## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4160

## Penerapan Algoritma Apriori pada Sistem Informasi Inventori Toko
Muhammad Ulil Albab, Deny Hidayatullah *
Fakultas Teknik Komunikasi Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 ulilalbab080799@gmail.com, 2 deny@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: ulilalbab080799@gmail.com
Abstrak− Di zaman yang modern ini kebutuhan pangan merupakan kebutuhan penting bagi semua kalangan, banyak sekali organisasi  bisnis  yang  mempromosikan  barangnya  berdatangan  dan  tumbuh  cukup  signifikan,  selain  itu  pemakaian  web dinamis di negeri ini berkembang cukup pesat tiap tahun-nya. Mengakibatkan pelaku bisnis saling bersaing untuk mempelajari berbagai pemilihan teknik dalam hal pengolahan data nya untuk mengetahui informasi ketersediaan barang yang masuk dan barang yang terjual. Dalam penelitian ini, suaru bisnis yang masih menggunakan sistem secara manual disini dan akan dibuat sistem  yang  terkomputerisasi  untuk  membantu  pelaku  bisnis  dalam  pengolahan  data  barang  pada  bisnis  nya,  kemudian mendapatkan informasi terkait dengan persediaan barang dan laporan penjualan. Sistem informasi inventori berbasis web ini juga menerapkan algoritma data mining apriori guna membantu pemilik toko mengetahui barang yang perlu diperbanyak atau dikurangi stoknya untuk meningkatkan omset penjualan. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah sistem informasi inventori berbasis web dengan menerapkan algoritma apriori yang ditujukan pada Toko Tri.
Kata Kunci: Inventori; Sistem Informasi; Web; Data Mining; Apriori
Abstract− In this contemporary era, meals wishes are a vital want for all people, a variety of commercial enterprise companies that sell their products are coming and growing quite significantly, besides that, dynamic web users in this country are growing quite rapidly every year. Resulting in business actors competing with each other to explore various technical options in terms of data processing to find out information on the availability of incoming goods and goods sold. In this study, a business still uses a manual system here and a computerized system will be created to assist business people in processing goods data in their business, then obtain information related to inventory and profit income. This web-primarily based totally stock statistics device additionally applies apriori information mining to decide income styles on the way to later grow to be patron advice statistics. The results obtained in this study are the creation of a web-based inventory information system by applying apriori data mining aimed at Toko Tri.
Keywords : Inventory; Information System; Web; Data Mining; Apriori

## 1. PENDAHULUAN
Toko  Tri  saat  ini  masih  menggunakan  secara  manual  dalam  proses  pendataan  barang  masuk  dan  keluar,  yang menyebabkan stok barang tidak terkontrol oleh pemilik toko.stok barang dicatat dengan sistem manual dikertas, kemudian  direkap  dan  di  input  pada  buku  untuk  laporan  data  stok  barang  setiap  harinya,  yang  menyebabkan permasalahan yang terjadi yaitu sulitnya dalam pencarian stok barang.
Adapun  pengkajian  yang  sebagai  landasan  untuk  penelitian  ini,  yaitu,  perancangan  sistem  informasi pengolahan data pasien pada puskesmas yang menggunakan metode prototype. Pada penelitian ini menggunakan beberapa  tahapan  penelitian,  antara  lain  pengumpulan  data,  desain,  evaluasi,  perbaikan  sistem,  dan  produk prototype. Dari penelitian tersebut menghasilkan sebuah sistem administrasi pasien rawat jalan[1].
Kemudian ada dengan penelitian perancangan sistem informasi data penjualan secara kredit dan controlling stock  pada  toko  master,  pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode  penelitian  nya,  yaitu  penelitian langsung  ke  lapangan,  penelitian  kepustakaan,  dan  penelitian  laboratorium.  Dari  penelitian  ini  menghasilkan sistem informasi penjualan dan pengolahan data barang[2]. Dan penelitian tentang implementasi model waterfall pada  sistem  informasi  persediaan  barang  berbasis  web,  penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  seperti analisis  kebutuhan  sistem,  desain  sistem,  implementasi,  testing  sistem,  dan  maintenance.  Dari  hasil  penelitian tersebut mendapatkan sebuah sistem aplikasi persediaan barang pada PT. Pramindo[3].
Dari sekian banyak yang mempengaruhi kinerja industry perdagangan, sistem manajemen barang di anggap sebagai  salah  satu  hal  yang  paling  penting  karena  secara  langsung  mempengaruhi  keuntungan  dan  kepuasan konsumen  industri[4].  Manajemen  barang  adalah  teknik  berbasis  ilmu  pengetahuan  untuk  mengelola  atau mengatur persediaan dengan berbagai cara[5]-[6]. Saat ini sepertinya sistem pendataan produk yang menggunakan teknologi  informasi  komputer  berkembang  secara  pesat.  Perkembangan  ini  dapat  mempermudah  pemrosesan data[7].
Toko Tri, permasalahan pada toko ini adalah sistem pendataan barang masih dilakukan pencatatan secara manual, kemudian proses pengelompokan data memakan waktu lama. Hasil berdasarkan penelitian ini yaitu bisa meningkatkat kecepatan proses pengolahan information dan bisa mengatasi kelemahan dalam sistem yang masih manual dan bisa mempermudah pada pencarian data yang dibutuhkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4160

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Tahap Observasi  dilakukan dengan melihat langsung tempat  yang akan diteliti, untuk  mengetahui apa yang akan dibutuhkan dalam perusahaan atau tempat yang diteliti.
2. Pengumpulan  Data  dilakukan  dengan  cara  wawancara  terhadap  pemilik  toko  berupa  tanya  jawab  untuk mendapatkan informasi, dan berupa invoice barang masuk, yang nantinya informasi tersebut akan digunakan untuk melakukan analisis kebutuhan perangkat lunak, sehingga penulis dapat menentukan sistem yang akan dibuat.
3. Pada  tahap  perancangan  dilakukan  proses  perancangan  desain  interface  sistem  yang  bersumber  pada  hasil analisis yang digambarkan melalui UML yang terdiri dari use case diagram dan activity diagram, dan ERD (Entity Relationship  Diagram) untuk perancangan database nya.  Sistem yang sudah dirancang akan di implementasikan  ke  dalam  sebuah  komputer  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  sublime  text  dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai database nya.
4. Selanjutnya sistem yang sudah dibuat akan dilakukan uji coba untuk  dapat  memastikan bahwa sistem  telah berjalan  dengan  baik  tanpa  adanya  error,  dan  memastikan  aplikasi  tersebut  mudah  untuk  digunakan  atau tidak[3].
2.2 Data Mining Apriori
Algoritma apriori adalah cara untuk menemukan pola interaksi antara satu atau  lebih item pada kumpulan data. Algoritma apriori sering digunakan dalam data transaksional atau biasa disebut dengan market basket. Misalnya, supermarket  memiliki  market  basket.  Algoritma  apriori  memungkinkan  pemiliki  supermarket  mengetahui  apa yang dibeli konsumen saat mereka membeli barang A dan B, Dia memiliki peluang 50% untuk membeli barang C. Mengingat data transaksi ini, pola ini sangat penting[8].
Analisis  asosiasi  tidak  jarang  kali  dipakai  untuk  menganalisis  keranjang  belanja  pelanggan  dalam  suatu supermarket, oleh karena itu analisis asosiasi tidak jarang diklaim menjadi kata Market Basket Analysis (MBA). MBA dalam dasarnya memakai data transaksional pada konsumen pada memeriksa pola pembelian dan mencari kemungkinan terjadinya croselling [9] . Analisis asosiasi inibiasa dilakukan untuk menciptakan personal komputer menemukan  anggaran  asosiasi  menggunakan  mencari  keterkaitan  antara  ietm  satu  menggunakan  yang  lainnya pada suatu data set atau pada hal ini transaksi. Algoritma yang biasa dipakai untuk menciptakan anggaran asosiasi memakai data latih menjadi cara untuk membentuk pengetahuan. Pengetahuan ini bisa berupa fakta tentang item atau  produk  yang  tak  jarang  dibeli  pada  waktu  bersamaan.  Aturan  asosiasi  adalah  sebuah  pengetahun  yang didapatkan menurut analisis asosiasi. Aturan ini dihitung menurut data yang sifatnya probabilistik[10].

## 2.3 Economic Order Quantity (EOQ)
Suatu  metode  manajemen  persediaan  yang  menentukan  berapa  banyak  pesanan  atau  pembelian  yang  harus dipenuhi dan apa yang perlu dipesan sehingga dari permintaan pesanan dapat diminimalkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4160

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perancangan Sistem
1. Use Case Diagram Admin
Gambar 2. Use Case Diagram Admin
2. Activity Diagram Login

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4160
3. Activity Diagram Data Master
Gambar 4. Activity Diagram Data Master
4. Activity Diagram Menu Proses Apriori

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4160
5. ERD (Entity Relationship Diagram)

## Gambar 6. Entity Relationship Diagram

## 3.2 Pengumpulan Data
Dimulai pendataan mengenai transaksi penjualan. Kemudian data penjualan akan dibuat pemolaan asosiasi pada data transaksi  yang telah terjadi dari admin untuk mencari  hubungan asosiasi  dari  kumpulan barang yang telah terjual.  Dengan  cara  pemodelan  hitungan  memakai  proses  pembuatan  nilai  support  dan  nilai  confidence  yang didasari keterkaitan antara barang. Suatu aturan asosiasi dianggap baik jika nilai support lebih dari nilai minimum support dan nilai confidence lebih dari nilai minimum confidence. Algoritma apriori ini dipakai jika ditemukan nya  hubungan  antara  barang  yang  kemudian  di  analisa.  Uji  dari  proses  data  mining  lalu  mendapat  output perekomendasian barang yang cocok dengan barang terkait.

## 3.3 Teknik Apriori
Gambar 7. Proses Kombinasi
Pada gambar 7. dipakai dalam rangka untuk mendapatkan suatu kombinasi barang menggunakan bentuk frekuensi berdasarkan data penjualan.
Menyatakan  algoritma  apriori  disaat  proses  berlanjut  jika  satu  data  bisa  untuk  membentuk  itemset selanjutnya.  Apabila  tidak  ada  peluang  maka  proses  tersebut  bisa  langsung  memberikan  hasilnya.  Penulis menentukan nilai support dan nilai confidence sebesar: 30%

## 3.4 Implementasi Algoritma Apriori
Penulis menggunakan data penjualan yang diambil dari kurun waktu 1 Maret 2022 sampai dengan 12 Maret 2022.
Tabel 1. Transaksi Penjualan Tanggal Transaksi Barang yang terjual 01/Maret/2022 Aqua  Galon,  Gas  3kg, Le Minerale, Gas 12kg

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4160
Tanggal Transaksi Barang yang terjual 02/Maret/2022 Aqua 600ml, Aqua Galon, Aqua1500ml, Gas 3kg 03/Maret/2022 Gas 3kg, Bandulan, Gas 12Kg 04/Maret/2022 Aqua 1500ml, Le Minerale,  Gas  12kg, Aqua Galon 05/Maret/2022 Gas  12kg,  Aqua  Galon, Aqua 600ml 06/Maret/2022 VIT 200ml, Aqua Galon,  Gas  12kg,  Gas 3kg 07/Maret/2022 Aqua 600ml, Aqua 1500ml, Le Minerale 08/Maret/2022 Le  Minerale,  Bandulan, Aqua Galon, Gas 3kg 09/Maret/2022 Gas 12kg, Gas 3kg, VIT 200ml 10/Maret/2022 Aqua Galon, Le Minerale, Bandulan 11/Maret/2022 VIT 200ml, Le Minerale, Gas 3kg 12/Maret/2022 Gas  3kg,  Aqua  Galon, VIT 200ml, Le Minerale
Selanjutnyaa yaitu memilih item yang memenuhi minimal support yang sudah ditentukan yaitu 30%. Pada tahap pertama yang dilakukan yaitu mencari kombinasi satu item, ini dilakukan dengan cara memasukkan semua item yang ada didalam dataset. Kemudian setiap item dihiting nilai supportnya. Setelah semua item dihiting nilai supportnya maka item yang memiliki nilai yang lebih besar sama dengan nilai minimum supportnya dipilih..Pada tabel 2 hasil dari nilai support itemset 1.
Tabel 2. Nilai Support Itemset 1 Item Jumlah Support Aqua Galon 8 67% Gas 3kg 8 67% Le Minerale 7 58% Gas 12kg 6 50% VIT 200ml 4 33%
Dari  hasil  itemset  pertama  yang  diperlihatkan  pada  tabel  2  lalu  dipilih  item  yang  mempunya  minimum support sebesar 30%, kemudian dibentuk kombinasi itemset 2. Pada tabel dibawah adalah hasil dari itemset 2.
Tabel 3. Nilai Support Itemset 2 Item Jumlah  Support Aqua Galon, Gas 3kg 5 42% Gas 3kg, VIT 200ml 4 33% Aqua Galon, LeMinerale 5 42% Aqua Galon, Gas 12kg 4 33% Gas 3kg, Le Minerale 4 33% Gas 3kg, Gas 12kg 4 33%
Dari tabel diatas kemudian digunakan menjadi refrensi untuk melakukan kombinasi itemset 3 pada tabel dibawah.
Tabel 4. Nilai Support Itemset 3 Item Jumlah Support Aqua Galon, Gas 3kg, Le Minerale 3 25%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4160
Sama seperti itemset sebelumnya, hanya beberapa item yang memenuhi support yang dipilih, dikarenakan tidak  ada  yang  memenuhi  nilai  minimum  support  yang  telah  ditentukan,  maka  penulis  mengambil  item  yang mendekati dengan nilai support.
Pada  tahap  terakhir  yaitu  membuat  aturan  asosiasi  saat  pola  frekuensi  sudah  diperoleh.  Lalu  bagian selanjutnya  harus  mendapatkan  aturan  asosiasi  harus  melewati  kriteria  paling  rendah  dari  nilai  confidence berlandaskan perhitungan confidence aturan asosisai  A→B. Dengan aturan minimum confidence sebesar 30%. Confidence pada A→B didapatkan pada tabel 5 dibawah.
Tabel 5. Hasil Rule Asosiasi Item Confidence Aqua Galon, Le Minerale 62% Aqua Galon, Gas 3kg,  Le Minerale 60% Gas 3kg, Le Minerale, Aqua Galon 75% Le Minerale, Gas 3kg, Aqua Galon 43% Le Minerale, Gas 12kg, Aqua Galon 100%
Dari  tabel  diatas  penulis  hanya  mengambil  beberapa  data  nilai  confidence  yang  didapat,  yang  dimana dijelaskan apabila konsumen membeli Aqua Galon, maka konsumen akan mungkin membeli Le Minerale dengan nilai confidence sebesar 62% yang dimana hasil tersebut akan membantu Toko Tri mengetahui barang yang perlu diperbanyak stoknya.

## 3.5 Tampilan Sistem
Pada gambar dibawah yaitu tampilan sistem inventori yang dapat mengelola data barang, data penjualan.
Gambar 8. Menu Data Barang

## 4 KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  berdasarkan  pembahasan  diatas  yaitu,  menghasilkan  aplikasi  sistem  informasi inventori yang dapat mempercepat pengolahan data barang masuk dan keluar yang mempermudah pemilik toko. Penggunaan algoritma apriori utuk mendapatkan keterkaitan antara barang pada hasil penjualan untuk dijadikan asas ditemukannya pola asosiasi pada kombinasi antar barang, dari data mining tersebut pemilik dapat mengetahui barang yang perlu diperbanyak atau dikurangi stoknya guna meningkatkan omset penjualan.

## REFERENCES
[1]  F.  Susanto1,  “SISTEM  INFORMASI  PENGOLAHAN  DATA  PASIEN  PADA  PUSKESMAS  ABUNG  PEKURUN MENGGUNAKAN METODE PROTOTYPE,” vol. 8, no. 1, 2018.
[2]  J. Prayoga, K. Kunci:, P. Data, P. Kredit, D. M. Saham, and M. Java, “Perancangan Sistem Informasi Pengolahan Data Penjualan Secara Kredit dan Controlling Stock Dengan Menerapkan Metode Backorder Pada Toko Master Menggunakan Bahasa Pemrograman Java dan Database MySql.”
[3]  J.  Munajat,  “IMPLEMENTASI  MODEL  WATERFALL  PADA  SISTEM  INFORMASI  PERSEDIAAN  BARANG BERBASIS  WEB  (STUDI  KASUS:  PT.PAMINDO  TIGA  T),”  vol.  2,  no.  2,  2018,  [Online].  Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib|
[4]  H.  R.  Ganesha,  P.  S.  Aithal,  and  &  P.  Kirubadevi,  “Integrated  Inventory  Management  Control  Framework,”  2020. [Online]. Available: https://ssrn.com/abstract=3602700
[5]  A.  A.  Khalim,  F.  Asnawi,  and  N.  Mardiyantoro,  “APLIKASI  INVENTARIS  BARANG  BERBASIS  WEB  PADA LABORATORIUM KOMPUTER FASTIKOM,” DEVICE , vol. 10, pp. 44–50.
[6]  R.  Tarigan  and  D.  Ardiansyah,  “PERANCANGAN  APLIKASI  INVENTORY  BARANG  PADA  CV.  MR  LESTARI BERBASIS WEB,” 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4160
[7]  N. Agustiani, D. Suhendro, W. Saputra, and S. Tunas Bangsa Pematangsiantar, “Penerapan Data Mining Metode Apriori Dalam Implementasi Penjualan Di Alfamart,” Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , vol. 2, pp. 300–304, 2020.
[8]  N. Fitrianti Fahrudin, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis,” MIND Journal | ISSN , vol. ISSN, pp. 1–11, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.
[9]  L.  Ningsih,  D.  Ayu,  N.  Wulandari,  S.  Nusa,  and  M.  Jakarta, DATA  MINING  MARKET  BASKET  ANALYSIS MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENENTUKAN PERSEDIAAN OBAT . 2017.
[10] D. Sepri, M. Afdal, and S. Riau, “ANALISA DAN PERBANDINGAN METODE ALGORITMA APRIORI DAN FP- GROWTH UNTUK MENCARI POLA DAERAH STRATEGIS PENGENALAN KAMPUS STUDI KASUS DI STKIP ADZKIA PADANG,” Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) , vol. 1, no. 1, 2017.
[11] “Data Mining Third Edition.”
[12] L. Nurlaela, A. Dharmalau, D. Nong, and T. Parida, “RANCANGAN SISTEM INFORMASI INVENTORY BARANG BERBASIS WEB STUDI KASUS PADA CV. LIMOPLAST,” vol. 2, no. 5, 2020.
[13] D. Fernando, “PENERAPAN DATA MINING REKOMENDASI BUKU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI,” Sistem Informasi | , vol. 7, no. 1, pp. 50–56.
[14] “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI INVENTORY BARANG (SINBAR) BERBASIS WEBSITE”.
[15] R.  Takdirillah,  “Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Terhadap  Data  Transaksi  Sebagai  Pendukung  Informasi  Strategi  Penjualan,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  37–46,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[16] A. F. Lestari and M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,” vol. 5, no. 1, p. 2020.
[17] A.  B.  Setiawan,  W.  Rachmawati,  A.  T. Arrahman,  N. Natasyah,  and  F.  N.  Syeha,  “Aplikasi  Monitoring  Stok  Barang Berbasis Web Pada PT. Intermetal Indo Mekanika.”
[18] C. Dwiprastio, M. Karismariyanti, R. Sukawati, and K. Akuntansi Politeknik Telkom, “Aplikasi Penjualan dan Persediaan Barang Dagang dengan Metode Perpetual FIFO Berbasis Web (Studi Kasus pada PD. XYZ),” 2012.