Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
PENERAPAN DATA MINING TERHADAP DATA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO CITRA UTAMA
Triyanto 1 , Henny Yulianti 2 , Muhammad Ikhwani 3
Program Studi PJJ Informatika, 1,2,3
Fakultas Informatika, 1,2,3
Universitas Siber Asia, 1,2,3 di Jakarta triyanto@student.unsia.ac.id 1 , hennyyulia@lecturer.unsia.ac.id 2 , muhammadikhwani@lecturer.unsia.ac.id 3
Received: March 28, 2024 . Revised: April 15, 2024 . Accepted: April  22 , 2024 Issue Period: Vol.8 No.2 (2024), Pp 401-415
Abstrak: Toko Citra Utama adalah usaha yang bergerak dalam bisnis ritel dan grosir untuk  memenuhi  kebutuhan  warga  sekitar  dalam  berbelanja  kebutuhan  keluarga sehari-hari.  Masalah  yang  terjadi  adalah  sulitnya  mengetahui  kecenderungan  pola belanja  konsumen  terhadap  produk-produk  di  toko  dan  sistem  penempatan  stok barang  belum  efisien.  Dalam  lingkungan  bisnis  yang  kompetitif,  penting  bagi  kita untuk  memperoleh  informasi  yang  dapat  mengembangkan  bisnis  kita.  Salah  satu sumber  informasi  tersebut  adalah  riwayat  transaksi  penjualan.  Dengan  data  mining algoritma  apriori  dengan  aturan  asosiatif  ( association  rule )  yang  digunakan  untuk penggalian  data  transaksi  penjulaan  yang  dapat  diolah  menjadi  sebuah  informasi yang  dapat  digunakan  untuk  mencari  kemungkinan  kombinasi  yang  sering  muncul ( Frequent ) dari suatu set item, yang nantinya dapat digunakan u ntuk mengananalisa produk  yang  sering  terjual  secara  bersamaan,  paling  banyak  di  jual  dan  diminati. Hasil  analisa  aturan  asosiasi  yang  terbentuk  dari  perhitungan  algoritma  apriori menghasilkan  pola  kombinasi  itemset  tertinggi  yang  diperoleh  adalah  TELUR AYAM  →  AQUA  GLN  dengan  nilai support 2.84%  dan  nilai confidence 34.13%, dengan  menentukan  nilai  minimum support >1,5%  dan  nilai  minimum confidence >30%.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  pihak  toko  dalam menyusun  strategi  penjualan  dan  pengelolaan  stok  barang  serta  dapat  ditemukan aturan  asosiasi  yang  nantinya  dapat  dijadikan  sebagai  pola  pembelian  barang  oleh konsumen.
Kata kunci: Data mining, Aturan Asosiasi . Algoritma Apriori, Penjualan Ritel
Abstract: Citra Utama Store is a retail and wholesale business aimed at meeting the needs of local residents for their daily household shopping. The problem lies in the difficulty of identifying consumer shopping trends  for products in the store, and the inefficiency of the stock placement system. In a competitive business environment, it is crucial for us to obtain information that can help develop our business. One source of  such  information  is  the  sales  transaction  history.  Using  data  mining  with  the apriori  algorithm  and  association  rule,  we  can  extract  sales  transaction  data  to derive information that can be used to identify frequent itemset combinations, which can  then  be  analyzed  to  determine  products  frequently  sold  together,  the  most
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
popular  items,  and  customer  preferences.  The  analysis  of  association  rules  formed from  the  apriori  algorithm  calculation  yielded  the  highest  itemset  combination pattern,  namely  EGGS  →  AQUA  GLN,  with  a  support  value  of  2.84%  and  a confidence  value  of  34.13%.  By  setting  minimum  support  >1.5%  and  minimum confidence >30%, this research can assist the store in devising sales strategies and managing  stock  inventory,  and  uncover  association  rules  that  can  be  used  as purchasing patterns by consumers.
Keywords: Data mining, Association Rules, Apriori Algorithm, Retail Sales

## I. PENDAHULUAN
Toko Citra Utama adalah usaha  keluarga  yang bergerak dalam  usaha ritel dan  grosir  yang berdiri sejak tahun 1992, untuk memenuhi kebutuhan warga sekitar dalam berbelanja kebutuhan keluarga sehari-hari dengan cara yang sangat praktis dan mudah yang melayani kebutuhan warga sekitar sebagai salah satu toko komunitas yang melayani pesan antar dan menjadi salah satu solusi di tengah kesibukan warga. Saat ini jangkauan layanan pengantaran Citra Utama meliputi Perumahan Villa Melati Mas,Regency Melati Mas 1 & 2, Serpong Park, Villa Serpong, Residence One, Griya Asri, Jelupang dan sekitarnya.
Dalam pengamatan saya permasalahan di Toko Citra Utama adalah sulitnya mengetahui kecenderungan pola  belanja  konsumen  terhadap  produk-produk  di  toko  dan  Sistem  penempatan  stock  barang  belum  efisien. Permasalahn  ini  identik  dengan  jurnal  [1]  dimana  dikatakan  permasalahannya  yaitu  sulitnya  mengetahui kecenderungan  atau  pola  belanja  pembeli  terhadap  produk-produk  yang  ada  di  CV  Pasti  Jaya  Houseware. Menganalisis  penjualan  dan  penempatan  stok  barang  juga  menjadi  salah  satu  strategi  penjualan  yang dibutuhkan.
Penelitian  akan  difokuskan  pada  penemuan  pola  belanja  konsumen  dalam  periode  tertentu,  dengan menganalisis  transaksi  penjualan  dan  memanfaatkannya  untuk  mencari  kemungkinan  kombinasi  yang  sering muncul ( Frequent ) dari suatu set item dan menentukan penempatan stok barang serta merancang strategi untuk meningkatkan penjualan [1]. Solusi dari permasalahan diatas adalah dengan menggunakan metode data mining Asosiasi  dengan  algoritma  Apriori  dengan  metodologi  CRISP-DM  (Cross-Industry  Standard  Process  for  Data Mining).  Maka  judul  tugas  akhir  saya  adalah  Penerapan  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan  Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Pada Toko Citra Utama.

## II. METODE DAN MATERI
Obyek  dalam  penelitian  ini  adalah  Toko  Citra  Utama  dan  Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengenali pola  belanja  konsumen,  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengananalisa  produk  yang  sering  dibeli  secara bersamaan dan memberikan saran penempatan produk di rak toko untuk mengelola persediaan stok barang, serta merumuskan  strategi  untuk  meningkatkan  penjualan.  Pada  tahap  awal,  peneliti  menyiapkan  dataset  yang diperoleh  langsung  dari  pemilik  toko  untuk  menganalisis  catatan  pembelian  konsumen  di  Toko  Citra  Utama selama  periode  penjualan  dari  bulan  Oktober  2023  sampai  dengan  bulan  Desember  2023.  Langkah  ini merupakan langkah yang penting dalam memulai proses data mining. Studi  pustaka  dilakukan dengan  tujuan memperoleh  beberapa  literatur yang  berkaitan  dengan  data  mining  dengan menggunakan  model  penelitian Model  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Cross-Industry    Standard    Process    for  Data Mining atau CRISP-DM [1].
2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  proses  analisis  data  yang  digunakan  untuk  menemukan  pola-pola  yang bermanfaat,  pengetahuan  yang  mendalam,  dan  informasi  tersembunyi  yang  terdapat  dalam  dataset  besar [10]. Data mining merupakan proses  menemukan  hubungan yang berarti, pola dan  kecenderungan  dengan memeriksa sekumpulan  data besar yang  tersimpan  dengan  menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti teknik    statistik    dan  matematika  [2].  Tujuan  utama  dari  data  mining  adalah  untuk  mendapatkan  wawasan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan  perencanaan  strategi bisnis  yang lebih efektif.

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu  teknik  dalam  Data  Mining  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  item  atau  itemset  yang  sering  muncul  dalam  basis  data  transaksional.  Algoritma  ini pertama  kali  diperkenalkan  oleh  R.  Agarwal  dan  R.  Srikant  dengan  tujuan  untuk  menemukan  item  atau itemset  yang  paling  sering  muncul  dalam  suatu  basis  data.  Algoritma  Apriori  sering  digunakan  dalam konteks data transaksi atau  biasa disebut market  basket . Dengan menggunakan Algoritma Apriori, pemilik toko  atau  pelaku  usaha  dapat  menganalisis  pola  pembelian  pelanggan  dan  memperoleh  wawasan  yang berharga mengenai perilaku konsumen [3].

## 2.3 Aturan Asosiasi
Aturan  Asosiasi,  yang juga dikenal  sebagai Association  rule , merupakan salah satu teknik dalam data mining yang fokus pada penemuan hubungan atau asosiasi antara item dalam sebuah dataset transaksional. Teknik ini sangat berguna dalam mengidentifikasi pola-pola yang muncul secara bersamaan dalam transaksi. Penting tidaknya suatu aturan asosiatif dapat diketahui dengan dua parameter yaitu support dan confidence . Support mencerminkan  seberapa  sering  suatu  item  muncul  dalam  suatu  basis  data,  sementara Confidence menunjukkan seberapa sering pernyataan atau asosiasi tersebut benar. Dengan menggunakan pendekatan ini, aturan asosiasi dapat dihasilkan untuk mengidentifikasi hubungan yang signifikan dan penting antar barang atau elemen dalam suatu konteks data tertentu. Dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap yaitu:
1. Analisa pola frekuensi tinggi, pada tahap ini dicari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database [2]. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
∑Transaksi 𝑥 100 %
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑Transaksi 𝑥 100%
2. Proses  pembentukan  aturan  asosiasi,  dimulai  setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan  barulah dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung  nilai confidence aturan  assosiatif  A  →  B.  Nilai confidence dari  aturan  A  →  B  [2],  diperoleh  menggunakan rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑Transaksi Mengandung A 𝑥 100%

## 2.4 Metode CRISP-DM
Metode  penelitian  CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining )  adalah  salah  satu model proses datamining ( datamining framework ) yang digunakan untuk mengelola proses data mining dari awal hingga akhir. Siklus proses data mining dibagi menjadi enam fase yang saling terkait, yaitu :[8] 1. Bisnis Understanding
Tahap  ini  melibatkan  pemahaman  mendalam  terhadap  bisnis  atau  masalah  yang  ingin  diselesaikan melalui  analisis  data.  Tujuan  utama  adalah  untuk  mengidentifikasi  tujuan  bisnis,  mengidentifikasi masalah yang relevan, dan menetapkan tujuan untuk proses penambangan data.
2. Data Understanding
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
Pada  tahap  ini,  para  peneliti  mengumpulkan  data  yang  relevan  untuk  proyek  penelitian.  Ini  melibatkan pemahaman  lebih  lanjut  tentang  sumber  data,  pemahaman  tentang  struktur  dan  kualitas  data,  serta mengeksplorasi data untuk mengidentifikasi pola awal atau keanehan yang mungkin ditemukan 3. Data Preparation
Tahap  ini  melibatkan  pembersihan,  transformasi,  dan  integrasi  data  untuk  mempersiapkannya  untuk analisis lebih lanjut. Ini bisa meliputi menghapus data yang tidak relevan atau tidak lengkap, menangani nilai yang hilang, dan menggabungkan beberapa sumber data jika diperlukan.
4. Modeling
Ini adalah tahap di mana model-data mining sebenarnya dibangun. Berbagai teknik dan algoritma dapat diterapkan pada data  yang  telah dipersiapkan  sebelumnya  untuk  mengekstrak pola atau  hubungan  yang signifikan. Model ini kemudian akan diuji dan dievaluasi untuk memastikan kualitasnya 5. Evaluation
Tahap  evaluasi  menilai  kinerja  model  yang  dikembangkan  selama  tahap  pemodelan.  Ini  melibatkan pengujian  model  terhadap  data  yang  tidak  digunakan  dalam  pembangunan  model  (data  validasi)  untuk mengukur seberapa baik model memprediksi atau menemukan pola yang benar 6. Deployment
Tahap  terakhir  adalah  mengimplementasikan  solusi  yang  dihasilkan  dari  penelitian  data  ke  dalam lingkungan  bisnis.  Ini  bisa  berupa  mengintegrasikan  model  ke  dalam  proses  bisnis  yang  ada  atau membangun  aplikasi  atau  sistem  berbasis  data  yang  menggunakan  hasil  analisis  untuk  mengambil keputusan.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
3.1. Penerapan Model Penelitian Data Mining
Pada  penelitian  ini,  pengolahan  data  mining  mengikuti  langkah-langkah  yang  telah  ditetapkan dalam  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM).  Model  proses  CRISP-DM menghasilkan  informasi  sesuai  dengan  serangkaian  tahapan  yang  telah  ditentukan.  Tahapan-tahapan tersebut meliputi:[1] 1. Business Understanding
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengenali  pola  belanja  konsumen,  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  mengananalisa  produk  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  dan  memberikan saran  penempatan  produk  di  rak  toko  untuk  mengelola  persediaan  stok  barang,  serta  merumuskan strategi  untuk  meningkatkan  penjualan.  Pada  tahap  awal,  peneliti  menyiapkan  dataset  untuk menganalisis  catatan  pembelian  konsumen  di  Toko  Citra  Utama  selama  periode  penjualan  dari bulan  Oktober  2023  sampai  dengan  bulan  Desember  2023.  Langkah  ini  merupakan  langkah  yang penting  dalam  memulai  proses  data  mining.  Salanjutnya  Toko  Citra  Utama  diharapkan  dapat memahami  secara  mendalam  pola  pembelian  pelanggan  bisa  menjadi  kunci  untuk  meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan.
2. Data Understanding
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  sumber  data  primer  yang  diperoleh langsung dari transaksi penjualan yang tercatat di Toko Citra Utama dengan format file excel hasil dari  export  database  pada  sistem  yang  berjalan  saat  ini,  mulai  dari  bulan  Oktober  2023  hingga Desember  2023.  Total  terdapat  30.630  entri  data  transaksi  penjualan  yang  akan  dipergunakan sebagai dasar analisis dalam proses data mining.
Tabel 1. Transaksasi Penjualan Toko Citra Utama
No. Faktur Tanggal Nama Item 1 JL-2023-10-00009 10/2/2023 GULA GMP 1KG "LOS,HATI ANGSA ENCER
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
No. Faktur Tanggal Nama Item 600 ML/12"S,SARIWANGI TEH 25"S,Teh Cap Botol HIJAU /10"S,VIT GLN 2 JL-2023-10-00021 10/2/2023 HIT AEROSOL ORG. 600 ML,INDOMIE SOTO *,PRISTINE 19L,SUNLIGHT LIME REF. 650 ML 3 JL-2023-10-00031 10/2/2023 SUNLIGHT LIME REF. 650 ML,VIT GLN 4 JL-2023-10-00061 10/2/2023 AQUA GLN,Indomie Gor. SPC.*,INDOMIE KARI *,PLASTIK HD LOCO HITAM 50 1KG,RINSO A. NODA 770 GR ((12)),So Klin LIQUID Violet 750 ml,TELUR AYAM 5 JL-2023-10-00062 10/2/2023 Delmonte SAMBAL 1 kg ((10)),Delmonte TOMAT 1 Kg ((10)) 6 JL-2023-10-00358 10/2/2023 VIT GLN 7 JL-2023-10-00390 10/2/2023 Cimory Susu UHT Almond 250ml,Cimory Susu UHT Matcha 250ml/24"S,TELUR AYAM 8 JL-2023-10-00747 10/2/2023
TELUR AYAM (Promo ISP)
9 JL-2023-10-01015 10/3/2023 TELUR AYAM 10 JL-2023-10-01140 10/3/2023 BIMOLI CLASS 2000 ML,DOLPIN GRM. 500 GR Lanjutan 30.630  JL-2023-12-13051 12/22/2023  KACANG TANAH ,SINTI Bumbu Pecel 200gr
3. Data Preparation
Inisialisasi  data  transaksi  adalah  proses  awal  pengumpulan,  pengolahan,  dan  penyimpanan data transaksi. Data transaksi yang telah terkumpul tidak semuanya diproses. Dalam penelitian ini, hanya  data  transaksi  yang  melibatkan  lebih  dari  satu  jenis  barang  yang  digunakan,  bukan  jumlah barang yang dibeli secara keseluruhan, karena fokus penelitian adalah pada hubungan antar barang [1]. Oleh karena itu, peneliti hanya mempertimbangkan variabel seperti No yang merupakan jumlah transaksi  sebanyak  18.542  dan  nama  item  yang  merupakan  nama-nama  barang  dalam  transaksi penjualan.
a. Inisialisasi Data Transaksi
Tabel 2. Data Item
No. ITEMS 1 GULA GMP 1KG "LOS,HATI ANGSA ENCER 600 ML/12"S,SARIWANGI TEH 25"S,Teh Cap Botol HIJAU /10"S,VIT GLN
2 HIT AEROSOL ORG. 600 ML,INDOMIE SOTO *,PRISTINE 19L,SUNLIGHT LIME REF. 650 ML
3 SUNLIGHT LIME REF. 650 ML,VIT GLN
4 AQUA GLN,Indomie Gor. SPC.*,INDOMIE KARI *,PLASTIK HD LOCO HITAM 50 1KG,RINSO A. NODA 770 GR ((12)),So Klin LIQUID Violet 750 ml,TELUR AYAM
5 Delmonte SAMBAL 1 kg ((10)),Delmonte TOMAT 1 Kg ((10))
6 Cimory Susu UHT Almond 250ml,Cimory Susu UHT Matcha 250ml/24"S,TELUR AYAM
7 BIMOLI CLASS 2000 ML,DOLPIN GRM. 500 GR
8 Beras BMW Pandan Wangi 10 Kg,BERAS IDOLA Merah 10kg,Beras Premium Bahien Biru 10kg,Beras Premium HAK HAK Biru 10kg
9 KACANG MERAH JOGO,Mushroom Seasoning Powder H.B 100gr
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
No. ITEMS 10 Beras BMW Pandan Wangi 1 kg,Camel WHITE Lanjutan
18.542 KACANG TANAH ,SINTI Bumbu Pecel 200gr
b. Analisa Pencarian Pola Frekuensi Tinggi
Setelah  semua  data  diproses  cleaning  dan  sudah  memenuhi  untuk  dianalisis  selanjutnya kita akan melakukan tahapan analisis pola frequensi tinggi digunakan untuk mencari kombinasi item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam  database  [2].  Iterasi  pertama dilakukan untuk menghasilkan kandidat 1-Itemset (C1) dari data transaksi tersebut dan mencari nilai support  masing-masing.  Cara  melakukannya adalah dengan  membagi jumlah  kemunculan setiap item dengan total jumlah transaksi.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑Transaksi 𝑥 100 % Tabel 3. Kandidat 1 Itemset (C1) No Item Frequency Support 1 GULA GMP 1KG "LOS 482 2.60% 2 HATI ANGSA ENCER 600 ML/12"S 9 0.05% 3 SARIWANGI TEH 25"S 53 0.29% 4 Teh Cap Botol HIJAU /10"S 11 0.06% 5 VIT GLN 828 4.47% 6 HIT AEROSOL ORG. 600 ML 20 0.11% 7 INDOMIE SOTO * 415 2.24% 8 PRISTINE 19L 670 3.61% 9 SUNLIGHT LIME REF. 650 ML 167 0.90% 10 AQUA GLN 2470 13.32% Lanjutan 3.198  Gentle Gen Parisienne Garden 360ml POUCH 1 0.01%
Dengan  hasil  nilai  support  yang  diperoleh,  langkah  berikutnya  adalah  menetapkan  nilai minimum  support  adalah  1,5  %.  Selanjutnya,  itemset  dengan  nilai  support  kurang  dari  1,5  % akan  dieliminasi  [2],  sesuai  dengan  ketentuan  minimum  support  yang  telah  ditetapkan  adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Minimum Suport 1 Itemset
No Item Frequency Support 1 GULA GMP 1KG "LOS 482 2.60% 2 VIT GLN 828 4.47% 3 INDOMIE SOTO * 415 2.24% 4 PRISTINE 19L 670 3.61%
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
5 AQUA GLN 2470 13.32% 6 Indomie Gor. SPC.* 701 3.78% 7 INDOMIE KARI * 322 1.74% 8 TELUR AYAM 1553 8.38% 9 TOTOLE Kaldu Jamur 80gr ((100)) 294 1.59% 10 ELPIJI 3 KG MELON 589 3.18% 11 ELPIJI 12 KG BRIGHT GAS 781 4.21% 12 TELUR AYAM (Promo ISP) 3333 17.98% 13 ELPIJI 3 KG MELON (In Store Pickup) 634 3.42% 14 AQUA 600 ML/24"S 299 1.61% 15 Le Minerale Galon 15L 414 2.23% 16 INDOMIE A.B * 359 1.94% 17 Bawang Putih HONAN # 1 Kg 308 1.66% 18 KARA SUN TCA 65 ML 355 1.91% 19 INDOCAFE COFFEMIX 20 GR 381 2.05% 20 Bawang Merah # 1kg 404 2.18%
Pembentukan pola kombinasi 2 itemset dibuat dengan mengkombinasikan semua item minimum Suport 1 Itemset ke  pola  2  kombinasi  dengan menggunakan rumus berikut:[2]
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑Transaksi 𝑥 100% Tabel 5. Kombinasi 2 Itemset (C2) No. Itemset Frequency Support 1 ('AQUA GLN', 'TELUR AYAM') 526 2.84% 2 ('AQUA GLN', 'ELPIJI 12 KG BRIGHT GAS') 322 1.74% 3 ('AQUA GLN', 'ELPIJI 3 KG MELON') 232 1.25% 4 ('AQUA GLN', 'AQUA POIN REWARDS') 231 1.25% 5 ('AQUA GLN', 'PRISTINE 19L') 228 1.23% 6 ('Indomie Gor. SPC.*', 'TELUR AYAM (Promo ISP)') 211 1.14% 7 ('ELPIJI 3 KG MELON (In Store Pickup)', 'TELUR AYAM (Promo ISP)') 183 0.99% 8 ('Indomie Gor. SPC.*', 'INDOMIE SOTO *') 178 0.96% 9 ('ELPIJI 3 KG MELON', 'TELUR AYAM') 147 0.79% 10 ('INDOMIE A.B *', 'Indomie Gor. SPC.*') 144 0.78% 11 ('Indomie Gor. SPC.*', 'INDOMIE KARI *') 142 0.77% 12 ('Bawang Merah # 1kg', 'TELUR AYAM (Promo ISP)') 137 0.74%
Dari  nilai  support  yang  diperoleh,  kemudian  ditetapkan  nilai  minimum  support  sebesar  lebih dari  1,5%.  Setelah  itu,  dilakukan  eliminasi  nilai  support  untuk  itemset  yang  tidak  memenuhi persyaratan minimum [2], sebagai langkah berikutnya
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
Tabel 6. Kombinasi 2 Itemset (C2) yang memenuhi Minimum Support
No. Itemset Frequency Support 1 AQUA GLN, TELUR AYAM 526 2.84% 2 AQUA GLN, ELPIJI 12 KG BRIGHT GAS 322 1.74% 3 TELUR AYAM, AQUA GLN 526 2.84% 4 ELPIJI 12 KG BRIGHT GAS, AQUA GLN 322 1.74%
Pembentukan  itemset-3  dilakukan  melalui  kombinasi  itemset-2  yang  memenuhi  persyaratan minimum support [2], di mana nilai minimum support adalah lebih dari 1,5%. Proses ini dapat dinyatakan menggunakan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵, 𝐶) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴, 𝐵, 𝐶 ∑Transaksi 𝑥 100% Tabel 7. Pola Kombinasi 3 Itemset (C3) No. Itemset Frequency Support 1 AQUA GLN, ELPIJI 12 KG BRIGHT GAS, TELUR AYAM 55 0.30%
Dari  Tabel  Pola  Kombinasi  3  Itemset  (C3)  tidak  ada  itemset  dari  kombinasi  itemset-3  yang memenuhi minimum support sebesar 1,5%, sehingga kombinasi itemset-3 tidak dapat digunakan untuk pembentukan asosiasi.
c. Pembentukan Aturan Asosiasi ( Association Rules )
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑Transaksi Mengandung A 𝑥 100% Tabel 7. Kombinasi 2 Itemset dengan Nilai Confidence No. Itemset Frequency  Support  Confidence 1 AQUA GLN, TELUR AYAM 526 2.84% 21.30% 2 AQUA GLN, ELPIJI 12 KG BRIGHT GAS 322 1.74% 13.04% 3 TELUR AYAM, AQUA GLN 526 2.84% 34.13% 4 ELPIJI 12 KG BRIGHT GAS, AQUA GLN 322 1.74% 41.23%
Dari  langkah-langkah  perhitungan  sebelumnya,  item-item  yang  memenuhi  persyaratan minimum support > 1,5% dan minimum confidence > 30% dapat dilihat pada Tabel berikut.
Tabel 8. Aturan Asosiasi ( Association Rule )
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
No. Itemset Frequency  Support  Confidence 1 TELUR AYAM => AQUA GLN 526 2.84% 34.13% 2 ELPIJI 12 KG BRIGHT GAS = > AQUA GLN 322 1.74% 41.23%
Dari proses perhitungan yang telah dilakukan, aturan asosiasi yang terbentuk adalah sebagai berikut:
1. Jika konsumen membeli TELUR AYAM maka akan membeli AQUA GLN dengan support 2,84% dan confidence 34,13%.
2. Jika konsumen  membeli  ELPIJI 12 KG BRIGHT GAS  maka  akan  membeli  AQUA GLN dengan support 1,74%  dan confidence 41,23%.
4. Modeling
Pada  tahap  modeling,  peneliti  menguji  data  dengan  menggunakan  Google  Colab  dan menerapkan  metode  asosiasi,  yakni  algoritma  Apriori,  untuk  menganalisis  pola  penjualan  dan penempatan stok barang. Hasil implementasi antar muka menggunakan aplikasi Google Colab dapat dilihat seperti berikut:
Gambar 1. Tampilan Google Colab
Pengujian dengan menggunakan aplikasi google colab dapat dilihat sebagai berikut:
a. Pre Coding
Ada beberapa library python yang di gunakan dalam penelitian ini, adalah:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
Gambar 2. Instal library python
b. Loading and exploring the data
Pada  tahap  ini,  data  transaksi  akan  diunggah  ke  Google  Colab  menggunakan  dataset  yang telah  disiapkan  dalam  format  file  Excel  (datajualcitra.xlsx).  Dataset  ini  mencakup  transaksi penjualan dari bulan Oktober hingga Desember 2023.
Gambar 3. Membaca data Eksplorasi Data
c. Preprocessing Data
Lakukan  preprocessing  data  yang  diperlukan,  seperti  mengelompokkan  data  transaksi penjualan  dan  menerapkan  data  yang  memenuhi  kandidat  itemset  pada algoritma  apriori dengan format yang sesuai untuk analisis market basket. Untuk membuat data tabular dengan menggunakan fungsi TransactionEncoder untuk mengonversi data menjadi bentuk biner.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
Gambar 4. Menampilkan Kandidat Itemset
Gambar 5. Dukungan Setiap Itemset
d. Analisis Market Basket
Data  transaski  penjualan  dibaca  menggunakan  pandas  ke  dalam  dataframe. Kemudian,  kolom-kolom  yang  tidak  diperlukan  dihapus  dan  data  diubah  menjadi  format one-hot encoded agar dapat digunakan dalam algoritma Apriori.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
Gambar 6. Mengubah data Menjadi format one-hot encoded
Setelah  semua  data  dibaca  dan  telah  memenuhi  persyaratan,  langkah  berikutnya adalah melakukan pencarian pola asosiasi antara barang-barang yang mungkin dibeli secara bersamaan.  Terapkan  algoritma  analisis  market  basket  algoritma  Apriori,  untuk mengidentifikasi  pola  asosiasi  dalam  data.  Identifikasi  aturan  asosiasi  yang  signifikan, seperti aturan yang memiliki tingkat dukungan ( support ) dan kepercayaan ( confidence ) yang tinggi. Dan hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut :
Gambar 7. Hasil Penerapan Algoritma Apriori dan Aturan Asosiasi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
Gambar 8. Hasil Rencana Penempatan Stok
Analisis  keterkaitan  antar  barang  telah  dianalisis  dengan  menerapkan  metode algoritma  Apriori  untuk  mengenali  pola  pembelian  yang  berkaitan  di  antara  barang-barang yang  sering  dibeli  secara  bersamaan.  Dari  hasil  output  yang  diperoleh,  kita  dapat menyimpulkan beberapa hal:
Hubungan Antara Barang:
1) Terdapat  beberapa  aturan  asosiasi  antar  barang  yang  signifikan  yang  ditemukan  dalam data penjualan.
2) Contohnya,  terdapat  hubungan  antara  pembelian  AQUA  GLN  dan  ELPIJI  12  KG BRIGHT  GAS  dengan  tingkat  dukungan  sekitar  1.73%  dan  lift  sekitar  3.09.  Hal  ini menunjukkan bahwa pelanggan cenderung membeli AQUA GALON dan ELPIJI 12 KG BRIGHT  GAS  bersamaan,  dan  penjualan  satu  produk  dapat  meningkatkan  penjualan produk lainnya dengan faktor lift sebesar 3.09. Begitu juga sebaliknya dengan kombinasi ELPIJI  12  KG  BRIGHT  GAS  dan  AQUA  GLN  dengan  tingkat  dukungan  yang  sama namun nilai confidence lebih tinggi yakni 41.23%.
3) Demikian  pula,  terdapat  asosiasi  antara  pembelian  AQUA  GLN  dan  TELUR  AYAM dengan  tingkat  dukungan  sekitar  2.84%  dan  lift  sekitar  2.56.  Ini  menunjukkan  pola pembelian  yang  serupa  antara  kedua  produk  tersebut.  Begitu  juga  sebaliknya  dengan kombinasi TELUR AYAM dan AQUA GLN dengan tingkat dukungan yang sama namun nilai confidence lebih tinggi yakni 34.13%. Rencana Penempatan Stok: 1) Berdasarkan aturan asosiasi yang ditemukan, direkomendasikan untuk menempatkan stok ELPIJI  12  KG  BRIGHT  GAS  dekat  dengan  AQUA  GLN,  dan  sebaliknya,  untuk memfasilitasi  pola  pembelian  yang  sering  terjadi  bersamaan  antara  kedua  produk tersebut.
2) Demikian  juga,  direkomendasikan  untuk  menempatkan  stok  TELUR  AYAM  dekat dengan  AQUA  GLN,  dan  sebaliknya,  untuk  memfasilitasi  pola  pembelian  yang  sering terjadi bersamaan antara kedua produk tersebut.
Dengan  menerapkan  rekomendasi  penempatan  stok  ini,  diharapkan  perusahaan  dapat meningkatkan  efisiensi  operasional,  memaksimalkan  penjualan,  dan  memenuhi  kebutuhan pelanggan dengan lebih baik.
5. Evaluation
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
Langkah berikutnya adalah mengevaluasi pola dari data yang dihasilkan oleh platform Google Colab dengan analisis sebelumnya. Data transaksi penjualan dari Toko Citra Utama dalam rentang waktu dari bulan Oktober 2023 hingga Desember 2023 digunakan untuk membentuk pola frekuensi dan menghasilkan aturan asosiasi, serta nilai support dan confidence yang sama dengan hasil output dari Google Colab.
6. Deployment
Pada tahap akhir, peneliti akan memberikan rekomendasi berdasarkan evaluasi pola dari data yang dihasilkan dalam proses data mining kepada pemilik usaha Toko Citra Utama. Hasil penelitian dan  pengujian  data  mining  menggunakan  platform  Google  Colab  menunjukkan  bahwa  informasi tersebut dinyatakan layak untuk digunakan. Hal ini didasarkan pada kesesuaian aturan asosiasi yang terbentuk  dan  nilai  support  dan  confidence  yang  dihasilkan  yang  sama  dengan  output  yang diperoleh dari Google Colab.
.

## IV. KESIMPULAN
Pola belanja konsumen yang telah didapatkan, disimpulkan bahwa ada hubungan yang cukup kuat antara pembelian  produk  TELUR  AYAM  dan  AQUA  GALON,  dibandingkan  dengan  produk  lainnya.  Hal  ini ditunjukkan  oleh  nilai  support  sebesar  2.84%  dan  confidence  sebesar  34.13%  dari  total  transaksi  sebanyak  ± 18.541. Barang- barang yang memiliki nilai confidence yang lebih  tinggi  akan  diletakkan  bersebelahan karena dengan  tingginya  nilai confidence antar  kedua  barang  lebih  memiliki kesempatan yang tinggi dibeli  secara bersamaan.
Analisis  asosiasi  antar  barang  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang  pola  pembelian  pelanggan dan  hubungan  antara  barang-barang  dalam  transaksi  penjualan.  Dengan  menggunakan  algoritma  Apriori,  kita dapat  mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  konsisten  antara  berbagai  pasangan  barang.  Hasil  analisis  ini memberikan informasi yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan strategi penjualan dan penempatan stok.

## REFERENASI
[1]  Sry  Pay  Tualeka  (2021)  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Dan  Penempatan Stok  Barang  Pada  CV  Pasti  Jaya  Houseware  Menggunakan  Algoritma  Aprior”.  Seminatika, Balikpapan.
[2]  Desi  Ruth  Melani  Siregar  (2022). Analisa  Pola  Belanja  Untuk  Meningkatkan  Omset  Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori . Medan: Jurnal Sistem Informasi TGD
[3]  Sri  Lestari1,  Alfiani  Damaiyanti2  (2023)  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori  Untuk  Menentukan  Penjualan  Barang  IT  pada  PT.  Javas  Karya  Tungga  Jakarta  Selatan”. Jurnal Sains dan Teknologi, Bali.
[4]  Andalas  Rivaldi  Permana  (2022). DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI TERHADAP  PENJUALAN  BARANG  DI  TOKO  BANGUNAN .  Sintang  :  JUTECH  :  Journal Education and Technology
[5] Surya Listanto, Yustina Meisella Kristania (2022). IMPLEMENTASI DATA MINING TERHADAP DATA PENJUALAN  DENGAN  ALGORITMA  APRIORI  PADA  PT.  DUTA  KENCANA  SWAGUNA . JURNAL TEKNOINFO, Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 364-372 ISSN: 1693-0010(Print),
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 8 No.2  (May 2024)
ISSN:2615-224X(Online), Available online at
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[6]  Ade  Fitria  Lestari,  M.  Hafiz  (2020)  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Data  Penjualan  Barbar Warehouse”, JURNAL INOVTEK POLBENG - SERI INFORMATIKA, Cengkareng.
[7]  Made  Dwi  Putra  Asana  (2022)  “Aplikasi  Data  Mining  Asosiasi  Barang  Menggunakan  Algoritma Apriori-TID” Informatics Journal, Karnataka, India.
[8]  Rizky  Robby  Setiawan  (2023)  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Rekomendasi  Penyedia  Pupuk  Non Subsidi  Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori”  Jurnal  TEKNO  KOMPAK, Labuhanratu.
[9] Hita Maulidiya, Arief Jananto (2020) “ASOSIASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI  DAN  FP-  GROWTH  SEBAGAI  DASAR  PERTIMBANGAN  PENENTUAN  PAKET SEMBAKO” Proceeding SENDIU.
[10]  Jordy  Lasmana  Putra  (2019)  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  APRIORI  TERHADAP  DATA PENJUALAN PADA PERUSAHAAN RETAIL” Jurnal PILAR Nusa Mandiri, Jakarta.