## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 279-286

## IMPLEMENTASI ASSOCIATION RULES MENENTUKAN POLA PEMILIHAN MENU DI THE GADE COFFEE & GOLD MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Fachri Amsury 1 , Andhika Pratama 2 , Setiawan 3 , Wahyu Satria Ramadhan 4 , Ika Kurniawati 5* , Muhammad Rizki Fahdia 6 , Abdul Rahman Kadafi 7
1567 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informasi, Universitas Nusa Mandiri
234 Informatika, Fakultas Teknologi dan Informasi, Universitas Nusa Mandiri Email: * ika.iki@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
The Gade Coffee & Gold produces a lot of sales transaction data every day that is stored in the database, but this data  has  not  been  maximized  in  conducting  analysis  to  produce  new  knowledge,  based  on  this  problem  it  is necessary  to  carry  out  an  analysis  using  a  data  mining  approach  and  applying  association  techniques.  Data mining  is  able  to  analyze  data  into  information  by  applying  association  techniques  to  find  several  purchasing patterns  that  are  useful  to  assist  companies  in  the  process  of  making  business  decisions  such  as  determining product cross-selling, determining promotional programs, and so on. This study aims to determine the pattern of combinations of food and drinks ordered by customers by applying the Apriori method based on sales transaction data for the month of September 2022. The results show that there are 16 association rules with the highest support value which is 6.8% with a confidence value of 85 .7% and the Lift value is 111%, with the rule formed that if a customer buys an Almond Croisant product, there is a chance that the customer will also buy Van Lenning – Iced products.

## Keywords: Data Mining, KDD, Association, Apriori

## ABSTRAK
The Gade Coffee & Gold setiap harinya menghasilkan banyak data transaksi penjualan yang tersimpan dalam basis data,  namun  data  tersebut    belum  dimaksimalkan  dalam  melakukan  analisa  untuk  dapat  menghasilkan  suatu pengetahuan baru, berdasarkan masalah tersebut perlu dilakukan sebuah analisa dengan menggunakan pendekatan data mining serta menerapkan teknik asosiasi. Data mining mampu menganalisa data menjadi sebuah informasi dengan menerapkan teknik asosiasi dapat menemukan beberapa pola pembelian yang berguna untuk membantu perusahaan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  bisnis  seperti  menentukan  cross-selling  produk,  menentukan program promosi, dan sebagainya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pola kombinasi dari makanan dan minuman yang dipesan oleh pelanggan dengan menerapkan metode Apriori  berdasarkan data transaksi penjualan periode bulan September 2022.  Hasil penelitian menunjukkan sebanyak 16 aturan asosiasi dengan nilai support tertinggi adalah 6,8% dengan nilai confidence sebesar 85,7% dan nilai Lift 111%, dengan aturan yang terbentuk yaitu apabila pelanggan membeli produk Almond Croisant peluang pelanggan juga membeli produk Van Lenning – Iced.
Kata Kunci: Data Mining, KDD, Asosiasi, Apriori
Riwayat Artikel  : Tanggal diterima  : 20-05-2023
Tanggal revisi : 09-06-2023
Tanggal terbit : 10-06-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.5357
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pertumbuhan  usaha  coffee  shop  mengalami peningkatan yang signifikan dalam persaingan bisnis di  Indonesia.  Meningkatnya  usaha  coffee  shop  di Indonesia  didasari  oleh  adanya  perubahan  lifestyle masyarakat  yang  menghabiskan  waktu  di  coffee shop.  Keadaan  ini  menciptakan  sebuah  peluang usaha bagi masyarakat untuk menjalankan usaha di bidang coffee shop di Indonesia.
The  Gade  Coffee  &  Gold  merupakan  usaha  coffee shop milik salah satu Perusahaan BUMN yakni  PT Pegadaian  (Persero)  yang  berada  38  titik  outlet  si seluruh  Indonesia,  pada  penelitian  ini  penulis menggunakan salah satu sample data transaksi salah satu outlet The Gade Coffee & Gold yang berada di Sarinah  Jakarta.  Berdasarkan  observasi  dan wawancara yang telah dilakukan, The Gade Coffee & Gold menyediakan varian minuman dan makanan yang  dapat  dikonsumsi  oleh  pelanggan  dari  setiap kalangan.  The  Gade  Coffee  &  Gold  memiliki  data transaksi  penjualan  yang  tercatat  pada  saat pemesanan  berlangsung  dan  data  tersebut  menjadi sebuah  data  set.  Pada  saat  ini  The  Gade  Coffee  & Gold  tidak  melakukan  pengolahan  data  transaksi yang  ada.  Data  hanya  menjadi  tumpukan  dataset yang  tidak  memiliki  informasi  dan  hanya dipergunakan untuk menghasilkan laporan penjualan  dan  laporan  laba  rugi  saja.  Padahal  data tersebut  dapat  dimanfaatkan  secara  maksimal dengan diolah lebih lanjut sehingga didapatkan suatu informasi baru untuk pengambilan keputusan dalam strategi bisnis selanjutnya.
Untuk mengatasi masalah tersebut, dibutuhkan suatu metode  atau  teknik  yang  dapat  merubah  tumpukan data menjadi informasi dan pengetahuan bermanfaat untuk  pengambilan  keputusan  dan  menentukan strategi  bisnis  coffee  shop  seperti  menentukan Cross-selling produk .
Data mining merupakan solusi yang dapat digunakan untuk proses ekstraksi informasi pencarian pola atau trend yang diinginkan dalam basis data yang besar. Pola-pola  ini  dapat  memberikan  suatu  analisis  data yang  berguna  yang  kemudian  dapat  dipelajari dengan lebih teliti untuk mendukung keputusan.
Berdasarkan  hasil  dari  observasi  dan  wawancara terhadap  manajemen  perusahaan,  data  transaksi penjualan  belum  dimanfaatkan  secara  maksimal untuk  mengetahui  kebiasaan  dan  pola  unik pembelian  pelanggan  saat  membeli  lebih  dari  satu jenis  barang  dalam  satu  kali  transaksi,  dengan melihat  catatan  transaksi  pada  aplikasi  internal perusahaan dan data excel.
Penerapan  data  mining  mengguanakan  algoritma apriori dapat menjadi sebuah solusi bagi perusahaan untuk memberikan sebuah gambaran dalam melihat pola transaksi pelanggan guna untuk merekomendasikan  produk  yang  sesuai  bagi pelanggan  dan  sebagai  acuan  untuk  menentukan jumlah produk yang paling banyak dicari pelanggan.
Data  transaksi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  data  penjualan  transaksi  pada  periode bulan September tahun 2022 pada pengaplikasiannya menggunakan aplikasi
RapidMiner  dalam  membantu  mencari  aturan asosiasi,  hasil  yang  diharapkan  pada  penelitian  ini agar  perusahaan  dapat  merekomendasikan  produk yang tepat kepada pelanggan dan membuat strategi penjualan  yang  lebih  efektif  dimasa  yang  akan datang.

## 1.2. Tinjuan Pustaka
A. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan teknik statistic, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar.  Proses  dari  data  mining  yaitu  mencari  pola data  yang  tertentu  menggunakan  metode  untuk mengolahnya.  Istilah  data  mining  dan  Knowledge Discovery in Database (KDD) sering kali digunakan secara  bergantian  untuk  menjelaskan  proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data  yang  besar.  Data  mining  sendiri  memiliki kemampuan  untuk  mengolah  data  dari  suatu  basis data agar menghasilkan sebuat informasi baru yang bermanfaat. (Nita Syahputri, 2020).
B. Association rules
Association  rules merupakan  suatu  metode  yang digunakan dalam mencari pola yang sering muncul pada sekumpulan transaksi, dimana setiap transaksi terdiri  dari  beberapa  item  atau  produk.  Analisa asosiasi  mining  adalah  teknik  data  mining  untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi dari  beberapa  item.  (Paujiah  Nur  Harahap  & Sulindawaty, 2019).
C. Algoritma apriori
Algoritma  apriori  adalah  salah  satu  algoritma  yang melakukan  pencarian  frequent  itemset  dengan menggunakan  teknik  association  rule.  Algoritma apriori menggunakan pengetahuan frekuensi atribut yang telah diketahui  sebelumnya untuk  memproses informasi  selanjutnya.  Pada  algoritma  apriori menentukan kandidat yang mungkin muncul dengan cara memperhatikan minimum support dan minimum confidence. Support adalah nilai pengunjung atau persentase kombinasi sebuah item dalam  database.  (Nurul  Adha,  Lince  Tomoria Santuri & Edward Robinson Siagian, 2017).
1.3. Metodologi Penelitian
Penelitian menerapkan konsep Knowledge
Discovery  in  Database  Untuk  membuat  aturan asosiasi transaksi penjualan food & baverage (Fachri Amsury, 2022).

## A. Types of research
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kulitatif. Penelitian  kulitatif  memiliki  keunggulan  dalam mendapatkan  pemahaman  yang  mendalam  dan
mendasar tentang objek yang diamati secara ilmiah yang sistematis.

## B. Time and Place of Research
Penelitian  dengan  melakukan  observasi  langsung pada The Gade Coffee & Gold untuk mendapatkan histori  data  transaksi  penjualan  pada  periode  bulan September tahun 2022. Waktu penelitian dilakukan selama dua bulan dengan melakukan riset.

## C. Research Target/Subject
Tujuan  penelitian  adalah  menerapkan  algoritma apriori  untuk  mencari  aturan  asosiasi  dan menghasilkan  pola  transaksi  pelanggan  pada  The Gade  Coffee  &  Gold  berdasarkan  data  transaksi penjualan yang terjadi pada periode bulan September tahun 2022.

## D. Procedure
Kerangka  kerja  yang  diterapkan  berdasarkan langkah-langkah  dan  prosedur  proses  penelitian  ini menggunakan Knowledge Discovery in Database.

## Sumber : (Fachri Amsury, 2022)
Gambar 1. Knowledge Discovery in Database
Gambar  1  mendeskripsikan  tahapan  proses  KDD yang  digunakan  untuk  mencari  dan  melakukan identifikasi sebuah pola pada basis data, Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Data Data  yang  diambil  adalah  data  transaksi penjualan  The  Gade  Coffee  &  Gold  selama periode bulan September tahun 2022.
2. Data Selection & Cleaning Data  Selection  /  Pemilihan  (seleksi)  data  dari sekumpulan  data  operasional  perlu  dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional. Cleaning  data  dilakukan  sebelum  proses  data mining  dapat  dilaksanakan,  perlu  dilakukan proses cleaning atau pembersihan pada data yang menjadi focus KDD.
3. Data Transformation Transformation adalah proses transformasi pada
data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut sesuai untuk proses data mining.
4. Data Mining / Pattern Discovery Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan teknik atau metode tertentu.
5. Interpretation / Evaluation
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang
berkaitan/berkepentingan.

## E. Data,  Instruments,  and  Data  Collection Techniques
Penelitian  ini  menggunakan  data  primer  yang bersumber  dari  hasil  wawancara  dan  data  transaksi penjualan The Gade Coffee & Gold pada periode 01 September  2022  s.d  30  september  2022.  Data sekunder berasal dari jurnal  yang berkaitan dengan penelitian  yang  dilakukan.  Penelitian  ini  juga melakukan observasi langsung ke perusahaan untuk mencari  tahu  informasi  terkait  sistem  informasi penjualan  yang  ada  untuk  membantu  dalam melakukan  analisa  pola  transaksi  pembelian pelanggan  dan  dilakukan  wawancara  kepada manajer  operasional  terkait  proses  transaksi penjualan  The  Gade  Coffee  &  Gold  untuk mengetahui alur kerja pihak terkait dan mendapatkan data yang dibutuhkan.

## F. Data analysis technique

## PROBLEM IDENTIFICATION
Have a lot of data, only stored in data storage, no data analysis

## PREPROCESSING
Collect sales transaction data, data selection, & data transformation
METHODE Association ALGORITHM Apriori

## RESEARCH RESULT
Customer buying pattern

## Sumber : (Fachri Amsury, 2022)
Gambar 2. Resarch Stages
Gambar 2 menjelasakan tahapan penelitian yang dilakukan sebagai berikut:

## 1. Identifikasi Masalah
Penelitian diawali dengan melakukan identifikasi masalah  yang  terjadi  pada  perusahaan  yaitu
memiliki banyak data transaksi penjualan tetapi hanya  di  simpan  dalam  basis  data  dan  hanya dipergunakan  untuk  menghasilkan  laporan penjualan  &  laporan  laba  rugi  sajab  serta  tidak mengetahui bagaimana cara memanfaatkan data tersebut, Padahal data tersebut dapat dimanfaatkan  secara  maksimal  dengan  diolah lebih lanjut sehingga didapatkan suatu informasi baru  untuk  pengambilan  keputusan  dalam strategi bisnis selanjutnya.
2. Preprocessing
Data  transaksi  penjualan  yang  telah  didapatkan harus  diproses  terlebih  dahulu  sebelum  bisa diterapkan teknik data mining dengan melakukan menghulangkan  noise  pada  data,  melakukan seleksi  data  dan  transformasi  data  agar  bisa  di olah menggunakan teknik data mining
3. Metode Penelitian  ini  menerapkan  metode  asosiasi dengan  tujuan  mencari  tahu  hubungan  dan keterkaitan  antar produk yang dibeli  bersamaan dalam suatu transaksi penjualan berdasarkan dari data penjualan The Gade Coffee & Gold periode bulan September tahun 2022.

## 4. Algoritma
Pendekatan  algoritma  yang  diterapkan  pada penelitian ini adalah algoritma apriori. Algoritma apriori  merupakan  salah  satu  algoritma  yang pada dasarnya untuk
menemukan
Frequentitemsets  (kelompok  setiap  item-item yang  memenuhi  syarat  minimum  support)  dari setiap data transaksi [8]. Apriori digunakan untuk menentukan pola association rule yang tepat dan akurat serta dapat memproses data dalam jumlah yang besar dan menyeleksinya menjadi beberapa rule. (Nita Syahputri, 2020)
Tahapan  ini  dilakukan  pencarian  kombinasi  item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai  support dinyakatan  dalam  rumus  1  dan  confidencenya dinyatakan dalam rumus 2.
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 ∩ 𝐵 ) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑎𝑖𝑛 𝐴 𝑎𝑛𝑑 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 X 100%
Rumus  1  merupakan  rumus  dalam  mencari  nilai support dari dua item.
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃(𝐵|𝐴) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑎𝑖𝑛 𝐴 𝑎𝑛𝑑 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐴 X 100%
Rumus  2  merupakan  rumus  dalam  mencari  nilai confidence dengan menghitung aturan asosiasi A  – B.
5. Hasil penelitian
Hasil  penelitian  ini  agar  mendapatkan  pola transaksi pembelian di The Gade Coffee & Gold
agar perusahaan mengetahui produk yang paling laku  dipasaran,  dan  dapat  merekomendasikan produk  yang  tepat  kepada  pelanggan  dan meningkatkan  penjualan  The  Gade  Coffee  &
Gold dimasa yang akan datang.

## 2. PEMBAHASAN
A. Pengolahan Data
Hasil  dari  proses  observasi  dan  wawancara  yang telah  dilakukan  pada  perusahaan,  diperoleh  data transaksi penjualan The  Gade Coffee &  Gold pada periode  bulan  September  tahun  2022.  Berdasarkan data  tersebut  akan  diimplementasikan  teknik  data mining  menggunakan  metode  asosiasi  untuk menentukan  pola  pembelian  pelanggan  melalui pendekatan  algoritma  apriori.  Tabel  dibawah  ini merupakan  daftar  menu  yang  ada  di  The  Gade Coffee & Gold Sarinah
Tabel 1. Menu The Gade Coffee & Gold
No Menu 1 Air Mineral 330 ml 2 Almond Croissant 3 Americano - Hot 4 Americano - Ice
5 Banana Smoothies
6 Batara Antaga
7 Batara Ismaya 8 Batara Manikmaya Terbit 9 Batari Pertiwi 10 black tea - hot 11 black tea - ice 12 Butter Croissant 13 Cappuccino - Hot 14 Cappuccino - Ice 15 Caramel Latte - Hot 16 Caramel Latte - Ice 17 Chocolate - Hot 18 Chocolate - Ice 19 Chocolate 1 Liter 20 coffee matcha latte - hot 21 coffee matcha latte - ice
22 Cookies Cream
23 creammy regal No Menu 24 Creamy Regal 25 Dewi Srikandi 26 Double Choco 27 Empal Genthong Cirebon
28 Espresso (Double) - Hot
29 Espresso (Single) - Hot
30 French Press Single Origin - Hot
31 Garlic French Fries
32 Gudeg Jogja
33 Hazelnut Latte - hot
34 Hazelnut Latte - ice 35 Ice Lyche Milk Tea 36 Ice Lychee Tea 37 Ice Peach Tea 38 Keju Goreng Gulung 39 Kembang Desa 40 Kembang Gula 41 Latte - Hot 42 Latte - Ice 43 Lemon Tea - Hot
44 Lemon Tea - Ice
45 Mangga Jingga
46 matcha - hot
47 matcha - ice 48 Merah Merona 49 Mineral Water 50 mochacinno - hot 51 mochacinno - ice
52 Nasi Bakar Ayam Kecombrang
53 Nasi Iga Bakar Parahiyangan
54 New York Cheese Cake
55 Pain Chocolate
56 Pain Raisin
57 Peach Smoothies
58 Picollo No Menu 59 Pineapple Khatulistiwa 60 Pisang Goreng Gula Aren 61 Pisang Goreng Susu Coklat Keju 62 Racikan Hujan 63 red velvet - hot 64 red velvet - ice 65 Red Velvet 1 Liter 66 Roti Macan 67 Royal Tamansari 68 Rujak Cireng 69 Salted Caramel Latte - Hot 70 Salted Caramel Latte - ice 71 Singkong Goreng Keju 72 Singkong Rebus Gula Jawa 73 Soto Daging Koparia 74 Sparkling Sedap Malam 75 Strawberry Smoothies 76 Tahu Baso Semarang 77 Tahu Walik Salatiga 78 Taro - Hot 79 Taro - Ice 80 Teh Tarik - Hot 81 Teh Tarik - Ice 82 Teh Tarik 1 Liter 83 Tubruk Single Origin - Hot 84 V60 Single Origin - Hot 85 V60 Single Origin - Ice 86 Van Leening 1L 87 Van Lenning - hot 88 Van Lenning - Iced 89 Vanila Latte - hot 90 Vanila Latte - ice 91 Wedhang Jahe Limun
92 Wedhang Jahe Sereh

## 93 Wedhang Sarabak
Tabel 1 menjelaskan daftar menu secara detail dari produk  yang  ada.    Tahap  pengujian  dilakukan dengan  menggunakan  data  yaitu  berupa  tanggal transaksi,  ID  Struk,  Nama  Produk  dan  Kategori Produk yang terjual.
Gambar 3. Data Transaksi September 2022
Tahap  berikutnya  data  akan  diubah  dalam  bentuk tabulasi  yang  akan  di  simpan  dalam  file  excel kemudian  dilakukan  proses  analisis  menggunakan metode asosiasi.
Gambar 4. Example of Data Tabulation
Gambar  4  menjelaskan  hasil  dari  perubahan data  yang  sudah  dilakukan  menjadi  tabulasi  dalam bentuk bilangan biner 0 dan 1. Tahap berikutnya data yang sudah menjadi tabulasi diimport menggunakan operator  read  excel  pada  aplikasi  RapidMiner, selanjutnya  berikut  adalah  model  analisis  yang dibuat menggunakan aplikasi RapidMiner.

## Gambar 5. RapidMiner Model
Gambar  5  merupakan  model  yang  dibuat  pada aplikasi  rapid  miner  dimulai  melalui  proses  import data  menggunakan  operator  read  excel  kemudian data  di  transformasi  menggunakan  operator numerical to binomial dilanjutkan proses pendekatan algoritma  menggunakan  operator  FP-Growth  dan membuat  aturan  asosiasi  dengan  operator  create association rules.
Penelitian  melakukan  pengamatan  dan  beberapa pengujian  data  yang  dilakukan  untuk  menetapkan parameter  batasan,  dengan  minimum  nilai  support sebesar 20% dan minimum confidence sebesar 60%, nilai batasan tersebut disesuaikan untuk mendapatkan  hasil  aturan  asosiasi  yang  paling optimal.

## B. Hasil Association Rule
Hasil  dari  pengolahan  data  yang  dilakukan menggunakan  aplikasi  RapidMiner  memperoleh beberapa  aturan  asosiasi  yang  memberikan  banyak regulasi data transaksi penjualan The Gade Coffee & Gold,  hasil  ini  memberikan  sebuah  acuan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  perusahaan. Berdasarkan  aturan  asosiasi  yang  memiliki  tingkan kepercayaan atau support dan confidence tertinggi.
ID Struk Singkong Goreng Keju Soto Daging Koparia Tahu Baso Semarang Tahu Walik Salatiga Teh Tarik - Ice V60 Single Origin - Hot V60 Single Origin - Ice Van Leening 1L Van Lenning - hot Van Lenning - Iced Vanila Latte - hot Vanila Latte - ice Wedhang Jahe Limun Wedhang Jahe Sereh Wedhang Sarabak
4Q6G2PMB67WDZ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4Q6G2PMB6VLRV 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4Q6G2PMB8DDD6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMB8LWWV 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMB8PWGN 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMB96JQW 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMB97QG7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMB9DYGL 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4Q6G2PMB9NYWW 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMB9PBVD 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBB7BBR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBB8KM9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBBN4R6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBBPB68 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4Q6G2PMBBR7PL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBGGBMB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBGJNL4 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 4Q6G2PMBGKLYJ 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 4Q6G2PMBGKPBV 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBGLYP8 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 4Q6G2PMBGYNQQ 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 4Q6G2PMBJGRMB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4Q6G2PMBJPZRG 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBJY9YB 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBK4W77 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBK8Z4P 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 4Q6G2PMBKKZGW 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Tanggal & Waktu ID Struk Nama Produk Kategori 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Banana Smoothies Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 black tea - hot Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Batara Antaga Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Ice Lychee Tea Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Americano - Ice Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Latte - Ice Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Mineral Water Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Chocolate - Ice Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Ice Lychee Tea Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Garlic French Fries Makanan 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Rujak Cireng Makanan 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Keju Goreng Gulung Makanan 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Mineral Water Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Lemon Tea - Ice Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Ice Lychee Tea Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Tahu Walik Salatiga Makanan 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Cookies Cream Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Van Lenning - hot Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 V60 Single Origin - Hot Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Tahu Walik Salatiga Makanan 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Singkong Goreng Keju Makanan 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Keju Goreng Gulung Makanan 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Peach Smoothies Minuman 30-09-2022 21:30:58 NLPBSR4NBYGP6 Butter Croissant Makanan 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Gudeg Jogja Makanan 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Empal Genthong Cirebon Makanan 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Tahu Baso Semarang Makanan 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Pisang Goreng Gula Aren Makanan 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Batara Ismaya Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Batara Manikmaya Terbit Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Pineapple Khatulistiwa Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Van Lenning - Iced Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Strawberry Smoothies Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Hazelnut Latte - ice Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Cappuccino - Hot Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z red velvet - ice Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Salted Caramel Latte - ice Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Batara Ismaya Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Pineapple Khatulistiwa Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Mineral Water Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Ice Lychee Tea Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Tahu Walik Salatiga Makanan 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Americano - Hot Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Garlic French Fries Makanan 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z matcha - ice Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Nasi Iga Bakar Parahiyangan Makanan 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Lemon Tea - Hot Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Teh Tarik - Ice Minuman 30-09-2022 21:26:42 P78B3PJWVN49Z Butter Croissant Makanan
Gambar 6. Association Rules in RapidMiner
Gambar 6 merupakan hasil aturan asosiasi yang terbentuk  menggunakan  aplikasi  rapid  miner, berdasarkan  hasil  tersebut  aturan  nomor  16 mendapatkan  nilai  confidence  tertinggi  sebesar 85,7%  dan  menghasilkan  nilai  lift  1.110,  dengan total aturan yang terbentuk sebanyak 16 aturan.
Berdasarkan  hasil  dari  aturan  tersebut  dapat dijelaskan bahwa.
a. pelanggan  membeli  produk  Almond  Croisant peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 85,7%.
b. pelanggan membeli produk Latte – Ice peluang pelanggan juga membeli produk Van Lenning - Iced sebesar 84,5%.
c. pelanggan  membeli  produk  Cappuccino  –  Hot peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 83,5%.
d. pelanggan  membeli  produk  The  Tarik  -  Ice peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 78,4%.
e. pelanggan  membeli  produk  Wedhang  Jahe Sereh peluang pelanggan juga membeli produk Van Lenning - Iced sebesar 76,9%.
f. pelanggan membeli produk Pisang Goreng Gula Aren  peluang  pelanggan  juga  membeli  produk Van Lenning - Iced sebesar 76,2%.
g. pelanggan  membeli  produk  Ice  Lychee  Tea peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 74%.
h. pelanggan  membeli  produk  Matcha  –  Ice peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 73%.
i. pelanggan membeli produk Salted Caramel atee -  Ice  peluang  pelanggan  juga  membeli  produk Van Lenning - Iced sebesar 72,3%.
j. pelanggan  membeli  produk  Mineral  Water peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 72%.
k. pelanggan  membeli  produk  Butter  Croissant peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 71,8%.
l. pelanggan  membeli  produk  Singkong  Goreng Keju  peluang  pelanggan  juga  membeli  produk Van Lenning - Iced sebesar 71,3%.
m. pelanggan membeli produk Garlic French Fries peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 69,5%.
n. pelanggan  membeli  produk  Rujak  Cireng peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 66%.
o. pelanggan membeli produk Tahu Walik Salatiga peluang  pelanggan  juga  membeli  produk  Van Lenning - Iced sebesar 65,1%.
p. pelanggan  membeli produk  Tahu  Baso Semarang  peluang  pelanggan  juga  membeli produk Van Lenning - Iced sebesar 61,2%.
3. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  telah  diperoleh,  penerapan Metode  Apriori  dalam  bidang  penjualan  sangat membantu  untuk  memprediksi  data  transaksi penjualan, karena hasil perhitungan Metode Apriori dapat digunakan oleh perusahaan untuk menentukan rekomendasi  produk  menu  kepada  pelanggan ataupun  menentukan  strategi  bisnis  kedepannya dalam membuat promo ataupun paket bundling.
Hasil  penelitian  ini  direkomendasikan  agar  bisa memberikan  bahan  pertimbangan  bagi  manajemen perusahaan  untuk  mengimplementasi-  kan  metode data  mining  dalam  membantu  pengambilan keputusan dengan menerapkan metode asosiasi pada data transaksi penjualan  The Gade Coffee &  Gold. Perusahaan dapat mengarahkan barista dan waitters dalam memberikan rekomendasi produk yang tepat kepada pelanggan berdasarkan aturan asosiasi yang terbentuk.
Hasil pengamatan menyatakan bahwa data transaksi penjualan The Gade Coffee & Gold dapat digunakan sebagai  dasar analisa untuk  pendekatan teknik data mining menggunakan metode asosiasi. Kesimpulan yang  diperoleh  dari  pengolahan  data  menggunakan aplikasi RapidMiner  terdapat 16 rekomendasi aturan terbaik  dengan  nilai  confidence  tertinggi  yaitu 85,7%  yang  merkomendasikan  produk  Almond Croissant.  Perusahaan  dapat  merekomendasikan produk Van Lenning – Iced kepada para pelanggan.

## SARAN
Metode asosiasi merupakan rekomendasi yang tepat untuk  mencari  aturan  asosiasi  dari  produk  yang perusahaan  miliki  guna  membantu  perusahaan dalam  merumuskan  strategi  pemasaran  yang  tepat dan  akurat.  Analisa  ini  juga  bisa  dikembangkan dengan menggunakan data transaksi bulan sebelumnya  seperti  bulan  Maret  –  Agustus  agar mendapatkan  informasi  yang  lebih  mendalam  dari aturan asosiasi yang dihasilkan.
Pengembangan  penelitian  juga  bisa  dilakukan dengan  menggabungkan  atau  membandingkan beberapa  algoritma  lainnya  seperti  algoritma  Liner Regression,  Neural  Network,  Support  Vector Machine dan sebagainya.

## PUSTAKA
Nita  Syahputri  (2020).  Penerapan  Data  Mining Asosiasi pada Pola Transaksi dengan Metode Apriori. https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/js akti
Rizki  Prasetyo  Tulodo,  Wahyudin  &  Muhammad Akbar  Syafii  (2021).  Peningkatan  Penjualan Oriental Café Menggunakan Algoritma
Apriori https://doi.org/10.47668/pkwu.v9i1.236
Efani    Desi,  Siti  Aliyah  &  Fitri  Pranita  Nasution (2021).  Penerapan  Metode  Apriori  Untuk
Menentukan Stok Barang Berdasarkan
Persentase Barang yang Dibeli Konsumen
Rival  Afandi,  Refri  Martiansah,  Laras  Mayangda
Sari,  Sofia  Fulvi  Intan,  Joliando  Pulungan (2022).  Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan Pola Transaksi Pembelian
Minuman  dan  Makanan  di  Coffee  Gubuk. https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas Paujiah  Nur  Harahap  &  Sulindawaty  (2019). Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus PT.  Arma  Anugerah  Abadi  Cabang  Sei Rampah).
Kamil  Erwansyah,  Beni  Andika  &  Rudi  Gunawan (2021). Implementasi Data Mining Menggunakan  Asosiasi  Dengan  Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis
Mobile.
Frismadani  Anggita  Priyana  &  Acun  Kardianawati (2015). Data Mining Asosiasi Untuk Menentukan Cross-Selling Produk Menggunakan  Algoritma  Frequent  Pattern- Growth Pada Koperasi Karyawan Pt. Phapros
Semarang. https://core.ac.uk/display/35380479?utm_sou rce=pdf&utm_medium=banner&utm_campai gn=pdf-decoration-v1
Fitri  Nurchalifatun  (2015).  Penerapan  Metode
Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Mengetahui Kombinasi Antar Itemset Pada Pondok Kopi.
Marina Rajagukguk, Rafiqa Dewi, Eka Irawan, Jaya Tata  Hardinata  &  Irfan  Sudahri  Damanik (2020). Implementasi Association Rule Mining  Untuk  Menentukan  Pola  Kombinasi Makanan Dengan Algoritma Apriori.
Ahmad Adri, Nelci Dessy Rumlaklak & Derwin R. Sina (2021). Implementasi Algoritma Apriori Untuk  Analisa  Data  Penjualan  (Studi  Kasus: Toko UD. Suryani).
https://doi.org/10.35508/jicon.v9i2.5132
Siti Aisyah & Normah (2019). Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Di Swalayan
Koperasi Bappenas Jakarta Pusat.
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/par adigma
Fachri Amsury (2022). Penerapan Metode Asosiasi Dalam  Analisa  Data  Penjualan  Perusahaan Manufaktur.