Walisongo Journal of Information Technology , Vol. 4 No. 1 (2022) 63-76 DOI : http://dx.doi.org/10.21580/wjit.2022.4.1.12292 Copyright © 2022 WJIT : Walisongo Journal of Information Technology

## PENGEMBANGAN STRATEGI TATA LETAK BARANG PADA TOKO “INA 2” MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Sarah Wijayanti, Wenty Dwi Yuniarti, Siti Nur'aini Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang sarahwijayanti54@gmail.com, wenty@walisongo.ac.id, siti_nuraini@walisongo.ac.id

## Abstract
Store "Ina 2" is a store that is engaged in retail or retail. The number of items in the "Ina 2" store must  be  neatly  arranged  by  analyzing  the  consumer  shopping  process  based  on  sales transactions. Transactions in the "Ina 2" store are still stored manually, so a system is needed to facilitate  the  recording  of  transactions  at  the  "Ina  2"  store  as  well  as  process  the  transaction data to arrange the layout of the goods using the a priori algorithm. The system will be created using association data mining with a priori algorithm method. Based on the results of the study, a priori calculations have been carried out on the system based on previous transaction data for 15 months. A priori calculations were carried out using 30% support and 60% confidence which resulted in 5 association rules and there were 4 items used to arrange the layout of the goods in the  "Ina  2"  store  which  has  an  area  of  52.8  m2.  This  system  has  been  tested  using  the  UAT testing method and got an average percentage of 87.45% which is in the very feasible category.
Keyword   : Apriori Algorithm, Strategy, Item Layout, “Ina 2” shop

## Abstrak
Toko “Ina 2” merupakan toko yang bergerak di bidang ritel atau eceran. Banyaknya barang pada Toko “Ina 2” harus ditata rapi dengan melakukan analisis proses belanja konsumen berdasarkan transaksi  penjualan.  Transaksi  yang  ada  pada  Toko  “Ina  2”  masih  tersimpan  secara  manual sehingga dibutuhkan suatu sistem untuk memudahkan pencatatan transaksi pada Toko “Ina 2” sekaligus  mengolah  data  transaksi  tersebut  untuk  mengatur  tata  letak  barang  menggunakan algoritma  apriori.  Sistem  akan  dibuat  menggunakan  data  mining  asosiasi  dengan  metode algoritma apriori. Berdasarkan hasil penelitian, telah dilakukan perhitungan apriori pada sistem berdasarkan  data  transaksi  terdahulu  selama  15  bulan.  Perhitungan  apriori  yang  dilakukan menggunakan support 30%  dan confidence 60%  yang  menghasilkan  5  aturan  asosiasi  dan terdapat  4 item yang  digunakan  untuk  mengatur  tata  letak  barang  pada  Toko  “Ina  2”  yang mempunyai luas 52,8m 2 . Sistem ini telah diuji dengan metode pengujian UAT dan mendapatkan rata-rata presentase yaitu 87.45% yang berada dalam kategori sangat layak.
Kata Kunci: Algoritma Apriori, Strategi, Tata Letak Barang, Toko “Ina 2”

## 1. PENDAHULUAN
Toko  “Ina  2”  merupakan  toko yang  bergerak  di  bidang  ritel  atau eceran.  Toko  “Ina  2”  menjual  berbagai kebutuhan  seperti  kosmetik,  aksesoris, perawatan tubuh, sandal, tas, ATK, serta kebutuhan  lainnya.  Banyaknya  barang yang ada pada Toko “Ina 2” harus ditata rapi  pada  rak  sesuai  dengan  kategori barang yang ada. Keterhubungan antara kebutuhan  konsumen  dan  barang  yang ada  di  rak  merupakan  hasil  dari penataan  letak  barang  yang  berkaitan dengan kombinasi barang yang diletakkan  di  rak.    Tata  letak  barang merupakan salah satu strategi dalam hal pemasaran  barang  pada  toko  yang bergerak  di  bidang  penjualan  barang yang  dapat  meningkatkan  keuntungan pada suatu toko. (Widiartha, 2019) .
Hal  tersebut  sesuai  dengan kandungan  yang  ada  pada  Al-Qu’an Surat  Al-Maidah  ayat  2  tentang  tolong menolong  dalam  kebaikan.  Berikut adalah potongan Surat Al-Maidah ayat 2 yang  mempunyai  arti  tolong  menolong dalam kebaikan :
ا َو  ِّرِبْلا  َىلَع ا ْوُن َواَعَت َو ِمْثِلاا  َىلَع ا ْوُن َو اَعَت َلا  َو  َوْقَّتل َّنِا َالله اوُقَّتا َو ِنا َوْدُعْلا َو ... ِب اَقِعْلا ُدْيِدَش َ َّاللَّ Artinya  :  “…Dan  tolong-menolonglah kamu dalam
(mengerjakan) kebajikan  dan  takwa,  dan  jangan tolong-menolong dalam berbuat dosa dan permusuhan. Bertakwalah kepada  Allah,  sungguh,  Allah  sangat berat  siksa-Nya.”(QS.  Al-Maidah  5: Ayat 2).
Pengaturan  tata  letak  barang yang  sesuai  dengan  kategori  dalam penjualan barang merupakan salah satu strategi  untuk  menarik  minat  pembeli. Hal  tersebut  juga  dapat  mempengaruhi minat  konsumen  ketika  berbelanja. Konsumen  dapat  terpengaruh  untuk membeli  barang  diluar  perencanaan ketika  melihat  barang  yang  disusun dengan baik pada rak toko. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  jumlah  penjualan
barang dapat dipengaruhi oleh pengaturan  tata  letak  barang  (Yakub dkk.,  2019).  Barang  yang  sangat diperlukan  oleh  konsumen  dapat dengan  mudah  diambil  pada  rak  yang menerapkan  pengaturan  tata  letak barang  sesuai  dengan  kebutuhan konsumen (Nanda dan Saleh, 2017).
Pemilik  Toko  “Ina  2”  maupun pegawainya memiliki pengetahuan yang kurang  dalam  pengaturan  tata  letak barang  menjadi  suatu  kendala  yang harus diatasi. Terdapat berbagai macam strategi  yang  dapat  digunakan  untuk mengatur  tata  letak  barang  pada  Toko “Ina  2”.  Beberapa  strategi  yang  dapat digunakan  antara  lain  memikirkan kemungkinan  yang  akan  terjadi  apabila melihat  tren  yang  terbaru,  melihat keadaan  toko  secara  aktual,  dan melakukan  analisis  proses  belanja konsumen berdasarkan transaksi penjualan  (Andriani,  2021).  Konsumen akan mudah mencari barang yang akan dibeli  apabila  tata  letak  barang  pada toko tersebut memperhatikan kebiasaan berbelanja konsumen dengan baik.  Kemudahan  tersebut  dapat meningkatkan  minat  belanja  konsumen pada  toko  tersebut  sehingga  dapat meningkatkan  penghasilan  pada  toko. Barang-barang yang sering dibeli secara bersamaan  oleh  konsumen  merupakan salah  satu  yang  perlu  diketahui  dari kebiasaan berbelanja konsumen (Iswandi, Permana, & Salisah, 2020). Informasi  barang-barang  yang sering  dibeli  secara  bersamaan  dapat diperoleh apabila melakukan penggalian  informasi  pada  suatu  data transaksi  penjualan  barang.  Landasan meletakkan suatu barang dapat diperoleh  dari  informasi  barang  yang dibeli  secara  bersamaan  pada  data transaksi  tersebut.  Contohnya  adalah ketika barang B sering dibeli bersamaan dengan  barang  A,  maka  barang  B  dan barang  A  diletakkan  pada  rak  yang
berdekatan  (Iswandi,  Permana,  & Salisah,  2020).  Data  transaksi  yang  ada pada  Toko  “Ina  2”  masih  tersimpan secara manual yaitu dengan menggunakan  alat  tulis  dan  buku transaksi  penjualan  tiap  harinya. Pencatatan  data  transaksi  penjualan secara manual memiliki berbagai resiko untuk  terjadi  kesalahan  maupun hilangnya  data.  Oleh  karena  itu dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat memudahkan  pegawai  Toko  “Ina  2” untuk  melakukan  pencatatan  transaksi penjualan (Yakub dkk., 2019).
Data  transaksi  penjualan  yang telah  terkumpul  dalam  kurun  waktu tertentu  dianalisis  untuk  mendapatkan informasi  tentang  barang-barang  yang sering  dibeli  secara  bersamaan.  Proses analisis  data  transaksi  penjualan  dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma  Apriori  melalui  hubungan antar item data  atau  proses  pencarian asosiasi dari suatu basis data (Widiartha,  2019).  Algoritma  Apriori merupakan  algoritma  yang  bertujuan untuk  menghasilkan  aturan  assosiasi (A ssociation Rule ).  Kelompok  barang yang  sering  dibeli  secara  bersamaan oleh konsumen dapat dilihat kedekatannya  melalui  aturan  asosiasi. Selain  itu  dengan  menggunakan  aturan asosiasi  ini  juga  dapat  memudahkan konsumen  ketika  berbelanja  dalam mengambil  barang  karena  barang  yang biasa dibeli secara bersamaan berada di tempat yang
berdekatan (Irfa’aturrochmah, 2018). Algoritma apriori yang
digunakan  dalam  menganalisis  data transaksi penjualan mempunyai kelebihan  yaitu  pada  kemampuannya dalam  menangani  data  yang  besar  dan memiliki performa yang baik.  Algoritma apriori  mempunyai  dua  proses  utama yaitu penggabungan ( join ) dan pemangkasan ( prune ). Proses penggabungan ( join ) merupakan proses yang  menggabungkan  setiap item yang
ada dengan item yang lain sampai tidak ada lagi kombinasi yang dapat dibentuk. Proses  itulah  yang  membuat  algoritma apriori  dapat  menangani  data  yang besar.  Sedangkan  proses  pemangkasan ( prune )  memangkas  hasil item yang telah digabungkan pada proses sebelumnya dengan menggunakan minimal support yang  telah  ditentukan oleh  pengguna.  Proses  itulah  yang membuat  algortima  apriori  memiliki performa  yang  baik  (Irfa’aturrochmah, 2018).

## 2. Metode Penelitian
2.1 Pendekatan Penelitian
Pendekatan penelitian yang digunakan dalam pengembangan strategi  tata  letak  barang  pada  Toko “Ina  2”  menggunakan  algoritma  apriori ini  adalah  SDLC  ( System  Development Life  Cycle ).  SDLC  atau Software Development Life Cycle atau  sering disebut  juga System Development Life
Cycle adalah  proses  mengubah  atau mengembangkan suatu sistem perangkat lunak menggunakan metodologi  dan  model-model  yang digunakan untuk mengembangkan sistem  sebelumnya  berdasarkan  cara yang sudah teruji (Firmansyah dan Udi, 2017).

## 2.2 Setting Penelitian
Tempat  penelitian  ini  dilakukan di  Toko  “Ina  2”  yang  berada  pada  Jalan Gua  Kencana  Rt  06  Rw  01  Kriyan, Kalinyamatan, Jepara. Penelitian direncanakan  berlangsung  5  bulan dimulai  Desember  2021.  Pengumpulan informasi  terkait  transaksi  penjualan, tata  letak  toko,  dan  informasi  lainnya telah dilakukan pada 15 Desember 2021 hingga  1  Maret  2022. Peneliti  memilih tempat  penelitian  pada  Toko  “Ina  2” karena  transaksi  penjualan  yang  ada masih menggunakan pencatatan manual dan barang yang dijual beraneka ragam.
2.3 Sumber Data
Sumber  data  merupakan  faktor penting  yang  menjadi  pertimbangan dalam penentuan metode pengumpulan data.  Sumber  data  terdiri  dari  sumber data primer dan sumber data sekunder. Sumber  data  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu sumber data primer. Sumber data primer adalah sumber data penelitian  yang  diperoleh  secara langsung  dari  sumber  asli  yaitu diperoleh  dari  tempat  penelitian  yang bersangkutan.  Data  diperoleh  langsung dari narasumber yang dianggap mengetahui serta dapat dipercaya untuk menjadi sumber data melalui wawancara.  Dalam  hal  ini  yaitu pengelola  Toko  “Ina  2”  dan  pegawai Toko “Ina 2”.
3.   Metode Pengumpulan Data 3.1. Pengamatan
Pada tahap ini dilakukan pengamatan  secara  langsung  di  Toko “Ina  2”  terhadap  seluruh  aspek  yang berkaitan  dengan  pembuatan  sistem transaksi  penjualan  dan  strategi  tata letak  barang.  Data  hasil  observasi  yang akan  didapatkan  adalah  tata  letak barang yang ada pada Toko “Ina 2” dan data  transaksi  penjualan  yang  masih manual.

## 3.2. Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan pengelola  Toko  “Ina  2”  dan  pegawai Toko  “Ina  2”.  Wawancara  dilakukan untuk  mendapatkan  informasi  yang berguna  dalam  pembuatan  sistem transaksi  penjualan  dan  strategi  tata letak  barang  yaitu  data  transaksi penjualan  dan  juga  tata  letak  barang yang ada pada Toko “Ina 2”.

## 3.2. Kepustakaan
Kepustakaan diperoleh dari perpustakaan,  dokumen,  buku-buku ilmiah,  laporan  penelitian,  karangan- karangan  ilmiah,  catatan  kuliah,  dan
sumber-sumber  tertulis  yang  berkaitan dengan  Pengembangan  Strategi  Tata Letak  Barang  Pada  Toko  “Ina  2” Menggunakan Algoritma Apriori.

## 4. TAHAPAN PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada pengembangan  strategi  tata  letak barang pada Toko “Ina 2” menggunakan algoritma  apriori  ini  adalah  SDLC ( System Development Life Cycle ) dengan pendekatan  model waterfall .  Metode waterfall  dapat  digunakan  dalam perancangan  sistem  berbasis  web karena  proses  perancangan  atau pembuatan  suatu  sistem  dilakukan secara  berurutan  sehingga  dapat  focus untuk  menyelesaikan  tiap  tahapannya (Akbar  dkk.,  2020).  Pengembangan sistem dikerjakan secara urut mulai dari analisis,
desain/perancangan, implementasi/pembuatan  kode,  dan tahap  pengujian  (Firmansyah  dan  Udi, 2017).

## 4.1 Analisis Kebutuhan
Tahap  analisis  kebutuhan  ini menjelaskan tentang kebutuhan perangkat  lunak  dan  kebutuhan  yang diperlukan  dalam  perancangan  sistem. Penulis  menganalisa  kebutuhan  sistem baik  itu  kebutuhan  fungsional  sistem maupun kebutuhan non fungsional dari sistem.
4.2. Desain
Pada tahapan ini penulis membuat  berbagai  tampilan  yang dibutuhkan  dalam  membangun  suatu sistem. Pada pembuatan pengembangan strategi  tata  letak  barang  pada  Toko “Ina  2”  menggunakan  algoritma  apriori ini  penulis  membutuhkan  beberapa desain diantaranya yaitu desain Diagram  Konteks,  DFD  ( Data  Flow Diagram )  yang  menggunakan  notasi Yourdan  dan  De  Marco,  Tampilan

## Antarmuka
Sistem, dan ERD. 1.0 Login admin 2.0 Transaksi 3.0 Data barang users 4.0 Laporan barang terjual 5.0 Proses barang trx_sementara trx_out confidence process_log itemset1 itemset2 itemset3 username, password data itemset1 data itemset2 data itemset3 username, password username username data transaksi data transaksi data transaksi data barang data barang tangal transaksi data transaksi laporan barang terjual tambah apriori, tangal transaksi, min support, min confident hasil apriori process log data confidence lihat hasil apriori apriori Gambar 1: DFD Level 0 3.1 Tambah Barang admin barang 3.2 Edit Barang data barang data barang data barang data barang
Gambar 2: DFD Level 1 Proses 3
Gambar 3: Tampilan Login
Gambar 4: Tampilan Dashboard
Gambar 5: Tampilan Data Barang
Gambar 6: Tampilan Tambah Data Barang
Gambar 7: Tampilan Edit Data Barang
Gambar 8: Tampilan Laporan Barang Terjual
Gambar 9: Tampilan Hasil Laporan Barang
Terjual
Gambar 11: Tampilan Hasil users trx_sementara B U AT A D A barang A D A BU AT trx_out id username nama password id id id id_barang kd_trx kasir nama_barang jenis_barang harga jumlah kode hrg_total tgl_trx id id id id_barang id id_barang id id_barang kd_trx kasir nama_barang jenis_barang harga jumlah kode hrg_total tgl_trx id_barang nama_brg jenis_brg kode Gambar 12: ERD 1
apriori B U AT *id id_barang kd_trx kasir nama_barang jenis_barang process_log B U AT itemset3 process_log BU AT itemset1 BU AT itemset2 B U AT confidence B U AT *id start_date end_date min_support min_confidence atribut jumlah support lolos id_process atribut1 atribut2 jumlah support lolos id_process atribut1 atribut2 atribut3 jumlah support lolos id_process kombinasi1 kombinasi2 support_xUy support_x confidence lolos min_support min_confidence id_process from_itemset *id *id *id id_process *id id_process lolos id_process lolos id_process lolos id_process lolos id_process
Gambar 13: ERD 2

## 4.3. Implementasi
Pada  tahap  ini  penulis  mulai membangun  suatu  sistem  dengan  cara mengimplementasikan source code bahasa  pemrograman  PHP  dalam perancangan sistem transaksi penjualan untuk  mengembangkan  strategi  tata letak  barang  pada  Toko  “Ina  2” menggunakan algoritma apriori. Berikut adalah tata cara kerja algoritma apriori :
a) Tentukan nilai minimum support .
b) Lakukan iterasi (perulangan)  1 yaitu  tahap  dimana  setiap item  support dilakukan  perhitungan  apakah  hasilnya diatas  minimum support yang  telah ditentukan  atau  tidak.  Apabila  hasilnya diatas  minimum support yang  telah ditentukan,  maka itemset tersebut  akan menjadi pola frequent tinggi.
c)
Lakukan iterasi ke-2,  tahap  ini mencari  kombinasi  dari k-itemset
sebelumnya  agar  diperoleh  2 itemset dengan alur yang sama seperti iterasi 1.
d) Tetapkan  nilai k-itemset support yang  sesuai  dengan  minimum support dari k-itemset .
e)
Lakukan iterasi selanjutnya caranya  sama  seperti  langkah-langkah diatas  dilakukan  secara  berulang sampai  tidak  ada  lagi k-itemset yang sesuai dengan kriteria minimum support (Andriani, 2021).
4.5. Pengujian Pengujian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  sistem  berjalan dengan  baik  dan  siap  digunakan  oleh pengguna atau tidak. Penulis menggunakan  metode  UAT  ( User Acceptance Test ) pada pengujian sistem. Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui kelemahan  dari  sistem,  apakah  data yang dihasilkan sesuai dengan data yang dimasukkan  setelah  dieksekusi  atau tidak. Selain itu juga untuk meminimalisir  kesalahan  pada  aplikasi sebelum
digunakan pengguna (Febriyanti  et  al.,  2021).  UAT  ( User Acceptance  Test )  merupakan  proses pengujian  yang  menunjukkan  bahwa sistem  yang  dibuat  telah  sesuai  untuk pengguna.
Peneliti
memberikan beberapa pertanyaan yang berkaitan dengan  kelayakan  sistem  yang  telah dikembangkan  oleh  peneliti  kepada responden yaitu pemilik dan karyawan  Toko  “Ina  2”.  Kemudian jawaban  dari  pertanyaan  tersebut dilakukan perhitungan dengan menggunakan  skala  likert.  Skala likert  merupakan  suatu  skala penilaian dengan memberikan pilihan skala yang mempunyai bobot nilai  pada  setiap  skala.  Bobot  nilai tersebut digunakan untuk mengukur tingkat persetujuan seseorang terhadap sesuatu (Ramadhayansyah, Anra  dan  Novriando,  2020).  Bobot jawaban yang diberikan adalah :
Tabel 1: Bobot Nilai
Jawaban Bobot Sangat Baik (SB) 5 Baik (B) 4 Cukup Baik (CB) 3 Kurang Baik (KB) 2 Tidak Baik (TB) 1 Sumber  :  (Ramadhayansyah, Anra dan Novriando, 2020) 5. KERANGKA TEORI 5.1.  Strategi Strategi diartikan sebagai prosedur,  cetak  biru,  garis  haluan, desain,  politik,  muslihat,  pendekatan, program,  kebijakan,  rencana,  skema, dan siasat. Secara istilah, strategi adalah pengaturan operasional dan perencanaan  untuk  mencapai  suatu tujuan  (Syahputra,  2019).  Sedangkan pengertian strategi secara umum adalah cara  untuk  mencapai  tujuan  atau mendapatkan kemenangan.
Pada dasarnya strategi adalah ilmu mengembangkan  dan  menggunakan kekuatan  untuk  mencapai  tujuan  yang telah  ditetapkan  (A.  Nasution  dkk., 2018).

## 5.2.  Tata Letak
Pemilik  toko  dapat  menciptakan sesuatu  yang  berbeda,  tanggapan  yang cepat,  atau  biaya  rendah  dari  adanya strategi  pengaturan  tata  letak  barang yang  efektif.  Pendekatan  tata  letak barang  pada  toko  eceran  atau  retail akan  menjadi  fokus  pembahasan  pada penelitian  ini.  Dengan  menggunakan aliran,  menanggapi  perilaku  pelanggan, dan  mengalokasikan  ruang  merupakan pengembangan  dari  pendekatan  tata letak  barang  pada  toko  eceran  atau retail.  Barang-barang  yang  ada  pada toko eceran atau retail dapat ditampilkan  sebanyak  mungkin  oleh pemilik  toko  melalui  pemanfaatan  tata letak  barang.  Tingkat  penjualan  barang dan  pengembalian  modal  dianggap dapat  meningkat  secara  efektif  dari
adanya  pemanfaatan  tata  letak  barang (Yakub dkk., 2019).

## 5.3.  Toko “Ina 2”
Toko  “Ina  2”  merupakan  Toko yang  bergerak  di  bidang  ritel  atau eceran.  Toko  “Ina  2”  menjual  berbagai kebutuhan  seperti  kosmetik,  aksesoris, perawatan tubuh, sandal, tas, ATK, serta kebutuhan lainnya. Toko “Ina 2” terletak pada  jalan  Gua  Kencana  Rt  06  Rw  01 Kriyan, Kalinyamatan, Jepara. Toko “Ina 2” buka dari pukul 08.00-21.00 WIB dan mempunyai  dua  pegawai  yang  bekerja dengan  secara  bergantian.  Jam  kerja untuk pegawai pada Toko “Ina 2” adalah pukul  08.00-16.00  WIB  dan  pukul 14.00-21.00  WIB.  Toko  “Ina  2”  dikelola oleh  Armina  Arofah  yaitu  anak  dari pemilik  Toko  “Ina”  yang  ada  pada  desa Krasak, kecamatan Pecangaan, kabupaten Jepara.
5.4.  Data Mining
Data  mining merupakan  suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan suatu informasi yang baru pada database .  Proses  yang  dijalankan pada data  mining menggunakan  suatu teknik  statistik,  kecerdasan  buatan,
matematika,  dan machine  learning untuk  menganalisis  informasi  dan pengetahuan  yang  berkaitan  yang  ada pada database (Afdal dan Rosadi, 2019).

## 5.5. Algoritma Apriori
Pada  tahun  1994  Agrawal  & Srikant  mengusulkan  suatu  algoritma dasar  yang  bernama Algoritma  Apriori . Aturan asosiasi yang ada diantara suatu kombinasi item dapat  ditemukan menggunakan Algoritma  Apriori yang merupakan  salah  satu  teknik  dari data mining .  Terdapat  dua  proses  utama yang  ada  pada  algoritma  apriori  yaitu penggabungan  ( join )  dan  pemangkasan ( prune ).  Metode  dalam  analisis  apriori terbagi menjadi dua tahap yaitu analisis pola  frekuensi  tinggi  dan  pembentukan aturan asosiatif.
Proses untuk menemukan semua aturan asosiasi yang memenuhi  syarat  minimum support disebut  dengan  analisis  pola  frekuensi tinggi. Support adalah  ukuran  yang menunjukkan seberapa besar suatu item atau itemset mendominasi  keseluruhan transaksi.  Berikut  ini  adalah  rumus analisis  pola  frekuensi  tinggi  yang merupakan  rumus  metode  dasar apriori:
( )
Keterangan : A : satu item pada data transaksi
(     )
Keterangan : A
: satu item pada data transaksi A dan B : dua item (A dan B) pada data transaksi Pembentukan  aturan  asosiatif  merupakan  proses  untuk  menemukan  semua aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat  minimum confidence . Confidence adalah  suatu ukuran  yang  menunjukkan  hubungan  antara  dua item atau  lebih  (Irfa’aturrochmah, 2018). Berikut ini adalah rumus pembentukan aturan asosiatif :
( )

## Keterangan :
A : satu item pada data transaksi
A dan B : dua item (A dan B) pada data transaksi
6. Implementasi Sistem
6.1. Lingkungan Implementasi Sistem  transaksi  penjualan  yang telah  dibangun  memerlukan  perangkat pendukung agar sistem
dapat digunakan.  Terdapat  dua  macam perangkat  pendukung  yang  dibutuhkan yaitu  perangkat  keras  dan  perangkat lunak.  Perangkat  keras laptop yang digunakan  adalah  processor  Intel Celeron  CPU  1007U  1.50GHz  dengan memori  4  GB.  Perangkat  lunak  yang digunakan  adalah  sistem  operasi
Windows
7
Ultimate, bahasa pemrograman  PHP,  tools  Visual  Studio Code, dan database MySQL.

## 6.2. Tampilan Implementasi a) Menu Login
Menu Login berisi halaman Login yang digunakan untuk memasuki sistem transaksi  penjualan  pada  Toko  “Ina  2” dengan cara memasukkan username dan password kemudian tekan tombol Login.
Gambar 14: Menu Login
b) Menu Dashboard Admin  akan  dialihkan  pada tampilan  Menu  Dashboard  setelah melakukan  proses  login.  Pada  Menu Dashboard  admin  dapat  mencatat transaksi penjualan yang ada pada toko
dengan cara memasukkan nama barang pada  kolom  pencarian  “Nama  Barang”. Selain  itu  admin  juga  dapat  melakukan cetak transaksi penjualan yang ada pada halaman tersebut.
(a) (b) Gambar 15 :  Menu Dashboard Gambar 16: Tampilan Cetak Transaksi Penjualan

## c) Menu Data Barang
Menu  Data  Barang  merupakan menu yang digunakan untuk menampilkan data barang. Pada tampilan  menu  Data  Barang  admin
dapat  melihat  data  barang  yang  ada pada  toko,  mencari  data  barang, menambahkan,  mengedit,  dan  juga menghapus data barang yang ada.
Gambar 17 : Menu Data Barang
(a) (b) Gambar 18 :  Tampilan Tambah Data Barang Gambar 19 : Tampilan Edit Data Barang

## d) Menu Laporan Barang Terjual
Pada  tampilan  Menu  Laporan Barang  Terjual  admin  dapat  melihat barang  yang  telah  terjual  dalam  jangka waktu tertentu dengan cara memasukkan tanggal transaksi
penjualan.  Pada  menu  laporan  barang terjual  admin  juga  dapat  mencetak laporan barang yang telah terjual dalam jangka  waktu  tertentu  sesuai  dengan kehendak admin.
(a) (b)
Gambar 20 : Menu Laporan Barang Terjual
Gambar 21 : Tampilan Tabel Laporan Barang Terjual
Gambar 22 : Tampilan Cetak Laporan Barang Terjual
e) Menu Proses Menu  Proses  merupakan  menu yang  digunakan  untuk  memproses algoritma apriori dan juga menambahkan data apriori. (a) (b) Gambar 23 : Menu Proses Gambar 24 : Tampilan Tambah Data Apriori f) Menu Hasil Pada tampilan Menu Hasil admin
dapat melihat berbagai hasil dari proses apriori  yang  telah  admin  lakukan  pada Menu  Proses  dengan  cara  menekan
tulisan view  rule pada  tabel  yang  ada pada  halaman  Hasil  dan  juga  dapat mencetak  aturan  asosiasi  yang  telah terbentuk pada salah satu proses apriori dengan cara menekan tombol print.
(a) (b) Gambar 25 : Menu Hasil
Gambar 26 : Tampilan View Rule 7. Hasil Aprori Perhitungan Apriori
telah dilakukan pada sistem dengan berdasarkan  data  transaksi  terdahulu selama  15  bulan  dengan  menggunakan id  barang  yang  ada.  Peneliti  telah mencoba  perhitungan  apriori  dengan berbagai kombinasi support dan confidence .  Berikut  adalah  langkah- langkah  perhitungan  algoritma  apriori dengan  menggunakan support 30  dan confidence 60:
a) Pembentukan Itemset 1
Langkah pertama adalah menghitung support dari  tiap item kemudian  memilih item yang  memiliki hasil support sama  dengan  atau  lebih besar  dari  minimal support yang  telah ditentukan dengan menggunakan rumus analisis pola frekuensi tinggi.
b) Pembentukan Kombinasi Itemset 2 Langkah kedua adalah
menetapkan  kombinasi itemset 2  yang diperoleh  dari itemset 1  yang  lolos. Kemudian  menghitung support dari kombinasi itemset 2  dan  memilih item yang  memiliki  hasil support sama dengan  atau  lebih  besar  dari  minimal support yang  telah  ditentukan  dengan menggunakan  rumus  analisis  pola frekuensi tinggi.
c) Pembentukan
Kombinasi Itemset 3 Langkah ketiga adalah
menetapkan  kombinasi itemset 3  yang
diperoleh  dari itemset 2  yang  lolos. Kemudian  menghitung support dari kombinasi itemset 3  dan  memilih item yang  memiliki  hasil support sama dengan  atau  lebih  besar  dari  minimal support yang telah ditentukan.
d) Pembentukan Aturan Asosiasi
Langkah keempat adalah mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum confidence karena pada pembentukan  kombinasi  itemset  3 sudah tidak ada yang lolos. Perhitungan confidence dilakukan  dengan  mengacu pada itemset 2  yang  lolos  dengan menggunakan  rumus  pembentukan aturan asosiatif.
e) Hasil Aturan Asosiasi
Berdasarkan dari minimum confidence yang  ditetapkan  yaitu  60%, diperoleh  hasil  aturan  asosiasi  dengan nilai confidence tertinggi  68,67.  Berikut adalah  tabel  hasil  aturan  asosiasi  dan urutan  posisi  berdasarkan  hasil  tiap item :
Tabel 2 : Hasil Aturan Asosiasi No Rule Confide nce Support xConfid ence 1  Jika konsumen membeli AM01, maka konsumen juga akan membeli AA10 62,67 1.991,47 2  Jika konsumen membeli AR04, maka konsumen juga akan membeli AA11 63,68 2.216,73 3  Jika konsumen membeli AM01, maka konsumen juga akan membeli AA11 66,82 2.263,77 4  Jika konsumen membeli AA11,  67,32 2.689,77
maka konsumen juga akan membeli AA10 5  Jika konsumen membeli AA10, maka konsumen juga akan membeli AA11 68,67 2.743,78 Tabel 3 : Urutan Posisi Berdasarkan Hasil Analisa Tiap Item
No  Item  SupportxConfidence 1  AA11  9.914,05 2  AA10  7.425,02
3  AM01  4.255,24
4  AR04  2.216,73

## 8. Pengujian
Penulis menggunakan metode UAT
( User  Acceptance  Test ) untuk  pengujian sistem. Pengujian UAT ( User Acceptance Test )  dilakukan  oleh  penulis  melalui pembagian kuisioner kepada 3 responden  yaitu  pemilik  toko,  dan  2 admin
toko. Cara menghitung presentase likertnya adalah mengalikan setiap jawaban dengan bobot yang telah ditentukan
kemudian jumlahkan. Contoh  pada  pertanyaan  pertama (1x5)+(2x4)+(0x3)+(0x2)+(0x1)  =  13. Kemudian  langkah  selanjutnya  adalah membagi  jumlah  tersebut  dengan  total responden kemudian dibagi lagi dengan bobot tertinggi kemudian dikalikan 100. Seperti  contoh  jumlah  pada  pertanyaan pertama  adalah  13/3  =  4.3  selanjutnya adalah  4.3/5  x  100  =  86.67.  Hasil pengujian  UAT  didapatkan  rata-rata presentase  yaitu  87.45%  dan  berada dalam kategori sangat layak.

## 9. PENUTUP
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan mengenai Pengembangan  Strategi  Tata  Letak Barang Pada Toko “Ina 2” Menggunakan  Algoritma  Apriori,  maka dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Penulis  dapat  membangun  sistem transaksi penjualan untuk Toko “Ina 2” menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dan  database MySQL.
2. Sistem  ini  dapat  memanfaatkan data transaksi penjualan terdahulu selama  15  bulan  untuk  diproses menggunakan  algoritma  apriori dan  menghasilkan  suatu  aturan asosiasi  yang  digunakan  untuk mengatur  tata  letak  barang  pada Toko  “Ina  2”.  Sistem  ini  telah  diuji dengan  metode  pengujian  UAT  dan mendapatkan  rata-rata  presentase yaitu  87.45%  yang  berada  dalam kategori  sangat  layak.  Sistem berhasil menemukan pola konsumen dengan algoritma apriori. Penulis menggunakan support 30%  dan confidence 60% yang  menghasilkan  5  aturan asosiasi  dengan  nilai confidence tertinggi yaitu 68,67 yang diperoleh dari  perhitungan  :  171  (jumlah AA10  dan  AA11)/249  (jumlah AA10)*100  =  68,67.  Berdasarkan dari  5  aturan  asosiasi  tersebut, terdapat  4  macam item id  barang yaitu AA11, AA10, AM01, dan AR04. Urutan  ini  yang  akan  digunakan untuk  mengatur  tata  letak  barang pada Toko “Ina 2” yang mempunyai luas 52,8m 2 dengan panjang 4m dan lebar 13,2m.

## References
Afdal, M., & Rosadi, M. (2019). Penerapan Association Rule Mining Untuk Analisis Penempatan Tata Letak  Buku  Di  Perpustakaan  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Dan Manajemen Sistem Informasi , 5 (1), 99. https://doi.org/10.24014/rmsi.v5i1.7379 Akbar,  F.,  S.setiaji,  Ishak,  R.,  Saputra,  D.,  &  Masruri,  B.  (2020).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Karang  Taruna  Menggunakan  Metode  Waterfall. Khatulistiwa  Informatika , VIII (1),  7–12. www.bsi.ac.id
Andriani, P. (2021). Penerapan Algoritma Apriori Dengan Market Basket Analysis Untuk Pengaturan Tata Letak Barang . 7 (2), 60–69. https://doi.org/10.37012/jtik.v7i2.633
Febriyanti, N. M. D., Sudana, A. A. K. O. S., & Piarsa, I. N. (2021). Implementasi Black Box Testing pada Sistem Informasi Manajemen Dosen. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer , 2 (3).
Firmansyah,  Y.,  &  Udi,  U.  (2017).  Penerapan  Metode  SDLC  Waterfall  Dalam  Pembuatan  Sistem Informasi Akademik Berbasis Web Studi Kasus Pondok Pesantren Al-Habib Sholeh Kabupaten Kubu  Raya,  Kalimantan  Barat. Jurnal  Teknologi  Dan  Manajemen  Informatika , 4 (1). https://doi.org/10.26905/jtmi.v4i1.1605
Indriyawati,  H.,  &  Winarti,  T.  (2021). ANALISA  DATA  MINING  KEMAMPUAN  LULUSAN  DENGAN KEBUTUHAN  STAKEHOLDER  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI  (STUDI  KASUS UNIVERSITAS SEMARANG) . 978–979. Irfa’aturrochmah.  (2018). Penentuan  Tata  Letak  Barang  Dagangan  Berdasarkan  Data  Transaksi Penjualan Harian Menggunakan Algoritma Apriori . November , 155–168. Iswandi, P., Permana, I., & Salisah, F. N. (2020). Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan  Hypermart  Xyz  Lampung  Untuk  Penentuan  Tata  Letak  Barang. Jurnal  Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi , 6 (1), 70. https://doi.org/10.24014/rmsi.v6i1.7613 Nanda,  M.,  &  Saleh,  K.  (2017).  JUSIKOM  PRIMA  (  Junal  Sistem  Informasi  Ilmu  Komputer  Prima  ) APLIKASI  PENATAAN  LETAK  BARANG  DI  IMAM  MARKET  DENGAN  METODE  APRIORI JUSIKOM PRIMA ( Junal Sistem Informasi Ilmu Komputer Prima ). Jusikom Prima , 1 (1), 1–5.
Nasution,  A.  H.,  Nisa,  K.,  Zakariah,  M.,  &  Zakariah,  M.  A.  (2018).  Sekolah  Tinggi  Agama  Islam  Al- Mawaddah  Warrahmah  Kolaka. Jurnal  Ekonomi  Bisnis  Syariah , 1 (1),  22–37. https://doi.org/10.5281/zenodo.1148842
Syahputra,  R.  (2019).  Strategi  Pemasaran  Dalam  Alquran  Tentang  Promosi  Penjualan. Ecobisma (Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Manajemen) , 6 (2), 83–88. https://doi.org/10.36987/ecobi.v6i2.8 Widiartha,  K.  K.  (2019).  Implementasi  algorithma  apriori  untuk  analisis  keranjang  belanja  dalam manajemen  tata  letak  produk. JANAPATI :  Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika , 8 , 249–260.
Yakub,  S.,  Boy,  A.  F.,  Mariami,  I.,  &  Widjanarko,  B.  (2019).  J-SISKO  TECH  Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi  dan  Sistem  Komputer  TGD  Penerapan  Data  Mining  Pengaturan  Pola  Tata  Letak Barang  Pada  Berkah  Swalayan  Untuk  Strategi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori. J- Sisko Tech , 69 (1), 69–75.