Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 3 No. 2 (2022) 221 – 227 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Analisa Data Penjulan pada Toko Kelontong Musyawarah Menggunakan Algoritma Apriori
Kirana Anastasya Afika Putri Hilam 1
Sistem Informasi, Teknik Informatika, Universitas Nusa Mandiri
1 kiranahilman@gmail.com

## Abstract
Musyawarah store is a grocery store that provides a variety of daily needs. The products sold at the deliberative shop include necessities,  kitchen  spices,  toiletries,  laundry  soap,  and  house  cleaners.  So  far,  sales  data  has  never  been  analyzed.  Data analysis with data mining can generate new knowledge to help shop owners manage inventory strategies and display items for sale. This study aimed to determine the pattern of the high frequency of items sold in the Musyawarah grocery store using data mining  methods.  The  Apriori  algorithm  analyzes  sales  transactions  at  the  Musyawarah  grocery  store.  Based  on  the observations and calculations that the authors have made of the final association results, namely, if you buy eggs, you will buy Indomie rebus with 50% support and 58% confidence, and if you buy Indomie rebus, you will buy eggs with 50% support and 100% confidence. While sasa is the product that does not sell well with the smallest confidence value.
Keywords: Data Mining, Tanagra, Apriori Algorithm

## Abstrak
Toko Musyawarah merupakan toko kelontong yang menyediakan berbagai macam kebutuhan sehari-hari. Produk yang dijual di toko musyawarah di antaranya sembako, bumbu dapur, peralatan mandi, sabun cuci pakaian, pembersih rumah. Selama ini data  penjualan  belum  pernah  dianalisa.  Analisa  data  dengan  data  mining  dapat  menghasilkan  pengetahun  baru  membantu pemilik toko mengatur strategi inventori dan dsiplay item barang dijual. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pola frekuensi tinggi item-item barang yang terjual di toko kelontong musyawarah. Metode penggalian pengetahuan adalah metode data mining dengan algoritma apriori untuk melakukan analisis terhadap transaksi penjualan pada toko kelontong musyawarah. Berdasarkan  hasil observasi  dan perhitungan  yang telah  dilakukan  oleh  penulis  hasil  asosiasi final  yaitu jika  membeli  telur maka  akan  membeli  indomie  rebus  dengan  support  50%  dan  confidence  58%  dan  jika  membeli  indomie  rebus  maka  akan membeli telur dengan support 50% dan confidence 100%. Sedangkan sasa merupakan produk yang paling tidak laku dengan nilai confidence terkecil.
Kata kunci: Data Mining, Tanagra, Algoritma Apriori

## 1. Pendahuluan
Sembako merupkan singkatan dari Sembilan Kebutuhan Pokok,  merupakan  kebutuhan  dasar  tiap  orang  untuk mempertahankan  kelangsungan  hidup.  Sembako  terdiri dari beragam makanan ataupun minuman yang memiliki sifat  sangat  umum  dan  mudah  ditemukan,  terutama  di Indonesia. Apabila manusia tidak dapat memenuhi dan melengkapi  kebutuhan  tersebut  akan  menimbulkan suatu  kesulitan.  Hal  ini  dikarenakan  sembako  telah menjadi  kebutuhan  yang  utama  dan  pokok.  Sembako dipasarkan  secara  bebas  dengan  kuantitas  yang melimpah, sehingga dapat ditemukan dengan mudah di toko kelontong, selain sembako toko kelontong menjual kebutuhan  harian  lainya.  Toko  kelontong  menjual banyak  jenis  barang  dan  dibeli  oleh  banyak  orang. Pembelian  sembako  oleh  konsumen  di  toko  kelontong memiliki ketidakaturan, barang-barang yang dibeli satu
konsumen  berbeda  dengan  konsumen  lainnya.  Pemilik toko  kemontong  perlu  menganalisa  ketidakteraturan tersebut  dengan  melakukan  penambangan  data (data mining). Analisa  data  penjualan  bertujuan  menemukan pola  dari  ketidakaturan  dari  tingkat  belanja  yang dilakukan  oleh  konsumen.  Pola  keterkaitan  item  yang dibeli  pelanggan  akan  memudahkan  toko  memenuhi kebutuhan  dari  konsumen  secara  signifikan  dan maksimal.
Toko  Musyawarah  merupakan  toko  kelontong  yang cukup  besar  dan  berorientasi  terhadap  beragam  jenis produk yang disediakan secara lengkap untuk memenuhi kebutuhan  masyarakat,  terutama  kebutuhan  pokok. Produk  yang  dijual  di  toko  musyawarah  di  antaranya sembako,  bumbu  dapur,  peralatan  mandi,  sabun  cuci pakaian, pembersih rumah dan masih banyak lagi.
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
Berdasarkan latar belakng diatar, penelitian ini bertujuan memanfaatkan algoritma apriori untuk menganalisa data transaksi  penjualan  sembako  di  Toko  Musyarawah. Penggunaan algoritma apriori  untuk mengetahui seperti apa pola penjualan di Toko Musyawarah, sehingga dapat menentukan  kecendurangan  belanja  yang  dimiliki konsumen  pada  proses  pembelian  produk.  Terdapat beberapa referensi penulis sebelum melakukan penelitian  dengan  beberapa  hasil  penelitian  yang  di lakukan  oleh  Hernawati  [1].  Pada  penelitiannya  yang berjudul  “Analisis  Market  Basket  Dengan  Algoritma Apriori” dengan permasalahan data penjualan yang tidak tersusun,  dan  mengakibatkan  data  tersebut  hanya menjadi  arsip  yang  tidak  bisa  dimanfaatkan  untuk membuat strategi pada pemasaran toko. Dan menghasilkan  1  pola  asosiasi  yang  telah  memenuhi syarat,  yaitu  jika  membeli  telur  maka  akan  membeli rokok  dengan  nilai  confidence  tertinggi  =  62,5%  dari hasil pengolahan 30 data.
Pada penelitian lain yang dilakukan oleh Nunik Destria Arianti,  Annisa  Ilham  Fathimah,  Mupaat,  Anggy Pradifta  Junfithrana,  Jelit  Asian,  Kurniawan  [2]  yang berjudul  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode Apriori  Pada  penjualan  Sembako”  penelitiannya mempunyai  permasalahan  kurang  efektifnya  proses penjualan  pada  toko  Lina  yang  menyebabkan  adanya kerugian financial, kerugian kehilangan pelanggan yang berpindah ke toko lain karena tidak ada stok barang yang inginkan di toko karena tidak efektifnya pola penjualan pada toko Lina juga menjadi tidak terkontrolnya barang yang  diminati  pelanggan.  Maka  dari  itu  peneliti menggunakan metode Apriori untuk mengetahui barang apa  saja  yang  cukup  banyak  diminati  pelanggan  dan menghasilkan  pola  asosiasi  dengan  minimum  support 30%  dan  minimum  confidence  70%  dengan  6  aturan asosiasi.  Hasil  dari  pola  kombinasi  itemset  tertinggi adalah telur-mie dan telur-minyak dengan nilai support 37,04% dan nilai confidence 88,33%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Izz  Abdur  Rahman, Riska  Yanu  Farifah,  Faqih  Hamami  [3]  yang  didalam penelitiannya yang berjudul “Implementasi Data Mining Pada  Penjualan  Toko  Sembako  Dengan  Algoritma Apriori”  memiliki  permasalahan  pada  penganalisisan barang  terjual  untuk  digunakan  sebagai  alat  bantu pengambilan keputusan owner yang perlu dikembangkan lagi. Penelitiannya juga dilakukan untuk mencari keterkaitan barang yang terjual di Toko. Hasil penelitiannya  dari  nilai  support  0.25%  dan  nilai confidence 0.5% yang juga semakin besar nilai support dan nillai confidence didapatkan maka akan menghasilkan hasil yang semakin maksimal.
Pada penelitian yang dilakukan Miliati Badaruddin dan Rayendra  [4]  yang  penelitannya  berjudul  “Penerapan Algoritma  Apriori  Pada  Analisa  Data  Penjualan Ecommerce” di penelitiannya mempunyai masalah pada penggunaan eccomerce tersebut tidak tepat sasaran yang mengakibatkan kerugian bagi pemilik bisnis. Maka dari
itu  peneliti  mempunyai  cara  untuk  menyelesaikan permasalahan  tersebut  dengan  menggunakan  Data Mining  yang  digunakan  sebagai  penholah  data.  Hasil dari  penelitian  ini  adalah  terdapat  3  kombinasi  item A1 ➔ A2 dengan nilai support 40% dan nilai confidence 67%.  Kombinasi  item  A1 ➔ A5  dengan  nilai  support 50%  dan  nilai  confidence  83%.  Kombinasi  item A2 ➔ A5 dengan  nilai  minimum  support  40%  dan  nilai confidence 50%.
Sheih  Al  Syahdan  dan  Anita  Sindar  [5]  melakukan penelitian  yang  berjudul  “Data  Mining  Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota”  mempunyai  permasalahan  membutuhkan  alat bantu untuk menganalisis yang menghasilkan informasi bermanfaat  untuk  perusahaan  menentukan  tata  letak barang, barang paling diminati dan hasil dari penelitian ini  yang  menggunakan  Metode  Apriori  detelah  pola frekuensi tinggi ditemukan, lalu mencari aturan asosiasi yang telah memenuhi syarat minimum untuk confidence aturan  asosiatif  A-B  minimal  confidence  =25%,  dan nilai confidence dari aturan A-B.
Penelitian yang dilakukan oleh Nanda Nurisya Merliani , Nur Isnaeni Khoerida, Neta Tri Widiawati, Latifah Adi Triana, Pungkas Subarkah [6] yang berjudul “Penerapan Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Untuk Rekomendasi  Menu  Makanan  Dan  Minuman” permasalahan pada penelitian ini adalah pemilik Warung Tenda memerulukan suatu Teknik untuk mengolah data yang  akan  digunakan  untuk  mengetahui  rekomendasi menu  menu  yang  ada  di  Warung  Tenda,  digunakan metode  analisis  teknik  data  mining  dengan  algoritma apriori yang berguna untuk menemukan data yang paling sering  muncul  (frequent  itemset).  Hasil  dari  penelitian ini yaitu nilai support dan confidence tertinggi adalah es the manis dan mendoan yang memiliki nilai support 50% dan    confidence  76%  hasil  dari  penelitian  ini  dapat membuat rekomendasi menu dan juga dapat digunakan sebagai evaluasi pelayanan yang mempu meningkatkan kepuasan konsumen.
Penelitian  oleh  Meta  Ulkhairi  [7]  yang  berjudul “Implementasi  Data  Mining  Penjualan  Kosmetik Dengan  Algoritma  Apriori”  mempunyai  permasalahan sulitnya  mengetahui  produk  yang  banyak  diminati  dan sulitnya mengetahui persediaan barang yang memerlukan  penerapan  algoritma  aprioro  dengan bantuan  software  tanagra  untuk  mengolah  data penjualan toko dan diperolah hasil produk yang banyak dibeli  konsumen  adalah  bedak  mirabella,  bedak  inez, bedak  maybellin,  lipstik  pixy,  dan  lipstik  make  over dengan nilai minimum support 44% dan nilai minimum confidence  80%  dengan  final  rule  yang  diperoleh sebanyak  9  rules  dengan  confidence  83%,  84%,  dan 89%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Priska  Hartinah Simbolon [8] yang penelitiannya berjudul “Implementasi  Data  Mining  Pada  Sistem  Persediaan
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)
Barang Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Srikandi  Cash  Credit  Elektronic  dan  Furniture)” mempunyai  permasalahan  di  toko  yaitu  kekosongan persediaan  barang  yang  dibeli  oleh  pelanggan  karena tidak ada informasi pengontrolan barang dan diperlukannya  penelitian  informasi  data  transaksi penjualan.  Metode  Algoritma  Apriori  yang  tepat  dan dapat membantu mengetahui barang yang terjual paling banyak.  Hasil  pengujian  yang  didapatkan  adalah, persediaan  barang  yang  paling  tinggi  adalah  M.  Rias kerang  dan  Kt.kartini  dengan  support  50%  dan confidence 85%. Itemsets selanjutnya yaitu Sb.wisdom holy black dan M. Rias kerang dengan support 41% dan confidence  83%,  Sb.wisdom  holy  black  dan  kt.kartini dengan  support  41%  dan  confidence  83%,  dan Kt.kartini,  Sb.wisdom  holy  black  dan  M.  Rias  kerang dengan support 33% dan confidence 80%.
Penelitian yang dilakukan oleh Erma Delima Sikumbang [9]  permasalahan  yang  ada  pada  penelitian  ini  adalah mempunyai  permasalahan  dengan  data  penjualan  yang tersedia belum dimanfaatkan karena belum ada metode atau sistem penunjang keputusan yang dapat digunakan sebagai  penunjang  kenaikan  penjualan.  Peneliti menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  Tanagra  untuk mendapatkan hasil yang optimal. Hasil dari penggunaan metode  Algoritma  Apriori  dan  Tanagra  adalah    sepatu yang paling  diminati  untuk  new  balance  adalah (91,67 %),  adidas  (75  %),  geox  (50  %),  nike  (41,67%)  dan paladium (41,67%).
Penelitian  oleh  Alfannisa  Annurullah  Fajrin  dan Algifanri  Maulana  [10]  mempunyai  permasalahannya tidak mengetahui data penjualan barang pada PT. Duta Kencana  Swaguna  yang  paling  banyak  dibeli,  peneliti menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  dan  Tanagra untuk  mengetahui  barang  yang  paling  banyak  dibeli. Hasil pada penelitian ini yaitu aturan asosiasi final jika membeli  bakso  sapi  dan  rollade  ayam,  maka  akan membeli  telur  gulung  dengan  support  41,7%  dan confidence  71,4%  kemudia  nilai  lift  ratio  0.95,  jika membeli telur gulung dan rollade ayam, akan membeli bakso sapi dengan support 41,7% dan confidence 100% nilai  lift  ratio  yaitu  1.09.  Dengan  hasil  yang  diperoleh bisa  dimanfaatkan  oleh  pihak  perusahaan  untuk meningkatkan strategi penjualan pada toko.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Data Mining
Kegiatan  yang  disebut  juga  dengan  data  mining  atau Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD),  adalah kegiatan mengekstrak suatu informasi besar dan menarik yang akan menghasilkan  sebuah informasi  penting  [8]. Dengan  pengetahuan  data,  penggunaan  data  historis untuk menemukan pengetahuan, informasi, keteraturan, pola,  atau  hubungan  dalam  jumlah  data  yang  besar. Output  dari  data  mining  dapat  digunakan  sebagai
alternatif   keputusan  untuk memperbaiki   keputusan  di masa yang akan datang.

## 2.2. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  perhitungan  yang  paling menonjol  dalam  penemuan  pola  informasi  untuk menemukan contoh informasi atau contoh kejadian/pengulangan informasi. Algoritma juga berfungsi untuk meninjau berkembangnya suatu itemset dengan hasil frequent itemset dan support itemset [10]. Perhitungan  yang  disimpulkan  biasanya  digunakan untuk menemukan desain pembelian klien di toko-toko umum  dalam  pandangan  pertukaran  pelanggan.  Dalam perhitungan  yang  disimpulkan,  istilah  dukungan penghargaan  adalah  nilai  yang  digunakan  untuk mengukur peristiwa informasi spesifik yang dikontraskan  dengan  keseluruhan  informasi.  Rumus untuk mencari nilai support adalah:
• Nilai support untuk sebuah itemset:
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100%
• Nilai support untuk 2 (dua) itemsets :
Support (A,B) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴&𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100% [9].
Setelah menemukan nilai frekuensi tinggi kemudian mencari nilai confidence:
• Confidence(A→B)=P (B│A) :
P(B│A)= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴&𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 × 100% [11].

## 2.3. Tanagra
Tanagra adalah fungsi perangkat lunak data mining yang menyediakan  berbagai  teknik  informasi  data  mining seperti  survei  analisis  data,  pendidikan  statistik, pendidikan mesin, database, dll. Tanagra adalah sumber terbuka,  memungkinkan  siapa  saja  dan  peneliti  mana pun  untuk  mengakses  kode  sumber  dan  meningkatkan algoritmenya

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Perhitungan Manual

## Data barang yang terjual pada bulan April 2022
Table 1 Data Penjualan Pada Bulan April 2022 No. Tanggal Produk Jumlah 1 1  April 2022 Gula  Putih,  Telur,  Minyak  Goreng, Garam,Gas  LPG  3kg,  Roti,  Indomie Rebus,  Saus  Sambal,  Beras,  Batu Baterai ABC, Energen, Kopi Luwak, Rokok Filter, Korek Gas, Susu Ultra, Sarden, Aqua Galon 17 2 2  April 2022 Tissue  Paseo,  Mama  Lemon,  Susu
Kental  Manis,  Sarden,  Beras,  Telur,
Minyak  Goreng,  Kecap,  Tepung Serbaguna,  Terigu,  Gula  Putih,  Teh Kotak,  Sikat  Gigi,  Shampo  Pentene, Sabun Cair Giv, Garam 16
3 3  April 2022 Telur, Saus Sambal, Royco, Sasa, Mie Telur,  Roma  Kelapa,  Gula  Merah, Rapika,  Mama  Lemon,  Kornet, Sarden,  Aqua  Galon,  Sabun  Batang Lifebuoy,  Downy,  Nutrisari,  Teh Sisri,  Sikat  Gigi,  Tepung  Bumbu Serbaguna,  Roti,  Energen,  Susu Kental Manis, Susu Ultra. 22 4 4  April 2022 Kopi  ABC,  Kopi  Luwak,  Telur, Soklin  Lantai,  Rinso,  Pepsodent, Bedak My Baby, Minyak Kayu Putih, Blue  Band,  Minyak  Goreng,  Terigu, Masako, Beras, Korek Gas, Teh Sisri, Nutrisari,  Susu  Kental  Manis,  Mie Telur 18 5 5  April 2022 Charm, Pasta Gigi, Sikat Gigi, Beras, Telur,  Masako,  Blue  Band,  Terigu, Rapika, Energen, Susu Kental Manis, Roti,  Downy,  Soklin  Lantai,  Rinso, Teh Kotak,Mie Telur, Minyak Goreng, Rokok filter, Indomie Rebus 21 6 6  April 2022 Mama Lemon, Beras, Indomie Goreng,  Indomie  Rebus,  Telur,  Saus Sambal,  Shampo  Pentene,  Sarden, Kopi  ABC,  Royco,  Minyak  Goreng, Korek  Gas,  Aqua  Galon,  Sabun Batang Lifebuoy, Rinso, Downy. 16 7 7  April 2022 Indomie  Rebus,  Telur,  Saus  Sambal, Terigu,  Minyak  Goreng,  Pepsodent, Charm  Night,  Susu  Ultra,  Minyak Kayu Putih, Mie Telur, Kopi Luwak, Sarden,  Blue  Band,  Roma  Kelapa, Masako. 15 8 8  April 2022 Bumbu  Racik,  Aqua  Galon,  Telur, Soklin  Lantai,  Gula  Putih,  Rokok
Filter, Rapika, Charm Night, Energen,
Kornet,  Indomie  Goreng,  Tepung Serbaguna,  Sabun  Batang  Lifebuoy, Beras, Kopi Luwak, Nutrisari, Mama lemon 17 9 9  April 2022 Gula  Putih,  Terigu,  Kopi  ABC, Energen,  Sikat  Gigi,  Beras,  Downy,
Rokok  Filter,  Roma  Kelapa,  Susu
Ulta,  Bumbu  Racik,  Kecap  Botol, Korek  Gas,  Rinso,  Kornet,  Sarden, Royco, Sasa, Nutrisari, Gas LPG 3 kg, Aqua Galon, 21 10 10 April 2022 Soklin  Lantai,  Sabun  Cair  Giv, Pepsodent,  Telur,  Indomie  Rebus, Beras, Blue Band, Rapika, Bedak My Baby,  Gula  Merah,  Mie  Telur, Masako 12 11 11 April 2022 Teh Sisri, Susu Kental Manis, Kornet, Energen, Rinso, Telur, Terigu, Marjan,  Bumbu  Racik,  Mie  Telur, Sarden,  Kopi  Luwak,  Batu  Baterai ABC, Aqua Galon 14 12 12 April 2022 Indomie  Rebus,  Telur,  Terigu,  Teh Sisri,  Shampo  Pentene,  Mie  Telur, Sabun  Barang  Lifebuoy,  Charm Night, Saus Sambal Botol, Susu Ultra, Roti, Susu Kental Manis 12 13 13 April 2022 Soklin  Lantai,  Rinso,  Downy,  Susu Kental  Manis,  Rapika,  Mie  Telur, Rokok Filter, Korek Gas, Roti,  Sikat Gigi,  Tissue  Paseo,  Aqua  Galon, Minyak  Kayu Putih 13 14 14 April 2022 Roti,  Energen,  Rinso,  Nutrisari,  Teh Sisri,  Indomie  Rebus,  Telur,  Beras, Garam,  Terigu,  Kornet,  Mie  Telur, Blue Band, Roma kelapa, Teh Kotak, Kecap Botol 16
15 15 April 2022 Gas LPG 3 kg, Aqua Galon, Marjan, Tissue  Paseo,  Kopi  ABC,  Beras, Minyak  Goreng,  Gula  Putih,  Gula Merah,  Terigu,  Indomie  Goreng, Downy, Sabun Cair Giv, Energen 12 16 16 April 2022 Bumbu  Racik,  Aqua  Galon,  Telur, Soklin  Lantai,  Mama  Lemon,  Gula Putih,  Rokok  Filter,  Rapika,  Charm Night,  Energen,  Kornet,  Indomie Goreng,  Tepung  Serbaguna,  Sabun Batang Lifebuoy 14 17 17 April 2022 Gula  Putih,  Telur,  Minyak  Goreng, Garam,Gas  LPG  3kg,  Roti,  Indomie Rebus,  Marjan,  Saus  Sambal,  Beras, Batu  Baterai  ABC,  Energen,  Kopi Luwak,  Rokok  Filter,  Korek  Gas, Sarden,Aqua Galon 16 18 18 April 2022 Beras,  Indomie  Goreng,  Indomie Rebus,  Telur,  Saus  Sambal,  Shampo Pentene,  Sarden,  Kopi  ABC,  Royco, Minyak  Goreng,  Korek  Gas,  Aqua Galon, Sabun Batang Lifebuoy 13 19 19 April 2022 Kopi  ABC,  Kopi  Luwak,  Telur, Soklin  Lantai,  Rinso,  Pepsodent, Bedak My Baby, Minyak Kayu Putih, Blue  Band,  Minyak  Goreng,  Terigu, Masako, Gas LPG 3kg 13 20 20 April 2022 Charm, Pasta Gigi, Sikat Gigi, Beras, Telur,  Masako,  Blue  Band,  Terigu, Rapika, Energen, Susu Kental Manis, Roti, Downy, Soklin Lantai, Rinso 16 21 21 April 2022 Indomie  Rebus,  Telur,  Terigu,  Teh Sisri, Shampo Pentene, Sabun Barang Lifebuoy, Charm Night, Saus Sambal Botol,  Susu  Ultra,  Roti,  Susu  Kental Manis, Gas LPG 3kg 12 22 22 April 2022 Beras,  Indomie  Goreng,  Indomie Rebus,  Telur,  Saus  Sambal,  Shampo Pentene,  Sarden,  Kopi  ABC,  Royco, Minyak  Goreng,  Korek  Gas,  Aqua Galon,  Sabun  Batang  Lifebuoy, Rinso, Downy. 15 23 23 April 2022 Gas  LPG  3  kg,  Aqua  Galon,  Tissue Paseo,  Kopi  ABC,  Beras,  Minyak Goreng,  Gula  Putih,  Gula  Merah, Terigu, Indomie Goreng, Saus Sambal  Botol,  Sabun  Cair  Giv, Energen, Mie Telur, Rapika 14 24 24 April 2022 Gas  LPG  3kg,  Roti,  Indomie  Rebus, Saus  Sambal,  Beras,  Batu  Baterai ABC,  Energen,  Kopi  Luwak,  Rokok Filter, Korek Gas, Sarden,Telur, Aqua Galon, Mie Telur 12 25 25 April 2022 Aqua  Galon,  Telur,  Soklin  Lantai, Mama  Lemon,  Gula  Putih,  Rokok Filter, Rapika, Charm Night, Energen, Kornet,  Indomie  Goreng,  Tepung Serbaguna,  Gas  LPG  3kg,  Saus Sambal 14 26 26 April 2022 Soklin  Lantai,  Sabun  Cair  Giv, Pepsodent,  Telur,  Indomie  Rebus, Beras, Blue Band, Rapika, Bedak My Baby,  Gula  Merah,  Mie  Telur, Masako, Terigu, Garam 14 27 27 April 2022 Indomie  Goreng,  Indomie  Rebus, Telur, Saus Sambal, Shampo Pentene, Sarden,  Kopi  ABC,  Royco,  Minyak Goreng,  Korek  Gas,  Aqua  Galon, Sabun  Batang  Lifebuoy,  Rinso, Downy 14
28 28 April 2022 Soklin  Lantai,  Rinso,  Downy  Susu Kental  Manis,  Rapika,  Mie  Telur, Rokok Filter, Korek Gas, Roti,  Sikat Gigi,  Tissue  Paseo,  Aqua  Galon, Marjan 13 29 29 April 2022 Aqua  Galon,  Telur,  Soklin  Lantai, Mama  Lemon,  Gula  Putih,  Rokok Filter,  Mie  Telur,  Rapika,  Charm Night, Energen, Kornet, Saus Sambal Indomie Goreng, Tepung Serbaguna, Sabun Batang Lifebuoy 15 30 30 April 2022 Roti,  Energen,  Rinso,  Nutrisari,  Teh Sisri,  Indomie  Rebus,  Telur,  Beras, Garam, Terigu, Kornet, Saus Sambal Botol, Blue Band, Roma kelapa, Teh Kotak, Tepung Serbaguna, Mie Telur 12 Tabel 2. Hasil Support 1 Itemset No ITEM TRANSAKSI SUPPORT (%) 1 Garam (6/30)*100 20.00 2 Gula Putih (10/30)*100 33.33 3 Gula Merah (5/30)*100 16.67 4 Minyak Goreng (13/30)*100 43.33 5 Terigu (15/30)*100 50.00 6 Telur (26/30)*100 86.67 7 Tepung Serbaguna (6/30)*100 20.00 8 Bumbu racik (4/30)*100 13.33 9 Kecap Botol (3/30)*100 10.00 10 Saus Sambal Botol (15/30)*100 50.00 11 Sarden (12/30)*100 40.00 12 Kornet (9/30)*100 30.00 13 Indomie Goreng (10/30)*100 33.33 14 Indomie Rebus (15/30)*100 50.00 15 Royco (6/30)*100 20.00 16 Masako (7/30)*100 23.33 17 Sasa (2/30)*100 6.67 18 Blue Band (9/30)*100 30.00 19 Beras (18/30)*100 60.00 20 Mie Telur (14/30)*100 46.67 21 Kopi ABC (9/30)*100 30.00 22 Kopi Luwak (8/30)*100 26.67 23 Energen (16/30)*100 53.33 24 Batu Baterai ABC (4/30)*100 13.33 25 Korek Gas (11/30)*100 36.67 26 Rokok Filter (11/30)*100 36.67 27 Roma Kelapa (5/30)*100 16.67 28 Susu Ultra (5/30)*100 16.67 29 Teh Kotak (4/30)*100 13.33 30 Teh Sisri (7/30)*100 23.33 31 Nutrisari (6/30)*100 20.00 32 Pepsodent (5/30)*100 16.67 33 Rinso (13/30)*100 43.33 34 Downy (10/30)*100 33.33 35 Sabun Lifebuoy (8/30)*100 26.67 36 Sabun Cair Giv (5/30)*100 16.67 37 Soklin Lantai (12/30)*100 40.00 38 Shampo Pentene (7/30)*100 23.33 39 Aqua Galon (17/30)*100 56.67 40 Gas LPG 3 kg (9/30)*100 30.00 41 Sikat Gigi (7/30)*100 23.33 42 Charm Night (7/30)*100 23.33 43 Rapika (12/30)*100 40.00 44 Marjan (4/30)*100 13.33 45 Bedak My Baby (4/30)*100 13.33 46 Minyak Kayu Putih (3/30)*100 10.00 47 Tissue Paseo (5/30)*100 16.67 48 Mama Lemon (7/30)*100 23.33 49 Susu Kental Manis (10/30)*100 33.33 50 Roti (12/30)*100 40.00
Sasa merupakan barang denan nilai support terkecil 6.67
Tabel 3. Support 1 Itemset dengan nilai Minimum Support 30% NO TRANSAKSI SUPPORT(%) 1 Gula Putih 10 33.33 2 Minyak Goreng 13 43.33 3 Terigu 15 50.00 4 Telur 26 86.67 5 Saus Sambal Botol 15 50.00 6 Sarden 12 40.00 7 Telur-Beras (15/30)*10 50.00% 8 Beras-Telur (15/30)*10 50.00% 9 Telur-Mie telur (12/30)*10 40.00% 10 Mie telur-Telur (12/30)*10 40.00% 11 Telur-Energen (13/30)*10 43.33% 12 Energen-Telur (13/30)*10 43.33% 13 Telur-Aqua Galon (13/30)*10 43.33% 14 Aqua Galon-Telur (13/30)*10 43.33% 15 Saus Sambal-Telur (14/30)*10 46.66% 16 Telur-Saus Sambal (14/30)*10 46.66%
Tabel 4 Minimum Support 2 Itemset dengan nilai minimum 40%
NO ITEM JUMLAH TRANSAKSI SUPPORT 1 Telur-Terigu (12/30)*10 40.00% 2 Terigu-Telur (12/30)*10 40.00% 3 Telur-Saus Sambal (14/30)*10 46.66% 4 Saus Sambal-Telur (14/30)*10 46.66% 5 Telur-Indomie rebus (15/30)*10 50.00% 6 Indomie rebus-Telur (15/30)*10 50.00% 7 Telur-Beras (15/30)*10 50.00% 8 Beras-Telur (15/30)*10 50.00% 9 Telur-Mie telur (12/30)*10 40.00% 10 Mie telur-Telur (12/30)*10 40.00% 11 Telur-Energen (13/30)*10 43.33% 12 Energen-Telur (13/30)*10 43.33% 13 Telur-Aqua Galon (13/30)*10 43.33% 14 Aqua Galon-Telur (13/30)*10 43.33% 15 Saus Sambal-Telur (14/30)*10 46.66% 16 Telur-Saus Sambal (14/30)*10 46.66%
Tabel 5 minimum Confidence dua itemset dengan nilai minimum 40%
No ATURAN CONFIDENCE 1 Jika  membeli  Telur maka  akan  membeli Terigu (12\26)*100 46% 2 Jika membeli Terigu maka  akan  membeli Telur (12\15)*100 80% 3 Jika  membeli  Telur maka  akan  membeli Saus Sambal (14\26)*100 54% 4 Jika  membeli  Saus Sambal  maka  akan membeli Telur (14\15)*100 93% 5 Jika  membeli  Telur maka  akan  membeli Indomie rebus (15\26)*100 58% 6 Jika membeli Indomie  rebus  maka akan membeli Telur (15\15)*100 100% 7 Jika  membeli  Telur maka  akan  membeli Beras (15\26)*100 58% 8 Jika  membeli  Beras maka  akan  mebeli Telur (15\18)*100 83% 9 Jika  membeli  Telur maka  akan  membeli Mie telur (12\26)*100 46% 10 Jika  membeli  Mie telur maka akan membeli Telur (12\14)*100 86%
11 Jika  membeli  Telur maka  akan  membeli Energen (13\26)*100 50% 12 Jika membeli Energen  maka  akan membeli Telur
(13\16)*100 81% 13 Jika  membeli  Telur maka  akan  membeli Aqua Galon (13\26)*100 50% 14 Jika  membeli  Aqua Galon  maka  akan membeli Telur (13\17)*100 76% 15 50% 58% 93% 16 Jika  membeli  Telur maka  akan  membeli Saus Sambal (14\26)*100 54% Tabel 6. Asosiasi Final ATURAN SUPPORT CONFIDENCE Jika membeli Telur maka akan membeli Indomie rebus
Jika membeli Indomie rebus maka akan membeli Telur
50% 100% 3.2. Perhitungan Dengan Tanagra
3.2.1. Proses memasukkan data yang berformat xls pada tanagra

## Gambar 1 Input file pada tanagra
3.2.2. Tampilan Setelah Input Data pada Tanagra

## Gambar 2 Input data penjualan toko musyawarah

## 3.2.3. Tampilan Tabel Barang pada Tanagra
Gambar 3 Tampilan tabel barang toko musyawarah

## 3.2.4. Tampilan Menentukan Itemset dengan Minimum
Support 30%
Gambar 4 Tampilan Menentukan Itemset dengan Minimum Support 30%
3.2.5.  Tampilan  hasil  1  itemset  dengan  minimum support 30% pada tanagra
Gambar 5 Hasil 1 itemset dengan minimum support 30%
3.2.6. Tampilan menentukan 2 itemset dengan minimum support 40% pada tanagra
Gambar 6 Menentukan 2 itemset dengan minimum suppport 40%
3.2.7. Hasil 2 itemset dengam minimum support 40%
Gambar 7 Hasil 2 itemset minimum support 40%
3.2.8 Hasil confidence pada tanagra
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 3 No. 2 (2022)

## 3.2.9. Hasil Perhitungan manual menggunakan excel

## Gambar 9 Hasil perthitungan manual menggunakan excel

## 4.   Kesimpulan
Kesimpulan  pada  hasil  penelitian  yang  dilakukan pada toko musyawarah dengan menerapkan metode algoritma apriori dan tanagra adalah terlihatnya mana barang yang sering  dibeli  dan  yang  dibeli  bersamaan  seperti  pada hasil  yang  diperoleh  telur  dan  indomie  rebus  dengan support  50%  dan  confidence  58%,  dan  indomie  rebus dan telur dengan support 50% dan confidence 100%, dan mengetahui  barang  yang  kurang  diminati  konsumen seperti sasa dengan nilai confidence paling rendah 6.67. pemilik toko kelontong perlu melakukan strategi khusus untuk mengelolaan pengadaan dan display produk sasa.

## Daftar Rujukan
[ 1]  Hernawati,  “Analisis  Market  Basket  Dengan  Algoritma  Apriori (Study Kasus Toko Alief),” Ikraith-Informatika, vol. 2, no. 18, pp. 13–17, 2018.
[2]  A.  Ilham  Fathimah,  N.  Destria  Arianti,  Mupaat,  A.  Pradiftha Junfithrana,  J.  Asian,  and  Kurniawan,  “Penerapan  Data  Mining Dengan Metode Apriori Pada Penjualan Sembako,” J. Rekayasa Teknol.  Nusa  Putra,  vol.  8,  no.  1,  pp.  20–26,  2021,  doi: 10.52005/rekayasa.v8i1.105.
[3] I. A. Rahman et al., “Implementasi Data  Mining Pada Penjualan Toko Sembako Dengan Algoritma Apriori,” vol. 9, no. 2, pp. 638– 643, 2022.
[4] M. Badaruddin and Rayendra, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Analisa  Data  Penjualan  Ecommerce,”  J.  Media  Inform. Budidarma,  vol.  6,  no.  April,  pp.  1032–1037,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.3976.
[5]  S.  Al  Syahdan  and  A.  Sindar,  “Data  Mining  Penjualan  Produk Dengan  Metode  Apriori  Pada  Indomaret  Galang  Kota,”  J.  Nas. Komputasi  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  1,  no.  2,  2018,  doi: 10.32672/jnkti.v1i2.771.
[6] N. N. Merliani, N. I. Khoerida, N. T. Widiawati, L. A. Triana, and P.  Subarkah,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi Penjualan Untuk Rekomendasi Menu Makanan Dan Minuman,” J. Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  8,  no.  1,  pp.  9–16,  2022,  doi: 10.25077/teknosi.v8i1.2022.9-16.
[7] M. Ulkhairi and E. Hutabri, “Implementasi Data Mining Penjualan Kosmetik  Dengan  Algoritma  Apriori,”  Comput.  Sci.  Ind.  Eng., vol.  3,  no.  3,  pp.  102–111,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/comasiejournal/article/vi ew/2185/.
[8]  P.  H.  Simbolon,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Sistem Persediaan  Barang  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (  Studi Kasus : Srikandi Cash Credit Elektronic dan Furniture ),” J. Ris. Komput., vol. 6, no. 4, pp. 401–406, 2019.
[9]  E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,”  J.  Tek.  Komput. AMIK BSI, vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1–4, 2018.
[10]  A.  Maulana  and  A.  A.  Fajrin,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Dengan  Algoritma  Fp- Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,” Klik - Kumpul.  J.  Ilmu  Komput.,  vol.  5,  no.  1,  p.  27,  2018,  doi: 10.20527/klik.v5i1.100.