## History:
Re ce ived : 25 Juni 2023 Re vise d  : 10 Oktobe r 2023 Acce pte d : 25 De se mber 2023 Publishe d: 26 De se mber 2023
Publisher:  LPPM  Unive rsitas Darma Agung Licensed:  This work is lice nse d unde r Attribution-NonComme rcial-No De rivative s 4.0 Inte rnational (CC BY-NC-ND 4.0)

## Jurnal Darma Agung
Volume: 31, Nomor: 6, (2023), Desember: 317 - 326
https://dx.doi.org.10.46930/ojsuda.v31i6.3616

## TEKNIK ASOSIASI DATA MINING SEBAGAI AKSI BISNIS DALAM MENCIPTAKAN VARIAN PRODUK  BARU
Feri  Sulianta 1) , Ahmad  Zaeni 2)
Fakultas  Teknik  Universitas  Widyatama,  Bandung,  Indonesia 1,2)
Corresponding Author: feri.sulianta@widyatama.ac.id 1)

## Abstrak
Dalam melakukan strategi pemasaran produk perlu data informasi acuan agar promosi dapat dilakukan dengan tepat sasaran, seperti contoh dengan mencari ratio pembelian antara beberapa produk pada  t oko pizza. Penelitian ini menggunakan penerapan metode association rule dan algoritma apriori pada dataset transaksi  pembelian  pada  restoran  untuk  membantu  membuat  kandidat  kombinasi  antara  beberapa produk  dalam  kaitannya  dengan  kombinasi  varian  pada  satu  produk  bagi  pelanggan.  Teknik  data mining  menggunakan raw data transaksi, dan ditentukan nilai support minimum adalah 20% dan 10% serta nilai confidence minimum 60% dengan pengolahan data menggunakan Python versi 3.9. Algoritma apriori  dapat  menghasilkan  aturan asosiasi sebagai  aksi bisnis dalam menciptakan produk kombinasi varian  toping  pada  restoran  pizza  berdasarkan  nilai  support  dan  confidence  minimum.  Hasil rekomendasi didapatkan pada saat ambang batas 20% memberikan rekomendasi pizza jenis vegetarian saja, sedangkan saat nilai ambang batas diterapkan 10%, rekomendasi yang diberikan bukan hanya j en is vegetarian  saja.  Nilai  terbaik  untuk  jenis  pizza  vegetarian  didapatkan  untuk  pasangan  toping  Red Peppers dengan Tomatoes dengan skor lift sebesar 1.440581, dan nilai lift terkecil adalah toping Tomatoes dan Garlic dengan skor lift 1.207387, serta kombinasi ketiga toping tersebut. Sedangkan untuk jenis non vegan  memiliki  nilai  lift  ratio  terbesar  yaitu  >2  dengan  toping  Chicken  dan  Tomatoes  dengan  Red Peppers, dan kombinasi antara ketiga toping tersebut.

## Kata Kunci: Algoritma Apriori; Association Rule; Data Mining; Aksi Bisnis

## Abstract
In  carrying  out  a  product  marketing  strategy,  reference  information  data  is  needed  so  that  promotions  can  be  carried out  on  target,  for  example  by  finding  the  ratio  of  purchases  between several products at a pizza shop. This study uses the  application  of  the  association  rule  method  and  the  a  priori  algorithm  to  a  dataset  of  purchase  transactions  at restaurants  to  help  make  candidate  combinations  between  several  products  in  relation  to  a  combination  of  variants on  one  product  for  customers.  Data  mining  techniques  use  raw  transaction  data,  and  the  minimum  support  values are  determined  to  be  20%  and  10%  and  the  minimum  confidence  value  is  60%  by  processing  data  using  Python version  3.9.  The  apriori  algorithm  can  produce  association  rules  as  business  actions  in  creating  product combinations  of  pizza  topping  variants  at  pizzerias  based  on  predetermined  minimum  support  and  confidence values.  The  recommendation  results  are  obtained  when  the  20%  threshold  provides  only  vegetarian  pizza recommendations,  whereas  when  the  threshold  value  is  applied  at  10%,  the  recommendations  given  are  not  only vegetarian  types.  The  best  score  for  this  type  of  vegetarian  pizza  was  obtained  for  the  Red  Peppers  and  Tomatoes topping  with  a  lift  score  of  1.440581,  and  the  lowest  lift  value  was  Tomatoes  and Garlic topping with a lift score of
1.207387,  as  well  as  a  combination  of  the  three  toppings.  Whereas  non-vegan  types have the largest lift ratio value, namely  > 2 with Chicken  and Tomatoes  topping  with Red Peppers,  and  a combination  of the three  toppings.
Keywords:  Apriori  Algorithm;  association  rules;  Data  Mining;  Business Action

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan  teknologi  saat  ini  berkembang  pesat,  namun  masih  banyak  perusahaan yang  belum  memanfaatkan  teknologi  secara  optimal.  Salah  contoh  adalah  historis transaksi  tokoh  dari  bulan  ke  bulan.  Namun  data  tersebut  hanya  digunakan  sebagai laporan  saja  (Rerung,  2018).  Hal  itu  akan  menyebabkan  data  yang  ada  menjadi  tidak bermanfaat  (Cahyo,  2018)  (Fitriyani,  2015).  Saat  ini  perusahaan  sering  menggunakan cara  konvensional  untuk  menentukan  strategi  pemasaran  produk  dan  menggunakan perkiraan.  Hal  itu  tidak  efektif  untuk  strategi  promosi  penjualan,  namun  jika  informasi itu  digunakan  dengan  baik  maka  dapat  meningkatkan  penjualan  melalui  strategi promosi  yang tepat   (Marthasari  et al., 2015) (Widjaya, 2017) (Buaton  et al.,2018).
Strategi  pemasaran  seperti  promosi  dengan  diskon  dan  paket,  atau  kombinasi  varian produk  dapat  direalisasikan  menggunakan  teknik  data  mining  dengan  memanfaatkan data  historis  penjualan  (Achmad  Maimun,  2023).  Masyarakat  umum  lebih  tertarik dengan  program  promosi,  paket  produk  atau  kombinasi  varian  dalam  satu  produk karena  dinilai  lebih  hemat.  Hal  itu  bisa  menjadi  solusi  untuk  mempertahankan pelanggan,  meningkatkan  penjualan,  dan  memberikan  kepuasan.  Informasi  penting dari  data  historis  perusahaan  toko  yang  penting  untuk  kegiatan  pemasaran  adalah Frequent  Pattern  (FP)  pembelian.  FP  akan  berisi  informasi  pola  yang  muncul  dari  data transaksi.  Salah  satu  metode  untuk  menggali  FP  adalah  dengan  metode  association rule.  Association  rule  dapat  melihat  hubungan  kesamaan  antar  item  pada  FP.  Untuk mempermudah  pembuatan  kombinasi,  digunakan  Algoritme  apriori.    Algoritma  apriori untuk  membentuk  kandidat  kombinasi  item  untuk  diterapkan  aturan  asosiatifnya  yang mempunyai  nilai  berulang  tertentu.  Algoritma  ini  telah  diterapkan  dalam  beragam aplikasi  (Cahyo,  2018)  (Fitriyani,  2015)  (Indriani,  2017)  (Aprianti  et  al.,  2017). Pentingnya  aturan  asosiasi  dapat  diketahui  dari  dua  parameter,  yaitu  minimum support    yang  memaksudkan  persentase  kombinasi  item  dari  seluruh  transaksi  dan minimum  confidence  yang  memperlihatkan  kuatnya  hubungan  antar  item  dalam aturan  asosiatif.
Berbeda  pada  penerapan  algoritma  apriori  dalam  sistem  yang  sudah  ada,  penelitian ini  bertujuan  mengkaji  penerapan  algoritma  apriori  dan  association  rule  pada  dataset transaksi  pembelian  untuk  memberikan  alternatif  promosi  produk  bagi  pembeli  yang membeli  kebutuhan.  Penerapan  ini  dilakukan  pada  data  penjualan  pizza.  untuk  melihat perilaku  pelanggan  yang  membeli  kebutuhan.  Dataset  berupa  data  transaksi  penjualan. Analisis  pola  frekuensi  tertinggi  menghasilkan  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat minimum  support  yang  sudah  ditentukan.  Pembentukan  pola  association  rule
dilakukan  untuk  menemukan  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  minimum  confidence dari  frekuensi  tinggi  yang telah  ditemukan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  transaksi  pelanggan  pada  pizza.  Penelitian  ini memiliki  beberapa  tahap  seperti  akuisisi  data,  analisis  pola  dengan  algoritma  apriori, pembuatan  association  rule,  dan  yang  terakhir  adalah  pengujian.  Penggunaan association  rule  dengan  algoritma  apriori  memiliki  keunggulan  pada  keandalannya memproses  data  besar  dan  praktis.  Kelola  mining  dilakukan  menggunakan  perangkat lunak   Python versi  3.9.

## a. Akuisisi  Data
Pada  tahap  ini,  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  memindai  dataset  dalam bentuk  data  mentah  atau  RAW  Data.  Dataset  yang  digunakan  adalah  data  transaksi dari  Plato’s  Pizza  dengan  jumlah  48620  data.  Dataset  ini  memiliki  beberapa  produk transaksi  yang dilakukan  bersamaan  seperti  yang ditampilkan  pada  Tabel  1.
Tabel 1. Raw Data Order ID Pizza ID Quan tity Order Date Order Time Unit Price Total Price Pizza Size Pizza Category Pizza Ingredients Pizza Name 1 hawaii an_m 1 1/1/2015 11:38:36 13.25 13.25 M Classic Sliced Ham, Pineapple, Mozzarella  Cheese The Hawaiian Pizza 2 classic_ dlx_m 1 1/1/2015 11:57:40 16.00 16.00 M Classic Pepperoni, Mushrooms, Red Onions,  Red Peppers,... The Classic Deluxe Pizza 2 five_ch eese_l 1 1/1/2015 11:57:40 18.50 18.50 L Veggie Mozzarella  Cheese, Provolone Cheese, Smoked Go... The Five Cheese Pizza 2 ital_su pr_l 1 1/1/2015 11:57:40 20.75 20.75 L Supreme Calabrese  Salami,  Capocollo, Tomatoes,  Red Oni... The Italian Supreme Pizza 2 mexica na_m 1 1/1/2015 11:57:40 16.00 16.00 M Veggie Tomatoes,  Red Peppers, Jalapeno Peppers, Red O... The Mexicana Pizza 2 thai_ck n_l 1 1/1/2015 11:57:40 20.75 20.75 L Chicken Chicken, Pineapple, Tomatoes,  Red Peppers, Tha... The Thai Chicken Pizza 3 ital_su pr_m 1 1/1/2015 12:12:28 16.50 16.50 M Supreme Calabrese  Salami,  Capocollo, Tomatoes,  Red Oni... The Italian Supreme Pizza 3 prsc_ar gla_l 1 1/1/2015 12:12:28 20.75 20.75 L Supreme Prosciutto di San Daniele, Arugula,  Mozzarella... The Prosciutto and Arugula  Pizza 4 ital_su pr_m 1 1/1/2015 12:16:31 16.50 16.50 M Supreme Calabrese  Salami,  Capocollo, Tomatoes,  Red Oni... The Italian Supreme Pizza 5 ital_su pr_m 1 1/1/2015 12:21:30 16.50 16.50 M Supreme Calabrese  Salami,  Capocollo, Tomatoes,  Red Oni... The Italian Supreme Pizza ……………………………………. 21346 soppre ssata_l 1 12/31/201 5 20:51:07 20.75 20.75 L Supreme Soppressata  Salami,  Fontina Cheese, Mozzarella... The Soppressata Pizza 21347 bbq_ck n_m 1 12/31/201 5 21:14:37 16.75 16.75 M Chicken Barbecued Chicken, Red Peppers, Green Peppers,... The Barbecue Chicken Pizza 21347 ital_su pr_m 1 12/31/201 5 21:14:37 16.50 16.50 M Supreme Calabrese  Salami,  Capocollo, Tomatoes,  Red Oni... The Italian Supreme Pizza 21347 peppr_ salami_ s 1 12/31/201 5 21:14:37 12.50 12.50 S Supreme Genoa Salami,  Capocollo, Pepperoni, Tomatoes, ... The Pepper Salami Pizza 21347 southw _ckn_l 1 12/31/201 5 21:14:37 20.75 20.75 L Chicken Chicken, Tomatoes, Red Peppers, Red Onions, Ja... The Southwest Chicken Pizza 21348 ckn_alf redo_m 1 12/31/201 5 21:23:10 16.75 16.75 M Chicken Chicken, Red Onions, Red Peppers, Mushrooms, A... The Chicken Alfredo Pizza 21348 four_ch eese_l 1 12/31/201 5 21:23:10 17.95 17.95 L Veggie Ricotta Cheese, Gorgonzola Piccante Cheese, Mo... The Four Cheese Pizza

## b. Pemrosesan  Data
Tahap  ini  meliputi  data  cleaning,  pemilihan  data,  konversi  data,  dan  pemberian label.  Cleaning  data  dilakukan  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  terdefinisi  atau Null  (Natarajan,  2010)  (Visalakshi  et  al.,  2014).  Proses  ini  dilakukan  pada  dataset  asli atau  sebelum  masuk  dalam  proses  pemilihan  data.  Pada  proses  ini  melakukan  proses cleaning  hanya  untuk  kolom  dengan  tipe  data  objek  dan  tipe  data  numerik.  Hasil  dari proses  cleaning  ini  menghasilkan  nilai  0  untuk  kolom  tipe  data  objek  dan  numerik, yang artinya  tidak terdapat  missing  value.
Kemudian  masuk  pada  proses  pemilihan  data.  Proses  pemilihan  data  ini  dilakukan karena  tidak  semua  atribut  data  awal  diperlukan  dan  digunakan  sebagai  data  penting. Data  yang  diambil  dari  Tabel  1  hanya  pada  kolom  pizza  category  dan  pizza ingredients.  Hal  ini  dikarenakan  fitur  yang  paling  berpengaruh  dari  harga  pizza  adalah pizza  category  dan  pizza  ingredients.  Setelah  proses  pemilihan  data  dilakukan, kemudian  masuk  pada  proses  pengubahan  format  tipe  data  yang  digunakan. Perubahan  ini  memiliki  tujuan  untuk  mempermudah  pembuatan  aturan  yang  akan diterapkan.  Data  awal  memiliki  format  tipe  data  frame  dan  kemudian  diubah  menjadi format  tipe  data  list.  Setiap  baris  akan  memiliki  daftar  tersendiri,  sehingga  data  akan membentuk  shape  (48620, 2).
Dan  pada  akhirnya  adalah  proses  pemberian  label  data  yang  digunakan  untuk melakukan  Encoding  data  agar  mudah  dilakukan  proses  atau  perhitungan  secara numerik.  Hal  itu  dikarenakan  algoritma  apriori  menggunakan  true  dan  false,  sehingga perlu  mengubah  data  menjadi  Boolean  1  atau  0.  Produk  yang  dibeli  dan  tidak  dibeli pelanggan  akan  diberikan  nilai  1  atau  0.  Tabel  2  memperlihatkan  ilustrasi  hasil  dari konversi  data.
Tabel 2. Konversi Data Boolean Aflredo Sauce Anchovies Artichoke Artichokes Arugula Asiago Bacon … … … … Spinach Tomatos Ed Salami 0 0 0 0 0 0 0 0 0 True 0 0 0 0 0 1 0 0 0 True 0 True 0 0 0 0 0 0 True 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 True 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 True 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 True 0 0 .. 0 0 0 0 True 0 0 0 0 0 True 0 0 48619 0 0 0 0 0 0 True 0 0 0 0 0 0 0 48620
x 72
c. Pembuatan  Association  Rule
Algoritma  apriori,  yang  digunakan  untuk  fase  pertama  dari  Association  Rules, merupakan  algoritma  yang  paling  populer  dan  klasik.  Properti  algoritma  dan  data  ini dievaluasi  dengan  Boolean  Association  Rules.  Dalam  algoritma  ini,  ada  cluster  produk yang  sering  lewat,  dan  kemudian  dicari  hubungan  yang  kuat  antara  produk  tersebut dengan  produk  lainnya.  Pentingnya  sebuah  Association  Rules  dapat  ditentukan  oleh  3 parameter  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kekuatan  dari  algoritma  tersebut. Yaitu,  Support,  Confidence,  dan  Lift.  Misalkan  X  dan  Y  mewakili  produk  di  pasar  dan
N  mewakili  jumlah  total  produk.  Persamaan  (1)  sampai  dengan  (4)  adalah  penjabaran dari  rule  yang digunakan.
𝑅𝑢𝑙𝑒 : 𝑋  =>  𝑌 (1) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑓𝑟𝑒𝑞(𝑋,𝑌) 𝑁
(2)
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑓𝑟𝑒𝑞(𝑋,𝑌) 𝑓𝑟𝑒𝑞(𝑋) (3) 𝐿𝑖𝑓𝑡 = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑆𝑢𝑝𝑝(𝑋)∗𝑆𝑢𝑝𝑝(𝑌) (4)
Support  adalah  probabilitas  suatu  event  untuk  terjadi,  Confidence  adalah  ukuran probabilitas  bersyarat,  dan  Lift  adalah  probabilitas  dari  semua  item  yang  terjadi bersama-sama  dibagi  dengan  produk  anteseden  dan  konsekuen  terjadi  seolah-olah mereka  independen  satu  sama lain.

## HASIL DAN  PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  memiliki  3  tahap  yaitu  analisis  pola  dengan  algoritma  apriori, pembentukan  Association  Rules,  dan  uji  kekuatan  aturan  yang  terbentuk  dengan menghitung  lift  ratio.  Hasil  akhir  penelitian  ini  berupa  aturan  asosiasi  yang  dijadikan sebagai  acuan  dalam  memberikan  rekomendasi  penciptaan  produk  baru  yang  memiliki keragaman  varian  toping  pada  satu  produk  pizza  kepada  konsumen.  Pada  Tabel  3 menampilkan  nilai  support  dari  daftar  produk  perusahaan.  Hasil  itu  didapat  dari Model  Apriori.  Penelitian  ini  menggunakan  paket  mlxtend  yang  dapat  mengubah semua  parameter  di  model  apriori.  Selain  itu  parameter  dukungan  minimum  untuk pemodelan  ini ditetapkan  nilai  minimum  support  dengan  nilai  ambang 20%.
Tabel 3. Nilai Support  Dengan Ambang Batas 20% Support Item Set 0.564007 ( Garlic) 0.402036 ( Red Onions) 0.334924 ( Red Peppers) 0.48733 ( Tomatoes) 0.225648 ( Red Onions, Garlic) 0.331859 ( Garlic, Tomatoes) 0.218408 ( Red Onions, Red  Peppers) 0.223961 ( Red Onions, Tomatoes) 0.23513 ( Red Peppers, Tomatoes)
Saat  nilai  ambang  batas  untuk  support  adalah  20%,  nilai  terbaik  yang  mempunyai nilai  support  tertinggi  yaitu  50%  untuk  item  Garlic,  diikuti  dengan  48%  untuk  item Tomatoes,  dan  paling  rendah  adalah  21%  untuk  Red  Onions  dengan  Red  Peppers
ditunjukkan  dalam  Tabel  3.  Nilai  support  mengindikasikan  probabilitas  suatu  event untuk  terjadi.  Namun  saat  nilai  ambang  batas  diturunkan  menjadi  10%,  maka  nilai support  terbesar  masih  tetap  toping  pizza  garlic  dengan  nilai  di  atas  50%  dan  nilai support  terendah  adalah  toping  pizza  chicken,  red  peppers,  dan  tomatoes  seperti  pada Tabel  4.  Nilai  ambang  batas  10%  memiliki  penawaran  yang  lebih  beragam  dari  pada saat  nilai  ambang  batas  disetel  pada  nilai  20%.  Hal  itu  dikarenakan  banyak  opsi  yang ditawarkan  saat ambang batas 10%.
Tabel 4. Nilai Support  Dengan Ambang Batas 10%
Support Item Set 0.116865 ( Artichokes) 0.564007 ( Garlic) 0.126985 ( Green Olives) 0.107445 ( Green Peppers) 0.116063 ( Jalapeno Peppers) 0.135849 ( Mozzarella Cheese) 0.166886 ( Mushrooms) 0.134554 ( Pepperoni) 0.402036 ( Red Onions) 0.334924 ( Red Peppers) 0.48733 ( Tomatoes) 0.173653 (Chicken) 0.107754 (Spinach) 0.106684 ( Garlic, Green Olives) 0.225648 ( Red Onions, Garlic) 0.129905 ( Red Peppers, Garlic) 0.331859 ( Tomatoes, Garlic) 0.218408 ( Red Peppers, Red Onions) 0.223961 ( Red Onions, Tomatoes) 0.23513 ( Red Peppers, Tomatoes) 0.126306 (Chicken, Red Peppers) 0.10615 (Chicken, Tomatoes) 0.136405 ( Tomatoes, Red Onions,  Garlic) 0.118614 ( Red Peppers, Red Onions, Tomatoes) 0.10615 (Chicken, Red Peppers, Tomatoes)
Nilai  confidence  minimal  yang  diambil  pada  penelitian  ini  adalah  60%  dengan  hasil terlihat  pada  Tabel  4.  Dengan  kata  lain,  ketika  produk  X  dibeli,  kita  dapat  mengatakan bahwa  pembelian  produk  Y  adalah  60%  atau  lebih.  Aturan  yang  terbentuk memudahkan  perusahaan  dalam  mengambil  kesimpulan.  Kajian  ini  menghasilkan hanya  satu  aturan  terbaik  berdasarkan  pemenuhan  minimum  support  dan  nilai
confidence.  Nilai  confidence  atau nilai  keyakinan  adalah ukuran  probabilitas  bersyarat.
Selain  itu,  diperoleh  lift  ratio  dengan  nilai  >1  yang  ditampilkan  pada  Tabel  5.  Hal  ini berarti  bahwa  tingkat  confidence  aturan  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam rekomendasi  produk.  Pada  beberapa  penelitian  sebelumnya  tingkat  confidence  aturan jarang  digunakan  sebagai  penunjang  keakuratan  hasil  penelitian.  Hasil  analisa menunjukkan  bahwa  aturan  dengan  akurasi  tertinggi  memiliki  lift  ratio  2.985753  dan 1.079872  nilai  lift  ratio  terendah.  Nilai  Lift  adalah  probabilitas  dari  semua  item  yang terjadi  bersama-sama  dibagi  dengan  produk  anteseden  dan  konsekuen  terjadi  seolah- olah  mereka independen  satu  sama lain.
Berdasar  hasil  nilai  lift  itu  menunjukkan  bahwa  benar  toping  pizza  chicken  dibeli bersama  dengan  Red  Peppers  dan  Tomatoes.  Selain  itu  dengan  nilai  lift  ratio  >  1 terdapat  11  pasangan  produk  yang  berbeda  dengan  urutan  lift  ratio  terbesar  adalah toping  pizza  Chicken  dengan  Red  Peppers  dan  Tomatoes,  dan  untuk  nilai  lift  ratio terendah  adalah  pada  toping  pizza  untuk  jenis  vegie  yaitu  Red  Onion  dan  Tomatoes dengan  Garlic.  Beberapa  aturan  yang  terbentuk  pada  Tabel  5  dapat  digunakan  sebagai acuan dalam  rekomendasi  co-creation  produk.
Tabel 5. Daftar Co-Creation  Variasi Produk
Antecedents Consequents Antecedent Support consequent support support confidence lift leverage ( Green Olives) ( Garlic) 0.126985 0.564007 0.106684 0.840136 1.489586 0.035064 ( Tomatoes) ( Garlic) 0.487330 0.564007 0.331859 0.680974 1.207387 0.057002 ( Red Peppers) ( Red Onions) 0.334924 0.402036 0.218408 0.652113 1.622024 0.083757 ( Red Peppers) ( Tomatoes) 0.334924 0.487330 0.235130 0.702039 1.440581 0.071911 (Chicken) ( Red Peppers) 0.173653 0.334924 0.126306 0.727348 2.171682 0.068146 (Chicken) ( Tomatoes) 0.173653 0.487330 0.106150 0.611276 1.254335 0.021523 ( Red Onions, Tomatoes) ( Garlic) 0.223961 0.564007 0.136405 0.609055 1.079872 0.010089 ( Red Onions, Garlic) ( Tomatoes) 0.225648 0.487330 0.136405 0.604503 1.240437 0.026440 (Chicken, Red Peppers) ( Tomatoes) 0.126306 0.487330 0.106150 0.840417 1.724532 0.044597 (Chicken, Tomatoes) ( Red Peppers) 0.106150 0.334924 0.106150 1.000000 2.985753 0.070598 (Chicken) ( Red Peppers, Tomatoes) 0.173653 0.235130 0.106150 0.611276 2.599739 0.065319

## SIMPULAN
Probabilitas  melihat  penjualan  pizza  berdasarkan  toping  yang  digunakan  dengan nilai  ambang  batas  20%  hanya  memiliki  rekomendasi  pada  kategori  pizza  jenis vegetarian  saja.  Namun  saat  nilai  ambang  batas  diambil  10%  rekomendasi  berdasarkan nilai  support  didapatkan  lebih  banyak  dan  bukan  hanya  pizza  dengan  kategori vegetarian  atau  vegie  saja.  Nilai  confidence  ini  memberikan  gambaran  berapa  sering toping  pizza  dibeli  secara  bersamaan.  Dengan  melihat  nilai  confidence  toping  pizza, nilai  terbesar  adalah  100%  dengan  toping  pizza  Chicken  dan  Tomatoes  dengan  Red Peppers  dan  untuk  nilai  terendah  adalah  60,4%  pada  toping  pizza  Red  Onion  dan
Garlic  dengan  Tomatoes.  Selain  itu,  jika  dilihat  menggunakan  nilai  lift  terbesar didapatkan  2.985753  untuk  toping  pizza  Chicken  dengan  Red  Peppers  dan  Tomatoes, dan  nilai  lift  terkecil  adalah  1.207387  untuk  toping  pizza  Red  Onion  dan  Tomatoes dengan  Garlic.
Strategi  penawaran  produk  dengan  kombinasi  varian  toping  dapat  dilakukan  untuk beberapa  kategori  jenis  pizza  yaitu  untuk  vegetarian  dan  non  vegetarian.  Untuk  pizza vegetarian  rekomendasi  toping  pizza  dapat  dilakukan  pada  toping  Red  Peppers dengan  Tomatoes,  Red  Peppers  dengan  Red  Onions,  dan  Tomatoes  dengan  Garlic. Sedangkan  untuk  jenis  non  vegetarian  dapat  direkomendasikan  Chicken  dan  Tomatoes dengan  Red  Peppers,  dan  kombinasi  ketiga  toping  tersebut.  Proses  menciptakan  aturan asosiasi    menghasilkan  tiga  aturan  untuk  4  item  dari  72  item  yang  dimiliki  restoran pizza,  yang  kemudian  dijadikan  dasar  menciptakan  produk  pizza  yang  terdiri  dari beberapa  variasi  toping.

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad  Maimun,  A.  (2023).  Strategi  Pemasaran  Juragan  Wearpack  Melalui  Media Elektronik  Perspektif  Syariah  Marketing.  Universitas  Islam  Negeri  Saifuddin  Zuhri Purwokerto.
Aprianti,  W.,  Hafizd,  K.  A.  and  M.  R.  Rizani.  (2017).  “Implementasi  Association  Rules dengan  Algoritma  Apriori  pada  Dataset  Kemiskinan,”  Limits:  Journal  of Mathematics  and Its  Applications,  vol.  14, no. 2, pp. 145-155.
Buaton,  R.  Maulita,  Y.    and  Kristiawan,  A.    (2018).  “Korelasi  Faktor  Penyebab  Tindak Kekerasan  dalam  Rumah  Tangga  Menggunakan  Data  Mining  Algoritma  A  Priori,” Jurnal  Media  Infotama,  vol.  14, no. 1, pp. 21-30.
Cahyo,  S.  D.  (2017).  “Sistem  Rekomendasi  Pembuatan  Paket  Menu  dengan  Market Basket  Analysis  Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada  Rumah  Makan  Kampung Laut  Semarang,”  B.  Thesis,  Universitas  Dian  Nuswantoro,  Semarang,  Indonesia. [Online]
Djamaludin,  I.  (2017).  “Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  pada  Transaksi  Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan Ilmu  Komputer,  vol.  8, no. 2, pp.  671-678.
Fauzy,  M.,  Saleh,  K.R.  and  Asror,  I.  (2016).  “Penerapan  Metode  Association  Rule Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Simulasi  Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota Bandung,”  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan,  vol.  13, no.  2, pp. 221-227.
Fitriyani,  F.  (2015).  “Implementasi  Algoritma  Fp-  Growth  Menggunakan  Association Rule  Pada Market Basket  Analysis,”  Jurnal  Informatika,  vol.  2, no. 1, pp. 296-305.
Ghozali,  M.I.  Ehwan,  R.  Z.    and  W.  H.  Sugiharto.  (2017).  “Analisa  Pola  Belanja Menggunakan  Algoritma  Fp  Growth,  Self  Organizing  Map  (SOM)  dan  K Medoids,”  Simetris:  Jurnal  Teknik  Industri,  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer, vol.  8, no.  1, pp. 317-326.
Hutahaean,  H.  D.,  Sinaga,  B.    and  A.  A.  Rajagukguk.  (2016). “Analisa Dan Perancangan Aplikasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Korelasi  Penjualan  Produk  (Studi  Kasus  : Apotik  Diory  Farma),”  Journal  of  Informatics  Pelita  Nusantara,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7- 13.
Ikhwan,  Sriani,  A.  and  Nofriansyah,  D.  (2015)  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk Menganalisa  Transaksi  Penjualan  Untuk  Promo  Produk  Furniture  Jepara,”  in Konferensi  Nasional  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi, Medan,  Indonesia,  pp. 19-24.
Indriani,  F.  (2017).  “Pola  Asosiasi  Bahan  pada  Resep  Masakan  Daerah  dengan Algoritma  Apriori,”  SISFOTEK, vol.  1, no. 1, pp.  119-123.
Ju,  C.,  Bao,  F.,  Xu,  C.,  &  Fu,  X.  (2015).  A  Novel  Method  of  Interestingness  Measures  for Association  Rules  Mining  Based  on  Profit.  Discrete  Dynamics  in  Nature  and Society,  2015(2).
Li  Z,  Li  X,  Tang  R  and  Zhang  L  (2021)  Apriori  Algorithm  for  the  Data Mining of Global Cyberspace  Security  Issues  for  Human  Participatory  Based  on  Association  Rules. Front.  Psychol.  11:582480.
Li, S., Liu, Y., Chen, D., Jiang, Y., Nie, Z., & Pan, F. (2022). Encoding the atomic structure for  machine  learning  in  materials  science.  Wiley  Interdisciplinary  Reviews: Computational  Molecular  Science,  12(1), 1–20.
Marthasari,  G.  I.  ,  Azhar,  Y.  and  Puspitaningrum,  D.  K.  (2015).  “Sistem  Rekomendasi Penyewaan  Perlengkapan  Pesta  Menggunakan  Collaborative  Filtering  dan Penggalian  Aturan  Asosiasi,”  Jurnal  Simantec,  vol.  5, no. 1, pp.  1-8.
Natarajan,  K.,  Li,  J.,  Koronios,  A.  (2010).  Data  mining  techniques  for  data  cleaning.  In: Kiritsis,  D.,  Emmanouilidis,  C.,  Koronios,  A.,  Mathew,  J.  (eds)  Engineering  Asset Lifecycle  Management.  Springer,  London.
Rerung,  R.  R.  (2018).  E-Commerce,  Menciptakan  Daya  Saing  Melalui  Teknologi  Informasi.
Deepublish.
Saragih,  R.  I.  E.    and  Sembiring,  H.  (2015).  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Data  Mining Untuk  Mengetahui  Kecurangan  Skripsi,”  Majalah  Ilmiah  Methoda,  vol.  5,  no.  2, pp. 1-7.
Syaripudin,  G.  A.  and  Faizal,  E.    (2017)  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Persediaan  Obat,”  JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer),  vol.  2,  no.  1, pp. 10-14.
Takdirillah,  R.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Terhadap  Data  Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi  Strategi  Penjualan. Edumatic :  Jurnal  Pendidikan  Informatika,  4(1), 37–46.
Visalakshi,  S.,  and  Radha,  V.  (2014).  "A  literature  review  of  feature  selection  techniques and  applications:  Review  of  feature  selection  in  data  mining,"  2014  IEEE International  Conference  on  Computational  Intelligence  and  Computing  Research, Coimbatore,  India,  2014, pp. 1-6.
Widjaya,  S.  (2017).  “Sistem  Penunjang  Keputusan  untuk  Menentukan  Barang  Terlaris dengan  Algoritma  Apriori  pada  CV  Calosa  Global  Indonesia,”  JIntech:  Journal  of Information  and Technology,  vol.  5, no. 2, pp. 139-146.