## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PAKET MENU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DENGAN METODE MARKET BASKET ANALISIS PADA KINGS FOOD KENDARI
Putri Indah Purnamasari 1) , Fitri Marisa 2) , Indra Dharma Wijaya 3) Teknik Informatika, Universitas Widyagama Malang Email : putriindahp694@gmail.com 1 ), fitrimarisa@widyagama.ac.id 2 ), indra.dharma@gmail.com 3 )
ABSTRACT : Persaingan di dunia bisnis semakin canggih dengan kemajuan teknologi. Maka pengusaha harus mengembangkan strategi untuk meningkatkan penjualan. Pengusaha dapat menggunakan data penjualan untuk membuat keputusan. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang dapat menyelesaikan masalah seperti menjual barang yang kurang optimal. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mewujudkannya adalah data mining. Berdasarkan dua parameter ini, data transaksi dan menu dapat diproses menggunakan disiplin data mining untuk mendapatkan informasi seperti rekomendasi paket menu. Teknik data mining adalah aturan asosiasi dengan algoritma apriori, untuk mengetahui pembelian produk seperti itu biasanya dilakukan oleh pelanggan. Setelah mengetahui pola pembelian konsumen, kita bisa mengatur strategi penjualan seperti membuat paket pembelian. Hasil yang diperoleh dari perhitungan metode apriori dengan analisis bola basket pasar, barang yang sering dibeli adalah, Bakso Ikan, Bakso Ikan Goreng, Pempek Palembang dengan dukungan 2,371541502% dan kepercayaan 40%.
Kata kunci: Algoritma Apriori, Analisis Keranjang Pasar, Rule Association, Paket Menu.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam suatu kegiatan bisnis kuliner, banyak sekali  macam  menu  makanan  yang  disediakan. Hal  ini  tentunya  akan  membuat  costumer bingung  ketika  akan  membeli    atau  memilih menu  yang  ada.  Banyaknya  pilihan  menu makanan,  maka  diperlukannya  rekomendasi paket menu yang akan dipilih.
Salah  satu  teknologi  yang  dapat  digunakan untuk  mewujudkannya  adalah data  mining. Berdasarkan  dua  parameter  tersebut  maka  data transaksi  dan  menu  dapat  diolah  menggunakan disiplin  ilmu  data  mining  untuk  memperoleh informasi  seperti  rekomendasi  paket  menu.  Hal ini  akan  bermanfaat  terutama  bagi  konsumen yang  baru  pertama  kali  berkunjung.  Dari  data transaksi  dan  menu  akan  dicari  kombinasi  item yang  mungkin  muncul  menggunakan  dengan teknik data mining yaitu association rule dengan algoritma apriori,  Untuk  mengetahui  seperti pembelian  produk  yang  biasa  dilakukan  oleh pelanggan.  Setelah  mengetahui  pola  pembelian konsumen kita dapat menyusun startegi penjualan seperti pembuatan paket pembelian.
Sistem  rekomendasi  pembuatan  paket  menu dengan teknik market basket analysis menggunakan  algoritma  apriori  pada  data
transaksi  Kings  Food  Kendari.  Hasil  yang diharapkan  adalah  informasi  berharga  tentang pasangan  menu  apa  saja  yang  sering  dipesan pelanggan berdasarkan histori transaksi terbaru.

## 2. KAJIAN LITERATUR A. Data Mining
Pada penelitian oleh (Yulianto & Dkk 2012) dengan tema Market Basket Analisis Menggunakan Association
Rule untuk menentukan  pola  pembelian  pelanggan  (Studi Kasus : Toko Oleh-oleh Wisata Rasa Surabaya) Hasil  yang  diperoleh  semakin  tinggi  nilai Support  dan  Confidence,  maka  semakin  tinggi tingkat  keakuratan  dari  rule  atau  pola  yang dihasilkan.  (Gunadi,  G.,  &  Indra,  D.  S.  2012) dengan  tema Penerapan  Metode  Data  Mining Market Basket Analisis Terhadap Data Penjualan    Produk  Buku  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (FP-GROWTH)  :  (Studi  Kasus  Percetakan  PT. GRAMEDIA) Metode ini menghasilkan dengan menggunakan  algoritma  Apriori  dan  FP-growth terhadap  atribut- atribut  penjualan  produk  buku telah  menghasilkan  sejumlah  aturan  asosiasi yang berbeda antara algoritma yang satu dengan yang lainnya.
Penyusun membandingkan penelitian terdahulu  dengan  penelitian  diatas.  sistem  yang dibangun  yaitu menganalisis  histori  data transaksi kings food kendari untuk mendapatkan pola  frekuensi  item  yang  saling  berpasangan sehingga  dapat  diaplikasikan  ke  dalam  sistem rekomendasi  untuk  menentukan  pasangan  menu mana  yang  sering  dipesan  sehinga  dapat  dibuat rekomendasi  paket  menu  untuk  ditawarkan kepada pelanggan.

## B. Data Mining
Definisi  sederhana  dari data  mining adalah ekstraksi  informasi  atau  pola  yang  penting  atau menarik  dari  data  yang  ada  di database yang besar  (Sucahyo,2003). Data  mining dilakukan dengan  membangun  model,  sebuah  model menggunakan  algortima  untuk  pengolahan  set data.  Gagasan  penemuan  otomatis  ini  mengacu kepada proses eksekusi data dalam data mining.

## C. Market Basket Analisis
Market  Basket  Analysis atau MBA adalah salah satu  teknik  analisis  data  mining  yang paling sering digunakan dalam dunia pemasaran. Teknik ini bekerja untuk menemukan hubungan antara  pasangan-pasangan  produk  yang  dibeli secara  bersamaan  dalam  satu  transaksi atau digunakan untuk menganalisis kebiasaan pelanggan  dalam  pembelian  produk.  Infromasi mengenai  produk  yang  dibeli  secara  bersamaan dapat  memberikan  wawasan  tersendiri  kepada pemilik perusahaan untuk strategi promosi guna menaikkan laba.
Setiap pelanggan membeli pasangan produk yang  berbeda,  baik  itu jenis, jumlah  dan  waktu. MBA menggunakan informasi ini untuk memberikan  tanda  kepada  pemilik  pengelola perusahaan  tentang  item-item  barang  apa  saja yang  memungkinkan  dibeli  secara  bersama  dan item  apa  saja  yang  sesuai  dan  pantas  untuk dipromosikan. MBA menganalisis  data  transaksi yang  di  dalamnya  terdapat  tiga  entitas  yang berbeda diantaranya :
1. Pelanggan 2. Pembelian / Order 3. Barang / Item Tujuan  dari market  basket  analysis adalah untuk  mengetahui produk-produk  mana  yang mungkin akan dibeli secara bersamaan.

## D. Assosiation Rule
Association  rule adalah  salah  satu  teknik utama  atau  prosedur  dalam Market  Basket Analysis untuk  mencari  hubungan  antar  item dalam  suatu data  set dan  menampilkan  dalam bentuk association rule (Santosa, 2007).
Metode ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi item-item produk yang mungkin dibeli secara bersamaan dengan produk lain.  Metode association  rules mempunyai  dua tahapan  yaitu,  menemukan frequent  itemset dan membentuk assosiation rules (Hornick, 2006).
Analisis  asosiasi  atau association  rule mining adalah  teknik data  mining untuk menemukan  aturan  asosiasi  antara  suatu kombinasi item.  Interestingness measure yang dapat digunakan dalam data mining adalah :
a. Support,  adalah  suatu  ukuran  yang menunjukkan  seberapa  besar  tingkat dominasi  suatu item atau itemset dari keseluruhan transaksi.
Rumus :
b. Confidence,  adalah  suatu  ukuran  yang menunjukkan  hubungan  antar  dua item secara conditional (berdasarkan  suatu kondisi tertentu).

## E. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  teknik  yang populer  digunakan  dalam data  mining,  pertama diajukan  oleh  Agrawal  et.al  pada  tahun  1994. Algoritma  ini  termasuk  algoritma  yang  cukup terkenal untuk menggali informasi perbandingan association rule dalam sebuah data transaksi.
Analisis  asosiasi  atau association  rule mining adalah  teknik  data  mining  untuk menemukan  aturan  suatu  kombinasi item. Salah satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan algoritma  yang  efisien  adalah  analisis  pola frequensi tinggi(frequent pattern mining). Penting  tidaknya  suatu  asosiasi  dapat  diketahui dengan  dua  tolok  ukur,  yaitu  : support dan confidence.  Support  (nilai  penunjang)  adalah persentase    kombinasi item tersebut  dalam database, sedangkan confidence (nilai kepastian) adalah  kuatnya  hubungan  antara-item  dalam aturan asosiasi. (Kusrini, Emha Taufiq Luthfi,2009 : 149).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Flowchart Algoritma Apriori
Gambar 1. Flowchart Algoritma Apriori Data transaksi  penjualan  yang  diambil  pada toko  Kings  Food  Kendari  yaitu  data  penjualan bulan  januari dengan  total  transaksi  253  data penjualan.  Setelah  didapatkannya  data  transaksi penjualan  selanjutnya diimplementasikan  ke algoritma  apriori, Tahap  ini  dalam melakukan pembuktiann  dengan  perhitungan  association rule untuk mendapatkan pola pembelian.
Tabel 1. data transaksi penjualan
Id Item 1 Pempek Palembang 2 Pempek Palembang 3 Otak-otak Bakar
4 Bakso Ikan Goreng, Pempek
Palembang
5 Pempek Palembang 6 Bakso Ikan, Bakso Ikan Goreng, Otak-otak Bakar 7 Kacang Mete Asin, Kacang Mete Disco 8 Kacang Disco 9 Pempek Palembang 10 Otak-otak Bakar 245 Pempek Palembang 246 Otak-otak Bakar 247 Otak-otak Bakar
248 Coklat 249 Pempek Palembang 250 Otak-otak Bakar 251 Bakso Ikan Goreng, Pempek Palembang 252 Otak-otak Bakar 253 Bakso Ikan Goreng, Otak-otak Bakar, Pempek Palembang Banyak Transaksi 253

## 1. Pembentukan itemset
Berdasarkan data  transaksi  penjualan  yang diperoleh selanjutnya dilakukan proses perhitungan matriks C 1 atau 1 itemset, kemudian menghitung banyak item barang.
Selanjutnya  menetukan  nilai  minimum support  =  2.0  dan  minimum  Confidence  =  3.0 dengan rumus sebagai berikut:
( ) = ℎ 100% Tabel 2. Perhitungan Nilai Support (L1) Item Banya k NilaiSuppo rt Y/ T Bakso Sapi 14 5.53359683 8 Y Bakso Sapi Goreng 4 1.58102766 8 T Bakso Ikan 36 14.2292490 1 Y Bakso Ikan Goreng 31 12.2529644 3 Y Otak-otak Bakar 53 20.9486166 Y Empek-empek Palembang 97 38.3399209 5 Y Abon Ikan 3 1.18577075 1 T Kacang Mete Disco 19 7.50988142 3 Y Kacang Mete Asin 14 5.53359683 8 Y Kacang 18 7.11462450 Y
Goreng/Langko se 6 Kacang Disco 18 7.11462450 6 Y Kacang Telor 4 1.58102766 8 T Putri Salju 5 1.97628458 5 T Coklat 9 3.55731225 3 Y Keju 1 0.39525691 7 T Nastar 6 2.37154150 2 y Bolu 9 3.55731225 3 Y Serabi 5 1.97628458 5 T Barongko 2 0.79051383 4 T pisang ijo 5 1.97628458 5 T Sanggara Belanda 5 1.97628458 5 T Sanggara Gepuk 5 1.97628458 5 T
Dari  hasil  seleksi  Barang  yang  memenuhi  batas nilai  Support,  dapat  diketahui  yang  memenuhi standar minimum support yaitu sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil seleksi barang yang memenuhi batas nilai support Item Jumlah Nilai Support (%) Pempek Palembang 97 38.33992095 Otak-otak Bakar 53 20.9486166 Bakso Ikan 36 14.22924901 Bakso Ikan Goreng 31 12.25296443 Kacang Mete Disco 19 7.509881423 Kacang Goreng 18 7.114624506 Kacang Disco 18 7.114624506 Bakso Sapi 14 5.533596838 Kacang Mete Asin 14 5.533596838
Coklat 9 3.557312253 Bolu 9 3.557312253 Nastar 6 2.371541502

## 2. Kombinasi 2 itemset
Proses  ini  adalah  pembentukan  C 2 dengan jumlah  minimum  support  =  2.0  dan  minimum Confidence  =  3.0.  berikut  tabel  Perhitungan Support dan Confidence (C2):
Tabel 4. Perhitungan Support dan Confidence
(C2) N o Rule Juml ah Support( %) Confiden ce (%) 1 BS,BI 7 2.766798 419 7.216494 845 2 BS,BIG 4 1.581027 668 21.05263 158 3 BI,BIG 15 5.928853 755 78.94736 842 4 BI,OB 6 2.371541 502 31.57894 737 5 BI,PB 9 3.557312 253 47.36842 105 6 BIG,OB 1 0.395256 917 5.263157 895 7 BIG,PB 9 3.557312 253 47.36842 105 8 OB,PB 9 3.557312 253 47.36842 105 9 KMD,K MA 10 3.952569 17 52.63157 895 1 0 KMD,K G 6 2.371541 502 31.57894 737 1 1 KMD, KD 5 1.976284 585 26.31578 947 1 2 KMA,K G 5 1.976284 585 26.31578 947 1 3 KMA,K D 6 2.371541 502 31.57894 737 1 4 KG,KD 8 3.162055 336 42.10526 316
Dari hasil kombinasi kombinasi 2 itemset/ C2 dapat diketahui item mana yang memenuhi support dan confidence. Berikut rumus dan perhitungan support dan confidence :
a) nilai support  dari  dua  item  diperoleh  dari rumus berikut:
Support (A,B) = P(A B) ( , ) = ℎ ( , ) 100%
Setelah  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, kemuadian  mencari  aturan  assosiatif  yang memenuhi  syarat  minimum  confidence  dengan menghitung  confidence  aturan  “jika  A  dan  B” berikut rumusnya:
( | ) = ℎ ( , ) 100%
Dibawah  ini  merupakan  hasil seleksi  kombinasi 2 item(L2) :
Tabel 5. hasil seleksi kombinasi 2 item(L2) Rule Jumla h Support(%) Confidence (%) BI,BIG 15 5.92885375 5 78.9473684 2 BI, PB 9 3.55731225 3 47.3684210 5 BIG,P B 9 3.55731225 3 47.3684210 5 OB, PB 9 3.55731225 3 47.3684210 5 KMD, KMA 10 3.95256917 52.6315789 5 KG ,KD 8 3.16205533 6 42.1052631 6 Tabel 6. hasil join L2 Rule Jumlah Bakso  Ikan,  Bakso  Ikan  Goreng, Pempek Palembang 6 Bakso  Ikan,  Bakso  Ikan  Goreng, Otak-Otak Bakar 3 Bakso Ikan Goreng, Pempek Palembang, Otak-otak Bakar 1

## 3. Kombinasi 3 Itemset
Selanjutnya  mencari  jumlah  kombinasi  yang kuat  hubunganya  antara  item  1  dengan  yang lainnya  disebut  metode  association  rule. Metode  ini  menganalisis  pola  frekuensi
tertinggi,  dimana  support  adalah  jumlah kombinasi  antar  item  1  dengan  yang  lainnya sedangkan  confidence  adalah  nilai  yang mendefinisikan  yang  memenuhi    syarat minimum confidence. berikut hasil  perhitungan support dan confidence:
1. Perhitungan Support dan Confidence (C 3 ) Tabel 7. Hasil seleksi kombinasi 3 itemset (C3)
Rule Jumlah Support(%) Confidence (%) BI, BIG, PB 6 2.371541502 40 BI, BIG, OB 3 1.185770751 33.33333333 BIG, PB, OB 1 0.395256917 11.11111111 a) Berikut  rumus  dan  perhitungan  minimum support: ( , ) = ℎ ( , ) 100% (BI, BIG, PB) = 100% =2.371541502
(BI, BIG, OB) =
100% =1.185770751 (BIG, PB, OB) = 100% =0.395256917
b) Berikut rumus  dan  perhitungan  minimum confidence:
( | ) = ℎ ℎ
100% (BI, BIG, PB) = . . 100% =2.371541502
(BI, BIG, OB) = . .
100% =1.185770751
(BIG, PB, OB) = . .
100% =0.395256917
Berdasarkan  table 7 item  yang  sering  dibeli adalah, Bakso Ikan, Bakso Ikan Goreng, Pempek Palembang, dari hasil item yang sering dibeli m
Kings  Food  Kendari  dapat  membuat  strategi pemasaran  dalam  penentuan  item  barang  yang sering  dibeli  oleh  konsumen.  Berikut  hasil seleksi kombinasi L 3 :
Tabel 7 Hasil Seleksi L 3 Rule Jumla h Support(% ) Confidenc e (%) Bakso Ikan, Bakso Ikan Goreng, Pempek Palemban g 6 2.37154150 2 40 3.2 Use Case Use case diagram digunakan untuk membantu  pemrogram  dalam  membuat  sistem yang  akan  dirancang, agar  pengguna  lebih mengerti  penggunaan  system. Berikut  gambar use case:
Gambar 2. Use Case Diagram Transaksi
Pada use case diagram transaksi terdapat dua actor  yang  terilahat  pada  gambar  diatas  yaitu costumer  dan  admin.  Costumer  memlih  barang yang  akan  dibeli  kemudia  melakukan  transaksi
pembelian  kepada  admin.  Kemudian  admin menginputkan atau menambahkan data transaksi lalu  admin  mencetak  nota  penjualan  dan menyerahkan  bukti  transaksi.  Admin  juga  bias menambahkan  data  barang  dan  melakukan proses association rule untuk mengetahui produk manakah yang paling laris.

## 3.3 Activity Diagram Sistem
Activity diagram menggambarkan alir aktivitas  dalam  sistem  yang  sedang  dibangun Untuk memudahkan pemrograman dalam membuat  sistem,  maka  dibuat  diagram  aktivitas dari sistem.
Gambar 3. Activity Diagram Sistem
Admin  membuka  aplikasi  lalu  masuk  ke halaman  login,  memasukkan username  dan password  jika  username  dan  password  benar maka  akan  lanjut  kehalaman  utama  dan  jika salah maka mengulangi username dan password.
3.4 Activity  Diagram  Market  Basket
Analysis
Gambar 4. Activity Diagram Market Basket Analysis
Admin  membuka  menu  proses  apriori kemudian  memilih  data  transaksi  berdasarkan tanggal lalu aplikasi menampilkan data berdasrakan  tanggal  yg  telah  dimasukkan.  Input min support dan confidence selanjutnya aplikasi akan menampilkan hasil perhitungan association rule.
3.5 Class Diagram
Gambar 5. Class Diagram

## 3.6 User Interface Halaman Login
Gambar 6. User interface halaman login Gambar  diatas  merupakan halaman  login, dimana admin  harus  login  terlebih  dahulu dengan  menginputkan  username  dan  password dengan  benar  jika  data  yang  dimasukkan  valid maka system akan menampilkan halaman admin jika  data  yang  dimasukkan  tidak  valid  maka system  akan  tetap  menampilkan  halaman  form login

## 3.7 User Interface Halaman Input Barang
Gambar 7. User interface halaman input barang Gambar  diatas  ini  merupakan  user  interface halaman  tambah  data  barang  untuk  mengelola stok atau memasukkan data barang baru.

## 3.8 user interface halaman data penjualan
Gambar 8. User interface halaman data penjualan Pada gambar berikutnya merupakan user interface halaman data transaksi penjualan yang telah diinputkan dengan tambah data transaksi.

## 3.4 Activity  Diagram  Market  Basket
Analysis
Gambar 4. Activity Diagram Market Basket Analysis
Admin  membuka  menu  proses  apriori kemudian  memilih  data  transaksi  berdasarkan tanggal lalu aplikasi menampilkan data berdasrakan  tanggal  yg  telah  dimasukkan.  Input min support dan confidence selanjutnya aplikasi akan menampilkan hasil perhitungan association rule.
3.5 Class Diagram
Gambar 5. Class Diagram

## 3.6 User Interface Halaman Login
Gambar 6. User interface halaman login Gambar  diatas  merupakan halaman  login, dimana admin  harus  login  terlebih  dahulu dengan  menginputkan  username  dan  password dengan  benar  jika  data  yang  dimasukkan  valid maka system akan menampilkan halaman admin jika  data  yang  dimasukkan  tidak  valid  maka system  akan  tetap  menampilkan  halaman  form login

## 3.7 User Interface Halaman Input Barang
Gambar 7. User interface halaman input barang Gambar  diatas  ini  merupakan  user  interface halaman  tambah  data  barang  untuk  mengelola stok atau memasukkan data barang baru.

## 3.8 user interface halaman data penjualan
Gambar 8. User interface halaman data penjualan Pada gambar berikutnya merupakan user interface halaman data transaksi penjualan yang telah diinputkan dengan tambah data transaksi.

## 3.4 Activity  Diagram  Market  Basket
Analysis
Gambar 4. Activity Diagram Market Basket Analysis
Admin  membuka  menu  proses  apriori kemudian  memilih  data  transaksi  berdasarkan tanggal lalu aplikasi menampilkan data berdasrakan  tanggal  yg  telah  dimasukkan.  Input min support dan confidence selanjutnya aplikasi akan menampilkan hasil perhitungan association rule.
3.5 Class Diagram
Gambar 5. Class Diagram

## 3.6 User Interface Halaman Login
Gambar 6. User interface halaman login Gambar  diatas  merupakan halaman  login, dimana admin  harus  login  terlebih  dahulu dengan  menginputkan  username  dan  password dengan  benar  jika  data  yang  dimasukkan  valid maka system akan menampilkan halaman admin jika  data  yang  dimasukkan  tidak  valid  maka system  akan  tetap  menampilkan  halaman  form login

## 3.7 User Interface Halaman Input Barang
Gambar 7. User interface halaman input barang Gambar  diatas  ini  merupakan  user  interface halaman  tambah  data  barang  untuk  mengelola stok atau memasukkan data barang baru.

## 3.8 user interface halaman data penjualan
Gambar 8. User interface halaman data penjualan Pada gambar berikutnya merupakan user interface halaman data transaksi penjualan yang telah diinputkan dengan tambah data transaksi.

## 3.9 User  Interface  Halaman  Market  Basket
Analisis
Gambar 9. User Interface Halaman Market
Basket Analisis.
Selanjutnya merupakan user interface halaman market basket analisis untuk menganalisa  pola  pembelian  costumer.  Admin terlebih  dahulu  menginputkan  tanggal  awal  dan akhir  lalu  mengklik  search  kemudian  system akan  menampilkan data  transaksi  penjualan selama  pariode  tertentu  yang  diinputkan  oleh admin.  Setelah  admin  menginputkan  minimum support  dan  minimum  confidence  lalu  admin mengklik  proses,  system  akan  melakukan perhitungan  association  rule  dan  menampilkan hasil Analisa association ruke yang didapatkan.

## 3.10 User  Interface  Halaman  Hasil
Asociaton Rule
Gambar 10. User Interface Halaman Hasil Asociaton Rule

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan implementasi  yang  telah  dilakukan  maka  dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Penerapan  algoritma  apriori  dengan  metode market  basket  analisis  sangat  efisien  untuk mendapatkan  pola  frekuensi  item  yang saling berpasangan, Sehingga dengan mudah membantu pihak manajemen dalam mengelola  strategi  pemasaran  produk  atau
menganalisis market basket guna meningkatkan penjualan. 2. Hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan association rule menggunakan manual excel dan  aplikasi  terdapat  perbedaan  untuk  hasil nilai  pembentukan  aturan  asosiasi  yang didapatkan,  tetapi  untuk  menu  paket  yang dihasilkan  sama  dan dapat digunakan  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan pihak manajemen dalam membuat rekomendasi paket menu untuk
ditawarkannya kepada costumer.
3. Nilai    minimum    support    dan    minimum confidence    yang    ditentukan    sangat berpengaruh  terhadap  jumlah  frequent itemset  dan  rule  yang akan dihasilkan.  Jika nilai    minimum    support    dan  nilai minimum    confidence    yang    ditentukan terlalu    kecil    maka    akan    bertambah banyak  jumlah  frequent    itemset  dan  rule yang  didapat,  sebaliknya    jika    nilai minimum    support dan  nilai    minimum confidence    terlalu    besar    maka  jumlah frequent  itemset  dan  rule  yang  didapat semakin sedikit.

## B. Saran
Berdasarkan hasil  dari  urian  penelitian tersebut maka sarannya sebagai berikut:
1. Hasil dari proses apriori yang ditemukan diharapkan kings  food  Kendari  dapat meningkatkan strategi pemasaran. 2. Untuk pengembangan selanjutnya disarankan  mencoba  algoritma  lain untuk  membandingkan  hasilnya  atau meningkatkan  jumlah  kasusnya  dengan algoritma yang sama dan dapat dikembangkan  kembali  agar  hasil  yang didapatkan  lebih  baik  lagi  dan  untuk nilai  minimum  support  dan  minimum confidencenya  perlu  dinaikkan  lagi nilainya.
3. Perlu antisipasi terhadap item yang tidak masuk dalam transaksi penjualan seperti adanya  menu  baru  yang  belum  sama sekali dibeli.

## 3.9 User  Interface  Halaman  Market  Basket
Analisis
Gambar 9. User Interface Halaman Market
Basket Analisis.
Selanjutnya merupakan user interface halaman market basket analisis untuk menganalisa  pola  pembelian  costumer.  Admin terlebih  dahulu  menginputkan  tanggal  awal  dan akhir  lalu  mengklik  search  kemudian  system akan  menampilkan data  transaksi  penjualan selama  pariode  tertentu  yang  diinputkan  oleh admin.  Setelah  admin  menginputkan  minimum support  dan  minimum  confidence  lalu  admin mengklik  proses,  system  akan  melakukan perhitungan  association  rule  dan  menampilkan hasil Analisa association ruke yang didapatkan.

## 3.10 User  Interface  Halaman  Hasil
Asociaton Rule
Gambar 10. User Interface Halaman Hasil Asociaton Rule

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan implementasi  yang  telah  dilakukan  maka  dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Penerapan  algoritma  apriori  dengan  metode market  basket  analisis  sangat  efisien  untuk mendapatkan  pola  frekuensi  item  yang saling berpasangan, Sehingga dengan mudah membantu pihak manajemen dalam mengelola  strategi  pemasaran  produk  atau
menganalisis market basket guna meningkatkan penjualan. 2. Hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan association rule menggunakan manual excel dan  aplikasi  terdapat  perbedaan  untuk  hasil nilai  pembentukan  aturan  asosiasi  yang didapatkan,  tetapi  untuk  menu  paket  yang dihasilkan  sama  dan dapat digunakan  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan pihak manajemen dalam membuat rekomendasi paket menu untuk
ditawarkannya kepada costumer.
3. Nilai    minimum    support    dan    minimum confidence    yang    ditentukan    sangat berpengaruh  terhadap  jumlah  frequent itemset  dan  rule  yang akan dihasilkan.  Jika nilai    minimum    support    dan  nilai minimum    confidence    yang    ditentukan terlalu    kecil    maka    akan    bertambah banyak  jumlah  frequent    itemset  dan  rule yang  didapat,  sebaliknya    jika    nilai minimum    support dan  nilai    minimum confidence    terlalu    besar    maka  jumlah frequent  itemset  dan  rule  yang  didapat semakin sedikit.

## B. Saran
Berdasarkan hasil  dari  urian  penelitian tersebut maka sarannya sebagai berikut:
1. Hasil dari proses apriori yang ditemukan diharapkan kings  food  Kendari  dapat meningkatkan strategi pemasaran. 2. Untuk pengembangan selanjutnya disarankan  mencoba  algoritma  lain untuk  membandingkan  hasilnya  atau meningkatkan  jumlah  kasusnya  dengan algoritma yang sama dan dapat dikembangkan  kembali  agar  hasil  yang didapatkan  lebih  baik  lagi  dan  untuk nilai  minimum  support  dan  minimum confidencenya  perlu  dinaikkan  lagi nilainya.
3. Perlu antisipasi terhadap item yang tidak masuk dalam transaksi penjualan seperti adanya  menu  baru  yang  belum  sama sekali dibeli.

## 3.9 User  Interface  Halaman  Market  Basket
Analisis
Gambar 9. User Interface Halaman Market
Basket Analisis.
Selanjutnya merupakan user interface halaman market basket analisis untuk menganalisa  pola  pembelian  costumer.  Admin terlebih  dahulu  menginputkan  tanggal  awal  dan akhir  lalu  mengklik  search  kemudian  system akan  menampilkan data  transaksi  penjualan selama  pariode  tertentu  yang  diinputkan  oleh admin.  Setelah  admin  menginputkan  minimum support  dan  minimum  confidence  lalu  admin mengklik  proses,  system  akan  melakukan perhitungan  association  rule  dan  menampilkan hasil Analisa association ruke yang didapatkan.

## 3.10 User  Interface  Halaman  Hasil
Asociaton Rule
Gambar 10. User Interface Halaman Hasil Asociaton Rule

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan implementasi  yang  telah  dilakukan  maka  dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Penerapan  algoritma  apriori  dengan  metode market  basket  analisis  sangat  efisien  untuk mendapatkan  pola  frekuensi  item  yang saling berpasangan, Sehingga dengan mudah membantu pihak manajemen dalam mengelola  strategi  pemasaran  produk  atau
menganalisis market basket guna meningkatkan penjualan. 2. Hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan association rule menggunakan manual excel dan  aplikasi  terdapat  perbedaan  untuk  hasil nilai  pembentukan  aturan  asosiasi  yang didapatkan,  tetapi  untuk  menu  paket  yang dihasilkan  sama  dan dapat digunakan  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan pihak manajemen dalam membuat rekomendasi paket menu untuk
ditawarkannya kepada costumer.
3. Nilai    minimum    support    dan    minimum confidence    yang    ditentukan    sangat berpengaruh  terhadap  jumlah  frequent itemset  dan  rule  yang akan dihasilkan.  Jika nilai    minimum    support    dan  nilai minimum    confidence    yang    ditentukan terlalu    kecil    maka    akan    bertambah banyak  jumlah  frequent    itemset  dan  rule yang  didapat,  sebaliknya    jika    nilai minimum    support dan  nilai    minimum confidence    terlalu    besar    maka  jumlah frequent  itemset  dan  rule  yang  didapat semakin sedikit.

## B. Saran
Berdasarkan hasil  dari  urian  penelitian tersebut maka sarannya sebagai berikut:
1. Hasil dari proses apriori yang ditemukan diharapkan kings  food  Kendari  dapat meningkatkan strategi pemasaran. 2. Untuk pengembangan selanjutnya disarankan  mencoba  algoritma  lain untuk  membandingkan  hasilnya  atau meningkatkan  jumlah  kasusnya  dengan algoritma yang sama dan dapat dikembangkan  kembali  agar  hasil  yang didapatkan  lebih  baik  lagi  dan  untuk nilai  minimum  support  dan  minimum confidencenya  perlu  dinaikkan  lagi nilainya.
3. Perlu antisipasi terhadap item yang tidak masuk dalam transaksi penjualan seperti adanya  menu  baru  yang  belum  sama sekali dibeli.

## 5. REFERENSI
[  1] There  are  no  sources  in  the  current document.Tana,  M.  P.  (2018).  Fakultas Teknik Informatika Universitas Widyagama  Malang. Penerapan  Metode Data  Mining  Market  Basket  Analisis Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Pada
Toko  OASE  Menggunakan  Algoritma
Apriori
[2] Santoso,  S.  Rostianingsih,  S,.  &  Setiawan, A.  Perancangan  Dan  Pembuatan  Sistem Informasi  Perhotelan  Pada  Hotel  Istana. Surabaya  :  Fakultas  Teknologi  Industri Universitas Kristen Petra.
[3] Indahyahni,  R.P.  (2015).  Penggunaan Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan Rekomendasi  Strategi  Penjualan  Pada Toko Toserba Diva. Kediri : Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Nusantara  Guru Republik Indonesia.
[3] Erawan,  L.,  &  Budiman,  F.  (2010). Perancangan  Pasar  Grosir  Online  Sebagai Sarana Memperluas Pemasaran Kelompok Usaha Kecil.
[4] Indrajani,.  &  Wily.  (2007).  Analisis  dan Perancangan  System  Penjualan  Berbasis Web  Pada  PT.  Sarang Imitas.  Yogyakarta
: Universitas Bina Nusantara