## Algoritma Apriori Dalam Identifikasi Pola Pembelian Konsumen Pada Produk Minuman
Vita Choirul Nisa*, Fata Nidaul Khasanah* * Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya * vita.choirul.nisa19@mhs.ubharajaya.ac.id, fatanidaul@gmail.com Corresponding Author: fatanidaul@gmail.com

## ABSTRACT
Competition between companies is getting tougher and entrepreneurs indirectly need a better product  marketing  strategy.  Inventory  management  system  is  a  very  popular  business  in Indonesia, especially in the beverage industry. Related to inventory, there is a technique in the development of science today, one of which is data mining techniques or mining techniques. In data mining, a priori algorithms contain a type of association rules that aim to find interesting relationships between combinations of elements hidden within the dataset. The application of a  priori  algorithm  in  this  study can  help  Pekopen  tavern  managers  find  the  right consumer buying behaviour . So that it can be used as material for business decision-makers  to determine marketing strategies and optimize sales of menu variants, especially for several types that are in great demand. These results are used to find new information to determine a better product marketing strategy. Data processing using apriori algorithm is carried out by conducting the highest frequency analysis based on the minimum support value followed by determining the association rules based on the confidence value and then continued with the evaluation process through determining the lift ratio. There are 2000 sales transaction data processed from the data processing process obtained from a combination of itemset {Chizu Redvelvet, Cokolateh} with a support value of 40% and a confidence value of 67%.
Keyword: Apriori Algorithm, Business Strategy, Confidence, Support

## 1. Pendahuluan
Bisnis waralaba merupakan fenomena baru dalam dunia perdagangan. Transaksi bisnis yang bertaraf waralaba kini mulai marak  di Indonesia karena selain biaya murah dan bahan sudah disediakan juga tidak terlalu memakan tempat yang begitu luas [1]. Terdapat beragam jenis bisnis waralaba diantaranya perusahaan franchise minuman yang menawarkan berbagai menu olahan jenis minuman teh.
Mengingat semakin ketatnya persaingan bisnis dalam sebuah bisnis minuman memberikan pelayanan terbaik bagi konsumen merupakan upaya yang perlu diterapkan dan dikembangkan dalam sebuah perusahaan, jadi  tidak  hanya  berfokus  pada  menu  maupun  produk  yang  dihasilkan  saja  dalam  menarik  perhatian konsumen. Dalam upaya memberikan pelayanan terbaik diperlukan strategi bisnis yang tepat sasaran, namun kenyataannya  tidak  semua  bisnis  waralaba  dapat  melakukan  identifikasi  dalam  menentukan  strategi  [2]. Hambatan yang dialami dalam sebuah bisnis warabala perusahaan franchise olahan minuman pada tempat yang  dilakukan  penelitian  yakni  sulitnya  menghasilkan  analisa  identifikasi  terkait  dengan  data  penjualan konsumen yang ada saat ini.
Kegiatan transaksi penjualan menghasilkan data penjualan yang digunakan untuk membuat laporan pembukuan terkait pendapatan usaha. Pada dasarnya data transaksi penjualan merupakan sebuah aset yang dapat dimanfaatkan dalam mengoptimalkan strategi bisnis yang tepat sasaran. Data transaksi penjualan dari setiap pembelian konsumen dapat dijadikan menjadi kumpulan data ( data set ), dimana data set apabila diolah dengan  tepat  dapat  menghasilkan  informasi  sebagai  pendukung  dalam  penentuan  strategi  bisnis.  Namun sayangnya  tidak  semua  gerai  bisnis  minuman  memanfaatkan  data  tersebut,  dari  hasil  pengamatan  data transaksi penjualan hanya menjadi tumpukan dataset yang tidak memiliki informasi.
Pengelolaan data penting dalam suatu penjualan untuk mempermudah pengawasan, mengetahui data transaksi dan pelaporan dari hasil penjualan tersebut. Data transaksi dalam penjualan dimanfaatkan sebagai dasar  pengambilan  keputusan  dengan  melakukan  analisis  terhadap  pola  transaksi  konsumen  [3].  Data transaksi dapat digunakan untuk indentifikasi pola pembelian produk yang dilakukan oleh konsumen untuk mengetahui varian produk atau menu yang paling banyak diminati konsumen.  Oleh karena itu, diperlukan metode untuk menemukan pola tersembunyi dalam data dan dengan demikian mendapatkan wawasan baru
atau  informasi  untuk  mendukung  keputusan  bisnis.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  adalah algoritma apriori.
Keunggulan  algoritma  apriori  dapat  menemukan  pola  hubungan  antar  satu  barang  dengan  barang lainnya,  seperti  menentukan  jumlah  minimum  dan  maksimum  penjualan  barang,  transaksi  penjualan  dan lainnya [3]. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining yang didasarkan pada fakta bahwa apriori menggunakan pengetahuan sebelumnya dari suatu itemset dengan frekuensi kemunculan yang sering atau disebut dengan frequent-itemset [4][5]. Frequent itemset digunakan untuk menghasilkan aturan asosiasi  dengan  kondisi  yang  memenuhi minimum support dan confidence  limit untuk  menentukan  aturan item set mana yang tepat digunakan dalam pengambilan keputusan [6]. Jika relevan, hasil ini dapat membantu mengidentifikasi kebiasaan konsumen untuk membeli jenis varian produk minuman.
Penelitian terdahulu mengenai implementasi algoritma apriori untuk mengidentifikasi data penjualan untuk  mengetahui  pola  pembelian  konsumen  sehingga  dapat  mendukung  penentuan  rekomendasi  strategi bisnis yang tepat sasaran [7]. Algoritma Apriori dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi pembelian produk  batik  dengan  melihat  kecenderungan  pola  pembelian  yang  dilakukan  konsumen  dari  hasil  analisa transaksi penjualan akan diperoleh rekomendasi jenis batik yang akan di display dan sebagai penentu jumlah stok yang lebih dioptimalkan [8]. Menerapkan data mining dengan algoritma apriori ke dalam analisis pola pembelian konsumen dan menginterprestasikan pola yang telah dihasilkan menjadi sebuah informasi dengan menggunakan  nilai minimum  support 10%  [9].  Algoritma  apriori  untuk  mengetahui  menu  makanan  dan minuman  dijadikan  rekomendasi  paket  menu,  didapatkan  hasil  menu-menu  yang  banyak  dibeli  oleh konsumen  dengan  nilai minimum  support yang  digunakan  20%  baik  untuk  transaksi  1 itemset, 2 itemset maupun 3 itemset [2].
Tujuan  dari  penerapan  algoritma  apriori  pada  penelitian  ini  dapat  membantu  pengelola  kedai minuman menemukan pola belanja konsumen yang tepat. Oleh karena itu, dapat digunakan sebagai dokumen bagi  perencana  bisnis  untuk  menentukan  strategi  pemasaran  produk  yang  lebih  baik.  Selain  itu  juga  bisa digunakan untuk meningkatkan penjualan varian yang paling banyak peminatnya.

## 2. Metode
Metodologi  penelitian  merupakan  tahapan  yang  sangat  penting  dalam  penelitian  yang  merupakan kerangka acuan dalam melakukan penelitian [3][10]. Tahapan yang dilakukan oleh peneliti dalam pelaksanaan penelitian ini disajikan pada Gambar 1.  Tahap (1) Mengidentifikasi masalah dan proses pada kedai minuman; (2) Mencari informasi untuk mendukung penelitian diambil berdasarkan jurnal, serta artikel; (3) pengumpulan data transaksi penjualan bulan Agustus 2022; (4) lalu dilakukan praproses data yang mencakup data selection, data  cleaning, dan data  transformation. (5)  Mengelola  data  dengan  Algoritma  Apriori  dengan  perhitungan Support dan Confidence ; (6) Memberikan kesimpulan untuk mengatasi permasalahan yang ditemukan dalam penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap identifikasi masalah, dalam hal ini masalah yang diidentifikasi pada penelitian ini adalah data transaksi  penjualan  hanya  menjadi  tumpukan  dataset  yang  tidak  memiliki  informasi.  Padahal  apabila  data tersebut  dapat  dioptimalkan  dapat  memberikan  rekomendasi  terkait  menu  minuman  guna  menghasilkan penjualan produk yang maksimal serta juga mampu memaksimalkan promosi produk dengan penjualan produk.
Studi pustaka merupakan salah satu yang teknik yang digunakan dalam pengumpulan data sekunder. Studi literatur dilakukan dengan mengumpulkan referensi-referensi penelitian sebelumnya yang memiliki teori maupun pembahasan yang sesuai dengan tema penelitian baik melalui jurnal maupun buku.
Sumber data dalam penelitian ini menggunakan data primer. Data primer merupakan suatu data yang dikumpulkan kemudian dilakukan suatu proses pengolahan data [11][12]. Pengumpulan data yang dilakukan secara  langsung  pada  sebuah  kedai franchise minuman  daerah  Pekopen  Kabupaten  Bekasi.  Data  yang digunakan  yakni  data  transaksi  penjualan  pada  bulan  Agustus  2022.  Dari  data  yang  sudah  dikumpulkan dilanjutkan  dengan  proses  preparasi  data  melalui  tahapan data  selection,  data  cleaning, dan data transformation
Pengolahan data peneliti menggunakan salah satu metode algoritma data mining untuk mengolah data guna mendapatkan hasil yang digunakan sebagai rekomendasi dalam sebuah perusahaan kuliner, khususnya kedai franchise minuman yang dijadikan dalam objek penelitian ini. Algoritma yang digunakan yakni Apriori. Algoritma  ini  dipilih  karena  selain  dapat  menentukan  kemunculan  produk  yang  sering  terjual,  juga  dapat memberikan rekomendasi bagi produk-produk yang saling terkait yang mungkin akan dibeli oleh pelanggan [2].  Ada  dua  tahapan  dalam  dasar  analisis  asosiasi,  yakni    a)  analisis  pola  frekuensi  paling  tinggi  dengan mencarikan mencarikan kombinasi item yang terpenuhi syarat minimum score support , b) pembentukan aturan asosiasi dengan yang memenuhi syarat minimum untuk confidence . Nilai support sebuah item diperoleh berdasarkan persamaan (1).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (1) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 1 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan nilai dari support kedua diperoleh berdasarkan persamaan (2).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (2) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 1 𝑑𝑎𝑛 𝐼𝑡𝑒𝑚 2
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Sedangkan nilai dari support ketiga diperoleh berdasarkan persamaan (3).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (3) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 1, 𝐼𝑡𝑒𝑚 2 𝑑𝑎𝑛 𝐼𝑡𝑒𝑚 3
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (3) Nilai confidence dapat dihitung menggunakan persamaan (4). 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 1 𝑑𝑎𝑛 𝐼𝑡𝑒𝑚 2
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚 1 ∗ 100       (4) Algoritma Apriori digunakan untuk menemukan frequent itemset yang bersembunyi pada data transaksi. Frequent itemset tersebut digunakan untuk membuat aturan asosiasi dengan syarat memenuhi batas minimum support dan confidence [13].
Setelah aturan asosiasi terbentuk dan nilai confidence dari tiap asosiasi diperoleh. Maka, dilakukanlah pengujian menggunakan lift ratio untuk memperkuat atau tidaknya aturan asosiasi tersebut. Jika nilai lift ratio bernilai 1 atau lebih, maka aturan asosiasi tersebut kuat dan terdapat keterikatan yang kuat antar satu sama lain [14]. Lift  ratio diperoleh  membagi  nilai confidence dengan  nilai expected  confidence. Perhitungan  nilai expected confidence dapat dilakukan menggunakan persamaan (5)
𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐼𝑡𝑒𝑚 1 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (5)
Lift ratio dapat dihitung dengan cara confidence dibagi dengan expected confidence. Perhitungan nilai lift ratio dilakukan dengan persamaan (6).
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = Confidence 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑐𝑡𝑒𝑑 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (6)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Identifikasi Masalah
Peneliti mengidentifikasi permasalahan melalui observasi secara langsung pada salah satu franchise kedai  minuman  dimana  olahan  menu  yang  disajikan  berbahankan  utama  teh  yang  berlokasikan  di  daerah Pekopen Bekasi. Hasil dari pengamatan yang diperoleh data transaksi penjualan belum dilakukan optimalisasi yang dapat dimanfaatkan sebagai upaya untuk menentukan rekomendasi paket minuman yang paling diminati konsumen. Dari permasalahan tersebut peneliti memberikan usulan terkait rekomendasi paket minuman yang juga bisa dimanfaatkan sebagai strategi bisnis bagi pengelola kedai minuman terkait dengan pengoptimalan jumlah stok varian yang memiliki potensi best seller.

## 3.2.  Hasil Analisa Data Algoritma Apriori
Data dalam penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan bulan Agustus 2022 sebanyak 2000 data transaksi penjualan dari 22 menu yang ada. Data yang telah diperoleh selanjutnya dilakukan pembersihan dengan menghapus beberapa transaksi yang tidak lengkap dan melakukan transformasi data dengan mengubah
format data menjadi grafik yang lebih sesuai untuk analisis. Gambar 2 menyajikan data tabular dari transaksi bulan Agustus berdasarkan varian jenis minuman.
Gambar 2. Tabular Transaksi Penjualan Bulan Agustus 2022 3.2.1. Analisis Pola Frekuesi Tertinggi
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  awal  dalam  mengelola  data  transaksi  menggunakan  Algoritma Apriori. Tahapan ini memiliki parameter tersendiri untuk menentukan kriteria batasan minimum analisis yaitu nilai minimum  support .  Nilai minimum  support dapat  ditentukan  dalam  rentang  0  sampai  dengan  1,  dalam penelitian ini nilai minimum support ditentukan yaitu sebesar 0.3 atau 30%. Penentuan nilai minimum support dilakukan  untuk  memfokuskan  analisis  pada  pola  yang  memiliki  dampak  besar,  adapun  sebagai  referensi penentuan  dalam  menentukan  nilai minimum  support [15].  Nilai support yang  memenuhi  nilai support minimum digabungkan dengan itemset lain dan nilai support dihitung ulang hingga tidak ada lagi kombinasi dari  kumpulan itemset yang  dapat  dibentuk.  Jika,  kombinasi Itemset yang  tidak  memenuhi  nilai minimum support akan dieliminasi dan tidak akan digunakan untuk tahapan selanjutnya mencari nilai confidence dan nilai lift ratio . Berikut adalah perhitungan nilai support pada setiap dataset. Berikut  adalah  contoh  perhitungan  nilai support 1- itemset bulan  Agustus  2022  menggunakan  rumus (Persamaan 1) untuk item Cokolateh.
𝐶𝑜𝑘𝑜𝑙𝑎𝑡𝑒ℎ  = 1327 2000 = 0,66350
Adapun  untuk  perhitungan  menu  lainnya  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dan  diperoleh  informasi support 1- itemset seperti pada Tabel 1. Tabel 1. Support 1- itemset Bulan Agustus 2022 No Items 1 Jumlah Mengandung Items 1 Support Persentase Support 1 Cokolateh 1327 1327/2000 = 0,66350 66% 2 Chizu Redvelvet 1193 1193/2000 = 0,59650 59% 3 Esteh Melati 1143 1143/2000 = 0,57150 57% 4 Brown Sugar 1008 1008/2000 = 0,50400 50% 5 Esteh Matcha Original 950 950/2000 = 0,47500 47% 6 Cookies & Cream 180 180/2000 = 0,09000 9% 7 Esteh Susu Nusantara 178 178/2000 = 0,08900 9% 8 Chizu Taro 167 167/2000 = 0,08350 8% 9 Chizu Avocado 140 140/2000 = 0,07000 7% 10 Esteh Leci 118 118/2000 = 0,05900 6% 11 Esteh Avocado 75 75/2000 = 0,03750 4% 12 Thai Tea 74 74/2000 = 0,03700 4% 13 Esteh Sea Salt Strawberry Matcha 71 71/2000 = 0,03550 4% 14 Esteh Original 59 59/2000 = 0,02950 3% 15 Esteh Redvelvet 54 54/2000 = 0,02700 3% 16 Esteh Mango Greentea 46 46/2000 = 0,02300 2% 17 Esteh Hijau Original 46 46/2000 = 0,02300 2% 18 Milo 42 42/2000 = 0,02100 2%
1327 1193 1143 1008 950 180 178 167 140 118 75 74 71 59 54 46 46 42 32 25 23 13

## AGUSTUS 2022
No Items 1 Jumlah Mengandung Items 1 Support Persentase Support 19 Esteh Lemonade Berry 32 32/2000 = 0,01600 2% 20 Esteh Lemon 25 25/2000 = 0,01250 1% 21 Esteh Taro 23 23/2000 = 0,01150 1% 22 Esteh Susu Nusaberry 13 13/2000 = 0,00650 1%
Berikut adalah hasil pembentukan kombinasi 1- itemset pada transaksi bulan Agustus 2022 berdasarkan pada minimum support ditentukan yaitu sebesar 0.3 atau 30%..
Gambar 3. Hasil Support 1- Itemset Agustus 2022
Gambar  3  menampilkan  5  (lima)  Pola  kombinasi  1- Itemset yang  memenuhi  nilai minimum  support, salah satunya yaitu Cokolateh dengan nilai support 0,66350 menjadi Pola Frekuensi Tinggi pada pembentukan Kombinasi 1- Itemset .
Adapun  contoh  untuk  perhitungan  menu  lainnya  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dan  diperoleh informasi support 2- itemset menggunakan persamaan 2.
𝐶ℎ𝑖𝑧𝑢 𝑅𝑒𝑑𝑣𝑒𝑙𝑣𝑒𝑡, 𝐶𝑜𝑘𝑜𝑙𝑎𝑡𝑒ℎ  = 805 2000 = 0,40250
Adapun  untuk  perhitungan  menu  lainnya  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dan  diperoleh  informasi support 2- itemset seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Support 2-itemset Bulan Agustus
No Items 1 Item 2 Jumlah Mengandung Item 1 dan Items 2 Support Persentase Support 1 Chizu Redvelvet Cokolateh 805 805/2000 = 0,40250 40% 2 Esteh Melati Cokolateh 743 743/2000 = 0,37150 37% 3 Brown Sugar Cokolateh 678 678/2000 = 0,33900 34% 4 Esteh Melati Chizu Redvelvet 678 678/2000 = 0,33900 34% 5 Esteh Matcha Original Cokolateh 626 626/2000 = 0,31300 31% 6 Brown Sugar Chizu Redvelvet 600 600/2000 = 0,30000 30% 7 Esteh Matcha Original Chizu Redvelvet 567 567/2000 = 0,28350 28% 8 Brown Sugar Esteh Melati 567 567/2000 = 0,28350 28% 9 Esteh Matcha Original Esteh Melati 541 541/2000 = 0,27050 27% 10 Esteh Matcha Original Brown Sugar 465 465/2000 = 0,23250 23%
Gambar 4 menyajikan hasil pembentukan kombinasi 2- itemset pada transaksi bulan Agustus 2022 yang memenuhi nilai minimum support 30%.
Gambar 4. Hasil Support 2-Itemset Agustus 2022 Gambar 4 menampilkan 6  (enam) pola kombinasi 2- Itemset yang memenuhi nilai minimum support, salah  satunya  yaitu  {Chizu  Redvelvet,  Cokolateh} dengan  nilai support 0,40250  menjadi  Pola Frekuensi Tinggi pada pembentukan Kombinasi 2- Itemset.
Contoh perhitungan menu lainnya dilakukan dengan cara yang sama dan diperoleh informasi support 3- itemset menggunakan persamaan 3 sebagai berikut.
𝐸𝑠𝑡𝑒ℎ 𝑀𝑎𝑡𝑐ℎ𝑎 𝑂𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙, 𝐶ℎ𝑖𝑧𝑢 𝑅𝑒𝑑𝑣𝑒𝑙𝑣𝑒𝑡, 𝐶𝑜𝑘𝑜𝑙𝑎𝑡𝑒ℎ  =
452 2000 = 0,22600
Dengan menggunakan langkah yang sama tabel 3 menyajikan hasil yang diperoleh informasi support 3- itemset.
Tabel 3. Support 3-itemset Bulan Agustus No Items 1 Item 2 Item 3 Jumlah Mengandung Item 1, Item 2 dan Items 3 Support Persentase Support 1 Esteh Matcha Original Chizu Redvelvet Cokolateh 452 452/2000 = 0,22600 22% 2 Esteh Matcha Original Chizu Redvelvet Cokolateh 412 412/2000 = 0,20600 20% 3 Esteh Matcha Original Chizu Redvelvet Cokolateh 387 387/2000 = 0,19350 19% 4 Esteh Matcha Original Esteh Melati Cokolateh 382 382/2000 = 0,19100 19% 5 Brown Sugar Esteh Melati Cokolateh 345 345/2000 = 0,17250 17% 6 Esteh Matcha Original Esteh Melati Chizu Redvelvet 330 330/2000 = 0,16500 16% 7 Brown Sugar Brown Sugar Cokolateh 319 319/2000 = 0,15950 15% 8 Esteh Matcha Original Esteh Melati Chizu Redvelvet 318 318/2000 = 0,15900 15% 9 Brown Sugar Brown Sugar Chizu Redvelvet 276 276/2000 = 0,13800 13% 10 Esteh Melati Brown Sugar Esteh Melati 259 259/2000 = 0,12950 12%
Tabel  3  terdapat  10  (Sepuluh)  pola  kombinasi  3- Itemset .  Namun,  10  (sepuluh)  kombinasi  tersebut tidak ada yang memenuhi nilai minimum support. Maka, hanya pola kombinasi 2- Itemset yang memenuhi nilai minimum support untuk pembentukan aturan asosiasi. 3.2.2. Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah semua pola f rekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat nilai minimum confidence yang  telah  ditentukan  yaitu  0,6  atau  60%  dari  kombinasi  2- itemset yang  telah ditemukan.  Penentuan  syarat  nilai minimum confidence dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  aturan  asosiasi yang teridentifikasi memiliki tingkat kepercayaan [16]. Jika, nilai yang dihasilkan tidak memenuhi syarat nilai minimum confidence akan  dihilangkan  atau  dieliminasi.  Apabila  ada  beberapa  kombinasi  yang  terjadi pembalikan posisi item. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa aturan asosiasi yang salah satunya lebih umum dalam dataset umumnya akan memiliki nilai support yang lebih tinggi Berikut  adalah  tabel  hasil  pembentukan  aturan  asosiasi  bulan  Agustus  2022  menggunakan  rumus (Persamaan 4).
𝐶ℎ𝑖𝑧𝑢 𝑅𝑒𝑑𝑣𝑒𝑙𝑣𝑒𝑡, 𝐶𝑜𝑘𝑜𝑙𝑎𝑡𝑒ℎ = 805
1193 = 0,67477
Adapun  untuk  perhitungan  menu  lainnya  dilakukan  dengan cara  yang  sama  dan  diperoleh  informasi confidence seperti pada Tabel 4 Tabel 4. Confidence Bulan Agustus 2022
No Items 1 Item 2 Jumlah Mengandung Items 1 Jumlah Mengandung Item 1 dan Items 2 Confidence Persentase Confidence 1 Chizu Redvelvet Cokolateh 1193 805 805/1193 = 0,67477 67% 2 Brown Sugar Cokolateh 1008 678 678/1008 = 0,67262 67% 3 Esteh Matcha Original Cokolateh 950 626 626/950 = 0,65895 66% 4 Esteh Melati Cokolateh 1143 743 743/1143 = 0,65004 65% 5 Cokolateh Chizu Redvelvet 1327 805 805/1327 = 0,60663 61% 6 Brown Sugar Chizu Redvelvet 1008 600 600/1008 = 0,59523 59% 7 Esteh Melati Chizu Redvelvet 1143 678 678/1143 = 0,59318 59%
Berikut adalah hasil pembentukan aturan asosiasi pada bulan Agustus 2022.
Gambar 5. Hasil Confidence Bulan Agustus 2022 Gambar  5  menampilkan  5  (lima)  aturan  asosiasi yang  memenuhi  nilai minimum  confidence, salah satunya  yaitu  {Chizu  Redvelvet,  Cokolateh}  dengan  nilai confidence yaitu 0,67262,  menjadi  aturan  asosiasi dengan nilai tertinggi.
Tahapan  terakhir  yaitu  mencari  nilai lift  ratio, pengujian  menggunakan lift  ratio dilakukan  untuk memperkuat aturan asosiasi tersebut. Ketika, nilai lift ratio bernilai 1 atau lebih maka aturan asosiasi tersebut kuat antara satu sama lain. Nilai lift ratio yang kurang dari 1 menunjukkan adanya ketergantungan antara dua itemset atau  antara  item.  Dalam  konteks analisis  asosiasi,  hal ini  menunjukkan  bahwa  kedua  item  cenderung muncul  bersamaan  lebih  sedikit.  Interpretasi  nilai lift  ratio tidak  bisa  dipandang secara  tunggal  atau  menjadi satu-satunya penentu dalam pengambil keputusan dan harus dilihat bersamaan dengan nilai support dan nilai confidence. Sebelum mencari nilai lift ratio, cari terlebih dahulu nilai expected confidence. Berikut  adalah  tabel  hasil  perhitungan expected  confidence Agustus  2022  menggunakan  rumus (Persamaan 5).
𝐸𝑠𝑡𝑒ℎ 𝑀𝑎𝑡𝑐ℎ𝑎 𝑂𝑟𝑖𝑔𝑖𝑛𝑎𝑙, 𝐶𝑜𝑘𝑜𝑙𝑎𝑡𝑒ℎ = 1327 2000 = 0,66350
Adapun  untuk  perhitungan  menu  lainnya  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dan  diperoleh  informasi expected confidence seperti pada 5. Tabel 5. Expected Confidence Bulan Agustus 2022
No Items 1 Item 2 Jumlah Mengandung Item 2 Expected Confidence 1 Esteh Matcha Original Cokolateh 1327 1327/2000 = 0,66350 2 Brown Sugar Cokolateh 1327 1327/2000 = 0,66350 3 Esteh Melati Cokolateh 1327 1327/2000 = 0,66350 4 Chizu Redvelvet Cokolateh 1327 1327/2000 = 0,66350 5 Cokolateh Chizu Redvelvet 1193 1193/2000 = 0,59650
Setelah expected confidence ditemukan, selanjutnya mencari nilai liftratio Agustus 2022 menggunakan rumus (Persamaan 6).
𝐶ℎ𝑖𝑧𝑢 𝑅𝑒𝑑𝑣𝑒𝑙𝑣𝑒𝑡, 𝐶𝑜𝑘𝑜𝑙𝑎𝑡𝑒ℎ = 0,67477 0,66350 = 1,01698
Adapun  untuk  perhitungan  menu  lainnya  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dan  diperoleh  informasi liftratio seperti pada Tabel 6.
Tabel  6. Liftratio Bulan Agustus 2022 No Items 1 Item 2 Confidence Expected Confidence Lift Ratio 1 Chizu Redvelvet Cokolateh 0,67477 0,66350 0,67477/0,66350 = 1,01698 2 Cokolateh Chizu Redvelvet 0,60663 0,59650 0,60663/0,59650 = 1,01698 3 Brown Sugar Cokolateh 0,67262 0,66350 0,67562/0,66350 = 1,01374 4 Esteh Matcha Original Cokolateh 0,65895 0,66350 0,65895/0,66350 = 0,99314 5 Esteh Melati Cokolateh 0,65004 0,66350 0,65004/0,66350 = 0,97972
Berdasarkan pada Tabel 6 terdapat 5 (lima) pola kombinasi Lift ratio. Tetapi, dari kelima kombinasi tersebut hanya 2 (dua) kombinasi yang aturan asosiasinya kurang kuat antar satu sama lain yaitu {Esteh Matcha Original, Cokolateh} dengan nilai lift ratio 0,99314, {Esteh Melati, Cokolateh} dengan nilai lift ratio 0,97972.

## 3.3. Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan menampilkan hasil pengelolaan dan pengujian data transaksi bulan Agustus 2022, didapatkan  kombinasi  itemset  yang  memiliki  nilai support dan  nilai confidence tertinggi  adalah  {Chizu Redvelvet, Cokolateh} dengan nilai support sebesar 0,40250 atau 40% dan nilai confidence sebesar 0,67477 atau 67%. Kombinasi itemset ini menunjukan bahwa sebanyak 40% dari seluruh transaksi mengandung kedua item tersebut  dan  dari  transaksi  yang  mengandung  kedua  item  sebanyak  67%  juga  mengandung  Chizu Redvelvet. Tabel  7  menyajikan  hasil  penarikan  kesimpulan,  pada  tabel  hasil  penarikan  kesimpulan  terlihat  kombinasi  2 itemset serta nilai support, confidence dan lift ratio setiap kombinasi menunya.
Tabel 7. Hasil Penarikan Kesimpulan
Item 1 Item 2 Algoritma Apriori Lift Support Confidence Chizu Redvelvet Cokolateh 1,01698 0,40250 0,67477 Cokolateh Chizu Redvelvet 1,01698 0,40250 0,60663 Brown Sugar Cokolateh 1,01374 0,33900 0,67262 Esteh Matcha Original Cokolateh 0,99314 0,31300 0,65895 Esteh Melati Cokolateh 0,97972 0,37150 0,65004

## 4. Kesimpulan
Algoritma apriori menghasilkan pola pembelian berbeda pada setiap transaksi. Hal ini menunjukkan bahwa pola pembelian pada setiap jenis data transaksi berbeda-beda dan dapat digunakan sebagai bahan dalam pengambilan keputusan bisnis untuk menentukan strategi pemasaran produk yang lebih baik. Hasil dari data yang telah diuji menunjukkan bahwa pola pembelian yang ditemukan memiliki nilai support dan confidence yang tinggi pada transaksi penjualan  bulan Agustus 2022, didapatkan kombinasi itemset  {Chizu Redvelvet, Cokolateh} dengan nilai support sebesar 0,40250 atau 40% dan nilai confidence sebesar 0,67477 atau 67%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Syahrani, “Bisnis Waralaba Di Indonesia Dalam Perspektif Hukum Bisnis Syariah,” J. Stud. Ekon. , vol. 3, no. 2, pp. 131–145, 2012.
[2] N. N. Merliani, N. I. Khoerida, N. T. Widiawati, L. A. Triana, and P. Subarkah, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Untuk Rekomendasi Menu Makanan Dan Minuman,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 9–16, 2022, doi: 10.25077/teknosi.v8i1.2022.9-16.
[3] R.  Afandi,  R.  Martiansah,  and  L.  M.  Sari,  “Application  of  the  Apriori  Algorithm  to  Determine  the  Pattern  of Transactions for Purchasing Drinks and Food at Coffe Gubuk Penerapan Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Transaksi Pembelian Minuman dan Makanan di Coffe Gubuk,” vol. 1, no. 2, pp. 111–118, 2022.
[4] J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques , vol. 54, no. Second Edition. 2006.
[5] J. Dongga, A. ` Sarungallo, N. Koru, and G. Lante, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang (Studi Kasus: Toko Swapen Jaya Manokwari),” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 119–126, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1938.
[6] R. Abizal, Y. Syahra, and H. Hafizah, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menganalisis Pola Penjualan Pada Restoran Sederhana,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 5, no. 1, p. 76, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4794.
[7] R. Simangunsong, “Market Basket Analysis Dengan Metode Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Konsumen,” J. Teknol. Pint. , vol. 3, no. 1, pp. 1–16, 2023.
[8] F. B. Kuncoro, P. Widyaningsih, and F. E. Nastiti, “Aplikasi Identifikasi Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori pada Sukoco Batik Solo,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 340– 351, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1471.
[9] N.  Hadinata  and  K.  Kurniawan,  “Analisis  Pola  Pembelian  Produk  Makanan  Ringan  Menggunakan  Algoritma Apriori,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.623.
[10]  F. N. Khasanah, “Klasifikasi Proses Penjurusan Siswa Tingkat SMA Menggunakan Data Mining,” Informatics Educ. Prof. , vol. 1, no. 1, pp. 65–69, 2016.
[11]  E. Erlangga, Y. Yolandari, T. Thamrin, and A. K. Puspa, “Analisis Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)  Pemilihan  Tanaman  Hias,” Explor.  Sist.  Inf.  dan  Telemat. ,  vol.  12,  no.  1,  p.  56,  2021,  doi: 10.36448/jsit.v12i1.2010.
[12]  F.  N.  Khasanah,  T.  S.  Perdhana,  and  D.  Nurmanto,  “Hasil  Keputusan  Nilai  Preferensi  Metode  Simple  Additive Weighting Terhadap Rekomendasi Wisata Sejarah di Kepulauan Seribu,” INFORMAL Informatics J. , vol. 7, no. 3, p. 185, 2022, doi: 10.19184/isj.v7i3.35130.
[13]  F. Amsury, I. Kurniawati, and M. Rizki Fahdia, “Implementasi Association Rules Menentukan Pola Pemilihan Menu Di the Gade Coffee & Gold Menggunakan Algoritma Apriori,” INFOTECH J. , vol. 9, no. 1, pp. 279–286, 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i1.5357.
[14]  A.  R.  Efrat,  R.  Gernowo,  and  Farikhin,  “Consumer  Purchase  Patterns  Based  On  Market  Basket  Analysis  Using Apriori Algorithms,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1524, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1524/1/012109.
[15]  D.  Magdalene  Delighta  Angeline,  “Association  Rule  Generation  for Student  Performance  Analysis  using  Apriori Algorithm,” SIJ Trans. Comput. Sci. Eng. its Appl. , vol. 1, no. 1, pp. 12–16, 2013.
[16]  H. N. Putri, E. Budianita, F. Syafria, and F. Insani, “Penerapan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Pola Perilaku Dan Gaya Hidup Terhadap Penderita Hipertensi,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 450–458, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i3.4402.