## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3063

## Prediksi Persediaan Perlengkapan Hewan Peliharaan Pada Toko Poopy Cat Store Menggunakan Algoritma Apriori
Muliati Badaruddin 1,* , Santoso 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Ichsan Gorontalo, Gorontalo, Indonesia
2 Prodi Manajemen Informatika, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* mulybadarudin@gmail.com, 2 massantoso78@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mulybadarudin@gmail.com
Abstrak− Hewan peliharaan seperti merupakan hewan-hewan jinak yang berbagai macam jenis seperti kucing, anjing, kelinci dan  lain-lain  yang  menjadi  salah  satu  kesenangan  tersendiri  bagi  pecinta  hewan  dalam  memiliki  rasa  ingin  memenuhi kebutuhan  dan  melindung  hewan  tersebut  dari  segala  hal,  kesulitan  dalam  memprediksi  kecenderungan  jenis  barang  yang akan  dibeli konsumen  membuat pemilik  toko  sering mengalami kehabisan  barang yang  banyak dibutuhkan oleh konsumen hal  tersebut  dikarenakan  tidak  jadinya  pembeli  melakukan  transaksi  dan  dapat  mengurangi  pemasukan  laba  terhadap  toko sehingga  perlu  dilakukan  penggalian  informasi  terhadap  data-data  terhadap  data  jual  beli  atau  data  transaksi,  dalam penerapan  penggalian  informasi  menggunakan  metode  data  mining  dengan  pendekatan  algortima  APRIORI  yang  mampu membantu  dalam  mengetahui  item-item  barang  perlengkapan  hewan  peliharaan  dari  jumlah  penjualan,  hasil  yang  didapat dari  pengguanan  algortima  ini  memperlihatkan  kombinasi  terhadap  pembelian  paling  sering  dilakukan  secara  bersamaan terhadap persediaan  perlengkapan  hewan peliharaan  sehingga  memperlihatkan  item  yang harus  dilakukan  persediaan lebih, hasil yang didapatkan memenuhi nilai support dan confidence yang telah ditetapkan sebelumnya sebesar 25% dan 50%, hasil yang didapatkan oleh 3 item Bolt 10 gr, Kandang, Mangkok mendapatkan nilai tertinggi sebesar 65%.
Kata Kunci: Prediksi Persediaan; Data Mining; Algoritma Apriori
Abstract− Pets such as tame animals of various types such as cats, dogs, rabbits and others are one of the pleasures for animal lovers in having a desire to meet the needs and protect the animal from everything, difficulty in predicting the tendency of the breed. the goods to be purchased by consumers make shop owners often run out of items that are needed by consumers, this is because buyers do not make transactions and can reduce profit income to the store so it is necessary to extract information on data on buying and selling data or transaction data, in the application of extracting information using data mining methods with the APRIORI algorithm approach which is able to assist in finding out items of pet equipment from the number of sales, the  results  obtained  from  using  this  algorithm  show  the  combination  of  the  most  frequent  purchases  carried  out simultaneously on the supply of pet equipment so that it shows items that need to be stocked up more, the results obtained meet  the  previously  set  support and  confidence  values  of  25%  and 50%,  the  results  obtained by 3  items  Bolt  10  gr,  Cage, Bowl get the highest value of 65%.
Keywords: Inventory Prediction; Data Mining; Apriori Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  besar  maupun  perusahaaan  kecil  maupun  jenis  usaha  mikro  dan  usaha  makro  sekalipun menginginkan keberlangsungan hidup bisnisnya tetap bertahan lama dan tumbuh dengan pesat hingga mencapai tujuan  yang  telah  ditetapkan,  banyak  hal  yang  harus  dilalui  dan  dilakukan  untuk  mempertahankan  tumbuh kembangnya  sebuah  bisnis  yang  mereka  jalani  salah  satunya  dengan  strategi  mengetahui  kembang  dan  laju pembelian,  keluar  masuknya  data  transaksi,  melakukan  pencatatan  transkasi  merupakan  kegiatan  yang  sangat wajib dilakukan agar mengetahui jumlah pemasukan dan pengeluaran yang dilakukan oleh perusahaan[1]. setiap saat,  proses  pencatatan  yang  terus  dilakukan  mengakibatkan  penumpukan  data  yang  sangat  besar  dilakukan setiap  harinya  sehingga  mengakibatkan  beberapa  kendala  terhadap  perusahaan  seperti  terjadinya  kehilangan informasi,  sulitnya mencari informasi yang dibutuhkan dan memakan proses waktu yang lama sehingga sering sekali  terjadinya  ketidak  tahuan  terhadap  data  barang  yang  perlu  distok  amupun  dikurangin  dalam  melakukan persedia  barang  sehingga  menimbulkan  ketidaktahuan  kekurangan  terhadap  barang  yang  dibutuhkan  dan membuat laba penjualan menurut dikarenakan ketidaktersediaan barang yang dimiliki oleh toko[2].
Poopy cat store merupakan salah satu toko yang menyediakan perlengkapan hewan peliharaan khususnya hewan  peliharaan  kucing  dengan  bergai  ras  kucing  yang  menyediakan  barang  seperti  kandang,  makanan, vitamin,  mainan  hewan  peliharaan  dan  banyak  lagi  dengan  segudang  data  terhadap  perlengkapan  hewan peliharaa, pada pengendalian persediaan barang toko poopy cat store masih menggunakan data transaksi manual yang  mengakibatkan  tidak  maksimanya  toko  dalam  mendapatkan  detail  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  toko, kebutuhan  terhadap  informasi  transaksi  sanagt  dibutuhkan  oleh  toko  untuk  mengetahui  apa  saja  yang  akan dilakukan selanjutnya oleh toko demi keberlangsungan kehidupan bisnis toko.
Menurut  beberapa  penelitian  pemanfaatan  data  transaksi  pada  toko  perlu  diketahui  data  dan kecenderungan  terhadap  transaksi  yang  dilakukan  selama  kurun  waktu  tertentu  dapat  membantu  berbagai  hal seperti melakukan pengembangan strategi terhadap bisnis, meningkatkan strategi pemasaran produk, setiap data yang  tercatat  dalam  transaksi  pada  akhirnya  akan  memberikan  informasi  dan  peluang  besar  dalam  melihat kesempatan  yang  nyata[3].  Melihat  data  transaksi  dapat  memperlihatkan  proses  penguraian  terhadap  segala aktivitas  dan  penemuan  terhadap  pengetahuan  baru  didalam  sebauh  data  base  dengan  melihat  keterkaitan  data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3063
Submitted: 14/06/2021 ; Accepted: 06/07/2021 ; Published: 31/07/2021
item  satu  dengan  data  item  lainnya,  hal  tersebut  membantu  pengolah  usaha  atau  manager  bisnis  dari  sebuah perusahaan akan melihat potensi besar dari data tersebut, misalnya terdapat data transaksi yang selalu dilakukan customer dalam transaksi dapat membantu dalam penyusunan tata letak barang sebagai penarik minat pelanggan, meningkatkan  dan  mengolah  teresediaan  barang,  melakukan  ektraksi  terhadap  data  barang  yang  tidak  laku maupun  data  barang  yang paling  banyak  dibutuhkan  sehingga  dapat  melakukan  pemilahan  terhadap  pemilihan penyediaan barang agar tidak terjadi penumpukan barang persediaan yang tidak  kunjung habis, dapat dilakukan dengan melakukan penerapan pengolahan dan pencarian informasi menggunakan teknik data mining[4].
Data  mining  yang  merupakan  kegaiatan  menambang  data  atau  mencari  data-data  yang  penting  maupun informasi  yang  dibutuhkan  yang  diadopsi  maupun  dilakukan  penggalian  informasi  dari  tumpukan  data  yang sangat banyak dengan memanfaatkan algortima Apriori yaitu  salah satu teknik data mining yang menggunakan aturan association  rule yang  mengambil  informasi  dari  hubungan  antara  beberapa  item  satu  dengan  hubungan item lainnya, setelah diketahui hubungan antara item menghasilkan item yang paling sering muncul menjadi data terhadap keputusan terhadap rule asosiatif  yang sudah dilakukan, kegiatan ini biasa disebut dengan kebutuhan market  analysis    yang  berperan  penting  dalam  membantu  keberlangsungan  bisnis  dan  meningkatkan  strategi terhadap penjualan pada toko Poopy cat store[5], [6].
Pengunaan  metode  Apriori  sangat  banyak  digunakan  oleh  penelitian  terdahulu  dikarenakan  memiliki kemampuan terhadap membantu penjualan, prediksi dan analisis terhadap data penjualan seperti  “Implementasi Data  Mining  Pada  Sistem  Persediaan  Barang  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Srikandi  Cash Credit  Elektronic  dan  Furniture)”  hasil  pada  penelitian  ini  memperlihatkan  peningkatan  terhadap  penjualan secara acak dan ditemukan data informasi sebagai bahan implementasi persediaan lanjutan.  Penelitian lainnya “Implementation  Of Apriori  Algorithm In  Determining  The  Level  Of  Printing  Needs  pada  penelitian  ini memperlihatkan  apriori  terhadap  tingkat  akurasi  dari  hasil  akhir  algortima  dan  memperlihatkan  sebagaimana algoritma ini sangat baik dan konsisten dalam pencapaian dan akurasi setiap kasus. Penelitan terdahulu lainnya terhadap apriori seperti “Combination Of Acupoints In Treating Patients  With  Chronic Obstructive Pulmonary Disease:  An  Apriori  Algorithm-Based  Association  Rule  Analysis  menjelaskan  penggunaan  algoritma  dasar apriori sebagai petunjuk titik akupuntur dalam mengetahui dengan tepat proses. Dan penelitian terdahulu lainnya “Data  Mining  Penjualan  Tanaman  Hias  dengan  Algoritma  APRIORI  pada  Toko  Florest  Elishabet”,  pada penelitian  terdahulu  tersebut  memperihatkan  jumlah  Bungan  yang  diberli  secara  bersamaan  dan    membantu dalam proses managemen perusahaan dengan hasil yang tepat[7]–[10]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian  merupakan  langkah-langkah yang  telah  diterapkan  dalam  sebuah penelitian  dan disetiap langkah-angkah harus menuruti kaidah-kaidah yang berhubungan dengan keilmiahan dan metodologi penelitian yang berasal dari kata metode yang berarti menyatakan sebuah langkah atau tahapan yang tepat untuk mencapai suatu keinginan yang telah direncanakan, pada metodologi penelitian dilakukan langkah-langkah sistematis atau langkah-langkah  yang  sudah  terstruktur  dan  tersistem  dengan  melakukan  tahapan  mulai  dari  merumuskan masalah,  melakukan  penyusunan  terhadap  tahapan  dan  kerangka  berpikir,  merumuskan  hipotesis,  melakukan tahapan-tahapan dalam penyelesaian masalah baik menggunakan sebuah algoritma maupun sistem dan berakhir kepada  kesimpulan  dan  menuliskan  saran  agar  melakukan  penelitian  selanjutnya  akan  lebih  baik  dengan pengembangan yang terbaik[11]–[13] .
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan salah satu ilmu teknik informatika yang melakukan pengolahan terhadap data, data yang terdiri  dari  tumpukan-tumpukan  data  atau  data  yang  berpotensi  memiliki  kapasir  pet  pet  petas  besar  dan menggunung yang akan dilakukan proses penambangan atau penggalian data dengan menarapkan bebrapa teknik seperti  clustering,  klasifikasi,  assotiation  dan  lain-lain,  proses  data  mining  betujuan  agar  mengetahui  cara  dan tahapan  dalam  mengenali  karakteristik  data  dan  membangun  sebuah  model  dan  memanfaarkan  model  yang sudah  dibangun  untuk  melakukan  pengenalan  terhadap  pola  data  dan  hasil  akhir  merupakan  hasil  berupa informasi maupun sebuah keputusan yang dibutuhkan.
Ilmu  Data  Mining  dapat  diterapkan  dalam  membantu  menyelesaikan  berbagai  bidang  terhadap pengolahan  data  dan  menghasilkan  data  berupa  kemudahan  dan  hasil  data  statistic,  data  keputusan  dan  lain- lain[14][15].
Perumusan masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data Penyajian Data Analisis Data Pengujian
Hasil dan Kesimpulan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3063
Gambar 2. Penerapan Data Mining

## 2.2 Algoritma Apriori
Apriori  adalah salah satu algortima dari metode data mining yang menggunakan aturan asosiatif untuk melihat setiap  hubungan  antara  satu  dengan  item  lainnya  tujuan  dari  penggunaan  algortima  ini  akan  melakukan pencarian  dan  penemuan  dua  item  atau  lebih,  berikut  merupakan  tahapan  dalam  penyelesaian  permasalahan menggunakan algoritma Apriori[8][16]:
1. Mulai  dengan  mencari  nilai  kombinasi  awal  dari  masing-masing  item  set  dengan  menggunakan  rumus berikut
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
2. Setelah dilakukan pencarian nilai item set yang memenuhi nilai support
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴,𝐵  𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
3. Aturan Asosiatif
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡  (𝐴 𝐵) =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝐵  𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Menggunakan  data  untuk  mengetahui  pola  tertinggi  dari  setiap  penggabungan  item  set,  lakukan perhitungan penggbungan item set sampai jumlah kombinasi n, hingga tidak ditemukan pola tertinggi lagi dari minimum support yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan  dalam  pencapaia  penelitian  ini  diperlukan  jumlah minimum  item support sebagai  batasan  pencarian  nilai  terhadap  item  set  maupun  kombinasi  terhadap  item  set lebih dari dua[17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyelesaian dalam menerapkan algoritma Apriori merupakan tahapan-tahapan sederhana yang akan membantu pemangku  kepentingan  bisnis  ataupun  usaha  pada  toko  Poopy  cat  store  untuk  mengetahui  persediaan perlengkapan hewan Peliharaan terkhusus untuk jenis hewan kucing sehingga menghilangkan kendala terhadap kehabisan  stok  barang  dagangan,  mengakibatkan,  untuk  mengetahui  dan  mendapatkan  hasil  data  terhadap persediaan  barang  pada  toko  Poopy  cat  store  perlu  diketahui  dari  data  penjualan  yang  akan  dilakukan  proses penyelesaian  masalan  dan  pencarian  informasi  terhadap  data  menggunakan  algoritma  Apriori  sebanagi  berikut ini:
Tabel 1. Data transaksi No Nama Barang 1 Whiskas 20 Gr, Bolt 500 Gr, Litter Box, Litter Shovel, Pasir Pet, Kalung Tali 2 Litter Box, Mangkok, Kandang
3 Bolt 20 Gr, Bolt 10 Gr, Mangkok, Vitamin, Kandang Kucing
4 Kandang, Pasir Pet, Susu Cat
5 Whiskas Pocket Tuna, Bolt 500 Gr
6 Bolt 10 Gr, Mangkok, Vitamin, Kandang Kucing,
7 Dot Kucing, Kandang, Pasir Pet, Susu Cat, Sisir Cat
8 Litter Shovel, Pasir Pet, Kalung, Vitamin, Mainan Bulu
9 Litter Box, Mainan Bulu
Data Mining Statistika Data Search information Pembelajaran Mesin Kecerdasan Buatan
Ekstrksi Data Seperti bahasa alami, WEB, struktur Pembelajaran seperti membuat pohon keputusan, pengelompokan, Untuk data yang sangat besar contoh dapat dilakukan normalisasi terhadap data yang
akan diperoleh informasi
Seleksi data, hasil pencarian atau dapat melakukan evaluasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3063
10 Bolt 500 Gr, Litter Box, Bolt 10 Gr. Pasir Pet, Kandang
11 Whiskas 20 Gr, Mangkok
12 Bolt 10 Gr. Pasir Pet, Kandang, Whiskas Pocket Tuna, Dot Kucing 13 Sisir Cat, Shampo, Bolt 10 Gr 14 Pasir Pet, Susu Cat, Litter Box, Litter Shovel, Kalung Tali
15 Mainan Bulu, Kalung
16 Vitamin, Mainan Bulu, Whiskas Pocket Tuna, Dot Kucing
17 Bolt 20 Gr, Bolt 10 Gr, Mangkok, Vitamin, Kandang Kucing, Susu Cat 18 Mangkok, Kandang, Sisir Car, Bolt 10 Gr
19 Kandang, Pasir Pet, Susu Cat, Sisir Cat, Shampo, Bolt 10 Gr 20 Litter Box, Mangkok, Kandang, Pasir Pet, Susu Cat, bolt 10

## 3.1 Pembentukan Pola K-item Set
Lakukan tahapan penyaringan data terhadap tiap item terhadap jumlah data sehingga tabel yang dibentuk sebagai berikut ini:
Tabel 2. Data transaksi k-item Set No Nama Barang Jumlah 1 Whiskas 20 gr 2 2 Whiskas pocket tuna 3 3 Bolt 20 gr 2 4 Bolt 500 gr 3 5 Bolt 10 gr 8 6 Litter box 6 7 dot kucing 3 8 litter Shovel 3 9 Kandang 10 10 Pasir pet 9 11 mangkok 8 12 Kalung tali 2 13 Sisir cat 4 14 susu cat 6 15 Mainan bulu 4 16 Vitamin 5 17 Shampo 2
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  terhadap  masing-masing  nilai  atau  jumlah  dari  penelitian  dengan menggunakan rumus 1 sebangai berikut ini:
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ................................................................................................. (1)
1. Whiskas 20 gr =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 Whiskas 20 gr
 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 2 20 × 100% = 0, 1
2. Whiskas pocket tuna =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 Whiskas pocket tuna  𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 3 20 × 100% = 0, 15
3. Bolt 20 gr =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 Bolt 20 gr  𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 2 20 × 100% = 0, 1
4. Bolt 500 gr =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 Bolt 500 gr  𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 3 20 × 100% = 0,1
5. Bolt 10 gr =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 Bolt 10 gr  𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 7 20 × 100% = 0,35
Lakukan perhitungan hingga keseluruhan item telah dilakukan pehitungan sehingga didapatkan nilai pada tabel 3.
Tabel 3. Data transaksi hasil Perhitungan No Nama Barang Support 1 Whiskas 20 gr 10% 2 Whiskas pocket tuna 15% 3 Bolt 20 gr 10% 4 Bolt 500 gr 15% 5 Bolt 10 gr 40%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3063
No Nama Barang Support 6 Litter box 30% 7 dot kucing 15% 8 litter Shovel 15% 9 Kandang 50% 10 Pasir pet 45% 11 mangkok 40% 12 Kalung tali 10% 13 Sisir cat 20% 14 susu cat 30% 15 Mainan bulu 20% 16 Vitamin 25% 17 Shampo 10%
Langkah selanjutnya dilakukan penyaringan terhadap data dan dilakukan perhitungan terhadap data item set ke-2 dengan minimum support 25%.
Tabel 4. Data transaksi hasil Perhitungan No Nama Barang Support 1 Bolt 10 gr 35% 2 Litter box 30% 3 Kandang 50% 4 Pasir pet 45% 5 mangkok 40% 6 susu cat 30% 7 Vitamin 25%

## 3.2 Pembentukan Pola Item Set 2
Selanjutnya  dilakukan  pembentukan  item  set  2  yaitu  melakukan  kombinasi  terhadap  item  set  dengan  masing- masing item yang sudah memenuhi minimum support dengan dua kombinasi barang dan jumlah nilai dilihat dari berapa kali pada item transaksi dua kombinasi barang tersebut bertemu sebagai berikut ini:
1. Bolt 10 gr, Litter box =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 Bolt 10 gr,Litter box  𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 1 20 × 100% = 0, 5
2. Bolt 10 gr, Kandang =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 Bolt 10 gr,Kandang  𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 7 20 × 100% = 0, 35 3. Bolt 10 gr, Pasir pet =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 Bolt 10 gr,Pasir pet  𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 3 20 × 100% = 0, 15
Lakukan perhitungan selanjutnya sehingga menghasilkan sebagai berikut ini:
Tabel 5. K-item set 2 No Nama Barang Jumlah Item Support 1 Bolt 10 gr, Litter box 1 5% 2 Bolt 10 gr, Kandang 7 35% 3 Bolt 10 gr, Pasir pet 3 15% 4 Bolt 10 gr, mangkok 4 2% 5 Bolt 10 gr, susu cat 2 10% 6 Bolt 10 gr, Vitamin 3 15% 7 Litter box, Kandang 3 15% 8 Litter box, Pasir pet 4 2% 9 Litter box, mangkok 2 10% 10 Litter box, susu cat 2 10% 11 Litter box, Vitamin 0 0% 12 Kandang, Pasir pet 6 30% 13 Kandang, mangkok 5 25% 14 Kandang, susu cat 3 15% 15 Kandang, Vitamin 3 15% 16 Pasir pet, mangkok 1 5% 17 Pasir pet, Susu cat 5 25% 18 Pasir pet, Vitamin 1 5% 19 Mangkok, Susu Cat 2 10%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3063
No Nama Barang Jumlah Item Support 20 Mangkok Vitamin 3 15% 21 susu cat,Vitamin 1 5%
Selanjutnya lakukan penyaringan kembali hanya untuk item set 2 yang telah memenuhi minimum support sebesar 25 %  dengan menggunakan langkah yang sama seperti langkah pertama dalam pencarian nilai support set k item pertama, sehingga data barang yang terdata memenuhi kriteria sebagai berikut ini:
Tabel 6. K-Item Set 3 No Nama Barang Jumlah Item Support 1 Bolt 10 gr, Kandang, Pasir Per 3 15% 2 Bolt 10 gr, Kandang, Mangkok 5 25% 3 Bolt 10 gr, Kandang, Sisi Cat 1 5% 4 Bolt 10 gr, Kandang, Pasir Pet 3 15% 5 Kandang, Pasir pet, Mangkok 1 5% 6 Kandang, Pasir pet, susu cat 4 20% 7 Kandang, mangkok, susu cat 2 10% 8 pasir pet, Susu car, Bolt 10 gr 1 5%
Sehingga  didapatkan  yang  sesuai  dengan  minimum support ada  pada  barang  bolt  10  gr,  kandang, mangkok  sebesar  25%  langkah  selanjutnya  penuhi  aturan  asosiatif  dengan  minimum confidence sebesar  50% sebagai berikut ini :
Tabel 7. K-Item Set 3 No Aturan Jumlah Item Support 1 Jika Membeli Bolt 10 Gr Maka Akan Membeli Kandang Dan Mangkok 5/8 63%
Keseluruhan  item  yang  terpilihan  harus  memenuhi  minimum  support    25  %  dan  confidence  50%    atau nilai >25% untuk support dan > 50% pada aturan asosiatif ditemukan pola hubungan antara item set satu dengan lainnya, terlihat ketika item set ke 3 terbentuk dan menemukan nilai yang memenuhi aturan maka perhitungan diberhentikan, pada tahapan akhir tabel 7 tampak item bolt 10gr, kandang dan mangkok yang memenuhi syarat sehingga  dapat  disimpulkan  sebagai  barang  yang  paling  banyak  dibutuhkan  dan  paling  sering  dibeli  secara bersamaan merupakan tiga item tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Apriori  mampu  menyaring  informasi  yang  dibutuhkan  dengan  setiap  aturan  dan  pemanfaatan  asosiatif  dalam menjalankan tahapan penyelesaian, dari keseluruhan data transaksi ditemukan tiga kombinasi itme set terhadap barang perlengkapan  hewan peliharaan khususnya hewan peliharaan kucing dan segala jenis ras yaitu makanan dengan  merek  Bolt  dengan  ukuran  10  gram,  kandang  dan  mangkok  secara  bersamaan  sehingga  dari  informasi yang  disaring  pemilik  kepentingan  berupa  dapat  menyesuaikan  tatanan  barang  untuk  mendekatkan  ketiga  item tersebut  agar  mudah  ditemukan  oleh customer ketika  hendak  mecari  barang  belanjaan  dikarenakan  banyaknya data pembeli barang secara bersamaan dengan tiga item tersebut. Selanjutnya pemilik bisnis mengetahui jumlah stok  barang  yang  harus  dilakukan  persediaan  terhadap  tiga  item  barang  tersebut  sehingga  tidak  terjadinya kehabisan  terhadap  barang  yang  dibutuhkan.  Dan  dapat  meningkatkan  strategi  terhadap  bisnis  usaha  secara komputerisasi sehingga membantu setiap proses pengambilan informasi dengan cepat dan tepat.

## REFERENCES
[1] D.  Gunawan,  “Evaluasi  Performa  Pemecahan  Database  dengan  Metode  Klasifikasi  Pada  Data  Preprocessing  Data mining,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, p. 10, 2016.
[2] J. S. Anggri Puspita Sari, Dina Dewi Anggraini, Marlynda Happy Nurmalita Sari, Dyah Gandasari, Valentine Siagian, Ri Sabti Septarini, Diena Dwidienawati Tjiptadi, Oris Krianto Sulaiman, Muhammad Munsarif, Prima Andreas Siregar, Nur Arif Nugraha, Kewirausahaan dan Bisnis Online , 1st ed. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] I.  Waspada,  “Percepatan  Adopsi  Sistem  Transaksi  Teknologi  Informasi  Untuk  Meningkatkan  Aksesibilitas  Layanan Jasa Perbankan,” J. Keuang. dan Perbank. , vol. 16, no. 1, pp. 122–131, 2012.
[4] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques . .
[5] A.  Setiawan  and  R.  Mulyanti,  “Market  Basket  Analysis  dengan  Algoritma  Apriori  pada  Ecommerce  Toko  Busana Muslim Trendy,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 11, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3063
[6] D. Evanko, “Optical imaging of the native brain,” Nat. Methods , vol. 7, no. 1, p. 34, 2010.
[7] R. M. Simanjorang, “Implementation of Apriori Algorithm in Determining the Level of Printing Needs,” Infokum , vol. 8, no. 2, Juni, pp. 43–48, 2020.
[8] P. C. Hsieh et al. , “Combination of Acupoints in Treating Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease: An Apriori Algorithm-Based Association Rule Analysis,” Evidence-based Complement. Altern. Med. , vol. 2020, 2020.
[9] Y.  Yendrizal,  “Data  Mining  Penjualan  Tanaman  Hias  dengan  Algoritma  APRIORI  Pada  Toko  Flores  Elishabet,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 472, 2020.
[10]  R. Rismanto, L. Darmawan, and A. Prasetyo, “Penerapan Algoritma Apriori Dalam,” vol. 04, no. 02, pp. 97–102, 2017.
[11]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[12]  E. W. Winarni, Teori dan Praktik Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif PTK dan R&D . Jakarta: Bumi Aksara, 2018.
[13]  S.  Robo,  T.  Trisno,  S.  Sunardi,  and  S.  Santosa,  “Perencanaan  strategis  sistem  informasi  menggunakan  Enterprise Architecture Planning pada PT. Karya Cipta Buana Sentosa Maumere,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, p. 41, 2018.
[14]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[15]  D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis,  “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[16]  V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, U. Nusantara, and P. Kediri,  “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Sepatu Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2017.
[17]  N.  Adha,  L.  T.  Sianturi,  and  E.  R.  Siagian,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PENJUALAN  SABUN  DENGAN MENGGUNAKAN METODE APRIORI ( Studi Kasus : PT. Unilever),” Maj. Ilm. INTI , vol. 12, no. 2, pp. 219–223, 2017.