Abstrak—  Properti merupakan kebutuhan primer bagi masyarakat dan kebutuhan sekunder sebagai sarana investasi. Hal ini menjadi peluang bagi PT. Brighton untuk memberikan sarana informasi produk properti. Sistem PT. Brighton saat ini terbatas untuk  mencari  produk  property  berdasarkan  parameter  data  yang  sudah  ditentukan.  Pencarian  produk  tidak  dapat memberikan informasi rekomendasi bagi pengguna, sehingga tidak dapat membantu secara spesifik iklan property yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pola interaksi pengguna terhadap sistem dapat menjadi sumber data yang bisa diolah dengan metode  association  rule  appriori.  Hasil  penerapan  metode  association  rule  appriori  pada  sistem  usulan  telah  berhasil memberikan  rekomendasi  iklan  yang  memiliki  karakteristik  data  yang  sesuai  dengan  pola  interaksi  pengguna  di  sistem. Penentuan nilai support mempengaruhi hasil analisa dan nilai confidence menjadi dasar validasi ketepatan hasil analisa. Hasil analisa pada penelitian ini menunjukkan nilai confidence diatas 80% yang berarti hubungan antar item atau kriteria kuat.

## Kata Kunci— Sistem Rekomendasi, Association Rule, Sistem Informasi, Properti
Abstract—Property is a primary need for society and secondary needs as a means of investment.  This is an opportunity for PT. Brighton to provide a means of property product information. PT. Brighton is currently limited to searching for products based on specified parameter data. Product searches can't provide recommendation information for users,  so it can't help specifically with property ads that match user needs. The pattern of user interaction with the system can be a source of data that  can  be  processed by  the association  rule  method.  The results  of  applying  the  method  of  applying  application  rules  to systems that have provided recommendations that provide recommendations that have data in accordance with user patterns in the system. The determination of the value that affects the results of the analysis and the value of confidence becomes the basis for validating the accuracy of the analysis results. The results of the analysis in this study indicate a trust value of 80% which means the relationship between items or criteria is strong.
Keyword— Recommended System, Association Rule, Information System, Property

## I. P ENDAHULUAN
eningkatan  jumlah  penduduk  di  Indonesia  turut  mendorong  peningkatan  kebutuhan  properti. Properti khususnya rumah merupakan kebutuhan primer atau pokok masyarakat. Berdasarkan data dari  Kementerian  Pekerjaan  Umum  (PU)  menunjukkan  kebutuhan  properti  di  Indonesia  adalah sebesar 1,3 juta unit setiap tahun. Oleh karena itu terjadi peningkatan pencarian properti secara online melalui situs pencarian seperti google dan juga semakin banyak situs jual beli properti seperti rumah.com , rumah123.com dan lain-lain. Dari beberapa situs properti tersebut telah memberikan fasilitas pencarian dan informasi properti yang cukup baik dengan melakukan pengelompokan berdasarkan kategori rumah, ruko, kantor, rumah kos dan lain sebagainya, ukuran rumah, status properti dijual atau disewakan, status surat  kepemilikan,  fasilitas  atau  isi  rumah  dan  lokasi  properti  berdasarkan  daerah  provinsi  dan  kota. Namun terdapat 2 tipe pengguna yang melakukan pencarian informasi. Pengguna yang pertama adalah yang sudah mengetahui keinginan dan hal yang dicari secara spesifik. Sedangkan pengguna kedua adalah orang  yang  belum  mengetahui  kebutuhannya  secara  spesifik.  Tipe  pengguna  kedua  ini  yang  perlu diperhatikan, dengan diberikan fasilitas rekomendasi agar pengguna tersebut mengetahui properti yang dibutuhkan.
Pemberian  rekomendasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Appriori dengan  algoritma Association  Rule. Metode Apriori sendiri  merupakan  sistem  yang  memberikan  rekomendasi  produk berdasarkan user  profile atau  karakter  suatu  produk  [1].  Dengan  menggunakan  algoritma Association

## P ENERAPAN M ETODE A SSOCIATION R ULE P ADA

## S ISTEM R EKOMENDASI P RODUK P ROPERTI

## B ERDASARKAN P OLA I NTERAKSI P ENGGUNA
Kristovel Printo Nana 1) , Lukman Junaedi 2)
1) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Narotama Surabaya
2) Program Studi Sistem Informasi, Universitas Narotama Surabaya e-mail: kristovelprintonana.14@fasilkom.narotama.ac.id 1) , lukman.junaedi@narotama.ac.id 2)
P
Rule Apriori, sistem mencari pola hubungan antar satu atau lebih dari item produk dalam suatu dataset. Pada prosesnya, sistem mencatat detail iklan yang dilihat oleh pengguna sehingga terbentuk dataset untuk di analisa. Setiap atribut data yang dicatat diberi nilai bobot berdasarkan frekuensi data tersebut tampil dalam  proses  pencarian  yang  dilakukan  oleh  pengguna.  Hasil  analisa  memberikan  rekomendasi  iklan yang  sesuai  dengan  perilaku  penggunaan  sistem  oleh  pengguna  tersebut.  Keunggulan  algorima Association Rule Apriori dibandingkan metode lainnya seperti naive bayes adalah tidak memerlukan data training atau data inputan dari pakar, sehingga Algoritma ini menghasilkan analisa yang lebih tepat karena berdasarkan dataset dari pengguna sendiri. Hanya saja algoritma Association Rule . Apriori memerlukan lebih lama waktu proses jika data pada dataset yang terhimpun semakin banyak. State of the art penelitian ini diambil dari penelitian yang berjudul dari Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan di Toko Gudang BM [2]

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Rekomendasi
Sistem  rekomendasi  merupakan  sebuah  perangkat  lunak  yang  bertujuan  untuk  membantu pengguna dengan cara memberikan rekomendasi kepada pengguna ketika pengguna dihadapkan dengan jumlah informasi yang besar. Rekomendasi yang diberikan diharapkan dapat membantu pengguna dalam proses  pengambilan  keputusan,  seperti  barang  apa  yang  akan  dibeli,  buku  apa  yang  akan  dibaca,  atau musik  apa  yang  akan  didengar,  dan  lainnya.  Sistem  rekomendasi  pribadi  ( personalized  recommender system )  harus  mengenal  terlebih  dahulu  setiap  pengguna  yang  ada.  Setiap  sistem  rekomendasi  harus membangun dan memelihara user model atau user profile yang berisi ketertarikan pengguna [3]. Sebagai contoh,  sistem  rekomendasi  di  sistem  Amazon  menyimpan  setiap  transaksi  pembelian  pelanggan, komentar pelanggan, dan review / rating yang diberikan oleh pelanggan terhadap suatu produk. Terdapat dua buah pendekatan yang dapat dilakukan untuk membentuk user profile , yaitu pendekatan implicit dan explicit . Pendekatan implicit , artinya, sistem menyimpan dan mempelajari perilaku pengguna di dalam sistem untuk membangun profil pengguna. Perilaku pengguna dapat berupa likes/dislikes , ratings , dan lain  sebagainya  terhadap  beberapa  item.  Sementara  pendekatan explicit ,  yaitu  dengan  menanyakan kepada pengguna secara langsung deskripsi item yang disukai pengguna.

## B. Association Rule Appriori
Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item [4].  Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining  yang menjadi dasar dari berbagai teknik data mining lainnya. Khususnya salah satu tahap dari analisis asosiasi yang disebut analisis pola frequensi tinggi (frequent pattern mining) menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efisien. Penting tidaknya suatu aturan assosiatif dapat diketahui  dengan  dua  parameter, support (nilai  penunjang)  yaitu  persentase  kombinasi  item  tersebut dalam  database  dan confidence (nilai  kepastian)  yaitu  kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  aturan assosiatif. Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap :
1. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:

## Support (A) = Jumlah Transaksi mengandung A
Total Transaksi
sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
Support (A  ∩  B) =

## Jumlah Transaksi mengandung A dan B Total Transaksi
2. Pembentukan aturan assosiatif
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan assosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan assosiatif A B. Nilai confidence dari aturan A B diperoleh dari rumus berikut:
𝑃(𝐵 | 𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴

## C. Minimum Support
Nilai minimum support adalah nilai untuk membedakan item atau kriteria yang frequent atau tidak Nilai  minimum  support  dapat  ditetapkan  oleh  pihak  yang  terkait  berdasarkan  dasar  pengamatan analisa  yang  telah  dilakukan  [5].  Nilai  support  mempengaruhi  hasil  analisa.  Semakin  besar  nilai support,  maka  semakin  sedikit  item  atau  kriteria  yang  lolos  seleksi,  sehingga  tidak  terbentuk hubungan keterikatan antar item atau kriteria. Demikian semakin kecil nilai support, maka semakin banyak item atau kriteria yang lolos seleksi, sehingga hasil analisa tidak dapat spesifik. Oleh karena itu perlu dilakukan pengujian nilai support yang tepat untuk menghasilkan analisa yang terbaik

## D. Association Rule Appriori
Nilai confidence adalah nilai kepastian yang digunakan untuk mengukur hubungan antar item dalam aturan  asosiasi.  Sebagai  satuan  ukur,  maka  nilai  minimum  confidence  perlu  ditentukan  oleh  pihak yang  terkait  [5].  Semakin  besar  nilai  minimum  confidence  maka  semakin  sedikit  hubungan  antar kriteria yang sesuai namun memiliki hasil analisa yang maksimal. Demikian juga semakin kecil nilai minimum confidence, maka semakin besar hubunga antar kriteria yang sesuai, namun hasil analisa tidak maksimal.

## E. Blackbox Testing
Pengujian Black Box merupakan pengujian untuk mengetahui apakah semua fungsi perangkat lunak telah berjalan semestinya sesuai dengan kebutuhan fungsional yang telah didefinisikan [6]. Pengujian ini  memungkinkan  perekayasa  perangkat  lunak  mendapatkan  serangkaian  kondisi input yang sepenuhnya  menggunakan  semua  persyaratan  fungsional  suatu  program.  Pengujian  ini  dapat menemukan  kesalahan  seperti  fungsi-fungsi  yang  tidak  benar  atau  hilang,  kesalahan interface , kesalahan  dalam  struktur  data  atau  akses  basis  data  eksternal,  inisialisasi  dan  kesalahan  terminasi, validitas fungsional, kesensitifan sistem terhadap nilai input tertentu, dan batasan dari suatu data.

## F. Model Waterfall
Model watefall merupakan  sebuah  siklus  pengembangan  perangkat  lunak  yang  memiliki  proses linear  dan  sekuensial  [7].  Tahapan  siklus  model waterfall meliputi  analisis  kebutuhan,  desain sistem, penulisan kode program, testing dan penerapan kode program dan maintenance. Berikut Penjelasan dari masing-masing tahap di  dalam  model pengembangan perangkat  lunak Waterfall [8] .
1. Analisis kebutuhan
Tahap  analisis  kebutuhan  merupakan  proses  mempelajari  kebutuhan  pengguna  yang  meliputi definisi  sistem,  kebutuhan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  analisis  kebutuhan  sistem dilakukan dengan cara mengelompokkan kebutuhan menjadi kebutuhan fungsionla dan kebutuhan non-fungsional.

## 2. Desain Sistem
Tahap  desain  sistem  adalah  tahap  memvisualisasikan  kebutuhan  pengguna  ke  dalam  sejumlah diagram untuk membantu pengembanga sistem memenuhi kebutuhan dari sistem. Diagram yang digunakan di dalam tahap ini antara lain:
Use Case diagram, Activity diagram, Sequence diagram, Class diagram, dan Entity Relationship Diagram (ERD).
3. Penulisan kode program
Tahap ini adalah tahap mengimplementasikan kebutuhan sistem ke dalam kode program. Hasil dari tahap ini adalah program yang sesuai dengan desain sistem dari tahap sebelumnya.

## 4. Testing
Di  tahap  ini  dilakukan  pengujian  sistem  untuk  memastikan  kesesuaian  antara  kebutuhan  sistem dengan  keluaran  dari  sistem  yang  telah  dibuat.  Tahap testing meliputi  pengujian white  box dan pengujian black box.
5. Penerapan Kode Program dan Maintenance
Tahap akhir dari model pengembangan waterfall adalah penerapan kode program dan maintenance. Tahap penerapan kode program dilakukan untuk mengetahui kelayakan dari sistem ketika telah selesai melalui  tahap  pengujian  dan  kemudian  diimplementasikan. Maintenance dilakukan  untuk memastikan sistem telah berjalan dan berkembang sesuai dengan fungsinya

## G. Data Flow Diagram
Data Flow Diagram (DFD) disebut juga dengan Diagram Arus Data (DAD). DFD adalah suatu model logika data atau proses  yang dibuat untuk menggambarkan darimana asal  data, dan kemana tujuan data yang keluar dari sistem, dimana data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebut, dan interaksi  antara  data  yang  tersimpan,  dan  proses  yang  dikenakan  pada  data  tersebut  [9].  DFD memperlihatkan gambaran tentang masukan proses keluaran dari suatu sistem/perangkat lunak, yaitu objek-objek data mengalir ke dalam perangkat lunak, kemudian ditransformasi oleh elemen-elemen pemrosesan  ,  dan  obyek-obyek  data  hasilnya  akan  mengalir  keluar  dari  sistem/perangkat  lunak. Obyek-obyek  data  dalam  penggambaran  DFD  biasanya  direpresentasikan  menggunakan  t  panah berlabel,  dan  transformasi-transformasi  biasanya  direpresentasikan  menggunakan  lingkaran- lingkaran yang sering disebut sebagai gelembung-gelembung.

## H. Physical Data Model (PDM)
Model Relasional atau Physical Data Model (PDM) adalah model yang menggunakan sejumlah tabel untuk menggambarkan data serta hubungan antara data-data tersebut [10] . Setiap tabel mempunyai sejumlah  kolom  di  mana  setipa  kolom  memiliki  nama  yang  unik  beserta  tipe  datanya.  PDM merupakan konsep yang menerangkan detail dari bagaimana data di simpan di dalam basis data

## III. H ASIL D AN I MPLEMENTASI S ISTEM

## A. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah Model Waterfall. Tahapan proses pengembangan perangkat lunak adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian Yang Digunakan

## 1. Requirements Definition
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penetapan  fokus  permasalahan  yang  akan  diteliti  dengan  melakukan kegiatan pengumpulan data melalui kegiatan wawancara kepada Kepala pemasaran PT. Brighton dan PT. Xavier Marks yang berada di Surabaya untuk melakukan analisis berdasarkan dokumentasi data- data produk properti.

## 2. System and Software Design
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penetapan  solusi  atas  permasalahan  yang  terjadi  dan  pembuatan  desain sistem yang akan dibuat. Desain sistem menggunakan Data Flow Diagram, Conseptual Data Model, Physical Data Model, struktur tabel database dan desain tampilan sistem.
3. Implementation and Unit Testing
Tahapan  proses  pembuatan  sistem  dengan    melakukan  pengkodean  menggunakan  bahasa pemprograman PHP  Framework  Codeigeniter untuk  pengguna  admin . Sedangkan  bahasa pemprograman android  hybrid  flutter untuk  pengguna secara umum. Management database sistem yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan MYSQL. Pada  saat  proses  pembuatan  dilakukan pengujian secara unit sistem atau sub program.
4. Integration and System Testing
Testing. Dengan melakukan uji coba, diharapkan sistem yang dibuat sesuai dengan desain dan tujuan penelitian
5. Operation and Maintenance
Tahap ini tidak dilakukan karena penelitian ini bersifat rancang bangun sistem.
B. Metode Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  pengumpulan  data-data  yang  diperlukan  dalam  melakukan  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Wawancara
Kegiatan  wawancara  dilakukan  kepada  bagian  pemasaran  PT.  Brighton  Properti.  Wawancara  ini dilakukan  untuk  mengetahui  kebutuhan  pelanggan  pada  saat  mencari  properti.  Pada  kesempatan wawancara juga dilakukan permintaan data-data yang diperlukan untuk penelitian.
2. Studi Data dan Dokumentasi
Pengumpulan data-data yang diperlukan untuk kegiatan penelitian yang didapatkan dari staff pemasaran produk, seperti list data properti yang dijual dan detail data properti
C. Hasil Perancangan Alur Sistem
Context diagram menggambarkan alur data dan entitas atau pengguna sistem secara umum.  Berikut ini desain context diagram sistem.

## Gambar 2 Context Diagram Sistem Usulan
Context Diagram adalah bagian dari Data Flow Diagram secara global. Desain Data Flow Diagram Sistem usulan terdapat 3 entity atau pengguna yang melakukan interaksi dengan sistem yaitu: 1. Admin Sistem
Adalah  petugas  yang  bertanggung  jawab  untuk  melakukan  manajemen  kategori  properti, melakukan  verifikasi  data  registrasi  pemasang  iklan  dan  melakukan  verifikasi  iklan  yang  dimuat  oleh pemasang  iklan.  Tanpa  diverifikasi  oleh  admin  sistem,  pemasang  iklan  tidak  dapat  melakukan pemasangan iklan.
2. Pemasang Iklan
Adalah  pengguna  yang  ingin  mempromosikan  properti  yang  ingin  disewakan  atau  dijual. Pemasang  iklan  wajib  melakukan  pendaftaran  dengan  menginputkan  detail  data  pendaftaran.  Setelah melakukan  pendaftaran  dan  telah  diverifikasi  oleh  admin  sistem,  pemasang  iklan  dapat  menginputkan detail properti yang diiklankan.
3. Pencari Iklan
Adalah  pengguna  yang  melakukan  pencarian  properti  dengan  menginputkan  data  filter  pada sistem. Aktifitas pencarian direkam oleh sistem untuk mendapatkan rekomendasi properti

## D. Hasil Perancangan Database Sistem
Berikut ini desain Physical Data Model (PDM) database sistem usulan.
Gambar 3 Physical Data Model (PDM) Sistem Usulan

## E. Implementasi Metode
Penerapan metode apriori dapat dilakukan oleh pengguna admin untuk mengetahui jenis produk yang disukai oleh member. Pengguna admin dapat membuka halaman menu analisa untuk memulai proses. Pada saat menu analisa dibuka, sistem menampilkan pilihan data member yang siap untuk dianalisa. Berikut ini tampilan halaman pemilihan data member yang siap untuk analisa.

## Gambar 4 Tampilan data member yang siap dianalisa
Apabila pengguna telah memiliki data rekam klik iklan, maka sistem menampilkan data analisa berikut ini.
Kota id_kota id_provinsi nama_kota integer integer varchar(50) <pk> <fk> Provinsi id_provinsi nama_provinsi integer varchar(50) <pk> member id_member nama email no_hp password tgl_registrasi foto integer varchar(255) varchar(255) varchar(20) varchar(255) date varchar(255) <pk> iklan_property id_iklan_property id_pengguna id_kota id_member property_type judul_iklan harga deskripsi alamat jenis_property created_date created_by status integer integer integer integer integer varchar(255) integer long varchar long varchar integer date varchar(100) integer <pk> <fk3> <fk1> <fk2> pengguna_admin id_pengguna nama email password tanggal_registrasi integer varchar(255) varchar(255) varchar(255) date <pk> foto_iklan id_foto_iklan id_iklan_property nama_file file_path is_featured integer integer varchar(255) varchar(255) integer <pk> <fk> klik id_iklan_property id_member id tanggal integer integer integer date <fk2> <fk1>
Data yang dianalisa adalah data rekam iklan yang dibuka oleh member. Masing-masing iklan yang dibuka tercatat kriteria dari masing-masing iklan. Selanjutnya sistem menampilkan tabel tabulasi untuk masing-masing kriteria. Tabel tabulasi menampilkan jumlah kriteria yang terdapat pada masing-masing iklan yang dibuka oleh member. Berikut ini tampilan hasil tabulasi.

## Gambar 6 Tampilan system pada saat ada rekam data
Selanjutnya,  berdasarkan  hasil  tabulasi,  sistem  membentuk  item  set.  Item  set  adalah  total kemunculan kriteria dari semua iklan yang dibuka oleh member. Berikut ini hasil perhitungan item set masing-masing kriteria.

## Gambar 7 Perhitungan item set masing-masing kriteria
Pada  sistem  usulan,  nilai support yang  ditentukan  adalah  3,  maka  sistem  melakukan  eliminasi kriteria yang memiliki nilai frekuensi dibawah 3. Berikut ini hasil eliminasi kriteria.
Gambar 8 Hasil eliminasi masing-masing kriteria
Setelah mendapatkan kriteria yang memiliki nilai frekuensi diatas 3, maka sistem menggabungkan masing-masing  item  set  menjadi  kombinasi  2  itemset  dan  menghitung  nilai  frekuensi  masing-masing kombinasi. Berikut ini hasil kombinasi itemset

## Gambar 9 Hasil kombinasi itemset
Sesuai dengan nilai support yang ditentukan adalah 3, maka sistem melakukan eliminasi. Pada kasus ini tidak ada kombinasi itemset yang terkena eliminasi, karena masing-masing kombinasi memiliki nilai frekuensi sama dengan atau lebih dari 3. Berikut ini hasil eliminasi dari kombinasi 2 itemset.

## Gambar 10 Hasil eliminasi kombinasi 2 itemset
Selanjutnya  sistem  membentuk  kombinasi  3  itemset  dan  menghitung  nilai  frekuensi kemunculannya. Berikut ini hasil perhitungan kombinasi 3 itemset pada sistem usulan

## Gambar 11 Hasil eliminasi kombinasi 3 itemset
Dari hasil kombinasi 3 itemset dapat diketahui nilai frekuensi terbesar terdapat pada itemset 6,3,1. Oleh karena itu dilakukan perhitungan nilai confidence untuk mencari tingkat keyakinan pada masing- masing itemset. Berikut ini hasil perhitungan nilai confidence .
Berdasarkan hasil perhitungan nilai confidence , maka iklan yang direkomendasi kepada member terpilih  adalah  iklan  yang  memiliki  kombinasi  item  set  yang  memiliki  nilai confidence 100  %.  Hasil implementasi metode menunjukkan pengaruh nilai support terhadap hasil rekomendasi yang diberikan. Berikut ini pengaruh nilai support terhadap hasil rekomendasi.
a. Nilai support tidak dapat bernilai 1, karena nilai minimum frekuensi adalah 1
b. Semakin besar nilai support dapat mengakibatkan sistem tidak dapat menghasilkan rekomendasi, karena tidak dapat membentuk aturan asosiasi yang tepat.
c. Nilai support yang terbaik adalah separuh atau 50 % dari nilai maksimum frekuensi

## IV. P ENGUJIAN S ISTEM
Kegiatan  pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  sistem  telah  berfungsi  dengan  baik.  Metode pengujian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode blackbox testing. Kegiatan pengujian dengan metode blackbox  testing mengacu  pada  skenario  pengujian  yang  telah  dibuat.  Berikut  ini  skenario pengujian sistem usulan.
Tabel. 1. Skenario Pengujian
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, Berikut ini hasil dari proses pengujian yang telah dilakukan :
No Halaman Uji Cara Pengujian 1 Manajemen data pengguna admin 1. Melakukan penambahan data pengguna admin 2. Merubah data pengguna admin yang ada 3. Menghapus data pengguna admin yang ada. 2 Manajemen data member 1. Melakukan penambahan data member 2. Merubah data member 3. Menghapus data member 3 Manajemen data kriteria 1. Melakukan penambahan data kriteria 2. Merubah data kriteria yang sudah ada pada list 3. Menghapus data kriteria yang sudah ada pada list 4 Manajemen data sub kriteria 1. Melakukan penambahan data sub kriteria 2. Merubah data sub kriteria yang sudah ada pada list 3. Menghapus data sub kriteria yang sudah ada pada list 5 Manajemen Data Iklan 1. Melakukan penambahan data iklan 2. Merubah data iklan yang sudah ada pada list 3. Menghapus data iklan yang sudah ada pada list 4. Approve data pending iklan 5. Setting gambar iklan 6 Proses analisa association rule apriori 1. Memilih data member 2. Menampilkan tahapan proses analisa dan hasil analisa 7 Registrasi member Pengguna umum melakukan registrasi sebagai member 8 Mengelola iklan member Pengguna member dapat melakukan pengelolaan data iklan yang dimiliki
Tabel. 2.Hasil Uji Coba Sistem Usulan No Uji Hasil Pengujian 1 Pengguna  admin  berhasil  melakukan  penambahan  data,  perubahan  data  dan penghapusan data pengguna admin sistem.
2 Pengguna  admin  berhasil  melakukan  penambahan  data,  perubahan  data  dan penghapusan data member.
3 Pengguna  admin  berhasil  melakukan  penambahan  data,  perubahan  data  dan penghapusan data kriteria
4 Pengguna  admin  berhasil  melakukan  penambahan  data,  perubahan  data  dan penghapusan data sub kriteria
5 Pengguna admin berhasil melakukan pengelolaan data iklan seperti tambah data iklan, rubah data iklan, hapus data iklan, approve pending iklan dan setting gambar iklan.
6 Pengguna admin berhasil menjalankan dan mendapatkan hasil analisa association rule apriori
7 Pengguna umum berhasil melakukan registerasi sebagai member
8 Member berhasil melakukan pengelolaan data iklan
Tahap pengujian selanjutnya adalah melakukan uji penerimaan sistem oleh pengguna. Uji penerimaan sistem atau biasa disebut User Accepted Test (UAT) dilakukan dengan cara melakukan penyebaran kuesioner. Berikut ini bentuk kuesioner yang digunakan.
Tabel. 3. Pertanyaan Kuisioner UA T No. PERNYATAAN SS S  RG  TS  STS
1 Apakah sistem memberikan informasi produk properti dengan baik ?
2 Apakah saat menggunakan sistem sekarang tidak sering mengalami kendala ?
3 Apakah Sistem berhasil memberikan rekomendasi produk properti yang sesuai dengan harapan anda ?
4 Apakah sistem ini berhasil memberikan kemudahan pemilihan produk properti ?
5 Apakah sistem ini mudah digunakan ?
6 Apakah sistem jarang terjadi error ?
7 Apakah hasil analisa dapat diketahui dengan cepat ?
8 Apakah fungsional sistem secara keseluruhan berjalan baik ?
9 Apakah tampilan sistem nyaman saat digunakan ?
10  Apakah sistem ini akan anda rekomendasikan ke orang lain ?
Hasil dari penyebaran kuesioner selanjutnya diproses dengan cara membuat tabulasi data kuesioner. Berikut ini hasil pengolahan data kuseioner.
Tabel. 4.Hasil Jawaban Kuisione r
No. Koresponden  p1 p2 p3 p4 p5 P6  p7 p8 p9 p10  Rata-rata 1 10 9 10 10 8 9 9 9 9 8 9,1 2 10 9 9 8 8 8 10 10 10 10 9,2 3 10 8 9 9 8 8 10 10 8 9 8,9 4 9 8 9 9 10 9 8 10 9 9 9 5 8 9 8 9 8 9 9 9 10 8 8,7 6 9 9 8 10 8 9 10 8 10 10 9,1 7 9 10 10 8 10 10 9 9 8 10 9,3 8 9 8 8 9 8 9 8 9 9 9 8,6 9 8 10 9 9 8 8 9 10 8 8 8,7 10 9 8 9 10 10 8 10 9 9 8 9 11 10 10 8 8 10 10 8 8 9 9 9 12 9 10 9 8 8 10 8 8 9 9 8,8 13 10 9 8 8 10 8 9 10 8 10 9 14 10 9 9 8 8 10 9 9 8 9 8,9 15 8 10 10 10 9 8 10 9 10 8 9,2 16 9 10 10 10 10 9 9 8 9 8 9,2 17 9 8 10 10 8 10 10 10 8 10 9,3 18 8 10 8 10 9 9 8 10 8 9 8,9 19 9 8 8 8 10 10 9 8 8 9 8,7 20 9 10 8 10 10 9 9 9 10 10 9,4 RATA-RATA 9,1 9,1 8,85 9,05 8,9 9 9,05 9,1 8,85 9 HASIL AKHIR PENILAIAN KUEISONER 9,00
Hasil penilaian kuesioner menunjukkan respon pengguna untuk masing-masing pertanyaan adalah sebagai berikut ini.
a. Respon  pengguna terhadap fungsional sistem untuk memberikan informasi  produk properti mendapatkan nilai rata-rata 9.1 dari total nilai 10. Hal ini menunjukkan respon yang baik.
b. Pada  saat  mengoperasikan  sistem,  koresponden  tidak  sering  mengalami  kendala.  Hal  ini dibuktikan dengan nilai rata-rata 9.1 dari total nilai 10 pada pertanyaan kedua
c. Pada pertanyaan ketiga koresponden memberikan nilai rata-rata 8.85dari total nilai 10. Nilai tersebut menunjukan sistem berhasil memberikan produk properti yang sesuai dengan harapan pengguna.
d. Bagi responden, Sistem berhasil memberikan kemudahan pemilihan produk properti. Hal ini ditunjukkan dengan nilai rata-rata kuesioner untuk pertanyaan 4 adalah sebesar 9.05 dari total nilai 10.
e. Koresponden  memberikan  nilai  8.9  dari  total  nilai  10  sebagai  bentuk  persetujuan  sistem mudah digunakan.
f. Hasil  kueisoner  pertanyaan  6  mendapatkan  nilai  rata-rata  9  dari  total  nilai  10.  Hal  ini mengindikasikan koresponden setuju sistem jarang mengalami error.
g. Koresponden memberikan nilai rata-rata 9.05 dari total nilai 10 pada pernyataan proses analisa rekomendasi produk properti dapat diketahui dengan cepat.
h. Fungsional sistem berjalan dengan baik. Hal ini dapat diketahui dari nilai kueisoner sebesar 9.1 dari total nilai 10
i. Koresponden setuju tampilan sistem nyaman pada saat digunakan. Hal ini dibuktikan dengan nilai rata-rata sebesar 8.85 dari total nilai 10
j. Koresponden memberikan nilai rata-rata sebesar 9 dari total nilai 10 untuk pernyataan akan merekomendasikan sistem pada orang lain.
Agar  mudah  dibaca,  hasil  persentase  penilaian  masing-masing  pertanyaan  dapat  dilihat  pada diagram berikut ini.

## Gambar. 12 Diagram Batang Hasil Uji Penerimaan Sistem
Berdasarkan hasil penilaian kuesioner, didapatkan rata-rata penilaian oleh pengguna sistem sebesar 90%. Sebagai acuan ketetapan keberhasilan sistem adalah sebagai berikut ini.
a. 0 - 50 % : Aplikasi Gagal
b. 50 - 80 %
: Aplikasi Cukup Baik
c. 80 - 100 %
: Aplikasi Sangat Baik
Dengan  nilai  akhir  penilaian  sebesar  90  maka  sistem  usulan  masuk  dalam  kategori  Sangat  Baik berjalan dan diterima oleh pengguna

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan yang didapatkan dari hasil penelitian adalah sebagai berikut:
1. Metode Association  Rule  Apriori telah  terbukti  dapat  menghasilkan  rekomendasi  iklan  properti berdasarkan pola perilaku pengguna.
2. Nilai support pada metode Association Rule Apriori dapat mempengaruhi hasil analisa. Nilai support yang terbaik adalah separuh atau 50% dari nilai maksimum frekuensi kemunculan item atau kriteria.
3. Nilai confidence dapat  ditentukan  oleh  perusahan  dengan  minimum  nilai  50%  agar  dapat menunjukkan tingkat keyakinan hasil rekomendasi yang baik.
Berdasarkan  hasil  uji  penerimaan,  sistem  mendapatkan  nilai  akhir  penilaian  sebesar  90,  sehingga masuk dalam kategori Sangat Baik dan diterima oleh pengguna.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian ini disertai oleh bantuan berbagai pihak, Ucapan terima kasih juga disampaikan kepada : 1. Tim Peer-reviewers
2. Lukman Junaedi selaku pembimbing
3. PT Brighton Properti selaku penyedia data
9.10% 9.10% 8.85% 9.05% 8.90% 9% 9.05% 9.10% 8.85% 9% 8.70% 8.75% 8.80% 8.85% 8.90% 8.95% 9.00% 9.05% 9.10% 9.15% P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 HASIL  KUESIONER P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10

## D AFTAR P USTAKA
[1]   S. Qomariyah, Perbandingan FP-Growth, Apriori dan Squeezer Pada Analisis Perilaku Konsumen di Minimarket K1Mart ITS, Surabaya: ITS Surabaya, 2017.
[2]   Aditya, ”Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan di Toko Gudang BM,” Jurnal Informatika Universitas Widyagama, 2018.
[3]   M. Badrul, ”ALGORITMA ASOSIASI DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISA DATA PENJUALAN,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, p. 121, 2016.
[4]   O. S. A. Destiyati, ”ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA HASH BASED PADA MARKET BASKET ANALYSIS DI APOTEK UAD,” Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 2015.
[5]   Despitaria, ”Analisis Asosiasi pada Transaksi Obat Menggunakan Data Mining dengan Algoritma A Priori. .,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , vol. 1, 2016.
[6]   R. Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak: Pendekatan Praktisi Buku 3, Yogtakarta : Andi, 2015.
[7]   S. D. Budi, Konsep & Perancangan Jaringan Komputer Bangunan Satu Lantai, Gedung Bertingkat & Kawasan, Yogyakarta: ANDI, 2016.
[8]   A. H. Akbar, Perancangan Sistem Informasi Pemasaran Berbasis Website E-Commerce, Surakarta: Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2013.
[9]   H. Al Fatta, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi, Yogyakarta : ANDI, 2015.
[10]  Indrajani, Perancangan Basis Data Dalam All in 1, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2018.