## IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN MAKANAN DAN MINUMAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO ONLINE AYAM GEPREK X
Salsabila, Rini Astuti, Fadhil Muhamad Basysyar Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl.Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia
Salsabila150802@gmail.com

## ABSTRAK
Ayam geprek x adalah toko online yang menjual produk makanan dan minuman lewat aplikasi shope lebih tepatnya dishopefood. Toko online tersebut berlokasi di Kecamatan Lemah  Abang lebih  tepatnya di Desa Tuk Karangsuwung. Dengan sistem penjualan tersebut tentu meningkatkan tingkat penjualan makanan dan minuman yang kadang tinggi dan kadang juga rendah, sehingga membutuhkan sebuah sistem yang mampu memudahkan dalam  merekapitulasi  pembelian  dari  konsumen.  Untuk  itu  dilakukan  penelitian  ini  guna  menganalisa  data transaksi penjualan makanan dan minuman tersebut menggunakan teknik data mining. Data Mining ialah teknik analisa  pada  data  untuk  mencari  informasi  yang  tersembunyi  pada  beberapa  data  besar  yang  dicatat  pada  saat bisnis yang dijalankan. Algoritma yang dipakai algoritma apriori yaitu mendapatkan accosiation rule dari setiap kombinasi  item.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan    dishoftware  rapidminer  dengan  menggunakan minimum  support 50% dan minimum confidence 70% dapat diketahui hasil  min  support dan confidence  yang paling terbesar dari data yang ada yaitu menu makanan ayam geprek dengan nilai min support 47% dan nasi min support  42%,  Dan  jika  membeli  tempe.t.g  maka  akan  membeli  nasi  dengan  nilai  confidence  70%  dan  jika membeli milk.p.o maka akan membeli nasi dengan nilai confedence 72%. Setelah sudah mengetahui hasil min support  dan  confidence  yang  paling  terbesar  maka  dapat  diketahui  stok  yang  tadinya  sering  tidak  mampu memenuhi permintaan pelanggan, dengan menggunakan sistem tersebut dapat mengalami pengoptimalan dalam memperkirakan  persediaan  stoknya  dilihat  makanan  apa  saja  yang  sering  terjual.  Peningkatan  terjadi  karena perhitungan dan kondisi penentuan produk jauh lebih akurat dari pada ketika diputuskan oleh manusia.
Kata kunci :  Data  Mining,  Makanan, Minuman, Support,Confidence, Algoritma Apriori.

## 1. PENDAHULUAN
Data mining merupakan sebuah proses ekstraksi pola atau informasi berharga dari kumpulan data yang besar.  Data  mining  juga  dapat  diartikan  sebagai pengekstrakan  informasi  baru  dari  kumpulan  data untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Data minig  memiliki  beberapa  teknik  yang  digunakan untuk  menemukan  pola  atau  informasi  yang tersembunyi  salah  satunya  adalah  menganalisis asosiasi  produk  makanan  dan  minuman  pada  toko online ayam geprek x menggunakan algoritma apriori untuk menentukan pola penjualan dalam menentukan strategi  bisnis  dan  menganalisa  keterkaitan  produk yang  dibeli  secara  bersamaan.  Teknik  ini  cocok digunakan  pada  toko  online  ayam  geprek  x  tersebut, Karena  penjualan  tidak  stabil  mengalami  penurunan ketidakpastian  penjualan produk makann  dan minuman  sehingga  produk  tersebut  terbuang  atau expired.
Setiap penjualan  makanan dan  minuman dicatat melalui  struk  harga.  Data  transaksi  tersebut  hanya digunakan sebagai dokumen pembayaran, Selanjutnya  dibiarkan  tidak  bermanfaat  dan  tidak memiliki  nilai.  sistem  dan  metode  untuk  mengolah data  agar  pengolahannya  efisien  dan  akurat  yaitu dengan  mengimplementasikan pengguna data  mining dengan  algoritma apriori.
Data  Mining  telah  menjadi  solusi  efektif  dalam mengubah  data  menjadi  informasi  yang  bernilai, khususnya dalam konteks strategi penjualan minimarket. Salah satu pendekatan data  mining  yang sangat  sesuai  untuk  merumuskan  strategi  penjualan minimarket  adalah  melalui  Analisa  Keranjang Belanja dengan menggunakan algoritma apriori, yang dikenal luas dalam  menemukan pola frekuensi tinggi [1].
Algoritma  Apriori,  yang  juga  dikenal  sebagai analisis  asosiasi  (association  rule  mining),  adalah metode  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  hubungan  aturan  asosiasi  antara kombinasi  item  [2].  Menurut  [1]  Algoritma  Apriori merupakan  salah  satu  kategori  algoritma  aturan asosiasi  dalam  data  mining.  Ini  berarti  bahwa Algoritma  Apriori  digunakan  untuk  mengekstrak aturan asosiasi dari data dengan cara mengidentifikasi hubungan asosiatif antara kombinasi item. Dalam hal ini,  aturan  asosiasi  ditemukan  dengan  menghitung tingkat  dukungan  (support)  dan  tingkat  keyakinan (confidence)  dari  hubungan  item  yang  ada.  Sebuah aturan  asosiasi  dianggap  menarik  jika  tingkat dukungan  melebihi  ambang  minimum  dan  tingkat keyakinan juga melebihi ambang minimum.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Data  mining  merupakan  komponen  penting dalam  proses  penemuan  pengetahuan  dari  basis  data yang dikenal dengan istilah Knowledge Discovery in Databases [3].
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu basis  data.  Data  mining  mulai  ada  sejak  1990-an sebagai  cara  yang  benar  dan  tepat  untuk  mengambil pola dan informasi yang digunakan untuk menemukan  hubungan  antara  data  untuk  melakukan pengelompokkan  ke  dalam  satu  atau  lebih  cluster sehingga objek-objek  yang berada dalam satu cluster akan  mempunyai  kesamaan  yang  tinggi  antara  satu dengan  lainnya.  Data  mining  merupakan  bagian  dari proses  penemuan  pengetahuan  dari  basis  data Knowledge Discovery in Databases [3].
Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan , yaitu:

## 2.1. Deskripsi
Biasanya,  para  peneliti  dan  analis  berupaya menemukan  metode  untuk  mengilustrasikan  pola serta tren yang tidak terlihat dalam data.

## 2.2. Estimasi
Estimasi  mirip  dengan  klasifikasi,  namun berbeda  dalam  hal  variabel  targetnya,  yang  lebih cenderung  bersifat  numerik  daripada  kategorikal. Dalam pembangunan model estimasi, digunakan data lengkap  yang  mencakup  nilai  variabel  target  sebagai nilai  yang  akan  diprediksi.  Kemudian,  dalam  tahap evaluasi  berikutnya,  nilai  variabel  target  diestimasi berdasarkan nilai variabel prediktor.

## 2.3. Prediksi
Prediksi  memiliki  kesamaan  dengan  klasifikasi dan  estimasi,  kecuali  bahwa  dalam  prediksi,  nilai hasilnya  diperkirakan  untuk  masa  depan.  Beberapa algoritma  dan  teknik  yang  digunakan  dalam klasifikasi  dan  estimasi  juga  dapat  diterapkan  (jika relevan) untuk tujuan prediksi.

## 2.4. Klasifikasi
Dalam  klasifikasi  variabel,  fokusnya  adalah pada  tujuan  yang  bersifat  kategoris.  Sebagai  contoh, pengelompokan  persediaan  ke  dalam  tiga  kategori, yaitu  persediaan  tinggi,  persediaan  sedang,  dan persediaan rendah.

## 2.5. Clustering
Menurut  [2]  Clustering  adalah  metode  untuk mengelompokkan  data,  observasi,  atau  kasus  ke dalam kelas-kelas berdasarkan kemiripannya. Cluster adalah  sekelompok  data  yang  memiliki  kesamaan satu sama lain dan berbeda secara signifikan dari data yang berada di luar cluster tersebut.

## 2.6. Asosiasi
Pengenalan  bungan  antara  berbagai  kejadian yang terjadi secara bersamaan. Dalam lingkup bisnis, sering  disebut  sebagai  analisis  keranjang  belanja. Algoritma Apriori, yang juga dikenal sebagai analisis asosiasi  (association  rule  mining),  adalah  metode dalam data mining yang digunakan untuk mengidentifikasi  hubungan  aturan  asosiasi  antara kombinasi  item  [2].  Menurut  [1]  Algoritma  Apriori merupakan  salah  satu  kategori  algoritma  aturan asosiasi  dalam  data  mining.  Ini  berarti  bahwa Algoritma  Apriori  digunakan  untuk  mengekstrak aturan asosiasi dari data dengan cara mengidentifikasi hubungan asosiatif antara kombinasi item. Dalam hal ini,  aturan  asosiasi  ditemukan  dengan  menghitung tingkat  dukungan  (support)  dan  tingkat  keyakinan (confidence)  dari  hubungan  item  yang  ada.  Sebuah aturan  asosiasi  dianggap  menarik  jika  tingkat dukungan  melebihi  ambang  minimum  dan  tingkat keyakinan juga melebihi ambang minimum.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian    yang  digunakan  adalah Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD)dengan pendekatan kuantitaif. Menurut cresswell  pada  tahun  1994  menyatakan  bahwa penelitian  kuantitatif  merupakan  sebuah  metode untuk  menguji  teori-teori  tertentu  dengan  cara meneliti  hubungan  antar  variabel.  Dalam  metodologi
Mulai Pengumpulan Data Analisa Data Tahapan KDD -Data Selection
-Data Cleaning -Data Transformation
-Data Mining
Pengujian model algoritma apriori  dengan rapidminer
Kesimpulan dan hasil Selesai
penelitian  terdapat  beberapa  tahapan  yang  digukan sebagai acuan dalam melakanaan penelitian. Menurut [4] gambaran umum tentang tahapan-tahapan dengan KDD  dan  tahapan  metode  dalam  penelitian  adalah seperti gambar diatas.

## 3.1. Pengumpulan Data
Melakukan  pengumpulan  data  sesuai  dengan judul  penelitian.  Dimana  data  yang  dibutuhkan  yaitu data  transaksi  pada  penjualan  online  ayam  geprek  x seperti nama menu makanan yang terjual dan tanggal transaksi penjualan.

## 3.2. Analisa Data
Menganalisa  data  agar  sesuai  dengan  tujuan penelitian.

## 3.3. Tahapan KDD
KDD,  yang  merupakan  kependekan  dari Penemuan  Pengetahuan  dalam  Basis  Data,  dapat diuraikan sebagai berikut [5]:
a. Data Selection Pada tahap ini penulis mengumpulkan data-data yang  terdapat  pada  toko  Rafania  Collection.
Data  yang  diambil  berupa  data  laporan penjualan  yang  terdiri  dari  table  transaksi. penjualan berisi tentang informasi data penjualan  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam penerapan data mining.
b. Pre-processing / Cleaning Sebelum  proses  data  mining  dilaksanakan  perlu dilakukan  proses  cleaning.Dataset  transaksi penjualan  akan  diseleksi  dari  data  yang mengandung  missing  value  dan  data  dengan nilai yang redudant. Karena seleksi data relevan yang  berarti  atribut  –  atribut  ditentukan  oleh output yang ingin dihasilkan.
c. Tranformasi data Data  yang  telah  di  cleaning  kemudian ditransformasi  menjadi  data  yang  siap  di  olah, karena  software  yang  digunakan  untuk  data mining  yaitu  rapidmaner  makan  dataset  diatas terlebih dahulu di-export kedalam format (xlsx). Kerana software yang digunakan dapat membaca  file  data  dengan  format  “(xlsx)”.
Maka  data  siap  untuk  dilakukan  proses selanjutnya.
d. Data mining Merupakan tahapan untuk menentukan pola atau informasi  delam  sekumpulan  data  dengan
menggunakan  teknik  dan  algoritma  tertentu. Pada  penelitian  ini  implementasi  data  mining menggunakan  teknik  association  rule  dan algoritma  apriori  untuk  menentukan  informasi mengenai  data  transaksi  penjualan.  Setelah dijelaskan  proses  implementasi  data  mining dengan  teknik  association  rule  makan  akan dijelaskan  proses  data  mining  secara  aplikatif dengan menggunakan software rapidminer yang merupakan  data  yang  telah  di  transformasikan kedalam format Microsoft Excel, xlsx, atau csv.

## 3.4. Pengujian  model  algoritma  apriori  dengan rapidiner
Melakukan  pengujian  model  dengan  algoritma apriori menggunakan software rapidminer.

## 3.5. Kesimpulan dan hasil
Melakukan evaluasi setelah dilakukanya pengujian  model  algoritma  apriori  menggunakan rapidminer.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Penulis  dengan  bangga  menyajikan  hasil  dan pembahasan  penelitian  ini  sebagai  perwujudan  dari dedikasi dan kerja keras yang telah dilakukan. Setiap temuan dan analisis yang terungkap diharapkan dapat memberikan kontribusi berharga terhadap pemahaman  dibidang  ini.  Adapun  tahap-tahap  hasil penelitian sebagai berikut:

## 4.1.1. Hasil pengambilan data
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  cara memasuki atau login ke website shope partner dengan menggunakan  password  yang  telah  disediakan  oleh owner  toko  online  Ayam  Georek  X,  data  yang diambil sebanyak 500 data, data yang diambil dimulai dari bulan Juni 2023 sampai bulan November 2023.

## 4.1.2. Data transaksi penjualan makanan dan minuman
Menurut  [7]  Berdasarkan  data  yang  diambil adalah  harus  data  transaksi  penjualan,  yang  diambil dari tanggal 1 juni 2023 sampai 7 juni 2023 dilakukan akumulasi transaksi penjualan obat dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Pola transaksi penjualan obat
Transaksi Tgl Transaksi Item pembelian 1 02-Jun-23 Paket majalengka, mie geprek hot. 2 03-Jun-23 Boba topping oreo, mie geprek hot, ayam geprek, nasi, makaroni bantat,mie goreng cabe ijo. 3 05-Jun-23
Ayam geprek, nasi.
4 07-Jun-23 Ayam geprek, Nasi, Es Teh manis. 5 08-Jun-23 Nasi, Paket ekonomi, tahu goreng sambal geprek, es susu coklat. 6 09-Jun-23 Paket cirebon, Paket majalengka, milk premium topping milo, ayam geprek, ayam chicken,
ayam geprek sambal ijo, nasi, ayam goreng serundeng sambal tomat.
Transaksi Tgl Transaksi Item pembelian 7 10-Jun-23 Nasi, Paket ekonomi, tahu goreng sambal geprek, Es susu coklat, mie goreng cabe ijo, paket cirebon, paket majalengka. 8 11-Jun-23 Ayam geprek, ayam bakar sambal geprek, Nasi, boba topping keju, mie geprek hot, baso bakar. 9 13-Jun-23 29-Jun-23 30-Jun-23 01-Jul-23 ... 07-Des-23 Nasi, Ayam geprek sambal ijo, Ayam bakar sambal ijo, Extra joss susu, Es Extra joss, Mie goreng, mie goreng sakura. 10 16-Jun-23 Paket majalengka, Es Extra joss, Ayam penyet sambal ijo, Ayam goreng serundeng sambal tomat. 11 17-Jun-23 Ayam geprek, baso aci. 12 18-Jun-23 Nasi, paket cirebon, traktir pengemudi, tahu tepung goreng sambal geprek 13 19-Jun-23 Paket cirebon, paket majalengka, paket ekonomi, paket kec.karangsambung. 14 20-Jun-23 Nasi, ayam geprek sambal ijo, mie geprek hot, tempe tepung goreng 15 23-Jun-23 Paket cirebon, Paket kec.Astanajapura. 16 26-Jun-23 Nasi, ayam penyet sambal ijo, ayam geprek. 17 27-Jun-23 Nasi, signature coffe original, milk premium original, ayam penyet  sambal geprek, ayam goreng serundeng sambal tomat. 18 29-Jun-23 Ayam geprek, baso sambal geprek. 19 30-Jun-23 Nasi, mie geprek hot, ayam geprek sambal tomat, tempe tepung goreng. 20 01-Jul-23 Ayam geprek, ayam chicken, ayam bakar sambal geprek. .... .... .... 143 07-Des-23
ayam geprek, kopi susu, premium coffe cappucino.

## 4.1.3. Format tabular  data transaksi
Pada  data  transaksi  penjualan  makanan  dan minuman dibentuk tabel tabular yang akan mempermudah  dalam  mengetahui  berapa  banyak item  yang  ada  dibeli  dalam  setiap  transaksi  seperti pada gambar 2  sebagai berikut:
Gambar 2. Format tabular data transaksi
Setelah  sudah  dibentuk  tabel    tabular  maka import  data  tersebut  kedalam  software  rapidminer agar mengetaahui hasil aturan asosiasi rule nya.

## 4.1.4. Pembentukan Itemset
a. 1 Itemset Berikut  ini  adalah  penyelesaian  dengan menggunakan  software  rapidminer  berdasarkan  data yang  sudah  disediakan  pada  gambar  1.6.  Proses pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1  itemset dengan jumlah minimum support = 50%. Menurut [8] dengan rumus sebagai berikut:
Support(A) = Jumlah transaksi mengandung A
Total transaksi Tabel 2. Support dari setiap Item Name item Jumlah Support Ayam geprek 71 0.476 Nasi 61 0.427 Paket.c 42 0.294 Ayam geprek sambal ijo 38 0.266 Paket.m 38 0.266 Tempe.t.g 37 0.259 Ayam.b.s.i 32 0.224 Ayam.b.s.g 28 0.196 Baso.s,g 26 0.189 Mie.g.h 26 0.182 Milk.p.o 24 0.175 Es teh.m 22 0.154 Baso.a 19 0.133 Ayam geprek sambal tomat 18 0.126 Paket.k.a 18 0.126 Paket.k.k 18 0.126 Ayam.b.s.t 16 0.112 Milk.p 16 0.112 Paket.i 15 0.105
Dari  proses  pembentukan  itemset  dirapidminer pada  tabel  2  dengan  nilai  yang  mendekati  minimum support  50%  dapat  diketahui  standar  minimum support  yaitu  pada  ayam  geprek,  nasi,  paket.c,  dan tempe.t.g.  Kemudian  dari  hasil  pembentukan  1 itemset  akan  dilakukan  kombinasi  2  itemset  seperti pada tabel 3.
b. Kombinasi 2 Itemset Proses pembentukan C2 atau disebut dengan 2 itemset  menggunakan  software  rapidminer  dengan jumlah  minimum  support  50%.  Menurut  [9]  dapat diselesaikan dengan rumus berikut:
Support(A,B)=P(A ∩ 𝐵 ) Support(A,B) ∑ Transaksi mengandung A dan B Support (A,B) =
∑ Transaksi Tabel.3. Minimum support dari 2 itemset 50% Name item Jumlah  Support Ayam geprek, Nasi 30 0.217 Ayam geprek, Paket.c 20 0.154 Ayam geprek, Ayam geprek sambal ijo 25 0.161 Ayam geprek, Paket.m 18 0.140 Ayam geprek, Tempe.t.g 23 0.147 Ayam geprek, Ayam.b.s.g 15 0.105 Ayam geprek, Milk.p.o 15 0.105 Nasi, Paket.c 13 0.119 Nasi, Ayam geprek sambal ijo 21 0.168 Nasi, Paket.m 15 0.105 Nasi, Tempe.t.g 26 0.182 Nasi, Ayam b.s.i 17 0.126 Nasi, Baso.s.g 16 0.119 Nasi, Milk.p.o 17 0.126 Paket.c, Paket.m 17 0.119 Paket.c, Tempe.t.g 16 0.126 Tempe.t.g, Ayam.b.s.i 13 0.105 Tempe.t.g, Baso.s.g 15 0.105
Dari  kombinasi  2  itemset  dengan  minimum support 50%tidak diketahui kombinasi 2 itemset yang memenuhi  standar  minimum  support  .  Dikarenakan kombinasi  3  itemset    tidak  ada  yang  memenuhi minimal  support  50%,  maka  kombinasi  1  itemset yang memenuhi untuk pembentukan asosiasi.
c. Hasil Aturan Asosiasi di rapidminer Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang memenuhi syarat minimum untuk confedence dengan menghitung  confedence  aturan  asosiatif  A            B. Menurut  [10]  dapat  diselesaikan  dengan  rumus berikut:
Minimum Confidence = 70% Nilai Confidence dari aturan A      B diperoleh ∑ Transaksi mengandung A dan B Confidence=P(B\A)= ∑ Transaksi mengandung A
Tabel 5. Hasil aturan asosiasi di rapidminer yang paling terbesar confidence
Aturan Confidence Jika membeli Tempe.t.g maka akan membeli Nasi 0.703 Jika membeli Milk.p.o maka akan membeli Nasi 0.720
Tabel 6.   Hasil aturan asosiasi dirapidminer yang paling terbesar support Name item Min support Ayam geprek 0.476 Nasi 0.427

## 4.2. Pembahasan
Dalam  pembahasan  hasil  ini,  Metodelogi algoritma apriori digunakan dengan bantuan rapidminer  untuk  mengidentifikasi  pola  asosiasi dalam dataset. Hasil analisis menunjukkan kemunculan  aturan  asosiasi  yang  relevan,  seperti menggunakan  teknik  aturan  asosiasi  rule,  yang  dapat diinterpretasikan  sesuai  dengan  kerangka  konseptual yang telah dijelaskan dalam tinjauan pustaka. Adapun teknik  untuk  mendapatkan  hasilnya    bisa  dilihat dibawah berikut ini:
4.2.1. Menentukan hasil aturan asosiasi menggunakan rapidminer
Sebelum  memasuki  software  terlebih  dahulu untuk  membuat  tabel  tabular  yang  berbentuk  format (xlxs)  lalu  datanya  importkan  kedalam  software rapidminer  bisa  dilihat  pada  gambar  3  sebagai berikut:

## Gambar 3. Inport data
Setelah  data  diimport  kedalam  rapidminer  lalu melakukan  select  atribut  atau  memilih  menu  item makanan  dan  minuman  satu  persatu  yang  akan dipilih,  setelah  itu  melakukan  perubahan  bilangan numerical  ke  bilangan  binominal,  setelah  itu melakukan  remap  binomal  yaitu  menentukan  nilai negative  value  tentukan  dengan  nilai  0  dan  nilai positive  value  tentukan  dengan  nilai  1,  setelah  itu melakukan  FP-Growth  yaitu  menentukan  minimum support  50%,  menentukan  min  items  per  itemset  1 dan  max  items  per  itemset  2,  setelah  itu  melakukan create association yaitu dengan menentukan minimum  confidence  sebesar  70%,  setelah  itu jalankan programnya lalu akan muncul hasilnya.

## 4.2.2. Hasil kombinasi 2 itemset
Setiap  kombinasi  1  itemset  sampai  2  itemset bisa  dilihat  dengan  hasil  nilai  support  yang  telah ditentukan oleh software rapidminer bisa dilihat pada gambar 8.

## Gambar 4. Kombinasi 2 itemset

## 4.2.3. Hasil grafik
Di  hasil  grapik  dengan  mudah  untuk  ditebak dengan melihat hasil grapiknya yaitu dapat mengetahui  hasil  item  menu  makanan  dan  minuman apa  yang  paling  laris  secara  bersamaan,  bisa  dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5 . Grafik

## 4.2.4. Hasil Aturan Asosiasi rule
Dengan  melihat  hasil  aturan  asosiasi  mudah dapat  ditebak  untuk  mengetahui  item  paling  laris secara  bersamaan  bisa  dilihat  dengan  nilai  minimum confidencenya  yang  sangat  besar,  confidence  yang sangat besar bisa dilihat pada gambar 6
Gambar 6. Aturan Asosiaso rule
Pada  gambar  6  bisa  dilihat  menu  yang  paling laris  secara  bersamaan  yaitu  jika  membeli  Tempe.t.g maka  akan  membeli  nasi  dengan  nilai  minimum confidence  sebesar  0.703  dan  jika  membeli  milk.p.o maka  akan  membeli  nasi  dengan  nilai  miimum confidence  sebesar  0.720.  Jadi  penelitian  ini  teknik data  mining  menggunakan  metode  algoritma  apriori dengan menggunakan software rapidminer menghasilkan  hasil  yang  sangat  valid  dan  dapat
untuk  dijadikan  pengambilan  keputusan  yang  lebih efisien dan akurat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  diatas  dapat  disimpulkan Untuk  mendapatkan  hasil  aturan  asosiasi  rule  yaitu untuk  menentukan  nilai  minimum  support  dan minimum  confidence  dengan  cara  menggunakan aplikasi  rapidminer,  jadi  dataset  transaksi  penjualan dibuat  format  tabular  lalu  dibuat  format  xlsx  lalu import  data  ke  software  rapidminer,  lalu  ikuti langkah-langkah  seperti  udah  dijelaskan  di    bagian pembahasan. Dan setelah  mengikuti langkah-langkah tersebut dapat diketahui menu itemset yang memiliki nilai minimum support yang paling besar yaitu ayam geprek  dengan  min  support  47%  dan  Nasi  min support  42%.  Dan  dapat  mengetahui  menu  itemset yang  memiliki  nilai  min  confidence  tersbesar  yaitu jika  membeli  tempe.t.g  maka  akan  membeli  nasi dengan  nilai  min  confidence  70%  dan  jika  membeli milk.p.o  maka  akan  membeli  nasi  dengan  nilai  min confidence 72%.
Metode  ini  yang  bertujuan  agar  penjual  bisa mengatur  stok  makanan  dan  minuman  yang  akan dijual  secara  teratur.  Pada  penelitian  selanjutnya dapat dikembangkan dengan perhitungan menggunakan  algoritma  apriori  lebih  dari  2  itemset dan  bisa  menggunakan  metode  clustering  yang  lain supaya mendapatkan hasil yang lebih akurat.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. F. Budiantara and C. Budihartanti, “Implementasi Data Mining  Dalam Manajemen Inventory  Pada  Pt.  Mastersystem  Infotama Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” PROSISKO  J.  Pengemb.  Ris.  dan  Obs.  Sist. Komput. , vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.30656/prosisko.v7i1.2130.
[2]  S.  F.  Rodiyansyah,  “Algoritma  Apriori  untuk Analisis Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan,” Infotech ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  36–39, 2015, [Online]. Available: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/infotech/articl
e/view/42
[3]  P.  Mai  Sarah  Tarigan,  J.  Tata  Hardinata,  H. Qurniawan,  M.  Safii,  and  R.  Winanjaya, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan
Algoritma Apriori Dalam Menentukan
Persediaan  Barang  (Studi  Kasus :  Toko  Sinar Harahap),” Just  IT    J.  Sist.  Informasi,  Teknol.
Inf.  dan  Komput. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  51–61,
2022, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it/index
[4]  E.  Umar,  D.  Manongga,  and  A.  Iriani,  “Market Basket  Analysis  Menggunakan  Association Rule  dan  Algoritma  Apriori  Pada  Produk Penjualan  Mitra  Swalayan  Salatiga,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1367, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4217.
[5]  A.  A.  Prakoso  and  A.  Fahmi,  “Penerapan  Data
Mining Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Meningkatkan
Strategi  Pemasaran  Produk  Motor  Yamaha,” J. JOINS Udinus , no. x, pp. 28–38, 2017.
[6]  S. Saefudin and S. DN, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Algoritma AprioriUntuk Menentukan Pola Pembelian Ikan,” JSiI (Jurnal Sist.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  36,  2019,  doi: 10.30656/jsii.v6i2.1587.
[7]  A.  Prasetyo,  R.  Sastra,  and  N.  Musyaffa, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Analisis Data Penjualan Dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Dapoerin’S),” J. Khatulistiwa  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  2020,  doi: 10.31294/jki.v8i2.8994.
[8]  P.  S.  Informatika,  S.  Tinggi,  and  T.  Dumai, “Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori Dalam  Menentukan  Persedian  Susu  Formula Bayi  Prosiding  Semnas  Teknik  2017  Sekolah Tinggi  Teknologi  Dumai,”  vol.  1,  no.  1,  pp. 201–210, 2017.
[9]  Ismai,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada Penjualan  Kopi  Arabica,” Simnastek  Uisu ,  no. Dm, pp. 118–124, 2021.
[10]  Boby,  Solikhun,  and  Zulia  Almaida  Siregar, “Analisis  Pola  Penjualan  Produk  Makanan  dan Minuman  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J. Informatics  Manag.  Inf.  Technol. ,  vol.  2,  no.  2, pp.  65–72,  2022,  doi:  10.47065/jimat.v2i2.161.