## APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PRODUK KOSMETIK TERLARIS PADA TOKO DAUN INDAH MENGGUNAKAN METODE APRIORI
Salsabila, Siti Rokhmah, Moch Bagoes Pakarti Informatika, Institut Teknologi Bisnis AAS Indonesia Jl. Slamet Riyadi No. 361 Windan, Makamhaji, Kartasura, Sukoharjo, Indonesia
Salsabilatujuhbelas@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  konteks  penjualan  produk  kosmetik,  penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi toko untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengambilan keputusan.Toko  Daun  Indah  membutuhkan  bantuan  dalam  menentukan  kombinasi  produk  untuk  diskon berdasarkan produk kosmetik terlaris serta faktor-faktor yang perlu diperhitungkan dalam penentuan bobot kriteria pada Metode Apriori untuk mendukung keputusan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi SPK berbasis web menggunakan metode Apriori untuk membantu Toko Daun Indah dalam menentukan produk kosmetik terlaris. Penelitian ini menggunakan pendekatan pengembangan aplikasi berbasis web dengan framework Laravel dan menggunakan data transaksi nyata dari platform Shopee. Metode Apriori digunakan untuk analisis  pola  pembelian  konsumen  dan  menentukan  kombinasi  produk  yang  sering  dibeli  bersamaan  oleh pelanggan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  aplikasi  SPK  yang  dikembangkan  cukup  memuaskan  bagi pengguna,  dengan  kontribusi  positif  dalam  pengambilan  keputusan  yang  efektif  dan  efisien  dalam  penjualan produk kosmetik di Toko Daun Indah.
Kata kunci :  Sistem Pendukung Keputusan, Apriori, Laravel, Kosmetik, Terlaris

## 1. PENDAHULUAN
Industri kosmetik  merupakan salah satu industri yang terus berkembang pesat, baik di tingkat nasional maupun  global.  Kecenderungan  konsumen  yang semakin meningkat dalam memperhatikan penampilan dan  kesehatan  kulit  menjadikan  produk  kosmetik sebagai  kebutuhan  yang  tidak  terpisahkan  [1].  Toko Daun  Indah  sebagai  salah  satu  toko  kosmetik  yang beroperasi di era ini dihadapkan pada tantangan untuk memilih  produk  kosmetik  terlaris  yang  dapat memenuhi  kebutuhan  pelanggan.  Oleh  karena  itu, diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan  yang dapat membantu Toko Daun Indah dalam menentukan produk kosmetik terlaris secara efektif dan akurat [2].
Penentuan  produk  terlaris  di  Toko  Daun  Indah merupakan  tantangan  yang  melibatkan  sejumlah masalah  kompleks.  Permasalahan  utama  yang  di hadapi adalah kesulitan dalam mencari kombinasi item untuk  penentuan  diskon  dan  mengatasi  kesulitan dalam  pengolahan  data  penjualan  dan  preferensi pelanggan  secara  manual.  Proses  manual  ini  tidak hanya memakan waktu tetapi juga dapat menghasilkan pemahaman  yang  terbatas  terhadap  pola  pembelian pelanggan.  Selain  itu,  di  tengah  dinamika  industri kosmetik  yang  cepat  berubah,  toko  menghadapi kesulitan  dalam  mengikuti  perubahan  tren  dan preferensi pelanggan yang dapat berubah dengan cepat [3].
Penerapan  metode  Apriori  sudah  banyak  di gunakan,  salah  satunya  untuk  menganalisis  pola asosiasi dan menyusun kombinasi yang tepat di dalam toko  parfum.  Namun,  dalam  penelitian  ini,  terdapat kelemahan terkait dengan penggunaan metode Apriori dalam  memprediksi  penjualan  produk  alat  kesehatan
ortotik,  seperti  keterbatasan  variabel,  ketergantungan pada  data  historis,  keterbatasan  dalam  menangkap hubungan  kompleks,  dan  sensitivitas  terhadap parameter.  Penelitian  pada  Sistem  Pendukung  ini menggunakan  data  penjualan  transaksi  aktual  dari platform e-commerce terkemuka, yang dapat memberikan gambaran lebih akurat tentang preferensi dan  pola  pembelian  konsumen.  Apriori  digunakan dalam  penelitian  ini  karena  mampu  mengidentifikasi pola  asosiasi  antara  produk  yang  sering  dibeli bersamaan, sehingga dapat membantu dalam menentukan  produk  terlaris  dan  strategi  penempatan produk  yang  efektif  berdasarkan  pola  pembelian konsumen yang sebenarnya [4].
Metode  Apriori  dipilih  karena  terbukti  efektif dalam  menganalisis  pola  pembelian  dan  menentukan produk  yang  paling  diminati.  Dengan  menggunakan data nyata dari Shopee, aplikasi ini dapat memberikan gambaran  yang  akurat  tentang  preferensi  dan  pola pembelian  konsumen.  Aplikasi  ini  memiliki  fitur identifikasi  produk  unggulan  diantaranya,    analisis pola  pembelian,  peringkat  produk,  rekomendasi produk  dan  pengelompokan  produk.  Pengembangan aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang terhubung  dengan  Framework  Laravel,  mengadopsi pengujian  menggunakan  metode  blackbox  untuk memastikan  keandalan  aplikasi,  dan  memanfaatkan MySQL sebagai basis data untuk efisiensi pengelolaan data.  Tujuan  dari  aplikasi  SPK  ini  adalah  membantu toko kosmetik dalam meningkatkan strategi penjualan, profitabilitas,  serta  kepuasan  pelanggan  secara menyeluruh [5].
Penelitian  ini  menggunakan  populasi  transaksi penjualan  produk  kosmetik  di  Toko  Daun  Indah.
Sampel diambil dengan kriteria tertentu seperti rentang waktu  transaksi  dan  jenis  produk  yang  dianalisis. Aplikasi  ini  menyediakan  fitur  login untuk pengguna dengan  peran  sebagai  user  dan  admin.  Menu dashboard  memberikan  gambaran  singkat  tentang aplikasi dan pembuatnya. Pengguna dapat memasukkan  data  transaksi  secara  manual  atau mengimpor  data  dari  file  Excel  yang  diperoleh  dari platform Shopee. Selain itu, terdapat menu perhitungan  yang  digunakan  untuk  menghasilkan perhitungan  Apriori  dalam  menentukan  produk terlaris. Uji validasi dilakukan dengan membandingkan hasil keputusan yang dihasilkan oleh sistem  dengan  hasil  data  real  yang  ada.  Proses  ini bertujuan  untuk  mengukur  seberapa  akurat  dan efektifnya  sistem  dalam  memberikan  rekomendasi atau  keputusan.  Tahap  validasi  dimulai  dengan membandingkan hasil keputusan yang dihasilkan oleh sistem dengan data real  yang telah terjadi. Proses  ini melibatkan  evaluasi  akurasi  dan  efektivitas  sistem dalam memberikan rekomendasi atau keputusan yang sesuai  dengan  keadaan  sebenarnya.  Hasil  validasi  ini membantu memastikan keandalan dan kualitas sistem pendukung keputusan [6].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah suatu  sistem  informasi  yang  digunakan  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  pada  suatu instansi atau organisasi. SPK memanfaatkan komputer dalam ilmu pengetahuan dan manajemen pengetahuan untuk  mengolah  data  menjadi  informasi  yang digunakan untuk mengambil keputusan pada masalah- masalah yang spesifik dan terstruktur [7].

## 2.2. Metode Apriori
Metode  Metode  Apriori  adalah  salah  satu algoritma  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk menemukan  pola  atau  hubungan  tersembunyi  antara item-item  dalam  dataset  yang  besar.  Dalam  konteks Sistem Pendukung Keputusan (SPK), metode Apriori dapat  digunakan  untuk  analisis  asosiasi,  yang membantu  mengidentifikasi  aturan-aturan  hubungan antar  item  yang  sering  muncul  bersama  dalam transaksi data [8].

## 2.3. Laravel
Laravel  merupakan  salah  satu  kerangka  kerja atau  framework  yang  populer  digunakan  dalam pengembangan  aplikasi  web  berbasis  PHP  dengan konsep  Model-View-Controller.  Laravel  memiliki peran  penting  dalam  membangun  sistem  karena menyediakan  struktur  yang  terorganisir,  alat-alat pengembangan  yang  lengkap,  serta  fitur  keamanan yang  kuat  sehingga  mempermudah  dalam  membuat aplikasi [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini adalah  metode Apriori. Metode Apriori dipilih karena efektivitasnya dalam menganalisis pola pembelian  dan  menentukan  produk  yang  paling diminati berdasarkan data transaksi nyata dari platform Shopee.

## 3.1. Waterfal
Metode  perancangan  sistem  yang  digunakan dalam penelitian ini mengikuti pendekatan Waterfall , yang  merupakan  model  pengembangan  perangkat lunak  yang  terdiri  dari  serangkaian  tahapan  yang dilakukan  secara  berurutan  dan  linier[10].  Tahapan Waterfall dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 1. Waterfall
a. Requirements Analysis (Analisis Kebutuhan ) Tahap  awal  ini  melibatkan  identifikasi  dan pemahaman  yang  mendalam  terhadap  kebutuhan pengguna  dan  pemangku  kepentingan.  Tujuan utamanya  adalah  mengumpulkan  persyaratan fungsional dan non-fungsional yang akan menjadi dasar dari pengembangan software[11].
b. Design (Perancangan)
Pada tahap ini, persyaratan yang telah dikumpulkan diterjemahkan menjadi desain perangkat  lunak  yang  spesifik.  Perancangan mencakup  desain  arsitektur  sistem,  desain  user interface  atau  antarmuka  pengguna,  desain  basis data, dan desain modul perangkat lunak[12].
c. Implementation (Implementasi)
Tahap  ini  melibatkan  proses  pengkodean  atau implementasi  aktual  dari  software  berdasarkan desain yang telah ditentukan sebelumnya[13]
d. Testing (Pengujian)
Setelah  implementasi  selesai,  software  akan  diuji untuk  memastikan  bahwa  itu  berfungsi  sesuai dengan  persyaratan  yang  ditentukan  sebelumnya. Pengujian  meliputi  pengujian  fungsionalitas, pengujian  kesalahan  (bug),  pengujian  integrasi, dan pengujian kinerja[14].
e. Maintenance (Pemeliharaan)
Tahap  pemeliharaan  terjadi  setelah software diluncurkan  dan  digunakan  oleh  pengguna.  Ini melibatkan  pemeliharaan  rutin,  pembaruan,  dan perbaikan  yang  diperlukan  untuk  memastikan kinerja yang optimal[15].

## 3.2. Usecase diagram
Usecase  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menggambarkan  interaksi  antara  sistem  pendukung keputusan dan aktor-aktor terkait, seperti admin toko dan pelanggan. Diagram ini membantu memvisualisasikan  fungsionalitas  utama  sistem  dan hubungannya  dengan  pengguna  serta  entitas  lain dalam lingkungan toko kosmetik [16].

## Gambar 2. Usecase Diagram

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  hasil  pengambilan  keputusan  untuk menentukan  produk  kosmetik  terlaris  di  toko  Daun Indah  menggunakan  Metode  Apriori  melibatkan langkah-langkah sebagai berikut:

## 4.1. Pola Transaksi Penjualan Toko Daun Indah
Berdasarkan data penjualan produk kosmetik di Toko Daun Indah, ditemukan pola transaksi seperti bada tabel 1.
Tabel 1. Pola Transaksi Nama Produk Jumlah Transaksi Esenses Mascara Evany 5 transaksi Esenses Stay On Eyeliner Waterproof Evany 2 transaksi Hanasui Lipcream Matte Boba Series 1 transaksi Implora lip cream matte 2 transaksi Implora Lip Moist Serum / Serum Pelembab Bibir 1 transaksi Implora Lip Velvet 1 transaksi Implora Lipstik Intense Matte 2 transaksi Miranda Hair Color Cat Semir Rambut / Bleaching Premium 1 transaksi Napoleon Sound No.1 Putih Deodorant spray -200ml 1 transaksi Azzura Compact Powder 1 transaksi My Baby Soap 70 1 transaksi
Nama Produk Jumlah Transaksi Cussons Baby Hair Lotion 50ML 2 transaksi Camellia Eau De Parfum 22ml 1 transaksi Wardah Perfect Bright Creamy Foam Brightening + Oil Control -60ml & - 100ml 1 transaksi Wardah Luminous Liquid Foundation 1 transaksi Mirabella chic lipstick 1 transaksi MATRIX Cream Oxydant/Peroxide 1000ml 1 transaksi Hanasui Tintdorable Lip Stain-Lip Tint 1 transaksi

## 4.2. Perhitungan Nilai Support Item
Dalam  proses  pembentukan  satu  itemset,  nilai support  untuk  setiap  item  dihitung  dengan  membagi jumlah  kemunculan  setiap  item  dengan  jumlah  total transaksi.

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑎
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Tabel 2. Data Nilai Support Produk No Nama Produk Nilai Support Item 1. Esenses Mascara Evany 0.5 2. Esenses Stay On Eyeliner Waterproof Evany 0.2 3. Hanasui Lipcream Matte Boba Series 0.1 4. Implora lip cream matte 0.2 5. Implora Lip Moist Serum / Serum Pelembab Bibir 0.1 6. Implora Lip Velvet 0.1 7. Implora Lipstik Intense Matte 0.2 8. Miranda Hair Color Cat Semir Rambut / Bleaching Premium 0.1 9. Napoleon Sound No.1 Putih Deodorant spray -200ml 0.1 10.  Azzura Compact Powder 0.1 11.  My Baby Soap 70 0.1 12.  Cussons Baby Hair Lotion 50ML 0.2 13.  Camellia Eau De Parfum 22ml 0.1 14. Wardah Perfect Bright Creamy Foam Brightening + Oil Control - 60ml & -100ml 0.1 15. Wardah Luminous Liquid Foundation 0.1 16.  Mirabella chic lipstick 0.1 17. MATRIX Cream Oxydant/Peroxide 0.1 18. Hanasui Tintdorable Lip Stain- Lip Tint 0.1
Berdasarkan  data  transaksi  yang  di  berikan Esenses Mascara Evany adalah barang dengan jumlah transaksi tertinggi yaitu sebanyak 5 transaksi. Dengan menetapkan  minimum  support  sebesar  2%,  itemset yang  memenuhi  kriteria  minimum  support  dapat dilihat seperti tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Data yang memenuhi minimal support No Nama Produk Nilai Support Item 1. Esenses Mascara Evany 0.5 2. Esenses Stay On Eyeliner Waterproof Evany 0.2 3. Implora lip cream matte 0.2 4. Implora Lipstik Intense Matte 0.2 5. Cussons Baby Hair Lotion 50ML 0.2
Proses pembentukan dua set item dengan tingkat dukungan  minimum  sebesar  2%  menghasilkan kombinasi dua set item.

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑏 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Tabel 4. Data Produk Kombinasi 2 Itemset No Pasangan Produk Nilai Support Item 1. Esenses Mascara Evany & Esenses Stay On Eyeliner Waterproof Evany 0.2 2. Esenses Mascara Evany & Implora lip cream matte 0.2 3. Esenses Mascara Evany & Cussons Baby Hair Lotion 50ML 0.2

## 4.3. Pembentukan asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, langkah  selanjutnya  adalah  mencari  aturan  asosiasi yang  memenuhi  syarat  minimum Confidence dengan menghitung Confidence aturan  asosiatif  X→Y. Dengan menetapkan minimal Confidence sebesar 2%.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒  =  𝑃 (𝑋 →  𝑌)

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 (𝑋  →  𝑌)
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑋
Tabel 5. Data yang memenuhi minimum Confidence No Pasangan Produk Confidence 1. Esenses Mascara Evany → Esenses Stay On Eyeliner Waterproof Evany 0.4 2. Esenses Mascara Evany → Implora lip cream matte 0.4 3. Esenses Mascara Evany → Cussons Baby Hair Lotion 50ML 0.4

## 4.4. Aturan Asosiasi Final
Berdasarkan  calon  aturan  asosiasi  yang  telah dievaluasi,  aturan  yang  memenuhi  minimum support 2%  dan  minimum confidence 2%  dapat  dilihat  pada tabel 6 di bawah ini:
Tabel 6. Kombinasi 2 Item Confidence Dan Support No Pasangan Produk Confidence % 1. Esenses Mascara Evany → Esenses Stay On Eyeliner Waterproof Evany 40% 2. Esenses Mascara Evany → Implora lip cream matte 40% 3. Esenses Mascara Evany → Cussons Baby Hair Lotion 50ML 40%
Untuk  mendorong  penjualan  produk  yang mungkin  kurang  laku  atau  untuk  meningkatkan penjualan lebih lanjut dari produk yang sudah populer, memberikan  diskon  pada  kombinasi  item  dengan confidence  tinggi  adalah  strategi  yang  efektif. Berdasarkan analisis, pemilik toko dapat memberikan diskon pada kombinasi berikut:
a. Esenses  Mascara  Evany  &  Esenses  Stay  On Eyeliner Waterproof Evany:
Mengingat tingginya confidence (40%),
menawarkan  diskon  pada  pembelian  kedua produk  ini  bersama-sama  dapat  mendorong pembelian tambahan dan meningkatkan loyalitas pelanggan.
b. Esenses  Mascara  Evany  &  Implora  lip  cream matte:
Kombinasi  ini  juga  menunjukkan confidence tinggi (40%). Diskon pada pembelian kedua produk ini dapat  menarik  perhatian  pelanggan  yang mungkin  tertarik  pada  produk  bibir  dari  merek lain.
c. Esenses  Mascara  Evany  &  Cussons  Baby  Hair Lotion 50ML:
Dengan confidence yang sama (40%), memberikan diskon pada kombinasi  ini  bisa  menarik pelanggan  yang  mungkin  membeli produk perawatan rambut bayi  saat mereka  membeli produk kecantikan untuk diri mereka sendiri.

## 4.5. Implementasi sistem

## 4.5.1. Halaman Login
Pada halaman login dalam sistem pengambilan keputusan,  admin  diminta  untuk  memasukkan Username dan Password . Setelah memasukkan kedua informasi  tersebut,  admin  dapat  melakukan  login dengan  menekan  tombol Login .  Terdapat  juga  opsi "Lupa Password "  yang  memungkinkan  admin  untuk mereset password jika diperlukan.
4.5.2. Halaman Dashboard
Pada  halaman dashboard terdapat  sejumlah informasi berupa total transaksi, total produk, rata-rata harga produk, total user, serta transaksi terbaru.
Gambar 4. Halaman Dashboard

## 4.5.3. Halaman Produk
Pada  halaman  data  produk  terdapat  form pengisian data berupa input per-produk ataupun import file menggunakan data dari excel.
Gambar 5. Halaman Produk
4.5.4. Halaman User
Pada halaman user admin memiliki kemampuan  untuk  mengedit  atau  menghapus  daftar akun pengguna yang terhubung dengan aplikasi.
Gambar 6. Halaman User

## 4.5.5. Halaman Data Penjualan
Pada  halaman  data  penjualan  terdapat  form pengisian  data  berupa  input  per-transaksi  ataupun import file menggunakan data transaksi dari excel .
Gambar 7. Halaman Data Penjualan

## 4.5.6. Halaman Perhitungan Apriori
Di  halaman  ini,  admin  dapat  melakukan perhitungan Apriori dengan memasukkan data Itemset, Confidence , dan Aturan Asosiasi.
Gambar 8. Halaman Perhitungan Apriori

## 4.5.7. Halaman Laporan
Pada  halaman  laporan  admin  dapat  melihat hasil analisa pengolahan data dari perhitungan apriori yang telah dilakukan .
Gambar 9. Halaman Laporan

## 4.6. Testing
Pengujian sistem dilakukan untuk memverifikasi kesesuaian data yang dimasukkan dengan kondisi yang telah  ditetapkan  sebelumnya.  Informasi  terperinci mengenai  pengujian  sistem,  termasuk  metode blackbox , dapat ditemukan dalam tabel berikut .
Tabel 7. Pengujian Login User Data Uji Input Hasil Output Kesimpulan Login Nama pengguna dan kata sandi yang telah di tentukan Masuk ke Halaman Dashboard Login berhasil dan dapat masuk ke Halaman Dashboard [ √ ] Valid [ ] invalid Nama pengguna dan kata sandi kosong atau salah Akan menampilkan Pesan “Username dan Password salah..!” Login gagal tetap di halaman login [ √ ] Valid [ ] invalid Tabel 8. Pengujian Halaman Data User Data Uji Input Hasil Output Kesimpulan Data User Klik “Tambah” Data user yang telah terisi akan tersimpan secara otomatis. Data user akan masuk ditabel data user [ √ ] Valid [ ] invalid Klik “Edit” Mengubah data yang ada di tabel data user Tombol “Edit” dapat berfungsi. [ √ ] Valid [ ] invalid Klik “Hapus” Menghapus Data user yang adadi tabel data user Tombol “Hapus” dapat berfungsi. [ √ ] Valid [ ] invalid Tabel 9. Pengujian Halaman Data Produk Data Uji Input Hasil Output Kesimpulan Tampilkan Data Produk Klik “Tambah” Data Produk yang telah terisi akan tersimpan secara otomatis. Data Produk akan masuk ditabel Data produk [ √ ] Valid [ ] invalid Klik “Edit” Mengubah data yang ada di tabel Data Produk Tombol “Edit” dapat berfungsi. [ √ ] Valid [ ] invalid Klik “Hapus” Menghapus Data produk yang adadi tabel Data produk Tombol “Hapus” dapat berfungsi. [ √ ] Valid [ ] invalid Tabel 10. Pengujian Halaman Transaksi Data Uji Input Hasil Output Kesimpulan Tampilkan Data Transaksi Klik “Tambah” Data Transaksi yang telah terisi akan tersimpan secara otomatis. Data Transaksi akan masuk ditabel data transaksi [ √ ] Valid [ ] invalid Klik “Edit” Mengubah data yang ada di tabel Data Transaksi Tombol “Edit” dapat berfungsi. [ √ ] Valid [ ] invalid Klik “Hapus” Menghapus Data transaksi yang ada di tabel data transaksi Tombol “Hapus” dapat berfungsi. [ √ ] Valid [ ] invalid Tabel 11. Pengujian Halaman Perhitungan Data Uji Input Hasil Output Kesimpulan Proses Analisis Klik “Hitung” Data rule yang telah terisi akan dihitung. Data rule akan masuk ditabel Laporan Analisa. [ √ ] Valid [ ] invalid Klik “Detail” Menampilkan Data yang telah di hitung menggunakan metode apriori secara mendetail Tombol “Detail” dapat berfungsi. Dan masuk ke halaman detail [ √ ] Valid [ ] invalid Klik “Cetak” Mencetak Hasil Perhitungan Apriori Tombol “Cetak” dapat berfungsi. [ √ ] Valid [ ] invalid

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  Berdasarkan hasil pengujian, dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web menggunakan metode Apriori  yang  dikembangkan  untuk  membantu  Toko Daun  Indah  dalam  menentukan  produk  kosmetik terlaris  telah  berhasil  memberikan  kontribusi  positif dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengambilan  keputusan  dalam  penjualan  produk kosmetik. Aplikasi ini terbukti dapat mengidentifikasi
produk terlaris dengan akurat berdasarkan analisis pola pembelian konsumen, serta memberikan rekomendasi kombinasi produk yang tepat untuk diskon.
Sebagai saran, disarankan untuk terus memantau dan  memperbarui  data  transaksi  secara  berkala  guna memastikan  keakuratan  rekomendasi  produk,  serta melakukan  pelatihan  kepada  staf  toko  untuk memaksimalkan  pemanfaatan  aplikasi  SPK  dalam strategi penjualan dan pemasaran produk kosmetik.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. A. K. Wardani and T. Kristiana,
“Implementasi  Data  Mining  Penjualan  Produk Kosmetik Pada PT. Natural Nusantara Menggunakan Algoritma Apriori,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 1, pp. 85–90, 2020, doi: 10.31294/p.v22i1.6520.
[2]  M.  Hartono  and  F.  A.  Sianturi,  “JURNAL MEDIA INFORMATIKA [ JUMIN ] Penerapan Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Merek Pakaian  Yang  Paling  Diminati  Pada  Darma Utama  (  Dm  Fashion  )  JURNAL  MEDIA INFORMATIKA  [  JUMIN  ],”  vol.  4,  pp.  110– 116, 2023.
[3]  P. N. Harahap and S. Sulindawaty, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma Apriori (Studi Kasus PT.Arma  Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah),” Matics , vol. 11, no. 2, p. 46, 2020, doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
[4]  H.  Faiz  and  T.  Fatimah,  “Implementasi  Data Mining  Pembelian  Produk  Yang  Diminati  Pada Go Perfume Fragrance Menggunakan Algoritme Apriori,” Semin.  Nas.  Mhs.  Fak.  … ,  no. September,  pp.  462–469,  2022,  [Online]. Available: http://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/a rticle/view/112%0Ahttp://senafti.budiluhur.ac.id /index.php/senafti/article/download/112/6
[5]  M. Jannah, A. Saleh, J. Iriani, and E. Haryanto,
“Implementasi Metode Apriori Dalam Menentukan Tren Pembelian Perlengkapan Bayi Pada Haritsa Babyshop,” vol. XI, no. 1, pp. 240– 251, 2022.
[6]  K.  Nurhadi  Surojuddin,  “SIGMA  –  Jurnal Teknologi Pelita Bangsa Volume 9 Nomor 4 Juni 2019  ISSN :  2407-3903  SIGMA  –  Jurnal Teknologi Pelita Bangsa,” vol. 9, no. Dc, pp. 1– 12, 2019.
[7]  M.  Mayadi,  R.  W.  P.  Pamungkas,  A.  Azlan,  K. Khairunnisa, and F. T. Waruwu, “Analisis Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kasi  Terbaik Menerapkan Metode OCRA dengan Pembobotan
Rank Order Centroid (ROC),” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 393– 399, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1100.
[8]  U.  U.  Amelya  and  R.  K.  Serli,  “Analisa  Minat
Pelanggan Terhadap Produk
Skincare Msglowskincare Nina Depok Dengan Algoritma Apriori,” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  8,  no.  2, pp.  187–193,  2022,  [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse
[9]  D.  K.  Pratama  and  A.  S.  Paramita,  “Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Afiliasi  Penjualan Tiket  Seminar  Berbasis  Website  Menggunakan Framework  Laravel,” Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  109–124,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202071466.
[10]  I.  Kadek et  al. ,  “Sistem  Informasi  Keuangan Pada  Perusahaan  Kost  Elit  Dengan  Metode Waterfall,” J.  Swabumi ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  107– 116, 2021.
[11]  J.  Andawuri  and  S.  A.  Majapahit,  “Penetapan Requirement Untuk Sistem Informasi Pemantauan  Kegiatan  Kemahasiswaan,” Konf. Nas. Sist. … , pp. 8–9, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/knsi2018 /article/view/541
[12]  S.  N.  P.B.,  A.  Andeas,  and  J.  A.  Nugroho, “Pengembangan  ‘Jurnal  Proses  Desain’  sebagai Media  Pembelajaran  Perancangan  Desain,” J. Desain ,  vol.  9,  no.  1,  p.  131,  2021,  doi: 10.30998/jd.v9i1.10690.
[13]  K.  I.  Permatasari,  “Policy  Implementation  of Working  Procedures  of  Information  and Documentation Officer At Cimahi City,” J. Bina Praja , vol. Volume 7 N, pp. 319–325, 2015.
[14]  E.  Pandara,  S.  Karouw,  and  M.  Najoan, “Implementasi  Proses  Uji  Sistem  Informasi Admisi Pascasarjana Universitas Sam
Ratulangi,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 1–6, 2015, doi: 10.35793/jti.4.2.2014.6989.
[15]  E.  Siswanto,  “Aplikasi  Pemeliharaanpreventive Mesin  Produksi  Dengan  Metode  ‘Smart Maintenance’ Untuk Efisiensi Perusahaan Lucky Olympic Kediri,” J. Revital. J. Ilmu Manaj. , vol. 06, no. September, p. 3, 2017.
[16]  Ihramsyah,  V.  Yasin,  and  Johan,  “Perancangan Aplikasi  Sistem  Informasi  Penjualan  Makanan Cepat  Saji  Berbasis  Web  Studi  Kasus  Kedai Cheese.Box,” J.  Widya ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  117– 139, 2023, [Online].
Available: https://jurnal.amikwidyaloka.ac.id/index.php/aw l