JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol. 8, No.1, Juni 2024, Hlm 187-199
Received: 21 November 2023, Revised: 24 Juni 2024, Accepted: 30 Juni 2024
p- ISSN: 2503-5304 e- ISSN: 2527-3116

## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORTIMA APRIORI DALAM MEMBANGUN SISTEM PERSEDIAAN BARANG
Vincent Jessfry 1 , Muhammad Siddik 2 1-2 Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, Jln. A. Yani no 78-88, Pekanbaru e-mail: vincent.jessfry@student.pelitaindonesia.ac.id 1 , siddik@lecturer.pelitaindonesia.ac.id 2

## Abstract
At the Mitra Sukses Abadi store there is no inventory system for recording data. An a priori algorithm- based inventory system can increase the efficiency and effectiveness of inventory management. The apriori algorithm is an algorithm in data mining to search for frequent items/itemsets in transactional databases. By applying a priori, we can look for relationships between one itemset and another itemset. The aim of this  system  is  to  see  possible itemsets  that  are  paired  with  each  other  which  can  later be  used to  make decisions to manage the store better. The novelty of this research compared to previous research is that it produces  4  rules,  where  itemsets  BR13  (pell)  and  BR17  (broom)  with  57%  confidence,  itemset  BR17 (broom) and BR13 (pell) with 72.4% confidence, itemset BR13 (pell) and BR19 (floor brush) with 55.2% confidence, and itemsets BR19 (floor brush) and BR13 (pell) with 85.8% confidence.

## Keywords:  Inventory, Data Mining, Association Rule, Algorithm Apriori

## Abstrak
Pada  toko  Mitra  Sukses  Abadi  belum  adanya  terdapat  sistem  persediaan  barang  untuk  melakukan perekapan data. Sistem persediaan barang berbasis algoritma apriori dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas manajemen persediaan. Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma pada data mining untuk mencari frequent item/itemset pada transaksional database. Dengan menerapkan apriori maka kita dapat  mencari  hubungan itemset  yang  satu  dengan  hubungan  itemset  yang  lain,  Tujuan  dari  sistem  ini berupa melihat kemungkinan itemset yang berpasangan satu sama lain yang nantinya dapat digunakan sebagai  pengambilan  keputusan  untuk  mengelola  toko  menjadi  lebih  baik.  Adapun  keterbaruan  dari penelitian ini dibanding penelitian sebelumnya yaitu menghasilkan 4 rule, dimana itemset BR13 (pell) dan BR17  (sapu)  dengan  confidence  57%,  itemset  BR17  (sapu)  dan  BR13  (pell)  dengan  confidence  72,4%, itemset BR13 (pell) dan BR19 (sikat lantai) dengan confidence 55,2%, dan itemset BR19 (sikat lantai) dan BR13 (pell) dengan confidence 85,8%.
Kata kunci: Inventori, Data Mining, Aturan Asosiasi, Algoritma Apriori

## 1.  PENDAHULUAN
Persediaan atau inventory mengacu pada barang atau bahan yang dimiliki perusahaan untuk tujuan menjual, memproduksi atau menyediakan layanan. Barang atau bahan ini dapat mencakup bahan mentah, barang dalam proses, barang jadi, atau persediaan yang diperlukan untuk operasi bisnis. Persediaan juga dapat merujuk pada jumlah barang yang dimiliki perusahaan pada titik waktu tertentu. Inventory barang didalam suatu usaha menjadi hal yang penting bagi suatu perusahaan, karena dari inventory tersebut bisa mengelola stok barang digudang yang nantinya akan dijual ke konsumen. (Zalukhu, S., & Handriani, I., 2020)  Oleh  karena  pengelolaan  persediaan  barang  akan  sangat  membantu  toko  tersebut  agar  dapat mengelola barang-barang di gudang secara efisien. Pengelolaan persediaan barang sangat penting untuk dilakukan, karena banyak dampak yang diberikan jika persediaan barang tidak dikelola dengan baik.
Mitra Sukses Abadi merupakan toko didirikan pada tahun 2012 yang menjual berbagai ragam alat perabotan rumah tangga. Saat ini toko tersebut masih menggunakan pendataan manual pada data barang masuk dan keluar, yang menyebabkan stok barang tidak terkontrol oleh pemilik toko. Stok barang yang
tidak  terkontrol  akan  mengakibatkan  kerugiaan  bagi  toko  dalam  segi  konsumen  dan  juga  biaya  barang logistik. Sistem persediaan akan sangat membantu toko untuk mengatur persediaan stok barang. Di zaman sekarang perusahaan sudah mulai memanfaatkan sistem persediaan barang untuk mengelola data gudang. (Handayani, Hani, et al., 2023)
Data  mining merupakan  proses  pengumpulan  dan  pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk mengekstrak  informasi  penting  pada  data.  Penggunaan  teknik  data  mining  diharapkan  dapat  membantu mempercepat  proses  pengambilan  keputusan  sehingga  suatu  perusahaan  dapat  meningkatkan  jumlah penjualan  dan  memperkecil  jumlah  kerugian  sehinga  dapat  kompetitif  dengan  perusahaan  lain  yang sejenis.( Wahyuni, F. S., & Zahro, H. Z., 2022) Data mining sering juga disebut Knowledge Discovery in Database ,  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar.( Siddik, M., 2022 ) Data mining dapat mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  pada  sejumlah  data  besar  yang  akan  menghasilkan  penemuan pengetahuan atau knowledge dalam database.
Salah satu algoritma pada data mining yaitu, algortima apriori. Algoritma Apriori merupakan salah satu  algoritma  pada  data  mining  untuk  mencari  frequent  item/itemset  pada  transaksional  database, algoritma ini bisa dipakai untuk melihat kombinasi barang secara bersamaan. Pola pembelian barang yang merupakan pengetahuan dari Apriori, dapat dijadikan acuan dalam memprediksi stok barang tersebut, yang sangat  diperlukan  bagi  lingkungan  bisnis  dan  usaha.  (Firnando,  Irvan,  et  al.,  2020)  Dengan  melihat kombinasi  item  tersebut  akan  menghasilkan  keputusan  terkait  item  tersebut.  Algoritma  Apriori menggunakan pengetahuan frekuensi atribut sebelumnya dikenal untuk memproses lebih banyak informasi. Di  Apriori algoritma  menentukan  kandidat  dapat  muncul  dengan  melihat  dukungan  minimum  dan kepercayaan minimum. (Sari, Y. N. I., Triayudi, A., & Sholihati, I. D., 2020) Dari kandidat tersebut yang akan menentukan rule-rule untuk melihat kombinasi barang yang nantinya akan dipakai untuk knowledge untuk persediaan barang toko.
Penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan data mining adalah sebagai berikut: Yang pertama yaitu penerapan data mining untuk menentukan assoiasi rule dengan algoritma apriori, pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  market  basket  analysis  untuk  membantu  toko  bangunan mengetahui pola belanja konsumen dan barang yang peling sering dibeli oleh konsumen. (Dongga, J., et al., 2023) Lalu ada penelitian dengan penerapan data mining dengan menggunakan Algoritma Apriori dapat untuk  memprediksi  hasil  penjualan  barang  sembako  pada  Toko  Sinar  Harahap  guna  untuk  mengetahui barang apa yang harus di stok. (Tarigan, Putri Mai Sarah, et al., 2022) Kemudian ada penelitian Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan menghasilkan hasil aturan asosiasi agar dappat mengatasi barang menumpuk di gudang. (Takdirillah, R., 2020)

## 2.  KERANGKA & METODE PENELITIAN

## 2.1. Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian dibuat agar penelitian bisa disusun dan dilakukan sesuai dengan urutan, agar penelitian dapat dilakukan secara terstruktur. Kerangka penelitian yang digunakan dalam pembuatan sistem yaitu:
Gambar 1. Kerangka penelitian
Adapun kerangka penelitian yang akan dilakukan, yaitu:
1. Identifikasi masalah
Pada toko Mitra Sukses Abadi belum mempunyai sebuah sistem pengendalian persediaan barang, ini menyebabkan barang yang ada di gudang tidak terdata dengan baik sehingga menyebabkan banyaknya stok barang yang menumpuk di gundang. Sistem persediaan barang yang akan dibangun nantinya dapat merekap semua informasi data barang, dengan begitu toko bisa lebih pasti mengetahui stok barang dan tidak menyebabkan barang menjadi kelebihan maupun kekurangan.
2. Pengumpulan dan pengolahan data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi gudang toko tersebut, mewawancarai pemilki toko, data yang dikumpulkan dalam rentan waktu terntentu, lalu data diolah agar tidak ada data yang kosong maupun data yang tidak jelas.
3. Perancangan sistem
Percancangan  sistem  dilakukan  dengan  membuat  diagram  UML  seperti  use  case  diagram,  sequence diagram, activity diagram, dan class diagram, dengan begitu nantinya ada blueprint yang dapat dijadikan acuan dalam merancang sistem.
4. Penerapan algoritma apriori
Algoritma  apriori  digunakan  untuk  melihat  aturan  asosiasi  pada  data  transaksi  yang  nanti  akan menghasilkan rule untuk dapat meprediksi stok barang dengan baik.
5. Pengujian
Pengujian sistem beserta algortima apriori ini bertujuan untuk melihat kesalahan dan eror pada sistem.
6. Evaluasi Evaluasi penting dilakukan untuk melihat sejauh mana sistem dapat berjalan dengan baik dan mengkaji perhitungan algortima untuk mendapatkan hasil yang optimal.

## 2.2. Data Mining dan KDD
Istilah  Data  Mining  dan  Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD)  sering  digunakan  secara bergantian  untuk  menjelaskan  proses  pengumpulan  informasi  yang  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data yang  besar.  (Ramdhan,  Dadan,  et  al.,  2022)  Data  mining  juga  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi melalui pola yang dalam pengumpulan data yang melibatkan antara manusia dan perangkat komputer, baik melalui cara otomatis ataupun manual, proses dalam melakukan KDD, yaitu  (Rizki, M., Devrika, D., & Umam, I. H., 2020) :
1. Data Selection (Pemilihan Data)
2. Pre-processing/cleaning (pra-pemrosesan dan pemberihan)
3. Transformation (transformasi)
4. Data mining
5. Evaluasi/interpretasi

## 2.3. Association Rule
Asosiasi adalah teknik untuk mengamati Asosiasi antara pasangan item yang diberikan. (Nurarofah, E., Herdiana, R., & Nuris, N. D., 2023) Metode association rule merupakan metode untuk mencari pola atau hubungan yang menarik pada suatu data, yang dapat membantu dalam menemukan pola yang sering terjadi,  asosiasi,  hubungan,  dan  korelasi  dari  kumpulan  data  pada  database  transaksional  dikenal  juga dengan istilah analisis asosiasi. (Purwati, Neni, et al., 2023) Aturan Asosiasi merupakan teknik Data mining yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan antar item dalam dataset. Tujuan dari aturan sosiasi adalah untuk mengidentifikasi aturan yang mengatur hubungan antar item. Terdapat dua parameter yang digunakan untuk mengukur aturan asosiatif yaitu:
1. Support (nilai penunjang) yaitu presentase kombinasi itemn tersebut dalam database.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝛴 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝛴 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100%

## 2. Confidence (nilai kepastian), yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiatif.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴, 𝐵) = 𝛴 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴, 𝐵 𝛴 𝑡𝑟𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 × 100%

## 2.4. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  satu  algoritma  dasar  untuk  menemukan  frequentitemsets  pada  aturan asosiasi  Boolean.  (Soepriyono,  G.,  &  Triayudi,  A.,  2023)  Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu algoritma data mining yang efektif untuk mengidentifikasi pola asosiasi dalam data transaksi. (Saefudin, S., & Fernando, D., 2020) Algoritma apriori pertama kali diperkenalkan oleh R. Agarwal dan R Srikant untuk mencari  frequent  tertinggi  dari  suatu  database.  Algoritma  ini  berguna  untuk  menemukan  korelasi antara item-item dalam dataset transaksional, seperti penjualan di toko Dalam  algoritma ini, menentukan  itemset  yang  paling  sering muncul menggunakan  pendekatan bottom- up. Pendekatan  ini  menggunakan Breadth-  first  search dan  struktur  data Hash  tree untuk  menghitung kandidat itemset secara efisien.
Pendekatan bottom up dimulai dari setiap barang dalam daftar item set. Kemudian, kandidat dibentuk dengan  penggabungan.  Setiap  iterasi,  diperluas  panjang  dari  item  set  satu  item  yang  membentuk  sub himpunan. Setelah itu dilakukan proses pengujian terhadap sub himpunan. Apabila ditemukan itemset yang berisi  sub  himpunan  yang  jarang,  maka  dilakukan  pruning  (pemangkasan).  Proses  dilakukan  secara berulang-ulang sampai tidak ada lagi item set yang berhasil diturunkan dari data.

## Gambar 2. Alur algoritma apriori
Berikut ini adalah langkah-angkah dari algoritma Apriori:
1. Hitung  support  dari  itemset  (dengan  ukuran  k  =  1)  dalam  database.  Proses  ini  akan  menghasilkan himpunan kandidat.
2. Pangkas ( pruning ) kumpulan kandidat dengan cara menghilangkan item yang memiliki support lebih kecil dari ambang batas ( threshold ) yang diberikan. 3. Gabungkan itemset yang paling sering muncul untuk membentuk himpunan berukuran k + 1, dan ulangi
Jessfry, Penerapan Data Mining Menggunakan Algortima Apriori Dalam Membangun Sistem Persediaan Barang , 187-199 | 191 himpunan di atas sampai tidak ada lagi itemset yang dapat dibentuk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Perhitungan Algoritma Apriori
Sebelum perhitungan  untuk  algoritma apriori  dilakukan,  pengumpulan  data untuk  data  yang  akan diproses. Data yang diambil merupakan data transaksi pada tanggal 24 Juni 2022 sampai tanggal 24 Juni 2023, diperoleh sebanyak 416 data transaksi, data ini merupakan data yang direkap dari nota transaksi setiap harinya. Ada 24 jenis barang yang dijual pada toko Mitra Sukses Abadi diantaranya sebagai berikut:
Tabel 1.  Data Barang No Kode Barang Nama barang 1 BR01 Asbak rokok 2 BR02 Bangku kecil 3 BR03 Botol minum 4 BR04 Garpu 5 BR05 Gelas 6 BR06 Gunting daging 7 BR07 Kanobo luxury 8 BR08 Kuali 9 BR09 Lunch box 10 BR10 Mug 11 BR11 Panci kusut kaca 12 BR12 Payung 13 BR13 Pell 14 BR14 Piring 15 BR15 Pisau 16 BR16 Rak serbaguna 17 BR17 Sapu 18 BR18 Sendok makan 19 BR19 Sikat lantai 20 BR20 Sikat wc 21 BR21 Skop sampah 22 BR22 Tempat donat 23 BR23 Tudung saji 24 BR24 Tutup kuali
Berikut  merupakan  data  transaksi  penjualan  toko  Mitra  Sukses  AbadI  pada  tanggal  24  Juni  2022 sampai tanggal 24 Juni 2023:
Tabel 2. Data Transaksi No No Transaksi Tanggal Transaksi 1 RT0001 24/06/2022 BR03, BR06, BR13, BR19 2 RT0002 29/06/2022 BR13, BR17 3 RT0003 29/06/2022 BR13, BR19 4 RT0004 29/06/2022 BR01, BR02, BR04, BR05, BR08 5 RT0005 29/06/2022 BR11, BR13, BR17 6 RT0006 04/07/2022 BR12, BR13, BR16, BR19 7 RT0007 04/07/2022 BR07, BR09, BR13, BR19 8 RT0008 04/07/2022 BR13, BR17 9 RT0009 04/07/2022 BR13, BR19 10 RT0010 04/07/2022 BR01, BR20, BR21 ------  ----------- ------------- ----------------------- 100 RT0100 23/10/2022 BR03, BR09, BR13, BR19
101 RT0101 28/10/2022 BR04, BR07, BR11, BR13, BR14, BR15, BR19 102 RT0102 28/10/2022 BR11, BR13, BR14, BR17, BR20 103 RT0103 28/10/2022 BR13, BR14, BR17 104 RT0104 02/11/2022 BR13, B17, BR19, BR21 105 RT0105 03/11/2022 BR11, BR14, BR20 ---- ------------ ------------ --------------------- 200 RT0200 09/01/2023 BR13, BR14 BR15, BR18, BR20 201 RT0201 09/01/2023 BR3, BR11, BR12, BR13 202 RT0202 11/01/2023 BR4, BR10, BR12, BR18, BR20 203 RT0203 11/01/2023 BR12, BR13, BR17, BR21 204 RT0204 11/01/2023 BR1, BR3, BR11, BR20, BR21 205 RT0205 11/01/2023 BR3, BR12, BR13, BR14, BR17 ---- ----------- -------------- -------------------- 410 RT0410 19/06/2023  BR13, BR17, BR21 411 RT0411 20/06/2023 BR12, BR16, BR17, BR21 412 RT0412 20/06/2023  BR13, B17 413 RT0413 21/06/2023  BR13, BR17, BR20 414 RT0414 24/06/2023 BR1, BR3, BR9, BR13 415 RT0415 24/06/2023  BR3, BR21 416 RT0416 24/06/2023 BR13, BR17, BR19, BR20
Kemudian  akan  dilakukan  perhitungan  support  pada  itemset  1,  data  transaksi  akan  dilakukan perhitungan manual algortima apriori , langkah pertama yaitu menentukan support dari 24 itemset:
Tabel 3. Perhitungan Itemset 1 No Kode Barang Nama Support itemset1 Ket 1 BR01 Asbak rokok 47 416 ×  100 = 11,3% Tidak lolos 2 BR02 Bangku kecil 21 416 ×  100 = 5% Tidak lolos 3 BR03 Botol minum 99 416 ×  100 = 23,8% Lolos 4 BR04 Garpu 25 416 ×  100 = 6% Tidak lolos 5 BR05 Gelas 16 416 ×  100 = 3,8% Tidak lolos 6 BR06 Gunting daging 16 416 ×  100 = 3,8% Tidak lolos 7 BR07 Kanobo luxury 26 416 ×  100 = 6,3% Tidak lolos 8 BR08 Kuali 21 416 ×  100 = 5% Tidak lolos 9 BR09 Lunch box 41 416 ×  100 = 9,9% Tidak lolos 10 BR10 Mug 36 416 ×  100 = 8,7% Tidak lolos 11 BR11 Panci kusut kaca 44 416 ×  100 = 10,6% Tidak lolos
Jessfry, Penerapan Data Mining Menggunakan Algortima Apriori Dalam Membangun Sistem Persediaan Barang , 187-199 | 193 12 BR12 Payung 71 416 ×  100 = 17,1% Tidak lolos 13 BR13 Pell 230 416 ×  100 = 55,3% Lolos 14 BR14 Piring 58 416 ×  100 = 13,9% Tidak lolos 15 BR15 Pisau 26 416 ×  100 = 6,3% Tidak lolos 16 BR16 Rak serbagu na 25 416 ×  100 = 6% Tidak lolos 17 BR17 Sapu 181 416 ×  100 = 43,5% Lolos 18 BR18 Sendok makan 43 416 ×  100 = 10,8% Tidak lolos 19 BR19 Sikat lantai 148 416 ×  100 = 35,6% Lolos 20 BR20 Sikat WC 93 416 ×  100 = 22,4% Lolos 21 BR21 Skop sampah 84 416 ×  100 = 20,2% Lolos 22 BR22 Tempat donat 8 416 ×  100 = 1,9% Tidak lolos 23 BR23 Tudung saji 14 416 ×  100 = 3,4% Tidak lolos 24 BR24 Tutup kuali 24 416 ×  100 = 5,8% Tidak lolos
Berdasarkan tabel diatas diperoleh 6 item barang dengan nilai minimum support diatas 20% sebagai berikut:
1. Selama Transaksi pada tanggal 24 Juni 2022 sampai 24 Juni 2023, barang botol minum dengan kode barang BR03 memiliki jumlah kemunculan sebanyak 99 buah pada 416 transaksi dengan support 23,8%.
2. Selama  Transaksi  pada  tanggal  24  Juni  2022  sampai  24  Juni  2023,  barang  pell  dengan  kode  barang BR13 memiliki jumlah kemunculan sebanyak 229 buah pada 416 transaksi dengan support 55%.
3. Selama Transaksi pada tanggal 24 Juni 2022 sampai 24 Juni 2023, barang sapu dengan kode barang BR17 memiliki jumlah kemunculan sebanyak 181 buah pada 416 transaksi dengan support 44,7%.
4. Selama  Transaksi  pada  tanggal  24  Juni  2022  sampai  24  Juni  2023,  barang  sikat  lantai  dengan  kode barang  BR19  memiliki  jumlah  kemunculan  sebanyak  148  buah  pada  416  transaksi  dengan  support 29,8%.
5. Selama Transaksi pada tanggal 24 Juni 2022 sampai 24 Juni 2023, barang sikat wc dengan kode barang BR10 memiliki jumlah kemunculan sebanyak 93 buah pada 416 transaksi dengan support 24,7%.
6. Selama Transaksi pada tanggal 24 Juni 2022 sampai 24 Juni 2023, barang skop sampah dengan kode barang BR21 memiliki jumlah kemunculan sebanyak 84 buah pada 416 transaksi dengan support 20,2%.
Kemudian akan dihitung support untuk itemset 1 pada masing masing kombinasi, yang menghasilkan perhitungan sebagai berikut
Tabel 4. Perhitungan Itemset2 No Kode Barang Barang Support itemset 2 Ket 1 BR03, BR13 Botol minum, Pell 36 416 ×  100
= 8,7% Tidak
lolos 2 BR03, BR17 Botol minum, Sapu 32 416 ×  100 = 7,7%
Tidak lolos 3 BR03, BR19 Botol minum, Sikat lantai 26 416 ×  100 = 6,3%
Tidak lolos
4 BR03, BR20 Botol minum, Sikat wc 27 416 ×  100 = 6,3%
Tidak lolos
194 | Jurnal JOISIE, Volume  8, Nomor 1, Juni 2024
5 BR03, BR21 Botol minum, Skop sampah 19 416 ×  100 = 4,6% Tidak lolos 6 BR13, BR17 Pell, Sapu 131 416 ×  100 = 31,5% Lolos 7 BR13, BR19 Pell, Sikat lantai 127 416 ×  100 = 30,5% Lolos 8 BR13, BR20 Pell, Sikat wc 40 416 ×  100 = 9,6% Tidak lolos 9 BR13, BR21 Pell, Skop sampah 40 416 ×  100 = 9,6% Tidak lolos 10 BR17, BR19 Sapu, Sikat lantai 53 416 ×  100 = 12,7% Tidak lolos 11 BR17, BR20 Sapu, Sikat wc 32 416 ×  100 = 7,7% Tidak lolos 12 BR17, BR21 Sapu, Skop sampah 54 416 ×  100 = 12,7% Tidak lolos 13 BR19, BR20 Sikat lantai, Sikat wc 28 416 ×  100 = 6,7% Tidak lolos 14 BR19, BR21 Sikat lantai, Skop sampah 21 416 ×  100 = 5% Tidak lolos 15 BR20, BR21 Sikat wc, Skop sampah 20 416 ×  100 = 4,8% Tidak lolos
Hasil dari perhitungan support itemset 2 menghasilkan 2 kombinasi itemset yang memenuhi nilai minimum support diatas 20% :
1. Itemset dengan kombinasi BR13 dan BR17 berupa pell dan sapu memiliki jumlah kemunculan 131 buah pada 416 transaksi dengan minimum support 31,5%.
2. Itemset dengan kombinasi BR13 dan BR19 berupa pell dan sapu memiliki jumlah kemunculan 127 buah pada 416 transaksi dengan minimum support 30,5%.
Setelah  itu  akan  dihitung  nilai  confidence,  dengan  minimum  nilai  confidence  sebesar  55%,  akan dihitung pada setiap kombinasi yang terdapat pada tabel 3.6 dengan rumus:
Tabel 5. Perhitungan Confidence No Itemset Frekuensi AՈB Frekuensi A Confidence Ket 1 BR13, BR17 31,5 55,3% 31,5 55,3 = 57% Lolos 2 BR17, BR13 31,5 43,5% 31,5 43,5 = 72,4% Lolos 3 BR13, BR19 30,5 55,3% 30,5 55,3 = 55,2% Lolos 4 BR19, BR13 30,5 35,6% 30,5 35,6 = 85,6% Lolos
Dari hasil perhitungan tabel, didapatkan 4 kombinasi itemset yang memiliki presentase diatas nialai confidence minimum yang telah ditetapkan yaitu 55%.
1. Perhitungan confidence untuk itemset BR13 dan BR17 mendapatkan nilai confidence sebesar 57% pada transaksi 24 Juni 2022 sampai 24 Juni 2023.
2. Perhitungan confidence untuk itemset BR17 dan BR13 mendapatkan nilai confidence sebesar 72,4% pada transaksi 24 Juni 2022 sampai 24 Juni 2023.
Jessfry, Penerapan Data Mining Menggunakan Algortima Apriori Dalam Membangun Sistem Persediaan Barang , 187-199 | 195
3. Perhitungan confidence untuk itemset BR13 dan BR19 mendapatkan nilai confidence sebesar 55,2% pada transaksi 24 Juni 2022 sampai 24 Juni 2023.
4. Perhitungan confidence untuk itemset BR19 dan BR13 mendapatkan nilai confidence sebesar 85,6% pada transaksi 24 Juni 2022 sampai 24 Juni 2023.
Setelah  mendapatkan  nilai  support  dan  confidence  yang  memenuhi  kombinasi  itemset,  dengan support minimum 20% dan minimum confidence 55% maka aturan asosiasi yang terbentuk adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Rule Asosiasi No Itemset Confidence Nilai uji lift ratio Korelasi Rule 1 BR13, BR17 57% 57 55 = 1,03 Positif 2 BR17, BR13 72,4% 72,4 55 = 1,31 Positif 3 BR13, BR19 55,2% 55,2 55 = 1,002 Positif 4 BR19, BR13 85,6% 85,6 55 = 1,56 Positif
Dari perhitungan pengujian lift ratio dapat disimpulkan hasil sebagai berikut:
1. Barang dengan kode BR13 berupa pell akan di beli bersamaan dengan barang kode BR17 berupa sapu dengan nilai confidence 57% dan nilai uji lift ratio 1,03% korelasi positif
2. Barang dengan kode BR17 berupa sapu akan di beli bersamaan dengan barang kode BR13 berupa pell dengan nilai confidence 72,4% dan nilai uji lift ratio 1,31% korelasi positif.
3. Barang dengan kode BR13 berupa pell akan di beli bersamaan dengan barang kode BR19 berupa sikat lantai dengan nilai confidence 55,2% dan nilai uji lift ratio 1,002% korelasi positif.
4. Barang dengan kode BR19 berupa sikat lantai akan di beli bersamaan dengan barang kode BR13 berupa pell dengan nilai confidence 85,6% dan nilai uji lift ratio 1,56% korelasi positif.

## 3.2 Implementasi Sistem
Adapun  berikut  merupakan  implementasi  sistem  berbasis  desktop  dengan  menggunakan  bahasa pemograman VB.Net sebagai berikut:

## 3.1 Form Login
Pada form login, dengan memasukan username dan password yang sesuai maka user dapat masuk ke dalam sistem untuk melakukan kegiatan berikutnya dalam sistem.

## Gambar 3. Form login

## 3.2 Form Menu utama
Merupakan  form  menu  utama  saat  sistem  berhasil  dimasuki,  disini  user  atau  admin  dapat menggunakan fitur pada sistem dengan menekan 3 tombol yang tersedia dalam sistem.

## Gambar 4. Form menu utama

## 3.3 Form Input Data Barang
Pada form data barang disini dapat menambah barang baru, menambah stok barang yang telah ada, melihat riwayat barang tersebut masuk kegudang maupun keluar.
Gambar 5. Form data barang

## 3.4 Form Input Data Transaksi
Form data transaksi berguna untuk menginput data transaksi berisi informasi barang yang dilakukan transaksi beserta tanggal transaksi tersebut dilakukan barang
Gambar 6.  Form input data transaksi

## 3.5 Form Proses Apriori
Pada  form  ini  dilakukannya  proses  algoritma  apriori dengan  memasukan  tanggal  awal  dan  dan tanggal akhir dari transaksi serta memasukkan nilai support dan confidence untuk memulai proses apriori
Jessfry, Penerapan Data Mining Menggunakan Algortima Apriori Dalam Membangun Sistem Persediaan Barang , 187-199 | 197
Gambar 7.  Form proses apriori

## 3.6 Form Itemset 1
Form  untuk  menampilkan  hasil  itemset  iterasi  pertama,  hasil  dari  perhitungan  yang  memenuhi support akan muncul pada tabel kanan pada sistem yang merupakan hasil dari iterasi pertama.
Gambar 8.  Form itemset 1
3.7 Form Itemset 2
Merupakan form untuk menampilkan hasil itemset iterasi kedua.
Gambar 9. Form itemset 2

## 3.8 Form Hasil Proses Apriori
Proses akhir dari algoritma apriori menghasilkan confident dan disini juga bisa melihat kombinasi item yang sering ditransaksi, juga menghasilkan rule yang dapat dijadikan sebagai knowledge.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  perancangan  yang telah  dilakukan maka  didapatkan  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Membangun  aplikasi  sistem  persediaan  barang  dengan  algoritma  dapat  dilakukan  dengan  baik, algoritma apriori membantu membaca data transaksi sehingga dapat mengetahui item mana yang sering ditransaksikan
2. Algoritma apriori juga dapat melihat kombinasi barang yang saling berhubungan dimana dihasilkan 4 rule dimana itemset pell dan sapu dengan confidence 57%, itemset sapu dan pell dengan confidence 72,4%, itemset pell dan sikat lantai dengan confidence 55,2%, dan itemset sikat lantai dan pell dengan confidence 85,8%.
3. Adapun saran yang diberikan bagi penelitian yang akan menggunakan algoritma ini yaitu, bandingkan dengan metode association yang lain agar algoritma apriori merupakan algoritma yang mendaptkan hasil terbaik, dan juga dibuatkan data cleaning pada saat ingin mengambil data agar tidak terjadi duplikasi data, karena jika dilakukan dengan manual akan sangat memakan waktu yang banyak.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Dongga, J., Koru, N., & Lante, G. (2023). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam  Menentukan  Persediaan  Barang  (Studi  Kasus:  Toko  Swapen  Jaya  Manokwari). G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan , 7 (1), 119-126.
Firnando, I., Wijaya, V., Yanto, E., & Jollyta, D. (2020). Implementasi Algoritma Apriori Dan Forecasting Pada Transaksi Penjualan. J. Mantik Penusa , 3 (3), 25-29.
Handayani,  H.,  Ayulya,  A.  M.,  Faizah,  K.  U.,  Wulan,  D.,  Rozan,  M.  F.,  &  Hamzah,  M.  L.  (2023). Perancangan  Sistem  Informasi  Inventory  Barang  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Agile Software Development. Jurnal Testing Dan Implementasi Sistem Informasi , 1 (1), 29-40.
Nurarofah,  E.,  Herdiana,  R.,  &  Nuris,  N.  D.  (2023).  Penerapan  Asosiasi  Menggunakan  Algoritma  Fp- Growth Pada Pola Transaksi Penjualan Di Toko Roti. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 7 (1), 353-359
Purwati,  N.,  Pedliyansah,  Y.,  Kurniawan,  H.,  Karnila,  S.,  &  Herwanto,  R.  (2023).  Komparasi  Metode Apriori dan FP-Growth Data Mining Untuk Mengetahui Pola Penjualan. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 8 (2), 155-161.
Ramdhan, D., Dwilestari, G., Dana, R. D., & Ajiz, A. (2022). Clustering Data Persediaan Barang Dengan Menggunakan Metode K-Means. MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) , 1-9.
Rizki, M., Devrika, D., & Umam, I. H. (2020). Aplikasi Data Mining dalam penentuan layout swalayan dengan  menggunakan  metode  MBA. Jurnal  Teknik  Industri:  Jurnal  Hasil  Penelitian  dan  Karya Ilmiah dalam Bidang Teknik Industri , 5 (2), 130-138.
Saefudin, S., & Fernando, D. (2020). Penerapan Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan Algoritma Apriori. JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , 7 (1), 50
Sari, Y. N. I., Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2020). Implementation of data mining to predict food sales rate method using Apriori. International Journal of Computer Applications , 975 , 8887.
Siddik, M. (2022, August). Penerapan Association Rule Untuk Menentukan Pola Prilaku Konsumen Dalam Membantu Strategi Penjualan. In SEMINAR NASIONAL INFORMATIKA (SENATIKA) (Vol. 6, No. 3, pp. 13-23).
Soepriyono,  G.,  &  Triayudi,  A.  (2023).  Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Apriori  dalam Menentukan Pola Pembelian Aksesoris Laptop. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 7 (4), 2087-2096.
Takdirillah, R. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Penjualan Bisnis Ritel. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1), 37-46.
Jessfry, Penerapan Data Mining Menggunakan Algortima Apriori Dalam Membangun Sistem Persediaan Barang , 187-199 | 199
Tarigan, P. M. S., Hardinata, J. T., Qurniawan, H., Safii, M., & Winanjaya, R. (2022). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang: Studi Kasus: Toko Sinar Harahap. Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi , 2 (1), 9-19.
Wahyuni, F. S., & Zahro, H. Z. (2022). Penerapan Teknik Data Mining untuk Menentukan Rencana Strategi Penjualan. Jupiter (Jurnal Pendidikan Teknik Elektro) , 7 (1), 47-54.
Zalukhu, S., & Handriani, I. (2020). Analisa dan perancangan aplikasi sistem inventory (studi kasus: Pt. Cakra medika utama). JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , 2 (1), 116-122.
.