<![CDATA[Transaksi produk dari usaha dagang rumahan belum memanfaatkan algoritma data mining yang dapat membantu menganalisis data transaksi untuk mengoptimalkan transaksi produk dan juga pengelolaan persediaan pada bahan baku dari produk dengan dapat mengurangi bahan baku yang banyak tersisa maupun produk yang tidak terbeli. Menghindari terjadinya banyak bahan baku yang tersisa dari produk yang kurang peminatnya dan mengetahui produk mana saja yang laris dibeli sangat memerlukan optimalisasi dengan algoritma apriori. Tujuan penelitian ini diperuntukan kepada pemilik agar melakukan pengelolaan terhadap ketersediaan bahan baku agar dapat diproses menjadi produk dengan baik, yakni penyesuaian jumlah transaksi produk yang banyak dibeli sehingga tidak terjadi penumpukan bahan baku dari transaksi produk yang kurang diminati atau sedikit dibeli. Hasil dari penelitian ini yakni jika pelanggan membeli produk H maka akan memesan produk L dengan nilai support 75% dan confidence 75%, jika pelanggan membeli produk H maka akan membeli produk O dengan nilai support 42% dan confidence 42%-100%, dan jika pelanggan membeli produk H maka akan membeli produk R dengan nilai support 33% dan confidence 33%-100%. Hasil aturan asosiasi tersebut dapat disimpulkan bahwa pemilik usaha dapat menentukan pengelolaan bahan baku dengan memprioritaskan yang digunakan untuk membuat produk dari H, L, O dan R agar transaksi dan penggunaan bahan baku produk tersebut lebih terkelola dengan baik]]>
