DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v10i2.644

## Implementasi Algoritma Apriori Pada Penentuan Kombinasi Menu Umkm XYZ Sukoharjo
Fadel Thoriq Nur Muhammad 1) ; Retno Tri Vulandari 2) ; Paulus Harsadi 3) 1)2)3 Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) 17500026.fadel@sinus.ac.id; 2) retnotv@sinus.ac.id; 3) paulusharsadi@sinus.ac.id

## ABSTRACT
It  can  be seen from  condition  of  sales  in  Micro, Small  and  Medium  Enterprises  (MSME) XYZ,  there  are  some  problems  in  menu  and  materials  stocks.  Such  as,  there  are  some accumulation menus on previous supplies. This situation makes consumer disappointment so that they can change to other wedgies. The purpose of this research is to build a system which use to look for and arrange correct menu combination with apricot method on Micro, Small and Medium Enterprises (MSME) XYZ to increase the sales of menu. The research methods used in this study are collecting data and data analysis methods. Collecting data involve observation, interview and study case.  Meanwhile, the way to collecting data analysis method will describe based on the real condition, analyzing, learning, and will be processed to create the program. This research uses design  model  system  development  life  cycle  (SDLC).  The  system  development  life  cycle  is  a gradual  approach  to  analyzing  and  building  the  design  system  using  a  specific  cycle  of  user activities as for the SDLC stages are analysis, design, construction/coding, implementation, and testing. The results of the data analysis on the implementation of the menu selling system in Micro, Small  and  Medium  Enterprises  (MSME)  XYZ  are  using  apricot  method  with  system  design  use case, output input design,  database design, technology design, instructions to run the program. The implementation of the menu of Micro, Small and Medium Enterprises (MSME) XYZ uses the apriestary  method  that  has  been  created,  it  has  transaction  data  facilities,  daily  data  input, accounting processes, data reports. From this data the launch will produce results reports. Keywords : Data Mining, Association Rule, Apriori Algorithm, Confidence.

## I. PENDAHULUAN
Usaha  kuliner  merupakan  usaha  yang bergerak  di  bidang  kuliner  mulai  dari  usaha makanan,  minuman  dan  masih  banyak  lagi. Usaha  kuliner  banyak  berjalan  dan  cukup popular  di  Indonesia  dikarenakan  makanan atau  minuman  adalah  salah  satu  kebutuhan pokok  manusia,  dan  di  Indonesia  memiliki beragam  kuliner  khas  daerah  yang  memiliki citarasa  yang  khas  dan  unik.  Di  berbagai daerah  tersebar  luas  bebagai  macam  usaha yang bergerak dibidang kuliner, baik dari usaha mikro  hingga  restoran-restoran  besar  dan ternama.  Didalam  perkembangannya,  usaha kuliner terus mengalami kemajuan dan variasi.
Di  Kabupaten  Sukoharjo  banyak  usaha yang  bergerak  di  bidang  kuliner.  Salah  satu usaha  yang  bergerak  di  bidang  kuliner  adalah UMKM  XYZ,  UMKM  XYZ  berdiri  sejak  2020, banyak  sekali  menu  yang  ditawarkan  antara lain seperti nasi ayam, nasi bebek,dan lain lain. Untuk  menu  minuman  juga  beraneka  ragam. Menu yang beragam ini menyebabkan banyak sekali  orang  orang  yang  berkunjung  di  UMKM XYZ.  Namun  dalam  penjualan  menu-menu  di UMKM XYZ terdapat  beberapa kendala, antara lain tidak meratanya pejualan menu yang terjadi
di UMKM XYZ.
Berdasarkan observasi awal yang dilakukan,  ditemukan  kendala  yaitu  adanya beberapa  menu  yang  terbuang  disebabkan kurangnya  peminat  pada  beberapa  menu tersebut. Menu yang sudah disiapkan terkadang  lebih  banyak  daripada  menu  yang laku terjual, sehingga membuat beberapa menu menjadi  terbuang.  Kegiatan  penjualan  di UMKM  XYZ  di  setiap  harinya  memungkinkan adanya  menu  yang  tidak  laku  jual  disebabkan perilaku  konsumen  yang  hanya  memesan menu-menu  tertentu  saja  dan  tidak  merata yang  menyebabkan  banyak  menu  akan membusuk dan terbuang.
Peneliti mempunyai peluang untuk merancang,  membangun  dan  menerapkan Metode  Apriori  untuk  menentukan  kombinasi stok menu dengan harapan dapat meningkatkan  pemerataan  penjualan  menu  di UMKM XYZ. Berdasarkan latar belakang yang telah  diuraikan  maka  sistem  penjualan  yang sudah berjalan, dinilai tidak efektif dan efisien. Hal itu dikarenakan tidak dapat memanfaatkan data transaksi yang tersimpan bertahun-tahun. Data  transaksi  yang  tersimpan  begitu  banyak
dapat diolah melalui teknik data mining. Salah satu teknik data mining adalah algoritma apriori, yang dapat digunakan untuk mengetahui besar kemungkinan  yang  terjadi  atas  beberapa kombinasi kejadian. Oleh karena  itu  penelitian ini menerapkan algoritma apriori untuk mengetahui besar kemungkinan atas beberapa kombinasi menu pada UMKM Tocin Corner.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
2.1  Sistem
Sistem  merupakan  suatu  jaringan  kerja dari prosedur-prosedurnya yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan suatu sasaran. Dapat disimpulkan sistem adalah sekumpulan komponen  bekerjasama  dan  berhubungan antar  satu  dengan  yang  lain  untuk  mencapai tujuan[1].

## 2.2  Data Mining
Data  mining  atau  penggalian  data  adalah proses penggalian informasi dengan memanfaakan  sumber  data  yang  besar  / big data dengan  menguraikan  data  sehingga menghasilkan  pola-pola  data,  baik  klasifikasi, pengelompokan  /  clustering,  aturan  asosiasi, maupun prediksi [2].
Data mining merupakan langkah pencarian pola  data  atau  informasi  dalam  sekumpulan data  yang  besar,  menggunakan  teknik  atau metode tertentu. Algoritma, teknik, atau metode dalam  data  mining  beragam..Tidak  ada algoritma  yang  paling  baik  di  dalam  data mining, tetapi  ada  algoritma  yang  lebih  sesuai dengan tujuan penggalian data.

## 2.3  Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  adalah  algoritma  yang digunakan untuk mengetahui besar kemungkinan  munculnya  atas  suatu  pola  atau kombinasi  data.  Penyusunan  kombinasi  k- itemset  diperoleh  dari  besar kombinasi (k-1) – itemset.  Kombinasi  data  diistilahkan  dengan item  set  atau  himpunan  item,  himpunan  atas kombinasi variabel yang ada[3].
Algoritma  Apriori  adalah  suatu  algoritma yang  dicetuskan  oleh  Agrawal  &  Srikant  pada tahun 1994 untuk penentuan frequent itemsets . Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data  mining .  Aturan  yang  menyatakan hubungan  atau  asosiasi  antara  beberapa variabel  disebut affinity  analysis atau market basket analysis . Analisis asosiasi adalah teknik data  mining  untuk  menemukan  aturan  suatu
kombinasi  item.  Penting  tidaknya  suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur, yaitu: support  dan  confidence . Support (nilai penunjang)  adalah  persentase kombinasi  item tersebut dalam database, sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya hubungan antar-item dalam aturan asosiasi[4].

## 2.4  Kajian Pustaka
Penelitian  menjadikan  beberapa  referensi yang  dijadikan  acuan  langkah  maupun  sudut pandang  pengambilan  kesimpulan,  seperti pada uraian berikut::
Algoritma Apriori merupakan  metode data mining yang handal dalam menganalisa data  transaksi  penjualan.  Algoritma  apriori dapat  mengetahui  besarnya  kemungkinan suatu  barang  terbeli  jika  barang  lain  sudah dibeli. [5].
Algoritma  apriori  dapat  digunakan  untuk menganalisa  transaksi  penjualan.  Algoritma apriori dapat digunakan untuk mengetahui pola kecenderungan  konsumen  dalam  membeli barang yang memiliki hubungan dengan barang lainnya.[6].
Algoritma apriori untuk melakukan analisa asosiasi. Data yang diperlukan diambil dari data transaksi  penjualan  selama  periode  tertentu dan diolah sehingga menghasilkan association rules  dari  barang  dan  transaksi.  Hasil  dari program  ini  berupa  aturan  asosiasi  antar barang pada Supermarket Sejahtera[5].
Algoritma apriori dapat menentukan pilihan terbaik  dari  beberapa  macam  alternative  yang tersedia.  Hasil  penelitian  aplikasi  berbasis desktop yang menggunakan bahasa pemrograman JAVA dan MySQL sebagai database [3].
Algoritma  apriori  dapat  memanfaatkan penggalian data transaksi penjualan. Hasil dari penggalian  data  tersebut  digunakan  untuk merancang strategi penjualan atau pemasaran yang efektif. Penggunaan algoritma apriori juga dapat menemukan pola, produk - produk yang sering dibeli [7].

## III.  METODE PENELITIAN
3.1  Sumber Data Sistem yang akan dibuat dengan mengumpulkan data dari sumber yang dipercaya.  Beberapa  analisa  yang  digunakan penulis sebagai berikut:

## A. Metode Pengambilan Data
1.  Data Primer
Yaitu  data  yang  diperoleh  secara  langsung baik dari penyebaran kuisoner, pengukuran
langsung, ataupun wawancara pada sumber penelitian. Data
primer diperoleh berdasarkan  sumber  yang  bersangkutan secara langsung di  UMKM XYZ. Data yang diperoleh yaitu jenis menu yang dijual, data transaksi  penjualan  berupa  nota  penjualan yang  terdiri  dari  tanggal  transaksi,  nama pembeli,  jenis  menu  yang  dibeli,  jumlah, harga menu dan total harga.
2.  Data Sekunder
Yaitu  data  yang  diperoleh  secara  tidak langsung sebagai penguat metode ataupun teori  acuan  Seperti  algoritma  apriori,  dasar kesesuaian metode dengan kasus berdasarkan artikel-artikel ilmiah yang sudah dipublikasikan di jurnal.
B. Metode Pengumpulan Data
1.  Observasi
Instansi  perusahaan  yang  langsung bersinggungan dengan pemilik dan pekerja.  Data  yang  diperoleh  dari  data penjualan,  menggunakan  catatan  nota maupun kwitansi
dalam proses transaksinya. 2.  Wawancara Metode  ini  dilakukan  dengan  cara mengajukan  pertanyaan-pertanyaan  yang mendukung permasalahan baik di kalangan  pekerja  maupun  dengan  pemilik perusahaan. Wawancara dilakukan kepada  pemilik  dan  sebagian  pekerja  di UMKM  XYZ.  Data  yang  diperoleh  adalah sejarah  berdirinya  UMKM  XYZ,  cabang pemasaran UMKM XYZ.

## 3.2  Desain Sistem
Desain Sistem yang dibahas pada penelitian  ini  yaitu Unified  Modeling  Language (UML)  terdiri  atas Use  Case  Diagram,  Class Diagram,  Sequence  Diagram,  dan  activity Diagram.

## 3.3  Implementasi Sistem
Pada  tahap  implementasi,  pembuatan sistem dengan mengacu pada algoritma apriori untuk mengidentifikasi menu yang kemungkinan  dibeli  bersamaan  dengan  menu jenis  lain, serta menunjukkan menu yang paling banyak  dan  paling  sedikit  terjual . Pembuatan sistem  ini  menggunakan software dan hardware yang  dijelaskan  diatas  lalu  diolah menggunakan Notepad++ dalam program PHP dan menggunakan database MySQL . Kemudian  sistem  nantinya  akan  diserahkan pada pemilik UMKM
XYZ sebagai pengelompokan pelanggan potensial.

## 3.4  Pengujian Sistem
1.  Pengujian Fungsionalitas Blackbox testing dilakukan hanya mengamati  hasil  eksekusi  melalui  data  uji dan  memeriksa  fungsional  dari  perangkat lunak.
2.  Pengujian  ValiditasPengujian  dilakukan dengan  ketepatan  penggunaan  Algoritma Apriori dengan cara membandingkan hasil perhitungan  dengan  data  testing  dengan minimal support 30% dan minimal confidence 60%, minimal support 30%, dan minimal  confidence  60%,  minimal  support 30%, dan minimal confidence 60%. Artinya seorang  konsumen  yang  membeli  2  item set menu A dan menu b kemungkinan 60% membeli  menu  C.  Aturan  ini  cukup signifikan  karena  mewakili  30%  dari catatan transaksi selama ini.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Proses Data Mining
Data  diolah  sistem  dengan  menggunakan algoritma  apriori.  Output  dari  sistem  yang menerapkan algoritma apriori adalah rule atau aturan  asosiasi  pada  data  transaksi  UMKM XYZ Januari  2019-Desember 2019.
Data  yang  dipakai  pada  penelitian  ini berjumlah  153  data  pada  transaksi  penjualan dalam  rentang  waktu  1  Juli  2019 –  31 Desember 2019. Data  yang dipakai terdiri dari Nama Produk, dan tanggal transaksi. Selanjutnya,  yang  dilakukan  adalah  pencarian frequency item. Kemudian data akan dikelompokkan  sesuai  dengan  jenis  produk. Kemudian  dilakukan  pembentukan  1  itemset dengan  menentukan  nilai  support  pada  item dengan  rumus  pencarian support .Selanjutnya memilih item yang memiliki support lebih yang telah ditentukan yaitu 30% sebagai pembentukan  1  itemset  nilai  support  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembentukan 1 itemset
Itemset Jumlah transaksi Ket. Nasi Kucing  7/12 x 100% =58,33% lolos Nasi Bakar 5/12 x 100% =41,66 % lolos Nasi Sayur 7/12 x 100% = 58,33% lolos Tahu Crispy  5/12 x 100% = 41,66% lolos Es Teh 12/12 x 100% = 100% lolos Selanjutnya yang akan dilakukan adalah melakukan pembentukan 2 itemset.
Pembentukan  2  itemset  dilakukan  dengan cara membuat kombinasi item dari 1 itemset sehingga  saling  berpasangan.  Nilai  support yang memenuhi minimum support
ditunjukkan pada Tabel 2 Tabel 2. Pembentukan 2 itemset Itemset support Ket. Nasi Kucing dan Nasi Bakar 2/12 x 100% = 16,66% Tidak lolos Nasi Kucing dan Nasi Sayur 3/12 x 100% = 25 % Tidak lolos Nasi Kucing dan Tahu Crispy 2/12 x 100% =16,66 % Tidak lolos Nasi Kucing dan Es Teh 7/12 x 100% = 58,33 % Lolos Nasi Bakar dan Nasi Sayur 2/12 x 100% =16,66% Tidak lolos Nasi Bakar dan Tahu Crispy 1/12 x 100% =8,33 % Tidak lolos Nasi Bakar dan Es Teh 5/12 x 100% =41,66 % Lolos Nasi Sayur dan Tahu Crispy 2/12 x 100% =16,66% Tidak lolos Nasi Sayur dan Es Teh 7/12 x 100% =58,33% Lolos Tahu Crispy dan Es Teh 5/12 x 100% =41,66 % Lolos Kemudian  langkah  yang  dilakukan  adalah melakukan
pembentukan
3
itemset. Pembentukan 3 itemset diambil dari kombinasi itemset kedua  yang  memenuhi  nilai  minimum support. Nilai minimum support yang memenuhi nilai minimum ditunjukan pada tabel 3.

## Tabel 3. Pembentukan 3 itemset
Itemset Jumlah Nasi Kucing, Nasi Bakar, Nasi Sayur 0 /12 x 100% = 0% Nasi Kucing, Nasi Bakar, Tahu Crispy 0 /12 x 100%=0% Nasi Kucing, Nasi Bakar, Es Teh 2 /12 x 100% =16,66 %
Itemset Jumlah Nasi Kucing, Nasi Sayur, Es Teh 3 /12 x 100% = 25 % Nasi Kucing, Tahu Crispy, Es Teh 2 /12 x 100% = 16,66 % Nasi Kucing, Nasi Sayur, Tahu Crispy 0 /12 x 100%=0% Nasi Bakar, Tahu Crispy, Es Teh 1 /12 x 100% = 8,33 % Nasi Bakar, Nasi Sayur, Tahu Crispy 0 /12 x 100% = 0% Nasi Bakar, Nasi Sayur, Es Teh 2 /12 x 100% = 16,66% Nasi Sayur, Tahu Crispy, Es Teh 2 /12 x 100% = 16,66 %
Karena  pembentukan  3  itemset  tidak memenuhi minimum  support maka  iterasi dihentikan.  Selanjutnya  adalah  menentukan aturan  asosiasi    dari  masing  -  masing kombinasi itemset .  Kemudian  menentukan itemset yang  memenuhi minimum  confidence 60%. Confidence 60%  tiap  aturan  asosiasi ditunjukan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Tabel calon aturan asosiasi
Aturan Confidance Jika membeli Nasi Kucing maka akan membeli Nasi Bakar 2/7 x 100% 28,57% Jika membeli Nasi Kucing maka akan membeli Nasi Sayur 3/7 x 100% 42,86% Jika membeli Nasi Kucing maka akan membeli Tahu Crispy 2/7 x 100% 28,57% Jika membeli Nasi Kucing maka akan membeli Es Teh 7/7 x 100% 100% Jika membeli Nasi Bakar maka akan membeli Nasi Sayur 2/5 x 100% 40% Jika membeli Nasi Bakar maka akan membeli Tahu Crispy 1/5 x 100% 20% Jika membeli Nasi Bakar maka akan membeli Es Teh 5/5 x 100% 100% Jika membeli Nasi Sayur maka akan membeli Tahu Crispy 2/7 x 100% 28,57% Jika membeli Nasi Sayur maka akan membeli Es Teh 7/7 x 100% 100%
Aturan Confidance Jika membeli Tahu Crispy maka akan membeli Es Teh 5/5 x 100% 100 %
Berdasarkan tabel aturan asosiasi, maka yang dapat memenuhi syarat minimum support 30% dan minimum confidence 60% ditunjukan pada Tabel 5.

## Tabel 5. Tabel aturan asosiasi final
Aturan Support Confidance Jika membeli Nasi Kucing maka akan membeli Es Teh 58,33% 100% Jika membeli Nasi Bakar maka akan membeli Es teh 41,66% 100% Jika membeli Nasi Sayur maka akan membeli Es Teh 58,33 % 100% Jika membeli Tahu Crispy maka akan membeli Es Teh 41,66% 100%
Jadi  berdasarkan  tabel  aturan  asosiasi  final diatas,  Menu  Makanan    yang  paling  sering bersamaan  menempati  sebagai  menu  terjual terbaik  yaitu  Nasi  Kucing,  Nasi  Sayur,  dan  Es Teh.  Knowledge  berdasarkan  data    diatas diketahui bahwa:
1.  Dari keseluruhan data transaksi, konsumen  yang  membeli  Nasi  Kucing, kemungkinan  58,33%  juga  akan  membeli
Es Teh dengan tingkat hubungan sebesar
100%.
2.  Dari keseluruhan data transaksi,
konsumen  yang  membeli  Nasi  Bakar  , kemungkinan 41,66 % juga akan membeli
Es Teh dengan tingkat hubungan sebesar
100%.
3.  Dari keseluruhan data transaksi, konsumen  yang  membeli  Nasi  Sayur  , kemungkinan  58,33%  juga  akan  membeli Es Teh dengan tingkat hubungan sebesar 100%.
4.  Dari keseluruhan data transaksi,
konsumen  yang  membeli  Tahu  Crispy  , kemungkinan  41,66%  juga  akan  membeli Es Teh dengan tingkat hubungan sebesar 100%.
4.2  Use Case Diagram UseCase Diagram menggambarkan
hubungan  fungsionalitas  yang  diharapkan dari sebuah  sistem  dengan aktor  internal/eksternal dari  sistem  dan  siapa  saja  yang  berhak menggunakan fungsi-fungsi tersebut. Berikut ini use case diagram Penerapan Algoritma Apriori Pada  Penjualan  Menu  Di  UMKM  XYZ Sukoharjo. dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Use Case Diagram Apriori

## 4.3  Sequence Diagram
Sequence  diagram administrator  aktifitas administrator masuk ke dalam halaman utama yang terdapat menu master item, transaksi data penjualan  dan  proses  perhitungan  apriori hingga logout.
Pada  Gambar  2  digambarkan  bahwa admin  melakukan  login  untuk  masuk  kedalam sistem  admin  dengan  memasukan  username dan password. Setelah itu dilakukan check data pada table login dan dilakukan validasi data jika data benar maka akan masuk ke dalam sistem admin.  Apabila  data  salah  maka  ulangi  lagi memasukan username dan password. kedalam sistem admin.

## Gambar 2. Sequence Diagram login
Pada  Gambar  3  menggambarkan  bahwa admin  melakukan  keluar  dari  sistem  admin dengan membuka menu logout. Setelah itu klik logout  dan  berhasil  logout  menuju  halaman user. Pada Gambar 4 menggambarkan bahwa admin  melakukan  perhitungan  apriori  dengan sistem dengan memasukan range tanggal dan minimum confident dan min support maka akan keluar hasil perhitungannya.
Gambar 3. Sequence Diagram logout
Gambar 4. Sequence Diagram proses apriori

## 4.4  Class Diagram
Atribut  atau  variabel  yang  memiliki  suatu kelas. Class diagram pada aplikasi penerapan algoritma apriori pada penjualan menu di Tocir Corner Sukoharjo. Class Diagram pada sistem ini ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Class Diagram Sistem

## 4.5  Activity Diagram
Activity
Diagram menggambarkan
berbagai  aliran  aktivitas  dari  sebuah  sistem, activity diagram digunakan untuk mendeskripsikan urutan aktivitas yang dibentuk dalam  suatu  sistem  memperlihatkan  alur  dari satu  aktivitas  ke  aktivitas  lain.  Aktifitas administrator dan sistem yang saling berkaitan.
Di  dalam  Diagram  aktivitas  proses  login, langkah  awal  admin  memasukan  username dan password, sistem memproses dan menampilkan  halaman  login  jika  Ya  maka admin  akan  melanjutkan  proses  kehalaman utama. jika Tidak maka admin akan mengulangi memasukan  username  dan  password  yang benar, ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Diagram aktivitas proses login
Tambah data transaksi admin menambahkan  database  melalui  MySql  dan dapat  secara  manual  ketika  sudah  masuk  ke dalam sistem yang titunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Tambah data transaksi
Pada  proses  perhitungan  apriori  admin dapat  memasukkan  range  tanggal  minimum support dan minimum confidance. Ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Proses Perhitungan Apriori

## 4.6  Implementasi
Implementasi  sistem  kombinasi  penjualan menu  dengan  menggunakan  algoritma  apriori terdapat  desain  halaman  data  transaksi halaman proses apriori dan halaman hasil rule. Dalam  halaman  Data  Transaksi  sistem  akan menampilkan tanggal transaksi beserta produk. Halaman  data  Transaksi  ditunjukan  pada Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman Data Transaksi
Kemudian  pada  halaman  proses  apriori sistem menampilkan rentang tanggal transaksi, form input support, dan form input confidence. Perhitungan  apriori  juga  ditampilkan  pada halaman  tersebut.  Halaman  proses  apriori ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman Proses Apriori
Selanjutnya pada
Gambar 11
menampilkan  hasil  rule/hasil  proses  apriori pada sistem.

## Gambar 11.  Halaman Hasil Rule

## 4.7  Pengujian Sistem
Pada  penelitian  ini  pengujian  sistem dilakukan  dengan  cara  Pengujian  fungsional, dan Pengujian validitas.
Pengujian fungsional menggunakan metode blackbox untuk  menguji  persyaratan fungsional dari perangkat lunak agar mendapatkan  inputan  yang  sesuai  dengan persyaratan  fungsional  program.  Penguji memilih  input  yang  valid  dan  tidak  valid  serta menentukan output yang benar.
Pengujian  Validitas  digunakan  untuk mengetahui sistem pendukung keputusan valid atau tidak.
Nilai  riil  diperoleh  dari  jumlah  hasil kombinasi  dibagi  total  hasil  transaksi.  Selisih didapat  dari  confidence  sistem  dikurangi  nilai
riil. Selisih eror berjumlah 3 dari 8 data dengan selisih 30% maka dihitung rata – ratanya, yaitu 3%/8% = 37.5%. Ditunjukan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Riil No Aturan Kombinasi Jumlah Kombinasi Jumlah Transaksi Nilai Riil 1 Nasi Sayur, Es Teh 33 153 21,56% 2 Nasi Kucing, Es Teh 33 153 21,56% 3 Nasi Bakar, Es Teh 37 153 24,18% Tabel 7. Hasil Kombinasi 2 No Aturan Kombinasi Nilai Riil Conf. Selisih Ket 1 Nasi Sayur, Es Teh 21,56% 66% 44,44% Sesuai 2 Nasi Kucing, Es Teh 21,56% 64,71% 44,44% Sesuai 3 Nasi Bakar, Es Teh 24,18% 60,66% 36,48% Sesuai

## V.  PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa dan implementasi dari Penerapan Algoritma Apriori Pada Penjualan  Menu  di  UMKM  XYZ,  maka  dapat diambil kesimpulan diantaranya sebagai berikut:
1.  Hasil  yang  didapat  dari  perhitungan menggunakan  Algoritma  Aprori  adalah membentuk aturan asosiasi untuk improvisasi  kombinasi  menu  di  UMKM XYZ.
2.  Hasil  dari  aplikasi  ini,  pembuatan  aplikasi improvisasi  kombinasi  menu  dengan menggunakan  PHP  MySQL  sehingga pemilik  UMKM  XYZ  dapat  mengetahui impovisasi kombinasi menu.

## 5.2  Saran
1.  Sistem ini dapat diterapkan guna membantu  pihak  UMKM  XYZ  mengetahui kombinasi menu yang sering dibeli secara bersamaan.
2.  Diharapkan untuk penelitian selanjutnya di UMKM  XYZ  menggunakan  metode  lain untuk membandingkan perhitungan dengan metode yang akan digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. M. S. Muhammad Vicky, Lily Suraya Eka Putri, “Sistem Pendeteksi Objek Pada Area Blind  Spot  Dump  Truck  Menggunakan Fuzzy  Logic  Dengan  Metode  Sugeno,” Skripsi , 2020, [Online]. Available:
http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstre am/123456789/53776/1/MUHAMAD VICKY-FST.pdf.
[2]  V. N. Budiyasari, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik,  U.  Nusantara,  and  P.  Kediri,
“Implementasi Data Mining Pada Penjualan kacamata Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Indones.
J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp.
31 –39, 2017.
[3] S. T. Wahyuni, “Implementasi Data Mining Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Penjualan Roti di Difa Rien’s Bakery,” vol. 53, no. 9, pp. 1689 –1699, 2017.
[4] S. Mulyati, “Sistem Informasi Jasa Laundry pada  Laundry  Denok  Berbasis  Web Menggunakan
Metode System
Development  Life  Cycle  (SDLC),”  2020,
[Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/
29562.
[5]  E.  Srikanti,  R.  F.  Yansi,  Norvahina,  I. Permana,  and  F.  N.  Salisah,  “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang  dengan  Menggunakan  Metode Apriori pada Supermarket Sejahtera
Lhoksumawe,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, pp. 77 –80, 2018.
[6]  M.  Ghofur,  Y.  Agus  Pranoto,  and  F.  . Ariwibisono,  “Penerapan  Algoritma  Apriori Untuk  Analisis  Data  Transaksi  Penjualan Pada  Toko  Berbasis  Web  (Studi  Kasus Kalibaru Mart Malang),” JATI (Jurnal Mhs.
Tek.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  279 –286,
2020, doi: 10.36040/jati.v4i1.2341.
[7]  A. A. Tri Susilo, L. Sunardi, and Y. Waruwu, “Penerapan  Algoritma  Apriori  Pada  Data Penjualan  Kosmetik  Di  Toko  Sharly  Kota Lubuklinggau,” JUTIM (Jurnal Tek. Inform. Musirawas) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  92 –100,
2019, doi: 10.32767/jutim.v4i2.648.