## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI PADA TRANSAKSI PENJUALAN BARANG (STUDI KASUS: TOKO ISNA KABUPATEN BINTAN)
1 Iwan Purnomo, 2 Heti Mulyani Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia, Jurusan Sistem Informasi e-mail : 1 purnomo.iwan@gmail.com, 2 heti@sttindonesia.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu upaya untuk mengoptimalkan penjualan barang pada toko Isna adalah  dengan  mengolah  data  yang  menumpuk  menjadi  sebuah  informasi  yang berguna.  Pemanfaatan  data  penjualan  yang  tersimpan  dalam  basis  data  dapat dilakukan dengan membuat sebuah aplikasi yang mengimplementasikan algoritma apriori.  Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu  jenis  aturan  asosiasi  pada  data mining untuk untuk menemukan aturan suatu kombinasi item pada suatu database transaksi penjualan barang.
Dalam  perancangan  aplikasi  ini,  metodologi  penelitian  menggunakan metode  pengumpulan  data  yang  terdiri  dari  observasi,  wawancara  dan  studi kepustakaan.  Metode  pengembangan  perangkat  lunak  menggunakan  metode waterfall dan  aplikasi  yang  dikembangkan  menggunakan  bahasa  pemrograman Netbeans , MySQL Front sebagai basis data, dan Xampp sebagai servernya.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dibangun mampu menghasilkan informasi yang dapat memberikan pengetahuan bagi pemilik maupun pengguna  untuk  meningkatkan  efisiensi  penempatan  posisi  barang  dagangan sehingga dapat mengoptimalkan penjualan barang. Hal ini terbukti dari 10 sample yang diambil pada bulan April menghasilkan produk G, Susu Frisian Flag  Straw 180 ml dan Teh Celup Prendjak 50x25x2gr. Item item tersebut merupakan produk yang sering terjual secara bersamaan dalam transaksi penjualan.
Kata Kunci : Toko Isna, Transaksi Penjualan, Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Waterfall
Teknologi  informasi  merupakan  salah  satu  teknologi  yang  sedang berkembang  dengan  pesat  pada  saat  ini.  Dengan  kemajuan  teknologi  informasi, pengaksesan  terhadap  data  maupun  informasi  yang  tersedia  dapat  berlangsung dengan cepat, efisien, dan akurat. Sehingga hal ini menuntut para pelaku bisnis pada penjualan retail (eceran) untuk bisa mengembangkan usaha mereka dan agar bisa bertahan dalam persaingan. Salah satu bisnis di bidang penjualan adalah toko yang berbentuk mini market dan swalayan
Toko  Isna  merupakan sebuah toko  yang terletak di  kawasan  yang ramai dan  berdekatan  dengan  kawasan  industri  Lobam  kabupaten  Bintan.  Toko  Isna bergerak  dalam  bidang  penjualan  kebutuhan  sehari  hari  yang  memiliki  sistem seperti pada mini market yaitu pembeli mengambil sendiri barang yang dibutuhkan dari  rak  rak  dagangan  yang  akan  dibeli  kemudian  melakukan  pembayaran  di kasir.[4] Selama ini data penjualan yang tersimpan di dalam database dan output
aplikasi toko tersebut belum dimanfaatkan secara maksimal untuk pengembangan strategi  pemasaran  dan  meningkatkan  efesiensi  penempatan  barang  dagangan. Selama ini penyusunan tata letak barang di  rak hanya berdasarkan pada persepsi pemilik toko saja. Misalnya letak gula yang berjauhan dengan teh maupun kopi dan sebagainya. Penyusunan item item tersebut bisa dioptimalkan satu sama lain untuk keperluan  promosi  supaya  konsumen  tertarik  untuk  membeli  barang  yang  ada  di toko  tersebut.  Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  penulis  melakukan  penelitian  di toko Isna dengan membuat sebuah aplikasi yang mengimplementasikan algoritma apriori  untuk  menemukan  pola  penjualan  item  item  produk  yang  sering  terjual secara  bersamaan  dalam  sebuah  transaksi  oleh  konsumen  terutama  konsumen  di daerah  kawasan  industri  Lobam  Kabupaten  Bintan.  Sehingga  penelitian  ini diharapkan  bisa  membantu  pemilik  toko  untuk  mengatur  penyusunan  barang dagangannya secara maksimal.

## KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Data
Menurut Adita Ayu Prawiyanti, Ramadhian Agus Triyono (2013:45) data adalah  suatu  bahan  mentah  yang  kelak  dapat  diolah  lebih  lanjut  untuk  menjadi sesuatu yang lebih bermakna [5]. Data inilah yang nantinya akan disimpan dalam database . Data merupakan komponen dasar dari informasi yang akan diproses lebih lanjut untuk menghasilkan informasi. Data merupakan  kumpulan    kejadian yang diangkat  dari suatu kenyataan. Data dapat berupa angka-angka, huruf-huruf  atau simbol-simbol  khusus    atau  gabungan    darinya.  Data  mentah    masih  belum bisa    bercerita    banyak,  sehingga    perlu  diolah    lebih  lanjut.  Data  merupakan masukan  dari  suatu  model  pengolahan  data  yang  menghasilkan  keluaran  berupa informasi.

## 2.2 Data Mining
Data mining adalah suatu teknik untuk menggali informasi yang berharga yang tersimpan pada suatu database sehingga ditemukan suatu pola yang menarik dimana sebelumnya tidak diketahui. Data mining sering disebut sebagai Knowlegge Discovery  in  Database (KDD)  [3]. Knowlegge  Discovery in  Database adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data, historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar. Karakteristik data mining sebagai berikut:
1. Data  mining  berhubungan  dengan  penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi dan pola data tertentu yang tidak diketahui sebelumnya.
2. Data  mining  biasa  menggunakan  data  yang  sangat  besar,  biasanya  data yang besar digunakan untuk membuat hasil lebih dipercaya.
3. Data  mining  berguna  untuk  membuat  keputusan  yang  kritis,  terutama dalam strategi.
Budiono dkk (2014) menjelaskan bahwa proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) secara garis besar adalah sebagai berikut:
1. Data Selection, merupakan pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional  perlu  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian  informasi  dalam KDD. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
2. Pre-processing/Cleaning .
Sebelum  proses  data  mining  dapat  dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses cleaning pada data yang menjadi focus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi  data, memeriksa data  yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi).
3. Integrasi data ( Data Intregration ).
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data  dari  berbagai database ke dalam satu database baru.
4. Transformasi Data ( Data Transformation ). Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam KDD merupakan  proses  kreatif  dan  sangat  tegantung  pada  jenis  atau  pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
5. Data Mining.
Data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik, metode,  atau  algoritma  dalam  data  mining  sangat  bervariasi.  Pemilihan metode  atau  algoritma  yang  tepat  sengat  bergantung  pada  tujuan  dan proses KDD secara keseluruhan.
6. Interpretation/Evaluation .
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut interpretation . Tahap  ini  mencakup  pemeriksaan  apakah  pola  atau  informasi  yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya.
7. Presentasi Pengetahuan.
Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai teknik yang digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  diperoleh  pengguna. Tahap terakhir dari proses data mining adalah bagaimana memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisa yang didapat.
Retno Tri Vulandari (2017:4) dalam bukunya mengemukakan bahwa data mining  atau  penambangan  data  dibagi  menjadi  beberapa  teknik/kelompok berdasarkan tugas  dan fungsinya, seperti:[2]
1. Klasifikasi( Clasification )
Proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan konsep atau kelas  data  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  perkiraan  kelas  dari  suatu objek yang labelnya tidak diketahui.
2. Clustering
Clustering merupakan  proses  pengelompokan  sejumlah  data/obyek kedalam  kelompok  data  sehingga  setiap  kelompok  berisi  data  yang memiliki  kemiripan. Clustering melakukan  pengelompokan  data  tanpa berdasarkan  kelas  data  tertentu.  Prinsip  dari clustering adalah memaksimalkan kesamaan anggota satu kelas/ cluster .
3. Asosiasi( Association )
Assosiation merupakan teknik mining  untuk  menemukan aturan  asosiasi antara suatu kombinasi item dalam suatu waktu.

## 2.3 Analisis Asosiasi ( Association rule)
Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk  menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item.  Analisis  asosiasi  dikenal  juga sebagai  teknik  data  mining  yang  menjadi  dasar  dari  berbagai  teknik  data  mining lainnya. Khususnya salah satu tahap dari analisis asosiasi yang disebut analisis pola frekuensi tinggi ( frequent patern mining ) menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efesien (Retno Tri Vulandari, 2017).
Penting  tidaknya  suatu  aturan  asosiasi  dapat  diketahui  dengan  dua parameter, support (nilai  penunjang)  yaitu  persentasi  kombinasi  item  tersebut dalam database dan confidence (nilai kepastian) yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi. Aturan asosiasi biasanya dinyatakan dalam bentuk : {roti,mentega}  {susu}( support = 40 %, confidence = 50 %). Yang artinya: 50% dari transaksi di database yang memuat item roti dan mentega juga memuat item susu. Sedangkan 40% dari seluruh transaksi yang ada di database memuat ketiga item itu. Dapat juga diartikan: Seorang konsumen yang membeli roti dan mentega punya kemungkinan 50% untuk juga membeli susu. Aturan ini cukup  signifikan karena  mewakili  40%  dari  catatan  transaksi  selama  ini.  Analisis  asosiasi didefinisikan suatu proses untuk menemukan semua aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk support ( minimum  support )  dan  syarat minimum untuk confidence ( minimum confidence ).
Retno Tri Vulandari (2017:66) juga menjelaskan bahwa metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap yaitu:
1. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan memakai rumus berikut:
Sementara itu, nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut
Support (A, B) = (A∩B)
2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan assosiatif  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiasi “ jika A maka B “. Nilai confidence dari aturan “ jika A maka B “diperoleh dari rumus berikut:

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam kegiatan untuk memperoleh data pada penelitian skripsi ini, penulis menggunakan teknik pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut:
Support (A) = Jumlah transaksi mengandung A Total transaksi Support (A, B) = Jumlah transaksi mengandung A dan B Total transaksi Confidence = P(B/A) =  Jumlah transaksi mengandung A dan B Jumlah transaksi mengandung A
1. Observasi
Melakukan  observasi  atau  peninjauan  tempat  di  Toko  Isna  sebelum pelaksanaan kegiatan pengumpulan data dengan mengadakan pengenalan terhadap objek skripsi, aktivitas kerja dan bahan kajian.
2. Wawancara
Melakukan wawancara secara langsung dengan pihak yang terlibat dalam sistem toko tersebut salah satunya adalah pemilik toko.
3. Studi Kepustakaan
Melakukan  pengumpulan  data  secara  tidak  langsung  dengan  melakukan studi kepustakaan, yaitu dengan mengumpulkan data-data dan teori-teori dari  berbagai  buku  atau  literatur  yang  berhubungan  dengan  penulisan skripsi ini.

## 3.2 Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Prosedur  pengembangan  yang  digunakan  pada  aplikasi  ini  adalah menggunakan  prosedur  pengembangan  model Waterfall .  Metode Waterfall ( Classic  Life  Cycle )  yang  menyarankan  pengembangan  perangkat  lunak  secara sistematik dan berurutan yang dimulai dari tingkatan sistem tertinggi dan berlanjut ke  tahap  analisis,  desain, coding , testing atau  pengujian  dan  pemeliharaan[6].
Model  ini  disebut  dengan waterfall karena  tahap  demi  tahap  yang  dilalui  harus menunggu selesainya tahap sebelumnya dan berjalan berurutan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisis Kelemahan Sistem
Tahap  yang  dilakukan  penulis  dalam  menganalisis  data  adalah  dengan menentukan permasalahan yang terjadi dalam aplikasi. Dari hasil pengamatan yang dilakukan penulis adalah sebagai berikut :
1. Output dari aplikasi yang saat ini digunakan pada toko Isna belum dapat menampilkan laporan penempatan posisi tata letak barang yang lebih baik sesuai dengan kecenderungan pembelian yang dilakukan konsumen sesuai dengan aturan algoritma apriori.
2. Data  penjualan  yang  tersimpan  dalam database belum  dimanfaatkan secara  maksimal  untuk  pengembangan  strategi  pemasaran  dan meningkatkan efesiensi penempatan posisi barang dagangan.
3. Belum adanya aplikasi dalam menganalisa data penjualan yang bertujuan untuk  mendapatkan  pola  belanja  konsumen  sehingga  tata  letak  barang dagangannya masih belum terorganisir dengan baik.

## 4.2 Studi Kasus Analisis menggunakan Algoritma Apriori
Data  transaksi  penjualan  pada  toko  isna  dapat  diperoleh  dari  laporan penjualan  atau database yang  menyimpan  histori  transaksi  penjualan,  pada  studi kasus ini penulis hanya mendapatkan laporannya, sehingga data dibawah ini hanya beberapa  sample  yang  diambil  penulis  yaitu  10  transaksi  di  bulan  april  laporan penjualan detail.
Tabel 1 Data Transaksi Penjualan
No.  No. Struk Tr. Penjualan Produk 1 01000001 Susu Frisian Flag Straw 180 ml, G.
2 01000002 Ciptadent Cool Tube 120 gr, Pepsodent White 75 Gr 3 01000003 G., Lifebouy Shp Strong & Shiny 70 ml 4 01000004 Susu  Frisian  Flag  Straw  180  ml,  Teh  Celup  Prendjak 50x25x2gr, Pepsodent White 75 Gr,  G. 5 01000005 Susu  Frisian  Flag  Straw  180  ml,  G.,  Teh  Celup  Prendjak 50x25x2gr 6 01000006 Tootbrs Ciptadent Crystal Soft, Ciptadent Cool Tube 120 gr 7 01000007 Susu Frisian Flag Straw 180 ml, G. 8 01000008 G., Tootbrs Ciptadent Crystal Soft, Teh Celup Prendjak 50 x25x2gr, Ciptadent Cool Tube 120 gr 9 01000009 G.,  Teh Celup Prendjak 50 x25x2gr, Downy Love Passion 20ml 10 01000010 Teh  Celup  Prendjak  50  x25x2gr,  Susu  Frisian  Flag  Straw 180 ml, G.
Implementasi algoritma apriori diawali dengan scan data penjualan (lihat Tabel 1), kemudian pembentukan pola kombinasi dengan 1 pola kombinasi itemset (C1), 2 pola kombinasi  itemset  (C2) dan begitu seterusnya dan perhitungan nilai support setiap kombinasi itemset [7]. Minimal support yang ditentukan adalah 29 %.
1. Pembentukan pola kombinasi 1 itemset (C1)
Proses  pembentukan  C1  atau  disebut  1  Itemset  dengan  jumlah  minimal
support =29 %. Rumus 1 itemset (C1) dapat dituliskan sebagai berikut:
Dari  data  transaksi  penjualan  diatas  (tabel  1)  dibentuk  pola  kombinasi itemset nya dengan rumus di atas, maka hasilnya pada tabel berikut ini :
Tabel 2 Pola kombinasi 1 itemset (C1) Itemset Jumlah Support Susu Frisian Flag Straw 180 ml 5 (5/10)*100% = 50% Teh Celup Prendjak 50 x25x2gr 5 (5/10)*100% = 50% G. 8 (8/10)*100% = 80% Pepsodent White 75 Gr 2 (2/10)*100% = 20% Downy Love Passion 20ml 1 (1/10)*100% = 10% Ciptadent Cool Tube 120 gr 3 (3/10)*100% = 30% Tootbrs Ciptadent Crystal Soft 2 (2/10)*100% = 20% Lifebouy Shp Strong & Shiny 70 ml 1 (1/10)*100% = 10% Dengan support minimal  29  %  pada  hasil  tabel  2  maka  hanya  4(empat) pola  kombinasi  itemsets  yang  memenuhi support minimal.  Seperti  pada tabel dibawah  ini:
Tabel 3  Pola kombinasi 1 itemset (C1) yang memenuhi support minimal Itemset Jumlah Support Susu Frisian Flag Straw 180 ml 5 (5/10)*100% = 50% Teh Celup Prendjak 50 x25x2gr 5 (5/10)*100% = 50% G. 8 (8/10)*100% = 80% Ciptadent Cool Tube 120 gr 3 (3/10)*100% = 30% Support (A) = Jumlah transaksi mengandung A   *  100 % Total transaksi
2. Pembentukan pola kombinasi 2 itemset (C2)
Proses  pembentukan  C2  atau  disebut  dengan  2  Itemset  dengan  jumlah minimum support = 29 % dapat diselesaikan dengan rumus berikut :
Sehingga  dari  pola  kombinasi  1  itemset  (C1)  di  tabel  3  yang  memenuhi support minimal  dibentuk  pola  kombinasi  2  itemset  (C2)  dengan  rumus diatas. Maka hasilnya pada tabel berikut ini : Tabel 4 Pola kombinasi 2 itemset (C2) Itemset Jumlah Support Susu  Frisian  Flag  Straw  180  ml,  Teh Celup Prendjak 50x25x2gr 3 (3/10)*100% = 30% Susu Frisian Flag Straw 180 ml, G. 5 (5/10)*100% = 50% Susu Frisian Flag Straw 180 ml, Ciptadent Cool Tube 120 gr 0 (0/10)*100% = 0% Teh Celup Prendjak 50x25x2gr, G. 5 (5/10)*100% = 50% Teh Celup Prendjak 50x25x2gr, Ciptadent Cool Tube 120 gr, 1 (2/10)*100% = 10% G., Ciptadent Cool Tube 120 gr 1 (2/10)*100% = 10% Minimal support yang ditentukan adalah 29  %, jadi  kombinasi  2 itemset yang  tidak  memenuhi  minimal support akan  dihilangkan,  maka  hanya  3 pola kombinasi itemsets yang memenuhi support minimal. Maka hasilnya pada tabel berikut ini :
Tabel 5 Pola kombinasi 2 itemset (C2) yang memenuhi support minimal Itemset Jumlah Support Susu Frisian Flag Straw 180 ml, G. 5 (5/10)*100% = 50% Teh  Celup  Prendjak  50x25x2gr,  Susu Frisian Flag Straw 180 ml 3 (3/10)*100% = 30% Teh Celup Prendjak 50x25x2gr, G. 5 (5/10)*100% = 50%
3. Pembentukan pola kombinasi 3 itemset (C3)
Proses  pembentukan  C3  atau  disebut  dengan  3  Itemset  dengan  jumlah minimum support = 29 % dapat diselesaikan dengan rumus berikut:
Sehingga dari pola kombinasi  2 itemset  (C2) di  tabel  5  yang memenuhi support minimal  dibentuk  pola  kombinasi  3  itemset  (C3)  dengan  rumus diatas. Maka hasilnya pada tabel berikut ini :
Tabel 6 Pola kombinasi 3 itemset (C3) yang memenuhi support minimal Itemset Jumlah Support Susu Frisian Flag Straw 180 ml, Teh Celup Prendjak 50x25x2gr, G. 3 (3/10)*100% = 30%
Pola  kombinasi  selanjutnya  tidak  bisa  dibentuk  karena  pola  kombinasi 3(itemset) hanya 1(satu) itemset.
Support (A, B) = Jumlah transaksi mengandung A dan B  * 100 % Total transaksi
Support (A, B, C) = Jumlah transaksi mengandung A,B dan C * 100 % Total transaksi
4. Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan assosiatif  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan  assosiatif  A→B  dimana  minimal
c onfidence adalah 45 %. Nilai confidence dari aturan A→B diperoleh dari rumus berikut:
Pembentukan aturan asosiasi dibentuk dari pola kombinasi yang memenuhi support minimal dari tiap pola kombinasi. Berikut adalah aturan asosiasi yang dibentuk dari pola kombinasi 2 itemset.
Tabel 7 Aturan asosiasi yang dihasilkan dari 2 pola kombinasi itemset Rule Support Support Itemset Confidence Jika Susu  Frisian  Flag  Straw  180  ml terjual  maka  Teh  Celup  Prendjak 50x25x2gr terjual 5 3 ((3/5)*100) = 60% Jika Susu  Frisian  Flag  Straw  180  ml terjual maka G. terjual 5 5 ((5/5)*100)= 100% Jika Teh  Celup  Prendjak  50x25x2gr terjual maka Susu Frisian Flag Straw 180 ml terjual 5 3 ((3/5)*100) = 60% Jika Teh  Celup  Prendjak  50x25x2gr terjual maka G. terjual 5 5 ((5/5)*100)= 100% Jika G. terjual  maka  Susu  Frisian  Flag Straw 180 ml terjual 8 5 ((5/8)*100)=62.5% Jika G. terjual maka Teh Celup Prendjak 50x25x2gr terjual 8 5 ((5/8)*100)=62.5%
Selanjutnya  adalah  pembentuk  aturan  asosiasi  dari  pola  kombinasi  3(itemsets) seperti  pada tabel berikut ini:
Tabel 8 Aturan asosiasi yang dihasilkan dari 3 pola kombinasi itemsets Rule Support Support Itemset Confidence Jika Susu Frisian Flag Straw 180 ml dan Teh Celup Prendjak 50x25x2gr terjual maka G. terjual 3 3 ((3/3)*100) =100% Jika Teh Celup Prendjak 50x25x2gr dan G. terjual maka Susu Frisian Flag Straw 180 ml terjual 5 3 ((3/5)*100) = 60%
Jika G. dan Susu Frisian Flag Straw 180 ml terjual maka Teh Celup Prendjak 50x25x2gr  terjual 5 3 ((3/5)*100) = 60%
Maka, dari analisa algoritma apriori diatas didapat Susu Frisian Flag Straw 180 ml,  Teh  Celup  Prendjak  50x25x2gr    dan  G. merupakan  produk  yang  paling banyak  dibeli  konsumen  dalam  setiap  transaksi  penjualan,  sehingga  penempatan posisinya harus berdekatan.
Confidence = P(B/A) =  Jumlah transaksi mengandung A dan B  * 100 Jumlah transaksi mengandung A

## 4.3 Perancangan Diagram konteks
Diagram  konteks  merupakan  level  tertinggi  dari  DFD  yang menggambarkan seluruh input ke sistem atau output dari sistem. Diagram konteks ini akan memberi gambaran tentang keseluruhan sistem [1]
Implementasi Metode Apriori pada Transaksi Penjualan Barang (Studi Kasus: Toko Isna Kabupaten Bintan) Pemilik Konsumen Bagian Gudang Laporan Penjualan (Normal) Laporan Penjualan (Hasil analisis algoritma apriori) Data Belanja Laporan Penjualan (Hasil analisis algoritma apriori) Supplier Struk Penjualan Barang Data Barang Data Supplier

## Gambar 1 Diagram Konteks

## 4.4 Perancangan (DFD)
Berikut ini adalah DFD level 0 yang dirancang pada implementasi metode algoritma  apriori  pada  transaksi  penjualan  barang  (studi  kasus:  Toko  Isna Kabupaten Bintan):
1.0* Pengolahan Data Barang Supplier 3.0* Pengolahan Data Transaksi Penjualan Barang Penjualan Master 4.0* Analisis Transaksi Penjualan Algoritma Apriori Data barang Data barang Data barang Data penjualan Hasil Analisis Apriori Data hasil analisis apriori Pemilik 5.0* Cetak Laporan Laporan penjualan (hasil analisis algoritma apriori) Laporan penjualan (hasil analisis algoritma apriori) Laporan penjualan normal Data hasil analisis Konsumen Data belanja Penjualan Detail Data penjualan Bagian Gudang Data penjualan Supplier Data supplier Data penjualan 2.0* Pengolahan Data Supplier Data supplier Data supplier Data penjualan Data penjualan Struk penjualan barang
Perancangan  DFD  Level  1  Proses  4.0  yang  merupakan  pengembangan proses 4 dari DFD level 0 Analisis transaksi penjualan algoritma apriori yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
4.1 Scan Transaksi Penjualan Per Periode Hasil Analisis Apriori Penjualan Detail Data Penjualan 4.2 Pembentukan Pola Kombinasi Itemset Data penjualan 4.3 Pembentukan Aturan Asosiasi Dan Nilai Confidence 4.4 Save hasil analisis algoritma apriori Data penjualan Data penjualan Data hasil apriori Penjualan Master Data Penjualan

## Gambar 3 DFD Level 1 Proses 4.0 (Analisis transaksi penjualan algoritma apriori)

## 4.5 Hasil Studi Kasus
Berdasarkan dari pengujian aplikasi  yang dibangun menggunakan, Hasil scan  transaksi,  pembentukan  pola  kombinasi,  dan  pembentukan  aturan  asosiasi dapat menampilkan data dan menghasilkan kesimpulan barang yang dibeli secara bersamaan  yaitu  Susu  Frisian  Flag  Straw  180  ml,  G(gula),  Teh  Celup  Prendjak 50x25x2Gr.  Penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa  dengan  implementasi algoritma  apriori  pada  transaksi  penjualan  barang  di  toko  Isna  kabupaten  Bintan dapat membantu penyusunan tata letak barang di toko tersebut. Berikut ini adalah hasil  scan  transaksi,  pembentukan  pola  kombinasi,  dan  pembentukan  aturan asosiasi dan kesimpulan pada aplikasi yang dibangun:
Gambar 4 Scan data penjualan
Gambar 5 Pembentukan pola kombinasi 1 itemset
Gambar 6 Form Analisis Apriori (Pembentukan Pola Kombinasi 2 Itemset)
Gambar 7 Form Analisis Apriori (Pembentukan Pola Kombinasi 3 Itemset)
Gambar 8 Form Analisis Apriori (Pembentukan Aturan Asosiasi)
Gambar 9 Form Analisis Apriori (Kesimpulan Analisis Apriori)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan,  output  dan  pengujian  dari  aplikasi implementasi  metode  apriori  pada  transaksi  penjualan  barang  (studi  kasus:  Toko Isna Kabupaten Bintan) dapat disimpulkan bahwa :
1. Data  transaksi  penjualan  yang  menumpuk  dapat  dimanfaatkan  untuk memaksimalkan  strategi  pemasaran  dan  meningkatkan  efesiensi penempatan  posisi  barang  pada  sebuah  toko  dengan  cara  menerapkan algoritma apriori dan aturan asosiasi.
2. Aplikasi implementasi algoritma apriori pada transaksi penjualan di toko Isna yang dibangun mampu menemukan pola penjualan item item produk berdasarkan  kecenderungan  yang  muncul  bersamaan  dalam  sebuah transaksi  penjualan.  Sehingga  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu penyusunan tata letak barang di toko tersebut.
3. Output    dari  aplikasi  yang  dibangun  menghasilkan  informasi  yang memberikan  pengetahuan  bagi  pemilik  maupun  pengguna  untuk
mengoptimalkan  penjualannya.  Barang  yang  mempunyai support lebih tinggi    adalah  barang  paling  laku  terjual.  Sedangkan  barang  yang mempunyai confidence yang lebih tinggi adalah barang yang mempunyai kesempatan  dibeli  bersamaan  sehingga  barang  tersebut  seharusnya diletakkan saling berdekatan.
Guna    membantu    pengembangan  aplikasi  lebih  lanjut  serta  untuk mengoptimalkan hasil yang didapat maka penulis memberikan  saran antara lain :
1. Aplikasi  ini  masih  terbatas  pada  import  data  penjualan  dalam  bentuk microsoft  excel sehingga  diperlukannya  pengembangan  aplikasi  untuk mengimport data dalam  format pdf maupun format lainnya.
2. Aplikasi implementasi  algoritma  apriori pada transaksi penjualan barang studi  kasus  toko  Isna  ini  masih  memiliki  kelemahan  dalam  melakukan scan database setiap  kali  iterasi didalam pembentukan kombinasi item set,  sehingga  membutuhkan waktu yang cukup lama dalam menganalisa data  yang cukup besar. Oleh sebab itu diperlukan algoritma lain seperti algoritma fp-growth untuk  perbandingan  dan  menguji  sejauh  mana aplikasi  yang  dibangun  dapat  diandalkan  dalam  menemukan    pola penjualan  item  item  produk  berdasarkan  kecenderungan  yang  muncul bersamaan pada database dalam skala besar.
3. Dalam  menjalankan  aplikasi  yang  dibangun,  diperlukan  pelatihan personel/user  sehingga  user  bisa  memahami  dan  mengerti  output  yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Muslihudin,  Muhamad  dan  Oktafianto, Analisis  dan  Perancangan  Sistem Informasi  Menggunakan  Model  Terstruktur  dan  UML, ANDI,  2016, Yogyakarta
[2] Vulandari, Retno Tri, Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer, Gava Media, 2017, Yogyakarta
[3]  Budiono.,  Fahmi,  Amik.  &  Pujiono. Penerapan  Metode  Association  Rule Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Mengidentifikasikan  Pola  Penyakit Radang Sendi. Techno.COM, Vol. 13, No. 2, 2014
[4] Nurcahyono, Fendi. Pembangunan Aplikasi Penjualan Dan Stok Barang Pada Toko Nuansa Elektronik Pacitan , Journal Speed, 2012
[5]  Prawiyanti,  Adita  Ayu  &  Triyono,  Ramadhian  Agus. Perancangan  Sistem Informasi Inventaris , Seruni, 2013
[6]  Warih Puspitasari  &  Riesranty  Nilandiny, Membangun  aplikasi  perencanaan karir online berbasis web menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus SMK X) , Jurnal Rekayasa Sistem & Industri (JRSI), Volume 3, Nomor. 2, 2016
[7]  Buulolo,  Efori. Algoritma  Apriori  pada  Data  Penjualan  Di  Supermarket,
Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi Informasi, 2015 [Online] Tersedia di https://www.researchgate.net [4 Maret 2018/ 20.20 WIB]
1. NIM :  3215622 2.Nama Lengkap :  Iwan Purnomo 3. Judul Skripsi :Implementasi Algoritma Apriori pada Transaksi Penjualan Barang (Studi Kasus: Toko Isna Kabupaten Bintan)