## PENERAPAN ASSOCIATION RULES MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK IDENTIFIKASI POLA PEMBELIAN
Arya Wijaya 1 , Ahmad Faqih 2 , Dodi Solihudin 3 , Cep Lukman Rohmat 4 , Sandy Eka Permana 5 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
4 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia
5 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI, Cirebon, Indonesia Jln. Perjuangan No 10B Majasem, Kesambi Karya Mulya, Kota Cirebon, Jawa Barat Indonesia aryajt95@gmail.com

## ABSTRAK
Transaksi  penjualan  dalam  dunia  bisnis  seringkali  mengalami  peningkatan  penjualan  yang  melonjak, dalam  hal  ini  perusahaan-perusahaan  memiliki  data  penjualan  bulanan  yang  terarsip,  Masalah  yang  seringkali terjadi  yaitu  tidak  teratur  nya  pada  penyesuaian  stok  barang , Data  Mining adalah  sebuah  kegiatan  pengolahan data untuk mengenali pola pembelian atau kecenderungan pelanggan terhadap produk penjualan. Penelitian  ini bertujuan  melibatkan  pertanyaan  tentang  bagaimana  algoritma  Apriori  dapat  diterapkan  secara  efektif  untuk mengungkap  pola  pembelian  yang  signifikan  dalam  data  transaksi  penjualan . studi  ini  mendiskusikan pentingnya pemahaman pola pembelian dalam bisnis, termasuk manfaatnya untuk rekomendasi produk, strategi pemasaran, dan pengelolaan persediaan. Metode yang digunakan adalah pengumpulan data transaksi penjualan, dengan  menggunakan  metode  KDD  dengan  algoritma  apriori  tahapan  yang  dilakukan  antara  nya  seleksi  data, preprocessing  data , transformasi  data , Data  mining ,  evaluasi.  Penggunaan  algoritma  Apriori  untuk mengidentifikasi  itemset  yang  sering  muncul  bersama  dalam  transaksi,  serta  menentukan  ambang  batas dukungan  yang  relevan.  Hasil  dan  Diskusi  menyoroti  pola  pembelian  yang  berhasil  diidentifikasi  dan menggambarkan  implikasinya  dalam  konteks  bisnis,  seperti  peningkatan  penjualan,  efisiensi  persediaan,  dan pengembangan  strategi  pemasaran  yang  lebih  cermat.  Untuk  menguji  hasil  penelitan  ini  digunakan  nilai minimum Support 3%  dan  nilai Confidence 50% serta tahap  evaluasi  menggunakan lift  ratio minimum  100% dari  hasil  pengujian  tersebtut  terdapat  beberapa  yang  memenuhi  syarat  aturan  asosiasi.  Misalnya  kombinasi, medialuna dan coffee yang  memiliki  nilai Support 3,5%,  nilai Confidence 57%  dan  nilai  lift  ratio  120%, Implikasi  dari  hasil  penemuan  pola  pembelian  ini  bisa  dijadikan  strategi  penjualan  Contohnya,  saran  untuk penempatan produk, promo khusus untuk produk dan manajemen stok yang efisien
Kata kunci: Asosiasi data, Penjualan barang, Algoritma Apriori, Pola pembelian, Dukungan, Transaksi

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  di  bidang  Informatika, khususnya  dalam  hal  pengumpulan,  penyimpanan, dan  analisis  data,  telah  mengubah  paradigma  dalam berbagai  aspek  kehidupan.  Kemajuan  teknologi informasi  telah  memberikan  dampak  signifikan  pada berbagai sektor,  termasuk bisnis, pendidikan, pelayanan  kesehatan,  dan  lain-lain.  Data  telah menjadi  salah  satu  aset  paling  berharga  dalam  era digital  ini, dan analisis data telah  menjadi komponen penting  dalam  pengambilan  keputusan  yang  efektif. Di  antara  berbagai  aspek  penggunaan  data,  analisis asosiasi  data  dalam  konteks  penjualan  barang  telah menjadi  fokus  yang semakin  mendalam dalam upaya untuk  memahami  perilaku  konsumen,  merencanakan strategi pemasaran yang lebih cermat, dan meningkatkan  efisiensi  operasional.  Dalam  kerangka ini,  penelitian  ini  akan  mengeksplorasi  penerapan algoritma  Apriori  untuk  mengidentifikasi  pola pembelian  dalam  data  penjualan  barang,  dengan harapan  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk peningkatan kinerja bisnis dan kepuasan pelanggan.
Tiga  penelitian Data  Mining dalam  menggali informasi  berharga  dari  data  transaksi  penjualan  dan perilaku  konsumen.  Dalam  kasus  212  Mart,  analisis aturan  asosiasi  dengan  algoritma  Apriori  membantu
memahami pola belanja konsumen dan mengidentifikasi  produk-produk  yang memiliki korelasi tinggi dalam pembelian bersamaan, memberikan  pandangan  yang  berharga  bagi  toko dalam  mengoptimalkan  strategi  penjualan.  [1]  Di Apotek  UII  Farma, Data  Mining digunakan  untuk menganalisis  data  penjualan  obat,  memberikan wawasan  yang penting dalam  meningkatkan efisiensi dan  layanan  kepada  mahasiswa  dan  masyarakat.  [2] Sementara itu, di Toko Yoss Elektonik, pembandingan  antara  algoritma  Association  Rules seperti Apriori dan FP-Growth membantu toko dalam memahami aturan asosiasi yang berbeda, memungkinkan  mereka  untuk  mengambil  keputusan yang  lebih  baik  terkait  penataan  barang  dan  strategi penjualan.  [3]  Dalam  keseluruhan,  ketiga  penelitian tersebut  menunjukkan  betapa  pentingnya Data Mining dan analisis aturan asosiasi dalam mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan strategi penjualan yang lebih efektif di berbagai jenis bisnis.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan algoritma Apriori untuk mengidentifikasi pola  pembelian  dalam  data  penjualan  barang  dengan akurat  dan  efisien.  Dengan  demikian,  penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan  wawasan  yang  lebih dalam  mengenai  perilaku  pelanggan,  pola  pembelian
produk,  serta  hubungan  antar  produk  dalam lingkungan  bisnis  yang  semakin  terhubung  digital. Selain  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  yang  lebih  cerdas  dalam pengembangan strategi pemasaran  yang  lebih efektif, pengelolaan  persediaan  yang  lebih  tepat  waktu,  dan rekomendasi produk yang lebih personal, Signifikansi penelitian ini terletak pada kontribusinya pada bidang Informatika dan aplikasi praktis dalam  bisnis. Dalam domain  Informatika,  penelitian  ini  diharapkan  dapat mengisi  kesenjangan  dalam  literatur  terkait  aplikasi algoritma  asosiasi  dalam  analisis  data  penjualan barang  dengan  fokus  pada  peningkatan  efisiensi  dan akurasi.  Sementara  dalam  konteks  bisnis,  hasil penelitian  ini  dapat  memberikan  manfaat  yang signifikan dengan membantu perusahaan meningkatkan  strategi  pemasaran,  merencanakan persediaan,  dan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan. Dengan  begitu,  penelitian  ini  berpotensi  menjadi kontribusi  berharga  dalam  mengatasi  tantangan  dan mengoptimalkan  kinerja  bisnis  di  tengah  pesatnya perkembangan teknologi informasi dan e-commerce.
Penelitian ini akan mengadopsi metode pendekatan yang  terintegrasi,  dimulai  dengan pengumpulan data penjualan barang yang komprehensif, termasuk informasi transaksi pelanggan,  rincian  produk,  dan  sejarah  pembelian. Data  ini  akan  diproses  dan  dinormalisasi  untuk mempersiapkannya  untuk  analisis.  Dalam  analisis data, kami akan  menerapkan algoritma  Apriori untuk mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  signifikan. Selanjutnya,  kami  akan  mengukur  kinerja  algoritma ini  dengan  mempertimbangkan  akurasi  dan  efisiensi dalam  mengungkap  pola-pola  tersebut.  Pendekatan ini menggabungkan elemen analisis data, pengolahan data,  dan  implementasi  algoritma,  menjadikannya metode yang relevan dalam bidang Informatika. Hasil dari  penelitian  ini  akan  memberikan  wawasan  yang lebih  dalam  tentang  bagaimana  teknik  Informatika dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola pembelian dalam konteks data penjualan barang,  dan sejauh  mana  algoritma  Apriori  dapat  efektif mengatasi permasalahan  ini. Selain  itu, penelitian  ini diharapkan  memberikan  kontribusi  berharga  dalam pengembangan  pengetahuan  di  bidang  ini  serta memberikan  panduan  praktis  bagi  perusahaan  dalam meningkatkan strategi bisnis mereka.
Hasil  penelitian  ini  memiliki  implikasi  yang signifikan  dalam  bidang  Informatika  dan  bisnis. Dengan  mencapai  tujuan  penelitian,  penelitian  ini berpotensi  untuk  memperkaya  pemahaman  kita tentang penggunaan algoritma  Apriori dalam analisis data  penjualan  barang.  Implikasi  akademisnya termasuk  kontribusi  terhadap  literatur  tentang algoritma  asosiasi,  khususnya  dalam  skala  besar  dan dalam  lingkungan  bisnis  yang  dinamis.  Selain  itu, hasil  penelitian  ini  memiliki  dampak  praktis  yang substansial.  Perusahaan  dapat  memanfaatkan  temuan ini  untuk  mengoptimalkan  strategi  pemasaran mereka,  meningkatkan  rekomendasi  produk  kepada
pelanggan,  dan  mengelola  persediaan  dengan  lebih efisien.  Hasil  ini  juga  dapat  memberikan  dorongan bagi  penelitian  lanjutan  dalam  pengembangan  teknik analisis data  yang  lebih canggih serta pengaplikasian algoritma  asosiasi  dalam  berbagai  konteks  bisnis. Dengan  demikian,  implikasi  dari  hasil  penelitian  ini adalah  peningkatan  pemahaman  tentang  peran Informatika  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas  pengambilan  keputusan  strategis  di  era digital.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam database.  Dalam  konteks  ini,  teknik,  metode,  atau algoritma  yang  digunakan  dalam Data  mining mencakup beragam pendekatan yang dapat diadaptasi sesuai  dengan  sasaran  yang  ingin  dicapai  dan  proses KDD  ( Knowledge  Discovery  in  Databases )  secara keseluruhan.  Pentingnya  pemilihan  metode  atau algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung  pada  tujuan spesifik  analisis  serta  pada  tahapan  keseluruhan proses  penemuan  pengetahuan  dari  data  tersebut. Dengan  demikian, Data  mining bukan  hanya  tentang mengekstrak  pola,  tetapi  juga  melibatkan  pemilihan metode  yang  paling  sesuai  untuk  merinci  informasi yang  bermanfaat  dan  relevan  sesuai  dengan  konteks yang diinginkan. [3]

## 2.2. Aturan Asosiasi
Aturan  Asosiasi,  yang  juga  dikenal  sebagai Association rules , merupakan salah satu teknik dalam data  mining  yang  memiliki  kegunaan  khusus  dalam mengidentifikasi aturan asosiatif terkait dengan suatu set  barang.  Proses  pembentukan  aturan  asosiasi  ini melibatkan  analisis  pola  data  yang  sering  muncul, yang  dikenal  sebagai Frequent  patterns ,  dengan memanfaatkan  parameter Support dan Confidence . Support mencerminkan  seberapa  sering  suatu  item muncul dalam suatu basis data, sementara Confidence menunjukkan  seberapa  sering  pernyataan  atau asosiasi  tersebut  benar.  Dengan  menggunakan pendekatan ini, aturan asosiasi dapat dihasilkan untuk mengidentifikasi  hubungan  yang  signifikan  dan penting  antar  barang  atau  elemen  dalam  suatu konteks  data  tertentu.  [5] Support dapat  dinyatakan sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = Total Transaksi X dan Y Total Transaksi [6]
Untuk mencari nilai Confidence dapat menggunakan rumus sebagai berikut
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑋 𝑑𝑎𝑛 𝑌 Total Transaksi X 𝑋 100 [6]
2.3. Algortitma Apriori
Analisis  asosiasi,  atau association  rule  mining , adalah  suatu  teknik  dalam  bidang data  mining yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  aturan  kombinasi
item. Salah satu tahap penting dalam analisis asosiasi yang  mendapat  perhatian  besar  dari  peneliti  adalah analisis  pola  frekuensi  tinggi  ( frequent  pattern mining ). Support merupakan  nilai  penunjang  atau persentase  kemunculan  suatu  kombinasi  item  dalam database , sementara confidence adalah nilai kepastian yang  mengindikasikan  seberapa  kuat  hubungan  antar item  dalam  suatu  aturan  apriori.  Setelah  pola frekuensi tinggi ditemukan, confidence dapat dihitung untuk menentukan kepastian dari hubungan tersebut.
Ketika mengevaluasi keberhasilan suatu asosiasi,  dua  parameter  kritis  yang  digunakan  adalah support dan confidence . Support mencerminkan presentase  kemunculan  suatu  kombinasi  item  dalam database , sedangkan confidence menunjukkan seberapa  kuat  hubungan  antar  item  dalam  aturan asosiasi.  Dengan  mengukur  kedua  parameter  ini, dapat ditentukan sejauh mana suatu asosiasi dianggap signifikan  atau  tidak.  Dengan  demikian,  metodologi dasar  analisis  asosiasi  melibatkan  pencarian  pola frekuensi tinggi, pengukuran support , dan perhitungan confidence untuk mengevaluasi kekuatan hubungan  antar  item  dalam  aturan  asosiasi  yang dihasilkan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  pengembangan data  mining yang diterapkan  untuk  menganalisis  data  melibatkan langkah-langkah  pada  proses  tahapan knowledge discovery in  databases (KDD). Proses  ini terdiri  dari beberapa  tahapan,  yakni  Data,  Seleksi  data, Prepocessing ,  Transformasi, Data  Mining ,  dan Evaluasi. [7]

## Gambar 1. Tahapan KDD
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini diperoleh dari Kaggle, sebuah platform terkemuka dalam  komunitas data  science yang  menyediakan akses  kepada  peneliti,  ilmuwan  data,  dan  praktisi  di berbagai  bidang.  Data  yang  digunakan  yakni  data transaksi  penjualan,  Dari  data  yang  sudah  ada dilanjutkan  dengan  proses  preparasi  data  melalui tahapan  data selection ,  data cleaning ,  dan  data transformation.

## 3.1. Seleksi Data
Pemilihan data (seleksi data) adalah proses yang melibatkan  penentuan dataset atau subset dari  data yang relevan dan signifikan untuk tujuan analisis atau penelitian tertentu. Pada tahap ini, peneliti atau analis
data  memutuskan  data  mana  yang  akan  digunakan atau diabaikan berdasarkan kriteria tertentu.

## 3.1.1. Prepocessing Data
Proses  pembersihan  data  ( data  cleaning ) adalah  tahap  di  mana  dilakukan  upaya  untuk menghapus noise serta data yang tidak konsisten atau tidak  relevan.  Data  yang  diperoleh  dari  basis  data suatu perusahaan sering mengandung ketidaksempurnaan,  seperti  data  yang  hilang,  tidak valid,  atau  kesalahan  pengetikan.  Selain  itu,  terdapat juga  atribut-atribut  data  yang  tidak  relevan  dengan hipotesis data mining yang sedang diterapkan. [8]
3.1.2. Transformasi Data Transformasi Data adalah proses
penggabungan  data  dimana  data  diiubah  sesuai dengan kebutuhan data mining .[9] Lakukan transformasi data seperti normalisasi atau pengkodean
variabel kategoris untuk
mempersiapkannya untuk algoritme pemodelan.

## 3.1.3. Data Mining
Pada  penelitian  ini,  metode  pemrosesan  data diterapkan  melalui  teknik data  mining . Data  mining merupakan  rangkaian  langkah  untuk  menemukan nilai  tambah  berupa  pengetahuan  yang  sebelumnya tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu  himpunan data.  Proses  ini  memanfaatkan  teknik  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk  mengekstraksi  serta  mengidentifikasi informasi  yang  berguna  dan  pengetahuan  terkait dari berbagai basis data yang besar. [10]
3.1.4. Evaluasi Model
Evaluasi  pola  akan  dilakukan menggunakan lift  ratio untuk  menilai  sejauh  mana  pentingnya aturan  yang  dihasilkan  oleh  program.  Nilai lift  ratio ini  akan  memberikan  indikasi  kevalidan  informasi terkait apakah pembelian barang X bersamaan dengan barang Y. Informasi ini diperoleh melalui perhitungan support dan confidence dari  aturan  yang dihasilkan.  Rumus  menentukan lift  ratio dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = Support (X∩Y)
Support X∗Support Y [10]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  yang  digunakan  adalah  teknik KDD yaitu Knowledge Discovery in Database , untuk tahapan  dari  KDD  ini  ada  beberapa  tahapan  seperti yang ada dibawah ini:

## 4.1. Data
Data  yang  didapatkan  berbentuk  format  excel csv  yang  bernama  bread  basked.csv  yang  diperoleh dari  sumber dataset kaggle,  data  yang  berisi berjumlah 20507 transaksi terdiri dari 5 atribut seperti yang ada di gambar 2
Gambar 2. Data dan Atribut
Agar dataset bisa  diakses  di software  google collaborator , maka perlu dilakukan import data bread basket.csv dengan perintah df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/DATASET/bre ad basket.csv") seperti yang ada pada gambar 3

## Gambar 3. Import Data

## 4.2. Selection
Setelah  data  diimport  dilakukan  seleksi  data dimana  data  yang  diseleksi  adalah  data  yang digunakan  untuk  pengolahan data  mining sesuai dengan  analisis  data,  proses  yang  dilakukan  meliputi penghapusan atribut data yang tidak digunakan dalam proses  analisis  data  mining  dengan  perintah python seperti digambar 4
Gambar 4. Seleksi Data

## 4.3. Prepocessing
Proses cleaning data atau pembersihan data yang missing  atau  memiliki  nilai  yang  tidak  konsisten, pada  proses  ini  dilakukan  analisa  terlebih  dahulu apakah  atribut  data  memiliki  nilai missing ,  Tujuan dari preprocessing adalah  untuk  membersihkan, mengubah,  dan  mempersiapkan  data  mentah  agar sesuai untuk analisis  lebih  lanjut. Adapun cara untuk membersihkan  data  yang  memiliki  nilai missing dengan  menggunakan software  python atau  perintah python yang  diterapkan  dalam software tersebut, berikut contoh perintah dari python untuk prepocesing data
Gambar 5. Prepocessing Data
Setelah data dilakukan pembersihan selanjutnya data  perlu  ditransofrmasikan  agar  terbaca  oleh software  untuk  pengolahan data  mining yang  akan dilakukan  menggunakan aturan asosiasi rules dengan algoritma  apriori  untuk  menemukan  pola  pembelian pelanggan

## 4.4. Transformasi Data
Dari  data  yang  diperoleh  setelah  melewati proses seleksi data dan preprocessing data selanjutnya  data  ditransformasikan  sesuai  dengan analisis  data,  Transformasi  ini  dapat  melibatkan pengubahan  skala,  pengkodean,  normalisasi,  atau perubahan  struktur  data  agar  lebih  sesuai  untuk analisis  atau  pemodelan.  Data  akan  diubah  label encoding yaitu  Menggantikan  nilai-nilai  kategori dengan  nilai-nilai numerik .  ketika  label encoding menunjukan  angka  0  maka  tidak  ada  transaksi didalam  namun  label encoding menunjukan  nilai  1 maka ada transaksi didalamnya.
Sebelum  data  diubah  menjadi  data  label encoding terlebih dahulu dilakukan penjumlahan data transaksi penjualan dalam kombinasi atribut transaction dan item menggunakan perintah python.
Gambar 6. Membuat table baru count
Adapun  untuk  perhitungan  menu  lainnya dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dan  diperoleh informasi confidence menggunakan  perintah python. Setelah  itu  baru  data  diubah  menjadi  label encoding menggunakan perintah python seperti digambar 7
Gambar 7. Transformasi Data

## 4.5. Data Mining
Data  mining  adalah  bagian  dari  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  yang melibatkan  analisis  data  dalam  jumlah  besar.  Proses data  mining  menggunakan  berbagai  metode  untuk
menggali informasi dari data dan menemukan model- model  baru  yang  tersembunyi  di  dalamnya.  Model- model  baru  ini  berguna  untuk  memahami  informasi yang  terkandung  dalam  dataset  yang  besar  tersebut. Penerapan  data  mining  dapat  diterapkan  dalam berbagai  disiplin  ilmu  yang  melibatkan  pengolahan data,  seperti  statistika,  kesehatan,  basis  data,  dan bidang lainnya.
Peneliti  menggunakan  metode  algoritma  data mining,  khususnya  Apriori,  untuk  mengolah  data dalam  rangka  mendapatkan  hasil  yang  dapat dijadikan rekomendasi dalam konteks bisnis penjualan,  Pemilihan  algoritma  Apriori  didasarkan pada kemampuannya untuk menentukan produk yang sering  terjual  dan  memberikan  rekomendasi  untuk produk-produk yang saling terkait dan mungkin akan dibeli  oleh  pelanggan.  Proses  analisis  asosiasi  terdiri dari dua tahap utama,  yaitu a) analisis pola  frekuensi tertinggi  dengan  mencari  kombinasi  item  yang memenuhi  syarat  minimum  skor support ,  dan  b) pembentukan  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence .

## 4.5.1. Analisis Frekuensi Tertinggi
Tahapan  ini  merupakan  langkah  awal  dalam pengelolaan  data  transaksi  menggunakan  Algoritma Apriori.  Pada  tahapan  ini,  terdapat  parameter  khusus yang  digunakan  untuk  menentukan  kriteria  batasan analisis,  yaitu  nilai  minimum support .  Rentang  nilai minimum support berkisar  antara  0  hingga  1,  dan dalam  penelitian  ini,  nilai  minimum support telah ditetapkan  sebesar  0,03  atau  3%.  Penentuan  nilai minimum support dilakukan agar fokus analisis dapat diarahkan  kepada  pola  yang  memiliki  dampak signifikan.  Nilai support yang  memenuhi  batas minimum digabungkan dengan itemset lain, dan nilai support dihitung  ulang  hingga  tidak  ada  lagi kombinasi itemset yang dapat terbentuk. Itemset yang tidak  memenuhi  nilai  minimum support akan dieliminasi  dan  tidak  digunakan  pada  tahapan selanjutnya  untuk  mencari  nilai confidence dan  nilai lift  ratio.  Berikut  adalah  hasil  nilai  support  untuk kombinasi  1- Itemset menggunakan  perintah python pada gambar 8
Gambar 8. frequent 1-Itemset
Selanjutnya  dari  hasil  perintah python kita  buatkan hasil mencari frequent 1-Itemset menjadi tabel sesuai dengan hasil yang didapatkan pada Tabel 1
Tabel 1. Support 1-itemset Transaction Itemsets Support 0 (alfajores) 0.036344 1 (bread) 0.327205 2 (brownie) 0.040042 3 (cake) 0.103856 4 (coffee) 0.478394 5 (cookies) 0.054411 6 (farm house) 0.039197 7 (hot chocolate) 0.058320 8 (juice) 0.038563 9 (medialuna) 0.061807 10 (muffin) 0.038457 11 (pastry) 0.086107 12 (sandwich) 0.071844 13 (scone) 0.034548 14 (soup) 0.034443 15 (tea) 0.142631 16 (toast) 0.033597
Tabel  1  menunjukkan  pola  kombinasi  1- Itemset yang  memenuhi  nilai  minimum support .  Contohnya adalah  " coffee "  dengan  nilai support sebesar 0.478394,  yang  menjadi  pola  frekuensi  tinggi  dalam pembentukan kombinasi 1- Itemset . Proses
perhitungan  untuk  menu  lain  dilakukan  dengan metode yang serupa, dan diperoleh informasi support untuk 2- Itemset menggunakan persamaan 2.
Sementara  itu,  perhitungan  untuk  menu  lainnya juga  dilakukan  dengan  pendekatan  yang  sama,  dan hasilnya  memberikan  informasi support untuk  2- Itemset menggunakan  perintah python pada  gambar 4.8.
Gambar 9. Frequent 2-Itemset
Selanjutnya  dari  hasil  perintah python kita buatkan  hasil  mencari frequent  2-Itemset menjadi tabel sesuai dengan hasil yang didapatkan pada Tabel 2. Tabel 2. Support 2-Itemset Transaction Itemsets Support 0 (coffee, bread) 0.090016 1 (cake, coffee) 0.054728 2 (coffee, medialuna) 0.035182 3 (pastry, coffee) 0.047544 4 (sandwich, coffee) 0.038246 5 (tea, coffee) 0.049868
Tabel  2  menampilkan  enam  pola  kombinasi  2- Itemset yang  memenuhi  nilai  minimum support . Salah  satu  contohnya  adalah  kombinasi  ( coffee, bread )  dengan  nilai support sebesar  0,090016,  yang menjadi  pola  frekuensi  tinggi  dalam  pembentukan Kombinasi  2- Itemset .  Proses  perhitungan  untuk kombinasi  menu  lainnya  dilakukan  dengan  metode yang  serupa,  dan  diperoleh  informasi support untuk 3- Itemset menggunakan  persamaan  3  menggunakan perintah python pada gambar 10.
Gambar 10. Frequent 3-Itemset
Selanjutnya  dari  hasil  perintah  python  kita buatkan  hasil  mencari frequent  3-Itemset menjadi tabel sesuai dengan hasil yang didapatkan pada Tabel 3
Tabel 3. Support 3-Itemset Transaction Itemsets Support 0 Tidak ada data yang memenuhi min support Tidak ada kombinasi yang memenuhi nilai min support
Tabel  3  tidak  menunjukkan  adanya  pola kombinasi 3- Itemset karena tidak ada yang memenuhi nilai  minimum support .  Oleh  karena  itu,  hanya  pola kombinasi  2- Itemset yang  memenuhi  kriteria  nilai minimum support untuk membentuk aturan asosiasi.

## 4.5.2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  menemukan  semua  pola  frekuensi tinggi,  langkah  berikutnya  adalah  mencari  aturan asosiasi  yang  memenuhi  persyaratan  nilai  minimum confidence ,  yang  telah  ditetapkan  pada  0,5  atau  50% dari  kombinasi  2- Itemset yang  telah  diidentifikasi sebelumnya.  Pemilihan  nilai  minimum confidence dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  aturan  asosiasi yang  terbentuk  memiliki  tingkat  kepercayaan  yang memadai. Jika nilai confidence yang dihasilkan tidak mencapai  nilai  minimum  yang  ditetapkan,  aturan tersebut  akan  dihilangkan  atau  dieliminasi.  Dalam beberapa  kasus,  mungkin  terjadi  perubahan  posisi item pada beberapa kombinasi, yang disebabkan oleh fakta  bahwa  aturan  asosiasi  yang  salah  satunya  lebih umum  dalam dataset umumnya  akan  memiliki  nilai support yang  lebih  tinggi.  Adapun  cara  untuk menentukan nilai minimum confidence menggunakan perintah python pada gambar 4
Gambar 11. Mencari nilai min confidence
Selanjutnya  dari  hasil  perintah python kita buatkan  hasil  mencari  minimum confidence pada frequent 2-Itemset yang sudah dicari nilai support nya menjadi  tabel  sesuai  dengan  hasil  yang  didapatkan pada Tabel 4. Tabel 4. Confidence No Item 1 Item 2 Confidence Persentase 1 (medialuna) (coffee) 0.569231 57% 2 (pastry) (coffee) 0.552147 55% 3 (sandwich) (coffee) 0.532353 53% 4 (cake) (coffee) 0.526958 53%
Tabel 4  menunjukkan  lima aturan asosiasi  yang memenuhi  nilai  minimum confidence ,  salah  satunya adalah  ( medialuna,  Coffee )  dengan  nilai confidence sebesar  0.569231,  menjadi  aturan  asosiasi  dengan tingkat  kepercayaan  tertinggi.  Langkah  terakhir adalah  mencari  nilai lift  ratio ,  di  mana  pengujian menggunakan lift  ratio dilakukan  untuk  memperkuat kekuatan  aturan  asosiasi  tersebut.  Jika  nilai lift  ratio sama  dengan  atau  lebih  besar  dari  1,  hal  itu menandakan  bahwa  aturan  asosiasi  tersebut  kuat. Sebaliknya,  jika  nilai lift  ratio kurang  dari  1, menunjukkan  adanya  ketergantungan  antara  dua itemset  atau  antara  item.  Dalam  konteks  analisis asosiasi,  ini  mengindikasikan  bahwa  kedua  item cenderung  muncul  bersamaan  lebih  jarang.  Penting untuk  dicatat  bahwa  interpretasi  nilai lift  ratio tidak dapat  dipahami  secara  terpisah  dan  harus  dilihat bersama-sama  dengan  nilai support dan  nilai confidence .  Berikut  hasil  nilai  kombinasi  itemset yang  memenuhi  syarat  min lift  ratio menggunakan perintah python pada gambar 12.
Gambar 12. Mencari min lift ratio
Selanjutnya  dari  hasil  perintah python kita buatkan  hasil  mencari  minimum lift  ratio pada frequent 2 - Itemset yang sudah  memenuhi  syarat nilai support  dan confidence nya  menjadi  tabel  sesuai dengan hasil yang didapatkan pada Tabel 5
Tabel 5. Lift Ratio No Item 1 Item 2 Support Confidence Lift 1 (medialuna) (coffee) 0.035182 0.569231 1.189878 2 (pastry) (coffee) 0.047544 0.552147 1.154168 3 (sandwich) (coffee) 0.038246 0.532353 1.112792 4 (cake) (coffee) 0.054728 0.526958 1.101515

## 4.6. Evaluasi
Dari  hasil  pengelolaan  dan  pengujian  data transaksi,  salah  satu  contoh  kombinasi itemset yang memiliki  nilai support dan  nilai confidence adalah (medialuna,  Coffee).  Kombinasi  ini  memiliki  nilai support sebesar  0,035182  atau  3,5%,  yang  berarti bahwa  3,5%  dari  seluruh  transaksi  mengandung kedua  item  tersebut.  Selain  itu,  nilai confidence -nya sebesar 0,569231 atau 57%, menunjukkan bahwa dari transaksi  yang  mengandung  kedua  item,  sebanyak 57%  juga  mengandung  medialuna.  Tabel  4.6 memperlihatkan  hasil  penarikan  kesimpulan,  yang mencakup  kombinasi  2 itemset beserta  nilai support , confidence , dan lift ratio setiap kombinasi menu.
Tabel 6. Evaluasi Item 1 Item 2 Algoritma Apriori Lift Support  Confidence (medialuna) (coffee)  1.189878  0.035182 0.569231 (pastry) (coffee)  1.154168  0.047544 0.552147 (sandwich) (coffee)  1.112792  0.038246 0.532353 (cake) (coffee)  1.101515  0.054728 0.526958
5. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil analisis menggunakan algoritma Apriori pada data transaksi, ditemukan pola pembelian  yang  signifikan  antara  dua  produk,  yaitu medialuna  dan  kopi.  Kombinasi  kedua  item  ini muncul dalam 3,5% dari total transaksi, menunjukkan bahwa  pelanggan  memiliki  kecenderungan  untuk membeli  kedua  produk  tersebut  secara  bersamaan. Dengan  nilai confidence sebesar  57%,  dapat disimpulkan bahwa kemungkinan besar, jika pelanggan  membeli  medialuna,  mereka  juga  akan membeli  kopi  dalam  satu  transaksi.  Hasil  ini memberikan wawasan yang berharga terkait preferensi  pelanggan  dan  interaksi  antara  produk, yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  meningkatkan strategi  penjualan  dan  pemasaran.  Penggunaan parameter  aturan  asosiasi,  seperti  nilai  minimum support sebesar  3%,  nilai confidence sebesar  50%, dan lift  ratio 1,  memberikan  pedoman  dalam mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  relevan. Informasi  ini  dapat  digunakan  oleh  bisnis  untuk mengoptimalkan  penempatan  produk,  merancang promosi  khusus,  dan meningkatkan  kepuasan pelanggan, sehingga mendukung pengambilan keputusan  yang  lebih  cerdas  dalam  ranah  penjualan dan  pemasaran.  Dari  evaluasi  penerapan  algoritma Apriori,  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis matriks support , confidence ,  dan lift  ratio membantu mengidentifikasi aturan asosiasi yang kuat dalam data transaksi.  Nilai-nilai support dan confidence yang tinggi  mempersempit  jumlah  aturan  yang  dihasilkan,
menunjukkan  relevansi  dan  keakuratan  aturan tersebut.  Pencarian  kombinasi  itemset  dengan  nilai minimum support 0,03  menghasilkan  4  aturan asosiasi  dengan  minimum confidence 0,5.  Evaluasi menggunakan lift  ratio mengonfirmasi  keterkaitan kuat  antar  aturan,  dengan  nilai lift  ratio melebihi  1. Kesimpulannya,  algoritma  Apriori  efektif  dalam mengidentifikasi  pola  pembelian  yang  signifikan, memberikan  landasan  penting  untuk  merancang strategi  penjualan  yang  lebih  baik  dan  memahami preferensi pelanggan secara lebih mendalam.
Saran  untuk  peningkatan  strategi  penjualan melibatkan  implementasi bundling produk  dan penyesuaian  penempatan  di  toko.  Disarankan  untuk terus  memonitor  tren  pembelian  pelanggan  dan menyesuaikan  paket  promosi  secara  berkala  untuk menjaga  daya  tariknya.  Selain itu, menjaga ketersediaan  produk  yang  berkolerasi  kuat  di  dekat satu  sama  lain  di  toko  dapat  meningkatkan kemungkinan cross-selling . Dengan mempertahankan responsif  terhadap  perubahan  preferensi  pelanggan, bisnis dapat terus memperkuat strategi penjualan  dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Studi  kasus  pada  cabang  atau  outlet  tertentu dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  spesifik, sementara  evaluasi  dampak  dari  strategi  penjualan yang  diusulkan  menjadi  fokus  utama  penelitian. Kolaborasi  lebih  lanjut  dengan  pemilik  toko  dapat memberikan perspektif praktis yang berguna. Dengan pendekatan  ini,  penelitian  berikutnya  diharapkan dapat memberikan kontribusi yang lebih komprehensif  terhadap  pemahaman  pola  pembelian pelanggan dan pengembangan strategi penjualan yang lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Novianti  and  E.  Elisa,  “Penentuan  Aturan Asosiasi  Pola  Pembelian  Pada  Minimarket Dengan  Algoritma Apriori,” Build.  Informatics, Technol. Sci. , 2020.
[2]  R.  Febrian,  F.  Dzulfaqor,  and  M.  N.  Lestari, “Analisis  pola  pembelian  obat  di  apotek  uii farma  menggunakan  metode  algoritma  apriori,” Semnasteknomedia ,  2018,  [Online].  Available: http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnastekno media/article/view/2056
[3]  T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda,  and  O.  Nurdiawan,  “Analisis  Data Transaksi  Terhadap  Pola  Pembelian  Konsumen Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics , vol.
6, no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.51211/itbi.v6i1.1688.
[4]  D.  Maulana  and  M.  Kiptiyah,  “Analisa Pembelian  Konsumen  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori Pada Galeri Elzatta Cikarang,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 10, pp. 18–26, 2019.
[5]  I. Qoniah and A. T. Priandika, “Analisis Market Basket  Untuk  Menentukan  Asossiasi  Rule
Dengan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Tb. Menara),” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf. ,  2020, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminfor masi/article/view/368
[6]  V.  C.  Nisa  and  F.  N.  Khasanah,  “Algoritma Apriori  Dalam  Identifikasi  Pola  Pembelian
Konsumen Pada Produk Minuman,” INFORMAL  Informatics  J. ,  2023,  [Online]. Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/INFORMAL/ article/view/41514
[7]  A. Musaddad, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari, “Penerapan  Association  Rule  Menggunakan Frequent  Pattern  Growth  Untuk    Rekomendasi Produk  Jersey  Sepakbola,” J.  Comput.  Syst. informatics , 2022, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josyc/article/view/1390
[8]  Y.  Apridonal  M,  W.  Choiriah,  and  A.  Akmal,
“Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Assiciation  Rule  Dengan  Algoritma  Apriori Untuk Analisa  Pola  Penjualan  Barang,”
JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.  5,  no.  2,  pp.  193–198,  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.362.
[9]  D.  Maulana  and  M.  Kiptiyah,  “Analisa Pembelian  Konsumen  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori Pada Galeri Elzatta Cikarang,” J. SIGMA , 2019, [Online]. Available: https://www.jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/ sigma/article/view/539
[10]  N.  Hadinata,  “Analisis  Pola  Pembelian  Produk Makanan  Ringan  Menggunakan  Algoritma Apriori,” J.  SISFOKOM  (Sistem  Inf.  dan Komputer),
2020, [Online]. Available: http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/sisfokom /article/view/623