## Rancang Bangun Sistem Informasi Pemasaran Sebagai Penunjang Keputusan Berbasis Web
Era Era Hia 1 , Meri Mayang Sari 2 , Andri Cahyo Purnomo 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Raharja, Tangerang Email: *1 erahia@raharja.info , 2 meri.mayang@raharja.info, 3 andricahyo@raharja.info

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin  cepat  membuat  pola  berfikir  manusia berubah,  dengan  proses  yang  seperti  ini  diharapkan  generasi  yang  akan  datang  diharuskan mempunyai  keahlian  yang  lebih  baik  dibidang  teknologi  itu  sendiri.  Kebutuhan  akan  adanya kemudahan  dari  segi  pemasaran  saya  rasa  penting  sekali  bagi  perusahaan  yang  bergerak dibidang  supplier  distributor  guna  menunjang  dari  segi  akurasi  dan  kualitas  pemasaran  itu sendiri.  Namun  sistem  yang  berjalan  saat  ini  masih  tergolong  kurang  efisien  dalam  melayani kebutuhan  customer.  Hal  ini  dikarenakan  sistem  pemasaran  produk  hanya  bisa  diakses  secara manual  dan  belum  adanya  media  informasi  seputar  produk  yang  ditawarkan,  oleh  sebab  itu dibuatlah suatu perancangan sistem informasi berbasis web yang mengatur pemasaran produk di PT. Citra Karya Mitra Nusantara serta menjadi bahan dalam membuat laporan sistem penunjang keputusan.  Dalam  perancangan  ini  menggunakan  metode  data  mining  market  basket  analysis dan Max-Miner sebagai algoritma. Serta menggunakan metode penerapan sistem Waterfall atau sering  dinamakan  siklus  hidup  klasik  ( classic  life  cycle ).  Dengan  demikian  penelitian  ini mengacu  kepada  bagaimana  cara  agar  pemasaran  produk  dapat  di  akses  dengan  mudah,  cepat, dan  akurat  dimanapun  dan  kapanpun  calon customer dapat  mengakses  tanpa  terkendala  waktu dan tempat serta menjadi wadah Decision Maker dalam pengambilan keputusan.
Kata kunci: Informasi, Pemasaran, Sistem, Teknologi, data mining market basket analysis, algoritma Max-Miner, Waterfall

## Abstract
The development of information technology that is increasingly making human mindset change, with a process like this it is hoped that future generations are required to have better expertise in  the  field  of  technology  itself.  The  need  for  ease  of  marketing  I  think  is  very  important  for companies  engaged  in  supplying  distributors  to  support  in  terms  of  accuracy  and  quality  of marketing itself. But the current system is still relatively inefficient in  serving customer needs. This  is  because  the  product  marketing  system  can  only  be  accessed  manually  and  there  is  no media information about the products offered, therefore a web-based information system design that regulates product marketing at PT. Citra Karya Mitra Nusantara and become material in making a report on a decision support system. In this design using basketball market analysis and  Max-Miner  data  mining  methods  as  an  algorithm.  And  using  the  method  of  applying  the Waterfall  system  or  often  called  the  classic  life  cycle  (classic  life  cycle).  Thus  this  research refers  to  how  to  make  product  marketing  can  be  accessed  easily,  quickly,  and  accurately wherever and whenever potential customers can access without constrained time and place and become a container for Decision Maker in decision making.
Keywords: Information, Marketing, Systems, Technology, data mining market basket analysis, Max-Miner algorithm, Waterfall

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  informasi  yang  terkomputerisasi  memudahkan  organisasi  dalam  mengumpulkan dan  menyimpan  berbagai  data  dalam  suatu  basis  data  dengan  skala  yang  besar.  Sebuah perusahaan  pemasaran  dapat  mengumpulkan  dan  menyimpan  data  transaksi  setiap  harinya. Tetapi data yang terkumpul dan  tersimpan dalam basis data  yang besar itu tidak dimanfaatkan secara maksimal. Padahal data transaksi tersebut dapat diolah lebih lanjut sehinga didapat suatu informasi baru.
Belakangan  ini  data  mining  telah  diimplementasikan  keberbagai  bidang,  diantaranya dalam  bidang  bisnis  atau  perdangangan,  dan  telekomunikasi.  Data  Mining  diartikan  sebagai menambang  data  atau  upaya  untuk  menggali  informasi  yang  berharga  dan  berguna  pada database  yang  sangat  besar.  Hal  terpenting  dalam  teknik  data  mining  adalah  aturan  untuk menemukan pola frekuensi tinggi antar himpunan itemset yang disebut fungsi Association Rules (Aturan Asosiasi). Beberapa algoritma yang termasuk dalam Aturan Asosiasi adalah seperti AIS Algorithm,  Apriori  Algorithm,  Max-Miner  Algorithm,  DHP  Algorithm,  dan  Partition Algorithm.
PT.  Citra  Karya  Mitra  Nusantara  (CKMN)  di  Kota  Tengerang  adalah  suatu  perusahaan yang  bergerak  di  bidang  supplier  distributor  printer,  scanner  dan  aksesoris  printer  akan menghasilkan tumpukan data yang semakin  lama semakin besar,  sehingga dapat menimbulkan masalah baru. Jika hal ini dibiarkan, maka data-data transaksi tersebut akan menjadi tumpukan sampah yang merugikan karena membutuhkan media penyimpanan atau database yang semakin besar.  Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  yang  semakin  pesat  maka  berkembang  pula kemampuan  dalam  mengumpulkan,  menganalisa  dan  mengolah  data  pada  database,  sehingga diperlukan  suatu  carai  untuk  memilah  dan  memilih  data  penting  dari  database.  Dalam persaingan  di  dunia  bisnis,  menuntut  para  pengembang  untuk  menemukan  suatu  strategi  jitu yang dapat meningkatkan penjualan barang.
Dalam  perancangan  ini  akan  dibuat  suatu  percobaan  untuk  meningkatkan  penjualan  PT. CKMN dengan  menggunakan  metode  data  mining  market  basket  analysis  dan  algoritma  Max- Miner.  Data  transaksi  penjualan  PT.  CKMN  pada  tahun  2018  akan  dianalisis  menggunakan metode data mining market basket analysis dan algoritma Max-Miner untuk melihat hubungan asosiasi (korelasi) antara sejumlah atribut penjualan.
Implementasi  algoritma  ini  mirip  dengan  algoritma  Apriori.  Namun  yang  menjadi pembeda  algoritma  Max-Miner  hanya  mengekstrak  itemset  berulang  yang  muncul  terbanyak (maximal  frequent  itemset),  bukan  semua  itemset  yang  berulang.  Karena  setiap  itemset  yang sering  muncul  (frequent  maximal  itemset)  adalah  himpunan  bagian  dari  itemset  maksimal (maximal  itemset),  maka  keluaran  Max-Miner  secara  implisit  dan  secara  singkat  mewakili semua  itemset  yang  sering  muncul.  Algoritma  Max-Miner  terbukti  menghasilkan  kinerja  yang lebih baik dari algoritma Apriori pada beberapa set data (Ozturk, 2017).
Dengan dilakukannya penelitian ini, diharapkan dapat memberikan hasil berupa informasi yang  bermanfaat  bagi  pihak-pihak  terkait  dalam  meningkatkan  transaksi  penjualan  di  PT. CKMN. Khususnya untuk strategi pemasaran di PT. CKMN.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada tahap ini dilakukan analisa sistem yang telah di implementasikan dan telah berjalan di  PT.  CKMN  tersebut.  Kemudian  dilakukan  penelitian  terhadap  kekurangan  dan  kelebihan terhadap sistem yang sedang berjalan.
Metode  perancangan  yang  digunakan  adalah  program  Visual  Paradigm  for  UML Community  Edition  untuk  menggambarkan  usecase  diagram,  activity  diagram,  sequence diagram, dan class diagram. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dengan database MySql.
Dalam  metode  pengujian  yang  digunakan  yaitu  metode  Blackbox  Testing.  Metode pengujian  ini  berupaya  untuk  menemukan  kesalahan-kesalahan  dalam  beberapa  kategori, diantaranya, fungsi-fungsi yang salah atau hilang, kesalahan interface, kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal, kesalahan performa, kesalahan inisialisasi dan terminasi.
Metode  pengembangan  sistem    yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  model Waterfall. Model Waterfall / air terjun sering dinamakan siklus hidup klasik (classic life cycle), dimana  hal  ini  menggambarkan  pendekatan  yang  sistematis  dan  juga  berurutan  pada pengembangan perangkat lunak, dimulai dengan  spesifikasi  kebutuhan pengguna lalu berlanjut melalui  tahapan-tahapan  perencanaan  (planning),  permodelan  (modeling),  konstruksi (construction),  serta  penyerahan  sistem  ke  para  pelanggan/pengguna  (deployment),  yang diakhiri  dengan  dukungan  pada  perangkat  lunak  lengkap  yang  dihasilkan  (Pressman,  2012). Tahapan dari metode waterfall adalah sebagai berikut:
1) Perencanaan Sistem (System Planning/Analysis)
Melakukan  perencanaan  dan  analisis  terlebih  dahulu  sebelum  mengerjakan.  Misalnya  tabel yang dibutuhkan, flowchart, pengumpulan bahan dan sebagainya.
2) Desain (Designing)
Mendesain yang telah dianalisis dan dibuat akan diimplementasikan.
3) Penulisan Kode (Coding)
Tahap penterjemah data yang telah dirancang kedalam bahasa pemrograman tertentu. Dalam pembangunan website ini menggunakan bahasa pemrograman PHP.
4) Pengujian (Testing)
Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan  pengujian  dari  hasil  implementasi  yang  telah  dibuat. Tahap ini sangat penting untuk menjaga kualitas aplikasi yang dibuat. Pengujian fokus pada perangkat lunak secara dari segi logika dan fungsional dan memastikan bahwa semua bagian sudah  diuji.  Hal  ini  dilakukan  untuk  meminimalisir  kesalahan  (error)  dan  memastikan keluaran yang dihasilkan sesuai dengan yang diinginkan.
5) Pemeliharaan (Maintenance)
Perubahan  bisa  terjadi  karena  adanya  kesalahan  yang  muncul  dan  tidak  terdeteksi  saat pengujian  atau  perangkat  lunak  harus  beradaptasi  dengan  lingkungan  baru.  Tahap  ini  dapat mengulangi proses pengembangan sesuai dengan urutan metode waterfall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tuntutan  untuk  menjadi  lebih  baik,  PT.  Citra  Karya  Mitra  Nusantara  (CKMN)  harus meningkatkan aspek yang ada, yaitu sistem penjualan dengan menggunakan metode data mining market  basket  analysis  dan    Max-Miner  yang  dapat  meningkatkan  penjualan  pada  PT.  Citra Karya  Mitra  Nusantara  (CKMN).  Data  transaksi  penjualan  PT.  Citra  Karya  Mitra  Nusantara (CKMN)  akan  dianalisis  menggunakan  metode  data  mining  market  basket  analysis  dan  max- miner algorithm untuk melihat hubungan asosiasi (korelasi) antara sejumlah atribut penjualan. Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  secara  rinci  dan  mendasar  terhadap  kebutuhan pengguna.  Analisis  fitur-fitur  pada  aplikasi  dibutuhkan  untuk    memenuhi  kebutuhan  sistem. Fitur-fitur tersebut dibuat untuk memudahkan admin dalam mengelola data.

## Use Case Diagram Yang Diusulkan
Gambar 1. Use Case Diagram Usulan
Keterangan gambar 1 diatas : Diagram Use Case menampilkan 2 actor yang melakukan kegiatan yaitu: admin dan konsumen.   Kemudian terdapat 25  simbol  Use case yaitu : register, melihat produk, keranjang, transaksi saya, login, dashboard, tambah produk, edit produk, hapus produk, mengelola  data  produk,  mengelola  data  admin,  tambah  admin,  edit  admin,  hapus  admin, mengelola  data  penjualan,  tambah  penjualan,  edit  penjualan,  hapus  penjualan,  mengelola  data member,  hapus  member,  mengelola  stok  produk,  tambah  stok  produk,  edit  stok  produk,  hapus stok  produk,  dan  cetak  laporan.  Serta  13  Extend  yaitu  :  tambah  produk,  edit  produk,  hapus produk,  tambah  admin,  edit  admin,  hapus  admin,  tambah  penjualan,  edit  penjualan,  hapus penjualan, hapus member, tambah stok produk, edit stok produk, dan hapus stok produk.

## Flowchart atau diagram alir
Gambar 2 Flowchart atau diagram alir
Flowchart  atau  diagram  alir  merupakan  sebuah  diagram  dengan  simbol-simbol  grafis  yang menyatakan aliran algoritma atau proses yang menampilkan langkah-langkah yang disimbolkan dalam  bentuk  kotak,  beserta  urutannya  dengan  menghubungkan  masing-masing  langkah tersebut menggunakan tanda panah. Diagram ini bisa memberi solusi selangkah demi selangkah untuk penyelesaian masalah yang ada di dalam proses atau algoritma tersebut.
Gambar 3. Halaman Login
Gambar 3. Validasi username dan password
Setiap  tekan  tombol  “Login”,  Sistem melakukan  validasi  username  dan  password yang  dimiliki.  Apabila  data  yang  diinputkan tidak  benar,  maka  sistem  memberikan informasi kesalahan seperti gambar disamping. Setiap tekan tombol “Login”, Sistem melakukan validasi username dan password yang dimiliki. Apabila data yang diinputkan tidak benar, maka sistem memberikan informasi kesalahan seperti
gambar berikut ini
Gambar 4. Halaman Produk Potongan program diatas terdapat function getListProduk dimana pada function ini mengambil nilai dari database. Dan admin dapat melihat  semua daftar produk yang ada dan berfungsi untuk mengelola data produk. Berikut ini bentuk hasil impelementasi
halaman daftar produk
Gambar 5. Data Tambah Produk Pada halaman tambah data produk, admin dapat menginput data produk baru. Sedangkan tombol “lihat/Edit” berfungsi untuk menampilkan halaman rubah data produk. Berikut ini hasil implementasi halaman rubah data produk
Gambar 6. Rubah Data Barang Sedangkan tombol “Hapus” berfungsi untuk menghapus data produk yang ada. Pada saat menghapus salah satu data Gambar 7. Data Admin Halaman menu data admin berfungsi untuk mengelola data admin. Berikut ini bentuk hasil impelementasi halaman admin
Gambar 8 Data Penjualan Barang
Pada tombol “Tambah Data” sistem akan membuka halaman tambah penjualan yang digunakan untuk menambah daftar penjualan baru Gambar 9. Cetak Laporan Penjualan Berfungsi untuk menampilkan halaman laporan penjualan dan mencetak laporan

## Tabel 1 Blackbox Testing

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan  hasil  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  1)  Dengan  aplikasi  ini  dapat  diketahui asosiasi barang apa saja yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen di PT. Citra Karya Mitra Nusantara, mencari pola frekuensi tinggi dengan aturan Association Rules dari Frequent Itemset untuk mendapatkan hasil support dan confidence yang nantinya informasi ini dapat memberikan pertimbangan  tambahan  bagi  manajer  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  pembelian  produk pada PT. Citra Karya Mitra Nusantara; 2) Algoritma Max-Miner telah berhasil diterapkan untuk menganalisis market basket antar produk pada transaksi yang terjadi di database PT. Citra Karya Mitra  Nusantara.  Sehingga  hasil  yang  diperoleh  dapat  menjadi  acuan  untuk  mengambil keputusan  dalam  menganalisis  market  basket  guna  meningkatkan  penjualan;  3)  Berdasarkan hasil  pengujian  menggunakan  metode  Blackbox  Testing,  hasil  pengujian  tiap  fitur  berfungsi dengan baik.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  aplikasi,  ditemukan  saran-saran  pengembangan  aplikasi yang  dapat  dilakukan  pada  penelitian  selanjutnya  adalah  sebagai  berikut  :  1)  berfungsi  untuk menampilkan  halaman  laporan  penjualan;  2)  berfungsi  untuk  menampilkan  halaman  laporan penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Öztürk,  “Analysis  of  feature  pattern  mining  approaches  on  social  network:  A  case study on Facebook,” 2017.
[2] Hafizar,  “Perancangan  sistem  informasi  pendataan  karyawan  pada  perusahaan  jasa berbasis web,” SENSI, vol. 3, 2017.
[3] Mulyati,  “Sistem  informasi  absensi  berbasis  web  pada  badan  penanggulangan  bencana daerah kota tangerang,” J. ICIT, vol. 4, 2018.
[4] D. B. K. Maimunah, David Ericson Manalu, “Perancangan Prototype Visual Pada Bagian Desain Sebagai Media  Informasi dan Promosi pada PT.Sulindafin,” Semin.  Teknol.  Inf. dan Multimed., 2017.
[5] N. dan I. U. W. Aristania, “Pembuatan SIstem Informasi Pengelolaan Persediaan Barang dan Data Proyek Gypsum pada Utomo Gypsum,” J. Speed, vol. 9, 2017.
[6] M.  D.  Iqbal,  “Sistem  Informasi  Akademik  Sekolah  Berbasis  Kurikulum,”  J.  Sisfotek Glob., vol. 1, 2017.
[7] A.  I.  dan  A.  A.  Nofyat,  “Sistem  Informasi  Pengaduan  Pelanggan  Air  Berbasis  Website Pada PDAM Kota Ternate,” Indones. J. Inf. Syst., pp. 10–19, 2018.
[8] T.  Hartati,  “Perencanaan  Master  Plan  Metodologi  Tozer  Pada  Lembaga  Pendidikan Teknologi Informasi Dan Komunikasi,” J. Tak. dan Ilmu Komput., vol. 6, 2017
[9] P.  dan  J.  K.  K.  Hidayatullah,  Pemrograman  WEB  Edisi  Revisi.  Bandung:  Informatika, 2017
[10]   I. D. Tana, M. P., Marisa, F., & Wijaya, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis  Terhadap  Data  Penjualan  Produk  Pada  Toko  Oase  Menggunakan  Algoritma Apriori,” JIMP-Jurnal Inform. Merdeka Pasuruan, 2018
[11]   K. Yuliana, W.,  Zulfikar, W. B., Taufik,  I.,  & Manaf, “Implementasi  Algoritma  Apriori untuk Mengoptimalkan Kombinasi Menu di Kane Pizzeria Bandung,” Insight, 2018
[12]   S. M. Meyer, E. L., & Chung, “Efficient Mining of Maximal Frequent Itemsets Based on M-Step Lookahead,” Int. Conf. Data Softw. Eng., 2018
[13]   R.  Thakre,  K.  R.,  &  Shende,  “Implementation  on  an  approach  for  mining  of  datasets using APRIORI hybrid algorithm,” Int. Conf. Trends Electron. Informatics, 2017