## Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Perancangan Sistem Informasi Dalam Analisis Penjualan Bahan Bangunan

## Romindo
Politeknik Ganesha Medan, romindo4@gmail.com, Jl. Manunggal No.194, Helvetia, Kec. Sunggal, Deli Serdang, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Mar 19, 2022 : Apr 8, 2022 : Jun 7, 2022 Perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  distributor  bahan bangunan  dengan  bahan  utama  besi,  seperti  toko  bangunan. Perusahaan  melakukan  pencatatan  data  transaksi  penjualan produk  yang  dilakukan  oleh  pelanggan  melalui  software pengolah  kata.  Perusahaaan  tentunya  membutuhkan  sebuah sistem  analisis  yang  dapat  digunakan  dalam  menunjang proses  pengambilan  keputusan.  Data-data  perusahaan  yang tercatat  setiap  bulannya  tentunya  sangat  banyak  dan  akan menjadi  data  yang  tidak  berguna  apabila  tidak  diolah  dan dianalisis  dengan  baik.  Salah  satu  cara  untuk  melakukan analisis  terhadap  sekumpulan  data  menjadi  pengetahuan adalah melalui teknik data mining. Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma data mining yang dapat digunakan pada penerapan market basket analysis (analisis keranjang belanja) untuk  mencari  aturan-aturan  asosiasi  yang  memenuhi  batas support  dan  confidence.  Dengan  itemset,  seperti:    Hollow Nill 20 x 20 x 0,55 total transaksi 2, Nako 10.7 x 10.7 Polos x 2,75M total transaksi 5 dan Nako 10.7 x 10.7 x 2.75M Ulir total  transaksi  3,  maka  hasil  analisis  data  penjualan  Toko Bangunan dengan total data penjualan sebanyak 292 invoice mendapatkan  nilai  minimum  support  tertinggi  yaitu  5%  dan menghasilkan  rule  berjumlah  2.  Minimum  confidence tertinggi  yaitu  100%  dan  menghasilkan  rule  berjumlah  3. Panjang itemset yang terbentuk yaitu 2-itemset dan 3-itemset.
Kata Kunci : Sistem Informasi
Analisis Data Penjualan Algoritma Apriori Toko Bangunan

## Abstract
A  company  engaged  in  the  distribution  of  building  materials  with  the  main  material being  iron,  such  as  building  shops.  The  company  records  product  sales  transaction data made by customers through word processing software. Companies certainly need an  analysis  system  that  can  be  used  to  support  the  decision-making  process.  The company  data  recorded  every  month  is  certainly  very  large  and  will  become  useless data  if  it  is  not  processed  and  analyzed  properly.  One  way  to  analyze  data  into knowledge  is  through  data  mining  techniques.  Apriori  algorithm  is  a  data  mining algorithm  that  can  be  used  in  shopping  cart  analysis  applications  to  find  association rules that meet support and trust limits. With itemsets, such as: Hollow Nill 20 x 20 x 0.55 total transactions 2, Nako 10.7 x 10.7 Plain x 2.75M total transactions 5 and Nako 10.7 x 10.7 x 2.75M Total thread transactions 3, the results of the analysis of the sales data  shophouse  building  with  a  total  sales  data  of  292  invoices  get  the  highest minimum support value of 5% and produce a rule that is found 2. The highest minimum trust is 100% and results in the rule being reopened 3. The length of the itemset formed is 2-itemset and 3-itemset.

## 1. Pendahuluan
Pada sebuah perusahaan khususnya perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang penjualan  produk  biasanya  terjadi  banyak transaksi  yang  disimpan  menjadi  kumpulan data. Kumpulan data memiliki banyak sekali kegunaan  apabila  diolah  dan  dijadikan menjadi sebuah pengetahuan seperti digunakan  dalam  pengambilan  keputusan yang  tepat  agar  dapat  menentukan  strategi penjualan. Proses pengolahan kumpulan data menjadi  data  yang  bernilai  sering  disebut dengan  istilah  data  mining    (Mardi,  2017). Dengan  data  mining,  dapat  dilakukan pengklasifikasian,  proses  prediksi,  proses perkiraan  serta  mendapatkan  informasi  lain yang  bermanfaat  dari  kumpulan  data  dalam jumlah yang besar (Mardi, 2017).
Data  mining  adalah  proses  ekstraksi informasi  dari  kumpulan  data  melalui penggunaan  algoritma  dan  teknik  yang melibatkan  bidang  ilmu  statistik,  machine learning  dan  basis  data.  Data  mining diterapkan pada banyak sekali bidang seperti pada  bidang  kesehatan  seperti  membantu perusahaan asuransi kesehatan untuk mendeteksi kecurangan dan penyalahgunaan, bidang pendidikan yaitu memprediksi perilaku  belajar  di  masa  depan  siswa, mempelajari  dampak  dukungan  pendidikan, dan  memajukan  pengetahuan  ilmiah  tentang pembelajaran,  dan  juga  pada  bidang  analisis market yaitu mempelajari perilaku pembelian dari  pembeli  sehingga  dapat  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan (Rodiyansyah, 2015).  Melalui  penerapan  data  mining  pada bidang analisis market, maka dapat diterapkan  dalam  proses  analisis  pola penjualan  produk  sehingga  dapat  diketahui produk-produk  mana  yang  mungkin  akan dibeli secara bersamaan oleh pelanggan.
Toko  Bangunan  merupakan  salah  satu perusahaan yang bergerak di bidang distributor  bahan  bangunan  dengan  bahan utama besi. Perusahaan melakukan pencatatan  data  transaksi  penjualan  produk
yang  dilakukan  oleh  pelanggan  melalui software pengolah kata. Perusahaaan tentunya membutuhkan sebuah sistem analisis  yang  dapat  digunakan  dalam menunjang  proses  pengambilan  keputusan. Data-data  perusahaan  yang  tercatat  setiap bulannya  tentunya  sangat  banyak  dan  akan menjadi  data  yang  tidak  berguna  apabila tidak  diolah  dan  dianalisis  dengan  baik. Penggunaan sistem analisis bisa
diimplementasikan dalam bentuk data mining sehingga memberikan manfaat bagi perusahaan  dalam  mengelola  data  menjadi sebuah pengetahuan.
1.1. Penelitian Terdahulu
Terdapat beberapa penelitian yang membahas  mengenai  penerapan  data  mining menggunakan  algoritma  Apriori.  Algoritma Apriori  dipilih  dikarenakan  memiliki  waktu ekseksui  yang  lebih  baik  serta  lebih  hemat memori    (Sepri  &  Afdal,  2017).  Penelitian pertama  yang  dilakukan  dilakukan  dengan tujuan untuk mencari pola peminjaman buku dengan  memanfaatkan  algoritma  Apriori dalam  menentukan  rekomendasi  buku  pada Dinas  Perpustakaan  dan  Arsip  Daerah (DPAD)  Kota  Cilegon  agar  memudahkan petugas  perpustakaan  dalam  menentukan buku  yang  ingin  direkomendasikan  pada pengunjung  (Saefudin  &  Fernando,  2020). Penelitian yang mengimplementasikan algoritma Apriori untuk memprediksi penjualan mobil Honda yang paling diminati oleh  konsumen  (Anggraini,  et  al.,  2020). Kedua  penelitian  tersebut  sudah  cukup  baik, namun  belum  menerapkan  algoritma  Apriori dalam menganalisis data penjualan di bidang distributor  bahan  bangunan.  Penelitian  yang berjudul  Analisis  Hasil  Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori pada Apotek, membahas tentang menentukan kombinasi  item  yang  paling  sering  dibeli oleh konsumen bisa menggunakan salah satu metode  data  mining,  yaitu  metode  assosiasi dengan  algoritma  apriori.  Dengan  algoritma apriori  akan  memudahkan  pihak  apotek
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 1, Juni 2022, pp. 01-11 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i1.815
untuk  mencari  kombinasi  item  penjualan. Hasil  dari  analisa  ini  dapat  digunakan  oleh apotek  untuk  strategi  pemasaran,  promosi produk  dan  lain-lain  (Wijayanti,  2017). Penelitian yang membahas tentang
Implementasi Algoritma Apriori untuk Analisis  Penjualan  Dengan  berbasis  web. Pada proses yang dilakukan pada implementasi  perangkat  lunak  ini  terdapat beberapa langkah seperti penentuan masalah, identifikasi dan penyelesaian resiko, pengembangan  dan  test,  serta  perencanaan siklus  berikutnya.  Setiap  langkah  pada tahapan tersebut digunakan untuk memetakan  permasalahan  yang  ada  hingga terbentuknya suatu aplikasi sesuai kebutuhan. Sebagai  hasil  dari  penelitian  ini  adalah aplikasi  berdasarkan  algoritma  apriori  yang terdiri  dari  pemilihan  Itemset  dan  aturan asosiasi (Hartono, 2016). Penelitian berikutnya  dengan  judul  Penerapan  Data Mining  Untuk  Menentukan  Pola  Penjualan Peralatan  Sekolah  Pada  Brand  Wigglo Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori, penilitian  ini  membahas  tentang  banyaknya data  transaksi  yang  disimpan  menyebabkan penumpukan data. Data tersebut dapat diolah lebih  lanjut  menjadi  suatu  infomasi  yang berguna bagi manajer atau pelaku usaha pada PT. Panen Lestari
Internusa dalam pengambilan  keputusan,  melakukan  analisis terhadap penjualan pada produknya, mengatur  stok  serta  pola  yang  ada  pada perusahaan  tersebut  dan  melakukan  strategi penjualan  yang  bertujuan  untuk  kemajuan perusahaan  atau  usaha  tersebut,  Oleh  karena itu  diperlukan  adanya  sistem  yang  dapat membantu dalam menerapkan data penjualan dan transaksi untuk mengatur pola penjualan produk,  mengatur  stok  bahan  produk  dan menerapkan  strategi  pemasaran  (Syahril, Erwansyah,  &  Yetri,  2020).  Penelitian  yang berjudul  Implementasi  Data  Mining  Dalam Pengkategorian  Barang  Expedisi  Muatan Kapal  Laut  Pada  PT  Maritim  Era  Sukses Menggunakan  Metode  Apriori  membahas tentang bagaimana membentuk pola
kombinasi  itemsets  dan  membuat  aturan dengan Teknik Association Rule. Pengetahuan  yang  dihasilkan  dari  data pengolahan data pengiriman dengan Algoritma  Apriori  yakni  berupa  pola kombinasi  dan  aturan  Asosiasi,  yang  dapat digunakan  oleh  pihak  xpedisi  salah  satunya adalah  sebagai  acuan  penyusunan  kategori produk  (Suhendra,  Wiminata,  &  Harmaja, 2022). Penelitian yang berjudul  Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Akuntansi Berbasis Web untuk Meningkatkan Transparansi dan
Akuntabilitas  membahas  tentang  dengan dirancangnya  sistem  informasi  keuangan  ini, staf  keuangan  dapat  mengelola  arus  kas dengan  mudah  dan  bagian  terpenting  adalah kepala  sekolah  dapat  langsung  mengakses laporan keuangan sehingga tercipta transparansi  keuangan  di  SMA  Negeri  2 Mandau  (Annisa,  Azizah,  &  Tambunan, 2021). Penelitian yang membahas  Penerapan Model  Waterfall  Pada  Rancang  Bangun
Sistem Informasi Pengelolaan Surat Keterangan Usaha. Menganalisa dan merancang  sistem  berbasis  desktop,  untuk mempermudah  petugas  pelayanan  dalam pembuatan,  penyimpanan,  pencarian  Surat Keterangan  Usaha,  dengan  metode  waterfall sebagai  pengembangan  sistem,  sedangkan metode  pengumpulan  datanya  menggunakan metode  interview  dan  studi  pustaka.  Sistem ini  juga  menggunakan  pemodelan  struktur data  Unified  Model  Language  (UML). Perangkat  lunak  pendukungnya  xampp  dan database  mysql  (Bakhri  &  Arif,  2021). Penelitian  yang  membahas  Analisis  dan Perancangan  Sistem  Informasi  Pengelolaan Data  Administrasi  Sekolah  Dasar  Islam Terpadu.  Dari  hasil  penelitian  ini  adalah sebuah prototype sistem informasi administrasi  yang  pengujiannya  dilakukan menggunakan  pengujian  Black  Box  Testing, dilihat dari tabel hasil pengujian menghasilkan  data  yang  sesuai  (Sujono, Maxrizal,  &  Sari,  2021).  Penelitian  yang membahas  Penerapan  Model  Prototype  Pada
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 1, Juni 2022, pp. 01-11 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i1.815
Sistem  Informasi  Penerimaan  Karyawan Lingkungan  Hidup  Berbasis  Web.  sebuah perancangan  sistem  informasi  penerimaan karyawan  berbasis  web  dengan  model prototype  dan  teknik  pengumpulan  data dengan observasi, studi pustaka dan wawancara.  Sehingga  dengan  adanya  sistem berbasis  web  ini  didapatkan  hasil  standar karyawan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan  serta  memantu  bagian  personalia dalam  mendapatkan  karyawan  baru  secara cepat  (Safitri,  Faridi,  Maulidia,  &  Indriyani, 2020).
1.2. Tinjauan Pustaka
Algoritma  Apriori  adalah  salah  satu algoritma data mining yang dapat digunakan pada  penerapan  market  basket  analysis (analisis  keranjang  belanja)  untuk  mencari aturan-aturan  asosiasi  yang  memenuhi  batas support  dan  confidence  (Qomariah,  et  al., 2020).  Kelebihan  asosiasi  rule  dengan algoritma  Apriori  ini  adalah  lebih  sederhana dan  dapat  menangani  data  yang  besar. Sedangkan algoritma lainnya memiliki kelemahan  dalam  penggunaan  memori  saat jumlah  data  besar,  tentunya  berpengaruh terhadap  banyaknya  item  yang  diproses (Fauzy, et al., 2015).
Permasalahan perusahaan yaitu kumpulan data  yang  tercatat  seringkali  diabaikan  dan tidak  dioptimalkan  sehingga  menjadi  data- data  yang  tidak  terpakai  dan  hanya membebani storage dari komputer. Selain itu, pimpinan  perusahaan  seringkali  mengalami permasalahan  terkait  proses  pembacaan laporan  pembelian  produk  dari  pelanggan dikarenakan  pemanfaatan  software  pengolah kata dari berbagai divisi yang seringkali tidak tersinkronisasi dengan baik sehingga seringkali data yang diberikan belum terbaru serta  pimpinan  sering  mengalami  kesulitan dalam  melakukan  pencetakan  terhadap  data laporan  transaksi  tersebut.  Sesuai  dengan permasalahan perusahaan maka perlu dibangun  sebuah  sistem  informasi  analisis pola penjualan produk pada Toko Bangunan.
Sistem yang dikembangkan ini akan
mengumpulkan data-data
transaksi perusahaan  serta  kemudian  mengolahnya menjadi sebuah pengetahuan. Melalui pengetahuan  tersebut,  maka  dapat  diprediksi pola  pembelian  produk  yang  dilakukan  oleh pelanggan sehingga potensi pelanggan membeli  produk-produk  yang  berelevansi sangatlah  mungkin.  Sistem  ini  juga  akan memudahkan  pihak  pimpinan  dalam  melihat transaksi secara tersinkronisasi serta melakukan pencetakan data terhadap informasi tersebut. Berdasarkan uraian permasalahan tersebut, maka perlunya melakukan
penelitian dengan judul “Penerapan Algoritma  Apriori  Terhadap  Perancangan Sistem  Informasi  Dalam  Analisis  Penjualan Bahan Bangunan”.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Analisis Kebutuhan Sistem
Pada  tahapan  ini,  akan  dilakukan analisis  kebutuhan  sistem  yang  dilakukan dengan  menganalisis  sistem  berjalan  dalam melakukan  pengelolaan  data  penjualan  di Toko  Bangunan.    Berikut  ini  adalah uraiannya:
1. Pada  praktiknya,  perusahaan  melakukan pencatatan data transaksi penjualan produk  yang  dilakukan  oleh  pelanggan melalui software pengolah kata.
Kumpulan  data  yang  tercatat  seringkali diabaikan dan tidak dioptimalkan sehingga  menjadi  data-data  yang  tidak terpakai  dan  hanya  membebani  storage dari komputer.
2. Proses  pembacaan  laporan  pembelian produk dari pelanggan masih memanfaatkan  software  pengolah  kata dari  berbagai  divisi  yang  seringkali  tidak tersinkronisasi dengan baik sehingga data yang  diberikan  belum  terbaru  serta berakibat pada kesulitan dalam melakukan  pencetakan  terhadap  data laporan transaksi tersebut.
Berdasarkan hasil analisis proses berjalan  tersebut,  maka  perlu  diusulkan sebuah  solusi  yang  dapat  menyelesaikan kekurangan  pada  sistem  berjalan  yang digunakan  perusahaan  saat  ini.  Solusinya adalah  dengan  membangun  sebuah  sistem analisis data penjualan dengan menggunakan algoritma
Apriori.
Sistem
yang dikembangkan ini akan mengumpulkan data- data  transaksi  perusahaan  serta  kemudian mengolahnya  menjadi  sebuah  pengetahuan. Melalui  pengetahuan  tersebut,  maka  dapat diprediksi  pola  pembelian  produk  yang dilakukan  oleh  pelanggan  sehingga  potensi pelanggan  membeli  produk-produk  yang berelevansi sangatlah mungkin.
Selanjutnya, akan digambarkan
flowchart dari  algoritma  apriori  yang digunakan  pada  sistem  berjalan di  Toko Bangunan  dalam  melakukan  pengelolaan data penjualan perusahaan.

## Gambar 1. Flowchart Algoritma Apriori
2.2. Analisis Proses
Pada  tahapan  ini,  akan  dilakukan analisis  proses  berupa  cara  kerja  dari algoritma  Apriori  dalam  mengolah  data penjualan perusahaan menjadi sebuah pengetahuan.
Adapun
langkah-langkah pembentukan  model  data  mining  dengan algoritma Apriori adalah:
1. Menentukan data yang akan diproses. 2. Menentukan minimal support dan minimal confidence.
3. Memunculkan aturan-aturan asosiasi yang dihasilkan.
Tahapan  pertama  adalah  menentukan data  uji  yang  akan  diproses.  Berikut  ini adalah data penjualan perusahaan pada bulan Januari  2020  yang  diambil  hanya  16 invoices.
Tabel 1. Data Uji TID Itemset 1 Hollow Nill 20 x 20 x 0,55, Nako 10.7 x  10.7  Polos  x  2,75M,  Nako  10.7  x 10.7 x 2.75M  Ulir, Pipa  Hitam 1 1/4” X 1,5P Hijau Tua-Biru Muda
2 Nako  10.7  x  10.7  x  2.75M  Ulir,  Pipa Hitam  1  1/4”  X  1,5P  Hijau  Tua-Biru
Muda
3
Pipa  Hitam  1  1/2”  x  1,5P  Hijau  Tua- Biru Muda, Plat Hitam 2,0 x 4 x 8, Plat Hitam 3,0 x 4 x 8, UNP 10 4 Nako  10.7  x  10.7  Polos  x  2,75M, ORNAMESH  F2028,  S  12  x  27  BK A7,  Pipa  Hitam  1  1/2”  x  1,5P  Hijau Tua-Biru Muda, UNP 12 5 Kawat Licin NO. 14 (2,0MM) (50KG), Nako  10.7  x  10.7  Polos  x  2,75M, ORNAMESH F2028, Plat Hitam 2,0 x 4 x 8 6 ORNAMESH  F2028,  Batu  Ultra 14INCHI  x  3,0,  UNP  12,  Elbow  Las 3/4” SGP, Plat Hitam 3,0 x 4 x 8
7 Plat  Hitam  3,0  x  4  x  8,  ORNAMESH F2028,  Kawat  Licin  NO.  14  (2,0MM) (50KG), Plat Hitam 2,0 x 4 x 8 8 ORNAMESH  F2028,  Elbow  Las  1” SGP, Pipa Hitam 1 1/4” X 1,5P Hijau Tua-Biru Muda
9 Pipa  Nil  3/4INCHI  x  1,2P  Orange,
ORNAMESH  F2028,  Nako  10.7  x 10.7 Polos x 2,75M
10
Kawat Licin NO. 20 (1,0MM) (24KG), ORNAMESH  F2028,  Kawat  Licin NO.  14  (2,0MM)  (50KG),  AS  Becak Ulir  32MM  x  1,1MTR,  S  12 x  27  BK A7
11 Kawat Licin NO. 20 (1,0MM) (24KG), Nako 10.7 x 10.7 Polos x 2,75M, C 12 Mulai Pengumpulan Data Proses Data Mining Analisis Algoritma Apriori Aturan Analisa Association Rule Mulai
x  21  A7,  Plat  Hitam  2,0  x  4  x  8, ORNAMESH  F2028,  Nako  10.7  x
10.7 Polos x 2,75M 12 UNP 6,5 @25KG (KUNING), Siku 22 x  1.6  JW  KECIL  (MERAH),  Elbow
Las 3/4” SGP
13 Nako 10.7 x 10.7 x 2.75M Ulir, Kawat Las Enka 68 2,6MM @5KG
14 UNP  10,  Pipa  Hitam  2”  X  1,2P
Orange, Plat Hitam 2,0 x 4 x 8
15 Hollow Nill 20 x 20 x 0,55P, UNP 6,5 @25KG (KUNING), Kawat Licin NO.
20 (1,0MM) (24KG), C 12 x 21 A7
16 Engsel  Minimalis  Krum,  Plat  Hitam
3,0 x 4 x 8
Iterasi  satu  mulai  dilakukan  dengan tujuan  membentuk  kandidat  1-  itemset  (C1) dari  data-data  transaksi  tersebut  dan  hitung jumlah support-nya. Cara menghitung support  adalah  jumlah  kemunculan  item dalam  transaksi  dibagi  dengan  jumlah seluruh transaksi.
Support (Hollow Nill 20 x 20 x 0,55)  = x 100%
=   x 100%
= 12,5% (1) Tabel 2. Kandidat 1-Itemset (C1) Itemset Total Transaksi Support  % Hollow Nill 20 x 20 x 0,55 2 12,5 Nako 10.7 x 10.7 Polos x 2,75M 5 31,25 Nako 10.7 x 10.7 x 2.75M Ulir 3 18,75 Pipa Hitam 1 1/2" x 1,5P Hijau Tua- Biru Muda 2 12,5 Plat Hitam 2,0 x 4 x 8 3 18,75 UNP 6,5 @25KG (KUNING) 2 12,5 Kawat  Licin  NO.  20  (1,0MM) (24KG) 3 18,75 AS Becak Ulir 32MM X 1,1MTR 1 6,25 C 12 x 21 A7 2 12,5 Kawat Las Enka 68 2,6MM @5KG 1 6,25 Elbow Las 1" SGP 1 6,25 UNP 10 2 12,5 Engsel Minimalis Krum 1 6,25 UNP 12 2 12,5 ORNAMESH F2028 8 50 Batu Ultra 14INCHI x 3,0 1 6,25 Siku 22 x 1.6 JW KECIL (MERAH) 1 6,25 S 12 x 27 BK A7 2 12,5 Pipa Nil 3/4INCHI X 1,2P Orange 1 6,25 Plat Hitam 3,0 x 4 x 8 4 25 Plat Hitam 2,0 x 4 x 8 5 31,25 Pipa Hitam 1 1/4” X 1,5P Hijau Tua- Biru Muda 3 18,75 Elbow Las 3/4" SGP 2 12,5 Pipa Hitam 2" X 1,2P Orange 1 6,25
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 1, Juni 2022, pp. 01-11 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i1.815
Minimum  support  yang  ditentukan adalah  8%,  maka  item-item  yang  memiliki
nilai  support  kurang  dari  8%  dihilangkan. Large-itemset 1 (L1) yang dihasilkan yaitu: Tabel 3. Large-Itemset 1 (L1) Itemset Total Transaksi Support  % Hollow Nill 20 x 20 x 0,55 2 12,5 Nako 10.7 x 10.7 Polos x 2,75M 5 31,25 Nako 10.7 x 10.7 x 2.75M Ulir 3 18,75 Pipa Hitam 1 1/2" x 1,5P Hijau Tua-Biru Muda 2 12,5 Plat Hitam 2,0 x 4 x 8 3 18,75 UNP 6,5 @25KG (KUNING) 2 12,5 Kawat Licin NO. 20 (1,0MM) (24KG) 3 18,75 C 12 x 21 A7 2 12,5 UNP 10 2 12,5 Engsel Minimalis Krum 1 6,25 UNP 12 2 12,5 ORNAMESH F2028 8 50 S 12 x 27 BK A7 2 12,5 Plat Hitam 3,0 x 4 x 8 4 25 Plat Hitam 2,0 x 4 x 8 5 31,25 Pipa Hitam 1 1/4” X 1,5P Hijau Tua-Biru Muda 3 18,75 Elbow Las 3/4" SGP 2 12,5
Pada iterasi ke-dua lakukan proses cross item  L1  untuk  membentuk  C2  (kandidat itemset  yang  berisi  2  item)  dan  hitung support-nya. Untuk kandidat yang berisi item yang  sama  dihitung  satu,  misalnya  ketika itemset  {Hollow  Nill  20  x  20  x  0,55} digabungkan dengan {Hollow Nill 20 x 20 x 0,55}, maka hasilnya hanya {Hollow Nill 20 x 20 x 0,55} dan bukan {Hollow Nill 20 x 20 x  0,55,  Hollow  Nill  20  x  20  x  0,55}. Kombinasi itemset dengan elemen yang sama hanya  dihitung  satu  kali.  Misalnya  {Hollow Nill  20  x  20  x  0,55,  Pipa  Hitam  1  1/4”  X 1,5P  Hijau  Tua-Biru  Muda}  dengan  {Pipa Hitam  1  1/4”  X 1,5P  Hijau  Tua-Biru Muda,
Hollow  Nill  20  x  20  x  0,55}  adalah  sama. Kemudian iterasi selanjutnya dengan langkah yang sama seperti iterasi 1.
Hasilnya  adalah  terbentuk  22  aturan asosiasi  hasil  proses  berdasarkan  parameter
yang telah ditentukan yaitu minimum support 8%  dan  minimum  confidence  50%.  Pada salah  satu  aturan  yang  terbentuk,  misalnya aturan:  UNP  10  =>  Plat  Hitam  2,0 x  4  x 8‟ dengan    nilai    confidence    100%    berarti bahwa    100%    dari    konsumen    yang membeli UNP 10‟  juga  membeli Plat Hitam 2,0 x 4 x 8.
2.3. Pemodelan Kebutuhan Sistem
Pada bagian ini akan dilakukan pemodelan  kebutuhan  sistem  berdasarkan hasil  dari  analisis  kebutuhan  sistem  yang telah  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya. Pemodelan kebutuhan sistem akan dimodelkan  dengan  menggunakan  Use  Case Diagram. Kebutuhan sistem akan menunjukkan  fitur-fitur  yang  akan  tersedia dalam sistem usulan yang akan dibangun.
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 1, Juni 2022, pp. 01-11 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i1.815
Gambar 2. Use case diagram sistem usulan

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil
Berikut  ini  akan  disajikan  hasil  dari pembangunan  sistem  analisis  data  penjualan
pada Toko
Bangunan menggunakan algoritma apriori antara lain:
1. Tampilan  dashboard  merupakan  tampilan yang  berisikan  fitur-fitur  yang  dapat digunakan  oleh  admin  dan  pimpinan.
Keseluruhan tampilan admin dan
pimpinan  hampir  sama  namun  yang membedakannya  adalah  hak  akses  menu pada sidebar sistem. Tampilan Dashboard menyajikan  list  produk  yang  stoknya sudah hampir habis sebagai reminder bagi perusahaan agar segera melakukan pembelian.  Selain  itu  terdapat  dua  buah tombol  shortcut  yaitu  tambah  penjualan untuk menampilkan halaman tambah data penjualan  dan  tambah  pembelian  untuk menampilkan halaman tambah data pembelian.
Gambar 3. Tampilan dashboard 2. Tampilan  profile  merupakan  tampilan yang berisikan informasi profile pengguna.  Pada  tampilan  ini,  pengguna sistem  juga  dapat  mengubah  informasi profile. Pengguna cukup mengubah informasi  profile  pada  form  profile  yang tersedia kemudian menekan tombol submit  agar  informasi  profile  dapat diubah.
3. Tampilan  master  kategori  merupakan tampilan  yang  berisikan list  data  kategori produk yang telah ditambahkan
sebelumnya.  Pada  tampilan  ini  juga tersedia form bagi admin untuk menambah  dan  mengubah  informasi  data kategori produk. Untuk melakukan
penambahan
form kategori dapat dilakukan dengan mengisikan form kategori  kemudian  menekan  tombol submit.  Jika  ingin  melakukan  perubahan data  kategori,  dapat  dilakukan  dengan menekan  tombol  ikon  pensil  berwarna kuning, kemudian sistem akan menampilkan  informasi  data  kategori yang akan diubah di form kategori. Untuk melakukan  perubahan  cukup  menekan tombol submit.
Gambar 5. Tampilan master kategori
4. Tampilan master barang/produk merupakan  tampilan  yang  berisikan  list data  barang  yang  telah  ditambahkan sebelumnya.  Pada  tampilan  ini  juga tersedia form bagi admin untuk menambah  dan  mengubah  informasi  data barang.  Untuk  melakukan  penambahan form  barang  dapat  dilakukan  dengan mengisikan form barang kemudian menekan  tombol  submit.  Jika  ingin melakukan  perubahan  data  barang,  dapat dilakukan  dengan  menekan  tombol  ikon pensil  berwarna  kuning, kemudian sistem akan  menampilkan  informasi  data  barang yang  akan  diubah  di  form  barang.  Untuk
melakukan  perubahan  cukup  menekan tombol  submit.  Jika  akan  melakukan penghapusan data barang dapat dilakukan dengan  menekan  tombol  ikon  tong sampah yang berwarna merah.

## Gambar 6. Tampilan master barang/produk
3.2. Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  diterapkan  algoritma data  mining  apriori  dalam  menganalisis  data penjualan  Toko  Bangunan.  Data  penjualan yang  dimasukkan  merupakan  data  penjualan perusahaan  pada  bulan  Januari  2020  dengan total  data  penjualan  sebanyak  292  invoice. Pengujian  nilai  minimum  support  dilakukan dengan menginputkan nilai minimum support yang  berbeda  dan  nilai  confidence  50% untuk diketahui jumlah rule yang dihasilkan. Hasil  pengujian  pengaruh  nilai  minimum support ditunjukkan pada tabel 4.

## Tabel 4. Pengujian Pengaruh Nilai Minimum Support Terhadap Jumlah Rule
Pengujian Minimum Support (%) Jumlah Rule 1 3% 38 2 4% 9 3 5% 2
Pada tabel 4.1, pengujian hanya dilakukan 3  kali  karena  nilai  minimum  support  di  atas 5% tidak menghasilkan rule.
Pengujian  nilai  minimum  confidence dilakukan dengan menginputkan nilai minimum confidence yang berbeda dan nilai minimum support 3% untuk diketahui jumlah
rule  yang  dihasilkan.  Hasil  pengujian pengaruh nilai minimum confidence ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Pengaruh Nilai Minimum Support Terhadap Jumlah Rule Pengujian Minimum Confidence (%) Jumlah Rule 1 40% 46 2 50% 38 3 60% 32 4 70% 21 5 80% 17 6 90% 14 7 100% 10
Pada  tabel  5,  pengujian  dilakukan  hingga
7 kali karena nilai minimum confidence terus bertambah  hingga  100%  tetap  menghasilkan rule.
Pengujian nilai minimum support terhadap  panjang  itemset  dilakukan  dengan menginputkan  nilai  minimum  support  yang berbeda  dan  nilai  minimum  confidence  50% untuk  diketahui  panjang  itemset  yang dihasilkan.  Hasil  pengujian  pengaruh  nilai minimum  support  terhadap  panjang  itemset ditunjukkan pada tabel 6.

## Tabel 6. Pengujian Pengaruh Nilai Minimum Support Terhadap Panjang Itemset
Pengujian Minimum Support (%) Panjang Itemset 1 3% 3- Itemset 2 4% 3- Itemset 3 5% 2- Itemset
Pada tabel 6, pengujian hanya dilakukan 3 kali karena nilai minimum support di atas 5% tidak menghasilkan rule.

## 4. Simpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan untuk  membangun  sebuah  sistem  analisis penjualan  pada  Toko  Bangunan  dengan menggunakan  algoritma  apriori  didapatkan sebuah kesimpulan.
Sistem  analisis  penjualan  yang  dibangun mampu  mengolah  data  transaksi  penjualan produk  yang  tidak  terpakai  menjadi  sebuah pengetahuan yang berguna dalam pengambilan  keputusan.  Hasil  output  berupa aturan asosiasi yang berisikan produk-produk yang  saling  berelevansi  sehingga  pihak perusahaan dapat mengatur peletakkan produk-produk  yang  saling  berelevansi bersamaan  agar  dapat  menarik  minat pelanggan  untuk  sekaligus  membeli  kedua produk  tersebut.  Hasil  dari  penelitian  ini memiliki  nilai  minimum  support  tertinggi yaitu 5% dan menghasilkan rule berjumlah 2. Minimum  confidence  tertinggi  yaitu  100% dan menghasilkan  rule  berjumlah  3.  Panjang itemset yang terbentuk yaitu 2-itemset dan 3- itemset.

## 5. Referensi
Anggraini,  D.,  Putri,  S.  A.,  &  Utami,  L.  A.
(2020).  Implementasi  Algoritma  Apriori Dalam  Menentukan  Penjualan  Mobil Yang  Paling  Diminati  Pada  Honda
Permata Serpong. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4 (2), 302-308.
Annisa,  S.,  Azizah,  J.,  &  Tambunan,  L.
(2021).  Perancangan  Dan  Implementasi Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis Web  Untuk  Meningkatkan  Transparansi Dan  Akuntabilitas. Satin  –  Sains  Dan
Teknologi Informasi , 44-52.
Bakhri , S., & Arif, M. F. (2021). Penerapan Model  Waterfall  Pada  Rancang  Bangun Sistem  Informasi  Pengelolaan  Surat Keterangan  Usaha. Satin  –  Sains  Dan Teknologi Informasi , 22-30.
Fauzy,  M.,  Saleh,  K.  R.,  &  Asror,  I.  (2015).
Penerapan  Metode  Association  Rule Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Simulasi  Prediksi  Hujan  Wilayah  Kota Bandung. E-Proceeding  Of  Engineering,
Ii (3), 1-6.
Hartono,  T.  (2016).  Implementasi  Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web. Jurnal Simetris , 701-706.
Mardi,  Y.  (2017).  Data  Mining  :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5. Jurnal Edik Informatika, 2 (2).
Qomariah,  S.,  Basrie,  &  Pa’a,  S.  F.  (2020). Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada Data  Penjualan  Produk  Asesoris  Cv Princes  Diary  Samarinda. Jurnal  Sains Terapan  Teknologi  Informasi,  12 (2),  31-
37.
Rodiyansyah, S. F. (2015). Algoritma Apriori
Untuk  Analisis  Keranjang  Belanja  Pada
Data Transaksi Penjualan. Infotech
Jurnal, 1 (2).
Saefudin, & Fernando, D. (2020). Penerapan
Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal Sistem Informasi, 7 (1), 50-56.
Safitri,  M.,  Faridi,  F.,  Maulidia,  K.,  &
Indriyani,  L.  (2020).  Penerapan  Model Prototype Pada Sistem Informasi Penerimaan Karyawan Lingkungan Hidup
Berbasis  Web  . Satin  –  Sains  Dan Teknologi Informasi , 1-9.
Sepri,  D.,  &  Afdal,  M.  (2017).  Analis  Dan
Perbandingan  Metode  Algoritma  Apriori Dan  Fp-Growth  Untuk  Mencari  Pola
Daerah  Strategis  Pengenalan  Kampus Studi  Kasus  Di  Stkip  Adzkia  Padang.
Jurnal Sistem Informasi Kaputama (Jsik), 1 (1).
Suhendra, F., Wiminata, F., & Harmaja, O. J.
(2022). Implementasi Data Mining Dalam Pengkategorian  Barang  Expedisi  Muatan
Kapal  Laut  Pada  Pt  Maritim  Era  Sukses Menggunakan  Metode  Apriori. Jusikom Prima  (Jurnal  Sistem  Informasidanilmu
Komputer Prima) , 120-126.
Sujono,  S.,  Maxrizal,  M.,  &  Sari,  L.  I. (2021). Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi  Pengelolaan  Data  Administrasi Sekolah  Dasar  Islam  Terpadu. Satin  – Sains Dan Teknologi Informasi , 01-11.
Syahril,  M.,  Erwansyah,  K.,  &  Yetri,  M. (2020).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Menentukan  Pola  Penjualan  Peralatan
Sekolah  Pada  Brand  Wigglo  Dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi  Dan  Sistem Komputer Tgd (J-Sisko Tech) , 118-136.
Wijayanti, A. (2017). Analisis Hasil
Implementasi Data Mining Menggunakan
Algoritma  Apriori  Pada  Apotek. Jurnal Edukasi  Dan  Penelitian  Informatika (Jepin) , 60-64.