## Algoritma Apriori Untuk Penentuan Assosiasi Penjualan Barang
Calvin Ivan Wiryawan 1) ; Didik Nugroho 2) ; Yustina Retno Wahyu Utami 3)
1)2)3) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) 16500084.calvin@sinus.ac.id; 2) masdidikhoho@sinus.ac.id; 3) yustina_retno@sinus.ac.id

## ABSTRACT
The  increasing  of  selling  basic  needs make the company  has  to provide  a  lot  of  goods. The data will be growing up with increasing the transaction at Sari Bumi store. All this time, the selling  basic  needs  at  Sari  Bumi  Store  unstructured  well  so  that  needed  an  application  with produce  important  information  that  can  decide  marketing  strategies.  In  this  research,  Apriori algorithm is used to determine association rules. This method was chosen because it is one of the classic data  mining  algorithms  to  look  for  patterns  of  relationships  between  one  or  more  items in  one  dataset.  A  priori  algorithms  can  help  companies  in  developing  marketing  strategies. The  result  of  this  research  is  combination  between  4  item  set with  a minimum  support  of 30% and minimum confidence of 60%.
Keywords : sale, staple, apriori algorithm

## I. PENDAHULUAN
Kebutuhan  bahan  pokok  yang  setiap harinya  mengalami  peningkatan  penjualan, menuntut pedagang untuk menerapkan strategi yang  bisa  meningkatkan  penjualan  bahan pokok.  Sering  terjadinya  kekosongan  salah satu  bahan  pokok  yang  dibeli  konsumen, merupakan  salah  satu  faktor  dari  tidak tersedianya informasi tentang kebiasaan belanja  konsumen.  Kekosongan  barang  yang sering  terjadi  setiap  bulannya  seperti  Beras C64  Kualitas  2,  Beras  C64  Kualitas  3,  Gula Pasir dan Minyak Goreng.
Data  penjualan  bahan  pokok  di Toko  Sari Bumi  selama  ini  tidak  tersusun  dengan  baik, masih menggunakan pembukuan dalam membuat  laporan, sehingga diperluakan suatu aplikasi  yang  dapat  memanfaatkan  data-data tersebut  untuk  menghasilkan  suatu  informasi penting  yang  dapat  menentukan  strategi pemasaran.  Salah  satu  cara  dalam  mengolah data-data tersebut adalah dengan menerapkan penggunaan Data Mining.
Algortima association rule yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  apriori. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi  pada  data  mining  Metode  ini  dipilih karena  merupakan  salah  satu  algoritma  klasik data  mining  untuk  mencari  pola  hubungan antar  satu  atau  lebih  item  dalam  satu dataset[1].
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah adalah terciptanya sistem keterkaitan penjualan  bahan  pokok  yang  sering  terjual  di Toko  Sari  Bumi  sehingga  dapat  mengetahui bahan  pokok  yang  sering  dibeli  secara
bersamaan  dan  manfaat  dari  perusahaan menyediakan  informasi  penjualan  kombinasi barang yang dapat digunakan untuk penentuan strategi pemasaran.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
Data Mining didefinisikan sebagai ekstraksi  informasi  potensial,  implisit  dan tidak dikenal  dari  sekumpulan  data. Data  mining juga dikenal dengan Knowlegde Discovery in Database  (KDD). Proses  KDD melibatkan hasil  proses  data,  kemudian  mengubah hasilnya secara akurat menjadi informasi yang mudah dipahami [2].
Hypertext  Preprocessor atau  PHP adalah bahasa  pemrograman  yang  berfungsi  untuk membuat  website  dinamis  maupun  aplikasi web  yang  bersifat server-side. Bahasa pemrograman  ini  berbeda  dengan  HTML yang bersifat statis, melainkan dapat berinteraksi  dengan  database,  file  dan  folder sehingga diperoleh konten yang dinamis [3].
Salah  satu  sistem  manajemen  database yang  bersifat open  source dan  banyak digunakan saat  ini adalah MySQL.  B eb er apa d uk u ng a n  f it ur  MySQL  adalah multithread , multi-user ,  dan SQL  database  management system (DBMS) [4].
Pemodelan Unified  Modelling  Language (UML)  adalah  salah  satu  standar  bahasa pemodelan sistem digunakan di industri dalam mendefinisikan  kebutuhan  sistem,  membuat analisis  dan  desain,  serta  memodelkan arsitektur dalam object oriented programmimg [5].
Penelitian  mengenai  penerapan  algoritma apriori  untuk  pengelompokan  barang  di  usaha
retail karena volume transaksi penjualan setiap harinya  semakin  bertambah  banyak.  Volume data  yang  besar  memunculkan  masalah  bagi perusahaan.  Tujuan  penelitian  ini  mengetahui pola  penjualan  produk  yang  sering  dibeli bersamaan. Hasil  penelitian berbentuk aplikasi yang  bisa  mengelompokkan  data  pembelian berdasarkan kecenderunganya muncul bersamaan  dalam  suatu  transaksi  dengan menggunakan algoritma apriori [6].
Penelitian  mengenai  implementasi  data mining  pada  penjualan  produk  elektronik dengan  algoritma  apriori.  Latar  belakang masalah penelitian ini adalah adanya transaksi penjualan yang kian hari kian bertambah. Data transaksi tersebut dimungkinkan dapat dimanfaatkan  dan  tidak  hanya  berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan. Tujuan riset ini untuk  mengetahui  pemanfaatan  algoritma apriori untuk membantu pengembangan strategi pemasaran. Dari sistem yang dihasilkan  diperoleh  pola  penjualan  produk elektronik [7].
Penelitian  mengenai  implementasi  data mining dengan metode algoritma apriori dalam menentukan  pola  pembelian  obat.  Latar belakang masalah ini adalah persaingan dunia bisnis,  khususnya  apotek,  menuntut  para pengembang  untuk  menerapkan  strategi  yang jitu sehingga penjualan obat meningkat. Salah satu  solusinya  dengan  tetap  tersediannya berbagai  jenis  obat  yang  dibutuhkan  oleh konsumen.  Tujuan  riset  ini  untuk  mengetahui obat  apa  saja  yang  biasa  dibeli  oleh konsumen.  Hasil  penelitianya  adalah  sistem yang  dibangun  untuk  pemenuhan  dalam penentuan  pola  pembelian  obat  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual Basic 6.0 [8].
Penelitian  mengenai  analisis  penjualan barang  menggunakan  algoritma  apriori  pada supermarket sejahtera Lhoksumawe dilatarbelakangi  adanya  kegiatan  operasional sehari-hari  semakin  bertambah.  Volume  data yang  kian  bertambah  memberi  peluang  untuk pemanfaatan  bagi  kepentingan  perusahaan. Tujuan studi ini adalah mencari pola hubungan antar barang yang dibeli oleh konsumen. Hasil studi  ini  berupa  aturan  asosiasi  antar  barang pada supermarket [9].
Penelitian  ini  mengenai  implementasi apriori pada sistem persediaan obat. Permasalahan yang timbul dalam penelitian ini adalah  adanya  transaksi  operasional  sehari- hari  yang  semakin  bertambah.  Penumpukan data-data  transaksi  tersebut  bila  dibiarkan akanmenjadi lautan data dan  menjadi sampah
data. Riset ini dimaksudkan untuk membentuk pola kombinasi itemset dari data penjualan dan menghasilkan  rules  dengan  association  rules dari  pola  kombinasi  itemset  yang  interesting. Hasil  dari  penelitian  diuji  dengan  aplikasi Tanagra menghasilkan pola kombinasi itemset dan rules [10].
Salah satu algoritma klasik di  data mining adalah  algortima  apriori.  Algortima  apriori bermanfaat untuk mempelajari aturan asosiasi,  dan  menemukan  pola  hubungan antar satu lebih item dalam dataset. Implementasi aturan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market  basket  analysis .  Analisis asosiasi  dalam  data  mining  dimaksudkan untuk  menemukan  pola  atau  aturan  suatu kombinasi item .  Tahapan  analisis  asosiasi yang  menarik  minat  bagi  banyak  peneliti  agar menghasilkan  algoritma  yang  efisien  adalah tahap  analisis  pola  frequensi  tinggi  ( frequent pattern  mining ).  Faktor  yang  mempengaruhi penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur, yaitu: support dan confidence . Support merupakan persentase  kombinasi item dalam  database, sedangkan confidence (nilai  kepastian)  ialah kuatnya  hubungan  antara  item  dalam  aturan asosiasi [11].
1.  Analisa  Pola  Frekuensi  Tinggi  dengan Algoritma Apriori
Tahap  analisis  pola  ditujukan  untuk  mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum  dari  nilai support dalam  basis  data. Nilai support sebuah  item  diperoleh  dengan menggunakan  rumus berikut [12]:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (1)
Untuk  mengukur  nilai support dari  2  item diperoleh dengan menggunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = ∑  𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (2)
Untuk   mengukur nilai support dari   3   item diperoleh dengan menggunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵, 𝐶) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵 ∩ 𝐶)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵, 𝐶) = ∑  𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵𝑑𝑎𝑛 𝐶 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (3)
Untuk   mengukur nilai support dari   4   item diperoleh dengan menggunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵, 𝐶, 𝐷) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵 ∩ 𝐶 ∩ 𝐷) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵, 𝐶, 𝐷) = ∑  𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵,𝐶,𝐷 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (4)
Untuk  mengukur  nilai support dari  5  item diperoleh dengan menggunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵, 𝐶, 𝐷, 𝐸) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵 ∩ 𝐶 ∩ 𝐷 ∩ 𝐸)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵, 𝐶, 𝐷, 𝐸) = ∑  𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵,𝐶,𝐷,𝐸
∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
∗ 100% (5)
2.   Pembentukan Aturan Asosiasi Tahap  pembentukan  aturan  asosiasi  dilakukan setelah  diketahui  semua  pola  pada  frekuensi tinggi.  Tahap  ini  mencari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif  A →  B.  Nilai confidence dari aturan  A →  B  diperoleh  dengan  rumus berikut [12]:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑘𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∗ 100% (6)

## III. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian yang diterapkan dalam riset  ini  mencakup  metode  pengumpulan  data dan  analisa  data.  Pengumpulan  data  meliputi observasi,  wawancara,  dan  studi  pustaka. Perangkat  keras  yang  digunakan  sebagai berikut:
Processor : Intel Celeron
Memori : 2 GB
VGA         : 790 MB Hardisk : 300 GB
Monitor : 1366 x 768 piksel
Sedangkan  perangkat  lunak  yang  digunakan seperti  Sistem  Operasi  Windows  7,  Adobe Dreamwaver,  Notepad  ++,  Xampp,  MySql, Adobe      Photoshop,  Google  Chrome.  Sistem pada Toko Sari Bumi menggunakan algoritma apriori dengan menggunakan program aplikasi PHP dan MySql.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Daftar Bahan Pokok di Toko Sari Bumi Berikut ini daftar bahan pokok yang dijual di toko sari bumi, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Keterangan Bahan Pokok No Nama Barang
1 Beras Mentik (BM)
2 Beras Ketan (BK)
3 Beras C64 Kualitas 1 (BC641)
4 Beras C64 Kualitas 2 (BC642)
5 Beras C64 Kualitas 3 (BC643)
6 Beras C64 Kualitas 4 (BC644)
7 Beras C64 Kualitas 5 (BC645)
8 Gula Pasir TM (GP)
9 Teh Balap (TB)
10 Teh Gardoe Biru (TGB)
11 Teh Gardoe Ijo (TGI)
12 Teh Dandang (TD)
13 Teh Sapu (TS)
14 Teh Sinten (TSI)
15 Teh Gopek (TG)
No Nama Barang 16 Teh Djangoet (TDJ) 17 Minyak Goreng (MG)

## 4.2  Pola Transaksi Penjualan Bahan Pokok pada Toko Sari Bumi
Transaksi  penjualan  bahan  pokok  di  Toko Sari  Bumi  tersebut  diakumulasikan.  Akumulasi transaksi  penjualan  di  Toko  Sari  Bumi diperoleh  dari  data  penjualan  bulanan  yang memenuhi nilai minimum  support bulanan 30% diperlihatkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pola Transaksi Penjualan Bahan Pokok
No Item Set 1 BC641, BC642, BC643, MG, GP
2 BM, BC641, BC642, BC643, BC644, GP, TD TSI
3 BK, BC641, BC642, BC643, BC645, GP, MG
4 BC641, BC643, BC644, BC645, TD
5 BC641, BC642, BC643, BC645, TD, MG
6 BC642, BC645, TGI, TD, TSI
7 BC641, BC642, BC643, BC645, TD, GP, MG
8 BM, BC642, BC643, BC644, MG
9 BM, BK, BC641, BC642, BC644, GP, TG MG
10  BM, BC643, GP, TG, MG
11 BM, BC641, BC642, BC644, BC645,
GP, MG
12 BM, BC641, BC642, BC645, GP, TB,

## TD, TS, MG

## a. Pembentukan 1 itemset
Pembentukan  1  itemset  berdasarkan  data yang  sudah  diperlihatkan  pada  Tabel  2. Proses  pembentukan  1  itemset  dengan minimal support 30%  menggunakan  rumus  1, hasil ditampilkan di Tabel 3.
Tabel 3. Support dari tiap item Itemset Support BM 50% BK 16,67% BC641 75% BC642 83,33% BC643 66,67% BC644 41,67% BC645 58,33 GP 66,67% TB 8,3% TGI 8,3% TD 50% TS 8,3% TSI 16,67% TG 16,67% MG 75%

## b. Kombinasi 2 itemset
Proses  pembentukan  2  itemset  dengan minimal support 30% menggunakan rumus 2.
Tabel 4. Support dari 2 itemset Itemset Jumlah Support BM, BC642 5 41,67% BM, BC644 4 33,33% BM, GP 5 41,67% BM, MG 5 41,67% BC641, BC642 8 66,67% BC641, BC643 6 50% BC641, BC644 4 33,33% BC641, BC645 6 50% BC641,GP 7 58,33% BC641, TD 5 41,67% BC641, MG 7 58,33% BC642, BC643 6 50% BC642, BC644 4 33,33% BC642, BC645 6 50% BC642,GP 7 58,33% BC642,TD 5 41,67% BC642, MG 8 66,67% BC643, BC645 4 33,33% BC643, GP 5 41,67% BC643,TD 4 33,33% BC643,MG 6 50% BC645,GP 4 33,33% BC645,TD 5 41,67% BC645,MG 5 41,67% GP, MG 7 58,33%
Minimal support yang  tidak  memenuhi akan  dihilangkan.  Dan  nilai  yang  memenuhi nilai  support  akan  dilanjutkan  ke  itemset berikutnya.

## c. Kombinasi 3 itemset
Proses  pembentukan  3  itemset  dengan minimal support 30% menggunakan rumus 3.
Tabel 5. Support dari 3 itemset Itemset Jumlah Support BM, BC642, BC644 4 33,33% BM, BC642, GP 4 33,33% BM, BC642, MG 4 33,33% BM, GP, MG 4 33,33% BC641, BC642, BC643 4 33,33% BC641, BC642, BC645 5 41,67% BC641, BC642, GP 7 58,33% BC641, BC642, TD 4 33,33% BC641, BC642, MG 7 58,33 % BC641, BC643, BC645 4 33,33% BC641, BC643, MG 4 33,33% BC641, BC645, GP 4 33,33% BC641, BC645, TD 4 33,33% BC641, BC645, MG 4 33,33% BC641, GP, MG 5 41,67% BC641, GP, TD 4 33,33%
Itemset Jumlah Support BC641, TD, MG 4 33,33% BC642, GP, MG 6 50% BC643, GP, MG 4 33,33% BC645, GP, MG 4 33,33%
Minimal support yang  tidak  memenuhi  akan dihilangkan. Nilai yang memenuhi nilai support akan dilanjutkan ke itemset berikutnya

## d. Kombinasi 4 itemset
Proses  pembentukan  4  itemset  dengan minimal support 30% menggunakan rumus 4.
Tabel 6. Support dari 4 itemset Itemse t Jumlah Support BC641, BC642, BC643, GP 4 33,33% BC641, BC642, BC643, MG 4 33,33% BC641, BC643, BC645, MG 5 33,33%
Minimal support yang  tidak  memenuhi  akan dihilangkan.  Dan  nilai  yang  memenuhi  nilai support akan dilanjutkan ke itemset berikutnya.

## e. Kombinasi 5 itemset
Proses  pembentukan  5  itemset  dengan minimal support 30% menggunakan rumus 5
Tabel 7. Kombinasi 5 itemset Itemset Jumlah Support BC641, BC642, BC643, BC645, MG 3 25% BC641, BC642, BC643, BC645, GP 2 16,67%
Berdasarkan  hasil  kombinasi  5  itemset pada  Tabel  7,  tidak  ada  yang  memenuhi  nilai support 30%.  Dengan  demikian  hasil  yang digunakan untuk pembentukan aturan asosiasi adalah kombinasi 4 itemset.

## 4.3  Pembentukan Aturan Asosiasi
Tahap  ini  dilakukan  setelah  ditemukan semua  pola  frekuensi  tinggi.  Pembentukan aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan  asosiatif  A →  B.  Nilai confidence dari  aturan  A → B diperoleh dengan rumus 6. Setelah kombinasi 4 itemset ditentukan, maka didapat nilai support dan confidence yang diperlihatkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Pembentukan aturan asosiasi
Aturan Confidence If Buy BC641, BC642, BC643 Then buy GP 4/9 44,44% If Buy, BC642, BC643, GP Then buy BC641 4/10 40% If Buy, BC643, GP, BC641 Then buy BC642 4/8 50% If Buy GP, BC641, BC642, Then buy BC643 4/8 50% If Buy BC641, BC642, BC643 Then buy MG 4/9 44,44% If Buy, BC642, BC643, MG Then buy BC641 4/10 40% If Buy, BC643, MG, BC641 Then buy BC642 4/8 50% If Buy MG, BC641, BC642, Then buy BC643 4/9 44,44% If Buy BC641, BC643, BC645 Then buy MG 5/9 55,56% If Buy BC643, BC645, MG Then buy BC641 5/8 62,5% If Buy BC645, MG, BC641 Then buy BC643 5/7 71,42% If Buy MG, BC641, BC643 Then buy BC645 5/9 55,56%

## Aturan Asosiasi Final
Berdasarkan  tabel  calon  aturan  asosiasi, maka  yang  dapet  memenuhi  syarat  minumum support 30%  dan  minimum confidence 60%, dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9. Aturan Asosiasi Final
Aturan Support Confidence If Buy BC643, BC645, MG Then buy BC641 33,33% 62,5% If Buy BC645, MG, BC641 Then buy BC643 33,33% 71,42%
Jadi  berdasarkan  tabel  aturan  asosiasi final  diatas,  bahan  pokok  yang  paling  sering terjual  adalah  Beras  C64  Kualitas  5,  Minyak Goreng,  Beras  C64  Kualitas  1  dan  Beras  C64 Kualitas  3,  sehingga  Toko  Sari  Bumi  dapat mengetahui  bahan  pokok  yang  sering  dibeli secara bersamaan.

## 4.4  Perancangan Sistem
a. Use Case Diagram
Pemodelan  dengan Use  Case  Diagram untuk
menggambarkan hubungan fungsionalitas dari sistem dengan aktor internal/eksternal  dari  sistem  dan  aktor  siapa saja  yang  dapat  menggunakan  kegiatan- kegiatan tersebut. Use case diagram
Penentuan Assosiasi
Penjualan Barang Menggunakan  Algoritma  Apriori  di  Toko  Sari Bumi diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Use case diagram
Admin/Administrator  dapat melakukan pengolahan  master  item,  mengelola  master pelanggan,  mengelola  transaksi  penjualan dan mengelola proses perhitungan apriori.

## b.  Sequence Diagram
1. Sequence diagram Administrator
Sequence  diagram  administrator  aktifitas administrator  masuk  ke  dalam  halaman utama  yang  terdapat  menu  master  item, transaksi data penjualan dan proses perhitungan  apriori  hingga  logout.  Sequence diagram ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Sequence diagram activity administrator
2. Sequence diagram Master Item Bagian  proses sequence  diagram master item  administrator  memilih  halaman  utama untuk  mengelola  master  item,  kemudian  pilih button tambah untuk menambahkan data item lalu  mengisi  kode  item,  nama  item.  Jika sudah  selesai  sistem  akan  mengirim  atau memasukkan  pada  tabel  master  item  seperti yang terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Sequence diagram Master Item
3. Sequence diagram Master Pelanggan Bagian  proses  sequence  diagram  master pelanggan  administrator  memilih  halaman utama  untuk  mengelola  master  pelanggan, kemudian pilih button tambah untuk menambahkan  data  pelanggan  lalu  mengisi kode  pelanggan,  nama  pelanggan,  alamat, notlp. Jika sudah selesai sistem akan mengirim atau memasukkan pada tabel master pelanggan seperti yang terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Sequence diagram

## Master Pelanggan
4. Sequence diagram Transaksi Penjualan
Bagian proses sequence diagram transaksi penjualan administrator memilih halaman utama  untuk  mengelola  transaksi  penjualan, kemudian  pilih  import  file  untuk  menambahkan data  penjualan  lalu  klik  import.  Jika  sudah selesai  sistem  akan  memasukkan  pada  tabel transaksi  penjualan  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 5.
Gambar 5 Sequence diagram transaksi penjualan
5. Sequence diagram Logout Bagian  proses sequence  diagram logout administrator memilih halaman utama dengan melakukan  logout  pada  halaman  utama, setelah itu admin akan keluar dari sistem dan sistem akan kembali ke halaman login seperti terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Sequence diagram
Logout c.  Acitivity Diagram 1. Activity diagram Administrator Activity Diagram menggambarkan berbagai  aliran  aktivitas  dari  sebuah  sistem, activity diagram digunakan
untuk mendeskripsikan urutan aktivitas suatu system  dan  memperlihatkan  alur  dari  satu aktivitas ke aktivitas lain. Aktivitas administrator dan sistem yang saling berkaitan ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7 Activity Diagram Administrator
2. Activity diagram Master Item
Seorang  admin  akan  melakukan  login kemudian  sistem  akan  membawa  admin  pada halaman utama. Setelah tampil halaman utama keluar  admin  akan  memilih  menu  master  item. Setelah  menampilkan  halaman  master  item kemudian  admin  akan  melakukan  pengelolaan data item. Jika admin telah selesai menginputkan  data,  sistem  akan  menampilkan tabel data master item seperti pada gambar 8
Gambar 8 Activity Diagram Master item

## 3.  Activity diagram Master
Pelanggan Seorang
admin akan melakukan login  kemudian  sistem  akan membawa admin pada halaman utama. Setelah tampil  halaman  utama  keluar,  admin  memilih menu master pelanggan. Setelah menampilkan halaman  master  pelanggan  kemudian  admin melakukan  pengelolaan  data  pelanggan.  Jika admin telah selesai menginputkan data, sistem akan menampilkan tabel data master pelanggan seperti pada Gambar 9.

## Pelanggan
4. Activity diagram Transaksi Penjualan Seorang  admin  akan  melakukan  login kemudian sistem akan membawa admin pada halaman  utama.  Setelah  tampil  halaman utama  keluar  admin  akan  memilih  menu transaksi  penjualan.  Setelah  menampilkan halaman transaksi penjualan, kemudian admin  mengimport  file  excel  data  penjualan. Jika  admin  telah  selesai  mengimport  file, sistem akan menampilkan tabel data transaksi penjualan seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Activity Diagram Transaksi penjualan 5.  Activity diagram Proses Seorang admin melakukan login kemudian  sistem  akan  membawa  admin pada halaman utama. Setelah tampil halaman utama  keluar  admin  memilih  menu  proses. Setelah menampilkan halaman proses, kemudian  admin  menentukan  tanggal,  nilai minimum support dan nilai minimum confidence . Jika admin telah selesai menginputkan,  sistem  menampilkan  aturan assosiasi seperti pada Gambar 11.

## Gambar 11. Activity Diagram Proses
6. Acitvity diagram Logout
Seorang  admin  akan  melakukan  login kemudian  sistem  akan  membawa  admin  pada halaman  utama.  Apabila  admin  menyetujui logout  maka  otomatis  logout  dan  sistem  akan kembali  ke  halaman  login. Activity  diagram seperti pada Gambar 12.
Gambar 12. Activity Diagram Logout

## d.  Implementasi Sistem
Sistem diimplementasikan dalam mengelola  menu  item,  mengelola  menu pelanggan, mengelola menu transaksi penjualan,  dan  menu  perhitungan  dengan menggunakan algoritma apriori. Di dalam menu item, user  dapat menambahkan data item baru dengan  cara  klik  tombol  tambah  kemudian menginputkan kode item dan nama barang baru yang  akan  dijual  di  Toko  Sari  Bumi  setelah selesai  klik  save,  Tampilan  input  item  seperti pada Gambar 13.

## Gambar 13. Tampilan input item
Di  dalam  menu  pelanggan,  user  dapat menambahkan  data  pelanggan  baru  dengan cara klik tombol tambah kemudian
menginputkan kode pelanggan, nama pelanggan, alamat pelanggan dan no telepon  pelanggan.  Setelah  selesai  klik  save. Tampilan  input  pelanggan  seperti  pada Gambar 14.

## Gambar 14. Tampilan input pelanggan
Di  dalam  menu  proses,  user  menentukan tanggal  awal  dan  akhir  kemudian  menentukan nilai support dan confidence lalu  klik  tombol proses  maka  akan  muncul  hasil  perhitungan algoritma.  Tampilan  perhitungan  seperti  pada Gambar 15.
Gambar 15. Tampilan perhitungan

## e.  Uji Validitas
Pengujian program digunakan untuk mengetahui sistem pendukung keputusan valid atau  tidak.  Pengujian  validitas  dilakukan dengan  menyiapkan  data  testing  bulan  Mei- Agustus 2018 sebanyak 20 yang nilainya sama dengan Tabel 5 dan melihat hasil itemset yang lolos.
Uji  validitas  diperoleh  dari  pencarian error  untuk  selisih  antara  nilai  rill  dan  nilai confidence .  Nilai  dianggap  error  jika  selisih angka  lebih  dari  30%.  Nilai  rill  diperoleh dari jumlah kombinasi dibagi jumlah transaksi [13].
Tabel 9 Nilai Riil No  Aturan Kombinasi Jml Kom- binasi Jml Transaksi Nilai Rill 1 BC643, BC641 36 97 37,11% 2 BC641, MG 27 97 27,83% 3 GP, BC643 34 97 35,05% 4 MG, BC643 29 97 29,89% 5 BM, BC641 22 97 22,68%
No  Aturan Kombinasi Jml Kom- binasi Jml Transaksi Nilai Rill 6 BM, GP 21 97 21,64% 7 TD, BC641 28 97 28,86% 8 TSI, BC642 18 97 18,55% 9 BC644, GP 29 97 29,89% 10 BK, BC641 26 97 26,80% 11 BC642, BC643  29 97 29,89% 12 BC642, BC644  19 97 19,67% Tabel 10 Hasil Pengujian Kombinasi 2 No  Aturan Kombi nasi Nilai Riil  Conf idance Sistem Selisih  Ketera ngan 1 BC643, BC641 37,11% 63,1 5% 26,0 4% Tidak Sesuai 2 BC641, MG 27,83% 61,3 6% 33,5 3% Sesuai 3 GP, BC643 35,05% 60,7 1% 25,6 6% Tidak Sesuai 4 MG, BC643 29,89% 65,9 0% 36,0 1% Sesuai 5 BM, BC641 22,68% 62,8 5% 40,1 %7 Sesuai 6 BM, GP 21,64% 60% 38,3 6% Sesuai 7 TD, BC641 28,86% 73,6 8% 44,8 2% Sesuai 8 TSI, BC642 18,55% 62,0 6% 43,5 1% Sesuai 9 BC644, GP 29,89% 65,9 0% 36,0 1% Sesuai 10 BK, BC641 26,80% 72,2 2% 45,4 2% Sesuai 11 BC642, BC643 29,89% 67% 37,1 1% Sesuai 12 BC642, BC644 19,67% 67% 47,3 3% Sesuai
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel 10,  terdapat  selisih  nilai confidence .  Selisih error berjumlah 2 dari 12 data dengan selisih 30%,  maka  dihitung  rata-  ratanya  yaitu  = 2/12=0,1667 atau 16,67%.
f. Penggujian Menggunakan Aplikasi

## Tanagra
Untuk membuktikan data-data yang telah dihasilkan berupa pola kombinasi itemset dan rules  asosiasi  sesuai  dengan  Algoritma Apriori  maka  perlu  dilakukan  pengujian menggunakan  suatu  aplikasi.  Aplikasi  yang digunakan adalah Tanagra versi 1.4.50.
Pengujian  dengan  menggunakan  aplikasi Tanagra  nantinya  akan  dibandingkan  dengan hasil  perhitungan  dari  sistem.  Perbandingan
aplikasi  Tanagra  dan  sistem  ditunjukan  pada Tabel 11.
Tabel  11  Perbandingan  Pengujian  Sistem dengan Aplikasi Tanagra
Kategori Pengujian Sistem Pengujian Tanagra 1 item- set
TDJ = 30,9%
TG = 34% TS =
34% BM = 36,1% BK =
37,1%
TD = 39,2% GP = 57,7%
MG = 45,5% BC644 = 45,4% BC642 = 54,6% BC643 = 58,8% BC641 = 64,9% BC645 = 43,3% TDJ = 30,9%
TG = 34% TS = 34%
BM = 36,1% BK = 37,1% TD = 39,2% GP = 57,7% MG = 45,5% BC644 = 45,4% BC642 = 54,6%
BC643 = 58,8% BC641 = 64,9% BC645
= 43,3% 2 item- set GP dan BC643 = 35,1% GP dan BC641 = 33,0% BC643 dan BC641 = 37,1% BC642 dan BC641 = 30,9% BC642 dan GP = 30% BC644 dan GP = 30% MG dan BC643 = 30% GP dan BC643 = 35,1% GP dan BC641 = 33,0%
BC643 dan BC641 = 37,1%
BC642 dan BC641 = 30,9%
BC642 dan GP = 30%
BC644 dan GP
= 30% MG dan BC643 = 30% Aturan Asosia si Final Jika membeli Beras BC644 kemungkinan 30% akan membeli GP dengan tingkat hubungan 65,90% Jika membeli Beras BC644 kemungkinan 30% akan membeli GP dengan tingkat hubungan 65,90% Aturan Asosias i Final Jika membeli Beras MG kemungkinan 30% akan membeli BC643 dengan tingkat hubungan 65,90% Jika membeli Beras MG kemungkinan 30% akan membeli BC643 dengan tingkat hubungan 65,90%
Berdasarkan  Tabel  11  diatas  dapat disimpulkan hasil dari perhitungan sistem dan hasil dari rules dari aplikasi  Tanagra menghasilkan nilai sama.

## V.  PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  dapat diambil kesimpulan diantaranya sebagai berikut:
1.  Dari  data  penjualan  bulan  Mei  2018 – April  2019  dengan  minimal support 30 %  dan  minimal confidence 60%,  nilai association  rule kombinasi  4  itemset tertinggi  adalah  Beras  C64  Kualitas  3, Beras  C64  Kualitas  5,  Minyak  Goreng dan  Beras  C64  Kualitas  1  dengan  nilai support  33,33%  dan  nilai confidence 62,5%.  Beras  C64  Kualitas  5,  Minyak Goreng, Beras C64 Kualitas 1, dan Beras C64  Kualitas  3  dengan  nilai  support 33,33% dan nilai confidence 71,42%. 2.  Hasil  dari  aplikasi  ini,  pemilik  Toko  Sari Bumi dapat mengetahui kombinasi pembelian  bahan  pokok  yang  sering dibeli  secara  bersamaan  oleh  pelanggan sehingga  dapat  meningkatkan  penjualan dan  keuntungan  pada  Toko  Sari  Bumi dengan uji validitas sistem yaitu 16,67%.

## 5.2  Saran
Penelitian  ini  perlu  pengembangan  atau penyempurnaan  sistem  ini  di  masa  yang  akan datang. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan penelitian selanjutnya dapat menggunakan  metode  Algoritma  FP-Growth untuk membandingkan nilai akurasinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Sundari, “Analisa Penerapan
Datamining  Pada  Penjualan  Produk  Oli
Mesin  Sepeda  Motor  Dengan  Algoritma Apriori, ” 2017.
[2]  B. Tampubolon, Saragih, Reza,
“Implementasi  Data  Mining  Algoritma Apriori  pada  sistem  persediaan  alat-alat kesehatan, ” Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 1, no.
1, pp. 93 –106, 2013.
[3] G. Agung P. , HTML, PHP, dan MySQL untuk Pemula . Elex Media Komputindo, 2018.
[4]  M.  F.  Mundzir, PHP  tutorial  book  for beginner .Yogyakarta: Notebook, 2014.
[5]  R.A.  Sukamto  dan  M.  Shalahuddin, Rekayasa  Perangkat  Lunak.  Bandung: Informatika, 2013.
[6]  M.  Ikhsan,  M.  Dahria,  and  Sulindawati,
“Penerapan  Associaton  Rule  dengan Algoritma Apriori Pada Proses Pengelompokan  Barang  di  Perusahaan Retail, ” Pros. SNIKOM, 2013. [7]  D.  K.  Pane, “Implementasi  Data  Mining Pada Penjualan Produk Elektronik
Dengan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus : Kreditplus), ” Pelita  Inform.  Budi  Darma ,
vol. 4, no. 3, pp. 25 –29, 2013. [8]  R. Yanto, Robi dan Khoiriah, “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam
Menentukan Pola Pembelian O bat,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 2, no. 2, p. 102, 2015.
[9]  N.  A.  Hasibuan et  al. , “Implementasi  Data Mining  Untuk  Pengaturan  Layout, ”  vol.  4, no. 4, pp. 6 –11, 2017.
[10] E. Buulolo, “Implementasi  Algoritma Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Obat (Studi  Kasus :  Apotik  Rumah  Sakit Estomihi  Medan), ” Pelita  Inform.  Budi Darma , vol. IV, no. 1, pp. 71 –83, 2013.
[11] D. Kusumo, Bijaksana, Darmantoro, “Data Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Pada Rdbms  Oracle,”  TEKTRIKA  -  J.  Penelit. dan Pengemb. Telekomun. Kendali, Komputer, Elektr. dan Elektron., vol. 8, no. 1, pp. 1 –5, 2016.
[12] E.  N.  Sari, “Pakaian  Yang  Paling  Diminati Pada Mode Fashion Group Medan, ” Pelita Inform.  Budi  Darma ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  35 – 39, 2013.
[13] H.  Setiawan,  M.  Hasbi,  and  R.  T. Vulandari, “Kombinasi pembelian makanan  pada  toko  roti  menggunakan algoritma apriori, ” J. Ilm. Sinus , vol. 1, no.
2, pp. 3 –9, 2019.