Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 349
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Pelatihan Pada UPTD Balai Latihan Kerja Kota Salatiga
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto 1, Charitas Fibriani 2
1 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia
2,3 Sistem Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1 682017044@student.uksw.edu, 2 charitas.fibriani@uksw.edu

## Abstrak
Balai Latihan Kerja Kota Salatiga merupakan salah satu instansi yang belum sepenuhnya memanfaatkan  teknologi  informasi.  Meningkatnya  jumlah  calon  peserta  yang  akan mendaftar  pelatihan,  tidak  diikuti  oleh  perubahan  pada  sistem  yang  digunakan,  kinerja pengelolaan  data  informasi  belum  terkomputerisasi,  baik  dalam  segi  promosi  maupun dalam segi perekrutan peserta pelatihan, sehingga dalam proses pengumpulan data sering terjadi kesalahan pengisian berkas persyaratan pelatihan. Selain itu, bagian administrasi Balai Latihan Kerja Kota Salatiga juga sering kewalahan dalam mengolah data para peserta pelatihan. Oleh karena itu, diperlukan solusi yang tepat untuk mengatasi permasalahan tersebut  yaitu  merancang  sistem  informasi  pendaftaran.  Penelitian  ini  menggunakan metode  Market  Basket  Analysis  dengan  Algoritma  Apriori.  Algoritma  Apriori  merupakan salah satu metoda data mining yang bertujuan untuk mencari pola asosiasi berdasarkan pola  pendaftaran  pelatihan  yang  dilakukan  oleh  calon  peserta,  sehingga  bisa  diketahui pelatihan  apa  saja  yang  diinginkan  setelah  mengikuti  pelatihan  pertama.  Website diharapkan  dapat  membantu  para  petugas  Balai  Latihan  Kerja  dalam  menangani  data peserta pelatihan dan calon peserta  dalam melakukan pendaftaran pelatihan dan dapat mengetahui apa saja pelatihan yang cocok pada saat mendaftar pelatihan pertama dengan pelatihan berikutnya.
Kata Kunci: Apriori Algorithm, Market Basket Analysis, Balai Latihan Kerja
1. PENDAHULUAN
UPTD Balai Latihan kerja Kota Salatiga yang beralamat di jalan sumur bandung Karangkepoh Tegalrejo masih dibawah naungan Dinas Tenaga Kerja Kota Salatiga yang  menyediakan  7  macam  kejuruan  yaitu  Menjahit  dasar,  Menjahit  lanjutan, Bordir, Otomotif mobil, Otomotif motor, Tata Boga, Rias pengantin. Setiap keju- ruan diikuti oleh minimal 16 peserta pelatihan. Kegiatan pelatihan ini dilakukan berdasarkan bakat minat yang diinginkan oleh calon peserta, namun sering kali calon peserta mengalami kesulitan dalam mendaftar atau memilih jenis pelatihan
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
350 | Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Pelatihan Pada UPTD .....
yang  diinginkan  dan  juga  saran  pelatihan  berikutnya  yang  bisa  diikuti  setelah pelatihan  pertama  sehingga  perancangan  ini  dibuat  untuk  memudahkan  dinas tenaga kerja salatiga dan juga untuk peserta pelatihan dalam memilih dan dapat sekaligus memberi informasi mengenai pelatihan kerja yang ada pada balai pelati- han, serta langkah-langkah atau prosedur seperti apa  yang harus dilakukan oleh peserta maka dari itu perancangan ini memakai Algoritma Apriori karena dapat membantu  mengelompokkan  data  pelatihan  berdasarkan  kecenderungannya yang muncul bersamaan dalam suatu pendaftaran yang berguna bagi calon pe- serta pelatihan maupun Dinas Tenaga Kerja.
Market Basket Analysis atau analisis keranjang pasar merupakan metode yang dipakai untuk menemukan dan mencari pola apa saja yang berasosiasi didalam jenis  pelatihan  seperti  menjahit  dasar  dan  menjahit  lanjutan.  Teknik  ini  dipakai sebagai cara untuk menentukan data mining yang dapat dipakai untuk menen- tukan knowledge daripada data-data yang telah diperoleh [1]. Kegiatan yang meli- puti pengumpulan, pemakaian data historis guna untuk menemukan sebuah ket- eraturan pola atau hubungan didalam set data yang berukuran besar biasa disebut Data  mining,  atau  knowledge  discovery  in  database  (KDD)  Keluaran  dari  data mining bisa digunakan untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa depan [2].  Pemanfaatan  data  mining  disini  bermaksud  untuk  menganalisis  data menggunakan  tool  guna  menemukan  pola  serta  aturan  dalam  himpunan  data. Perangkat lunak yang dipakai bertugas untuk menentukan pola dengan mengiden- tifikasikan aturan serta fitur pada data yang didapat, dengan tool data mining ini diharapkan mampu mengetahui pola dalam data berdasarkan input minimal dari user [3]. Pengetahuan disini bisa dipakai oleh perusahaan sebagai salah satu cara untuk meningkatkan strategi pemasaran agar dapan menjadi keuntungan perus- ahaan. supaya meningkatkan pelayanan, perlu adanya sebuah sistem informasi berbasis  web  yang  mendukung  pelayanan  pengelolaan  untuk  peserta  latihan. Website untuk menginformasikan layanan-layanannya kepada masyarakat saat ini memang sangat dibutuhkan guna untuk memudahkan peserta dalam mencari in- formasi  maupun  Balai  Pelatihan  Kerja  dalam  menjalankan  bisnisnya.  Website merupakan sebuah sistem informasi yang ditampilkan dalam bentuk teks, gambar, suara, dan lain-lain dan tersimpan di sebuah server web internet [4].
UPTD Balai Latihan kerja Kota Salatiga salah satu instansi pemerintah yang belum menggunakan website dalam pemberian informasi pada masyarakat. Berdasarkan perancangan ini dimaksudkan agar dapat membantu Balai Latihan Kerja Salatiga menyuguhkan pelayanan yang terbaik di dalam lingkup informasi dan pemanfaa- tan  teknologi  kepada  masyarakat  khususnya  warga  salatiga.  Ruang  lingkup penelitian ini mencakup Perancangan antarmuka website yang berisikan informasi jenis – jenis  pelatihan,  pendaftaran  pelatihan  bagi peserta,  dan  informasi  yang
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 351
dibagikan berkaitan dengan kegiatan UPTD Balai Latihan Kerja Kota Salatiga lalu antarmuka website admin. Menampilkan halaman untuk calon peserta pelatihan kerja yang dimana calon peserta pelatihan dapat mengakses informasi – informasi pelatihan, halaman pendaftaran peserta, dan informasi yang dibagikan dari UPTD Balai Latihan Kerja.
Berdasarkan penelitian pada penelitian sebelumnya sama-sama mencari dengan tujuan untuk proses pengolahan data memakai Algoritma Apriori. Algoritma Apriori adalah salah satu dari beberapa metode data mining yang ada sebagaimana ber- maksud  untuk  mencari  item-item  maupun  barang  apa  saja  yang  sering  dibeli secara  bersamaan  dengan  cara  menemukan  pola  asosiasi  berdasar  bagaiman pola belanja oleh konsumen. Sehingga kita dapat mengetahui apa saja yang men- jadi barang sering dibeli dan barang yang jarang dibeli, agar data yang diperoleh dapat dipakai untuk bahan pertimbangan sebuah keputusan [5].
Sedangkan  penelitian  sebelumnya  model  Prototype  sama-sama  dibuat  dengan tujuan memberikan penyamaan persepsi dan pemahaman awal akan proses dasar dari sistem yang akan dikembangkan, sehingga akan ada komunikasi yang baik antara pengembang dan pengguna sistem. Hal ini dilakukan bertujuan untuk me- mahami mulai dari awal proses sampai ke tahap implementasi sehingga  kebu- tuhan  konsumen  dapat  terpenuhi  dengan  baik  dan  pengembang  dapat  me- nyelesaikan pekerjaannya dengan tepat sesuai request konsumen [6].
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang menggunakan data mining berupa algo- ritma  apriori  yang  bertujuan  untuk  mencari  data-data  peminjaman  buku  per- pustakaan  yang  berguna  untuk  perpustakaan.  Data  yang  diperoleh  sehingga dapat berguna untuk pengambilan sebuah keputusan bagi perpustakaan sehingga pihak perpustakaan dapat memanfaatkan data tersebut untuk mengatur penama- tan buku sesuai itemset dan lain-lain [7]. Berdasarkan dari ketiga penelitian ter- dahulu  diatas  dapat  dipakai  sebagai  bahan  acuan  untuk  membantu  dalam penelitian  dan  perancangan  sistem  di  UPTD  Balai  Latihan  Kerja  Kota  Salatiga. Namun  terdapat  beberapa  perbedaan  yang  ada  pada  penelitian  ini  dengan penelitian diatas, yang membedakan adalah penelitian ini dilanjutkan dengan pem- buatan sistem yang akan dipakai pada balai pelatihan di dinas ketenagakerjaan salatiga. Metode yang dipakai dalam proses analisis adalah market basket dengan algoritma apriori sebagai algoritma data mining yang bertujuan untuk menentukan pola asosiasi data.
Alasan penggunaan Market Basket Analysis adalah agar asosiasi keputusan kon- sumen dalam melakukn pembelian atau transaksi, seperti, saat konsumen hendak berbelanja  di  market,  konsumen  jarang  mengambil  Satu  produk,  akan  tetapi
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
352 | Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Pelatihan Pada UPTD .....
mereka akan jauh lebih mungkin untuk mengambil semua keranjang produk, disini biasanya dari beberapa kategori produk atau barang yang berbeda. Sehingga jika kita memakai informasi mengenai market basket mendorong orang supaya dapat menganalisis  data  pada  prosesnya  sehingga  tidak  hanya  mengambil  kategori produk-produk  yang  lebih  cenderung  untuk  dibeli  secara  bersama,  akan  tetapi untuk menemukan produk mana saja atau kategori produk tertentu. Knoeledge ini sangat  membantu  para  manajer  atau  atasan  untuk  mengembangkan  ataupun meningkatkan intervensi yang dapat bertujuan untuk mempengaruhi perilaku kon- sumen, termasuk merangsang permintaan secara keseluruhan, mempromosikan kategori produk tertentu, atau penawaran Promosi untuk penjualan produk yang cenderung meningkatkan [8].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  juga  memakai  market  basket  analysis  dengan tujuan mencari atribut- atribut penjualan produk buku memakai penelitian market basket  analysis  dengan  menggunakan  algoritma  Apriori  dan  FP-growth  telah menghasilkan sejumlah aturan asosiasi yang berbeda antara algoritma yang satu dengan  yang  lainnya.  Sehingga  dapat  membantu  perpustakaan  dalam  menen- tukan tindakan analisis kedepannya [9]. Apriori merupakan sebuah algoritma yang paling banyak dipakai dan paling terkenal yang dipakai untuk mencari pola yang berfrekuensi relatif tinggi. algoritma ini masih dibagi ke berbagai tahapan yang bisa dibilang juga sebuah narasi atau pass. Pembuatann calon itemset, calon k- itemset ini terbentuk oleh perpaduan (k-1)-sebuah itemset yang diperoleh pada iterasi pada sebelumnya. Sebuah cara yang dapat dipakai dari algoritma apriori yakni dengan penyederhanaan calom itemset yang sub-subnya berisi (k-1) na- mun item tidak termasuk didalam pola frekuensi dari tinggi dengan panjang k-1 [10].
Algoritma apriori merupakan suatu algoritma yang dipakai untuk mencari frequent itemset  menggunakan  teknik  association  rule.  Association  rule  ini  didapat  dari kumpulan-kumpulan data, tahap awal yang wajib dilalui merupakan menemukan frekuensi  itemset  dahulu.  Frequent  itemset  merupakan  sebuah  kumpulan  item yang kerap sekali muncul dengan cara bersamaan. Penting atau tidaknya sebuah asosiasi bisa didapatkan dengan dua ukuran, yaitu support dan confidence. Sup- port merupakan nilai bantuan atau dapat juga disebut persentase kombinasi dari sebuah item didalam database, sedangkan dengan confidence merupakan nilai pasti  yaitu  kuatnya  sebuah  hubungan  antar  item-item  dalam  aturan  asosiasi. Proses yang utama dilakukan didalam algoritma apriori agar memperoleh frequent itemset [8].
Market basket analysis merupakan salah satu metodologi untuk melakukan ana- lisis buying habit konsumen yaitu dengan berdasarkan beberapa item yang ber- beda sehingga ditemukan asosiasi dari masing-masing item tersebut, yang mana
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 353
diletakkan oleh konsumen dalam shopping basket (keranjang belanja) yang dibeli pada suatu transaksi tertentu. Tujuan dari market basket analysis dimaksudkan untuk mengetahui produk-produk yang diberikan sehingga dapat diketahui mana saja yang mungkin akan diambil atau dibeli secara bersamaan [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian pada penelitian ini yang pertama yaitu menganalisa kebutuhan pada balai pelatihan kerja salatiga untuk menunjang kemudahan dan keevisiensian dalam pendaftaran maupun pengelompokan, selanjutnya ialah membuat design prototype menggunakan adobe dreamware sagar dapat memberi gambaran user interface kepada programmer untuk dilakukan pengkodingan, selanjutnya evaluasi prototype disini dilakukan pendiskusian model prototype yang sudah di rancang dan dilakukan evaluasi kepada pihak balai pelatihan kerja di salatiga guna untuk menyesuaikan dengan kebutuhan, lalu jika dirasa sudah sesuai bakal dilakukan pengkodingan oleh programmer agar website dapat berfungsi, jika sudah fix maka dapat dilakukan pengujian system agar dapat diketahui jika sewaktu-waktu terjadi masalah pada system sehingga jika ada masalah-masalah di pengkodingan ini jika dirasa masih belum memenuhi keinginan atau masih ada beberapa evaluasi maka dilakukan perbaikan lagi pada coding, dari beberapa tahapan tersebut barulah kita baru bisa memakai system ini.
Tahapan  penelitian  digunakan  sebagai  suatu  pedoman  dalam  menentukan langkah,  gambaran,  prosedur,  waktu  dan  tempat  pengambilan  data.  Pada penelitian ini menggunakan metode deskriptif. Metode penelitian deskriptif meru- pakan metode penelitian yang berupaya untuk menggambarkan dan menginter- pretasi objek apa adanya sesuai dengan kondisi yang ada. Metode ini biasa dise- but dengan metode non-eksperimen, karena tidak melakukan kontrol manipulasi terhadap variabel penelitian [12]. penelitian ini menggunakan metode rancangan
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
354 | Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Pelatihan Pada UPTD .....
penelitian deskriptif observasi dengan menggunakan jenis penelitian kuantitatif, yang berguna untuk mencari gambaran dari fenomena dan gambaran kegiatan yang dilakukan secara sistematis yang selanjutnya dihasilkan dengan bentuk data faktual dalam penyimpulan [13]. Mengingat tingginya jumlah angkatan kerja yang tidak terserap oleh lapangan pekerjaan menjadikan semakin banyak pula angka pengangguran. Jika pengangguran ini tidak dapat segera ditangani secara efektif akan  menyebabkan  semakin  tingginya  kesenjangan  ekonomi  sehingga  dapat meningkatkan  kecemburuan  sosial,  semakin  rendah  keamanan  dan  ketertiban umum serta menjamurnya pemukiman kumuh serta urbanisasi yang tak terkendali [14]. UPTD Balai Latihan Kerja menyediakan 7 macam kejuruan yaitu Menjahit dasar, Menjahit lanjutan, Bordir, Otomotif mobil, Otomotif motor, Tata Boga, Rias pengantin. Pada penelitian ini difokuskan kepada Pelatihan Menjahit Dasar dan Menjahit  Lanjutan  sebagai  pelatihan  yang  sesuai  dengan  penerapan  algoritma apriori  market  basket  Metode  penelitian  deskriptif  ini  didukung  oleh  metode pengembangan  perangkat  lunak  dengan  model  prototype  dan  teknik  pengum- pulan data.
Pada  tahap  awal  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  menganalisa  kebutuhan UPTD Balai Latihan Kerja Salatiga, yakni dengan melakukan wawancara terhadap staff  maupun  kepala  UPTD.  Setelah  menerima  informasi  mengenai  kebutuhan kemudian membuat desain prototype sesuai yang diinginkan berdasarkan data yang telah diterima jika ada desain yang kurang tepat dapat dievaluasi kembali dengan  mengkomunikasikan  kepada  staff  maupun  kepala  UPTD.  Setelah melakukan proses evaluasi dilanjutkan dengan mengkodekan/ pengkodingan sis- tem  informasi  dan  menggunakan  bahasa  pemrograman  HTML,  PHP,  CSS  dan Javascript yang berbasis website. Selanjutnya dilakukanlah pengujian sistem yang sudah di develop oleh programer, jika dirasa rancangan sistem informasi kurang tepat dapat dilakukan pengkodean sistem ulang, jika semua sudah sesuai dengan kebutuhan maka rancangan sistem dapat digunakan.

## 2.1. Analisis Pola Frekuensi
Analisis Pola Frekuensi Tinggi Tahapan ini mencari kombinasi item yang memen- uhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut [8].
Support (A) = Jumlah Transaksi Mengandung A Jumlah Transaksi
x 1 (1)
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 355
Support(A,B) = Σ Transaksi Mengandung A dan B Total Transaksi x 1 (2)
Sedangkan nilai support dari 3 item diperoleh
Support(A,B) = Σ Transaksi Mengandung A,B dan C Total Transaksi x (3)
Pembentukan Aturan Asosiasi Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif “ jika A maka B”. Nilai confidence dari aturan “ jika A maka B “ diperoleh dari rumus berikut [15].
Confidence P(B|A) = Σ Transaksi Mengandung A dan B Σ Transaksi Mengandung A (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  penelitian  digunakan  sebagai  suatu  pedoman  dalam  menentukan langkah,  gambaran,  prosedur,  waktu  dan  tempat  pengambilan  data.  Pada penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif.  Metode  penelitian  deskriptif merupakan  metode  penelitian  yang  berupaya  untuk  menggambarkan  dan menginterpretasi objek apa adanya sesuai dengan kondisi yang ada. Metode ini biasa disebut dengan metode non-eksperimen, karena tidak melakukan kontrol manipulasi terhadap variabel penelitian [12]. penelitian ini menggunakan metode rancangan penelitian deskriptif observasi dengan menggunakan jenis penelitian kuantitatif, yang berguna untuk mencari gambaran dari fenomena dan gambaran kegiatan  yang  dilakukan  secara  sistematis  yang  selanjutnya  dihasilkan  dengan bentuk  data  faktual  dalam  penyimpulan  [13].  Mengingat  tingginya  jumlah angkatan kerja yang tidak terserap oleh lapangan pekerjaan menjadikan semakin banyak  pula  angka  pengangguran.  Jika  pengangguran  ini  tidak  dapat  segera ditangani  secara  efektif  akan  menyebabkan  semakin  tingginya  kesenjangan ekonomi  sehingga  dapat  meningkatkan  kecemburuan  sosial,  semakin  rendah keamanan  dan  ketertiban  umum  serta  menjamurnya  pemukiman  kumuh  serta urbanisasi  yang  tak  terkendali  [14].  UPTD  Balai  Latihan  Kerja  menyediakan  7 macam kejuruan yaitu Menjahit dasar, Menjahit lanjutan, Bordir, Otomotif mobil, Otomotif motor, Tata Boga, Rias pengantin. Pada penelitian ini difokuskan kepada Pelatihan Menjahit Dasar dan Menjahit Lanjutan sebagai pelatihan yang sesuai dengan penerapan algoritma apriori market basket Metode penelitian deskriptif
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
ini  didukung  oleh  metode  pengembangan  perangkat  lunak  dengan  model prototype dan teknik pengumpulan data.
Pada  tahap  awal  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  menganalisa  kebutuhan UPTD Balai Latihan Kerja Salatiga, yakni dengan melakukan wawancara terhadap staff  maupun  kepala  UPTD.  Setelah  menerima  informasi  mengenai  kebutuhan kemudian membuat desain prototype sesuai yang diinginkan berdasarkan data yang telah diterima jika ada desain yang kurang tepat dapat dievaluasi kembali dengan  mengkomunikasikan  kepada  staff  maupun  kepala  UPTD.  Setelah melakukan  proses  evaluasi  dilanjutkan  dengan  mengkodekan/  pengkodingan sistem informasi dan menggunakan bahasa pemrograman HTML, PHP, CSS dan Javascript yang berbasis website. Selanjutnya dilakukanlah pengujian sistem yang sudah di develop oleh programer, jika dirasa rancangan sistem informasi kurang tepat dapat dilakukan pengkodean sistem ulang, jika semua sudah sesuai dengan kebutuhan maka rancangan sistem dapat digunakan.
Analisis pola frekuensi tinggi dari kombinasi item pada data Pendaftaran Pelatihan pada UPTD Balai Latihan Kerja direpresentasikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Representasi Data Pendaftaran Kode Pendaftaran  Item Kode Pelatihan 1 Bordir A 2 Menjahit Dasar B 3 Rias Pengantin C 4 Tataboga D 5 Otomotif Motor E 6 Menjahit Lanjutan  F 7 Otomotif Mobil G
Gambar 2. Proses Bisnis sebelum menggunakan sistem
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 357
Berikut ini spesifikasi kebutuhan (System Requirement) dari sistem pendaftaran pelatihan  online.  Calon  peserta  pelatihan  bisa  mengakses  dan  melakukan pemilihan dan pengisian data diri untuk mendaftar serta mengupload dokumen yang diperlukan dan menunggu konfirmasi pendaftaran dari pihak Balai Latihan Kerja hingga dilakukan seleksi dan diterima sebagai peserta pelatihan.
Analisa Kebutuhan Calon Peserta Mengakses website Balai Latihan Kerja Mengakses menu Jenis Pelatihan Mengakses menu Modul Pelatihan Mengakses menu Fasilitas Mengakses menu Pendaftaran Mengakses Formulir Pendaftaran (Mengisi Formulir) Analisa  Kebutuhan  Staff / Admin Mengakses website Balai Latihan Kerja Mengakses  menu  Jenis  Pelatihan  (Memasukkan, Mengubah, Menghapus) Mengakses menu Fasilitas            (Memasukkan, Mengubah, Menghapus) Mengakses  menu  Pendaftaran  (Memasukkan, Mengubah, Menghapus) Mengakses  menu  Pendaftaran  (Memasukkan,
Mengubah, Menghapus)
Hasil analisis tersebut maka dilanjutkan dengan tahapan pemodelan perancangan sistem.
Gambar 3. Use Case Diagram Pelatihan
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
358 | Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Pelatihan Pada UPTD .....
Use Case disini terdiri dari 2 Aktor yaitu Admin dan Calon Peserta, Admin dapat melakukan  Manajemen  Data  seperti  Jenis  Pelatihan,  Fasilitas,  Modul  Pelatihan, Pendaftaran  dimana  didalamnya  meliputi  memasukkan  data,  mengedit  data, menghapus data. Sedangkan untuk Calon Peserta dapat melihat Jenis Pelatihan , Fasilitas , Modul Pelatihan , Pendaftaran, dan dapat mengisi Formulir Pendaftaran.
Gambar 4. Activity diagram mencari jenis pelatihan
Gambar 4 merupakan Activity diagram yang berfungsi untuk menampilkan daftar jenis pelatihan. Setiap calon peserta dapat melihat daftar jenis pelatihan apa saja yang ada di Balai Latihan kerja dan juga dapat membaca penjelasan. Sehingga calon peserta dapat menentukan pilihan pelatihan yang diinginkan.
Gambar 5. Activity diagram pendaftaran calon peserta
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 359
Gambar  5  merupakan  Activity  diagram  proses  pendaftaran  calon  peserta  yang mana  didalamnya  terdapat  jenis  pelatihan  apa  saja  yang  diikuti,  syarat  yang dibutuhkan. sehingga peserta dapat mengisi formulir pendaftaran secara lengkap agar dapat diproses ke langkah selanjutnya.
Gambar 6. Activity diagram memasukkan data pelatihan
Gambar  6  merupakan  activity  diagram  memasukkan  data  pelatihan  yang  akan dilaksanakan atau tidak dilaksanakan pada tahun pelatihan dengan memasukkan data-data pelatihan ke dalam sistem agar tidak terjadi kesalahan pada saat calon peserta memilih jenis pelatihan, sehingga proses pendaftaran dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
Gambar 7. Class Diagram
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
360 | Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Pelatihan Pada UPTD .....
Gambar 8. Sequence Diagram Input Data pelatihan.
Gambar 8 merupakan Sequence diagram input data pelatihan oleh staff (admin) yaitu  memasukkan  data  pelatihan  seperti  memasukkan  Jenis  pelatihan,  nama pelatihan, persyaratan pelatihan, jadwal pelatihan dan jumlah peserta.
Gambar 9. Sequence Diagram Pendaftaran
Gambar 9 Sequence diagram pendaftaran yang mana calon peserta memasukkan data pelatihan akan diikuti dengan memilih jenis pelatihan, nama lengkap calon peserta, dan persyaratan yang dibutuhkan. Berdasarkan format data pendaftaran pelatihan,  maka  akan  dilakukan  Analisis  Asosiasi  algoritma  apriori  dengan membuat nilai support yaitu menunjukkan persentase jumlah transaksi yang berisi nilai  A  dan  B  dalam  kasus  ini  menunjukkan  apabila  jika  mendaftar  pelatihan
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 361
menjahit dasar maka akan mendaftar pelatihan menjahit lanjutan. Analisis asosiasi ini didefinisikan sebagai sebuah proses yang bertujuan untuk menentukan semua syarat asosiasi yang mencakup aturan untuk minimum support dan juga aturan minim  untuk  minimum  confidence  yaitu  menentukan  persentase  banyaknya  B pada  pendaftaran  yang  mengandung  A.  Pada  kasus  ini  yaitu  persentase  yang terdapat pada pendaftaran yang mengandung item pelatihan Menjahit dasar dan menjahit  lanjutan.  berdasarkan  penghitungan  support  A  digunakan  rumus  (1) sedangkan  untuk  menghitung  nilai  support  A,B  dapat  dilihat  pada  rumus  (2). Berikut ini adalah penjelasan lebih terperinci mengenai tiap – tiap langkah dalam pembentukan Asosiasi dengan menggunakan algoritma Apriori.
Data  pendaftaran  di  bentuk  tabel  tubular  yang  akan  mempermudah  dalam mengetahui  berapa  banyak  item  yang  dipilih  setiap  pendaftaran  seperti  pada Tabel2.
Tabel 2. Format Tabular Data Pendaftaran Pendaftaran  A B C D E F G 1 1 1 0 0 0 1 0 2 1 0 1 1 0 0 0 3 0 1 0 1 0 1 0 4 1 1 1 0 0 0 0 5 0 0 0 0 1 1 1 6 1 0 0 1 0 1 0 7 0 1 0 1 1 0 1 8 1 1 1 0 1 0 0 9 0 1 0 1 0 0 1 10 0 1 0 1 0 1 1 11 0 1 1 0 0 0 0 12 0 1 0 1 1 1 1 13 1 1 1 0 0 1 0 14 0 0 0 1 1 0 1 15 1 1 0 1 1 1 0 16 1 1 1 1 0 1 0 17 1 1 0 1 1 1 0 18 1 1 1 1 0 1 0 19 0 1 0 0 1 1 1 20 1 0 0 1 0 1 0 21 1 1 0 0 1 1 0 22 1 1 0 1 0 1 0 23 1 1 1 1 1 1 0 24 0 1 0 1 1 1 1 25 1 0 0 1 1 1 0 26 0 1 0 1 0 1 0 27 1 1 0 1 1 1 0
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Pendaftaran  A
B C D E F G 28 0 1 1 1 0 1 0 29 1 1 1 0 1 1 0 30 1 1 0 1 0 1 0 31 1 1 0 1 1 1 1 32 0 1 0 1 0 1 1 33 1 1 1 0 1 1 0 34 1 1 0 1 0 1 0 35 1 1 0 0 1 1 1 36 1 0 0 1 1 1 0 37 1 1 1 0 1 1 0 38 0 1 0 1 1 1 1 39 1 1 0 1 1 1 1 40 1 1 0 1 0 1 0 41 1 1 0 1 0 1 0 42 1 1 1 1 1 1 1 43 1 1 1 1 1 1 1 44 1 1 0 1 1 1 1 45 1 1 0 0 0 1 0 46 0 1 0 1 1 1 0 47 1 1 0 1 0 1 0 48 1 1 1 1 0 1 0 49 1 1 0 1 1 1 0 50 1 1 0 1 0 1 1 51 1 1 0 1 1 1 0 52 1 1 0 0 0 1 0 53 1 1 0 1 1 1 0 54 1 1 0 1 1 1 1 55 1 1 1 1 0 1 1 56 0 1 1 0 0 1 1 57 1 0 0 1 1 1 0 58 0 1 1 1 0 1 0 59 1 1 1 1 1 1 0 60 1 1 0 0 1 1 1 61 1 1 1 1 0 1 0 62 1 1 1 1 0 1 1 63 0 1 0 1 0 1 0 64 1 1 1 1 1 0 0 65 1 1 0 1 1 1 1 66 1 1 1 0 1 1 1 67 1 0 1 0 1 0 1 68 1 1 0 1 0 1 1 69 1 1 1 1 0 1 0 70
0 1 0 0 0 1 0
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 363
Pendaftaran  A B C D E F G 71 1 0 0 1 1 1 1 72 0 1 0 1 1 1 1 73 1 0 0 1 0 0 1 74 1 1 0 1 0 1 0 75 1 1 0 1 1 1 0 76 1 1 0 1 0 1 0 77 1 0 1 1 0 1 0 78 1 1 1 1 0 1 1 79 0 1 0 1 1 1 1 80 1 1 0 1 0 1 1 81 1 1 0 1 0 1 1 82 1 0 1 0 1 1 0 83 1 1 1 1 1 1 1 84 1 1 1 1 0 1 0 85 1 1 0 1 1 1 1 86 0 1 0 0 0 1 1 87 1 1 0 1 1 1 0 88 1 1 0 1 0 1 1 89 1 1 1 0 1 1 0 90 0 1 1 1 0 1 1 91 1 1 0 1 1 1 1 92 1 1 0 1 0 1 1 93 1 1 1 1 0 1 1 94 0 1 1 1 1 1 0 95 1 1 1 1 1 1 1 96 1 1 0 1 0 1 1 97 0 1 0 0 1 1 1 98 0 1 0 1 0 1 0 99 1 1 0 1 0 1 0 100 1 1 1 1 1 0 1 Jumlah 75  87  36  77  40  89  45
Berikut  ini  adalah  tabel  penyelesaian  berdasarkan  data  yang  didapat  daripada Tabel 2,  format tabular data pendaftaran Proses pembentukan C1 atau disebut dengan 1 item set  didapat berdasarkan rumus (1) berdasarkan analisa dan pola frekuensi  diatas  tinggi,  maka  didapat  hasilnya  pada  Tabel  3  dengan  beberapa persentase dibawah ini.
Tabel 3. Kombinasi 1 Item Set No Item Support Confidence 1 A 75/100 0.75 75% 2 B 87/100 0.87 87%
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
No Item Support Confidence 3 C 36/100 0.36 36% 4 D 77/100 0.77 77% 5 E 40/100 0.40 40% 6 F 89/100 0.89 89% 7 G 45/100 0.45 45%
Hasil perhitungan kombinasi Item Set terdapat hasil support diatas 50% sebanyak 4 item sedangkan dibawah 50% terdapat 3 item. Maka ditetapkan bahwa support minimal 50% maka hanya 4 (empat) pola kombinasi yang  memenuhi support minimal. Seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Pola Kombinasi 1 Itemset No Item Jumlah Support 1 A 75 75% 2 B 87 87% 3 D 77 77% 4 F 89 89%
Proses  pembentukan  itemset  pada  tabel  2  support  setiap  item,  hasil pembentukan  1  itemset  akan  dilakukan  kombinasi  2  itemset.  Proses pembentukan C2 atau disebut 2 itemset dicari dicari dengan rumus (2) analisa pola frekuensi tinggi, dari Tabel 4 format data tabulasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Kombinasi 2 Item Set Item Jumlah Support A, B 63 63% A, D 57 57% A, F 66 66% B, D 67 67% B, F 76 76% D, F 68 68%
Berdasarkan  pola  kombinasi  2  (dua)  itemset  dibentuk  lagi  kombinasi  3  (tiga) itemset.  Kombinasi dari itemset pada C2 bisa digabungkan menjadi 3 itemset. Proses pembentukan C3 atau disebut dengan 3 itemset dengan rumus (3)dapat dilihat dari Tabel 6.
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 365
Tabel 6. Kombinasi 3 itemset. Item Jumlah Support A,B & D 49 49% A,B & F 57 57% B, D & F 62 62% A, D & F 54 54%
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, kemudian dicari aturan asosiasi yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung confidence  aturan  assosiatif  A        B.  Nilai  confidence  dari  aturan  A         B menggunakan rumus (4).
Tabel 7. Aturan Asosiasi dari C2 Aturan Support Support Itemset Confidence Jika mendaftar Bordir makan akan mendaftar Menjahit Dasar 63 75 84% Jika  mendaftar  Bordir  maka  akan  mendaftar Tataboga 57 75 76% Jika  mendaftar  Bordir  maka  akan  mendaftar Menjahit Lanjutan 66 75 88% Jika  mendaftar  Menjahit  Dasar  maka  akan mendaftar Tataboga 67 87 77% Jika  mendaftar  Menjahit  Dasar  maka  akan mendaftar Menjahit Lanjutan 76 87 87% Jika mendaftar Tataboga ,aka akan mendaftar Menjahit Lanjutan 68 77 88%
Selanjutnya  adalah  pembentukan  asosiasi  dari  pola  kombinasi  3  (itemset) menggunakan rumus (4).
Tabel 8. Aturan Asosiasi dari C3 Aturan Support  Support Itemset Confidence Jika Mendaftar Bordir,  Menjahit Dasar makan akan mendaftar Tata Boga 49 75 65% Jika  Mendaftar  Bordir,  Menjahit  Dasar  Maka akan mendaftar Menjahit Lanjutan 57 75 76%
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Aturan Support  Support Itemset Confidence Jika  Mendaftar  Menjahit  Dasar,  Tata  Boga Maka akan mendaftar Menjahit Lanjutan 62 87 71% Jika  Mendaftar  Bordir,  Tata  Boga  Maka  akan mendaftar Menjahit Lanjutan 54 75 72%
Hasil perhitungan terdapat beberapa item yang memiliki nilai confidence tertinggi dari 2 item set yaitu Menjahit Dasar dan Menjahit Lanjutan dimana memiliki Nilai Confidence 87% dengan nilai Support 76% sedangkan untuk 3 item set yaitu Menjahit dasar, Tata Boga, Menjahit lanjutan memiliki nilai Confidence 76% dan nilai Support 57 %. Sehingga dapat diterjemahkan menjadi seorang calon peserta yang  mendaftar  Bordir  dan  Menjahit  Dasar  memiliki  kemungkinan  76%  untuk mendaftar Menjahit Lanjutan, dimana aturan ini cukup signifikan karena mewakili 57% dari transaksi yang melibatkan Bordir selama ini.
Hasil  perancangan  antar  muka  yang  dibuat  sebelumnya  berikut  ini implementasinya. Pada tahap bagian ini perancangan sudah di dirancang tampilan antarmuka atau UI untuk pengguna umum sebagai calon peserta dan petugas pengelola Staff/Kepala UPTD. Pada tahap mengimplementasian ditentukan pada bagian-bagian yang sesuai dengan penggunanya. Tampilan awal bagi pengguna- pengguna dibedakan berdasarkan kewenangan dan informasi yang dapat dilihat oleh calon peserta ataupun petugas admin. Jika user ingin masuk sebagai admin, user harus membuka halaman login terlebih dahulu.
Gambar 10. Implementasi Tampilan Antarmuka
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 367
Menu yang tersedia pada halaman antarmuka juga dapat digunakan untuk melihat daftar jenis pelatihan. Pada menu ini, user dapat melihat daftar jenis pelatihan yang disediakan oleh UPTD Balai Latihan Kerja. Contoh halaman untuk melihat jenis pelatihan ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Implementasi Tampilan Halaman Jenis Pelatihan
Menu yang tersedia pada halaman antarmuka juga dapat digunakan untuk memasukan data, seperti pada menu pendaftaran dan buku tamu. Pada menu ini, user dapat memasukkan data diri.  Contoh halaman untuk  pendaftaran user ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Implementasi Tampilan Halaman Pendaftaran
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pemaparan  uraian  dan  hasil  perhitungan  diatas  bisa  diambil kesimpulan  bahwa  Dengan  memakai  Algoritma  Apriori  bisa  menghasilkan  pola kombinasi-kombinasi  itemset.  Knowledge  yang  didapatkan  dari  beberapa  pola kombinasi yang diperoleh ini bisa dipakai untuk acuan sebagai bahan penyusunan market  basket.  2.  Aturan-aturan  asosiasi  yang  diperoleh  dari  sebuah  teknik association rule memaparkann hubungan antar beberapa item produk di dalam sebuah kombinasi itemset. Kemudian untuk Perancangan Sistem Informasi pada Balai  Latihan  Kerja  Kota  Salatiga  adalah  website  yang  dapat  membantu  atau mempermudah  bagi  calon  peserta  pelatihan  dalam  melakukan  sebuah pendaftaran,  membantu  UPTD  Balai  Latihan  Kerja  dalam  kegiatan mempromosikan pelatihan yang ada, membantu dalam menyuguhkann informasi yang ada dalam UPTD Balai Latihan kerja serta membantu petugas administrasi dalam mengelola pelatihan dan data pendaftar pelatihan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Santony,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Metode  Market  Basket Analysis,” J. Teknol. Inf. Pendidik., vol. Vol 5, No1, pp. 56 – 63, 2012.
[2] B. Santosa, Data mining : Teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis
/ Budi Santosa, 9th ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[3] M. A. B. Dana Sulistiyo Kusumo and D. Darmantoro, “Data Mining Dengan Algoritma  Apriori  pada  RDBMS  ORACLE,” 4  J.  Penelit.  dan  Pengemb.
Telekomun., vol. Vol. 8 No., pp. 1 – 5.
[4] J. N. W. Simarmata, Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta: Andi, 2010.
[5] H. K. A. Rifqy Alfiyan A, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Di Freshfood,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol, vol. 4, no, 2019.
[6] D. Purnomo, “Model Prototyping Pada Pengembangan Sistem Informasi,” JIMP - J. Inform. Merdeka Pasuruan, vol. Vol 2. No, pp. 54 – 61, 2017.
[7] Rusdiyanto,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori untuk Mengetahui Pola Peminjaman Buku Perpustakaan Universitas Bale
Bandung,” J. Sist. Informasi, J-SIKA, vol. 2, no, 2020.
[8] J. P. jiawei Han, Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems). Elsevier.
[9] D. I. S. Goldie Gunadi, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis  Terhadap  Penjualan  Produk  Buku  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Aattern Di Percetakan (fp-growth) : Studi Kasus Percetakan PT. Gramedia,” J. Telemat. MKOM, vol. Vol.4 No.1.
[10] S. B. E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Andhika Dwi Putra Bagaskara Suprapto, Charitas Fibriani | 369
Obat ( Studi Kasus : Apotik Rumah Sakit Estomihi Medan ),” J. Tek. Inf., vol. 4, pp. 71 – 83, 2017.
[11]  H. J. and K. Micheline, Data Mining : Concepts and Techiques. 2006.
[12]  M. Hariwijaya, Metodologi Dan Penulisan Skripsi Tesis Dan Disertai Untuk Ilmu Sosial Dan Humaniora, 2nd ed. Yogyakarta: Parama Ilmu, 2015.
[13]  Nursalam, Metodologi Penelitian Ilmu Keperawatan: Pendekatan Praktis, 5th ed. Jakarta Selatan: Penerbit Salemba Medika Jln. Raya Lenteng Agung No. 101 Jagakarsa.
[14]  S.  P.  Siagian, Kepemimpinan  Organisasi&Perilaku  Administrasi.  Jakarta: Gunung Agung, 2002.
[15]  E. T. luthfi Kusrini, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset, 2009.