## IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN TIKET PESAWAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus: PT. Pesona Ceria Travel)
Zahrotul Wardah 1 , Devi Fitrianah 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650
Email : 41513110167@student.mercubuana.ac.id 1 , devi.fitrianah@mercubuana.ac.id 2

## ABSTRACT
Semakin  banyaknya  jumlah  travel  yang  berkembang  saat  ini,  membuat  para  pengelola  ingin menunjukan strategi pemasaran yang lebih baik,  salah satuya adalah PT. Pesona Ceria Trevel yang ingin  meningkatkan  penjualan  tiket  pesawat.  Dalam  kegiatan  sehari -hari  PT.  Pesona  Ceria  Travel mempekerjakan  staff  tiketing  untuk  mengelola  penjualan  tiket.  untuk  mengetahui  tiket  yang  paling laku  terjual,  PT.  pesona  Ceria  Trevel  membutuhkan  aplikasi  yang  dapat  menampilkan  laporan penjualan tiket sehingga mempermudah owner untuk menentukan promosi pada tiket tersebut. Pa da kasus ini, digunakan data mi ning dengan metode Algoritma Apriori untuk menemukan freku ensi item set  pada  sekumpulan  data.  Dengan  algoritm  ini  didapatkan  kumpulan  tiket  pesawat  yang  sering terjual  yaitu  Lion  Air,  Citilink,  Garudan  dan  Batik  Air.  Asosiasi  ini  didapat  dengan  nilai  Support minimal  30%  dan  nilai  Confident  80%.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi yang dibangun  berhasil  sesuai  rancangan dan dapat  memberikan  masukan kombinasi  tiket yang sering dipesan pada waktu yang ditentukan.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Association Rule, Penjualan Tiket Pesawat

## PENDAHULUAN
PT.  Pesona  Ceria  Travel  bergerak  dalam  bidang travel  yang  didirikan  pada  tahun  2010  yang beralamat  di  Jakarta  Selatan.  Semakin  banyak jumlah travel di Indonesia yang berkembang saat ini  khusunya  daerah  Jakarta,  para  pengelola  PT Pesona  Ceria  Travel  ingin  menunjukan  strategi pemasaran  yang  lebih  baik.  Maka  dari  itu  para pengelola  harus  mencermati  pola-pola  pembelian tiket  pesawat  yang  di  pesan  oleh  konsumen. Seperti  pola  penjualan  tiket  sehari-hari  di  PT. Pesona  Ceria  Travel  yang  penulis  amati  ketika sedang melihat data tiket pesawat disana. Penulis menemukan banyak kekurangan yang terjadi pada PT. Pesona Ceria Travel tersebut diantaranya data semua  penjualan  tercampur  menjadi  satu  dengan data  peminjaman  mobil,  tiket  kereta  api, penginapan  hotel.  Hal  ini  tentu  saja  sangat
disayangkan karena data-data tersebut bisa diolah untuk jadi bahan promosi bagi perusahaan. Dengan adanya kegiatan penjualan setiap hari data semakin  lama  akan  semakin  bertambah  banyak. Data tersebut tidak hanya berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk peningkatan penjualan tiket pesawat dan promosi. Hal ini disebabkan oleh karena PT. Pesona Ceria Travel  tidak  memanfaatkan  data  transaksi penjualan  yang  ada  dan  biasanya  data  transaksi penjualan  tersebut  hanya  sebagai  arsip.  Sehingga terjadi penumpukan data yang tidak diketahui apa manfaatnya. Pada dasarnya kumpulan data tersebut memiliki  informasi-  informasi  yang  bermanfaat, yang  bisa  digunakan  untuk  mengambil  suatu keputusan  dan  untuk  memperoleh  pengetahuan yang  baru  (knowledge)  tentang  pola  penjualan tiket  pesawat.  Misalnya,  penjualan  tiket  pesawat Lion Air lebih diminati oleh pembeli maka owner
memberikan promsi pada tiket pesawat Lion Air. Oleh  karena  itu  penulis  mencoba  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  di  PT. Pesona Ceria Travel dengan salah satu teknik yang digunakan dalam pengolahan data tersebut dengan menggunakan  Algoritma  Apriori.  Pengujian dilakukan berdasarkan nama maskapai, kombinasi itemset  yang  akan  dijadikan  tolak  ukur  dalam pencarian  nilai  support  dan  confidence  pada  data transaksi penjualan tiket pesawat, pengolahan data dilakukan  terhadap  data  penjualan  tiket  pada periode  2014-2016  dengan  sampel  36  bulan  data transaksi.
Dengan  adanya  pengelompokan  data  seperti  ini, diharapkan dapat menemukan informasi baru dan berharga  bagi  perusahaan  terkait  tiket  pesawat mana  yang  paling  sering  terjual,  sehingga ditentukan suatu sistem yang dapat membantu PT. Pesona Ceria Travel untuk meningkatkan layanan dan penjualan tiket pesawat.

## STUDI TERKAIT

## DATA MINING
Data  Mining  adalah  serangkaian  proses  untuk menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak diketahui secara manual. Patut diingat bahwa kata mining  sendiri  berarti  usaha  untuk  mendapatkan sedikit  barang  berharga  dari  sejumlah  besar material dasar. Karena itu data mining sebenarnya memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu seperti  kecerdasan  buatan  (artificial  intelligent), machine learning, statistik dan database. Dengan arti  lain  data  mining  adalah  proses  untuk penggalian pola-pola dari data dengan menggunakan  pendekatan Data  Driven  Method , yang  berarti  informasi  didapat  dengan  cara pengelolaan  data  yang  digunakan  (Fitrianah, Hidayanto,  Gaol,  &  Arymurthy,  2016).  Data mining menjadi alat yang semakin penting untuk mengubah data tersebut menjadi informasi. Hal ini sering  digunakan  dalam  berbagai  praktek  profil, seperti pemasaran, pengawasan, penipuan deteksi dan penemuan ilmiah.
Beberapa teknik yang sering disebut-sebut dalam literatur  data  mining  dalam  penerapannya  antara lain:  clustering,  classification,  association  rule mining,  neural  network,  genetic  algorithm  dan lain-lain.  Yang  membedakan  persepsi  terhadap
data  mining  adalah  perkembangan  teknik-teknik data  mining  untuk  aplikasi  pada  database  skala besar.  Sebelum  populernya  data  mining,  teknik- teknik  tersebut  hanya  dapat  dipakai  untuk  data skala  kecil saja.  Data  mining  adalah  serangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu kumpulan  data  berupa  pengetahuan  yang  selama ini  tidak  diketahui  secara  manual  (Moertini, 2002).

## ALGORITMA APRIORI
Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi pada  data  mining  yang  dikembangkan  pertama kali  oleh  R.  Agrawal  dan  R.  Srikant  pada  tahun 1994. Algoritma ini didasarkan pada fakta bahwa apriori  menggunakan  pengetahuan  sebelumnya dari  suatu  itemset  dengan  frekuensi  kemunculan yang sering atau disebut frequent itemset. Apriori menggunakan  pendekatan  iteratif  dimana  k- itemset  digunakan  untuk  mengeksplorasi  (k+1)- itemset berikutnya (Han&Kamber, 2006). Prinsip metode  apriori  adalah  jika  suatu  itemset  sering muncul  (frequent),  maka  semua  subset  dari itemset  tersebut  juga  harus  sering  muncul  dalam suatu database (Tan, Steinbach, Kumar, 2004).
Penggunaan  Algoritma  Apriori  pada  penelitian sebelumnya sudah banyak dilakukan pada bidang yang  berbeda-beda.  Yanto,  Robi  and  Riri Khoiriah.  2015.  “Implementasi  Data  Mining Dengan  Metode  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Pola  Pembelian  Obat.”  Hasil pengujian  dengan  algoritma  apriori  dan  sistem yang  dibangun  menunjukan  hasil  yang  telah memenuhi  kebutuhan  dalam  penentuan  pola pembelian  obat  berdasarkan  kecenderungan pembelian  obat  oleh  pelanggan.  Dibandingkan dengan  sistem  yang  sedang  berjalan  kinerja tersebut ditunjukan pada efektifitas informasi dari sistem  tentang  penentuan  pola  pembelian  obat untuk ketersediaan obat dan tata letak obat untuk memudahkan dalam mengetahui keberadaan obat yang dilihat dari 2 itemset obat.
Siregar,  Sri  Rahayu.  2014.  “Implementasi  Data
Mining Pada Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan  Algoritma Apriori  (  Studi Kasus : Jumbo  Travel  Medan  ).”  Agar  tidak  terkesan monoton dalam proses menjual tiket pesawat dan diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  bagi mereka  yang  menggunakan,  karena  dapat meningkatkan  penjualan  dengan  memberikan rekomendasi  kepada  pembeli.  Untuk  itu  dalam
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 2 No. 1 Januari 2018 ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
penulisan  ini  dikembangkan  aplikasi  analisis association untuk mengekstraksi dan menginterpretasi  pola  kecenderungan  penjualan tiket pesawat yang sering dijual secara bersamaan dari  data  transaksi  menggunakan  algoritma Apriori (menggunakan tools Tanagra).
Pane,  Dewi  Kartika.  2013.  “Implementasi  Data Mining  Pada  Penjualan  Produk  Elektronik Dengan Algoritma Apriori (Studi  Kasus: Kreditplus).”  Pelita  Informatika  Budi  Darma valume.  Penjualan  produk  elektronik,  khususnya laptop  mengalami  peningkatan  setiap  bulannya, produk yang ditawarkan bermacam merek, merek mempengaruhi masyarakat untuk membeli produk tersebut,  untuk  mengetahui  merek  dengan penjualan terbanyak diperlukan algoritma apriori untuk dapat mengetahuinya, dan dengan bantuan tools tanagra, produk dengan penjualan terbanyak dapat diketahui.
Ahmad Fikri Fajri, 2016 "Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Program Studi Yang Diambil  Mahasiswa".  Keputusan  merupakan suatu  hal  yang  sangat  berpengaruh  dalam  proses menghadapi  alternative  yang  dipilih,  Berbagai kendala  dalam  memilih  konsentrasi  prodi  yang sesuai dengan kriteria memang cukup membingungkan.  Tujuan  penelitian  ini  untuk menetukan  konsentrasi  program  studi  yang  akan diambil  oleh  mahasiswa  dengan  teknik  Data Mining menggunakan metode Algoritma Apriori. Sistem  membutuhkan  data  latih  agar  dapat membandingkan  apakah  mahasiswa  A  cocok dengan  prodi  X.  Prediksi  kecocokan  dapat diperoleh berdasarkan hasil perbandingan dengan mahasiswa  lain  yang  memiliki  kemiripan  data demografi  dengan  mahasiswa  A.  Dengan menggunakan Algoritma Apriori didapatkan hasil berupa aturan yang merupakan kumpulan frequent item set dengan nilai confidence yang tinggi.
Eka Novita Sari, 2013 "Analisa Algoritma Apriori Untuk  Menentukan  Merek  Pakaian  Yang  Paling Diminati  Pada  Mode  Fashion  Group  Medan". Penjualan pakaian wanita mengalami peningkatan setiap  bulannya,  produk  yang  ditawarkan bermacam  merek, untuk mengetahui merek yang paling diminati diperlukan algoritma apriori. dan untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik digunakan  Tools  Tanagra.  Algoritma  apriori termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data  mining. Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik
perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan algoritma  yang  efisien  adalah  analisis  pola frequensi tinggi(frequent pattern mining). Penting tidaknya  suatu  asosiasi  dapat  diketahui  dengan dua  tolak  ukur,  yaitu  :  support  dan  confidence. Support  (nilai  penunjang)  adalah  persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan  confidence  (nilai  kepastian)  adalah kuatnya  hubungan  antar-item  dalam  aturan asosiasi.
Dari penelitian yang ada maka penulis merencanakan membuat suatu sistem  yang dapat membantu  PT.  Pesona  Ceria  Travel  untuk meningkatkan layanan dan penjualan tiket peswat. Diharapkan  dari  penelitian  ini  dapat  membantu meningkatkan penjualan tiket pesawat PT. Pesona Ceria Travel.

## METODE PENELITIAN

## METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian dilakukan dengan mengumpulkan  data.  Proses  pengumpulan  data dilakukan dengan dua cara yaitu: studi kepustakaan dan studi lapangan. Studi kepustakaan dilakukan untuk memahami penerapan  data  mining  seperti  mengumpulkan teori-teori yang berhubungan dengan data mining dan  studi  lapangan  dilakukan  mendapatkan  data penelitian.  Data  yang  diperoleh  akan  dianalisa untuk  mengetahui  kebutuhan  dalam  proses Asosiasi  data  dalam  penyelesaian  masalah.  Pada Gambar 1 menunjukan kerangka kerja penelitian.
Studi Awal Pengolahan data dengan Data Mining Implementasi Sistem dengan PHP dan DB Mysql Analisa Hasil Kesimpulan
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## Studi Awal
Tahap  ini  bertujuan  dalam  merumuskan  latar belakang,  tujuan  dan  permasalahan  yang  akan dibahas adapun beberapa hal yang dilakukan pada tahapan ini adalah:
a. Mempelajari masalah
b. Menentukan ruang lingkup masalah
c. Mempelajari beberapa literatur
d. Analisa Data

## Pengolahan data dengan Data Mining
Pada  tahap  pengolahan  data  terlebih  dahulu melakukan  identifikasi  masalah  yang  ada  dan sering  dihadapi  oleh  pihak  perusahaan,  untuk kemudian mendeskripsikan masalah-masalah tersebut  untuk  diperoleh  solusinya.  Tahap selanjutnya dilakukan analisa masalah menggunakan  teknik  data  mining  dengan algoritma  Apriori  untuk  mendapatkan  hasil sebagai tujuan yang akan dicapai.

## Implementasi Sistem
Implementasi Pada tahap ini untuk  memudahkan dalam  pembuktian  hasil  analisa  yang  dilakukan, dibutuhkan sistem yang akan dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database mysql.

## Analisa Hasil
Pada tahap ini dilakukan analisis hasil berdasarkan perhitungan  algoritma  appriori  dan  analisis  hasil dari sistem yang dibangun sehingga menghasilkan keputusan yang dapat digunakan untuk pengambilan  keputusan  dalam  penentuan  pola penjualan  tiket  pesawat.  Adapun langkah  analisa hasil yang dilakukan adalah:
a. Mengolah  data  transaksi  penjualan  tiket pesawat  untuk  diuji  dengan  menggunakan metode data mining
b. Mengolah  data  transaksi  penjualan  tiket dengan sistem yang dibangun
c. Melakukan perbandingan dari hasil pengujian dari  data  mining  dan  sistem  yang dibangun  apakah  hasil  dari  pengujian tersebut sudah sesuai. jika sudah sesuai maka dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan  dalam  penentuan  pola  penjualan tiket.

## METODE DATA MINING
Analisis  asosiasi  atau  association  rule  mining adalah  teknik  data  mining  untuk  menemukan aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi  item. Interestingness  measure  yang  dapat  digunakan dalam data mining adalah:
a. Support, adalah suatu ukuran yang
menunjukkan seberapa besar tingkat dominasi  suatu  item  atau  itemset  dari keseluruhan transaksi.
b. Confidence,  adalah  suatu  ukuran  yang menunjukkan  hubungan  antar  dua  item
secara conditional (berdasarkan suatu kondisi tertentu).

## ALGORITMA APRIORI
Algoritma  Apriori  adalah  salah  satu  algoritma yang  melakukan  pencarian  frequent  itemset dengan  menggunakan  teknik  association  rule (Erwin,  2009).  Algoritma  Apriori  menggunakan pengetahuan frekuensi atribut yang telah diketahui sebelumnya untuk memproses informasi selanjutnya. Pada algoritma Apriori  menentukan kandidat  yang  mungkin  muncul  dengan  cara memperhatikan  minimum  support  dan  minimum confidence. Support adalah nilai pengunjung atau persentase kombinasi sebuah item dalam database.
Rumus support adalah sebagai berikut:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴)

## = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Sedangkan confidence adalah nilai kepastian yaitu kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  sebuah Apriori.  Confidence  dapat  dicari  setelah  pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan.
Rumus  untuk  menghitung  confidence  adalah sebagai berikut :

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴)

## = ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Untuk  menentukan  aturan  asosiasi  yang  akan dipilih maka harus diurutkan berdasarkan Support × Confidence . Aturan diambil sebanyak n aturan yang memiliki hasil terbesar.

## DATA  TRANSAKSI  PENJUALAN  TIKET PESAWAT
Berdasarkan  data  transaksi  pada  periode  2014- 2016  dilakukan  akumulasi  transaksi  penjualan tiket pesawat dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Pola Transaksi Penjualan Tiket
Peswat

## TABULASI DATA TRANSAKSI
Pada  data  transaksi  penjualan  tiket  pesawat  di bentuk  tabel  tabular  yang  akan  mempermudah dalam  mengetahui  berapa  banyak  item  yang  ada dibeli dalam setiap transaksi seperti pada tabel 2 berikut:
Tabel 2 .
Format Tabular Data Transaksi

## PEMBENTUKAN ITEMSET Itemset
Berikut  ini  adalah  penyelesaian  dengan  contoh kasus  berdasarkan  data  yang  sudah  disediakan pada table transaksi: Proses pembentukan F1 atau disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 30%.
Tabel 3 . Support dari setiap Item Item yang terjual Jumlah Support Sriwijaya 29 80.56% Garuda 31 86.11% Lion Air 29 80.56% Batavia Air 5 13.89% Qatar Airways 3 8.33% Citilink 16 44.44% Airasia 2 5.56% Batik Air 20 55.56% Transaksi Item yang terjual 1 Sriwijaya, Garuda, Lion Air 2 Garuda, Lion Air, Sriwijaya
3 Lion Air, Sriwijaya, Garuda
4 Sriwijaya, Lion Air, Garuda
5 Batavia Air, Lion Air, Garuda, Sriwijaya, Garuda
6 Lion Air, Sriwijaya, Batavia Air, Qatar Airways
7 Lion Air, Sriwijaya, Garuda, Batavia Air
8 Lion Air, Sriwijaya, Garuda, Qatar Airways
9 Garuda, Lion Air, Sriwijaya
10 Lion Air, Batavia Air, Garuda, Sriwijaya, Qatar Airways
11 Lion Air, Garuda, Sriwijaya
12 Garuda, Batavia Air, Lion Air, Sriwijaya
13 Citilink, Sriwijaya, Batik Air, Lion Air
14 Airasia
15 Garuda, Sriwijaya
16 Garuda,Lion Air, Sriwijaya, Citilink
17 Citilink, Sriwijaya, Batik Air, Garuda, Lion Air
18 Garuda, Sriwijaya, Ctilink, Lion Air, Batik Air
19 Lion Air, Sriwijaya, Citilink, Garuda, Batik Air
20 Sriwijaya, Citilink, Lion Air, Batik Air, Garuda
21 Batik Air, Sriwijaya, Citilink, Airasia, Garuda
22 Lion Air, Garuda, Batik Air, Citilink
23 Garuda, Sriwijaya, Lion Air
24 Garuda, Sriwijaya, Lion Air, Batik Air
25 Citilink, Batik Air, Sriwijaya, Garuda
26 Batik Air
27 Batik Air, Garuda, Lion Air, Sriwijaya
28 Garuda, Lion Air, Batik Air, Citilink, Sriwijaya
29 Lion Air, Sriwijaya Air, Garuda, Citilink, Batik Air
30 Batik Air, Garuda, Lion Air
31 Garuda, Batik Air
32 Lion Air, Garuda, Citilink, Sriwijaya, Batik Air
33 Lion Air, Garuda, Citilink, Batik Air
34 Garuda, Citilink, Lion Air, Batik Air, Sriwijaya
35 Sriwijaya, Citilink, Batik Air
36 Citilink, Lion Air, Garuda, Batik Air
Transaksi
A B C D E F G H 1 1 1 1 0 0 0 0 0 2 1 1 1 0 0 0 0 0 3 1 1 1 0 0 0 0 0 4 1 1 1 0 0 0 0 0 5 1 1 1 1 0 0 0 0 6 1 0 1 1 1 0 0 0 7 1 1 1 1 0 0 0 0 8 1 1 1 0 1 0 0 0 9 1 1 1 0 0 0 0 0 10 1 1 1 1 1 0 0 0 11 1 1 1 0 0 0 0 0 12 1 1 1 1 0 0 0 0 13 1 0 1 0 0 1 0 1 14 0 0 0 0 0 0 1 0 15 1 1 0 0 0 0 0 0 16 1 1 1 0 0 1 0 0 17 1 1 1 0 0 1 0 1 18 1 1 1 0 0 1 0 1 19 1 1 1 0 0 1 0 1 20 1 1 1 0 0 1 0 1 21 1 1 0 0 0 1 1 1 22 0 1 1 0 0 1 0 1 23 1 1 1 0 0 0 0 0 24 1 1 1 0 0 0 0 1 25 1 1 0 0 0 1 0 1 26 0 0 0 0 0 0 0 1 27 1 1 1 0 0 0 0 1 28 1 1 1 0 0 1 0 1 29 1 1 1 0 0 1 0 1 30 0 1 1 0 0 0 0 1 31 0 1 0 0 0 0 0 1 32 1 1 1 0 0 1 0 1 33 0 1 1 0 0 1 0 1 34 1 1 1 0 0 1 0 1 35 1 0 0 0 0 1 0 1 36 0 1 1 0 0 1 0 1 Ʃ 29 31 29 5 3 16 2 20
Dari  proses  pembentukan  itemset  pada  tabel  3 dengan  minimum  support  30  %  dapat  diketahui yang  memenuhi  standar  minimum  support  yaitu pada  tiket  Sriwijaya,  Garuda,  Lion  Air,  Citilink, Batik  Air.  Kemudian  dari  hasil  pembentukan  1 itemset  akan  dilakukan  kombinasi  2  itemset seperti pada tabel 4.

## Kombinasi 2 Itemset
Proses  pembentukan  F2  atau  disebut  dengan  2 itemset dengan jumlah minimum support = 30%. Calon 2-itemset
Tabel 4 . Kombinasi 2 Itemset
Dari  kombinasi  2 itemset dengan minimum support 30 % dapat diketahui kombinasi 2 itemset yang memenuhi standar minimum support seperti pada tabel 4. Dari hasil kombinasi 2 itemset akan dilakukan  pembentukan  3 itemset seperti  pada tabel 5.

## Kombinasi 3 Itemset
Proses  pembentukan  F3  atau  disebut  dengan  3 itemset dengan jumlah minimum support = 30%. Calon 3-itemset
Tabel 5 . Kombinasi 3 Itemset
Dari  kombinasi  3 itemset dengan minimum support 30 % dapat diketahui kombinasi 3 itemset yang memenuhi standar minimum support seperti pada tabel 5. Dari hasil kombinasi 3 itemset akan dilakukan  pembentukan  4 itemset seperti  pada tabel 6

## Kombinasi 4 Itemset
Proses  pembentukan  F4  atau  disebut  dengan  4 itemset dengan jumlah minimum support = 30%. Calon 4-itemset
Tabel 6 .
Kombinasi 4 Itemset
Dari  kombinasi  4 itemset dengan minimum support 30 % dapat diketahui kombinasi 4 itemset yang memenuhi standar minimum support seperti pada tabel 6. Dari hasil kombinasi 4 itemset akan dilakukan  pembentukan  5 itemset seperti  pada tabel 6
Kombinasi 5 Itemset
If antecedent then consequent Support If buy Batavia Air then buy Lion Air 33.33% If buy Batavia Air then buy Sriwijaya 33.33% If buy Lion Air then buy Garuda 87.10% If buy Lion Air then buy Sriwijaya 77.42% If buy Garuda then buy Lion Air 87.10% If buy Garuda then buy Sriwijaya 80.65% If buy Sriwijaya then buy Lion Air 77.42% If buy Sriwijaya then buy Garuda 80.65% If buy Citilink then buy Batik Air 45.16% If buy Citilink then buy Lion Air 38.71% If buy Citilink then buy Garuda 41.94% If buy Batik Air then buy Lion Air 48.39% If buy Batik Air then buy Garuda 54.84%
If antecedent then consequent Support If buy Batavia Air then buy Sriwijaya,Lion Air 33.33% If buy Lion Air then buy Sriwijaya,Garuda 70.97% If buy Sriwijaya then buy Garuda,Lion Air 70.97% If buy Sriwijaya,Batavia Air then buy Lion Air 33.33% If buy Sriwijaya,Garuda then buy Lion Air 70.97% If buy Lion Air,Batavia Air then buy Sriwijaya 33.33% If buy Sriwijaya,Lion Air then buy Garuda 70.97% If buy Garuda,Lion Air then buy Sriwijaya 70.97% If buy Citilink then buy Garuda,Batik Air 38.71% If buy Lion Air,Citilink then buy Batik Air 35.48% If buy Lion Air,Citilink then buy Garuda 35.48% If buy Garuda,Citilink then buy Batik Air 38.71% If buy Garuda,Citilink then buy Lion Air 35.48% If buy Sriwijaya,Citilink then buy Batik Air 32.26% If buy Sriwijaya,Batik Air then buy Citilink 32.26% If buy Sriwijaya,Batik Air then buy Lion Air 32.26% If buy Sriwijaya,Batik Air then buy Garuda 35.48% If buy Citilink,Batik Air then buy Lion Air 35.48% If buy Citilink,Batik Air then buy Garuda 38.71% If buy Garuda,Batik Air then buy Lion Air 45.16% If buy Lion Air,Batik Air then buy Garuda 45.16%
If antecedent then consequent Support If buy Lion Air,Citilink then buy Garuda,Batik Air 32.26% If buy Garuda,Citilink then buy Lion Air,Batik Air 32.26% If buy Garuda,Lion Air,Citilink then buy Batik Air 32.26% If buy Garuda,Citilink,Batik Air then buy Lion Air 32.26% If buy Lion Air,Citilink,Batik Air then buy Garuda 32.26%
Proses  pembentukan  F5  atau  disebut  dengan  5 itemset dengan jumlah minimum support = 30%. Calon 5-itemset
Tabel 7 . Kombinasi 5 Itemset
Karena  Kombinasi  5 itemset tidak  ada  yang memenuhi  minimal support 30  %,  maka kombinasi  5 itemset yang  memenuhi  untuk pembentukan 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 A→B. Minimum Confidence = 80%
Nilai Confidence dari aturan A→B diperoleh
Tabel 8 .
Aturan Asosiasi
Berdasarkan  Tabel  8,  maka  Jenis  Tiket  Pesawat yang  paling  banyak  terjual  adalah  Lion  Air, Citilink, Garuda, Batik Air, dengan  diketahuinya penjualan  yang  paling  banyak  terjual  tersebut, sehingga  perusahaan  dapat  menyusun  strategi pemasaran untuk menambah jenis pesawat lainnya serta  memberikan  promosi  pada  tiket  pesawat yang paling banyak terjual.

## DISKUSI DAN PERANCANGAN SISTEM

## DISKUSI
Setelah  melakukan  diskusi  dengan  staff  dan pimpinan PT. Pesona Ceria Travel, diperoleh suatu gagasan  untuk  membnagun  sistem  perhitungan data  tiketing  peswat  menggunakan  Algoritma Apriori.  yang  didalamnya  terdapat  sebuah  proses pemilihan  tiket  peswat  mana  yang  paling  banyak terjual pada periode yang perusahaan tentukan.
Membangun sistem informasi dapat meningkatkan efesiensi  perusahaan  dengan  menghilangkan sejumlah tugas manual dan setelah melihat sistem penyimpanan  data  di  perusahaan  yang  sudah berjalan,  terdapat  beberapa  hal  yang  perlu dikembangkan yaitu :
1. membangun  sistem  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan  dengan  menggunakan  aplikasi berbasis  visual  karena  yang  berbasis  visual familiar dikalangan umum.
2. membangun suatu aplikasi sistem bebasiskan web, dimana user dapat menggunakan dengan mudah  dalam  menentukan  penjualan  tiket yang  paling  banyak  terjual  menggunakan Algoritma Apriori.

## PERANCANGAN SISTEM

## Use Case Diagram Sistem Usulan
Use case yang akan dirancang yaitu diagram use case untuk pengaksesan melalui aplikasi berbasis web.  Diagram  use  case  Inventory    PT.  Pesona Ceria  Travel  terdiri  dari  3  (tiga)  use  case  dan  1 (satu)  aktor.  Untuk  membantu  perancangan  dan melengkapi dokumentasi perancangan, yang akan menggunakan bahasa pemrograman PHP.
kelola maskapai kelola pembelian tiket kekola laporan login staff <<include>> <<include>> <<include>>
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem Usulan

## Spesifikasi Sistem Usulan
Dalam sistem usulan terdapat spesifikasi sebagai berikut.
a. Input:  data  maskapai  dan  jadwal penerbangan.
b. Output:  Laporan  data  penjualan  tiket pesawat
c. Proses: penjualan tiket pesawat
If antecedent then consequent Support If buy Sriwijaya,Lion Air,Citilink then buy Garuda,Batik Air 19.35% If buy Sriwijaya,Garuda,Lion Air,Citilink then buy Batik Air 19.35% If buy Sriwijaya,Garuda,Citilink,Batik Air then buy Lion Air 19.35%
If buy Sriwijaya,Lion Air,Citilink,Batik Air then buy Garuda 19.35%
If antecedent then consequent Support Confidence If buy Lion Air,Citilink then buy Garuda,Batik Air 32.26% 83.33% If buy Garuda,Lion Air,Citilink then buy Batik Air 32.26% 90.91% If buy Sriwijaya,Citilink then buy Batik Air 32.26% 90.91% If buy Garuda,Citilink,Batik Air then buy Lion Air 32.26% 83.33% If buy Lion Air,Citilink,Batik Air then buy Garuda 32.26% 90.91%
Pada  aplikasi  yang  diusulkan,  input  berupa  data maskapai dan jadwal penerbangan peswat yang di input langsung oleh staff.
Laporan data penjualan tiket pesawat dapat dipilih beberapa kombinasi dan menentukan sendiri nilai Threshold  Support  serta  Threshold  Support  x Confidence,  nanti  akan  terlihat  maskapai  mana yang paling banyak terjual.

## IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
Pada  tahap  implementasi,  merupakan  tahapan penerapan dan pengujian dari aplikasi yang sudah dirancang. Penerapan rancangan yang telah dibuat dituangkan ke dalam bentuk coding pemrograman.
Selain  itu  juga  implementasi  terhadap  hasil  dari analisis pada tahap perancangan dengan operasional  perangkat  lunak  yang  dibuat  agar terjadi kesesuaian dalam kinerjanya.
Dalam  tahap  implementasi  ini,  di  jelaskan mengenai  kebutuhan  akan  perangkat  lunak, perangkat  keras  yang  akan  digunakan  dalam membangun aplikasi ini. Salah satu tampilan yang dapat  dilihat  dari  sistem  yang  berhasil  dibuat adalah  melakukan  transaksi  pemesanan  pesawat seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Tambah Transaksi Pesawat
Untuk laporan akhir pada aplikasi ini, terdiri dari beberapa  kombinasi  dan  dapat  menentukan  nilai Support  serta  nilai  Support  x  Confidence.  Untuk memasukan  nilai  Support  dan  nilai  Support  x Confidence  itu  sesuai  dengan  target  perusahaan. Untuk  PT.  Pesona  Ceria  Travel  menggunakan nilai  Support  30%  dan  Confidencenya  80%. Setelah dimasukan nilai Support dan Confidencenya  maka  akan  tampil  hasil  data
penjualan tiket yang paling banyak terjual seperti pada Gambar 4.
Gambar 4 . Hasil
Pengujian  perangkat  lunak  ini  menggunakan metode  pengujian  black  box.  Dimana  pengujian black  box  berfokus  pada  persyaratan  fungsional perangkat  lunak  yang  dibuat,  diantaranya pengujian terhadap fungsi penambahan, penghapusan, pengubuahan data maskapai, pengujian  terhadap  data  transaksi  dan  pengujian terhadap hasil laporan asosiasi transaksi.
Tabel 9. Hasil Pengujian Data Maskapai
Masing-masing  hasil  pengujiannya  dapat  dilihat pada Tabel 9, Tabel 10 dan Tabel 11.
Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan
Klik "Tambah Tiket Pesawat" Tombol yang aktif hanya tombol "Simpan",
"Reset", "Kembali" Dapat mengisi tiap fiel sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak Mengisi textbox tiap field. Klik "Simpan" Data tersimpan di data maskapai Tombol "Simpan" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima
[ ] ditolak
Klik "Reset" Pengisian data dari ulang Tombol "Reset" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak Klik "Kembali" kembali pada halaman maskapai Tombol "Kembali" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak
Klik "Edit Data Maskapai" pada data yang sudah ada melakukan perubahan data Tombol "Edit Data Maskapai" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak Klik "Hapus Data" Muncul kotak dialog berupa pertanyaan Tombol "Hapus Data" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima
[ ] ditolak
Klik "OK" atau "Batal" Data terhapus atau tidak Tombol Yes atau No Berfungsi [v] diterima [ ] ditolak Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan
Pengisian data tidak lengkap Tidak dapat menyimpan data dan menampilkan pesan Pengguna tidak dapat menyimpan data dan menampilkan pesan "Harap isi bagian ini" [v] diterima [ ] ditolak KASUS DAN HASIL UJI (DATA NORMAL) KASUS DAN HASIL UJI (DATA SALAH)
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 2 No. 1 Januari 2018 ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491

## Tabel  10.
Pengujian Data Transaksi
Tabel 11. Pengujian Laporan

## KESIMPULAN DAN SARAN

## KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  dengan menggunakan  metode  data  mining  dengan menggunakan Algoritma Apriori untuk menentukan data tiket yang paling banyak terjual adalah  Lion  Air,  Citilink,  Garuda,  Batik  Air, dengen kombinasi 5 itemset sebagai acuan dalam perancangan  dan  pembuatan  aplikasi  sesuai dengan penelitian. dari hasil akurasi tersebut maka
Algoritma  Apriori  merupakan  algoritma  yang cocok  digunakan  untuk  menentukan  pencarian frequent  itemset  dengan  menggunakan  teknik association rule .

## SARAN
1. Untuk  selanjutnya  data  yang  digunakan dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan peneliti.
2. Data yang ditambang merupakan data-data dalam  jumlah  yang  besar  dalam  format text  yang  dibentuk  dengan  Excel.  yang berisi  hasil  dari  penjualan  tiket  pesawat serta perlu menambah jenis maskapai yang lain  untuk  pemasaran  penjualan  tiket pesawat.

## DAFTAR PUSTAKA
Fajri, A. F. (2016). Jurnal ipteks terapan, 2 , 81–85.
Fitrianah,  D.,  Hidayanto,  A.  N.,  Gaol,  J.  L.,  & Arymurthy,  A.  M.  (2016).  A  Spatio-Temporal Data  Mining  Approach  for  Identification  of Potential Fishing Zones Based on Oceanographic Characteristics  in. IEEE  Journal  of  Selected Topics  in  Applied  Earth  Observations  and Remote Sensing (J-STARS) , 9 (8), 3720–3728.
Haryanto,  D.,  Oslan,  Y.,  &  Dwiyana,  D.  (2011). Implementasi Analisis Keranjang Belanja Dengan Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Penjualan Suku Cadang Motor. Jurnal Buana Informatika , 81–94.
Indahyahni,  R.  P.  (2015).  Penggunaan  Algoritma Apriori Untuk Menentukan Rekomendasi Strategi Penjualan Pada Toserba Diva, 1–6.
Industry, T., & Phone, I. (2008). Mining Multidimensional Fuzzy Association Rules From a  Database  Of  Medical  Record  Patients. Informatika , 9 (15), 15–22.
Informatika,  P.,  Darma,  B.,  Pakaian,  M.,  Apriori,  A., Kusumo, S., Mining, D., & Algoritma, D. (2013). Pakaian  Yang  Paling  Diminati  Pada  Mode Fashion Group Medan, 35–39.
Intan, R., & Yenty, O. (2008). Mining multidimensional fuzzy association rules from a normalized  database. Proceedings  -  2008 International  Conference  on  Convergence  and Hybrid  Information  Technology,  ICHIT  2008 , 425–432. https://doi.org/10.1109/ICHIT.2008.229
Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan
Klik "Tambah Transaksi Peswat" Tombol yang aktif hanya tombol "Simpan",
"Reset", "Kembali" Dapat mengisi tiap fiel sesuai yang diharapkan [v] diterima
[ ] ditolak Mengisi textbox user dan checkbox pemilihan maskapai. Klik "Simpan" Data tersimpan di Form Maskapai Tombol "Simpan" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak Klik "Reset" Pengisian data dari ulang Tombol "Reset" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak Klik "Kembali" kembali pada halaman maskapai
Tombol "Kembali" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima
[ ] ditolak Klik "Edit Data Transaksi" pada data yang sudah ada melakukan perubahan
data Tombol "Edit Data Transaksi" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak Klik "Hapus Data" Muncul kotak dialog berupa pertanyaan Tombol "Hapus Data" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak Klik "OK" atau "Batal" Data terhapus atau tidak Tombol Yes atau No Berfungsi [v] diterima [ ] ditolak Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Pengisian data tidak lengkap Tidak dapat menyimpan data dan menampilkan pesan
Pengguna tidak dapat menyimpan data dan menampilkan pesan "Harap isi bagian ini" [v] diterima [ ] ditolak KASUS DAN HASIL UJI (DATA NORMAL) KASUS DAN HASIL UJI (DATA SALAH) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Pengisian tanggal periode laporan dan nilai support, confidance klik
"Proses" menampilkan data Tombol "Proses" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak
Klik "Kembali" kembali pada halaman laporan Tombol "Kembali" dapat berfungsi sesuai yang diharapkan [v] diterima [ ] ditolak Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Tidak dapat menampilkan laporan Pengguna Tidak dapat memproses laporan dan menampilkan pesan "Harap isi bagian ini" [v] diterima
[ ] ditolak
Tidak mengisi nilai support dan confidance Pengguna dapat menampilkan data tetapi tidak ada standart nilai support dan confidance [v] diterima [ ] ditolak KASUS DAN HASIL UJI (DATA NORMAL) KASUS DAN HASIL UJI (DATA SALAH) Pengisian data tidak lengkap
Intan,  R.,  &  Yuliana,  O.  Y.  (2009).  Fuzzy  Decision Tree  Induction  Approach  for  Mining  Fuzzy Association Rules, 720–728.
Khare, N., Adlakha, N., & Pardasani, K. R. (2009). An Algorithm  for  Mining  Multidimensional  Fuzzy Assoiation Rules, 5 (1), 72–76.
Khare, N., Adlakha, N., & Pardasani, K. R. (2010). An algorithm for mining multidimensional association rules using Boolean matrix. ITC 2010
-  2010  International  Conference  on  Recent Trends in Information, Telecommunication, and
Computing , 95–99. https://doi.org/10.1109/ITC.2010.8
Kusumo, D., Bijaksana, M., & Darmantoro, D. (2003). Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Pada RDBMS Oracle. Jurnal Penelitian Dan Pengembangan  Telekomunikasi , 8 (Juni  2003), 1–5.
Leng,  X.,  &  Li,  X.  (2012).  Alarm  fuzzy  association rules parallel mining in multi-domain distributed communication network.
International Conference  on  Communication  Technology Proceedings,  ICCT ,  (61171090),  501–506. https://doi.org/10.1109/ICCT.2012.6511270
Maskuroh,  S.,  Informatika,  J.  T.,  Komputer,  F.  I.,  & Nuswantoro,  U.  D.  (n.d.).  Analisa  keranjang belanja  dengan  aturan  asosiasi  menggunakan algoritma  apriori  untuk  stok  barang  pada listrikmart 1, 1–6.
Pandey,  A.,  &  Pardasani,  K.  R.  (2009).  Rough  Set Model for Discovering Multidimensional Association Rules. Ijcsns , 9 (6), 159.
Pane,  D.  K.  (2013).  Implementasi  Data  Mining  Pada Penjualan Produk Elektronik Dengan Algoritma Apriori  (  Studi  Kasus :  Kreditplus  ). Pelita Informatika  Budi  Darma , valume :  I ,  25–29. https://doi.org/2301-9425
Siregar, S. R. (2014). Implementasi Data Mining Pada
Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan
Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Jumbo Travel
Medan ), 152 , 152–156.
Tampubolon,  K.,  Saragih,  H.,  Reza,  B.,  Epicentrum, K.,  Asosiasi,  A.,  &  Apriori,  A.  (2013).
IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA  APRIORI  PADA  SISTEM
PERSEDIAAN  ALAT-ALAT  KESEHATAN, 93–106.
Wang,  F.  (2010).  Application  of  multidimensional association  rule  techniques  in  manufacturing resource  planning  system. Proceedings  -  2010 7th  International  Conference  on  Fuzzy  Systems and Knowledge Discovery, FSKD 2010 , 3 (Fskd), 1433–1437. https://doi.org/10.1109/FSKD.2010.5569197
Wu, J., & Li, X. M. (2011). Mining multidimensional fuzzy association rules of alarms in communication  networks. 2011  International Conference  on  Computer  Science  and  Service System,  CSSS  2011  -  Proceedings ,  (1),  2326– 2330.
https://doi.org/10.1109/CSSS.2011.5974635
Yanto, R.,  & Khoiriah,  R. (2015). Implementasi  Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan  Pola  Pembelian  Obat. Creative Information Technology Journal , 2 (2), 102–113. https://doi.org/2354-5771
(Fajri,  2016;  Haryanto,  Oslan,  &  Dwiyana,  2011; Indahyahni,  2015;  Industry  &  Phone,  2008; Informatika  et  al.,  2013;  Roily  Intan  &  Yenty, 2008;  Rolly  Intan  &  Yuliana,  2009;  Khare, Adlakha,  &  Pardasani,  2009,  2010;  Kusumo, Bijaksana,  &  Darmantoro,  2003;  Leng  &  Li, 2012;  Maskuroh,  Informatika,  Komputer,  & Nuswantoro,  n.d.;  Pandey  &  Pardasani,  2009; Pane,  2013;  Siregar,  2014;  Tampubolon  et  al., 2013;  Wang,  2010;  Wu  &  Li,  2011;  Yanto  & Khoiriah, 2015)