DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v8i2.499

## Rekomendasi Barang Di Toko Elektrik Menggunakan Algoritma Apriori
Arvian Furqon Yudanar 1) ; Sri Hariyati Fitriasih 2) ; Muhammad Hasbi 3)
1) 3) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi D3 Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
1) 15500015.arvian@sinus.ac.id; 2) fitriasih@sinus.ac.id; 3) mhasbi@sinus.ac.id

## ABSTRACT
Each  company  or  organization  which  is  wants  to  survive  needs  to  determine  the  right business strategies. Sales data of products made by the company will get a lot of  data. So it is very unfortunate if there is not repetition analyzing. Its offered variety products with a wide range of products, and sometimes the brand influence people to buy the product, to know the highest sales products, it needs to know the relationship one product to others, one of them is existing algorithms in mining data algorithms. They are algorithms apriori to be informed, and it can help of this program, products which appear simultaneously knowable. The purpose of the research is  to  determine  the  recommendation  of  goods,  so  that  purchases  of  goods  stock  are  efficient. Apriori  algorithms  including  the  type  of  association  rules  in  mining  data.  One  step  analysis association phase which is gotten the attention from many researchers to produce the efficient algorithms  is  the  analysis  of  patterns  of  high  frequency  (frequent  pattern  mining).  Important  or not  an  association  can  be  identified  by  the  two  benchmarks,  namely:  support  and  confidence. Support  (support  value)  is  the  percentage  of  the  combination  of  these  items  in  the  database, while  confidence  (value  certainty)  is  a  strong  relationship  between  the  items  in  the  rules  of association. Apriori algorithm can be helpful for the development of marketing strategies. From the  validity  testing  result,  the  data  is  efficient  if  the  minimum  support  more  than  10%  and  the minimum confidence more than 50%. The calculation needs two different minimum support and minimum confidence to know the best result. The problem is how to increase sales, and find out the  interest  of  buyers  in  the  product.  And  the  results  are  obtained  to  decide  the  layout  of  the products in the shop window as the effort to increase sales in the store. Keywords :  Mining Data, Good Recommendations, Apriori, Algorithm

## I. PENDAHULUAN
Toko  Rokok  Elektrik  merupakan  sebuah toko    yang  menjual  segala  kebutuhan  yang berkaitan  dengan  Rokok  Elektrik  atau  yang lebih sering disebut dengan Vapor.
Barang-barang  yang  dijual  di  toko berupa:  Mecha  Mod,  Elektrical  Mod,  Pod System, Starter Kit, Squonker Mod, Atomizer, Liquid  Freebase,  Liquid  Salt  Nic,  Battery, Charger,  Catridge,  Replacement  Coil,  Wire, Coil,  Cotton,  dan  Accessoris  lainya.  Untuk transaksi  penjualan  hampir  semua  toko sekarang  menggunakan  sistem  informasi penjualan.  Salah  satu  data  yang  dihasilkan dari  sistem  informasi  penjualan  tersebut adalah  transaksi  data  penjualan  produk. Dengan  kegiatan  penjualan  setiap  hari  maka otomatis  data  penjualan  tersebut  makin  lama akan  semakin  bertambah  banyak.  Jika dibiarkan  saja  maka  data  tersebut  tidak bermanfaat. Dan juga adanya transaksi setiap hari  mengharuskan  pemilik  toko  untuk memenuhi  lagi  stok  barang  yang  habis  di toko,  tidak  semua  barang  yang  distok  akan habis.  Jika  stok  barang  tidak  menggunakan
strategi, maka barang yang distok tidak akan sesuai dengan keinginan konsumen.
Penjualan  yang  tidak  konsisten  sangat merugikan  bagi  pemilik  toko,  perlu  adanya strategi  penyusunan  produk  di  toko  agar konsumen  lebih  tertarik  untuk  membeli produk – produk ditoko.
Solusi dari permasalahan tersebut adalah bagaimana membentuk pola kombinasi  itemsets  dan  membuat  aturan dengan  teknik association  rule .  Pengetahuan yang  dihasilkan  dari  data  pengolahan  data penjualan  dengan  algoritma  apriori  yakni berupa  pola  kombinasi  dan  aturan  asosiasi, yang  dapat  digunakan  oleh  pihak  toko  salah satunya  adalah  sebagai  acuan  penyusunan katalog produk.
Tujuan  dari  penelitian  ini  ditujukan  untuk menentukan rekomendasi barang berdasarkan  data  transaksi  toko  yang  sudah ada, diproses dengan menggunakan Algoritma Apriori sehingga dapat menentukan rekomendasi barang yang efisien dan memudahkan  toko  rokok  elektrik  dalam membeli stock barang untuk kebutuhan toko.
Dengan  melihat  dari  jurnal  Simbolon, 2019  [1]  yang  mengangkat  permasalahan mengenai  algoritma  apriori  dalam  mencari kombinasi  barang  yang  terjual  sebagai referensi  untuk  persediaan  barang  di  toko elektronik. Berdasarkan penelitian dari A. -, F. Marisa,  and  D.  Purnomo,  2016  [2]  yang meneliti  tentang  algoritma  apriori  untuk mencari produk yang laku dipasaran, sehingga  memudahkan  pedagang  baru  yang memiliki modal yang terbatas.
Penelitian yang dilakukan oleh L. Kurniawati, A. E. Kusuma, and B. Dewansyah,  2019  [3]  dengan  menggunakan metode  algoritma  apriori,  memanfaatkan database  transaksi  guna  mencari  aturan asosiatif  untuk  membuat  sistem  rekomendasi persediaan spare part compressor.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data  Mining  adalah  serangkaian  proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual dari suatu basis data. Informasi yang dihasilkan diperoleh dengan cara mengekstraksi  dan  mengenali  pola  yang penting  atau  menarik  data  yang  terdapat pada  basis  data.  Data  mining  terutama digunakan  untuk  mencari  pengetahuan  yang terdapat  dalam  basis  data  yang  besar sehingga sering disebut Knowledge Discovery Database (KDD).
Data  mining  merupakan  salah  satu  dari rangkaian Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). KDD  berhubungan  dengan  Teknik integrasi  dan  penemuan  ilmiah,  interpretasi dan visualisasi dari pola sejumlah data [4].

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah algoritma pengambilan  data  dengan  aturan  asosiatif (Association Rule ) untuk menentukan hubungan  asosiatif  suatu  kombinasi  item. Algoritma  ini  mengontrol  berkembangnya kandidat  itemset  dari  hasil frequent itemset dengan support-based pruning untuk menghilangkan  itemset    yang  tidak  menarik dengan menetapkan minimum support. Aturan asosiasi atau sering disebut association  rule,  merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  menemukan hubungan  diantara  data  atau  bagaimana suatu  kelompok  data  mempengaruhi  suatu keberadaan  data  lain.  Aturan  asosiasi merupakan  salah  satu  metode  yang  sering
digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara berbagai  item.  Hubungan  algoritma  pariori dengan  asosiasi  adalah  dapat  menemukan dua  atau  lebih  attribute  dan  dua  atau  lebih objek. Algoritma apriori termasuk jenis aturan pada data mining[5].
Rumus Perhitungan Support :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100%
(1)
Rumus Perhitungan Confidence:
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 × 100% (2)

## 2.3 Rekomendasi Barang
Pada algoritma apriori rekomendasi yaitu menemukan aturan asosiasi keterkaitan antar item sehingga diperoleh pola keterkaitan item.
Pada layanan transaksi jual beli terdapat sistem  rekomendasi  terkait  dengan  pola pembelian  pengguna  tersebut  pada  data sebelumnya, dimana pola pembelian tersebut dapat  dijadikan  acuan  dalam  memberikan rekomendasi  barang  untuk  referensi  dalam stok  barang  pada  toko  dan  penataan  barang pada rak toko.[6]

## 2.4 XAMPP
XAMPP  adalah  perangkat  lunak  bebas, yang  mendukung  banyak  sistem  operasi, merupakan kompilasi dari beberapa program. Fungsinya adalah sebagai server yang berdiri sendiri  (localhost),  yang  terdiri  atas  program Apache HTTP Server, MySQL database, dan penerjemah  bahasa  yang  ditulis  dengan bahasa pemrograman PHP dan Perl.[7]

## 2.5 PHP Hypertext Preprocessor (PHP)
PHP  adalah  bahasa  pemrograman  yang digunakan  secara  luas  untuk  penanganan pembuatan  dan  pengembangan  sebuah  web dan  bisa  digunakan  pada  HTML.  PHP merupakan  singkatan  dari  “PHP  :  Hypertext Preprocessor”,  dan  merupakan  bahasa  yang disertakan  dalam  dokumen  HTML,  sekaligus bekerja  di  sisi  server  ( server-side  HTML- embedded scripting ).
Tujuan  dari  bahasa  scripting  ini  adalah untuk  membuat  aplikasi  di  mana  aplikasi tersebut  yang  dibangun  oleh  PHP  pada umumnya  akan  memberikan  hasil  pada  web browser, tetapi prosesnya secara keseluruhan dijalankan di server [8].

## 2.6 MySQL
MySQL  adalah  sebuah  basis  data  yang mengandung  satu  atau  jumlah  tabel.  Tabel terdiri  atas  sejumlah  baris  dan  setiap  baris menggandung  satu  atau  sejumlah  tabel. Tabel  terdiri  atas  sejumlah  baris  dan  setiap baris  mengandung  satu  atau  sejumlah  tabel. MySQL  merupakan  database  server  open source  yang  cukup  popular  keberadaannya. Dengan  berbagai  keunggulan  yang  dimiliki, membuat  software  database  ini  banyak digunakan  oleh  praktisi  untuk  membangun suatu project. Adanya fasilitas
API
(Application  Programming  Interface)  yang dimiliki oleh Mysql, memungkinkan bermacam-macam  aplikasi  Komputer  yang ditulis dengan berbagai bahasa pemograman dapat mengakses basis data MySQL.[9]

## 2.7 Database
Database (basis  data)  merupakan  suatu kumpulan  data  terhubung  yang  disimpan secara  bersama-sama  pada  suatu  media, yang diorganisasi berdasarkan sebuah skema atau  struktur  tertentu  dan  dengan software untuk melakukan  manipulasi  untuk kegunaan tertentu. Database bisa diartikan juga sebagai sekumpulan data yang disusun dalam bentuk beberapa  tabel  yang  saling  memiliki  relasi maupun berdiri sendiri.[10] [11]
2.8 Entity Relationship Diagram (ERD) Entity  Relational  (ER) Modelling  adalah sebuah pendekatan top-bottom dalam perancangan basis data yang dimulai dengan mengidentifikasikan data-data terpenting yang  disebut  dengan  entitas  dan  hubungan antara  entitas-entitas  tersebut  digambarkan dalam suatu model.[12]

## 2.9 Penelitian Terkait
Menurut Kurniawati [3] Melakukan analisa mengenai frekuensi keranjang belanja pada  data  penjualan.  Latar  belakang  dari penelitian ini adalah persaingan yang ketat di dunia bisnis, khususnya pada industri swalayan,  para  pengembang  mendiskusikan permasalahan  tersebut  dan    menemukan solusinya, yaitu untuk meningkatkan penjualan swalayan salah satu cara mengatasinya adalah dengan tetap tersedianya  berbagai  jenis  produk  yang diminati  atau  dibutuhkan  konsumen.  Untuk mengetahui  produk  apa  saja  yang  diminati oleh  konsumen  pengembang  menggunakan
Algoritma  Apriori  dengan  analisis  asosisasi metode
Menurut Rezkiani[14] Melakukan penelitian mengenai analisa peminatan terhadap  merk  sepatu.  Latar  belakang masalah dari penelitian ini adalah meningkatnya persaingan antar penjual memaksa para pengembang untuk memikirkan  strategi  yang  akan  digunakan untuk mendongkrak kembali tingkat penjualan toko.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  suatu pola  pembelian  yang  diambil  dari  data transaksi penjualan, sehingga diketahui produk  mana  yang  paling  diminati  oleh konsumen.
Menurut Afdal dan Rosadi [15] Melakukan  penelitian  kombinasi  keterkaitan buku yang sering dipinjam untuk rekomendasi penataan  buku  pada  perpustakaan.  Latar belakang  masalah  dari  penelitian  ini  adalah terjadinya kendala ketika kustomer yang akan meminjam  buku  akan  kesulitan  menemukan buku  yang  sering  dipinjam,  karena  penataan buku  pada  perpustakaan  tersebut  belum sesuai  dengan  jenis  buku  dan  masih  belum memiliki  skema  yang  pasti.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  terciptanya  aturan  untuk mengetahui  penataan  buku  sesuai  dengan frekuensi  buku  yang  sering  dipinjam  dan ditata sesuai dengan jenis bukunya.
Menurut Kurnawan, Marisa dan Purnomo[16]  Melakukan  penelitian  tentang tingkat  kelulusan  mahasiswa.  Latar  belakang masalah  dari  penelitian  ini  merupakan  hasil observasi  pada  Prodi  Teknik  Informatika Universitas Widyagama Malang, permasalahan  yang  terjadi  yaitu  tidak  sedikit mahasiswa  yang  mengalami  kendala  dalam masa  perkuliahan.  Variabel  yang  diteliti  ialah analisis  asosisasi.  Analisa  pola  frekuensi tinggi  adalah  salah  satu  tahap  Analisis asosiasi  yang  banyak  digunakan  oleh  para penliti untuk menghasilkan beberapa algoritma yang efisien. Hasil dari penelitian ini merupakan sistem yang dibuat untuk membantu  mengetahui  nilai  matakuliah  dan indeks prestasi kumulatif (IPK) yang digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa  Teknik  Informatika  Universitas Widyagama Malang. Menurut
Fitrina, Kustanto dan Vulandari[17]  yang  melakukan  penelitian tentang  rekomendasi  barang  pada  sebuah minimarket.  Latar  belakang  permasalahan  ini adalah  kurangnya  persediaan  stok  barang, yang menimbulkan kekecewaan pada
konsumen  dan  juga  stok  barang  sering  tidak tepat  sasaran  sehingga  stok  barang  yang dibeli  tidak  habis  terjual  dan  akhirnya menyisakan  stok  barang  lama  yang  tidak kunjung terjual. Hasil dari penelitian ini adalah terciptanya sebuah sistem rekomendasi barang  untuk  pembelian  barang  dengan menggunakan  algoritma  apriori,  sehingga Minimarket Batox bisa meningkatkan penjualan  dengan  cara  mengetahui  minat konsumen.

## III.  METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
1. Data Primer
Data  primer  disini  adalah  data  Transaksi Penjualan yang ada di toko rokok elektrik berupa file Excel.
2. Data Sekunder
Data yang diperoleh dari catatan-catatan, laporan-laporan  tertulis  dan  makalah- makalah, buku-buku bacaan ataupun dari internet  yang  ada  kaitannya  dengan masalah yang diteliti.
3. Studi pustaka
Pengumpulan data dengan jalan membaca
buku referensi tentang Algoritma  Apriori,  atau  majalah  dan sumber  data  lainnya  yang  berhubungan dengan  masalah  yang  diteliti  seperti mencari  referensi  lewat  perpustakaan kampus atau toko buku.
4. Browsing Internet Pengumpulan
data dengan menggunakan  media  internet  seperti www.google.com  dalam  mencari  artikel serta  web  yang  mengulas  tentang metode algoritma apriori sebagai rekomendasi stok barang.

## 3.2. Metode Pengembangan Sistem
Didalam  metode  pengembangan  sistem terdapat  perancangan  sistem  sebagai  berikut : a. Use Case Diagram Interaksi antara pengguna sistem (Admin)  dengan  program  sistem  alogritma apriori pada toko rokok elektrik.
b. Class Diagram Memberi identitas pada sebuah kelompok  data  transaksi  produk,  yang disesuaikan  atribut  fungsinya  untuk  memberi karakteristik pada  data transaksi yang dimiliki suatu objek di dalam ruang database.
c. Activity Diagram
Kegiatan diagram alur kerja yang menggambarkan perilaku sistem untuk aktivitas  data  transaksi  dan  data  hasil rekomendasi barang.
d. Sequence Diagram
Subjek  menjelaskan  aspek  dinamis  dari sistem  rekomendasi  barang  yang  sedang dibangun  berupa  data  transaksi  dan  hasil rekomendasi barang.

## e.  Pengujian Sistem
1.  Pengujian BlackBox
Untuk dapat mengetahui apakah aplikasi dapat  berjalan  sesuai  dengan  fungsi  yang telah dibuat.
2.  Uji Kelayakan
Untuk  mendapatkan  penilaian  langsung dari  respon  terhadap  sistem  yang  dihasilkan.
Pengujian akan dilakukan dengan menyebarkan  angket  kepada  pemilik home industry dan  masyarakat.  Angket  analisa kelayakan aplikasi diolah dengan menggunakan  skala  Likert  dengan  rentang skala  1  sampai  5.  Dengan  presentase kelayakan  aplikasi  seperti  yang  dapat  dilihat pada tabel 1.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perhitungan Apriori
1.  Pengumpulan Data Transaksi
Data transaksi merupakan data penjualan  produk  yang  ada  di  toko  rokok elektrik  yang  telah  dikelompokkan  dari tanggal 3 sampai dengan tanggal 9 September 2019.

## 2.  Penentuan Kandidat Pertama
Penentuan  kandidat  pertama  dimulai dengan  mencari  pola  frekuensi  tinggi  dari data  transaksi  tersebut,  dalam  tahap  ini secara teknis adalah mencari kombinasi jenis barang  yang  memenuhi  syarat minimum dari nilai support dalam database . Pada penelitian  ini  berdasarkan  data  transaksi ditentukan minimum  support 10%.  Pola frekuensi dapat dilihat seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1. Pola Frekuensi Tinggi
No. Jenis Barang Qty 1 Exo Salt 4 2 Clapton 3 3 Basen 5 4 Cartridge Stalker 2 5 Mango Salt 1 6 Creamfire 2 7 Druga Foxy 1 8 Cotton Bacon 3 9 Cotton Key 1 10 Kawat 7
No. Jenis Barang Qty 11 Recoil 1 12 PW Salt 2 13 PW Pods 3 14 Cartridge Pandora 1 15 Cartridge PW 1
Kandidat  pertama  diperoleh  setelah menghitung  nilai support dari  setiap  barang yang  dijual.  Nilai support kandidat  pertama dapat dicari dengan rumus (1).
3.  Perhitungan Support Kandidat Pertama 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100% 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡) = 4 18 𝑥100% = 22,22%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛) = 3 18 𝑥100% = 16,67%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛) = 3 18 𝑥100% = 16,67%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛) = 5 18 𝑥100% = 27,78%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝑆𝑡𝑎𝑙𝑘𝑒𝑟) = 2
18 𝑥100%
= 11,11%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑀𝑎𝑛𝑔𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑟𝑒𝑎𝑚𝑓𝑖𝑟𝑒) = 2 18 𝑥100% = 11,11%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐷𝑟𝑢𝑔𝑎 𝐹𝑜𝑥𝑦) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑜𝑡𝑡𝑜𝑛 𝐵𝑎𝑐𝑜𝑛) = 3 18 𝑥100% = 16,67%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑜𝑡𝑡𝑜𝑛 𝐾𝑒𝑦) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡) = 7 18 𝑥100% = 38,89%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑅𝑒𝑐𝑜𝑖𝑙) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑃𝑊 𝑆𝑎𝑙𝑡) = 2 18 𝑥100% = 11,11%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑃𝑊 𝑃𝑜𝑑𝑠) = 3 18 𝑥100% = 16,67%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝑃𝑎𝑛𝑑𝑜𝑟𝑎) = 1
18 𝑥100%
= 5,56% 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝑃𝑊) = 1 18 𝑥100% = 5,56% 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑂𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑃𝑜𝑢𝑛𝑑𝑐𝑎𝑘𝑒) = 1 18 𝑥100%
= 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑜𝑓𝑓𝑒𝑒𝑙𝑜𝑔𝑦) = 1
18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴𝑚𝑢𝑙𝑒𝑡) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝐴𝑚𝑢𝑙𝑒𝑡) = 2 18 𝑥100%
= 11,11%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐾𝑦𝑜𝑡𝑜 𝑉𝑎𝑛𝑖𝑙𝑙𝑎) = 1
18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑂𝑟𝑒𝑜 𝐶ℎ𝑒𝑒𝑠𝑒𝑐𝑎𝑘𝑒) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑆𝑢𝑚𝑜) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐵𝑎𝑛𝑎𝑛𝑎𝑙𝑖𝑐𝑖𝑜𝑢𝑠) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶𝑜𝑡𝑡𝑜𝑛 𝑇𝑒𝑒𝑠) = 2 18 𝑥100% = 11,11%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑂𝑐𝑐 𝐴𝑟𝑡𝑒𝑟𝑦) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐶ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒𝑟 𝐴𝑊𝑇) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑅𝐷𝐴 𝐶𝑙𝑜𝑛𝑒) = 1 18 𝑥100% = 5,56% 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑇𝑜𝑘𝑦𝑜𝑛𝑎𝑟𝑖𝑙𝑎) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐹𝑟𝑢𝑡𝑦𝑙𝑖𝑐𝑖𝑜𝑢𝑠) = 1 18 𝑥100% = 5,56%
Berikut  hasil  pencarian  support  sebagai penentuan  kandidat  pertama  ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel  2.  Calon  Kandidat  Pertama  dan  Nilai Support
Item Set Qty Support Exo Salt 4 22,22% Clapton 3 16,67% Basen 5 27,78% Cartridge Stalker 2 11,11% Mango Salt 1 5,56% Creamfire 2 11,11% Druga Foxy 1 5,56% Cotton Bacon 3 16,67% Cotton Key 1 5,56% Kawat 7 38,89% Recoil 1 5,56% PW Salt 2 11,11% PW Pods 3 16,67%
Kandidat  pertama  adalah  jenis  barang yang memenuhi syarat minimum nilai support . Jika minimum nilai support pada penelitian ini adalah  10%  maka  data  yang  didapatkan seperti pada Tabel 3.

## Tabel 3. Kandidat Pertama dan Nilai Support
Item 1 Qty Support Kawat 7 38,89% Basen 5 27,78%

## 4.  Penentuan Kandidat Kedua
Kandidat  kedua  merupakan  kombinasi dari  item –  item  yang  diambil  dari  kandidat pertama.  Mencari  kombinasi  item  sama seperti  mencari  relasi  pada  suatu  himpunan matematika.
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai support dari  setiap  kombinasi  jenis  barang
yang  ada  pada  tabel  calon  kandidat  kedua. Berikut  adalah  perhitungan  yang  dilakukan untuk  mencari  nilai support calon  kandidat kedua berdasarkan rumus (1).

## 5.  Perhitungan  Support  Kandidat  Kedua Kombinasi
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐾𝑎𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑡 2 = ∑𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛 ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% 𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛 = ∑2 ∑18 𝑥 100% = 11,11%
𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛 = ∑2 ∑18 𝑥 100% = 11,11%
𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡 = ∑2 ∑18 𝑥 100% = 11,11%
𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡 = ∑2 ∑18 𝑥 100% = 11,11%
𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛, 𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑔𝑒 𝑆𝑡𝑎𝑙𝑘𝑒𝑟 = ∑2 ∑18 𝑥 100% = 11,11%
𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡, 𝑃𝑊 𝑃𝑜𝑑𝑠 = ∑2 ∑18 𝑥 100% = 11,11%
𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝑆𝑡𝑎𝑙𝑘𝑒𝑟 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56% 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐶𝑜𝑡𝑡𝑜𝑛 𝐵𝑎𝑐𝑜𝑛 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56% 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝑃𝑊 𝑆𝑎𝑙𝑡 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛, 𝐶𝑟𝑒𝑎𝑚𝑓𝑖𝑟𝑒 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛, 𝐶𝑜𝑡𝑡𝑜𝑛 𝐵𝑎𝑐𝑜𝑛 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛, 𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝐴𝑚𝑢𝑙𝑒𝑡 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐶𝑟𝑒𝑎𝑚𝑓𝑖𝑟𝑒, 𝐶𝑜𝑡𝑡𝑜𝑛 𝐵𝑎𝑐𝑜𝑛 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐶𝑟𝑒𝑎𝑚𝑓𝑖𝑟𝑒, 𝑃𝑊 𝑃𝑜𝑑𝑠 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐶𝑜𝑡𝑡𝑜𝑛 𝐵𝑎𝑐𝑜𝑛, 𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐶𝑜𝑡𝑡𝑜𝑛 𝐵𝑎𝑐𝑜𝑛, 𝑃𝑊 𝑆𝑎𝑙𝑡 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡, 𝑃𝑊 𝑆𝑎𝑙𝑡 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝑃𝑊 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝐴𝑚𝑢𝑙𝑒𝑡 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56% Dari perhitungan di atas dapat disimpulkan seperti pada Tabel 4.
Tabel  4.  Calon  Kandidat  Kedua  dan  Nilai Support
Item 1 Item 2 Qty Support Exo Salt Clapton 2 11,11% Exo Salt Basen 2 11,11% Exo Salt Kawat 2 11,11% Clapton Kawat 2 11,11% Basen Cartridge Stalker 2 11,11% Kawat PW Pods 2 11,11% Exo Salt Cartridge Stalker 1 5,56% Clapton Basen 1 5,56% Clapton Cartridge Stalker 1 5,56% Clapton Cotton Bacon 1 5,56% Clapton PW Salt 1 5,56% Basen Creamfire 1 5,56% Basen Cotton Bacon 1 5,56% Basen Cartridge Amulet 1 5,56% Creamfire Cotton Bacon 1 5,56% Creamfire PW Pods 1 5,56% Cotton Bacon Kawat 1 5,56% Cotton Bacon PW Salt 1 5,56% Kawat PW Salt 1 5,56% PW Salt Cartridge Amulet 1 5,56%
Dari  pencarian  perhitungan  kandidat kedua, maka ditentukan kandidat kedua pada Tabel 5.

## Tabel 5. Kandidat Kedua dan Nilai Support
Item 1 Item 2 Qty Support Exo Salt Clapton 2 11,11% Exo Salt Basen 2 11,11% Exo Salt Kawat 2 11,11% Clapton Kawat 2 11,11% Basen Cartridge Stalker 2 11,11% Kawat PW Pods 2 11,11%

## 6.  Pencarian Kandidat Ketiga
Pencarian  kandidat  ketiga  merupakan kombinasi  dari  item –  item  yang  memenuhi nilai support dari kandidat kedua. Iterasi terus dilakukan hingga mencapai kesimpulan maksimum.  Pada  pencarian  kandidat  ketiga dengan menggunakan Tabel 5. yang memiliki item 1 yang sama dengan rumus(1).

## 7.  Perhitungan  Support  Kandidat  Ketiga Kombinasi
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠 𝑏𝑎𝑟𝑎𝑛𝑔 𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛
= ∑𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛 ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% 𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛, 𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝑆𝑡𝑎𝑙𝑘𝑒𝑟 = ∑1 ∑18 𝑥 100%
= 5,56%
𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝑆𝑡𝑎𝑙𝑘𝑒𝑟 = ∑1 ∑18 𝑥 100%
= 5,56%
𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝑆𝑡𝑎𝑙𝑘𝑒𝑟 = ∑1 ∑18 𝑥 100% = 5,56%
Dari perhitungan support kandidat ketiga kombinasi dapat disimpulkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Kandidat Ketiga dan Nilai Support
Item 1 Item 2 Item 3 Qty Support Exo Salt Clapton Basen 1 5,56 Exo Salt Clapton Kawat 1 5,56 Exo Salt Basen Cartridge Stalker 1 5,56
Dari  Tabel  6  terlihat  kandidat  ketiga tersebut  tidak  satupun  memenuhi minimum support yang  sudah  ditentukan  yaitu  10%, maka  iterasi  berhenti  pada  kombinasi  3- itemset .

## 8.  Pembentukan Aturan Asosiasi
Iterasi  pada  pencarian  pola  frekuensi tinggi  berhenti  pada  kombinasi  3- itemset karena  sudah  tidak  ada  lagi  yang  dapat dikombinasikan  dan  tidak  memenuhi  minimal support yang  sudah  ditentukan  yaitu  10%. Proses  pencarian  kandidat  berhenti  pada kandidat ketiga.
Berdasarkan  Tabel  6.  suatu  keterkaitan barang dapat dibentuk terlebih dahulu seperti pada Tabel 7.

## Tabel 7. Keterkaitan Jenis Barang Keterkaitan Jenis Barang
Exo Salt => Clapton Exo Salt => Basen Exo Salt => Kawat Clapton => Kawat
Basen => Cartridge Stalker
Kawat => PW Pods
Keterkaitan jenis barang tersebut dibentuk  berdasarkan  tabel  kandidat  kedua dan  ketiga.  Keterkaitan  jenis  barang  di  atas dapat  diartikan  jika  membeli  “x”  maka  akan membeli “y” contohnya sebagai berikut : “Jika membeli produk Exo Salt maka akan membeli Produk  Clapton”.  Dengan  nilai support 11,11% maka dapat dikatakan bahwa pelanggan  yang  membeli  produk  “Exo  Salt” kemungkinan  11,11%  juga  membeli  produk “Clapton”.
Suatu  aturan  asosiasi  dapat  ditentukan berdasarkan dua parameter yaitu nilai support dan  nilai confidence .  Setelah  nilai  support
sudah  didapatkan,  maka  selanjutnya  adalah mencari nilai confidence . Nilai confidence merupakan  presentase kuatnya  keterkaitan  suatu  barang  dengan barang  yang  lain.  Inilah  penentu  apakah barang  tersebut  direkomendasikan  untuk  di stok  ulang  atau  tidak,  semakin  tinggi  nilai confidence  semakin  tinggi  nilai  rekomendasi barang,  semakin  rendah  nilai  confidence maka  berpengaruh  nilai  rekomendasi  untuk tidak  direkomendasikan  kepembeli  karena hanya  sedikit  pelanggan  yang  membelinya. Minimal  nilai confidence yang  ditetapkan adalah 50% karena dianggap cukup mewakili dari keseluruhan transaksi.

## 9.  Menentukan Confidence
Ketika  semua  pola  frekuensi  telah ditemukan,  barulah  dicari  keterkaitan  jenis barang  yang  memenuhi  syarat  minimum  nilai confidence dengan menghitung nilai confidence setiap  aturan  asosiasi.  Berikut hitungan  manual  mencari  nilai confidence yang dicari berdasarkan rumus (2):
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
× 100%
𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝑆𝑡𝑎𝑙𝑘𝑒𝑟, 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛 = ∑2 ∑2 × 100% = 100%
𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡 = ∑2 ∑3 × 100% = 66,67%
𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛, 𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡 = ∑2 ∑3 × 100% = 66,67%
𝑃𝑊 𝑃𝑜𝑑𝑠, 𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡 = ∑2 ∑3 × 100% = 66,67%
𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡 = ∑2 ∑4 × 100% = 50%
𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛 = ∑2 ∑4 × 100% = 50%
𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛 = ∑2 ∑4 × 100% = 50% 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛, 𝐶𝑎𝑟𝑡𝑟𝑖𝑑𝑔𝑒 𝑆𝑡𝑎𝑙𝑘𝑒𝑟 = ∑2 ∑5 × 100% = 40% 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑛, 𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡 = ∑2 ∑5 × 100% = 40%
𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡, 𝑃𝑊 𝑃𝑜𝑑𝑠 = ∑2 ∑6 × 100% = 28,57%
𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡, 𝐶𝑙𝑎𝑝𝑡𝑜𝑛 = ∑2 ∑6 × 100% = 28,57%
𝐾𝑎𝑤𝑎𝑡, 𝐸𝑥𝑜 𝑆𝑎𝑙𝑡 = ∑2 ∑6 × 100% = 28,57%
Hasil perhitungan di atas dapat ditunjukkan pada Tabel 8.

## Tabel 8. Confidence Aturan Asosiasi
Aturan Asosiasi Qty Confidence Cartridge Stalker => Basen 2 100,00%
Aturan Asosiasi Qty Confidence Clapton => Kawat 2 66,67% Clapton => Exo Salt 2 66,67% PW Pods => Kawat 2 66,67% Exo Salt => Kawat 2 50,00% Exo Salt => Basen 2 50,00% Exo Salt => Clapton 2 50,00% Basen => Cartridge Stalker 2 40,00% Basen => Exo Salt 2 40,00% Kawat => PW Pods 2 28,57% Kawat => Clapton 2 28,57% Kawat => Exo Salt 2 28,57%
Dari  Tabel  8.  dapat  diketahu  bahwa minimum confidence yang  telah  ditentukan 50%  maka  terdapat  7  aturan  asosiasi  yang memenuhi minimal confidence .

## 10.  Aturan Asosiasi Final
Dari  Tabel  8.  dapat  diketahui  aturan  asosiasi yang terbentuk adalah seperti pada Tabel 9.

## Tabel 9. Hasil Aturan Asosiasi
No Aturan Confidence (%) 1 Jika dibeli Cartridge Stalker , maka akan dibeli Basen 2/2 100% 2 Jika dibeli Clapton , maka akan dibeli Kawat 2/3 66,67% 3 Jika dibeli Clapton , maka akan dibeli Exo Salt 2/3 66,67% 4 Jika dibeli PW Pods , maka akan dibeli Kawat 2/4 66,67% 5 Jika dibeli Exo Salt , maka akan dibeli Kawat 2/4 50,00%
6 Jika dibeli Exo Salt , maka akan dibeli Basen 2/4 50,00% 7 Jika dibeli Exo Salt , maka akan dibeli Clapton 2/4 50,00% Jenis dan Kategori
barang yang direkomendasikan seperti pada Tabel 10.

## Tabel 10. Hasil Rekomendasi Barang
No Jenis Barang Kategori Barang 1. Basen Device & Tools 2. Cartridge Stalker Device & Tools 3. Clapton Device & Tools 4. Exo Salt Liquid 5. Kawat Device & Tools 6. PW Pods Device & Tools 4.2. Perancangan Sistem Pada tahap ini pembentukan dan perancangan  sistem  dilakukan  sehingga nantinya  dapat  tercipta  suatu  sistem  yang baik.
4.2.1. Use Case Diagram
Use  case  diagram mempresentasikan sebuah  interaksi  antar  aktor  dengan  sistem, berikut  ini  adalah use  case  diagram sistem rekomendasi barang dengan algoritma apriori.

## Gambar 1. Use Case Diagram

## 4.3 Implementasi Sistem
Dalam bahasan ini akan diterangkan dan dijelaskan tentang urutan penggunaan program.  Hardware  dan  software  yang  dapat mendukung  program  ini  adalah  PC  minimal menggunakan spesifikasi processor Intel P IV 2.66  GHz,  RAM  1  GB,  dan  HDD  160  GB. Software  yang  digunakan  Windows  7, Xampp, MySQL.

## 4.3.1.  Proses Perhitungan
Gambar  2  adalah  tampilan  proses perhitungan.  Untuk  menjalankan  proses perhitungan  klik  tombol  “Proses”  setelah memasukan Start  Date , End  Date,  Minimal Support,  Minimal  Confidence pada  menu Proses Apriori.

## Gambar 2. Proses Perhitungan Algoritma Apriori 2 Kombinasi

## 4.3.2.  Hasil Dan Cetak Laporan
Pada  menu  hasil  bisa  melihat  riwayat proses  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya
dan  juga  bisa  melakukan  cetak  hasil  seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Cetak Laporan Proses Apriori 2 Kombinasi

## 4.4 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  akan  dilaksanakan dengan  cara  pengujian fungsionalitas  sistem. Pengujian  fungsionalitas  sistem  dilakukan dengan  teknik  pengujian  black  box  testing dan  uji  validitas.  Berikut  merupakan  tabel pengujian BalckBox dari perhitungan apriori.

## Tabel 11. Uji BlackBox Rule
Test Case Hasil Harapan Hasil Keluaran Hasil Uji Input minimal
confidence dan
minimal support dengan nilai 0- 100 Cek besaran nilai dan tersimpan di tabel rule database apriori Data rule tersimpan di tabel rule database apriori Seusai Input minimal
confidence dan minimal
support dengan nilai Kosong atau tidak isi Penolakan dan muncul internal error Muncul tampilan internale error Sesuai

## Tabel 12. Uji Validitas
Data Event yang sedang berlangsung Sistem (Algoritm a Apriori) Perbedaan yang terjadi
Data Testing Kawat Basen
Exo Salt Clapton
Cotton Bacon
PW Pods
Cartidge Stalker
Creamfire PW Salt
Cartidge Amulet Cotton Tees
Druga Foxy
Cotton Key Recoil Cartidge Pandora Cartdige PW
Orange Poundcake
Coffeelogy Amulet Kyoto Vanilla Kawat Basen Exo Salt Clapton
Cotton Bacon PW Pods Cartidge Stalker Creamfire PW Salt Cartridge Amulet
Cotton
Tees 1 item yang perlu ditambahka n dalam rekomendas i yaitu
Mango Salt
Data
Training Kawat Basen Exo Salt Clapton Kawat Basen Exo Salt Clapton Tidak ada lagi rekomendas i item yang
Data Event yang sedang berlangsung Sistem (Algoritm a Apriori) Perbedaan yang terjadi Cotton Bacon PW Pods Cartidge Stalker Creamfire PW Salt Cartidge Amulet Cotton Tees Druga Foxy Cotton Key Recoil Cartidge Pandora Cartdige PW Orange
Cotton Bacon PW Pods Cartidge Stalker Creamfire PW Salt Cartridge Amulet Cotton Tees Mango Salt belum terpenuhi
Dari  hasil  pengujian  terdapat  perbedaan kuantitas.  Pada  event  yang  berlangsung kuantitas lebih banyak dari rekomendasi item pada  sistem  disebabkan  karena  adanya perbedaan  sudut  pandang  dalam  penentuan. Pada  event  yang  berlangsung  berdasarkan jumlah pembelian barang selanjutnya.
Sedangkan  pada  penelitian  ini  sudut pandang  didasarkan  pada  pola  pembelian konsumen  sehingga  didapatkan  prediksi barang  yang  saling  terkait  dalam  keranjang barang konsumen.
Dari  hal  tersebut  maka  sistem  dapat menjadi sebuah referensi dalam
merekomendasikan barang untuk melengkapi pembelian stok pada event yang berlangsung.

## 4.5 Penerapan Pada Etalase Toko
Dari hasil aturan asosiasi pada Tabel 10. Bisa  kita  dapatkan  aturan  yang  akan  kita terapkan  pada  penyusunan  barang  pada etalase toko, seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4. Simulasi Penerapan Hasil Rekomendasi Pada Etalase
V.  PENUTUP 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan tujuan penelitian dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma apriori  pada  sistem  rekomendasi  barang  di toko rokok elektrik :
1. Terciptanya  sebuah  sistem  rekomendasi barang  untuk  pembelian  barang  dengan menggunakan algoritma apriori.
2. Dari  pengujian  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  algoritma  yang  digunakan  program sesuai  dengan  perhitungan  algoritma apriori.
3. Sesuai  dengan  hasil  diaplikasi  pada  Studi Kasus  1  ditemukan  bahwa  terdapat  7 aturan  asosiasi  dimana  semua  aturan tersebut adalah asosiasi itemset 2 dengan minimal support 10% dan minimal confidence 50%.
4. Sesuai  dengan  pada  hasil  diaplikasi  pada Studi  Kasus  2  ditemukan  bahwa  terdapat 150  aturan  asosisasi  dimana  109  aturan asosiasi  adalah  itemset  3  dan  41  aturan asosiasi  adalah  itemset  2  dengan  minimal support 5% dan minimal confidence 100%.
5. Dengan  perbandingan  Studi  Kasus  1  dan Studi  Kasus  2  tersebut,  didapatkan  hasil yang  lebih  efisien  terdapat  pada  Studi Kasus  1  dengan  hasil  7  aturan  asosiasi dengan minimal  support  10%  dan minimal confidence  50%.  Rata –  rata  confidence dari 7 aturan asosiasi adalah 64%.

## 5.2. Saran
Sistem  rekomendasi  barang  dengan algoritma  apriori  ini  memiliki  kelemahan diantara  sistem  tidak  terintegerasi  dengan sistem  yang  telah  berjalan  di  Toko  Rokok Elektrik. Algoritma apriori memiliki kelemahan yaitu  melakukan  scan  data  yang  berulang- ulang  sehingga  memori  yang  terpakai  cukup banyak.  Penelitian  ini  dapat  dikembangkan pada  metode  aturan  asosiasi  lainya,  seperti FP-Growth dan Hash  Based .  Keduanya merupakan  pengembangan  dari  algortima apriori.
Pada  gambar  simulasi  penerapan  hasil apriori  rekomendasi  pada  etalase  toko,  bisa digunakan  sebagai  acuan  untuk  penataan produk  pada  etalase  toko  rokok  elektrik sehingga  harapannya  bisa  meningkatkan penjualan dan ketertarikan konsumen terhadap produk yang dijual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  H.  Simbolon,  “Implementasi  Data Mining  Pada  Sistem  Persediaan  Barang Menggunakan  Algoritma  Apriori  (  Studi Kasus :  Srikandi  Cash  Credit  Elektronic dan  Furniture  ),”  vol.  6,  no.  4,  pp.  401– 406, 2019.
[2]  A.  -,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo,
“Penerapan  Algoritma  Apriori  Terhadap Data  Penjualan  di  Toko  Gudang  BM,”
JOINTECS (Journal Inf. Technol.
Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 1 –5, 2016.
[3]  L.  Kurniawati,  A.  E.  Kusuma,  and  B. Dewansyah, “Implementasi  Algoritma Apriori  Untuk  Menentukan  Persediaan Spare  Part  Compressor,” Comput.  Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 6, 2019.
[4] R.  Vulandari,  “Data  Mining :  Teori  dan Aplikasi  Rapidminer.  Surakarta,” Data Min.    Teor.  dan  Apl.  Rapidminer. Surakarta , 2017.
[5]  Kusrini  and  E.  T.  Luthfi, Algoritma  Data Minning , 1st ed. Yogyakarta: ANDI, 2009.
[6]  H. Dewantara, P. B. Santosa, and N. W. Setyanto,  “Perancangan  Aplikasi  Data Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk Frekuensi  Analisis  Keranjang  Belanja P ada  Data  Transaksi  Penjualan,” Tek. Ind. , pp. 415 –426, 2013.
[7] A.  Solichin  S.Kom,  “Pemrograman  Web dengan  PHP  dan  MySQL  -  Achmad Solichin  - Google  Buku,” Univ.  Budi Luhur , no. January, p. 215, 2016.
[8]  N.  M.  I.  M.  M.  I  Dewa  Gede  Wahya Dhiyatmika,  I  Ketut  Gede  Darma  Putra, “Aplikasi Augmented Reality  Magic Book Pengenalan  Binatang  untuk  Siswa  TK,” Lontar  Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  589 –
596, 2015.
[9]  R.  Yanto, Manajemen  Basis  Data Menggunakan MySQL . 2016.
[10] Canggih  Ajika  Pamungkas, Pengantar dan Implementasi Basis Data . 2017.
[11] S.  Indrajani, Sistem  Informasi .  Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2011.
[12] S. Indrajani, “MM. Database Design,” vol. 42, 2015.
[13] J. H. Mustakini, Analisis & Desain, Ed ke- III . Andi Offset, 2005.
[14] Rezkiani,  “Implementasi  Data  Minning dengan  Algoritma Apriori ,” 2016.
[15] M.  Afdal  and  M.  Rosadi,  “Penerapan Association  Rule  Mining  Untuk  Analisis,” vol. 5, no. 1, pp. 99 –108, 2019.
[16] I. Kurnawan, F. Marisa, and P. Purnomo, “Implementasi  Data  Mining  Dengan Algoritma  Apriori  Untuk  Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 4, no. 1, 2018.
[17] N. Fitrina, Kustanto, and R. T. Vulandari, “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada Sistem Rekomendasi Barang Di Minimarket  Batox,” J.  Teknol.  Inf.  dan
Komun. , vol. 6, no. 2, pp. 21 –27, 2018.