## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Beasiswa dengan Metode Decision Tree ID3 pada SMAK Kalam Kudus Malang ................................................ 01-12 Erwin Prasetya Chrisnata Sistem Informasi Logistik Berbasis Web di Unit Donor Darah PMI Kota Malang............................................................................................................ 13-16 Anjang Wijaya Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Metode Weighted Product guna Membantu Proses Anamnesa Berbasis Mobile  ...... 17-24
Devi Tri Wahyuningtyas
Penerapan Metode Bayes Classifier untuk Pradiagnosa Penyakit Tuberculo- sis ............................................................................................................ 25-31 Andhika Dwi Indra Irawan Sistem Informasi Positioning Samsat Keliling Berbasis Android ................. 32-39 Yosia Prabowo Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Weighted Product di PT Makmur Jaya Kharisma ............................ 40-43 Yehezkiel Fernando Sistem Penunjang Keputusan Mekanisme Pemilihan Hasil Pertanian dengan Metode Topsis Berbasis Webgis di Dinas Pertanian Kabupaten Malang ...... 44-47 RB. Dandy Raga Utama Kontrol Suhu dan Kelembaban pada Green House ....................................... 48-53 Rizka Septiandoyo Nugroho
Aplikasi Pendeteksi Kelayakan Telur Menggunakan Metode Backpropaga- tion dan Thresholding .................................................................................... 54-63 Harman Tunggorono
Sistem  Penunjang  Keputusan  Penggolongan  Keluarga  Melalui  Posdaya dengan Metode Decision Table Berbasis Webgis .......................................... 64-70
Sephira Elliandini Widodo
Pemanfaatan Engine Vuforia untuk Implementasi Teknologi Augmented
Reality dalam Metode Pembelajaran Sholat Berbasis Mobile ....................... 71-81

## Dawang Mahendra Sudirman Putra
Prototype Alat Bantu Tuna Netra Berupa Tongkat Menggunakan Arduino dan Sensor Ultrasonik .................................................................................... 82-90 Charles Setiawan Pemanfaatan Corona SDK dalam Perancangan Game Edukasi Matematika
Berbasis Android ............................................................................................   91-103
Rindang Raharjo Rozak
Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: SMKN 8 Malang).....................................................  104-109
Gusti Dani Arianto
Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit Buah Mangga Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining Berbasis Web ......................................  110-118 Muhammad Zaidi Efendi
Implementasi Corona Game Engine untuk Game Edukasi “ Galaxy of Science ” Berbasis Android .............................................................................  119-126 Albert Ferento
Game Tutorial Pengenalan Rambu Rambu Lalu Lintas untuk Anak Sekolah Dasar   ............................................................................................................  127-134 L. Danny Adventus Rufus
Aplikasi Kompetisi Bola Basket Berbasis Mobile (Studi Kasus: STIKI Basket-
ball League ) ...................................................................................................  135-138
Sendi Kurniawaty
Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Barang Terlaris dengan Algoritma Apriori pada CV Calosa Global Indonesia  ..................................  139-146
Septian Widjaya
Pemanfaatan Sistem Temu Kembali Informasi dalam Pencarian Dokumen
Menggunakan Metode Vector Space Model .................................................. 147-153
Ferry Sanjaya
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, S.Kom, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom, M.MT. Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T.
Laila Isyriyah, S.Kom, M.Kom
Anita, S.Kom, M.T. Layout Editor
:
Nira Radita, S.Pd., M.Pd Muh. Bima Indra Kusuma
Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Barang Terlaris dengan Algoritma Apriori pada CV Calosa Global Indonesia

## Septian Widjaya
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI)
Malang
Email: septian.widjaya@hotmail.com

## ABSTRAK
Ketersediaan barang dan kelengkapan barang pada suatu toko adalah elemen yang sangat penting. Sehingga  proses  manajemen  untuk  mengatur  ketersediaan  stok  barang  sangat  diperlukan  untuk menghindari penumpukan barang yang sama dan kurang diminati oleh pelanggan. Selain itu proses manajemen  untuk  mengatur  ketersediaan  stok  barang  juga  dibutuhkan  untuk  memaksimalkan barang  tertentu  yang  paling  banyak  diminati  oleh  pelanggan.  Untuk  mengatasi  masalah  ini diperlukan suatu sistem yang dapat membantu dalam mengambil keputusan mengenai jenis barang dan  jumlah  barang  (stok)  yang  harus  disediakan.  Tujuan  dari  sistem  ini  adalah  Membuat  sebuah sistem penunjang keputusan untuk memberikan alternatif solusi produk terlaris dan keterkaitan satu produk dengan produk yang lain serta menganalisa tingkat keseringan suatu barang diambil. Hasil yang diharapkan dari sistem ini adalah pegawai nantinya dapat mengatur supply dari barang yang diminati atau kurang diminati oleh pelanggan. Selain itu sistem ini juga diharapkan dapat membantu penataan  tata  letak  barang  yang  mempunyai  keterkaitan  antara  barang  satu  dengan  barang  yang lainnya untuk memudahkan pelanggan dalam mencari barang tersebut. Sistem ini juga diharapkan dapat mengurangi kerugian akibat penumpukan barang yang kurang diminati oleh pelanggan.
Kata Kunci: sistem penunjang keputusan, apriori

## 1. PENDAHULUAN
CV Calosa Global Indonesia didirikan pada  tahun  2000,  namun  mulai  berkembang pesat pada tahun 2008. Pada tahun 2004 CV Calosa  hanya  menjual  laptop  dengan  brand tertentu  saja  yaitu  “Dell”.  Pada  tahun  2010 mulai  masuk  brand-brand  lain  dan  juga melakukan  penjualan  aksesoris-aksesoris laptop  maupun  handphone.  Seiring  dengan berkembangnya CV Calosa, semakin banyak aksesoris-aksesoris yang dijual.
Ketersediaan barang dan kelengkapan barang  pada  suatu  toko  adalah  elemen  yang sangat  penting,  sehingga  proses  manajemen untuk  mengatur  ketersediaan  stok  barang sangat diperlukan untuk menghindari penumpukan  barang  yang  sama  dan  kurang diminati  oleh  pelanggan.  Selain  itu  proses manajemen  untuk  mengatur  ketersediaan stok barang juga dibutuhkan untuk memaksimalkan barang tertentu yang paling banyak diminati oleh pelanggan.
Jenis  aksesoris  pada  calosa  setiap bulannya  selalu  bertambah  bayak  dan  type dari  aksesoris  tersebut  semakin  bervariant, oleh  karena  itu  semakin  banyak  pula
aksesoris  yang  dapat  di  tawarakan  kepada konsumen, sehingga semakin bertambah pula jumlah  penjualan  aksesoris  pada  calosa, tetapi  semakin  banyak  variant  dan  jenisnya semakin  banyak  pula  terjadi  penumpukan pada aksesoris tertentu
Untuk mengatasi masalah ini diperlukan suatu sistem yang dapat membantu  dalam  mengambil  keputusan mengenai jenis barang yang harus disediakan.  Hal  ini  dapat  diketahui  dengan cara  menganalisa  transaksi  penjualan  yang telah dilakukan sebelumnya, sehingga didapatkan suatu kesimpulan barang apa saja yang  sering  paling  diminati  oleh  pelanggan atau  dapat  disebut  juga  sebagai  suatu  pola asosiasi.
Hal  inilah  yang  melatar  belakangi pembuatan aplikasi Sistem Penunjang
Keputusan  untuk  menentukan  barang  yang terlaris  menggunakan  metode  algoritma Apriori  guna  memberikan  alternatif  solusi produk  terlaris  dan  keterkaitan  satu  produk dengan  produk  yang  lain.  Aplikasi  ini  dapat mengetahui  barang-barang  apa  saja  yang paling  diminati  oleh  pelanggan  sehingga
perlu melakukan pembelian untuk menambah jumlah  ketersiadaan  barang  yang  paling banyak laku terjual. Selain itu sistem ini juga diharapkan dapat membantu pihak manajemen  CV  Calosa  dalam  menentukan keterkaitan antar aksesoris, sehingga menentukan  pengelompokan  tata  letak aksesoris  yang  tepat  dan  mudah  dijangkau oleh pelanggan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Model yang digunakan dalam pembangunan  aplikasi  ini  adalah  dengan menggunakan  Model  Optimasi  dengan Algoritma  yang  digunakan  yaitu  dengan mengambil  dari metode  data mining Algoritma Apriori. Algoritma apriori adalah salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk menemukan  pola  asosiasi  dengan  tingkat kepercayaan  tertentu.  Tingkat  kepercayaan ditentukan  oleh  manajer  melalui minimum support dan minimum  confidence ,  sehingga output dari  sistem  dapat  membantu  manajer dalam  mengambil  keputusan  yang  berguna untuk perusahaan. Melalui beberapa test case yang  dilakukan,  didapatkan  kesimpulan bahwa  nilai minimum  support dan minimum confidence yang  ideal  adalah  20%  hingga 40% untuk minimum support dan 60% hingga 80%  untuk minimum  confidence. Adapun jumlah  minimum  transaksi  yang  digunakan dalam  program  ini  adalah  1000  transaksi penjualan  dengan  jumlah  barang  sebanyak 100  jenis.  Sedangkan  langkah-langkah penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian ini digambarkan dalam diagram alir berikut.

## Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian

## A. Metode Penelitian
CV Calosa Global Indonesia didirikan pada  tahun  2000,  namun  mulai  berkembang pesat pada tahun 2008. Pada tahun 2004 CV Calosa  hanya  menjual  laptop  dengan  brand tertentu  saja  yaitu  “Dell”.  Pada  tahun  2010
mulai  masuk  brand-brand  lain  dan  juga melakukan  penjualan  aksesoris-aksesoris leptop  maupun  handphone.  Seiring  dengan berkembangnya CV Calosa, semakin banyak aksesoris-aksesoris yang dijual.
Ketersediaan barang dan kelengkapan barang  pada  suatu  toko  adalah  elemen  yang sangat  penting.  Sehingga  proses  manajemen untuk  mengatur  ketersediaan  stok  barang sangat diperlukan untuk menghindari penumpukan  barang  yang  sama  dan  kurang diminati  oleh  pelanggan.  Selain  itu  proses manajemen  untuk  mengatur  ketersediaan stok barang juga dibutuhkan untuk memaksimalkan barang tertentu yang paling banyak diminati oleh pelanggan. Untuk mengatasi masalah ini
diperlukan suatu sistem yang dapat membantu  dalam  mengambil  keputusan mengenai  jenis  barang  dan  jumlah  barang (stok)  yang  harus  disediakan.  Hal  ini  dapat diketahui dengan cara menganalisa transaksi penjualan  yang telah dilakukan sebelumnya, sehingga  didapatkan  suatu  kesimpulan barang  apa  saja  yang  sering  paling  diminati oleh  pelanggan  atau  dapat  disebut  juga sebagai suatu pola asosiasi.
Hal inilah yang melatarbelakangi pembuatan aplikasi  Sistem  Penunjang  Keputusan  untuk menentukan  barang  terlaris  menggunakan metode  algoritma  Apriori  guna  memberikan alternatif solusi produk terlaris dan keterkaitan satu produk dengan produk yang lain.  Dengan  demikian  diharapkan  nantinya CV  Calosa dapat  mengetahui barang-barang apa saja yang paling diminati oleh pelanggan sehingga perlu melakukan restock dan barang apa saja yang tidak perlu restock dikarenakan kurang  diminati  oleh  pelanggan.  Selain  itu sistem  ini  juga  diharapkan  dapat  membantu pihak manajemen CV Calosa dalam menentukan  keterkaitan  antar  aksesoris, sehingga  menentukan  peletakan  aksesoris yang  tepat  dan  mudah  dijangkau  oleh pelanggan.

## B. Perancangan Sistem Use Case Diagram
Use  case  diagram  ini  dibuat  dengan tujuan  untuk  mendeskripsikan  siapa  yang akan  menggunakan  sistem  dan  dalam  cara apa pengguna mengharapkan interaksi dengan sistem itu. Pengguna-pengguna yang melakukan  interaksi  dengan  sistem  ini nantinya adalah sebagai berikut: 1. Admin
Admin adalahs eseorang yang memiliki system penunjang keputusan ini, admin
disini  bisa  melihat  data  transaksi  apa saja  yang  sudah  pernah  terjual  serta barang-barang apa yang paling diminati oleh  pelanggan.  Selain  itu  admin  juga dapat melihat keterkaitan antara barang satu dengan barang yang lainnya.
Use  casediagram untuk  sistem  ini adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem
Pada gambar diatas terdapat interaksi yang  berlangsung  antara  pengguna  sistem yaitu admin dengan sistem tersebut. Interaksi yang  terjadi  antara  admin  dengan  sistem tersebut adalah sebagai berikut:
 Admin  dapat  melakukan  manipulasi data  barang  yaitu  tambah  barang  lihat detail barang dan ubah data barang.
 Admin  dapat  melakukan  manipulasi data penjualan yaitu lihat data penjualan dan tambah data penjualan.
 Admin  dapat  melihat  barang  yang terlaris dengan Frequently Bought Item yang tinggi
 Admin  dapat  melihat  keterkaitan  antar barang berdasarkan dari data transaksi
Activity Diagram Activity  diagram  menggambarkan aktifitas sistem secara keseluruhan.
Menggambarkan  bagaimana  alur  sebuah sistem  tersebut  berjalan.  Pada  sistem informasi  ini  terdapat  beberapa  activity diagram, diantaranya adalah sebagai berikut:

## Activity Proses Tambah Barang
Pada gambar activity diagram dibawah alur yang terjadi pada proses tambah data barang adalah sebagai berikut:
1. Admin melakukan login terlebih dahulu agar bisa masuk kedalam website
2. Setelah login maka akan tampil halaman utama dari sistem ini
3. Kemudian  admin  dapat  memilih  menu barang, maka akan muncul seluruh data barang yang ada pada sistem ini
4. Untuk  melakukan  tambah  data  barang, maka  admin  dapat  menekan  tombol tambah  barang  kemudian  akan  muncul form tambah barang
5. Admin dapat mengisikan detail dari data barang baru yang akan dimasukkan
6. Kemudian  tekan  simpan  dan  data  baru akan tersimpan kedalam database

## Gambar 3. Activity Proses Tambah
Barang

## Activity Proses Lihat Barang
Pada  gambar  activity  diagram dibawah  alur  yang  terjadi  pada  proses  lihat data barang adalah sebagai berikut:
1. Admin melakukan login terlebih dahulu agar bisa masuk kedalam website
2. Setelah login maka akan tampil halaman utama dari sistem ini
3. Kemudian  admin  dapat  memilih  menu barang, maka akan muncul seluruh data barang yang ada pada sistem ini
4. Untuk  melihat  detail  dari  masing- masing  barang,  admin  dapat  memilih tombol  lihat  detail  pada  barang  yang ingin dilihat
5. Maka  akan  tampil  halaman  detail  dari barang yang admin pilih
Gambar 4. Activity Proses Lihat Barang
Activity Proses Ubah Barang Pada gambar activity diagram dibawah  alur  yang  terjadi  pada  proses  ubah data barang adalah sebagai berikut:
1. Admin melakukan login terlebih dahulu agar bisa masuk kedalam website
2. Setelah login maka akan tampil halaman utama dari sistem ini
3. Kemudian  admin  dapat  memilih  menu barang, maka akan muncul seluruh data barang yang ada pada sistem ini
4. Untuk  melakukan  ubah  data  barang, maka  admin  dapat  menekan  tombol ubah  barang  kemudian  akan  muncul form ubah barang
5. Admin  dapat  mengisikan  detail  dari perubahan data barang
6. Kemudian  tekan  simpan  dan  data perubahan  barang  akan  tersimpan kedalam database

## Gambar 5. Activity Proses Ubah Barang

## Activity Proses Tambah Penjualan
Pada  gambar  activity  diagram dibawah alur yang terjadi pada proses tambah data penjualan adalah sebagai berikut:
1. Admin melakukan login terlebih dahulu agar bisa masuk kedalam website
2. Setelah login maka akan tampil halaman utama dari sistem ini
3. Kemudian  admin  dapat  memilih  menu penjualan,  maka  akan  muncul  seluruh data penjualan yang ada pada sistem ini
4. Untuk melakukan tambah data penjualan,  maka  admin  dapat  menekan tombol  tambah  penjualan  kemudian akan muncul form tambah penjualan
5. Admin dapat mengisikan detail dari data penjualan baru yang akan dimasukkan
6. Kemudian  tekan  simpan  dan  data  baru akan tersimpan kedalam database
Gambar 6. Activity Proses Tambah Penjualan Activity Proses Lihat Penjualan Pada gambar activity diagram dibawah  alur  yang  terjadi  pada  proses  lihat data penjualan adalah sebagai berikut: 1. Admin melakukan login terlebih dahulu agar bisa masuk kedalam website 2. Setelah login maka akan tampil halaman utama dari sistem ini
3. Kemudian  admin  dapat  memilih  menu penjualan,  maka  akan  muncul  seluruh data penjualan yang ada pada sistem ini
Gambar 7. Activity Proses Lihat
Penjualan
Activity Proses Lihat Barang Terlaris Pada gambar activity diagram dibawah  alur  yang  terjadi  pada  proses  lihat barang terlaris adalah sebagai berikut:
1. Admin masuk kehalaman utama website dan memilih menu produk.
2. Admin  dapat  memilih  menu  produk terlaris  untuk  menampilkan  beberapa
produk  terlaris  dengan  Frequently Bought Item tertinggi.
Gambar 8. Activity Diagram Proses Lihat Barang Terlaris

## 3.2.1. ER Diagram

## Gambar 9. ER Diagram
3. IMPLEMENTASI PROGRAM
A. Halaman Login
Halaman Login ini merupakan
halaman  yang  pertama  kali  diakses  ketika admin membuka sistem ini. Admin diharuskan  untuk  login  terlebih  dahulu  agar dapat  mengakses  keseluruhan  fitur  yang terdapat  pada  sistem  ini.  Berikut  adalah tampilan halaman login:
Gambar 10. Halaman Login
B. Halaman Data Barang
Pada  halaman  data  barang  ini  admin dapat melihat seluruh data barang yang ada di perusahaannya.  Pada  halaman  ini  petugas ataupun  admin  dapat  melakukan  manipulasi data  barang  yaitu  petugas  dapat  melakukan tambah  data  baru,  lihat  detail  dari  data  dan melakukan  ubah  data.  Berikut  ini  adalah tampilan dari halaman data barang:

## Gambar 11. Halaman Data Barang

## Halaman Tambah Barang
Halaman  tambah  data  barang  ini adalah  halaman  yang  digunakan  oleh  admin atau petugas ketika akan menambahkan data barang yang ada pada perusahaan ini. Berikut ini adalah tampilan dari halaman tambah data barang:

## Gambar 12. Halaman Tambah Data Barang

## Halaman Ubah Data Barang
Halaman  ubah data barang ini adalah halaman  yang  digunakan  untuk  melakukan ubah data barang dari perusahaan ini. Berikut adalah tampilan untuk ubah data barang:
Gambar 13. Halaman Ubah Data Barang

## Halaman Lihat Data Barang
Pada  halaman  ini,  admin  ataupun petugas dari perusahaan dapat melihat detail
dari  data  barang.  Berikut  adalah  tampilan halaman lihat detail barang:

## Gambar 14. Halaman Detail Barang

## Halaman Data Penjualan
Pada halaman ini petugas atau admin dari perusahaan dapat melihat data penjualan yang  ada  pada  perusahaan  ini.  Selain  itu petugas ataupun admin juga dapat menambahkan setiap data transaksi penjualan yang  terjadi  diperusahaannya.  Berikut  ini adalah tampilan dari halaman data penjualan:

## Gambar 15. Halaman Data Penjualan

## Halaman Tambah Data Penjualan
Pada  halaman  ini,  admin  maupun petugas  dari  perusahaan  dapat  melakukan tambah  data  penjualan.  Berikut  merupakan tampilan halaman tambah data penjualan:

## Gambar 16. Halaman Tambah Data Penjualan

## Halaman Apriori
Halaman  apriori  ini  adalah  halaman yang  digunakan  oleh  petugas  atau  admin untuk  mengetahui  tentang  barang  apa  yang paling laris terjual dipasaran dan mengetahui keterkaitan  antar  barang  untuk  membantu petugas  dalam  menentukan supply  chain
yang  tepat.  Berikut  ini  adalah  tampilan  dari halaman apriori:

## Gambar 17.  Halaman Apriori
Petugas atau admin dapat mengisikan minimum  transaksi  yang  diinginkan  serta mengisikan  minimum  confidence  yang dikehendaki.  Apabila  petugas  atau  admin sudah  mengisikan  keduanya  dan  menekan tombol  proses.  Maka  akan  tampil  hasil  dari perhitungan  dengan  menggunakan  metode apriori. Berikut ini adalah tampilan dari hasil setelah  transaksi  diproses  menggunakan algoritma apriori:

## Gambar 18. Hasil Itemset 1
Berdasarkan  dari  gambar  diatas dihasilkan perhitungan dari itemset berdasarkan  dari  minimum  transaksi  yang diinputkan.  Dari  hasil  itemset  pertama  ini dapat  diketahui  total  transaksi  dari  masing- masing barang terjual dan difilter
berdasarkan  dari  total  terjual  yang  sesuai dengan  minimum  transaksi.  Serta  dari  hasil tersebut  bias  diketahui  barang  apa  yang paling terlaris pada perusahaan ini. Sehingga petugas  dapat  menentukan  barang  apa  yang harus  segera  restock  ulang  dan  barang  apa yang  tidak  perlu  untuk  segara  dilakukan restock barang. Setelah ditemukannya itemset pertama,  maka  program  akan  menjalankan perhitungan untuk itemset kedua. Tampilannya adalah sebagai berikut:
Gambar 19. Hasil Itemset 2
Berdasarkan  dari  gambar  diatas dihasilkan perhitungan dari itemset berdasarkan  dari  minimum  transaksi  yang diinputkan. Pada itemset kedua ini dilakukan kombinasi  dari  setiap  barang  yang  ada  pada itemset  pertama,  sehingga  menghasilkan hasil  seperti  diatas.  Dari  kombinasi  tersebut program  akan  mencari  total  transaksi  yang mengandung  kedua  produk  kombinasi  dan melakukan filter terhadap barang yang sesuai dengan  minimum  transaksi  yang  sudah diinputkan tadi.
Setelah ditemukannya itemset kedua,  maka  program  akan  membentuk sebuah aturan asosiasi berdasarkan dari hasil itemset  kedua.  Tampilannya  adalah  sebagai berikut:

## Gambar 20. Hasil Aturan Asosiasi
Dari  gambar  di  atas  aturan  asosiasi terbentuk dan melakukan perhitungan terhadap nilai confidence. Kemudian
program  akan  melakukan  filter  terhadap aturan yang nilai confidencenya paling sesuai dengan  minimum  confidence  yang  sudah diinputkan  sebelumnya,  Sehingga  akan menghasilkan tampilan kesimpulan seperti di bawah ini:

## Gambar 21. Hasil Kesimpulan
Dari  gambar  21  dapat  ditarik  sebuah kesimpulan bahwa daftar yang di munculkan pada  gambar  tersebut  berupa  barang  yang paling  laris  terjual  berdasarkan  urutan ascending dan berupa daftar beberapa barang yang  dapat  dikelompokkan  berdasarakan
keseringan  barang  tersebut  terjual  secara bersamaan, sehingga dapat membantu pegawai  untuk  mengatur  letak  aksesoris tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Dari
hasil implementasi dan pembahasan  system  penunjang  keputusan pemilihan  barang  yang  paling  laris  di  CV Calosa  Global  Indonesia,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  ini  memiliki manfaat sebagai berikut:
1. Dapat membantu mengambil keputusan untuk  menambah  jumlah dari  barang tertentu  yang  diminati  oleh  pelanggan, sehingga  tidak  terjadi  kelangkaan barang / kehabisan barang.
2. Membantu  admin  atau  pegawai  dalam mengelompokkan  tata  barang  yang mempunyai  keterkaitan  antara  barang satu dengan barang yang lainnya untuk
memudahkan  dalam  mencari  barang tersebut.

## 5. REFERENSI
1. Connoly,  M.,  Thomas  &  Begg,  E., Carolyn (2005). Database Systems 5th., ed. Boston: Addison-Wesley
2. Han J, Kamber M. (2005). Data Mining :
Concepts and Techniques .
3. Khoirudin,  Arwan  Ahmad.  (2008). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Kelayakan  Calon  Rintisan Sekolah  Bertaraf  Internasional  Dengan Metode  Fuzzy  Associative  Memory. Yogyakarta. Laboratorium Pemrograman Informatika Teori, Jurusan  Teknik  Informatika  Fakultas Teknologi  Industri  Universitas  Islam Indonesia.
4. Kristanto, Andri ( 2008 ). Perancangan
Sistem  Informasi  dan  Aplikasinya, Yogyakarta. Penerbit Gava Media.
5. Larose,  Daniel  T.  (2005). Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining , John Willey & Sons.Inc. 6. McLeod,  Jr.,  Raymond  &  Schell George. (2004) Management Information  Systems  10th.,  Ed.,  New Jersey: Prentice Hall 7. Pramudiono,  I.  (2006).  Pengantar  Data
Mining: Menambang Permata
Pengetahuan  di  Gunung  Data.  Online, (http: //www.ilmukomputer.org/wp- content/uploads/2006/08/iko- datamining.zip), diakses 10 April 2012.
8. Septian,  Gungun.  2011.  Trik  Pinter Menguasai  Codeigniter.  Jakarta.  Elek Media Komputindo.
9. Sutabri,  Tata  (2012).  Analisis  Sistem Informasi. Yogyakarta: Penerbit Andi
10. Tan,  P.,  Steinbach,  M.,  &  Kumar,  V. (2005). Introduction  to  Data  Mining : Addison-Wesley.
11. Turban, Efraim, et al.  (2005). Decision
Support Systems and Intelligent
Systems  7th  Ed.  New  Jersey:  Pearson Education.
12. Wahyono,  Teguh.  (2005).  Sistem Informasi (konsep dasar, analisis desain dan  implementasi).  Yogyakarta.  Graha Ilmu.
13. Whitten L., Jeffery, Bentley D., Lonnie,
&  Dittman  C.,  Kevin  (2004).  Metode
Desain dan
Analisis Sistem. Yogyakarta: Andi
14. Whitten, J. L., & Bentley, L. D. (2007). Systems  Analysis  &  Design  Methods (7th ed.). New York: McGraw-Hill.
15. Widodo.  (2008).  Pengelolaan  Data Perkuliahan:
Database, Data Warehouse atau Data  Mining ?.  e- Indonesia Initiative 2008.
16. Wismakarma, Komang. 2010. 9
Langkah  Menjadi  Master  Framework Codeigniter. Yogyakarta: Lokomedia