## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## IMPLEMENTASI DATA MINING TERHADAP DATA PENJUALAN DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA PT. DUTA KENCANA SWAGUNA
Surya Listanto 1) , Yustina Meisella Kristania 2*)
1 Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri
2 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
1 Jl. Damai No. 8, Warung Jari Barat (Margasatwa), Jakarta Selatan
2 Jl. Kramat Raya No.98, RW.9, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta Email: 1 surya98pro@gmail.com, 2 yustina.yms@bsi.ac.id

## Abstract
The current rapid business development requires company owners to further improve their business strategies, one of which is by utilizing sales data. By using a data mining process, one of which is to use an a priori algorithm. The problem is how to apply a priori algorithm calculations to find out the data on sales of goods at PT. Duta Kencana Swaguna the most frequently purchased, as well as how to implement the a priori algorithm on data on sales of goods at PT. Duta Kencana Swaguna with the tanagra application. so that it can be seen what sales of goods are sold the most using the a priori algorithm, using 2 variables that meet support and minimum confidence. The results of this study are the known final association rules, if you buy beef meatballs and chicken rolls, you will buy egg rolls with 41.7% support and 71.4% confidence and a lift ratio value of 0.95, if you buy egg rolls and chicken rolls, then they will buy beef meatballs with 41.7% support and 100% confidence and a lift ratio value of 1.09. By utilizing the results obtained, the company can use a priori algorithm to improve sales strategy.
Keyword: Data mining, Apriori Algorithm, Tanagra, Final Association Rule.

## Abstrak
Pesatnya perkembangan bisnis saat ini, menuntut para pemilik perusahaan untuk lebih meningkatkan strategi bisnis, salah satunya dengan memanfaatkan data penjualan. Dengan menggunakan proses data mining, salah satunya adalah dengan menggunakan  algoritma  apriori.  Permasalahannya  bagaimana  menerapkan  perhitungan  algoritma  apriori  untuk mengetahui  data  penjualan  barang  di  PT.  Duta  Kencana  Swaguna  yang  paling  sering  dibeli,  serta  bagaimana mengimplementasikan algoritma apriori pada data penjualan barang pada PT. Duta Kencana Swaguna dengan aplikasi tanagra. sehingga dapat diketahui penjualan barang apa saja yang paling banyak terjual dengan menggunakan algoritma apriori, dengan menggunakan 2 variabel yang memenuhi support dan minimal confidence. Hasil dari penelitian ini berupa aturan asosiasi final yang diketahui, jika membeli bakso sapi dan rollade ayam, maka akan membeli telur gulung dengan support 41,7% dan confidence 71,4% serta nilai lift ratio 0.95, jika membeli telur gulung dan rollade ayam, maka akan membeli bakso sapi dengan support 41,7% dan confidence 100% serta nilai lift ratio 1.09. Dengan memanfaatkan hasil yang diperoleh, maka pihak perusahaan dapat menggunakan algoritma apriori untuk meningkatkan strategi penjualan.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Tanagra, Aturan Asosiasi Final.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online)
Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 1. PENDAHULUAN
Banyaknya  persaingan  dalam  dunia  bisnis  khususnya dalam  industri  penjualan,  Persaingan  ini  disebabkan banyaknya perusahaan yang bergerak di bidang yang sama. Sama seperti halnya yang terjadi pada perusahaan yang bergerak dibidang retail [1]. Pengambilan keputusan bisnis yang cepat dan tepat adalah salah satu solusi agar perusahaan tetap bisa berkembang serta bisa beradaptasi terhadap perubahan – perubahan yang ada [2]. menuntut para pebisnis untuk menemukan suatu strategi yang dapat  meningkatkan  penjualan  dan  pemasaran  produk  yang  dijual,  salah  satunya  adalah  dengan  pemanfaatan  data  penjualan barang [3]
PT.  Duta  Kencana  Swaguna  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  industri  makanan  yaitu Frozen  Food ,  yang dimana aktifitas utamanya ialah memproduksi dan menjual makanan cepat saji. PT. Duta Kencana Swaguna tidak memanfaatkan kembali data transaksi  penjualan yang  dihasilkan  dari  aktifitas penjualannya. Sehingga  data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip  bagi  perusahaan dan  tidak  dimanfaatkan  untuk  pengembangan  strategi  pemasaran,  Lalu  perusahaan  juga  tidak  dapat mengetahui jenis Frozen Food apa saja yang paling diminati oleh konsumen tiap tahunnya. Dengan adanya kegiatan penjualan setiap  hari,  data  semakin  lama  akan  semakin  bertambah  banyak.  Data  tersebut  tidak  hanya  berfungsi  sebagai  arsip  bagi perusahaan,  data  tersebut  dapat  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk  peningkatan  penjualan  dan promosi produk [3]
Untuk mengetahui jenis Frozen Food apa saja yang paling banyak dibeli oleh konsumen , maka  dapat dilakukan dengan cara  penerapan  algoritma  apriori  yaitu  dengan  menganalisa  pola  pembelian  konsumen . Dalam penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  Jordy  Lasmana  Putra1;  Mugi  Raharjo2;  Tommi  Alfian  Armawan  Sandi3;  Ridwan4;  Rizal  Prasetyo5  yang berjudul  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data  Penjualan  Pada  Perusahaan  Retail”,  bahwa  dengan  penerapan algoritma  apriori pada transaksi  penjualan dapat membantu dalam meningkatkan omset perusahaan dan terbukti bahwa item dengan  nama Cream  Cupid  Heart Coat  Hanger yang  paling  sering  muncul  dan  menjadi  pilihan  bagi  para  konsumen  ketika berbelanja.
Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan omset perusahaan, karena dengan mengetahui pola pembeli konsumen , perusahaan dapat mengatur jumlah stok Frozen  Food dan meminimalisir penumpukan stok barang tertentu karena sudah diketahui barang apa saja yang paling sering dibeli dan jarang dibeli   oleh konsumen.
Metode yang dapat digunakan untuk  mencari data terlaris atau paling banyak dibutuhkan customer yaitu data mining . Data mining merupakan analisis data yang menggunakan cara untuk menemukan pola dan aturan dalam sekumpulan data [5]. Proses ringkasan  informasi  dari  sekumpulan  data  dengan menggunakan  algoritma  dan  cara  yang  melibatkan  ilmu  statistik,  mesin pembelajaran dan sistem manajemen database disebut dengan data mining [6]. Proses pencarian sebuah informasi penting yang terdapat didalam banyaknya dataset yang besar merupakan fungsi dari data mining . data mining juga dapat menghasilkan sebuah informasi berupa pengetahuan didalam sekumpulan data yang banyak jumlahnya.
Data  mining berguna  untuk  memudahkan  dan  memberikan  solusi  kepada  para  pemilik  perusahaan  untuk  mengambil sebuah keputusan yang berguna untuk meningkatkan bisnis perusahaan. Hasil rekomendasi yang dihasilkan dari analisis asosiasi dan algoritma apriori dapat membantu manager dalam mengambil dan mendukung keputusan strategi perusahaan [7]

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Penjualan
Penjualan adalah proses, cara, dan perilaku penjualan. Menjual adalah memberikan sesuatu kepada orang lain (pembeli) untuk pembayaran atau penagihan. Dari segi penjualan identik dengan penjualan personal dan tatap muka. Itu terjadi karena itu adalah metode tertua, metode paling populer dan metode lain yang hampir tidak dikenal [4].

## 2.2 Data Mining
Metode yang dapat digunakan untuk  mencari data terlaris atau paling banyak dibutuhkan customer yaitu data mining . Data mining merupakan analisis data yang menggunakan  cara untuk menemukan pola dan aturan dalam sekumpulan data [5]. Proses ringkasan informasi dari sekumpulan data dengan menggunakan algoritma dan cara yang melibatkan ilmu statistik, mesin pembelajaran dan sistem manajemen database disebut dengan data mining [6]. Proses pencarian sebuah informasi penting yang

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372

## ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online)
Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
terdapat didalam banyaknya dataset yang besar merupakan fungsi dari data mining . data mining juga dapat menghasilkan sebuah informasi berupa pengetahuan didalam sekumpulan data yang banyak jumlahnya.
Data mining berguna untuk memudahkan dan memberikan solusi kepada  para pemilik  perusahaan untuk mengambil sebuah keputusan  yang  berguna untuk  meningkatkan  bisnis  perusahaan.  Hasil rekomendasi  yang  dihasilkan  dari  analisis  asosiasi dan algoritma apriori dapat membantu manager dalam mengambil dan mendukung keputusan strategi perusahaan [7].

## 2.3 Pengelompokan Data Mining
Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas/pekerjaan yang dapat dilakukan    [8]  yaitu:
a. Deskripsi: Proses untuk menemukan suatu karakteristik penting dari sebuah data  yang berada  didalam  basis  data. Dengan analisis
sederhana dapat menemukan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data.
b. Estimasi: estimasi mempunyai variabel target yang lebih ke arah numerik daripada ke arah kategori. Baris data yang lengkap menyediakan nilai dari variabel target dalam pembuatan model yang disebut sebagai prediksi.
c. Prediksi:  prediksi  mempunyai  kesamaan  dengan  klasifikasi  dan  estimasi,  dalam  metode  prediksi  hasil  akan  ada  di masa mendatang.
d. Klasifikasi:  proses  yang  bertujuan  untuk  menyimpulkan  beberapa  definisi  dari  sebuah  grup  yang  terdapat  target variabel kategori.
e. Pengklasteran:  proses  pengelompokan  data, record dan  pengamatan  dalam  pembentukan kelas  obyek-obyek  yang memiliki kemiripan disebut pengklasteran.
f. Asosiasi: dalam data mining, asosiasi mempunyai fungsi untuk menemukan suatu hubungan yang berada pada nilai atribut yang muncul dalam satu waktu.

## 2.4 Aturan Asosiasi
Aturan asosiasi yang berbentuk “ if…then …” atau “jika…maka…” merupakan pengetahuan yang dihasilkan dari fungsi aturan asosiasi, Aturan ini dihitung dari data yang sifatnya probabilistik [9]. Teknik data mining untuk menemukan suatu aturan asosiasi antara satu kombinasi item dengan item lainnya, terdapat dua ukuran ketertarikan  dalam suatu aturan asosiasi yaitu [10]
a. Support, adalah kemungkinan konsumen membeli beberapa produk secara bersamaan dari jumlah seluruh transaksi.
b. Confidance atau  tingkat  kepercayaan  merupakan nilai  kepastian  yaitu  kuatnya  hubungan  antar item dalam sebuah kejadian.
Metodologi dalam melakukan analisis asosiasi mempunyai dua tahapan, yaitu:
1. Analisa Pola Frekuensi Tertinggi
Analisa pola frekuensi tertinggi adalah langkah yang dilakukan untuk menemukan kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam basis data. Nilai support sebuah item dapat diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut [11]:
Untuk  mencari  nilai support dari  2  buah item diperoleh dengan menggunakan rumus:
2. Pembentukan Aturan Asosiatif
Confidance adalah seberapa seringnya item B muncul dalam transaksi yang mengandung A, nilai confidance dari suatu item dapat dicari dengan menggunakan rumus:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online)
Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 2.5 Algoritma Apriori
Algoritma apriori merupakan sebuah algoritma dalam data mining yang banyak dimanfaatkan untuk membentuk sejumlah aturan  asosiasi  ( association  rules ).  Algoritma  ini  menggunakan  teknik  perhitungan  berbasis  kemunculan  (frekuensi)  untuk menemukan keterkaitan dalam suatu kombinasi yang terdiri atas beberapa items [12] . Support merupakan tampilan kombinasi item tersebut dalam database (nilai penunjang), sedangkan Confidance merupakan kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi  (nilai  kepastian) [13]. Proses utama yang dilakukan dalam algoritma apriori untuk mendapat frequent itemset [14] , yaitu :
a. Join (penggabungan), Penyelesaian Proses ini dilakukan dengan menggabungkan item dengan item lainya sehingga tidak ada lagi kombinasi yang dapat dibentuk.
b. Prune (pemangkasan), Proses pemangkasan merupakan hasil dari proses penggabungan,  yang kemudian dipangkas dengan menggunakan nilai minimum support yang telah ditentukan sebelumnya.

## 2.6 Lift Ratio
Lift ratio merupakan ukuran yang digunakan untuk mengetahui kekuatan aturan asosiasi yang sudah terbentuk, hasil dari perhitungan nilai lift ratio dapat digunakan sebagai  acuan validitas dari  aturan.  Untuk menghitung nilai lift ratio dapat menggunakan rumus berikut [11]:
Untuk  menghitung  nilai Expected  Confidence dapat digunakan rumus berikut:

## 2.7 Tanagra
Tanagra  ialah  fitur  perangkat  lunak data  mining yang  menyediakan  sebagian  tata  cara  informasi data mining mulai  dari mengekplorasi  analisis  data, pendidikan  statistik,  pendidikan  mesin,  serta  database  tidak  seperti  software data  mining kebanyakan,  tanagra  bersifat open  source yang dimana  semua  orang  atau  peneliti  dapat  mengakses source  code nya,  dan meningkatkan algoritma sendiri, sejauh dia menyetujui dan menyesuaikan dengan lisensi distribusi perangkat lunak [15].

## 2.8 Penelitian Terkait
Dalam penyusunan penelitian ini, penulis mereferensi penelitian – penelitian terdahulu  untuk dapat dijadikan bahan pertimbangan  dan  menjadikan  inspirasi  penulisan  yang  berkaitan  dengan  latar belakang  masalah  pada  skripsi  ini.  Seperti penelitian yang dilakukan oleh Dini Silvi Purnia1; Ai Ilah Warnilah2, 2017 yang berjudul “Implementasi Data Mmining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori” [16]. Pada penelitian ini dilakukan untuk menemukan merek kacamata yang  paling  banyak  terjual,  dengan  menggunakan  data  penjualan  sebagai  acuan.  Algoritma  apriori  menjadi  metode  yang digunakan dalam penelitian ini.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online)
Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Algoritma Apriori
Berdasarkan  transaksi  penjualan  produk  pada  PT.  Duta  Kencana  Swaguna,  transaksi  tersebut  dapat diakumulasikan. Akumulasi transaksi penjualan produk diperoleh dari penjualan per bulan yang diambil dari 3 jenis produk teratas berdasarkan kuantiti yang terjual pada laporan per bulan:
Tabel 1. Tabel Pola Transaksi Penjualan No Itemset 1 Bakso Sapi, Nugget Ayam, Telur Gulung 2 Bakso Sapi, Nugget Ayam, Rollade Ayam 3 Bakso Sapi, Rollade Ayam, Telur Gulung 4 Bakso Sapi, Rollade Daging, Telur Gulung 5 Bakso Sapi, Rollade Daging, Telur Gulung 6 Bakso Sapi, Rollade Ayam, Telur Gulung 7 Bakso Sapi, Rollade Ayam, Rollade Daging 8 Bakso Sapi, Rollade Ayam, Telur Gulung 9 Bakso Sapi, Rollade Daging, Telur Gulung 10 Bakso Sapi, Rollade Ayam, Telur Gulung 11 Bakso Sapi, Rollade Ayam, Telur Gulung 12 Galantin Ayam, Rollade Ayam, Rollade Daging
Pembuatan format tabular data transaksi  per bulan bila dibentuk, maka akan seperti berikut:
Tabel 2. Format Data Tabular Transaksi Bulan Bakso Sapi Nugget Ayam Rollade Ayam Rollade Daging Telur Gulung Galantin Ayam 1 1 1 0 0 1 0 2 1 1 1 0 0 0 3 1 0 1 0 1 0 4 1 0 0 1 1 0 5 1 0 0 1 1 0 6 1 0 1 0 1 0 7 1 0 1 1 0 0 8 1 0 1 0 1 0 9 1 0 0 1 1 0 10 1 0 1 0 1 0 11 1 0 1 0 1 0 12 0 0 1 1 0 1 Jumlah 11 2 8 5 9 1
a. Analisa Pola Frekuensi
Tahap ini merupakan proses pembentukan C 1 atau disebut  dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 30%, berikut merupakan perhitungan pembentukkan 1 itemset:
Tabel 3. Pola Frekuensi Support (A) Perhitungan Support Support Support (Bakso Sapi) (11/12)*100 91,7 % Support (Nugget Ayam) (2/12)*100 16,7 % Support (Rollade Ayam) (8/12)*100 66,7 % Support (Rollade Daging) (5/12)*100 41,7 % Support (Telur Gulung) (9/12)*100 75 % Support (Galantin Ayam) (1/12)*100 8,3 %

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online)
Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 4. Support dari setiap barang Jenis Barang Jumlah (A∩B∩C) Support Bakso Sapi - Rollade Ayam – Telur Gulung 5 41,7 % Tabel 5. Item yang memenuhi minimum support Jenis Barang Nilai Support Bakso Sapi 91,7 % Rollade Ayam 66,7 % Rollade Daging 41,7 % Telur Gulung 75 %
Dengan mengetahui jenis barang yang memenuhi minimum support, maka proses selanjutnya adalah pembentukan asosiasi
b. Pembentukkan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  kombinasi  pola  frekuensi tertinggi  d item ukan,  maka  selanjutnya  proses  pembentukan  aturan asosiasi dengan nilai minimum confidence = 70% dari kombinasi 3 itemset yang telah ditemukan. Berikut merupakan perhitungan pembentukan aturan asosiasi yang menghasilkan 2 aturan sebagai berikut:
Tabel 6. Tabel Aturan Asosisasi Aturan ∑A&B ∑A Confidance Jika Membeli Bakso Sapi Dan Rollade Ayam, Makan Akan Membeli Telur Gulung 5 7 71,429 % Jika Membeli Telur Gulung Dan Rollade Ayam, Makan Akan Membeli Bakso Sapi 5 5 100 %
pembentukan C 2 atau disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support = 30%, berikut merupakan perhitungan pembentukkan 2 itemset:
Tabel 7. Support dari 2 itemset Jenis Barang Jumlah (A∩B) Perhitungan Support Support Bakso Sapi - Rollade Ayam 7 (7/12)*100 58.3 % Bakso Sapi – Rollade Daging 4 (4/12)*100 33,3 % Bakso Sapi - Telur Gulung 9 (9/12)*100 75 % Rollade Ayam – Rollade Daging 2 (2/12)*100 16,7 % Rollade Ayam - Telur Gulung 5 (5/12)*100 41,7 % Rollade Daging – Telur Gulung 3 (3/12)*100 25 %
Tabel 8. Kombinasi  2 Itemset yang  Memenuhi Minimum Support Jenis Barang Jumlah (A∩B) Support Bakso Sapi - Rollade Ayam 7 58.3 % Bakso Sapi – Rollade Daging 4 33,3 % Bakso Sapi - Telur Gulung 9 75 % Rollade Ayam – Telur Gulung 5 41,7 %

## c. Lift Ratio
Dari  hasil  pembentukan  aturan  asosiasi,  maka  selanjutnya  melakukan  perhitungan  nilai lift  ratio, Berikut perhitungan pencarian nilai lift ratio :
Tabel 9. Tabel Aturan Asosisasi Aturan Support Confidance Expected Confidence Lift Ratio Bakso Sapi, Rollade Ayam → Telur Gulung 41,7 % 71,429 % 9/12= 75% 0,95 Telur Gulung, Rollade Ayam → Bakso Sapi 11/12=92%

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online)
Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
41,7 % 100 % 1,09
Dari hasil kombinasi 2 item akan dibentuk kombinasi 3 itemset atau bisa disebut C 3 dengan jumlah minimum support = 30%, Berikut merupakan perhitungan pembentukan 3 itemset: Tabel 10. Support dari 3 itemset Jenis Barang Jumlah (A∩B C) Perhitungan Support Support Bakso Sapi – Rollade Ayam - Telur Gulung 5 (5/12)*100 41,7 % Bakso Sapi - Rollade Ayam - Rollade Daging 1 (1/12)*100 8,3 % Rollade Ayam – Rollade Daging - Telur Gulung 0 (0/12)*100 0 %

## d. Aturan Asosiasi Final
Setelah membentuk aturan asosiasi dengan menghasilkan 2 buah aturan asosiasi serta mencari nilai lift ratio pada kedua  aturan  aturan  asosiasi  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  aturan  mana  yang  dapat  dikatakan  memenuhi  nilai validitas pada sebuah kombinasi item , dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 11. Tabel Aturan Asosisasi Final Aturan Support Confidance Lift Ratio Jika Membeli Bakso Sapi Dan Rollade Ayam, Maka Akan Membeli Telur Gulung 41,7 % 71,4 % 0,95 Jika Membeli Telur Gulung Dan Rollade Ayam, Maka Akan Membeli Bakso Sapi 41,7 % 100 % 1.09

## 3.2 Perhitungan Algoritma Apriori dengan Tanagra
Perhitungan  Algoritma  Apriori  dengan  Tanagra  Dari  hasil  proses  pembuatan  data  awal,  kemudian  dilakukan  pengujian menggunakan aplikasi tanagra seperti berikut
a. Support
Perhitungan mencari nilai support dari kombinasi beberapa itemset dapat dilakukan dengan cara menginput database kedalam aplikasi tanara dan memproses database dengan memasukkan nilai minimum support yang sudah ditentukan seperti berikut:
Gambar 1. Proses Memasukkan Database
Gambar 2. Tampilan Tanagra yang sudah terkoneksi Database

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online)
Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 3. Proses Memasukkan Nilai Minimum  Support
Gambar 4. Proses Memasukkan Database
b. Confidence
Perhitungan nilai confidence dapat dilakukan dengan cara memproses itemset yang sudah memenuhi nilai minimum support , dengan memasukkan nilai minimum confidence = 70% seperti berikut
Gambar 5. Proses Memasukkan Nilai Minimum       Confidence

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 6. Hasil Perhitungan Nilai Confidence

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan data berupa aturan asosiasi, dari aturan asosiasi tersebut diperoleh pola pembelian barang yang sudah memenuhi minimum support dan confidence yang sudah ditentukan, yaitu jika membeli bakso sapi dan rollade ayam,  maka akan membeli telur gulung dengan support 41,7% dan confidence 71,4% serta nilai lift ratio 0,95 dan jika membeli telur gulung dan rollade ayam, maka akan membeli bakso sapi dengan support 41,7% dan confidence 100% serta  nilai lift  ratio 1,09.  Data  yang  dihasilkan  dari  perhitungan  algortima  apriori  dapat  digunakan  sebagai  ilmu pengetahuan dan sebuah informasi baru yang bermanfaat bagi perusahaan untuk melakukan strategi  penjualan, serta pihak perusahaan dapat memprediksi dan memperhitungkan stok barang apa saja yang harus dipersiapkan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. L. Putra, M. Raharjo, T. A. A. Sandi, R. Ridwan, and R. Prasetyo, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 85–90, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.113.
[2] [2]  I.  Djamaludin  and A.  Nursikuwagus,  “Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada  Transaksi  Penjualan  Menggunakan Algoritma Apriori,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput , vol. 8, p. 2, 2017.
[3] M. Badrul, “Algoritma Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Data Penjualan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. XII, no. 2, pp. 121–129, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/266.
[4] S. Arifin, Sales Management: strategi menjual dengan pendekatan personal . Yogyakarta, 2020.
[5] M. Mardiah, “Penerapan Data Mining Apriori Pada Persediaan Obat (Studi Kasus Apotek Rafif Farma Medan),” Algoritm.  J. Ilmu Komput. Dan Inform. , vol. 3, no. 2, p. 115, 2019, doi: 10.30829/algoritma.v3i2.6953.
[6] A. F. Lestari and M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 1, p. 96, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i1.1317.
[7] M.  Sholik  and A.  Salam,  “Implementasi  Algoritma Apriori  untuk  Mencari  Asosiasi  Barang  yang  Dijual  di  E-commerce OrderMas,” Techno.COM , vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[8] R. R. Rerung, “Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk,” J. Teknol. Rekayasa , vol. 3, no. 1, p. 89, 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[9] D. Sepri and M. Afdal, “Analisa Dan Perbandingan Metode Algoritma Apriori Dan Fp-Growth Untuk Mencari Pola Daerah Strategis Pengenalan Kampus Studi Kasus Di Stkip Adzkia Padang,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 1, no. 1, pp. 47–55, 2017, [Online]. Available: https://www.jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JSIK/article/view/27.
[10] Amrin Amrin, “Data Mining Dengan Algoritma Apriori untuk Penentuan Aturan Asosiasi Pola Pembelian Pupuk,” Paradigma , vol. XIX, no. 1, pp. 74–79, 2017, doi: https://doi.org/10.31294/p.v19i1.1836.
[11] N. F. FAHRUDIN, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis,” MIND J. , vol. 1, no. 2, pp. 13–23, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v4i1.13-23.
[12] A.  Putra  and  H.  Toba,  “Pengembangan  Gudang  Data  Pendukung  Analisis  Tren  Penyewaan  Peralatan  Katering  dengan Algoritma  Apriori,” J.  Inf.  Syst.  Technol. ,  vol.  01,  no.  01,  pp.  5–14,  2020,  [Online].  Available: https://journal.uib.ac.id/index.php/joint/article/view/1219%0Ahttps://journal.uib.ac.id/index.php/joint/article/download/1219 /745.
[13] E. N. Salamah and N. Ulinnnuha, “Analisis Pola Pembelian Obat dan Alat Kesehatan di Klinik Ibu dan Anak Graha Amani dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 1–6, 2017, doi: 10.25139/ojsinf.v2i1.401.
[14] N. E. Putria, “Data Mining Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori Pada Terminal Tiket Batam Tour & Travel,” Comput.  Based Inf.  Syst. J. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  29–39,  2018,  [Online].  Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbis/article/download/643/410.
[15] H.  Widayu,  S.  D.  Nasution,  N.  Silalahi,  and  Mesran,  “Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Jenis  Transaksi  Nasabah  Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4.5,” Media Inform. Budidarma , vol. Vol 1, No, no. 2, p. 37, 2017.
[16] V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[17] Karyatulisku,  “Langkah-Langkah  Penelitian  Kuantitatif  99%  Langsung  Paham!,”  2020.  https://karyatulisku.com/langkah- langkah- penelitian-kuantitatif/.