Ahmad Fathurrozi 1 , Hariyanto 2 , R Wisnu Prio Pamungkas 3 ,
Prio Kustanto 4 , Achmad Noeman 5 , Dwipa Handayani 6
Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)
170

## Analisa Perancangan Sistem Informasi Dengan Fitur Rekomendasi Menggunakan Algoritma Apriori
Ahmad Fathurrozi 1
Hariyanto 2
R Wisnu Prio Pamungkas 3
Prio Kustanto 4 Achmad Noeman 5
Dwipa Handayani 6
Universitas Bhayangkara Jakarta Raya JI. Harsono RM N0.67, Ragunan, Pasar Minggu, Jakarta Selatan Indonesia
E-mail: fathur@dsn.ubharajaya.ac.id 1 ; hariyanto18@mhs.ubharajaya.ac.id 2 ; wisnu.prio@dsn.ubharajaya.ac.id 3 ; prio.kustanto@dsn.ubharajaya.ac.id 4 prio.kustanto@dsn.ubharajaya.ac.id 5 ; prio.kustanto@dsn.ubharajaya.ac.id 6
Fathurrozi,  A.,  Hariyanto,  Prio  Pamungkas,  R.  W.,  Kustanto,  P.  .,  Noeman,  A.  .,  & Handayani, D. . (2023). Analisa Perancangan Sistem Informasi Dengan Fitur Rekomendasi Menggunakan Algoritma Apriori. Technomedia Journal , 8 (2), 51–69.
https://doi.org/10.33050/tmj.v8i2.2003

## ABSTRAK
Ilham Green Shop ini yang baru saja memulai usaha online dengan menjual jenis tanaman yang merupakan lahan bisnis yang berkembang sekarang, akan tetapi Ilham Green Shop ini baru memiliki sedikit pembeli, hal tersebut dikarenakan Ilham Green Shop ini belum terlihat atau  terdengar  di  kalangan  masyarakat,  sehingga  diperlukan  sistem  informasi  penjualan dengan  fitur  rekomendasi  yang  dibangun  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  dan MySQL  serta  diuji  dengan  metode  blackbox  –  testing.  Teknik  Pengumpulan  data  yang digunakan adalah observasi, wawancara, dan studi pustaka. Untuk pengolahan data transaksi penjualan menggunakan Algoritma Apriori untuk mendapatkan keakuratan lebih dalam proses mengolah data pada sistem informasi penjualan tanaman untuk mencari data produk tanaman yang terlaris dan melihat pola pembelian seorang pembeli dengan menghitung nilai minimum support serta nilai minimum confidence untuk menentukan aturan asosiasi suatu kombinasi itemset. Hasil dari perhitungan Algoritma Apriori pada sistem informasi penjualan ini dengan data transaksi penjualan dari 03 Desember 2021 – 30 Mei 2022 yang diperoleh dari Ilham Green Shop didapatkan hasil nilai uji lift sebesar 1,55 dengan menggunakan minimum nilai support = 10%, nilai minimum confidence = 40% yang membentuk aturan asosiasi dengan hasil  nilai  confidence  sebesar  93,55%.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan,  dengan
memproses  data  produk  tanaman  dengan  Algoritma  Apriori  mampu  memberikan  hasil rekomendasi tanaman dengan baik, sehingga Ilham Green Shop dapat menentukan strategi dengan memperbanyak pembibitan tanaman yang terlaris terjual untuk mendapatkan banyak keuntungan dan merekomendasikannya demi menarik daya minat pembeli.
Kata kunci  : Algoritma Apriori, Blackbox-testing, Sistem Rekomendasi, Waterfall

## ABSTRACT
This Ilham Green Shop has just started an online business by selling types of plants which are a growing business area now, but this Ilham Green Shop only has a few buyers, this is because the Ilham Green Shop has not been seen or heard among the public, so it is necessary a sales information  system  with  a  recommendation  feature  built  using  the  PHP  and  MySQL programming  languages  and  tested  by  the  blackbox  -  testing  method.  Data  collection techniques  used  are  observation,  interviews,  and  literature  study.  For  processing  sales transaction data using the Apriori Algorithm to get more accuracy in the process of processing data on the plant sales information system to find data on the best-selling plant products and see  the  buying  pattern  of  a  buyer  by  calculating  the  minimum  support  value  and  minimum confidence value to determine the association rules for a combination of itemset. . The results of the Apriori Algorithm calculation in this sales information system with sales transaction data from 03 December 2021 – 30 May 2022 obtained from Ilham Green Shop obtained the lift test value of 1.55 using the minimum support value = 10%, the minimum confidence value = 40% who form association rules with a confidence value of 93.55%. From these results it can be concluded, by processing plant product data with the Apriori Algorithm, it is able to provide  good  plant  recommendations,  so  Ilham  Green  Shop  can  determine  a  strategy  by multiplying the best-selling plant nurseries to get a lot of profit and recommending them to attract buyers' interest.

## Keywords: Apriori Algorithm, Waterfall, Blackbox-testing, Recommendation System

## PENDAHULUAN
Di era pandemi covid-19 ini yang sudah lama berjalan dan membuat banyak orang - orang yang kehilangan pekerjaannya sehingga dalam keadaan seperti ini dapat dimanfaatkan oleh orang - orang untuk menjadi penggiat usaha / bisnis online dengan memulai membuka usaha / bisnis secara online seperti halnya bapak Ilham Fauzi ini selaku owner Ilham Green Shop yang baru saja memulai usaha tanaman online dengan menjual berbagai jenis tanaman seperti  philodendron,  monstera,  anthurium,  dan  alocasia  yang  kini  sudah  berjalan  selama  7 bulan sejak tanggal 03 Desember 2021 yang dimana usaha tanaman online ini merupakan lahan bisnis  yang  berkembang  sekarang,  akan  tetapi  Ilham  Green  Shop  ini  hanya  baru  memiliki sedikit  pembeli  alias  sepi  pembeli  dan  itu  dapat  dilihat  dari  total  data  transaksi  penjualan tanaman  yang  penulis  dapatkan  dari  Ilham  Green  Shop  mulai  dari  awalnya  usaha  tanaman online  berjalan  hingga  sampai  akhir  bulan  mei  yang  baru  memiliki  113  total  data  transaksi penjualan tanaman dalam 6 bulan terakhir yakni dari bulan Desember 2021 sampai Mei 2022
terdapat 113 total data transaksi penjualan jenis tanaman philodendron, monstera, anthurium, dan alocasia yang terjual dan dapat di hitung dalam waktu sebulan hanya mendapatkan sekitar kurang  dari  50  tanaman  yang  terjual  dan  itu  masih  sangat  sedikit  untuk  dihitung  dari  segi keuntungan hal itu dikarenakan Ilham Green Shop ini merupakan usaha tanaman online yang masih  memiliki  sedikit  pembeli  alias  sepi  pembeli  karena  belum  terlihat  atau  terdengar  di kalangan masyarakat sehingga banyak dari orang – orang yang suka dengan tanaman belum mengetahui  Ilham  Green  Shop  ini  yang  menjual  jenis  berbagai  macam  tanaman  hias  yang merupakan tumbuhan yang sengaja ditanam agar mendapat kesan indah dan menarik dalam sebuah lingkungan. Tanaman ini memiliki berbagai macam manfaat bagi manusia, baik dalam segi kesehatan, kecantikan, ekonomi, maupun lingkungan [1].
Sistem informasi adalah suatu sistem didalam suatu organisasi yang mempertemukan kebutuhan pengelolaan transaksi harian, mendukung operasi, bersifat manajerial dan kegiatan strategi dari suatu organisasi dan menyediakan pihak luar tertentu dengan laporan-laporan yang dibutuhkan [2].
Penjualan merupakan kegiatan yang dilakukan oleh penjual dalam menjual barang atau jasa dengan harapan akan memperoleh laba Produk dari adanya transaksi-transaksi tersebut dan  penjualan  dapat  diartikan  sebagai  pengalihan  atau  pemindahan  hak  kepemilikan  atas barang atau jasa dari pihak penjual ke pembeli [3].
Maka dari itu, sistem informasi penjualan tersebut sangat dibutuhkan oleh Ilham Green Shop yang dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat dalam mencari berbagai macam informasi tanaman pada Ilham Green Shop sehingga sistem informasi penjualan tersebut akan memberikan warna baru agar kedepannya Ilham Green Shop mulai terlihat dan terdengar di kalangan  masyarakat  maupun  pecinta  tanaman  sehingga  menciptakan  peluang  untuk mendapatkan lebih banyak pembeli untuk membeli tanaman di Ilham Green Shop [4].
Akan tetapi dalam menggunakan sistem informasi penjualan tanaman untuk jual beli tanaman masih terdapat masalah yaitu kurangnya minat pembeli, sehingga diperlukan strategi pemasaran  yang  tepat  dan  jitu  guna  menarik  minat  pembeli  dengan  menerapkan  sistem rekomendasi menggunakan algoritma apriori berdasarkan histori transaksi penjualan, dan hal itu  sangat  dibutuhkan  sekali  pada  sebuah  sistem  informasi  penjualan  tanaman  untuk merekomendasikan  produk  tanaman  yang  terlaris  dengan  tepat  maka  peluang  pemasaran semakin luas dan sehingga lebih banyak menarik minat pembeli [5].
Dalam  penelitian  sebelumnya  menyebutkan  bahwa  sistem  rekomendasi  merupakan sebuah  sistem  dalam  perangkat  lunak  yang  bisa  mempelajari  minat  dan  preferensi  seorang pengguna  (Pembeli)  terhadap  suatu  produk,  hingga  kemudian  bisa  menyajikan  sebuah rekomendasi kepada pengguna sesuai dengan kebutuhannya [6].
Berdasarkan  uraian  dari  latar  belakang  yang  tertulis  tersebut,  maka  penulis  dapat merumuskan suatu permasalahan yang menjadi pokok pembahasan dalam penelitian laporan tugas  akhir  ini  yang  dimana  pembeli  masih  kesulitan  mencari  informasi  tanaman  serta kurangnya minat pembeli di Ilham Green Shop hal itu di karenakan belum tersedianya sistem informasi penjualan dan kurangnya strategi pemasaran yang tepat dan jitu guna menarik minat pembeli  dan  mencapai  target  penjualan  pada  Ilham  Green  Shop,  maka  dari  itu  penulis mengambil  judul  penelitian  untuk  “Analisa  Perancangan  Sistem  Informasi  Dengan  Fitur Rekomendasi Menggunakan Algoritma Apriori” [7].

## PERMASALAHAN
Maka dari itu, sistem informasi penjualan tersebut sangat dibutuhkan oleh Ilham Green Shop yang dapat memberikan kemudahan bagi masyarakat dalam mencari berbagai macam informasi tanaman pada Ilham Green Shop sehingga sistem informasi penjualan tersebut akan memberikan warna baru agar kedepannya Ilham Green Shop mulai terlihat dan terdengar di kalangan  masyarakat  maupun  pecinta  tanaman  sehingga  menciptakan  peluang  untuk mendapatkan lebih banyak pembeli untuk membeli tanaman di Ilham Green Shop [8].
Akan tetapi dalam menggunakan sistem informasi penjualan tanaman untuk jual beli tanaman masih terdapat masalah yaitu kurangnya minat pembeli, sehingga diperlukan strategi pemasaran  yang  tepat  dan  jitu  guna  menarik  minat  pembeli  dengan  menerapkan  sistem rekomendasi menggunakan algoritma apriori berdasarkan histori transaksi penjualan, dan hal itu  sangat  dibutuhkan  sekali  pada  sebuah  sistem  informasi  penjualan  tanaman  untuk merekomendasikan  produk  tanaman  yang  terlaris  dengan  tepat  maka  peluang  pemasaran semakin luas dan sehingga lebih banyak menarik minat pembeli [9].
Dalam  penelitian  sebelumnya  menyebutkan  bahwa  sistem  rekomendasi  merupakan sebuah  sistem  dalam  perangkat  lunak  yang  bisa  mempelajari  minat  dan  preferensi  seorang pengguna  (Pembeli)  terhadap  suatu  produk,  hingga  kemudian  bisa  menyajikan  sebuah rekomendasi kepada pengguna sesuai dengan kebutuhannya [10].
Berdasarkan  uraian  permasalahan  tersebut,  maka  penulis  dapat  merumuskan  suatu permasalahan yang menjadi pokok pembahasan dalam penelitian laporan tugas akhir ini yang dimana pembeli masih kesulitan mencari informasi tanaman serta kurangnya minat pembeli di Ilham  Green  Shop  hal  itu  di  karenakan  belum  tersedianya  sistem  informasi  penjualan  dan kurangnya strategi pemasaran yang tepat dan jitu guna menarik minat pembeli dan mencapai target penjualan pada Ilham Green Shop, maka dari itu penulis mengambil judul penelitian untuk  “Analisa  Perancangan  Sistem  Informasi  Dengan  Fitur  Rekomendasi  Menggunakan Algoritma Apriori” [11].

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah waterfall. Metode Waterfall adalah metode air terjun atau dikenal dengan sebutan metode waterfall sering dinamakan siklus hidup klasik (classic life  cycle),  nama  model  ini  sebenarnya  adalah  “Linear  Sequential  Model”,  dimana  hal  ini menggambarkan  pendekatan  yang  sistematis  dan  juga  berurutan  pada  pengembangan perangkat lunak, dimulai dengan spesifikasi kebutuhan pengguna kemudian berlanjut melalui beberapa  tahapan  seperti,  perencanaan  (planning),  permodelan  (modelling),  konstruksi (construction), serta penyerahan sistem ke para pengguna/user yang dimana diakhiri dengan dukungan pada perangkat lunak lengkap yang dihasilkan sesuai permintaan dari client [12]. Penjelasan dari tahapan dalam metode waterfall di atas, adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Dalam Metode Waterfall

## a. Requirement Analisys
Tahap ini bertujuan untuk memahami perangkat lunak yang diharapkan oleh pengguna dan batasan perangkat lunak tersebut [13].

## b. System Design
Spesifikasi kebutuhan dari tahap sebelumnya akan dipelajari dalam fase ini dan desain sistem  disiapkan.  Desain  sistem  membantu  dalam  menentukan  perangkat  keras (hardware) dan sistem persyaratan dan juga membantu dalam mendefinisikan arsitektur sistem secara keseluruhan [14].
c. Implementation
Pada tahap ini, sistem pertama kali dikembangkan di program kecil yang disebut unit, yang terintegrasi dalam tahap selanjutnya. Setiap unit dikembangkan dan diuji untuk fungsionalitas yang disebut sebagai unit testing [15].

## d. Integration & Testing
Seluruh unit yang dikembangkan dalam tahap implementasi diintegrasikan ke dalam sistem  setelah  pengujian  yang  dilakukan  masing-masing  unit  [16].  Setelah  integrasi seluruh sistem diuji untuk mengecek setiap kegagalan maupun kesalahan [17].

## e. Operation & Maintenance
Tahap akhir dalam model waterfall. Perangkat lunak yang sudah jadi, dijalankan serta dilakukan  pemeliharaan  [18].  Pemeliharaan  termasuk  dalam  memperbaiki  kesalahan yang  tidak  ditemukan  pada  langkah  sebelumnya  [19].  Perbaikan  implementasi  unit sistem dan peningkatan jasa sistem sebagai kebutuhan baru [20].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini tahapan perancangan sistem dan mengimplementasikan algoritma apriori:

## A. Perancangan Sistem
Seiring  berkembang  pesatnya  teknologi  dan  informasi  saat  ini  maka  perancangan  sistem informasi yang diusulkan oleh penulis adalah sistem informasi penjualan tanaman berbasis web dan  dibuatnya  sistem  rekomendasi  untuk  menarik  dan  menaikkan  minat  beli  banyak  orang untuk membeli produk yang ditawarkan pada sistem informasi penjualan tanaman Ilham Green Shop sehingga berpotensi menambah minat pembeli untuk membeli lebih banyak tanaman di
Ilham Green Shop sehingga bisa bersaing dari pasar bisnis online di Indonesia serta dibuatkan juga  website  untuk  menganalisa  data  transaksi  penjualan  tanaman  menggunakan  algoritma apriori agar dapat membantu pengusaha atau pembisnis memprediksi minat pembeli pada suatu tanaman  lalu  merekomendasikan  beberapa  tanaman  yang  banyak  dibeli  atau  terlaris  demi menarik hati dan minat pembeli yang datang [21].
Gambar 2 . Use Case Diagram Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web B. Perancangan Basis Data
Class  Diagram  merupakan  diagram  yang  menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi pendefinisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk  membuat  sistem  [22].  Berikut  ini  class diagram sistem informasi penjualan tanaman berbasis web pada Ilham Green Shop :
Gambar 3. Class Diagram Sistem Informasi Penjualan Tanaman Berbasis Web
C. Implementasi Algoritma Apriori
Sistem rekomendasi digunakan untuk menentukan produk yang akan direkomendasikan harus
terlebih dahulu diperlukan data riwayat transaksi dari pembeli yang dimana hal tersebut akan menjadi acuan (query) untuk mencari sebuah nilai kemiripan yang berdasarkan bobot atau nilai pada suatu produk dalam proses merekomendasikan produk terlaris atau banyak yang dibeli [23]. Berikut dibawah ini merupakan contoh sampel data dari seorang pembeli pada website Ilham Green Shop:
1. Data Transaksi Penjualan
Berdasarkan  data  transaksi  satu  bulan  terakhir  pada  Ilham  Green  Shop,  penulis  mengambil sampel 10 data transaksi untuk dilakukan akumulasi transaksi dapat dilihat ditabel ini sebagai berikut :

## Tabel 1. Data Transaksi Penjualan TRANSAKSI                 ITEM PEMBELIAN
1 Alocasia Dragon Silver, Alocasia Black Velvet, Alocasia Amazonica 2 Alocasia Dragon Silver, Alocasia Reginae Miri 3 Alocasia Amazonica, Alocasia Reginae Miri 4 Alocasia Dragon Silver, Alocasia Amazonica 5 Alocasia Dragon Silver, Alocasia Black Velvet 6 Alocasia Amazonica, Alocasia Dragon Silver 7 Alocasia Dragon Silver, Alocasia White Princess 8 Alocasia Golden Bone 9 Alocasia Amazonica, Alocasia Black Velvet 10 Alocasia Dragon Silver, Alocasia Reginae Miri

## 2. Tabulasi Data Transaksi
Pada  data  transaksi  sebelumnya  dibentuk  tabel  tabular  yang  akan  mempermudah  dalam mengetahui berapa banyak item yang dipilih dalam setiap transaksi dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 2. Tabulasi Data Transaksi TRANSAKSI Amazonica Black Velvet  Dragon Silver Golden Bone  Reginae Miri 1. 1 1 1 0 0 2. 0 0 0 0 0 3. 1 0 0 0 1 4. 1 0 1 0 0 5. 0 1 1 0 0 6. 1 0 1 0 0 7. 0 0 1 0 0
8. 0 0 0 1 0 9. 1 1 0 0 0 10. 0 0 1 0 1 Jumlah 5 3 6 1 3

## 3. Pembentukan Itemset

## Itemset 1
Berikut ini adalah penyelesaian berdasarkan data yang sudah disediakan pada tabel sebelumnya [24]. Proses pembentukan C1 atau disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 15%. Untuk menghitung nilai support dari setiap item dapat digunakan rumus sebagai berikut :

## Support (A) = Jumlah mengandung transaksi A Total Transaksi
Dari rumus diatas maka akan dihasilkan nilai support dari masing-masing treatment, yaitu :
Support ( Alocasia Amazonica ) = ! "# X 100% = 50%
Support ( Alocasia Black Velvet ) = $ "# X 100% = 30%
Support ( Alocasia Dragon Silver ) = % "# X 100% = 60%
Support ( Alocasia Golden Bone ) = " "# X 100% = 10%
Support ( Alocasia Reginae Miri ) = $ "# X 100% = 30%
Dari hasil perhitungan support setiap itemset diatas, dapat diketahui yang memenuhi standar minimum support dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 3. Itemset 1 Nama Item Jumlah Support Keterangan Alocasia Amazonica 5 50% Lolos Alocasia Black Velvet 3 30% Lolos Alocasia Dragon Silver 6 60% Lolos Alocasia Golden Bone 1 10% Tidak Lolos Alocasia Reginae Miri 3 30% Lolos

## Kombinasi 2 Item Set
Dari hasil pembahasan 1 itemset sebelumnya akan dilakukan kombinasi 2 itemset C2 dengan jumlah minimum support = 15% dapat diselesaikan dengan rumus sebagai berikut :

## Support (A, B) = ΣTransaksi mengandung A dan B ΣTransaksi
Dari rumus diatas dapat dihitung sebagai berikut :
Support (Alocasia Black Velvet, Alocasia Amazonica ) = & "# X 100% = 20%
Support ( Alocasia Dragon Silver, Alocasia Amazonica ) = $ "# X 100% = 30%
Support ( Alocasia Dragon Silver, Alocasia Black Velvet ) = & "# X 100% = 20%
Support ( Alocasia Dragon Silver, Alocasia Reginae Miri ) = & "# X 100% = 20%
Dari  hasil  perhitungan  support  kombinasi  2  itemset  diatas,  dapat  diketahui  yang  memenuhi standar minimum support dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 4. Itemset 2 Nama Item Jumlah Support Keterangan Alocasia Black Velvet, Alocasia Amazonica 2 20% Lolos Alocasia Dragon Silver, Alocasia Amazonica 3 30% Lolos Alocasia Dragon Silver, Alocasia Black Velvet 2 20% Lolos Alocasia Dragon Silver, Alocasia Reginae Miri 2 20% Lolos
Kombinasi 3 Item Set
Dari hasil pembentukan 2 itemset diatas, dapat dilakukan proses pembentukan C3 atau disebut dengan kombinasi itemset dengan jumlah minimum support = 15% dapat diselesaikan dengan rumus sebagai berikut :

## Support (A, B) = ΣTransaksi mengandung A dan B ΣTransaksi
Dari rumus diatas maka dihasilkan nilai support dari kombinasi 3 itemset sebagai berikut : Support  (  Alocasia  Dragon  Silver,  Alocasia  Black  Velvet,  Alocasia  Amazonica  )  = " "# X 100% = 10%
Dari  hasil  perhitungan  support  kombinasi  3  itemset  diatas,  dapat  diketahui  yang  memenuhi standar minimum support dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 5. Itemset 3 Nama Item Jumlah Support Keterangan Alocasia Dragon Silver, Alocasia Black Velvet, Alocasia Amazonica 1 10% Tidak Lolos
Karena  kombinasi  3  itemset  tidak  ada  yang  memenuhi  minimal  support  =  15%,  maka kombinasi 2 itemset yang memenuhi untuk pembentukan asosiasi [25].

## Pembentukan Aturan Asosasi
Selanjutnya setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A à B, dengan nilai minimum confidence = 30% [26]. Untung menghitung nilai confidence dari aturan A à B diperoleh rumus sebagai berikut :

## Confidence P(B|A) = ΣTransaksi mengandung A dan B ΣTransaksi Mengandung A
Dari rumus diatas, maka akan dihasilkan nilai confidence sebagai berikut : Support ( Alocasia Black Velvet, Alocasia Amazonica ) = & $ X 100% = 66,66%
Support ( Alocasia Dragon Silver, Alocasia Amazonica ) = $ % X 100% = 35,29%
Support ( Alocasia Dragon Silver, Alocasia Black Velvet ) = & % X 100% = 33,33%
Support ( Alocasia Dragon Silver, Alocasia Reginae Miri ) = & % X 100% = 33,33%
Dari  hasil  perhitungan  nilai  confidence  diatas,  dapat  diketahui  yang  memenuhi  standar minimum confidence dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 6 . Pembentukan Aturan Asosiasi Nama Item Confidence Jika membeli tanaman hias Alocasia Black Velvet , maka membeli juga tanaman hias Alocasia Amazonica 2/3 66,66% Jika membeli tanaman hias Alocasia Dragon Silver , maka membeli juga tanaman hias Alocasia Amazonica 3/6 35,29% Jika membeli tanaman hias Alocasia Dragon Silver , maka membeli juga tanaman hias Alocasia Black Velvet 2/6 33,33% Jika membeli tanaman hias Alocasia Dragon Silver , maka membeli juga tanaman hias Alocasia Reginae Miri 2/6 33,33%
Berdasarkan  tabel  4.6,  tanaman  hias  yang  paling  laris  terjual  /  banyak  dibeli  oleh  pembeli adalah  tanaman  hias  jenis  Alocasia  Amazonica,  Alocasia  Black  Velvet,  Alocasia  Dragon Silver, dan Alocasia Reginae Miri [27]. Dengan diketahuinya jenis tanaman hias yang paling laris terjual / banyak dibeli oleh pembeli, maka penjual Ilham Green Shop dapat menyusun strategi untuk penawaran yakni dengan merekomendasikan jenis tanaman mana yang paling laris  terjual  /  banyak  dibeli  dengan  kombinasi  /  pasangan  jenis  tanaman  yang  cocok  serta penjual juga dapat melakukan banyak pembibitan tanaman terhadap jenis tanaman yang paling laris  terjual  /  banyak  dibeli  oleh  pembeli  yang  dapat  berpotensi  meraih  banyak  keuntungan [28].

## D.  Implementasi Sistem
Pada halaman ini merupakan menu proses apriori di halaman dashboard penjual yang dimana penjual dapat mengklik menu “proses apriori” dengan menentukan tanggal transaksi penjualan,
menentukan  nilai  minimal  support  dan  confidence,  dan  sistem  pun  akan  menampilkan  hasil perhitungan apriori berupa association rules untuk melihat pola pembelian pembeli dan melihat data produk tanaman yang banyak dibeli [29].
Gambar 4. Halaman Proses Apriori
Setelah penjual melakukan proses apriori, sistem akan menampilkan hasil proses apriori berupa tampilan itemset 1 seperti gambar dibawah berikut [30].
Gambar 5. Hasil Proses Apriori Itemset 1
Berikut ini tertampil hasil proses apriori berupa itemset 1 yang lolos yang nilai supportnya di atas nilai minimum support yang telah ditentukan.
Gambar 6. Hasil Proses Apriori Itemset 1 Yang lolos
Berikut ini tertampil hasil proses apriori berupa itemset 2 yang dimana menunjukkan beberapa data yang dibeli secara 2 item secara bersamaan.
Gambar 7. Hasil Proses Apriori Itemset 2
Berikut ini tertampil hasil proses apriori berupa itemset 2 yang lolos yang nilai supportnya di atas nilai minimum support yang telah ditentukan.
Gambar 8. Hasil Proses Apriori Itemset 2 Yang Lolos
Berikut ini tidak tertampilnya hasil proses apriori berupa itemset 3 karena tidak ada data produk yang dibeli 3 item secara bersamaan, sehingga proses apriori pun berhenti sampai di sini.
Gambar 9. Hasil Proses Apriori Itemset 3
Berikut ini tertampil hasil proses apriori berupa nilai confidence, karena kombinasi 3 itemset tidak ada yang memenuhi minimal support maka kombinasi 2 itemset yang memenuhi untuk pembentukan  asosiasi  sehingga  masuk  ke  tahap  pembentukan  aturan  asosasi.  Selanjutnya barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan menghitung confidence aturan asosiatif A B, dengan nilai minimum confidence.
Gambar 10. Hasil Proses Apriori Confidence
Berikut  ini  tertampil  hasil  analisa  proses  apriori  untuk  mendapatkan  rule  asosiasi  yang terbentuk  yang  dimana  dapat  dilihat  bahwa  tanaman  hias  yang  paling  laris  terjual  /  banyak dibeli oleh pembeli adalah tanaman hias jenis Alocasia Amazonica, Alocasia Dragon Silver, Alocasia Black Velvet, dan Alocasia Reginae Miri. Dengan diketahuinya 60 jenis tanaman hias yang paling laris terjual / banyak dibeli oleh pembeli, maka penjual Ilham Green Shop dapat menyusun  strategi  untuk  penawaran  yakni  dengan  merekomendasikan  jenis  tanaman  mana yang paling laris terjual / banyak dibeli dengan kombinasi / pasangan jenis tanaman yang cocok serta penjual juga dapat melakukan banyak pembibitan tanaman terhadap jenis tanaman yang paling  laris  terjual  /  banyak  dibeli  oleh  pembeli  yang  dapat  berpotensi  meraih  banyak keuntungan.
Gambar 11. Hasil Proses Apriori Rule Asosiasi Yang Terbentuk Pada halaman ini merupakan menu data hasil proses apriori
Gambar 12. Hasil Data Proses Apriori
Berikut ini adalah halaman home dari sistem informasi penjualan tanaman ilham green shop.
Gambar 13. Halaman Home Sistem Informasi Penjualan Tanaman
Pada halaman ini merupakan fitur rekomendasi yang menampilkan produk tanaman terlaris / yang banyak di beli oleh pembeli di Ilham Green Shop dan terdapat di halaman home dan detail produk.
Gambar 14. Halaman Rekomendasi Tanaman Terlaris

## KESIMPULAN
Dengan  hadirnya  sistem  informasi  penjualan  ini  diharapkan  dapat  mempermudah pembeli mencari informasi tanaman di Ilham Green Shop serta dapat memperluas jangkauan pemasaran  tanaman  yang  dijual  oleh  Ilham  Green  Shop.  Dengan  adanya  fitur  rekomendasi untuk menampilkan tanaman yang terlaris dapat berpotensi untuk menarik daya minat pembeli. Dengan adanya menu perhitungan algoritma apriori pada sistem informasi penjualan ini dapat mempermudah penjual dalam mengetahui pola pembelian yang dilakukan oleh pembeli yang membeli tanaman di Ilham Green Shop sehingga hasil perhitungan tersebut dapat digunakan penjual  dalam  menyusun  strategi  untuk  penawaran  yakni  dengan  merekomendasikan  jenis tanaman mana yang paling laris terjual / banyak dibeli dengan mengkombinasi jenis tanaman yang  cocok  serta  penjual  juga  dapat  melakukan  banyak  pembibitan  tanaman  terhadap  jenis tanaman yang paling laris terjual / banyak dibeli oleh pembeli yang dapat berpotensi meraih banyak  keuntungan.  Dengan  adanya  sistem  informasi  penjualan  ini  dapat  memudahkan pengolahan data data penjualan yang ada di Ilham Green Shop.

## SARAN
Dikembangkan sistem dengan yang lebih baik lagi, seperti tempilan desain, flesibiltas menu  dan  lainnya  juga  dengan  meningkatkan  keamanan  dalam  sistem  informasi  penjualan tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. G. A. S. Wirananda, “SISTEM INFORMASI MANAJEMEN DAN AKUNTANSI BARANG  MILIK  NEGARA  PADA  DINAS  PERINDUSTRIAN  DAN PERDAGANGAN  DAERAH  PROVINSI  SULAWESI  UTARA,” Jurnal  Ipteks Akuntansi Bagi Masyarakat , vol. 4, no. 2, pp. 39–43, 2020.
[2] W. Indriawan, A. I. Gufroni, and R. Rianto, “Sistem Rekomendasi Penjualan Produk Pertanian Menggunakan Metode Item Based Collaborative Filtering,” Jurnal Siliwangi Seri Sains dan Teknologi , vol. 6, no. 2, 2020.
[3] Y.  Prasetyo,  “Implementasi  Layanan  Payment  Gateway  Pada  Sistem  Informasi Transaksi Pembayaran.” University of Technology Yogyakarta, 2020.
[4] T.  Sanubari,  C.  Prianto,  and  N.  Riza, Odol  (one  desa  one  product  unggulan  online) penerapan  metode  Naive  Bayes  pada  pengembangan  aplikasi  e-commerce menggunakan Codeigniter , vol. 1. Kreatif, 2020.
[5] I. G. A. S. Wirananda, “SISTEM INFORMASI MANAJEMEN DAN AKUNTANSI BARANG  MILIK  NEGARA  PADA  DINAS  PERINDUSTRIAN  DAN PERDAGANGAN  DAERAH  PROVINSI  SULAWESI  UTARA,” Jurnal  Ipteks Akuntansi Bagi Masyarakat , vol. 4, no. 2, pp. 39–43, 2020.
[6] D.  Pangestu  and  M.  S.  Sumbawati,  “Pengembangan  Modul  Pembelajaran  Berbasis Online  Moodlecloud  Berbantu  Cisco  Packet  Tracer  Untuk  Meningkatkan  Critical Thinking Siswa Kelas Xi Mata Pelajaran Teknologi Layanan Jaringan,” IT-Edu: Jurnal Information Technology and Education , vol. 5, no. 01, pp. 96–104, 2020.
[7] L. Munaroh, Y. Amrozi, and R. A. Nurdian, “Pengukuran Risiko Keamanan Aset TI Menggunakan  Metode  FMEA  dan  Standar  ISO/IEC  27001:  2013,” Technomedia
Journal , vol. 5, no. 2 Februari, pp. 167–181, 2021.
[8] A. Rachmawati, “International Transactions on Education Technology (ITEE) Analysis of Machine Learning Systems for Cyber Physical Systems,” Cyber Physical Systems. International  Transactions  on  Education  Technology  (ITEE) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–9, 2021.
[9] I.  Hista  Saputra,  T.  Mariyanti,  and  M.  R.  Athallah,  “Strategy  For  Development  of Pharmaceutical  Salt  Business  in  Improving  The  Welfare  of  The  Salt  Farmers  from Islamic Perspective,” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 4, no. 1, pp. 43– 55, Jun. 2022, doi: 10.34306/ajri.v4i1.750.
[10]  A.  Singh  Bist,  “The  Importance  of  Building  a  Digital  Business  Startup  in  College,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA , vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.34306/sabda.
[11]  Haryanto, L. I. Azka, and R. Firdaus, “Blockchain Technology based Smart Contract Model in Indonesia,” Blockchain Frontier Technology , vol. 2, no. 2, pp. 59–63, Nov. 2022, doi: 10.34306/bfront.v2i2.211.
[12]  U.  Rahardja,  “Camera  Trap  Approaches  Using  Artificial  Intelligence  and  Citizen Science,” International Transactions on Artificial Intelligence (ITALIC) , vol. 1, no. 1, pp. 71–83, 2022, doi: 10.34306.
[13]  D.  S.  Wuisan  and  T.  Handra,  “Maximizing  Online  Marketing  Strategy  with  Digital Advertising,” Startupreneur  Bisnis  Digital  (SABDA ,  vol.  2,  no.  1,  2023,  doi: 10.34306/sabda.v2i1.275.
[14]  U. Rahardja, “Penerapan Teknologi Blockchain Dalam Pendidikan Kooperatif Berbasis E-Portfolio,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  354–363,  Dec.  2022,  doi: 10.33050/tmj.v7i3.1957.
[15]  T.  Widiastuti,  K.  Karsa,  and  C.  Juliane,  “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Algoritma  C4.5,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  364–380,  Dec.  2022,  doi: 10.33050/tmj.v7i3.1932.
[16]  A. Singh Bist, V. Agarwal, Q. Aini, and N. Khofifah, “Managing Digital Transformation in Marketing: ‘Fusion of Traditional Marketing and Digital Marketing,’” International Transactions  on  Artificial  Intelligence  (ITALIC) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  18–27,  2022,  doi: 10.34306.
[17]  U. Rahardja, “The Economic Impact of Cryptocurrencies in Indonesia,” ADI Journal on Recent  Innovation  (AJRI) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  194–200,  Jan.  2023,  doi: 10.34306/ajri.v4i2.869.
[18]  R. D. Affandi, H. Pratiwi, Azahari, and M. Ibnu Sa’ad, “Application of the SMARTER Method  in  Determining  the  Whitening  of  Study  Permits  and  Teacher  Study  Tasks,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 2, pp. 315–325, Feb. 2023, doi: 10.34306/att.v5i2.311.
[19]  T.  Widiastuti,  K.  Karsa,  and  C.  Juliane,  “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pelayanan  Akademik  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Algoritma  C4.5,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  364–380,  Dec.  2022,  doi: 10.33050/tmj.v7i3.1932.
[20]  I.  Handayani  and  R.  Agustina,  “Starting  a  digital  business:  Being  a  millennial
entrepreneur innovating,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 126–133, 2022.
[21]  U.  Rahardja,  “Social  Media  Analysis  as  a  Marketing  Strategy  in  Online  Marketing Business,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 176–182, 2022.
[22]  L.  A.  Rachman  and  H.  Hasbullah,  “Rancang  Bangun  Fearless  (Fire  Supression  and Smart  Alert  System)  pada  Kebocoran  Gas,” Technomedia  Journal ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 262–279, 2022.
[23]  A.  A.  Nugraha  and  U.  Budiyanto,  “Adaptive  E-Learning  System  Berbasis  Vark Learning  Style  dengan  Klasifikasi  Materi  Pembelajaran  Menggunakan  K-NN  (K- Nearest Neighbor),” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2, pp. 248–261, 2022.
[24]  M. R. Anwar, M. Yusup, S. Millah, and S. Purnama, “The Role of Business Incubators in Developing Local Digital Startups in Indonesia,” Startupreneur Bisnis Digital , vol. 1, no. 1 April, pp. 1–10, 2022.
[25]  Z.  Kedah,  “Inovasi  Penerapan  Teknik  Gamifikasi  Terhadap  Pembelajaran  Kampus Merdeka,” Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 133–143, Jan. 2023, doi: 10.34306/mentari.v1i2.259.
[26]  N.  Y.  Priambodo  and  J.  S.  Suroso,  “Perencanaan  Strategis  Sistem  Informasi  dan Teknologi Informasi pada STIE Pertiba Pangkalpinang,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 323–339, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1909.
[27]  N.  Lutfiani,  P.  A.  Sunarya,  S.  Millah,  and  S.  Aulia  Anjani,  “Penerapan  Gamifikasi Blockchain dalam Pendidikan iLearning,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 399– 407, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1958.
[28]  S. Arif Putra, “Virtual Reality’s Impacts on Learning Results in 5.0 Education : a Meta- Analysis,” International Transactions on Education Technology (ITEE) , vol. 1, no. 1, pp. 10–18, 2022.
[29]  Y.  Dwie  Nurcahyanie  and  A.  Cahyono,  “Identification  and  Evaluation  of  Logistics Operational  Risk  Using  the  Fmea  Method  at  PT.  XZY,” Aptisi  Transactions  on Technopreneurship  (ATT) ,  vol.  5,  no.  1Sp,  pp.  1–10,  Feb.  2023,  doi: 10.34306/att.v5i1Sp.306.
[30]  M. Miran and O. Sumampouw, “Superior College Applied Research Competence of SPI Members  in  the  Context  of  Improving  the  Quality  of  Supervisory  Performance  at Manado State University,” Aptisi Transactions on Technopreneurship (ATT) , vol. 5, no. 1, pp. 73–86, Jan. 2023, doi: 10.34306/att.v5i1.293.