mining : Klasifikasi
Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data mining  merupakan  bagian  dari  tahapan proses Knowledge Discovery in Database  (  KDD  )  .  Jurnal  Edik Informatika. Jurnal  Edik  Informatika ,
2 (2), 213–219.
Zai,  C.  (2022).  Implementasi  Data  Mining Sebagai  Pengolahan  Data. Portal  Data ,
2 (3), 1–12.