Vol.17, No.2, Tahun 2023 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Implementasi Data Mining Pola Pembelian Pada Toko Santoso Tiga Sumenep Dengan Menerapkan Algoritma Apriori
Moh Ichsan Pradana Wijaya 1 , Nur Lailatul Aqromi 2*, Siti Nurul Afiyah 3 , 1,2,3 Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang Emai: 2* lyla@asia.ac.id
ABSTRAK . Dalam persaingan di dunia bisnis ini perlu banyak inovasi dan trobosan yang baru dalam menghadapinya dan menuntut  para  pelaku  bisnis  untuk  senantiasa  mengembangkan  bisnis  mereka  dan  juga  agar  selalu  bertahan  dalam persaingan. Pada penelitian ini penulis mengamati proses kegiatan penjualan pada Toko Alat dan Bahan Bangunan Santoso Tiga  Sumenep  yang  terus  berjalan  dan  begitu  juga  data  yang  dihasilkan  semakin  lama  semakin  bertambah.  Data-data penjualan yang semakin lama akan semakin besar tidak akan berguna dan bermanfaat jika dibiarkan begitu saja.Hal yang harus dilakukan dalam melakukan hal tersebut adalah analisis data penjualan perusahaan dengan menggunakan algoritma. Dalam data mining terdapat beberapa algoritma atau metode yang dapat dilakukan. Algoritma apriori adalah salah satu data mining yang digunakan dalam sistem ini, algoritma ini mencari aturan asosiasi dalam data mining. Algoritma apriori pada sistem ini bertujuan mencari nilai frekuensi pada itemsets pada sekumpulan data. Sedangkan algoritma apriori didefinisikan suatu proses untuk menemukan suatu aturan apriori yang memenuhi syarat minimum untuk support dan syarat minimum untuk confidence. Algoritma apriori adalah algoritma yang paling terkenal untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Tujuan dari  pembuatan  sistem  pada  tugas  akhir  ini  adalah  mengetahui  apakah  algoritma  apriori  dapat  digunakan  untuk mengembangkan penjualan dan mengatur strategi pemasaran serta mengetahui hubungan antar barang guna menentukan penempatan barang.
Kata Kunci : Data Mining; Algoritma apriori; Support; Web.
ABSTRACT . In this competition in the business world, many innovations and new breakthroughs are needed to deal with it and require business people to constantly develop their business and also to always survive in the competition. In this study, the author observes the process of sales activities at the Santoso Tiga Sumenep Tool and Building Materials Store which continues to run and the data generated is increasing over time. Sales data that is getting longer will the more big no will useful and useful if left so course. The thing to do conducted in To do Thing is the sales data analysis company with the used algorithm. In data mining there are a number of algorithm or method that can done . Algorithm a priori is one of the data mining used in the system this, algorithm this look for rule association in data mining. Algorithm a priori on the system this aim looks to score the frequency of item sets in a data set. The apriori algorithm is defined as a process for finding  something  rule  a  priori  that  fulfills  the  minimum  requirements  for  support  and  minimum  requirements  for confidence. Algorithm a priori is the most famous algorithm for finding pattern frequency high. Destination from making system on task end this is knowing is algorithm a priori could be used for developing sales and set up strategic marketing as well as knowing connection between goods to use determine placement goods.
Keywords: Data Mining; apriori algorithm; Support; Web.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dalam  dunia  bisnis  telah  mengalami  kemajuan  yang  signifikan.  Khususnya industri  penjualan,  menuntut  para  pengembang  untuk  menemukan  suatu  strategi  yang  dapat  meningkatkan penjualan  dan  pemasaran  produk [1] .  Salah  satunya  dengan  pemanfaatan  data  penjualan  alat  dan  bahan bangunan. Adanya kegiatan penjualan setiap hari, data semakin lama akan bertambah banyak. Data tersebut tidak  hanya  berfungsi  sebagai  arsip  bagi  perusahaan,  data  tersebut  dapat  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi informasi yang berguna untuk peningkatan penjualan dan promosi produk. Oleh karena itu, teknologi informasi ini telah menjadi kebutuhan bagi kelangsungan hidup perusahaan, organisasi atau perorangan, salah satunya untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi kinerja perusahaan[2].
Toko Santoso Tiga tergolong salah satu toko bangunan yang ramai dan mempunyai banyak pelanggan, sehingga  membutuhkan  pelayanan  yang  cepat  dan  terutama  pada  ketersediaan  produk.  Untuk  membantu pelayanan yang cepat maka penataan barang yang sering dibeli harus tepat. Begitu pula dengan ketersediaan stok  produk  yang  bisa  diwujudkan  dengan  mengetahui  barang-barang  apa  saja  yang  sering  dibeli  oleh konsumen. Berdasarkan sumber data penjualan pada Toko Bangunan Santoso tiga, menunjukkan permintaan alat dan bahan bangunan semakin meningkat. Hal inilah yang dijadikan sebagai dasar pengolahan data mining pada penjualan alat dan bahan bangunan. Toko Santoso tiga merupakan salah satu perusahaan penjualan alat dan bahan bangunan terlengkap di Sumenep. Data penjualan pada Toko Santoso tiga selama ini tidak tersusun dengan baik, sehingga data tersebut hanya berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan.
Pelayanan  yang  baik  bagi  pelanggan  adalah  hal  terpenting  dalam  sebuah  bisnis      atau  perdagangan. Pelayanan  yang  cepat   dan  ramah  akan membuat  hati  pelanggan  menjadi nyaman  dan  tertarik  untuk membeli lagi  di  toko  itu.  Pelayanan  bisa  cepat dilakukan    jika    penempatan  barang yang  sering  terjual secara  bersamaan itu tempatnya saling berdekatan.Tidak hanya itu, jika strategi   penempatan barang tersusun dengan benar, kemungkinan  pelanggan  bisa  tertarik karena dapat memudahkan pelanggan dalam melakukan pemilihan produk yang banyak terjual oleh toko.
Pemanfaatan data toko santoso tiga dengan data historis yang bisa dimanfaatkan   untuk  kepentingan kegiatan pemasaran tersebut adalah Frequent pattern. Frequent pattern ini berisi   informasi   pola yang sering muncul    dari  data  transaksi.  Salah  satu  teknik  untuk  menggali  informasi  adalah  dengan  menggunakan association rule sebagai satu metode data mining yang dapat mengidentifikasi   hubungan   kesamaan   antar item. Algoritma apriori dapat digunakan untuk membentuk kandidat   kombinasi   item untuk diterapkan aturan asosiatifnya yang mempunyai nilai keseringan tertentu,sehingga dapat memberikan manfaat untuk manajemen toko  Bangunan  Santoso  Tiga,      misalnya      untuk  meningkatkan      penjualan      melalui      strategi      promosi penjualan produk yang sesuai. Berbagai kegiatan pemasaran,   seperti   promosi,   dan   pemaketan   untuk diskon,   bisa   dilakukan dengan lebih baik dan tepat sasaran,dengan   memanfaatkan   data   historis   ini. Metode ini juga sudah dilakukan oleh beberapa penelitian lainnya[3]–[8].
Data  mining  berguna  untuk  memberikan  solusi  dalam  meningkatkan  bisnis  penjualan  menggunakan analisis  asosiasi  dan  algoritma  apriori  dalam  menemukan  pola  pembelian  konsumen  berdasarkan kecenderungan produk yang dibeli secara bersamaan. Dari hasil pengujian ini juga dapat membantu pihak Toko Santoso  tiga  dalam  mengatur  tata  letak  produk  bangunan  secara  berdekatan  untuk  memudahkan  dalam mengetahui  keberadaan  produk  serta  dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan persediaan alat dan bahan bangunan.

## METODE
Pada penelitian ini dibuat perangkat lunak data mining dengan metode apriori untuk penggalian kaidah asosiasi  dengan  mencari  frequent  itemset  (himpunan  item  yang  memenuhi  nilai  minimum  support). Membentuk  pola  asosiasi  dari  frequent  itemset  yang  telah  didapat  dengan  menggunakan  nilai  confidence. Flowchart  dari  pemodelan  algoritma  apriori  untuk  mendapatkan  pola  pembelian  produk  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Sistem
Pada Gambar 1 merupakan alur jalannya sistem, berikut penjelasan dari flowchart sistem: 1. Pre-processing
Ada tiga tahap yang akan dilakukan dalam pre-processing, yaitu seleksi data, pembersihan data, transformasi data.
2. Dataset Setelah  tahap  pre-processing  dilakukan,  maka  telah  didapatkan  dataset  yang  nantinya  diproses  sehingga mendapatkan sebuah ruleyang akan dilakukan pengujian.
3. Algoritma Apriori
Menentukan minimum support dan minimum confidence dalam pencarian pola pembelian. Selanjutnya, data transaksi  di-scanuntuk  dijadikan  kandidat  iterasi  pertama.  Kemudian  data  yang  telah  dilakukan  pr¬e- processing nilai support-nya, data yang memenuhi nilai minimal support akan lanjut ke iterasi berikutnya untuk pembentukan  kombinasi  2  item  dan  data  yang  tidak  memenuhi  minimal  suppor¬takan  dihapus.  Begitu seterusnya sampai batas iterasi atau kombinasi yang ditentukan. 4. Aturan/Rule Setelah menerapkan Algoritma Apriori maka didapatkan aturan “jika membeli A, maka membeli B”. HASIL DAN PEMBAHASAN Pre-processing Data Proses pre-processing terdapat beberapa tahap yang harus dilalui, hal ini sesuai dengan tahap KDD yang telah dibahas sebelumnya, tahap-tahap pre-processing adalah seleksi data, pembersihan data. 1. Data Selection
Pada sebuah tabel transaksi penjualan tidak semua diperlukan dalam proses mining , maka dari itu perlu dilakukan seleksi data yang bertujuan untuk memilih atribut yang menjadi fokus penelitian. Proses seleksi data sendiri yaitu menghapus atribut-atribut yang tidak digunakan.
Berikut contoh data transaksi mentah dengan banyak atribut/kolom. Kolom berwarna merah akan dihapus karena  tidak  dibutuhkan  dalam  proses mining menggunakan  algoritma  apriori.Pada  penghitungan menggunakan algoritma apriori ini data yang digunakan pada itemset transaksi.
Data transaksi penjualan pada toko santoso tiga teridri dari 8 field (kolom). A dilakukan proses seleksi untuk pemilihan kolom mana yang dibutuhkan dalam proses asosiasi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Tabel Transaksi No Field Seleksi No transaksi Terpilih Tanggal Hapus Kode barang Nama Barang Qty Satuan Harga Jumlah
Setelah  dilakukan  penghapusan  pada  kolom  berwarna  merah,  maka  akan  menyisakan  atribut  No Transaksi dan Nama Barang. Tabel 2 menunjukkan hasil dari proses data selection .
Tabel 2. Hasil Data Selection No Transaksi Nama Barang 2. Data Cleaning
Tahap ini dilakukan setelah proses data selection . Hasil data selection kemungkinan besar memiliki isian- isian tang tidak sempurna, seperti data yang hilang, data yang tidak valid atau juga hanya sekedar salah ketik. Oleh karena itu, data tersebut harus dihapus atau dikoreksi agar proses proses data mining bejalan cepat dan tepat.
3. Data Tranformation
Tahap ini dilakukan apabila pada atribut No Transaksi mengandung karakter yang terlalu panjang. Hal ini dilakukan agar proses mining berjalan maksimal.

## Data Transaksi (Dataset)
Digunakan  data  transaksi  untuk  percobaan  menemukan  aturan  asosiasi  atau  pola-pola  pembelian produk.
Tabel 3. Dataset No Transaksi Nama Barang
Pada  Tabel  3  menunjukkan  data  yang  telah  melewati  tahap  data  selection,  data  cleaning,  dan  data transformation. Data-data ini sekarang disebut dengan dataset. Data set ini sudah siap digunakan untuk proses mining .

## Penerapan Algoritma Apriori untuk Manajemen Stok pada Toko Santoso Tiga Sumenep
Pada penelitian ini, untuk  penyelesaian masalah  menggunakan algoritma apriori  untuk  membentuk sebuah association rule atau menganalisa pola frekuensi tinggi. Tahap ini mencari kombinasi yang memenuhi syarat minimum support pada dataset . Pembentukan association rule dengan mencari nilai confidence, dimana support adalah jumlah dari kombinasi antara suatu item dengan item yang lain. Sedangkan confidence adalah nilai  yang  mendefinisikan  kuat  tidaknya  hubungan  antara item-item .  Jika  kombinasi  tersebut  memenuhi minimal support dan minimal confidence, maka akan ditemukan aturan asosiasi atau pola pembelian produk.

## Pembentukan Iterasi 1 (L1)
Langkah  pertama  sebelum  membentuk  L1  adalah  menentukan minimal  support dan minimal confidence .  Misal,  minimal  support  30%  dan minimal  confidence 50%.Nilai  support  sebuah  item  diperoleh dengan rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ) 𝑥 100%
Dataset pada tabel 3 di- scan untuk membentuk kandidat itemset L1. Hasil dari pembentukan kandidat L1 bisa dilihat pada tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Itemset L1 Itemset Kemunculan  Support KUAS ETERNA 4" 4 80% KRAN AMICO ½ 3 60% SIKU LUBANG 1 20% X BESI 8.5X12R 4 80% BODI LIDAH PELOR SS 2036-402 SES 1 20% SLOT TANGGUNG CAESAR SN/GP 1 20% X BESI 10 SNI 1 20% PAKU SENG 1 20% POMPA AIR NATIONAL SPERO 125 2 40% ENGSEL TIPIS GP  2" 1 20% ENGSEL TIPIS GP 2 1/2" 3 60% ENGSEL TIPIS GP 3" 1 20% SELANG WIN GAS+REGULATOR 1 20% KAPI KAYU 3" RRT 1 20% ENGSEL VIPER 5 SN 1 20% KIKIR JORAN 5" 1 20% PEWARNA PLITUR COKLAT ANTIK SRITI 1 20% PEWARNA PLITUR HITAM SRITI 1 20% KAWAT LOKET 3/4 HIJAU 10M 1 20% BAK CUCI PIRING TANPA SAYAP 1 20% DIAMON WELL FUJIYAMA YY 1 20% KAWAT HARMONIKA 16X40 PUTIH 1 20% KUNCI LACI BESAR 808 1 20% TIMBA COR ORANGE 1 20% BATU POTONG CNR 4X1 1 20% X BESI 12.12X12 1 20%
X SEMEN HOLCIM 1 20% MASKER HIDUNG 1 20% PAKU BETON HITAM 50 1 20% KUAS GAMBAR NO. 11 1 20% KUAS GAMBAR NO. 7 1 20% ENGSEL VIPER 5 GP 1 20% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO 2 40% GRENDEL STANLIS IMPERIAL 2" 1 20%
Dari  hasil tersebut  akan dipilih nama-nama item mana saja yang memenuhi  nilai  minimal support . Berikut adalah nama-nama item yang memenuhi nilai minimal support dan yang akan dijadikan kandidat L2 pada Tabel 5:
Tabel 5. Kandidat L2 Itemset Kemunculan Support KUAS ETERNA 4" 4 80% KRAN AMICO ½ 3 60% X BESI 8.5X12R 4 80% POMPA AIR NATIONAL SPERO 125 2 40% ENGSEL TIPIS GP 2 1/2" 3 60% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO 2 40% Untuk item-item yang tidak memenuhi nilai minimal support 30%, maka akan dihapus ( prune ).

## Pembentukan Iterasi 2 (L2)
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  perhitungan  untuk L2  menggunakan  data  kandidat  L2  pada  tabel  5. Sebelum menghitung nilai support, item yang berada dalam kandidat L2 saling dipasangkan. Kombinasi dua item diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ) 𝑥 100% Tabel 6. Itemset L2 Itemset Kemunculan Support ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", GRENDEL BABET GP 2" GOMEO 0 0% ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", KRAN AMICO ½ 3 60% ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", KUAS ETERNA 4" 1 20% ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", POMPA AIR NATIONAL SPERO 125 0 0% ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", X BESI 8.5X12R 2 40% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO, KRAN AMICO ½ 0 0% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO, KUAS ETERNA 4" 2 40% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO, POMPA AIR NATIONAL SPERO 125 0 0% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO, X BESI 8.5X12R 0 0% KRAN AMICO 1/2, KUAS ETERNA 4" 1 20% KRAN AMICO 1/2, POMPA AIR NATIONAL SPERO 125 0 0%
KRAN AMICO 1/2, X BESI 8.5X12R 2 40% KUAS ETERNA 4", POMPA AIR NATIONAL SPERO 125 0 0% KUAS ETERNA 4", X BESI 8.5X12R 0 0% POMPA AIR NATIONAL SPERO 125, X BESI 8.5X12R 1 20%
Sama halnya dengan langkah sebelumnya, item yang memenuhi nilai minimal support saja yang akan diambil untuk dijadikan kandidat L3. Berikut beberapa kandidatnya:
Tabel 7. Kandidat L3 Itemset Kemunculan Support ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", KRAN AMICO ½ 3 60% ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", X BESI 8.5X12R 2 40% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO, KUAS ETERNA 4" 2 40% KRAN AMICO 1/2, X BESI 8.5X12R 2 40%
Untuk item-item yang tidak memenuhi nilai minimal support 30%, maka akan dihapus ( prune ).

## Pembentukan Iterasi 3 (L3)
Dari Kandidat L3, item saling dipasangkanuntuk membentuk kombinasi 3 item. Tabel 8 menunjukkan hasil kombinasi 3 item dan hasil perhitungan nilai support .
Tabel 8. Itemset L3 Itemset Kemunculan Support ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", KRAN AMICO 1/2, X BESI 8.5X12R 2 40% ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", KRAN AMICO 1/2, GRENDEL BABET GP 2" GOMEO 0 0% Itemset Kemunculan Support ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", KRAN AMICO 1/2, KUAS ETERNA 4" 1 20% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO, KUAS ETERNA 4", KRAN AMICO ½ 0 0% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO, KUAS ETERNA 4", X BESI 8.5X12R 0 0%
Untuk item-item yang tidak memenuhi nilai minimal support 30%, maka akan dihapus ( prune ).
Tabel 9. Hasil Iterasi L3 Itemset Kemunculan Support ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", KRAN AMICO 1/2, X BESI 8.5X12R 2 40%

## Pembentukan Rule
Mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence pada L2 dan L3 yang sudah memenuhi minimal support . Dilakukan perhitungan nilai confidence pada L2 dan L3 untuk menguji seberapa kuat hubungan kombinasi antar item.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Nilai Confidence L2
Aturan Asosiatif L2 Support A Support A ∪ B ENGSEL TIPIS GP 2 1/2" → KRAN AMICO ½ 60% 60% KRAN AMICO 1/2 → ENGSEL TIPIS GP 2 1/2" 60% 60% ENGSEL TIPIS GP 2 1/2" → X BESI 8.5X12R 60% 40% X BESI 8.5X12R → ENGSEL TIPIS GP 2 1/2" 100% 40% GRENDEL BABET GP 2" GOMEO → KUAS ETERNA 4" 40% 40% Aturan Asosiatif L2 Support A Support A ∪ B KUAS ETERNA 4" → GRENDEL BABET GP 2" GOMEO 80% 40% KRAN AMICO 1/2 → X BESI 8.5X12R 60% 40% X BESI 8.5X12R → KRAN AMICO ½ 100% 40% Tabel 11. Hasil Perhitungan Nilai Confidence L3 Aturan Asosiatif L3 Support A Support A ∪ B Confidence ENGSEL TIPIS GP 2 1/2" → KRAN AMICO 1/2, X BESI 8.5X12R 60% 40% 66% KRAN AMICO 1/2 → ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", X BESI 8.5X12R 60% 40% 66% X BESI 8.5X12R → ENGSEL TIPIS GP 2 1/2", KRAN AMICO ½ 100% 40% 40%

## Implementasi Program
Aplikasi data mining ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan aplikasi database MySQL.  Ada  beberapa  struktur  menu  dan  antarmuka  sistem  yang  dibuat  untuk  memudahkan  dalam penggunaan dan pemahaman pengguna sebagai berikut:

## Login Form
Login Form merupakan jendela akses untuk masuk ke dalam menu utama(membatasi hak akses bagi user  untuk  melihat dan  berinteraksi  dengan  data).Sehingga  tidak  semua  pengguna  dapat  mengakses  menu utama  atau  yang  hanya  memiliki  username  dan  password  saja  yang  bisa  mengakses  menu  utama.Berikut tampilan login form yang ditunjukkan oleh Gambar 2.
User  memasukkan  username  dan  password  untuk  bisa  mengakses  menu  utama.  Hanya  user  yang sudah terdaftar yang bisa mengakses halaman menu utama.
Home
Halaman home terdiri dari beberapa menu untuk mengelola data yang dibutuhkan oleh user. Berikut tampilan home yang ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Home
Beberapa menu tersebut, meliputi data transaksi, proses apriori, dan hasil rule . Semua menu sudah didesain sedemikian rupa untuk memenuhi kebutuhan system . Data Transaksi
Menu data transaksi menampilkan semua data transaksi yang ada dalam database . Berikut tampilan menu data transaksi yang ditunjukkan oleh Gambar 4.
Gambar 4. Data Transaksi User dapat  memasukkan data dengan cara meng- importfile excel dan juga menghapusnya. Cara ini akan membuat user lebih efisien dalam memasukkan data.

## Proses Apriori
Halaman  proses  apriori  menampilkan  hasil  penghitungan  menggunakan  algoritma  apriori  dan menemukan  pola  pembelian  konsumen  berdasarkan  kecenderungan  produk  yang  dibeli  secara  bersamaan. Berikut tampilan menu proses aprioriyang ditunjukkan oleh Gambar 5.
Gambar 5. Proses Apriori User  menentukan  nilai  minimal support ,  minimal confidence ,  dan range tanggal.  Tombol  “proses” berfungsi  menjalankanalgoritmaapriori  dari input -an  nilai  minimal support dan  minimal confidence pada dataset.
Hasil Rule Halaman hasil rule menampilkan hasil penghitungan apriori berdasarkan tanggal secara ringkas. Berikut tampilan menu hasil rule yang ditunjukkan oleh Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Rule User dapat melihat hasil rule berdasarkan tanggal diproses. User juga dapat mengkonversi atau export hasil rule ke .pdf atau dicetak.

## Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk menemukan kesalahan-kesalahan dan kekurangan-kekurangan pada perangkat  lunak  yang  diuji.  Pengujian  bermaksud  untuk  mengetahui  perangkat  lunak  yang  dibuat  sudah memenuhi  kriteria  yang  sesuai  dengan  tujuan  perancangan.  Dengan  beberapa  pengujian  yang  dilakukan  ini diharapkan dapat memberi gambaran dengan lebih baik tentang hasil dari penelitian ini.

## Pengujian Fungsionalitas Aplikasi
Tabel  di  bawah ini merupakan skenario  pengujian  yang dilakukan pada halaman admin. Jika sudah berjalan dengan baik maka dinyatakan valid , dan jika tidak berjalan dengan baik maka dinyatakan failed . Tabel 12. Tabel Fungsionalitas Halaman Login No Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Status
1 Login mengisi username & password dengan benar Sistem akan merespon dan akan  redirect dari login ke file index dashboard Sistem merespon dan redirect dari login ke file index dashboard Valid 2 Login mengisi username & password dengan salah Sistem akan menolak akses login dan menampilkan pesan "Login Gagal" Sistem menolak akses login ke dashboard dan menampilkan pesan “Login Gagal” Valid
Setelah  user  mengisi  username  dan  password  dengan  benar,  maka  user  dapat  masuk  ke  halaman dashboard dan mengelola data transaksi, proses apriori dan hasil rule.
Tabel 13. Tabel Fungsionalitas Halaman Data Transaksi No Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Status 1 Import file dataset dengan format .xlsx Dapat menampilkan file input untuk disimpan ke database Menampilkan file input dan disimpan ke database Valid 2 Import file dataset dengan format .pdf/lainnya Muncul pesan kesalahan file tidak terbaca Menampilkan kesalahan file input Valid
User dapat  mengelola  data  transaksi  dengan  meng- import dataset  dan  ditampilkan  pada  antarmuka sistem.
Tabel 14. Tabel Fungsionalitas Halaman Proses Apriori No Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Status 1 Mengisi nilai min. support, min. confidence dan batas tanggal lalu klik proses Dapat menampilkan itemset hubungan antar item Menampilkan itemset hubungan antar item Valid 2 Cari data transaksi berdasarkan input tanggal Muncul data transaksi berdasarkan input tanggal Menampilkan data transaksi berdasarkan input tanggal Valid
User dapat melakukan proses apriori dengan meng- input nilai minimum support , minimum confidence dan batas tanggal. Setelah itu, sistem akan menampilkan hasil algoritma apriori berdasarkan batas tanggal yang ditentukan.

## Pengujian Algoritma Apriori
Setelah dilakukan pengujian algoritma apriori, dengan melihat hasil output yang ada. Maka penentuan barang yang terjual secara bersamaan periode bulan Januari 2019, dengan nilai support 2% dan confidence 3% dapat menjadi acuan sebagai persedian stok barang yang akan datang. Pada perhitungan L2 menghasilkan 24 rule dan perhitungan L3 menghasilkan 12 rule. Berikut table hasil perhitungan L2 dan L3
Tabel 15. Hasil Pengujian L2 No Item Support Confidence 1 Kuas eterna 4 => Grendel babet gp 2" gomeo 13,79 50,00 2 Grendel babet gp 2 gomeo => Kuas eterna 4 6,90 100,00 No Item Support Confidence
3 Kran amico 1/2 => Engsel Tipis Gp 2 1/2 10,34 100,00 4 Engsel Tipis Gp 2 1/2 => Kran Amico 1/2 13,79 75,00 5 Kran Amico 1/2 => X besi 8.5x12r 10,34 66,27 6 X Besi 8.5x12r => Kran amico 1/2 31,03 22,22
1. Jika konsumen membeli Kuas Eterna 4, maka konsumen juga akan membeli Superman
2. Jika konsumen membeli Grendel babet gp 2" gomeo, maka konsumen juga akan membeli Kuas Eterna 4
3. Jika konsumen membeli Kran amico ½, maka konsumen juga akan membeli Engsel tipis gp 2 1/2
4. Jika konsumen membeli Engsel Tipis Gp 2 ½, maka konsumen juga akan membeli Kran Amico 1/2
5. Jika konsumen membeli Kran Amico ½, maka konsumen juga akan membeli X besi 8.5x12r
6. Jika konsumen membeli X besi 8.5x12r, maka konsumen juga akan membeli Kran amico 1/2
Tabel 16. Hasil Pengujian L3
No Item Support Confidence 1 Kran Amico 1/2 , Engsel Tipis Gp 2 1/2 => X Besi 8.5x12r 10,34 66,67 2 Engsel Tipis Gp 2 1/2, X Besi 8.5x12r => Kran Amico 1/2 6,90 100,00
1. Jika konsumen membeli Kran Amico 1/2, Engsel Tipis Gp 2 1/2, maka konsumen juga akan membeli X Besi 8.5x12r
2. Jika konsumen membeli Engsel Tipis Gp 2 1/2, X Besi 8.5x12r, maka konsumen juga akan membeli Kran Amico 1/2
Pengujian  menggunakan  pengecekan  stok  pada  barang  hasil  iterasi  dengan  cara  melihat  apakah beberapa barang tersebut selama penjualan dalam beberapa bulan sebelumnya mengalami pengurangan stok yang  cukup  mendekati  sama.  Dengan  begitu  hasil  dari  pengujian  berhasil  dan  data  bisa  diterapkan  dalam manjemen stok kedepannya.

## KESIMPULAN
Algoritma apriori dapat menemukan kecenderungan pola kombinasi itemset sehingga dapat dijadikan sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan  stok  alat  dan  bahan  bangunan.  Pengetahuan  baru  yang  dapat diperoleh  berdasarkan  hasil  perhitungan  algoritma  apriori  dan system yang  dibangun  dapat  dilakukan penentuan  pola  pembelian  konsumen  dan  pengaturan  tata  letak  alat  dan  bahan  bangunansecara  berdekatan untuk memudahkan dalam mengetahui keberadaan alat dan bahan bangunan.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] J. E. Akuntansi and S. Maharsi, “Pengaruh Perkembangan Teknologi Informasi Terhadap Bidang Akuntansi Manajemen (Sri Maharsi) PENGARUH PERKEMBANGAN TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP BIDANG AKUNTANSI MANAJEMEN.” [Online]. Available: http://puslit.petra.ac.id/journals/accounting/
[2] R. Mawarni, T. Kartika Sari, and Y. Duwi Anggiyasari, “‘PERAN TEKNOLOGI INFORMASI BAGI PERUSAHAAN DALAM MENGHADAPI PERSAINGAN.’”
[3] R. Yanto and R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat”.
[4] I. Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan Oleh, K. Tampubolon, H. Saragih, and B. Reza, “IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PERSEDIAAN ALAT-ALAT KESEHATAN.” [Online]. Available: http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/487/jbptunikom
[5] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, Jul. 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[6] N. Fitrianti Fahrudin, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis,” MIND Journal | ISSN , vol. ISSN, pp. 1–11, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.
[7] D. S. Purnia, A. I. Warnilah, S. Nusa, M. Jakarta, and A. Bsi Tasikmalaya, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma Apriori,” IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology , vol. 2, no. 2, 2017.
[8] A. Nursikuwagus and T. Hartono, “IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS PENJUALAN DENGAN BERBASIS WEB,” Jurnal SIMETRIS , vol. 7, no. 2, 2016.