PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI KEBIASAAN KONSUMEN DAN PREDIKSI STOK PRODUK (STUDI KASUS TOKO ELEKTRONIK WK)
Okta Pratama, Jajam Haerul Jaman
Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H. S. Ronggowaluyo Telukjambe Timur - Karawang 41361 oktapratama772@gmail.com

## ABSTRAK
Toko Elektronik WK merupakan toko yang menjual barang elektronik khususnya barang-barang elektronik sound system. Selama beroperasi Toko Elektronik WK  memiliki data historis penjualan produk yang ditawarkan. Namun belum dilakukan pemanfaatan secara optimal terhadap data – data tersebut. Sebab data historis penjualan produk  memuat  item  –  item  penjualan  selama  30  hari  penggunaan  algoritma  apriori  dipilih  karena  dapat menemukan  aturan  asosiasi  yang  terdapat  dalam  data  transaksi,  sehingga  memberikan wawasan berharga bagi keputusan  bisnis.  Penerapan  algoritma  apriori  untuk  mengungkap  pola  –  pola  tersembunyi  diharapkan  dapat menjadi solusi bagi Toko Elektronik WK untuk membangun rekomendasi produk dan prediksi persediaan produk yang lebih optimal.  Keluaran dari penelitian ini mengungkap 16 aturan asosiasi yang memenuhi minimum support dan confidence yang  telah  ditetapkan.  Dapat  dilihat  pada  aturan  asosiasi  yang  ditemukan  pada  aturan  ke  satu sampai  tujuh  yaitu  memiliki  confidence  1.0  yang  menandakan  contoh  pada  aturan  ke  satu  ketika  konsumen membeli Amplifier Mini maka kemungkinan konsumen membeli Amplifier juga adalah 100%. Kemudian untuk evaluasi aturan yang telah diungkap dapat dilihat pada lift ratio yang memiliki nilai 1.0 yang menandakan aturan asosiasi yang ditemukan memiliki korelasi yang positif. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas pelayanan, rekomendasi produk yang tepat sasaran, dan efisiensi biaya operasional.
Kata kunci : Apriori, Phyton, associate,rules, data mining

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kesehariannya  manusia  tidak  lepas  dari penggunaan  barang  elektronik.  Barang  elektronik memudahkan  berbagai  macam  kegitatan  sehari-hari manusia. Dari hal tersebut muncul peluang besar pada usaha yang berkaitan dengan barang elektronik. Salah satunya  adalah  Toko  Elektronik  WK  yang  menjual barang elektronik khususnya barang-barang elektronik sound  system. Banyaknya  pelaku  usaha  yang  juga menjalankan  bisnis  di  bidang  elektronik  diperlukan adanya sebuah strategi untuk bersaing dengan pelaku usaha lain.
Selama  beroperasi  Toko  Elektronik  WK memiliki  data  historis  penjualan  produk  yang ditawarkan.  Namun  belum  dilakukan  pemanfaatan secara optimal terhadap data – data tersebut. Dari data tersebut bisa dimanfaatkan untuk menggali informasi yang  dapat  meningkatkan  kinerja  toko  dan  kepuasan pelanggan  dalam  pembelian  barang  elektronik  yang dibutuhkan.
Pemanfaatan  data  mining  selaku  perlengkapan analisis jadi sangat bernilai di era data dan teknologi yang  terus  menjadi  mutakhir  guna  memahami  sikap konsumen serta meningkatkan daya guna manajemen inventaris  produk  [1].  Membuat  evaluasi  yang  lebih terdidik  serta  berbasis  kenyataan  di  bermacam  zona bisnis  dimungkinkan  oleh  penambangan  data,  yang memungkinkan  kita  mengungkap  pola  tersembunyi dari kumpulan data yang besar serta rumit.
Kita bisa menentukan tren pembelian pelanggan dengan melihat informasi transaksi. Dengan
memanfaatkan  informasi  ini,  pelaku  usaha  dapat mengenal  preferensi  serta  sikap  konsumen  guna menghasilkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  efisien serta terfokus [2]. Pemanfaatan data historis penjualan mengakibatkan lebih sedikit kemungkinan kekurangan inventaris  dan  pengeluaran  penyimpanan  yang  tidak perlu,  ini  akan  menunjang  toko  dalam  mengelola inventaris mereka secara lebih efisien.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yakni  memanfaatkan data  mining  dengan  menggunakan  algoritma  apriori yang diharapkan dapat membangun rekomendasi dan memperkirakan persediaan produk di Toko Elektronik WK  dengan  mengenali  pola  dalam  aktivitas konsumen.  Penelitian  ini  akan  membantu  toko mengelola  inventaris  produk  secara  lebih  efisien dengan  menawarkan  pengetahuan  yang  berguna tentang  pola  kebiasaan  pembelian  konsumen  melalui analisis riwayat transaksi serta data inventaris.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terkait
Algoritma  apriori  telah  menjadi  fokus  dari berbagai  penelitian,  banyak  di  antaranya  telah diterbitkan  dalam  jurnal-jurnal  ilmiah.  Hal  ini dikarenakan  algoritma  ini  memiliki  beragam  aplikasi yang  luas  dan  telah  berhasil  mengolah  data  dalam skala besar. Penggunaan metode apriori bahkan telah menjadi  hal  umum  dalam  kehidupan  sehari-hari, seperti  saat  menyajikan  rekomendasi  produk  di platform pasar  online,  mengenali  pola  kebiasaan konsumen dan sebagainya dalam sektor bisnis.
Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang selaras  sebagai  bahan  referensi  untuk  penelitian  kali ini.  Seperti  penelitan  Dewi  Anggraini,  dkk  dalam penelitiannya yang berjudul “Implementasi Algoritma Apriori  Dalam  Menentukan  Penjualan  Mobil  Yang Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong” yaitu mengungkap informasi tersembunyi dari data transaksi selama 1 tahun dengan analisis data menggunakan data mining  dan  memanfaatkan  algoritma  apriori  untuk memperoleh  kombinasi  –  kombinasi  sebagai  tolak ukur mobil honda mana yang paling banyak diminati konsumen [3].
Esha  Alma’arif,  dkk  dengan  risetnya  yang bertajuk  “Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi  Produk  pada  Toko  Online”  yaitu menerapkan  algoritma  apriori  untuk  mengungkap frekuensi  barang  tertinggi  yang  dibeli  konsumen secara  bersamaan.  Pada  penelitian  nilai  minimum support  digunakan  untuk  menyaring  kombinasi  yang jarang  tampak.  Kemudian  nilai  confidence  sebagai tolak  ukur  hubungan  antar  produk.  Mengetahui strategi memasarkan produk yang terbaik merupakan tujuan dari penelitian ini [4].
Ramadhani Saputra, dan Alexandar J.P.Sibarani dengan  penelitian  yang  bertajuk  “Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat”  penelitian  ini menghadapi masalah yaitu kehabisan stok pada obat – obat  tertentu  saat  konsumen  membutuhkan  obat tersebut. Solusi dalam penelitia ini adalah implementasi  algoritma  apriori  untuk  mengungkap obat mana yang sering dibeli konsumen dan kombinasi obat  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh konsumen. Hasil dari penelitian ini merupakan sebuah aplikasi  yang  dikhususkan  untuk  mengolah  data transaksi obat guna mengoptimalisasi stok obat [5].

## 2.2. Data Mining
Ekstraksi pengetahuan atau informasi yang dapat digunakan  dari  volume  data  yang  luas,  rumit,  dan bervariasi  dikenal  sebagai  penambangan  data. Menemukan  pola  tersembunyi,  korelasi,  tren,  dan wawasan  lain  yang  sulit  ditemukan  melalui  analisis standar adalah tujuan dari data mining [6].
Metode penambangan data yang sering digunakan meliputi:
Memanfaatkan teknik pengelompokan, seseorang  dapat  mengklasifikasikan  objek  data  ke dalam  kelompok  berdasarkan  properti  bersama mereka.  Pola  yang  mungkin  tidak  terlihat  pada pandangan pertama dapat ditemukan melalui pengelompokan [7].
Klasifikasi  (Klasifikasi):  Teknik  ini  bertujuan untuk mengkategorikan objek data ke dalam kelas atau kategori yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan  properti  yang  sudah  ada.  Dengan melakukan  ini,  dimungkinkan  untuk  menggunakan data rahasia untuk mengantisipasi hasil model [8].
Dalam data transaksi, asosiasi atau korelasi antar objek  ditemukan  dengan  menggunakan  teknik
Penambangan  Aturan  Asosiasi  (Association  Rule Mining),  seperti  antara  produk  yang  biasa  dibeli pelanggan secara bersamaan.
Menggunakan analisis regresi (Analisis Regresi): Prediksi berdasarkan metode ini dimungkinkan karena memodelkan hubungan antara variabel dependen dan independent [6].

## 2.3. Algoritma Apriori
Secara  ringkas  algoritma  apriori  dapat  diartikan sebagai  metode  mengungkap  informasi  dari  data dalam  skala  besar  yang  digunakan  untuk  mencari aturan asosiasi [9]. Aturan asosiasi adalah aturan yang terbentuk  dari  hubungan  antara  beberapa  atribut  atau item dalam data.
𝑆𝑢𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Persamaan  (1)  merupakan  rumus  menentukan support.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴 ∩ 𝐵)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
Persamaan  (2)  merupakan  rumus  menetukan support 2 item.
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴, 𝐵)   = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 (3)
Persamaan  (3)  merupakan  rumus  mencari confidence.
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴, 𝐵, 𝐶)   =
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵,𝐶 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 (4)
Lift  Ratio adalah  suatu  pengukuran  untuk menguji  aturan  yang  ditemukan  valid  atau  tidak  dan mengevaluasi kekuatan aturan asosiasi yang ditemukan [10].
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡(𝐴,𝐵) 𝐵𝐶(𝐴,𝐵) (5)
𝐵𝐶(𝐴𝐵)   = 𝑁 𝑐 𝑁 (6)

## 3. METODE PENELITIAN
Penerapan  algoritma  apriori  membutuhkan langkah – langkah yang terstruktur guna menghasilkan pengolahan  data  yang  optimal  dan  efisien.  Proses penerapan  algoritma  apriori  menggunakan tools google  colabs dengan  bahasa  python.  Dibawah  ini merupakan tahapan – tahapan yang dilalui :

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  meminta izin  kepada  pelaku  usaha  untuk  mengambil  data transaksi  penjualan  selama  30  hari.  Toko  Elektronik WK adalah tempat pengumpulan data.

## 3.2. Data Preprocessing
Pada  tahap  ini  data  yang  didapatkan  dilakukan proses  pembersihan  untuk  membersihkan  data  yang tidak  relevan  digunakan  seperti  tanggal  transaksi. Kemudian  dilakukan  perubahan  format  data  menjadi biner  guna  pengolahan  data  menggunakan  algoritma apriori.

## 3.3. Pemodelan Algoritma Apriori
Setelah  data  disiapkan  sesuai  kebutuhan  dari algoritma apriori langkah selanjutnya adalah melakukan  penulisan  kode  untuk  membuat  model apriori. Setelah model berhasil diterapkan selanjutnya menentukan minimum  support untuk  mengungkap item  mana  yang  memenuhi  syarat minimum  support. Pembentukan  item  lanjut ke  kombinasi  dua  item  dan seterusnya  sampai  tidak  ada  kombinasi  yang memenuhi minimum support.

## 3.4. Pembentukan Association Rule
Setelah  pemodelan  algoritma  apriori  diterapkan berikutnya adalah penulisan kode untuk memunculkan aturan asosiasi. Sebelum aturan asosiasi dimunculkan tentukan  terlebih  dahulu minimum  support dan confidence untuk menyaring aturan asosiasi yang kuat dan mengeliminasi aturan asosiasi yang tidak kuat.

## 3.5. Uji Lift Ratio Pada Aturan
Setelah  aturan  asosiasi  ditemukan  untuk mengevaluasi aturan yang terbentuk dapat dilihat dari lift ratio  setiap aturan  yang ditemukan. Pada tahapan ini penulis akan melihat lift rasio, jika lift ratio sama dengan satu atau lebih dari satu maka aturan kombinasi yang ditemukan memiliki korelasi yang positif.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pertama yang dilakukan adalah pengumpulan  data  historis  penjualan  dari  Toko Elektronik  WK  selama  30  hari.  Setelah  melakukan proses  pengumpulan  data  berikut  dibawah  ini merupakan  visualisasi  data  historis  penjualan  dalam bentuk tabel :

## Tabel 1. Dataset Historis Penjualan Produk
No ITEM 1 Amplifier Mini, Amplifier, MP3 Player, Timbangan Digital
2 Amplifier, MP3 Player Masteran Burung, MP3 Player Bluetooth, Amplifier Mini Bluetooth
3 Amplifier Mini, Amplifier
4 MP3 Player, Amplifier
5 Amplifier
6 Amplifier, MP3 Player
7 Amplifier
8 Amplifier, MP3 Player USB
9 Amplifier
10 Amplifier Mini Bluetooth,Amplifier
11 Amplifier, MP3 Player Bluetooth
12 Amplifier Mini, MP3 Player, Amplifier
13 MP3 Player, Amplifier Mini, Amplifier
14 MP3 Player Bluetooth, Amplifier, Amplifier Mini
No ITEM 15 Amplifier 16 MP3 Bluetooth Player, Amplifier
17 Amplifier,Amplifier Mini
18 Amplifier, Amplifier Mini
19 Amplifier Mini, Amplifier, MP3 Player Masteran Burung
20 Amplifier, MP3 Player Masteran Burung
21 Amplifier Mini, MP3 Player, Amplifier
22 Amplifier
23 Amplifier Mini, Amplifier
24 MP3 Player Masteran Burung, Amplifier, Amplifier Mini, MP3 Player
25 Amplifier Mini, MP3 Player, Amplifier, MP3 Player Masteran Burung
26 Amplifier Mini, Amplifier
27 Amplifier, Amplifier Mini, Amplifier Mini
Bluetooth
28 MP3 Player, Amplifier Mini, Amplifier
29 Amplifier Mini, Amplifier
30 Amplifier, Amplifier Mini, MP3 Player
Pada Tabel 1 ditampakan data historis penjualan Toko Elektronik WK. Dapat dilihat bahwa data yang dikumpulkan adalah data penjualan selama 30 hari.
Dari  dataset  historis  diatas  selanjutnya  akan masuk  pada  tahapan  penambangan  data  untuk mengungkap  informasi  tersembunyi  dari  dataset diatas. Proses penambangan data dilaksanakan dengan menerapkan  algoritma  apriori  yang  memanfaatkan google  colaboratory untuk  penulisan  kode.  Berikut dibawah  ini  akan  diuraikan  rentetan  proses  yang dilewati selama pengolahan dataset :
Gambar 1. import library yang dibutuhkan
Langkah awal yang dilakukan sebelum melanjutkan proses penambangan data untuk menemukan  aturan  asosiasi  dibutuhkan  beberapa pustaka.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Merupakan penulisan  kode  untuk  memanggil library yang  akan digunakan  dalam  pengolahan  data.  Baris  pertama adalah library yang berfungsi membungkus data guna terstruktur,  memodifikasi,  dan  analisa  data.  Baris kedua  pada  penulisan  kode  berguna  mengkonversi data ke dalam gambaran yang mudah dianalisa dengan algoritma  apriori.  Baris  ketiga  pada  penulisan  kode diatas  berfungsi  memanggil  apriori  dan association rule.
Gambar 2. pembacaan data
Dataset dalam format file .csv yang diunggah ke google  colaboratory dibutuhkan  perintah  untuk
membaca  dataset  tersebut.  Tampak  pada  Gambar  2. merupakan  penulisan  kode  untuk  membaca  data kemudian  dilakukan  peninjauan  apakah  data  berhasil dibaca dengan perintah pada baris ketiga.
Gambar 3. Keluaran data yang dibaca
Dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  merupakan keluaran dari penulisan kode pada gambar sebelumnya.  Keluaran  menampilkan  5  baris  data karena penulisan kode menggunakan perintah head(), namun  keluaran  tersebut  menandakan  bahwa  data sudah berhasil dibaca.
Gambar 4. Menyusun dataset kedalam bentuk list
Setelah data berhasil dibaca untuk mempermudah  proses  konversi  dataset  kedalam bentuk  biner.  Baris  kedua  pada  gambar  diatas menandai  indeks  baris  ada  30  dan  pada  baris selanjutnya menandai terdapat 4 kolom.
Gambar 5. melihat list data
Dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  merupakan  kode untuk melihat list data yang ditampilkan secara runtun kebawah.
Gambar 6. Tampilan list data
Setelah kode pada tahapan sebelumnya dijalankan  akan  muncul  keluaran  yang  dapat  dilihat
pada  Gambar  6.  Namun  ada  sedikit  kerancuan  yaitu muncul  nilai  nan  yang  berarti  kosong,  kemunculan nilai nan disebabkan karena tidak semua data transaksi memiliki item pembelian sampai 4 kolom.
Gambar 7. Penyaringan untuk menghilangkan nilai nan
Dengan tujuan hasil dari proses selanjutnya tidak rancu maka dilakukan penyaringan untuk mengeliminasi  nilai  nan.  Tampak  pada  Gambar  7. Merupakan penulisan kode untuk menghilangkan nilai nan.

## Gambar 8. Tampilan eliminasi nilai nan
Tampak  pada  Gambar  8.  Merupakan  keluaran dari kode sebelumnya, keluaran tersebut menandakan bahwa nilai nan telah berhasil dieliminasi.
Gambar 9. Transformasi ke data numerik
Tampak pada  gambar  diatas merupakan penulisan kode untuk membangun dataframe kedalam data  numerik  dalam  bentuk  tabel  guna  menyiapkan data sebelum proses pemodelan algoritma apriori dan pencarian untuk mengungkap aturan asosiasi.
Gambar 10. Simpan keluaran kedalam excel
Tampak pada  gambar  diatas merupakan penulisan  kode  untuk  menyimpan  keluaran  dalam bentuk file exel. Selanjutnya didalam file exel keluaran akan  berbentuk  tabel  yang  berisi  numerik  satu  dan kosong.

## Tabel 2. Tabular dataset
No Ampli fier Amplifier Mini Amplifier Mini Bluetooth MP3 Bluetooth Player MP3 Player Masteran Burung MP3 Player USB Timbangan Digital 1 1 1 0 1 0 0 1 2 1 0 1 1 1 0 0 3 1 1 0 0 0 0 0 4 1 0 0 1 0 0 0 5 1 0 0 0 0 0 0 6 1 0 0 1 0 0 0 7 1 0 0 0 0 0 0 8 1 0 0 0 0 1 0 9 1 0 0 0 0 0 0 10 1 0 1 0 0 0 0 11 1 0 0 1 0 0 0 12 1 1 0 1 0 0 0 13 1 1 0 1 0 0 0 14 1 1 0 1 0 0 0 15 1 0 0 0 0 0 0 16 1 0 0 1 0 0 0 17 1 1 0 0 0 0 0 18 1 1 0 0 0 0 0 19 1 1 0 0 1 0 0 20 1 0 0 0 1 0 0 21 1 1 0 1 0 0 0 22 1 0 0 0 0 0 0 23 1 1 0 0 0 0 0 24 1 1 0 1 1 0 0 25 1 1 0 1 1 0 0 26 1 1 0 0 0 0 0 27 1 1 1 0 0 0 0 28 1 1 0 1 0 0 0 29 1 1 0 0 0 0 0 30 1 1 0 1 0 0 0
Tampak  pada  Tabel  2.  merupakan  tampilan dataset yang sudah dikonversi dalam bentuk numerik. Tabel  tersebut  merupakan  keluaran  pada  penulisan kode  ditahapan  sebelumnya.  Dapat  dilihat  ada  dua kondisi  yaitu  satu  dan  kosong  dimana  satu merepresentasikan ada dan kosong merepresentasikan tidak  ada.  Contohnya  pada  transaksi  baris  pertama amplifier  memiliki  nilai  1  karena  pada  transaksi pertama terdapat penjualan amplifier , berbeda dengan mp3 player usb memiliki nilai 0 karena pada transaksi pertama tidak terdapat penjualan barang tersebut.
Gambar 11. Menampilkan total jumlah kemunculan
Tampak pada  gambar  diatas merupakan penulisan  kode  untuk  menampilkan  total  jumlah kemunculan setiap itemset.
Gambar 12. Kemunculan dari setiap item
Tampak pada  gambar  diatas merupakan kemunculan setiap item, dapat dilihat item yang paling sering  muncul  adalah  Amplifier  dengan  kemunculan total 30.
Gambar 13. Membangun model apriori
Tampak pada  gambar  diatas merupakan penulisan kode untuk membangun model apriori dari keluaran pada tahapan proses Gambar 9. Dapat dilihat
minimum  support yang  ditetapkan  adalah  0.1,  maka keluaran  dari  penulisan  kode  tersebut  adalah kombinasi  yang  memenuhi  syarat minimum  support yang ditetapkan.
Gambar 14. Frekunsi Itemset
Tampak pada gambar diatas adalah keluaran dari proses  penulisan  kode  sebelumnya,  dapat  dilihat bahwa keluaran diatas memiliki 3 jenis yaitu keluaran 1  itemset,  kombinasi  2  itemset,  dan  kombinasi  3 itemset. Keluaran tersebut hanya sampai kombinasi  3 itemset  yang  menandakan  setelah  kombinasi  3 terbentuk  tidak  ada  lagi  kombinasi  yang  memenuhi syarat minimum support .
Gambar 15. Frekunsi kemunculan 1 itemset
Untuk mempermudah analisa data hasil kombinasi  item  yang  muncul  pada  proses  kode sebelumnya  dilakukan  penyaringan.  Tampak  pada Gambar  15.  merupakan  kemunculan  1  itemset  yang memenuhi minimum support 0.1.
Gambar 16. Support 1 itemsets
Tampak pada gambar diatas Amplifier memiliki support tertinggi yaitu 100% kemunculan dari seluruh transaksi selama 30 hari.
Gambar 17. Frekuensi kemunculan kombinasi 2 itemsets Tampak pada Gambar 17. merupakan kemunculan  kombinasi  2  itemset  secara  bersamaan yang memenuhi minimum support 0.1.
Gambar 18. Support kombinasi 2 itemsets
Dapat dilihat pada gambar diatas Amplifier Mini, Amplifier memiliki support tertinggi yaitu 56% yang menandakan  bahwa  kemunculan  2  itemsets  dibeli secara bersamaan adalah 56% dari seluruh data historis penjualan selama 30 hari.
Gambar 19. Frekuensi kemunculan 3 itemsets
Tampak pada Gambar 19. merupakan kemunculan  kombinasi  3  itemset  secara  bersamaan yang memenuhi minimum support 0.1.
Gambar 20. Support kombinasi 3 itemsets
Dapat dilihat pada gambar diatas Amplifier Mini, Amplifier,  dan  MP3  Bluetooth  Player  memiliki  nilai support tertinggi yatitu 30%. Hal tersebut menandakan bahwa  kemunculan  3  itemsets  tersebut  dibeli  secara bersamaan  adalah  30%  dari  seluruh  data  historis penjualan selama 30 hari.
Gambar 21. Pembentukan aturan asosiasi
Tampak Gambar 21. merupakan penulisan kode untuk  mengungkap  aturan  asosiasi  berdasarkan kombinasi  –  kombinasi  frerkuensi itemsets pada proses – proses sebelumnya untuk penyaringan aturan asosiasi ditetapkan minimum support 0.1 dan minimum confidence 0.6. Selanjutnya keluaran akan dimunculkan dalam bentuk tabel. Gambar 22. Menyimpan keluaran ke excel
Tampak pada  gambar  diatas merupakan penulisan  kode  untuk  menyimpan  keluaran  dalam bentuk tabel ke dengan format excel.
Tabel 3. Aturan asosiasi yang terbentuk No antecedents consequents 1 ({'Amplifier Mini'}) ({'Amplifier'}) 2 ({'Amplifier Mini Bluetooth'}) ({'Amplifier'}) 3 ({'MP3 Bluetooth Player'}) ({'Amplifier'}) 4 ({'MP3 Player Masteran Burung'}) ({'Amplifier'})
5 ({'Amplifier Mini', 'MP3 Bluetooth Player'}) ({'Amplifier'})
6 ({'Amplifier Mini', 'MP3 Player Masteran Burung'}) ({'Amplifier'})
7 ({'MP3 Bluetooth Player', 'MP3 Player Masteran Burung'}) ({'Amplifier'})
8 ({'MP3 Bluetooth Player'}) ({'Amplifier Mini'}) 9 ({'Amplifier', 'MP3 Bluetooth Player'}) ({'Amplifier Mini'}) 10 ({'MP3 Bluetooth Player'}) ({'Amplifier Mini', 'Amplifier'}) 11 ({'MP3 Player Masteran Burung'}) ({'MP3 Bluetooth Player'}) 12 ({'Amplifier', 'MP3 Player Masteran Burung'}) ({'MP3 Bluetooth Player'}) 13 ({'MP3 Player Masteran Burung'}) ({'Amplifier', 'MP3 Bluetooth Player'}) 14 ({'MP3 Player Masteran Burung'}) ({'Amplifier Mini'}) 15 ({'Amplifier', 'MP3 Player Masteran Burung'}) ({'Amplifier Mini'}) 16 ({'MP3 Player Masteran Burung'}) ({'Amplifier Mini', 'Amplifier'}) Tabel 4. Lift ratio No support confidence lift 1 0,57 1,00 1,00 2 0,10 1,00 1,00 3 0,47 1,00 1,00 4 0,17 1,00 1,00 5 0,30 1,00 1,00 6 0,10 1,00 1,00 7 0,10 1,00 1,00 8 0,30 0,64 1,13 9 0,30 0,64 1,13 10 0,30 0,64 1,13 11 0,10 0,60 1,29 12 0,10 0,60 1,29 13 0,10 0,60 1,29 14 0,10 0,60 1,06 15 0,10 0,60 1,06 16 0,10 0,60 1,06
Tampak dari Tabel 3. dan Tabel 4 ditemukan 16 aturan  asosiasi  yang  memenuhi minimum  confidence sebesar  0.6.  Dapat  dilihat  pada  aturan  asosiasi  yang ditemukan  pada  aturan  ke  satu  sampai  tujuh  yaitu memiliki  confidence  1.0  yang  menandakan  contoh pada  aturan  ke  satu  ketika  konsumen  membeli Amplifier  Mini  maka  kemungkinan  konsumen membeli  Amplifier  juga  adalah  100%.  Kemudian untuk  evaluasi  aturan  yang  telah  diungkap  dapat dilihat  pada  lift  ratio  yang  memiliki  nilai  1.0  bahkan ada  yang  lebih  dari  1.0  yang  menandakan  aturan asosiasi  yang  ditemukan  memiliki  korelasi  yang positif.  Dari  aturan  asosiasi  yang  telah  ditemukan dapat dijadikan pertimbangan bagi pelaku usaha untuk menentukan  rekomendasi  produk  dan  persediaan barang dapat melihat support yang paling besar untuk
menentukan  prioritas  barang  yang  diperbanyak  stok nya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  penelitian  ini  ditemukan  16  aturan asosiasi yang memenuhi minimum confidence sebesar 0.6. Dapat dilihat pada aturan asosiasi yang ditemukan pada  aturan  ke  satu  sampai  tujuh  yaitu  memiliki confidence 1.0 yang menandakan contoh pada aturan ke  satu  ketika  konsumen  membeli  Amplifier  Mini maka  kemungkinan  konsumen  membeli  Amplifier juga  adalah  100%.  Kemudian  untuk  evaluasi  aturan yang telah diungkap dapat dilihat pada lift ratio yang memiliki nilai 1.0 bahkan ada yang lebih dari 1.0 yang menandakan aturan asosiasi yang ditemukan memiliki korelasi yang positif. Tampak dari hasil yang diperoleh dari penelitian ini algoritma apriori berhasil diterapkan dalam  penambangan  data  untuk  mengungkap  pola  – pola  tersembunyi  dari  data  historis  penjualan  Toko Elektronik  WK.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat meningkatkan kualitas pelayanan dan kenyamanan  konsumen  ketika  berbelanja  di  Toko Elektronik WK berdasarkan kebiasaan konsumen yang telah  diungkap,  kemudian  aturan  –  aturan  asosiasi yang ditemukan dapat digunakan Toko Elektronik WK sebagai  rekomendasi  produk  yang  tepat  sasaran terhadap  konsumen  guna  menjangkau  pasar  yang semakin  luas.  Untuk  persediaan  barang  yang  lebih terukur  Toko  Elektronik  WK  dapat  melihat  hasil support  yang  paling  tinggi  dari  aturan  asosiasi  yang telah diungkap guna efisiensi biaya operasional. Saran untuk  penelitian  selanjutnya  bisa  diterapkan  untuk studi  kasus  yang  berbeda  dengan  variasi  item  yang
lebih  banyak  dan  historis  penjualan  yang  lebih  lama guna memperoleh hasil yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.  Abidin,  A.  K.  Amartya,  dan  A.  Nurdin, “PENERAPAN ALGORITMA

## APRIORI
PADA PENJUALAN SUKU CADANG KENDARAAN  RODA  DUA  (Studi  Kasus: Toko  Prima  Motor  Sidomulyo),” Jurnal Teknoinfo , vol. 16, no. 2, hlm. 225–232, Jul 2022, Diakses:  28  Juli  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoin fo/article/view/1459.
[2] A.  Rahmi,  Y.  M.-I.  S.  Journal,  dan  undefined 2021,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan  Pola  Pembelian  Pada  Customer (Studi  Kasus:  Toko  Bakoel  Sembako),” jurnal.amikom.ac.id ,  Diakses:  27  Juli  2023.
[Daring]. Tersedia
pada: https://jurnal.amikom.ac.id/index.php/infos/artic le/view/561
[3] D.  Anggraini,  S.  A.  Putri,  dan  L.  A.  Utami, “Implementasi  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Penjualan  Mobil  Yang  Paling Diminati  Pada  Honda  Permata  Serpong,” ejurnal.stmik-budidarma.ac.id ,  vol.  118,  no.  1, hlm.  118–136,  2020,  Diakses:  27  Juli  2023. [Daring].
Tersedia pada: http://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/149
6
[4] E.  Alma’arif,  E.  Utami,  F.  W.-C.  Information, dan  undefined  2021,  “Implementasi  Algoritma Apriori Untuk  Rekomendasi Produk Pada  Toko Online,” citec.amikom.ac.id , vol. 7, no. 1, 2020, Diakses:  27  Juli  2023.  [Daring].  Tersedia  pada:
https://citec.amikom.ac.id/main/index.php/citec/ article/view/241
[5] S. Saefudin, D. F.-Js. (Jurnal Sist. Informasi), dan undefined  2020,  “Penerapan  Data  Mining Rekomendasi  Buku  Menggunakan  Algoritma Apriori,” core.ac.uk ,  Diakses:  27  Juli  2023.
[Daring]. Tersedia
pada: https://core.ac.uk/download/pdf/327232562.pdf
[6] J.  Han,  M.  Kamber,  dan  J.  Pei,  “Data  Mining. Concepts  and  Techniques,  3rd  Edition  (The Morgan  Kaufmann  Series  in  Data  Management Systems),” 2011.
[7] L.  Kurniawati,  A.  E.  Kusuma,  dan  B.
Dewansyah, “Asosiasi Data
Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dan Fpgrowth Sebagai  Dasar  Pertimbangan  Penentuan  Paket Sembako,”  vol.  4,  no.  1,  hlm.  12450–12451, 2020, Diakses: 27 Juli 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi _u/article/view/7957/2920
[8] Khusrini.,  Luthfi,  E.,  dan  T., Algoritma  Data Mining . Yogyakarta: Andi Publisher, 2009.
[9] N.  F.-M.  (Multimedia  A.  I.  Networking  dan undefined  2019,  “Penerapan  Algoritma  Apriori untuk
Market Basket Analysis,”
ejurnal.itenas.ac.id , vol. ISSN, hlm. 1–11, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.
[10] A.  Anggrawan,  …  M.  M.-M.  J.,  dan  undefined 2021, “Menentukan Akurasi Tata Letak Barang dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan Algoritma
FP-Growth,” journal.universitasbumigora.ac.id , vol. 21, no. 1, hlm. 125–138, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1260.