## 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.v7i4.6555

## Implementasi Data Mining dengan Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Aksesoris Laptop
Gatot Soepriyono 1 , Agung Triayudi 2*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email : 1 gatot.soepriyono@civitas.unas.ac.id, 2, *agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Pola pembelian konsumen merupakan faktor penting dalam dunia bisnis, yang mempengaruhi  strategi pemasaran, manajemen  stok,  dan  keuntungan  perusahaan.  Dalam  konteks  bisnis  aksesoris  laptop,  pemahaman  yang  mendalam  tentang pola  pembelian  konsumen  sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan  kepuasan  pelanggan.  Data mining, sebagai metode analisis data yang kuat, telah menjadi alat yang efektif dalam mengungkap pola-pola ini. Salah satu algoritma data mining yang sering digunakan untuk analisis pola asosiasi adalah algoritma Apriori. Penelitian ini menerapkan algoritma  Apriori  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  pola  pembelian  aksesoris  laptop  dari  data  transaksi  yang diperoleh  dari  sebuah  toko  ritel.  Dengan  menganalisis  data  ini,  kami  dapat  mengidentifikasi  item-item  yang  sering  dibeli bersama  dan  pola  pembelian  yang  mungkin  tidak  terlihat  secara  langsung  oleh  manusia.  Hasil  analisis  ini  memberikan wawasan berharga tentang preferensi konsumen, membantu toko ritel untuk merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. Hasil  penelitian  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  mengelola  stok  dengan  lebih  efisien.  Dengan  mengetahui  pola  pembelian yang  lebih  mendalam,  toko  ritel  dapat  memprediksi  kebutuhan  stok  yang  lebih  akurat,  mengurangi  risiko  kelebihan persediaan,  dan  mengoptimalkan pengeluaran operasional. Dengan  demikian, penelitian  ini  dapat membantu  meningkatkan keuntungan  perusahaan  dan  memuaskan  pelanggan  dengan  menyediakan  aksesori  yang  sesuai  dengan  preferensi  mereka. Dalam  era  informasi  yang  semakin  berkembang,  penggunaan  data  mining  dan  algoritma  seperti  Apriori  menjadi  semakin penting.  Penelitian  ini  adalah  contoh  bagaimana  analisis  data  dapat  digunakan  dalam  dunia  nyata  untuk  mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan efisien dalam bisnis aksesoris laptop. Sebagai hasilnya, pemahaman yang lebih baik  tentang  perilaku  konsumen  dan  pola  pembelian  dapat  menjadi  dasar  yang  kuat  dalam  mengembangkan  strategi  bisnis yang sukses.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma Apriori; Pola Pembelian; Aksesoris Laptop
Abstract− Consumer  purchasing  patterns  are  an  important  factor  in  the  business  world,  which  influences  marketing strategies, stock management and company profits. In the context of the laptop accessories business, a deep understanding of consumer purchasing patterns is very necessary to increase operational efficiency and customer satisfaction. Data mining, as a  powerful  data  analysis  method,  has  become  an  effective  tool  in  uncovering  these  patterns.  One  of  the  data  mining algorithms  that  is  often  used  to  analyze  association  patterns  is  the  Apriori  algorithm.  This  research  applies  the  Apriori algorithm to identify and analyze purchasing patterns for laptop accessories from transaction data obtained from a retail store. By analyzing this data, we can identify items that are frequently purchased together and purchasing patterns that may not be immediately  apparent  to  humans.  The  results  of  this  analysis  provide  valuable  insight  into  consumer  preferences,  helping retail stores to design more effective marketing strategies. The results of this research can also be used to manage stock more efficiently. By knowing deeper purchasing patterns, retail stores can predict stock needs more accurately, reduce the risk of excess  inventory,  and  optimize  operational  expenses.  Thus,  this  research  can  help  increase  company  profits  and  satisfy customers by providing accessories that suit their preferences. In the increasingly developing information era, the use of data mining and algorithms such as Apriori is becoming increasingly important. This research is an example of how data analysis can be used in the real world to support smarter and more efficient decision making in the laptop accessories business. As a result, a better understanding of consumer behavior and purchasing patterns can provide a strong foundation for developing successful business strategies.
Keywords: Data Mining; Apriori Algorithm; Purchase Patterns; Laptop Accessories

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  yang  semakin  berkembang,  perangkat  laptop  telah  menjadi  bagian  integral  dari  kehidupan sehari-hari  banyak  individu  dan  organisasi.  Dengan  fleksibilitas,  mobilitas,  dan  kemampuan  komputasi  yang terus berkembang, laptop menjadi alat utama untuk pekerjaan, pendidikan, hiburan, dan komunikasi. Di samping perangkat keras (hardware) utama, aksesoris laptop seperti mouse, tas, keyboard eksternal, earphone, perangkat penyimpanan tambahan, dan berbagai item pendukung lainnya semakin populer dan menjadi pelengkap penting dalam  penggunaan  laptop.  Bisnis  aksesoris  laptop  telah  berkembang  pesat,  dan  produsen  serta  pengecer berlomba-lomba  untuk  menawarkan  beragam  produk  aksesoris  guna  memenuhi  kebutuhan  konsumen.  Dalam dunia  yang  terus  berubah  ini,  aksesoris  laptop  tidak  hanya  dianggap  sebagai  pelengkap,  tetapi  juga  sebagai perpanjangan  dari  kemampuan  dan  gaya  hidup  pengguna  laptop.  Misalnya,  pengguna  sering  memilih  mouse yang ergonomis dan nyaman agar bisa bekerja dengan lebih efisien. Keyboard eksternal digunakan oleh banyak profesional  untuk  meningkatkan  produktivitas  saat  mengetik  dokumen  atau  berkomunikasi  dalam  jarak  jauh. Earphone atau headphone  menjadi aksesoris  yang sangat dicari, terutama bagi  mereka  yang  menikmati hiburan audio atau bekerja dalam lingkungan yang ramai [1][2].
Untuk meraih keberhasilan dalam bisnis ini, pemahaman yang  mendalam tentang perilaku konsumen dan preferensi  pembelian  mereka  adalah  kunci  utama.  Pengetahuan  yang  mendalam  tentang  apa  yang  konsumen

## 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.v7i4.6555
butuhkan,  kapan  mereka  membeli,  dan  item-item  mana  yang  biasanya  mereka  beli  bersamaan  adalah  faktor kunci  dalam  mengembangkan  strategi  pemasaran  yang  efektif  dan  manajemen  stok  yang  efisien.  Namun, mengidentifikasi pola pembelian dan preferensi konsumen secara  manual  menjadi  semakin sulit seiring dengan jumlah data yang terus meningkat. Oleh karena itu, implementasi teknik data mining telah menjadi pilihan yang relevan  dalam  menganalisis  pola  pembelian  konsumen.  Data  mining,  sebagai  metode  analisis  data  yang  kuat, memiliki  kemampuan  untuk  menggali  wawasan  yang  tidak  terlihat  secara  langsung  oleh  manusia  dari  data transaksi.
Algoritma Apriori merupakan salah satu algoritma data mining yang efektif untuk mengidentifikasi pola asosiasi  dalam  data  transaksi.  Algoritma  ini  bekerja  dengan  mengidentifikasi  item-item  yang  sering  dibeli bersamaan  dalam  transaksi  pembelian,  membantu  menentukan  aturan  asosiasi  di  antara  item-item  tersebut. Dalam  aplikasi  praktisnya,  Algoritma  Apriori  sering  digunakan  dalam  berbagai  industri  seperti  ritel,  e- commerce, dan logistik. Misalnya, dalam bisnis ritel, algoritma ini dapat membantu toko menemukan hubungan antara  produk  yang  sering  dibeli  bersama  oleh  pelanggan.  Informasi  ini  kemudian  dapat  digunakan  untuk mengatur  tata  letak  toko,  promosi  produk,  atau  menyusun  paket  penawaran  yang  lebih  menarik.Selain  itu, Algoritma  Apriori  juga  penting  dalam  analisis  data  transaksi  di  platform  e-commerce.  Dengan  memahami asosiasi  antara  produk,  platform  dapat  menghasilkan  rekomendasi  yang  lebih  akurat  kepada  pelanggan berdasarkan  sejarah  pembelian  mereka.  Hal  ini  meningkatkan  pengalaman  berbelanja  dan  dapat  meningkatkan penjualan. Dalam konteks logistik, Algoritma Apriori digunakan untuk mengoptimalkan proses pengiriman dan rantai  pasokan.  Dengan  mengetahui  asosiasi  antara  produk  yang  sering  dikirim  bersama,  perusahaan  dapat mengelola persediaan dengan lebih efisien dan mengurangi biaya pengiriman. Secara teknis, Algoritma Apriori menggunakan pendekatan pencarian terstruktur untuk mengidentifikasi  item-item  yang sering  muncul  bersama. Itu bekerja dengan menghasilkan sejumlah kandidat itemset dan menghapus yang tidak memenuhi ambang batas dukungan yang telah ditentukan. Proses ini berulang hingga tidak ada kandidat itemset yang memenuhi ambang batas.  Dengan  demikian,  Algoritma  Apriori  menghasilkan  aturan  asosiasi  yang  relevan  untuk  analisis  lebih lanjut. Dalam era big data saat ini, Algoritma Apriori tetap menjadi alat yang berharga dalam penambangan data, membantu  organisasi  untuk  menggali  wawasan  berharga  dari  jumlah  data  transaksi  yang  besar.  Dengan memahami  pola  asosiasi,  bisnis  dapat  mengambil  tindakan  yang  lebih  baik  untuk  meningkatkan  layanan pelanggan,  mengoptimalkan  rantai  pasokan,  dan  meningkatkan  efisiensi  operasional  secara  keseluruhan  [3]. Dengan  menerapkan algoritma  Apriori pada data transaksi pembelian aksesoris  laptop, kita dapat mengungkap hubungan  antara  berbagai  item,  mengetahui  tren  pembelian  konsumen,  dan  mengidentifikasi  item  yang  sering diperlukan secara bersamaan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk menginvestigasi  implementasi data  mining dengan algoritma Apriori dalam menentukan pola pembelian aksesoris laptop [4]. Dalam konteks bisnis aksesoris laptop yang kompetitif, pemahaman mendalam tentang preferensi konsumen dan pola pembelian yang mendukungnya adalah kunci untuk merancang strategi pemasaran  yang  lebih efektif.  Selain  itu, penelitian  ini dapat  membantu pengecer dan produsen aksesoris  laptop dalam  manajemen stok yang  lebih akurat, pengembangan produk yang lebih sesuai dengan permintaan pasar, dan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dalam menjalankan bisnis aksesoris komputer [5][6].
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  ada  beberapa  penelitian  terkait  yang  penulis  jadikan  sebagai  referensi terkait topik permasalahan yang di angkat.  Penelitian yang dilakukan oleh Agung Handayanto dan timnya pada tahun  2022  berjudul  "Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Perpustakaan  dengan  Penerapan  Algoritma  Apriori untuk  Menentukan  Penempatan  Buku  di  SMAN  1  Warureja,  Kabupaten  Tegal."  Hasil  penelitian  tersebut mengindikasikan bahwa penggunaan algoritma Apriori telah  membantu dalam  memberikan rekomendasi  lokasi penempatan buku kepada petugas perpustakaan. Penelitian ini melibatkan tiga tahap pengujian, yaitu pengujian black-box,  white-box,  dan  user  acceptance  test.  Pengujian  black-box  mencapai  tingkat  keberhasilan  sebesar 100%,  tanpa  kegagalan.  Sementara  itu,  dalam  pengujian  User  Acceptance  Testing,  sistem  ini  mencapai presentase sebesar 90,29% dalam hal kemanfaatan, 93,33% dalam hal antarmuka pengguna, dan 98% dalam hal penggunaan.  Pengujian  white-box  menghasilkan  hasil  kompleksitas  sebesar  3.  Berdasarkan  temuan-temuan tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem ini telah berjalan sesuai dengan harapan yang diinginkan [2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alfha  Farrel  Budiantara  dan  timnya  pada  tahun  2020  dengan  judul "Penerapan  Data  Mining  dalam  Manajemen  Persediaan  di  PT.  Mastersystem  Infotama  Menggunakan  Metode Algoritma  Apriori"  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  penggunaan  data  mining  melalui  analisis  membantu perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  melibatkan  prediksi  terhadap  manajemen  persediaan  dan  nilai penjualan  dari  10  produk  yang  memiliki  nilai  penjualan  tertinggi.  Hal  ini  memungkinkan  perusahaan  untuk mengambil tindakan strategis yang diperlukan dalam menghadapi tantangan tersebut [7].
Selanjutnya Penelitian yang dilakukan oleh Luki Henando pada tahun 2019 dengan judul "Perbandingan Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  dalam  Analisis  Penjualan  Laptop  Berdasarkan  Merk  yang  Disukai  oleh Konsumen (Studi Kasus: Indocomputer Payakumbuh)" menghasilkan kesimpulan bahwa penggunaan Algoritma Apriori dan FP-Growth dengan bantuan perangkat lunak WEKA 3.7.4 mampu menghasilkan aturan (rules) yang terdiri  dari  kumpulan  frequent  itemset  dengan  tingkat  kepercayaan  (confidence)  yang  tinggi.  Hasil  ini memberikan nilai tambah, yang kemudian dapat digunakan oleh pimpinan perusahaan untuk merancang strategi yang akan meningkatkan jumlah penjualan laptop setiap harinya [8] .

## 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.v7i4.6555
Selanjutnya  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aditya  Prasetya  Dkk  pada  tahun  2021  yang  berjudul “Rancang  Bangun  Inventarisasi  Barang  menggunakan  Algoritma  Apriori  Sebagai  Data  Mining”  penelitian tersebut  menyimpulkan  bahwa  Algoritma  apriori  dapat  digunakan  dalam  penerapan  data  mining  yang  berguna dalam  penentuan  pola  pembelian  barang  berdasarkan  kecenderungan  dan  manfaat  yang  diperoleh  dari  hasil perhitungan  dengan  algoritma  apriori  dan  aplikasi  yang  dibuat  yaitu  dapat  membantu  pihak  toko  dalam melakukan manajemen tata letak barang dan juga memastikan ketersediaan barang sehingga peluang konsumen untuk  membeli  menjadi  lebih  besar.Penulis  mengetahui  pada  penelitian  ini  masih  banyak  kekurangan,  untuk kedepannya  penulis  berharap  dapat  lebih  mengembangkan  metode  perhitungan  menggunakan  algoritma  data mining yang lainnya [9].
Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  berharga  bagi  pemangku  kepentingan dalam  industri  aksesoris  laptop.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  perilaku  konsumen  dan  pola pembelian, pengecer dapat merencanakan persediaan yang lebih efisien, mengurangi risiko kelebihan persediaan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengoptimalkan keuntungan. Dengan demikian, penelitian ini memiliki potensi  untuk  memberikan  manfaat  yang  signifikan  dalam  konteks  bisnis  aksesoris  laptop  yang  berkembang pesat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah proses ekstraksi informasi yang berharga, pola, pengetahuan, atau wawasan yang terkandung dalam  kumpulan  data  besar  atau  kompleks.  Tujuan  dari  data  mining  adalah  untuk  mengidentifikasi  hubungan dan  pola  yang  tersembunyi  dalam  data,  yang  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan,  peramalan, segmentasi,  dan  pemahaman  lebih  mendalam  tentang  suatu  masalah  atau  fenomena  [10][11][12]. Data  mining melibatkan penggunaan teknik statistik, matematika, pembelajaran mesin, dan algoritma khusus untuk menggali wawasan  yang  tidak  dapat  dengan  mudah  ditemukan  dengan  analisis  data  konvensional.  Proses  data  mining melibatkan  tahap-tahap  seperti  pengumpulan  data,  preprocessing  data,  pemilihan  dan  transformasi  atribut, pemilihan  model atau algoritma, penerapan algoritma, evaluasi  model, dan akhirnya  interpretasi dan visualisasi wawasan  yang  ditemukan.  Dengan  aplikasi  yang  meluas  di  berbagai  sektor,  data  mining  memberikan keuntungan besar dalam pengambilan keputusan dan pemahaman yang lebih mendalam dari data [13][14][15].

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  algoritma  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk  menemukan  asosiasi  atau hubungan antara item dalam  kumpulan data transaksi. Pada tahun 1994, Agrawal dan Srikant mengembangkan algoritma  dasar  yang  dikenal  sebagai  Algoritma  Apriori  untuk  menentukan  itemset  yang  sering  muncul  dalam aturan  asosiasi  [7][16].  Algoritma  ini  memfokuskan  pada  penemuan  aturan  asosiasi,  yang  menyatakan  bahwa jika  sebuah  kelompok  item  tertentu  muncul  dalam  transaksi,  maka  item  lainnya  juga  cenderung  muncul  dalam transaksi  yang  sama  [17][18].  Dalam  konteks  ini,  "item"  bisa  merujuk  kepada  produk  yang  dibeli  dalam  toko, kata-kata  dalam  dokumen  teks,  atau  elemen  dalam  basis  data  lainnya.  Algoritma  Apriori  bekerja  dengan  cara mengidentifikasi  item-item  yang  sering  muncul  bersama  (itemset)  dalam  transaksi  dan  kemudian  membangun aturan asosiasi berdasarkan itemset ini. Algoritma ini mengandalkan prinsip "apriori," yang mengatakan bahwa jika sebuah itemset sering muncul, maka item-item yang termasuk dalam itemset tersebut juga cenderung sering muncul [19][20].
Algoritma Apriori melibatkan beberapa langkah, termasuk menghitung dukungan (support) untuk itemset dan  mengaplikasikan  aturan  asosiasi  dengan  batasan  tertentu,  seperti  tingkat  kepercayaan  (confidence) minimum.  Hasil  dari  algoritma  ini  adalah  daftar  aturan  asosiasi  yang  dapat  memberikan  wawasan  tentang hubungan  antar-item  dalam  kumpulan  data  transaksi,  yang  dapat  berguna  dalam  berbagai  aplikasi,  seperti rekomendasi produk, analisis pembelian konsumen, dan pemahaman pola dalam data [21][22].
Dalam langkah awal pada Algoritma Apriori, kita mencari frequent itemset dengan menganalisis pola frekuensi tertinggi. Hal ini dilakukan dengan mencari kombinasi item yang memenuhi nilai support minimum dalam basis data atau dataset . Untuk menghitung nilai support dengan satu item, rumus yang digunakan adalah :
Support (A) Jumlah Transaksi mengandung A Total Transaksi × 100% (1)
Lalu untuk rumus menghitung nilai support untuk 2 itemset menggunakan rumus dibawah ini :
Support (A, B) Jumlah Transaksi mengandung A,B Total Transaksi × 100% (2)
Setelah semua pola frekuensi tinggi telah terdeteksi, langkah berikutnya adalah membuat aturan asosiasi dengan  memastikan  bahwa  tingkat  minimum  Confidence    terpenuhi.  Ini  dilakukan  dengan  melakukan perhitungan mencari nilai Confidence dari setiap aturan asosiasi yang dimana pernyataannya “jika A maka B” .

## 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.v7i4.6555
Confidence P(A/B) ∑ Transaksi mengandung A dan B ∑ Transaksi mengandung A × 100% (3)

## 2.3 Aksesoris Laptop
Aksesoris  laptop  merupakan  elemen  penting  dalam  ekosistem  perangkat  komputer  yang  digunakan  oleh pengguna untuk meningkatkan kinerja, kenyamanan, dan penampilan dari laptop mereka. Dalam dunia teknologi yang  terus  berkembang,  laptop  telah  menjadi  bagian  integral  dari  kehidupan  sehari-hari,  digunakan  untuk berbagai  keperluan,  termasuk  pekerjaan,  hiburan,  dan  pendidikan.  Aksesoris  laptop  adalah  tambahan  yang memungkinkan  pengguna  untuk  mengoptimalkan  pengalaman  penggunaan  laptop  mereka  [23].  Salah  satu aksesoris  yang  umum  adalah  mouse  eksternal,  yang  membantu  meningkatkan  akurasi  dan  kenyamanan penggunaan laptop, terutama saat bekerja dengan aplikasi yang memerlukan kontrol yang lebih baik. Keyboard eksternal  adalah  aksesoris  lain  yang  sering  digunakan,  terutama  oleh  mereka  yang  menginginkan  pengalaman mengetik  yang  lebih  nyaman.  Ini  juga  berguna  bagi  pengguna  laptop  yang  terbiasa  bekerja  dengan  keyboard mekanis.  Tas  laptop  merupakan  aksesoris  penting  untuk  mobilitas.  Mereka tidak  hanya  melindungi  laptop  dari goresan dan benturan, tetapi  juga  memungkinkan pengguna untuk membawa  laptop mereka dengan nyaman ke mana saja. Cooler pad, di sisi  lain,  membantu  menjaga suhu  laptop agar tetap dingin selama penggunaan  yang intensif. Anti Gores adalah aksesoris yang penting untuk melindungi layar laptop dari goresan dan debu. Mereka juga dapat mengurangi kilauan dan memberikan privasi saat bekerja di tempat umum. Selain itu, docking station adalah  aksesoris  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah  menghubungkan  laptop  ke  perangkat eksternal, seperti  monitor, keyboard, dan  mouse, sehingga  menciptakan  lingkungan kerja  yang  lebih produktif. Tidak hanya  berfungsi untuk  meningkatkan kinerja dan kenyamanan, beberapa aksesoris  laptop juga dirancang untuk tujuan estetika. Misalnya, kabel dan konektor kustom, serta perlengkapan lain yang hadir dalam berbagai pilihan  gaya  dan  warna,  memungkinkan  pengguna  untuk  mempersonalisasi  laptop  mereka  sesuai  dengan preferensi  mereka.  Dalam  era  digital  yang  semakin  berkembang,  aksesoris  laptop  telah  menjadi  lebih  penting daripada  sebelumnya.  Mereka  tidak  hanya  meningkatkan  fungsionalitas,  tetapi  juga  memberikan  sentuhan pribadi  dan  gaya  pada  perangkat  yang  digunakan  secara  rutin.  Dengan  beragam  aksesoris  yang  tersedia, pengguna  laptop dapat dengan  mudah  menyesuaikan  laptop mereka sesuai dengan kebutuhan dan gaya  mereka sendiri.  Dengan  begitu,  aksesoris  laptop  telah  menjadi  bagian  tak  terpisahkan  dari  pengalaman  komputasi modern. [24][25].

## 2.4 Tahapan Penelitian
Dalam proses perencanaan Penelitian ini, ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan, yaitu : a. Analisis Permasalahan
Maksud  dari  analisis  masalah  pada  penelitian  ini  ialah  untuk  secara  teliti  memperinci  permasalahan, mengenali  sumber  akar  permasalahannya,  dan  menetapkan  pertanyaan  atau  sasaran  penelitian  yang terdefinisi  dengan  baik.  Hal  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa  penelitian  dilakukan  dengan  fokus  yang jelas  dan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  bermakna  dalam  pemahaman  dan  penyelesaian  masalah  yang ada.
b. Pengumpulan Data
Proses ini melibatkan akuisisi data dan informasi yang relevan terkait dengan masalah atau tujuan penelitian yang  sudah  ditetapkan  sebelumnya.  Dalam  tahap  ini,  peneliti  mengumpulkan,  menganalisis,  dan menginterpretasikan  data  dan  informasi  yang  diperlukan  untuk  mendukung  penelitian  serta  memberikan dasar yang kuat bagi analisis dan temuan yang akan dihasilkan.
c. Studi literatur
Studi  literatur  mencakup  proses  mengevaluasi  dan  menyelidiki  sumber-sumber  tulisan  atau  referensi  yang berkaitan  yang  telah  diterbitkan  sebelumnya  mengenai  permasalahan  atau  topik  penelitian.  Tahap  ini memungkinkan  peneliti  untuk  memahami  landasan  teoritis  yang  sudah  ada,  kerangka  kerja  penelitian sebelumnya,  serta  temuan-temuan  yang  relevan  yang  dapat  mendukung  atau  mengarahkan  penelitian  yang sedang dilakukan.
d. Implementasi Algoritma
Dalam  Proses  ini,  terjadi  pengembangan  serta  eksekusi  algoritma  atau  metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  atau  mencapai  tujuan  penelitian.  Yang  dimana  algoritma  yang  digunakan adalah  Apriori.  Dalam  langkah  ini,  peneliti  merancang  dan  mengimplementasikan  algoritma  Apriori  untuk melakukan analisis data yang relevan dengan permasalahan penelitian, sehingga dapat mengungkap pola-pola yang berguna dalam mencapai tujuan penelitian.
e. Kesimpulan
Tahap ini merupakan penarikan kesimpulan berdasarkan hasil analisis data, studi pustaka, dan implementasi algoritma.  Pada  tahap  ini,  peneliti  menyusun  kesimpulan  yang  didasarkan  pada  temuan-temuan  dari penelitian,  mengevaluasi  apakah  tujuan  penelitian  tercapai,  dan  menginterpretasikan  signifikansi  hasil-hasil yang  diperoleh.  Kesimpulan  ini  merupakan  rangkuman  dari  keseluruhan  penelitian  dan  dapat  digunakan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan penelitian yang telah ditetapkan sebelumnya.

## 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.v7i4.6555
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Dalam  analisis  transaksi  penjualan  aksesoris  laptop,  penggunaan  algoritma  Apriori  memberikan  wawasan berharga untuk merancang strategi penjualan, mengelola stok produk, dan mengurangi risiko kerugian. Langkah- langkahnya  mencakup  pengumpulan  data  transaksi,  pra-pemrosesan  data,  menentukan  ambang  batas  (support dan confidence), menjalankan algoritma Apriori, dan menginterpretasi hasil. Hasil analisis mengidentifikasi pola pembelian  yang  umum,  memungkinkan  toko  untuk  menawarkan  bundel  produk  yang  efektif  dan mengoptimalkan tata letak serta promosi. Selain itu, analisis ini juga membantu dalam pengelolaan stok produk dengan  menentukan  produk  yang  harus  diprioritaskan.  Dengan  implementasi  tindakan  berdasarkan  wawasan yang  diperoleh  dan  evaluasi  berkala,  toko  dapat  meningkatkan  pendapatan  dan  mengurangi  risiko  kerugian. Berikut adalah langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah ini menggunakan algoritma Apriori.
Langkah  pertama yaitu  bertujuan  untuk  menganalisis  data  transaksi  penjualan  yang  terjadi  selama periode 14 hari. Data transaksi ini mencakup pembelian produk aksesoris laptop dan dapat memberikan wawasan berharga tentang pola pembelian pelanggan. Dengan menggunakan algoritma Apriori dalam analisis data ini, kita dapat  mengidentifikasi  kombinasi  produk  yang  sering  dibeli  bersamaan  dan  menentukan  hubungan  asosiasi antara produk-produk tersebut. Hasil analisis ini dapat digunakan untuk merancang strategi penjualan yang lebih efektif,  seperti  penawaran  bundel  produk  atau  promosi  yang  lebih  cermat,  serta  untuk  mengoptimalkan pengelolaan  stok  produk.  Dengan  memahami  pola  pembelian  pelanggan  selama  periode  14  hari,  penelitian  ini dapat membantu toko dalam meningkatkan layanan pelanggan dan pendapatan secara keseluruhan.
Tabel 1. Data Transaksi No.  Transaksi Item Transaksi 1 H-1 Anti Gores Laptop, USB, Carger, SSD 2 H-2 SSD, Mouse, Carger, USB, Keyguard, Lapgrid 3 H-3 USB, Lapgrid, Lapdesk Pro, Sound Saver 4 H-4 Techtote Laptop Bag, Mouse, Carger, USB 5 H-5 USB, Keyguard, Lapgrid, Cable Clip 6 H-6 Soundstream, Anti Gores Laptop, SSD 7 H-7 SSD, Chillpad, Keyguard, Lapgrid 8 H-8 Mouse, Carger, USB, Chillpad, SoundSaver 9 H-9 Lapriser, SoundStream, Chillpad, Lapgrid 10 H-10 Mouse, Anti Gores, SSD, Camcover 11 H-11 Keyguard, Camcover, Lapgrid, USB 12 H-12 SoundStream, Chillpad, SSD, Carger, Lapgrid 13 H-13 Mouse, SoundStream, Cable Clip, Camcover 14 H-14 Carger, SSD, Mouse, AntiGores, Lapriser
Langkah  kedua, Menentukan  Nilai  Support  1-Itemset  yang  arinya  Menentukan  nilai  support  untuk  1- itemset adalah langkah awal dalam analisis data transaksi. Nilai support ini menunjukkan seberapa sering suatu

## 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.v7i4.6555
produk muncul dalam transaksi. Hal ini penting dalam algoritma Apriori untuk mengidentifikasi pola pembelian yang signifikan.
Tabel 2. Support dari 1 itemset Nama Item Aksesoris  Kemunculan   Support Anti Gores Laptop 4 29% USB 7 50% Carger 6 43% SSD 6 43% Mouse 6 43% Lapgrid 7 50% Lapdeskpro 1 7 % Techtote Laptop Bag 1 7 % KeyGuard 4 29% Cable Clip 2 14% Soundstream 4 29% chillpad 4 29% Sound Saver 2 14% Lapriser 2 14% Cam Cover 3 21%
Berikut  Perhitungan  untuk  menentukan  Nilai  Support  1  itemset  .  Perhitungan  nilai  support  untuk  1- itemset  merupakan  langkah  kunci  dalam  analisis  data  transaksi.  Dengan  menghitung  seberapa  sering  setiap produk muncul dalam transaksi, Anda dapat menentukan sejauh mana produk tertentu diminati pelanggan. Nilai support  ini  digunakan  dalam  algoritma  Apriori  untuk  mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  signifikan,  yang selanjutnya akan  membantu dalam pengambilan keputusan strategis terkait penawaran produk dan pengelolaan stok.
Support (Anti Gores Laptop) 4 14 × 100% = 29%
Support (USB) 7 14 × 100% = 50%
Support (Carger) 6 14 × 100% = 43%
Support (SSD) 6 14 × 100% = 43%
Support (Mouse) 6 14 × 100% = 43%
Support (Lapgrid) 7 14 × 100% = 50%
Support (Lapdeskpro) 1 14 × 100% = 7%
Support (Techtote Laptop Bag) 1 14 × 100% = 7%
Support (Keyguard) 4 14 × 100% = 29%
Support (Cable Clip) 2 14 × 100% = 14%
Support (SoundStream) 4 14 × 100% = 29%
Support (Chillpad) 4 14 × 100% = 29%
Support (SoundSaver) 2 14 × 100% = 14%
Support (Lapriser) 2 14 × 100% = 14%
Support (Camcover) 3 14 × 100% = 21%
Langkah  ketiga mengeliminasi  Hasil  Support  1-itemset  Dengan  Minimum  Support  Dengan  penetapan nilai  Minimum  Support  43%.  Sesuai  dengan  tabel  2  yang  menunjukkan  item-item  yang  tidak  memenuhi  nilai minimum  Support  yang  kurang  dari  43%  maka  di  hilangkan.  Yang  dimana  proses  eliminasi  hasil  support  1- itemset dengan penetapan nilai minimum support sebesar 43% merupakan tindakan yang penting dalam analisis data transaksi. Dengan menghilangkan item-item yang tidak mencapai ambang batas support ini, sehingga dapat fokus pada pola pembelian yang signifikan dan mungkin mengambil tindakan berdasarkan informasi yang lebih relevan.  Proses  ini  akan  membantu  menyaring  data  yang  kurang  penting  dan  meningkatkan  efisiensi  analisis. Berikut dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Nilai 1-itemset Memenuhi Minimum Support
Nama Item Aksesoris  Kemunculan   Support
Anti Gores Laptop 4 29% USB 7 50% Carger 6 43%

## 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.v7i4.6555
Nama Item Aksesoris  Kemunculan   Support SSD 6 43% Mouse 6 43% Lapgrid 7 50% KeyGuard 4 29%
Langkah Keempat Pembentukan Pola Kombinasi 2-itemset "Pola frekuensi 2-itemset terbentuk melalui penggabungan semua item aksesoris yang memenuhi nilai minimum dari tabel 3, dan kemudian menghitung nilai Support dengan menghasilkan kombinasi 2-itemset. Yang artinya Pembentukan pola kombinasi 2-itemset adalah langkah  berikutnya dalam analisis data transaksi.  Hal  ini  melibatkan penggabungan semua  item aksesoris  yang memenuhi nilai minimum support dari tabel 3. Setelah item-item yang memenuhi syarat tergabung, nilai support untuk  kombinasi  2-itemset  ini  dihitung.  Dengan  demikian,  maka  dapat  mengidentifikasi  pola  pembelian  yang melibatkan  dua  item  aksesoris  yang  sering  dibeli  bersamaan,  memberikan  wawasan  berharga  untuk  strategi penjualan dan pengelolaan stok produk.
Tabel 3. Support dari 2-itemset Nama Item Aksesoris Kemunculan   Support Anti Gores Laptop, USB 1 7% Anti Gores Laptop, Carger 2 14% Anti Gores Laptop, SSD 4 29% Anti Gores Laptop, Mouse 2 14% Anti Gores Laptop, Lapgrid 0 0% Anti Gores Laptop, KeyGuard 0 0% USB, Carger 4 29% USB, SSD 1 7% USB, Mouse 3 21% USB, Lapgrid 4 29% USB, KeyGuard 3 21% Carger, SSD 2 14% Carger, Mouse 4 29% Carger, LapGrid 2 14% Carger, KeyGuard 1 7% SSD, Mouse 2 14% SSD, LapGrid 2 14% SSD, KeyGuard 1 7% Mouse, Lapgrid 1 7% Mouse, KeyGuard 1 7% LapGrid, KeyGuard 4 29%
Berikut Perhitungan untuk menentukan Nilai Support 2 itemset. Perhitungan nilai support untuk 2-itemset melibatkan menghitung seberapa sering kombinasi dua item aksesoris tertentu muncul bersama dalam transaksi. Nilai support ini membantu mengidentifikasi pola pembelian yang signifikan yang melibatkan dua item, dan itu merupakan  langkah  penting  dalam  analisis  data  transaksi.  Dengan  memahami  sejauh  mana  dua  item  tersebut berhubungan  dalam  transaksi,  toko  atau  bisnis  dapat  merancang  strategi  penjualan  yang  lebih  cermat  dan mengelola stok produk dengan lebih efisien.
Support (Anti Gores Laptop, USB) 1 14 × 100% = 7%
Support (Anti Gores Laptop, Carger) 2 14 × 100% = 14%
Support (Anti Gores Laptop, SSD) 4 14 × 100% = 29%
Support (Anti Gores Laptop, Mouse) 2 14 × 100% = 14%
Support (Anti Gores Laptop, Lapgrid) 0 14 × 100% = 0 %
Support (Anti Gores Laptop, KeyGuard) 0 14 × 100% = 0 % Support (USB, Carger) 4 14 × 100% = 29%
Support (USB, SSD) 1 14 × 100% = 7%
Support (USB, Mouse) 3 14 × 100% = 21%
Support (USB, Lapgrid) 4 14 × 100% = 29%
Support (USB, KeyGuard) 3 14 × 100% = 21%
Support (Carger, SSD) 2 14 × 100% = 14%

## 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.v7i4.6555
Support (Carger, Mouse) 4 14 × 100% = 29%
Support (Carger, Lapgrid) 2 14 × 100% = 14%
Support (Carger, KeyGuard) 1 14 × 100% = 7%
Support (SSD, Mouse) 2 14 × 100% = 14%
Support (SSD, , Lapgrid) 2 14 × 100% = 14%
Support (SSD, KeyGuard) 1 14 × 100% = 7%
Support (Mouse, Lapgrid) 1 14 × 100% = 7%
Support (Mouse, KeyGuard) 1 14 × 100% = 7%
Support ( Lapgrid, KeyGuard) 4 14 × 100% = 29%
Selanjutnya mengeliminasi  Hasil  Support  2-itemset  Dengan  Minimum  Support  Dengan  penetapan  nilai Minimum  Support  29%.  Sesuai  dengan  tabel  3  yang  menunjukkan  item-item  yang  tidak  memenuhi  nilai minimum  Support  yang  kurang  dari  29%  maka  di  hilangkan.  Yang  artinya  Eliminasi  hasil  support  2-itemset dengan  penetapan  nilai  minimum  support  sebesar  29%  adalah  tindakan  yang  krusial  dalam  analisis  data transaksi.  Dengan  menghilangkan  kombinasi  item-item  yang  tidak  memenuhi  ambang  batas  support  ini, sehingga dapat menyaring pola pembelian yang kurang signifikan dan fokus pada informasi yang lebih relevan. Berikut dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4. Nilai 2-itemset Memenuhi Minimum Support
Nama Item Aksesoris Kemunculan   Support Anti Gores Laptop, SSD 4 29% USB, Carger 4 29% USB, Lapgrid 4 29% Carger, Mouse 4 29% LapGrid, KeyGuard 4 29%
Langkah  Kelima Pembentukan  Pola  Kombinasi  3-itemset  "Pola  frekuensi  3-itemset  terbentuk  melalui penggabungan semua item aksesoris yang memenuhi nilai minimum dari tabel 4, dan kemudian menghitung nilai Support dengan menghasilkan kombinasi 3-itemset."
Tabel 5. Support dari 3-itemset Nama Item Aksesoris Kemunculan   Support Anti Gores Laptop, SSD, USB 1 7% Anti Gores Laptop, SSD, Carger 2 14% Anti Gores Laptop, SSD, Lapgrid 0 0% Anti Gores Laptop, SSD, Mouse 1 7% LapGrid, KeyGuard, USB 3 21% LapGrid, KeyGuard, Carger 1 7% LapGrid, KeyGuard, Lapgrid 0 0% LapGrid, KeyGuard, Mouse 1 7%
Berdasarkan tabel 5  diatas  menunjukkan  bahwa kombinasi 3  itemset tidak ada  yang  memenuhi  minimal Support 29%, maka 2 itemset yang memenuhi untuk pembentukan asosiasi.
Langkah  keenam, yaitu  proses  pembentukan  asosiasi.  Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, selanjutnya  mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung confidence aturan asosiatif A → B . Nilai minimum confidence = % Nilai Confidence dari aturan A → B diperoleh.
Tabel 6. Aturan Asosiasi Aturan Confidence Jika Membeli Antigores Laptop, Maka Membeli SSD  4/4 100% Jika Membeli USB, Maka membeli Carger 4/7 100% Jika Membeli USB, Maka membeli Lapgrid 4/7 100% Jika Membeli Carger, Maka membeli Mouse 4/6 100% Jika membeli Lapgrid, Maka Membeli KeyGuard 4/7 100%
Berdasarkan Tabel 6, Antigores Laptop, SSD, USB, Carger, Lapgrid, Mouse, KeyGuard merupakan Item Aksesoris  Laptop  yang  kerap  kali  dibeli  oleh  pelanggan.  Dengan  pengetahuan  ini  tentang  Aksesoris-Aksesoris yang  paling  diminati  oleh  konsumen,  perusahaan  dapat  merancang  rencana  strategis  untuk  mengatur  stok

## 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.v7i4.6555
Aksesoris  Laptop  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pelanggan.  Selain  itu,  perusahaan  juga  dapat  mengelola penempatan Aksesoris Laptop berdasarkan kombinasi itemset yang teridentifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Implementasi  Data  Mining  dengan  menggunakan  algoritma  Apriori  dalam  menganalisis  pola  pembelian aksesoris  laptop  membawa  manfaat  besar  bagi  perusahaan  atau  pengecer  aksesoris  laptop.  Dengan memanfaatkan  Algoritma  Apriori  ini, perusahaan  dapat mengidentifikasi pola pembelian  yang signifikan,  yang merupakan  langkah  penting  dalam  meningkatkan  efektivitas  strategi  penjualan  dan  pengelolaan  stok  produk. Algoritma Apriori digunakan untuk mengidentifikasi hubungan asosiasi antara item aksesoris laptop yang dibeli bersamaan  secara  berkala.  hal  Ini  memungkinkan  perusahaan  untuk  menawarkan  produk  bundel  yang  lebih sesuai dengan keinginan pelanggan, merancang promosi yang lebih efektif, dan mengoptimalkan tata letak toko. Dengan  memahami  pola  pembelian  pelanggan,  perusahaan  dapat  memberikan  pengalaman  belanja  yang  lebih baik,  yang pada gilirannya dapat  meningkatkan  loyalitas pelanggan dan pendapatan  mereka. Selain  itu, analisis dengan  algoritma  Apriori  membantu  perusahaan  dalam  pengelolaan  stok  produk.  Dengan  mengetahui  produk mana yang paling sering dibeli bersamaan, perusahaan dapat memprioritaskan persediaan dan mengurangi risiko kerugian  akibat  pengelolaan  stok  yang  tidak  efektif.  Ini  juga  memungkinkan  mereka  untuk  mengidentifikasi produk yang kurang populer dan mungkin memerlukan strategi pemasaran khusus. Hasil analisis ini membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cerdas dan efisien. Mereka dapat merespons tren pasar dengan lebih baik  dan  menjadi  lebih  kompetitif.  Data  Mining  dengan  algoritma  Apriori  adalah  alat  berharga  yang memungkinkan  perusahaan  untuk  bergerak  dari  pengambilan  keputusan  berdasarkan  intuisi  ke  pengambilan keputusan yang didasarkan pada data, yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan profitabilitas mereka.

## REFERENCES
[1] M.  P.  Tana,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “Penerapan  Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” JIMP (Jurnal Inform. Merdeka Pasuruan), vol. 3, no. 2, 2018.
[2] A.  Handayanto, R. Robi, and M. Riyan, “Rancang Bangun Sistem  Informasi Perpustakaan  Menggunakan  Algoritma Apriori Dalam Penentuan Penempatan Buku Di SMAN 1 Warureja Kabupaten Tegal,” vol. 5, no. 1, pp. 41–51, 2022.
[3] A.  F. Budiantara and C. Budihartanti, “IMPLEMENTASI  DATA MINING  DALAM MANAJEMEN  INVENTORY PADA PT . MASTERSYSTEM INFOTAMA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA APRIORI,” vol. 7, no. 1, 2020.
[4] D.  M.  Sinaga,  W.  H.  Sirait,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Pola  Pemesanan Konsumen Pada Ucokopi,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 68–73, 2021.
[5] A.  F.  Hadi,  “Perancangan  Aplikasi  Data  Mining  Transaksi  Penjualan  untuk  Mengetahui  Pola  Beli  Konsumen  pada Toko Singgalang Padang Menggunakan Algoritma Apriori Berbasis Web,” Maj. Ilm. UPI YPTK, pp. 37–44, 2018.
[6] K. A. A. P. H. Hilman, “Analisa Data Penjulan pada Toko Kelontong Musyawarah Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Appl. Comput. Sci. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 221–227, 2022.
[7] 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.
[8] D. Penjualan et al., “JURNAL J – CLICK,” no. July 2019, 2021.
[9] A.  Prasetya,  S.  Andriana,  and  R.  T.  Komalasari,  “Rancang  Bangun  Inventarisasi  Barang  menggunakan  Algoritma Apriori Sebagai Data Mining,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 5, no. 4, pp. 354–361, 2021.
[10]  S.  M.  Yaasin,  N.  Rahaningsih,  R.  Narasati,  and  A.  R.  Rinaldi,  “Analis  Asosiasi  Data  Akses  E-Commerece Menggunakan Algoritma Apriori,” KOPERTIP Sci. J. Informatics Manag. Comput., vol. 5, no. 1, pp. 8–16, 2021.
[11]  A.  B.  Kusdinar,  D.  Riyadi,  and  A.  Asriyanik,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Penyusunan  Menu  Makanan Rumah Makan Prasmanan,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, 2020.
[12]  M.  F.  Mulya,  N.  Rismawati,  and  A.  R.  Rizky,  “Analisis  Dan  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan Pada Kantin Universitas Tanri Abeng,” Fakt. Exacta, vol. 12, no. 3, pp. 210– 218, 2019.
[13]  E.  T.  Naldy  and  A.  Andri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisis  Daftar  Pembelian  Konsumen  Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Toko Bangunan MDN,” J. Nas. Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 89–101, 2021.
[14]  P.  M.  S.  Tarigan,  J.  T.  Hardinata,  H.  Qurniawan,  M.  Safii,  and  R.  Winanjaya,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang: Studi Kasus: Toko Sinar Harahap,” J. Janitra Inform. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 9–19, 2022.
[15]  T. A. Lestari, R. Ramadhanti, and A. P. Windarto, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan di Toko Roti Ganda Pematangsiantar,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 1, no. 2, pp. 37–41, 2021.
[16]  K. N. Anjumi, “Analisis Data Pola Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Portal Data, vol. 2, no. 2, 2022.
[17]  Z.  A.  Siregar,  “Analisis  Pola  Penjualan  Produk  Makanan  dan  Minuman  Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 65–72, 2022.
[18]  N. Safitri, “PENGGUNAAN ALGORITMA APRIORI DALAM PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISIS POLA PEMBELIAN PELANGGAN (STUDI KASUS: TOKO DIENGVA BANDAR JAYA),”  J. Portal Data, vol. 2,

## 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.v7i4.6555
no. 1, 2022.
[19]  A.  E.  Lubis,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  DALAM  PENJUALAN  SEPEDA  MOTOR  SUZUKI  PADA SEJAHTERA MOTOR GEMILANG DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 29–34, 2018.
[20]  A. Sukanda and A.  Andri, “Sistem Rekomendasi Menggunakan  Algoritma Apriori Pada Aplikasi  E-Commerce Toko Sudirman Sport,” J. Nas. Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 64–76, 2021.
[21]  E.  Utari  and  P.  M.  Hasugian,  “Menentukan  Pola  Hubungan  Penyebab  Kecelakaan  Lalu  Lintas  Dengan  Algoritma Apriori,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1.1, pp. 127–132, 2020.
[22]  M.  MELAWATI,  “PENERAPAN  METODE  ALGORITMA  APRIORI  TERHADAP  DATA  TRANSAKSI PENJUALAN (STUDI KASUS: TOKO FASENTRO FANCY).” Nusa Putra University, 2020.
[23]  E. Prayitno and D. F. Sari, “IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK POLA KOMBINASI PEMBELIAN BARANG,” J. Cakrawala Ilm., vol. 2, no. 2, pp. 691–696, 2022.
[24]  A.  Fauziyah  and  A.  A.  Nababan,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  Apriori  Dalam  Menganalisis  Persediaan  Obat Pada Klinik Pratama Polkes 01.10. 02 Lubuk Pakam,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Jar., vol. 2, no. 2, pp. 18–21, 2021.
[25]  F. Zoelfiandi and U. Budiyanto, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Pada Toko Adelia Frozen Food,” J. Ticom Technol. Inf. Commun., vol. 11, no. 1, pp. 13–19, 2022.