## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGHASILKAN POLA PENJUALAN PRODUK BANGUNAN
Rizky Sena Yudha¹, Karina Auliasari², Renaldi Primaswara Prasetya³ Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia senayudha97@outlook.com

## ABSTRAK
Layouting  produk  barang  yang  baik  pada  suatu  toko  dapat  meningkatkan  angka  penjualan.  Hal  ini  penting dikarenakan dalam beberapa kasus, pelanggan sering meresahkan penempatan barang yang tidak efektif sehingga minat pelanggan  yang  seharusnya  pelanggan  bisa  membeli barang  lebih  banyak akan terkendala dengan tidak terstrukturnya manajemen layouting produk.
Sistem pencarian Pola Pembelian Produk Bangunan berbasis Web dengam menerapkan Algoritma Apriori ini akan menjadi solusi untuk para pemilik toko bangunan untuk menemukan kombinasi barang yang terjual, sehingga hasil dari kombinasi  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  menyusun  layout  produk  yang  di  pajang.  Sistem  ini  akan  di sematkan pada setiap komputer yang ada di toko bangunan, hal  ini bertujuan agar data transaksi  yang masuk langsung terintegrasi satu sama lain sehingga data hasil transaksi yang ada dapat segera di analisis oleh pihak pemilik atau manajer toko.
Hasil  pengujian  sistem  Sistem  pencarian  Pola  Pembelian  Produk  Bangunan  berbasis  Web  dengan  menerapkan Algoritma Apriori, akan menghasilkan output kombinasi barang dimana jika nilai minimum confidence yang di masukan semakin tinggi maka hasil kombinasi barang yang keluar akan semakin valid dan jika nilai dari minimum support semakin tinggi maka seleksi kombinasi tiap itemset akan semakin spesifik.
Kata kunci : Apriori, Toko Bangunan, Layouting
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Toko  Bangunan  Abadi  Jaya  merupakan  jenis  toko yang  menyediakan  barang-barang  untuk  kebutuhan bangunan  seperti  semen,  pintu,  palu  yang  terletak  di  Jl. Pendawa, dsn serut, RT.03/RW.09, Serut, Gogodeso, Kec. Kanigoro,  Blitar,  Jawa  Timur.  Peningkatan  dan pemenuhan  akan  kebutuhan  pelanggan  sangat  perlu diperhatikan dikarenakan akan sangat berdampak terhadap tingkat  penjualan  dan  kepuasan  pelanggan.  Namun pemilik  usaha  Toko  bangunan  Abadi  Jaya  kurang memahami serta mendalami akan pentingnya manajemen dalam  usaha  yang  mereka  miliki,  Pemilik  usaha  hanya berfokus  dengan  harga  produk  yang  dijual  namun  tidak dengan layouting produk barang yang dijual  Hal ini dapat menyebabkan  toko  para  pemilik  usaha  lambat  untuk berkembang dan berakhir dengan tidak maksimalnya laba yang di dapat.
Dalam  beberapa  kasus  pelanggan  meresahkan dengan  tidak  teraturnya  penempatan  barang  sehingga menyulitkan ketika  akan  mengambil  barang  satu dengan yang  lainnya.  Selain  itu  penempatan  barang  yang  tidak strategis akan sangat berpengaruh dengan tidak terbelinya barang  tersebut  dikarenakan  jangkuan  yang  minim  dari jenis  barang  yang  di  beli  oleh  pelanggan  sehingga  akan menambah potensi pembatalan minat belanja barang lebih banyak  dari  tiap  pelanggan.  Oleh  karena  itu  dengan layouting barang yang efektif dan memiliki korelasi dalam kegunaannya akan sangat berdampak untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan meningkatkan potensi pelanggan untuk membeli barang yang lebih banyak.
Dari  permasalahan  tersebut,  digunakanlah  metode yang  dapat  melakukan  penyusunan  pola  pembelian  pada Toko  Bangunan  dengan  masa  periode  penyusunan  pola pembelian setiap sqtu bulan. Pengerjaan sistem pencarian pola pembelian terhadap produk bangunan ini menggunakan  platform  berbasis  Web,  hal  ini  dilakukan dengan  upaya  agar  lebih  mudah  dalam  distribusi penggunaan  sistem,  dengan  tidak  perlu  melakukan instalasi  pada  setia  PC  dari  client.  Melalui  metode tersebut..diharapkan  toko  bangunan  yang  bersangkutan mendapatkan hasil analisa kombinasi produk yang terjual

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan sebelumnya,  maka  penulis  akan  merumuskan  masalah yang akan dibahas sebagai berikut :
1. Bagaimana  menerapkan  metode Apriori pada Toko bangunan Abadi Jaya.
2. Bagaimana  membangun  sistem  yang  menerapkan metode  Apriori  dalam  sistem  berbasis  kasus menemukan  pola  penjualan  produk  bangunan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP.
3. Bagaimana akurasi metode apriori dalam melakukan analisis pencarian kombinasi produk bangunan.

## 1.3. Tujuan
Adapun  tujuan  dari  pengembangan  sistem  ini adalah :
1. Membuat sistem berbasis Web menggunakan bahasa pemrograman  PHP,  JavaScript  pada  data  penjualan Toko Bangunan.
2. Mengetahui  sejauh  mana  algoritma  Apriori  dapat mengembangkan strategi pemasaran.
3. Membantu  toko  untuk  mengetahui  barang  yang paling banyak terjual

## 1.4. Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi  sistematis dan  mudah  dimengerti,  maka  akan  diterapkan  beberapa batasan masalah. Batasan - batasan masalah tersebut antara lain :
1. Data yang di gunakan dalam pembuatan pada sistem ini  merupakan  nota  penjualan  bulan  Januari  –  Juni 2019 dari Toko bangunan Abadi Jaya.
2. Target pengguna ditujukan untuk pihak dari toko bangunan Abadi Jaya diantaranya Adminstrator, Petugas, dan Manajer.
3. Metode yang digunakan untuk membangun sistem ini adalah Apriori
4. Platform  yang  digunakan  untuk  mengembangkan Sistem ini adalah Web.
5. Terdapat  3  hak  akses  pada  Sistem  ini  yaitu Administrator  yang  memiliki  hak  akses  untuk mengolah  akun,  Manajer  yang  memiliki  hak  akses untuk  melihat  data  transaksi  dan  mengolahnya dengan metode apriori dan Petugas yang hanya bisa melakukan pengolahan data Transaksi.
6. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  untuk pengerjaan  Sistem  ini  adalah  PHP  7.0.0  dan menggunakan database MySQL 6.0.0.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  penelitian  dari  Goldie  Gunadi,  dkk  yang berjudul “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan  Produk Buku Dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan  Frequent  Pattern Growth  (Fp-Growth)  Pada  PT.Gramedia”.  dengan meningkatnya  jumlah  transaksi  yang  terjadi  di  PT. Gramedia  berdampak  kurang  terstrukturnya  layout peletakan barang di etalase penjualan. Dibutuhkan sebuah metode  atau  Teknik  yang  dapat  merubah  gunungan  data lama  tersebut  menjadi  sebuah  informasi  berharga  atau pengetahuan  (knowledge)  yang  bermanfaat  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  bisnis.  Suatu teknologi  yang  dapat  digunakan  untuk  mewujudkannya adalah  data  mining.  Dengan  menggunakan  algoritma Apriori  dan  FP-Growth  pada  sistem  analisa  keranjang belanja  (market  basket  analysis)  untuk  kasus  di  PT. Gramedia  ini,  maka  hasil  yang  di  harapkan  adalah ditemukannya  korelasi  antar  sejumlah  atribu  penjualan sehingga dapat digunakan unutk mengembangkan strategi penjualan kedepannya pada PT. Gramedia[1].
Pada  penelitian  yang  dilakuakan  oleh  Syafina  Dwi Arinda,  dkk  dengan  judul  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan Algoritma Eclat”. anyak perusahaan bisnis
menggunakkan jumlah data yang besar dari operasi sehari- hari  contohnya  seperti  bengkel  ahass  akmal  jaya  motor. Untuk menganalisis data yang berjumlah besar pada ahass akmal jaya motor maka penulis memberikan alternatif cara yaitu  menggunakan  data  mining  khususnya  asosiasi  rule untuk  menghasilkan  pola  transaksi  konsumen.  Penelitian ini  membahas  aturan  asosiasi  pada  data  mining  dengan menggunakkan algoritma eclat dengan data transaksi suku cadang  pada  bengkel  ahass  akmal  jaya  motor.  Penelitian ini menghasilkan pola transaksi konsumen sehingga untuk mengetahuiinformasi produk dan jasa apa saja yang sering muncul[2].
Pada penelitian yang di lakukan oleh Ahmad Faisol, dkk dengan  judul  “Komparasi  Fuzzy  AHP dengan  AHP pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Investasi  Properti”. Investasi  didefinisikan  sebagai  pengeluaranpengeluaran untuk membeli barang-barang modal dalam perekonomian yang akan digunakan untuk memproduksi barang dan jasa di  masa  depan.  Sedangkan  properti  adalah  harta  berupa tanah  dan  bangunan serta sarana  dan  prasarana. Investasi di  bidang  properti  dianggap  yang  paling  menguntungkan karena  harga  properti  yang  selalu  naik  dan  tidak menghabiskan  banyak  waktu.  Akan  tetapi  para  investor sering  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  lokasi investasi  yang  tepat.  Padahal  ketepatan  dalam  memilih lokasi dapat mempengaruhi keberhasilan investasi properti . Untuk itu dibutuhkan suatu system yang dapat membantu para  investor  dalam  mengambil  keputusan  untuk menentukan lokasi investasi property yang tepat[3].
Menurut  penelitian  dari  Rodiza  Ayu  Forin  Saputri yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Time  Series Untuk  Prediksi  Penjualan  Berbasis  Web  Pada  Toko Grosir  3 Roda Sengkaling”. Pemenuhan akan kebutuhan pelanggan perlu diperhatikan sebab berpengaruh terhadap laba  atau  rugi  toko.  Permintaan  konsumen  yang  tidak menentu  seiring  dengan  kebutuhan  rumah  tangga  yang makin  tinggi.  Selain  itu  penumpukan  stok  dikarenakan tidak tahu untung atau tidaknya pada bulan kemarin  juga menjadi  kendala  lainnya.  Jika  kita  sudah  mengetahui berapa  jumlah  produk  yang  akan terjual,  maka  kita tidak perlu  bingung untuk  membeli  stok untuk penjualan  yang akan datang[4].

## 2.2. Metode Apriori
Algoritma apriori adalah suatu algoritma dasar yang diusulkan oleh Agrawal & Srikant pada tahun 1994 untuk menentukan  Frequent  itemsets  untuk  aturan  asosiasi Boolean.  Algoritma  Apriori  termasuk  jenis  Aturan Asosiasi  pada  data  mining.  Aturan  yang  menyatakan asosiasi  antara  beberapa  atribut  sering  disebut  affinity analysis atau market basket analysis. Analisis asosiasi atau association  rule  mining  adalah  teknik  data  mining  untuk menemukan aturan suatu kombinasi item. 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  tolok ukur,  yaitu  :  support  dan  confidence.  Support  (nilai penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut
dalam  database,  sedangkan  confidence  (nilai  kepastian) adalah  kuatnya  hubungan  antara-item  dalam  aturan asosiasi[5].

## 2.3. Support
Support dari suatu association rule adalah presentasi kombinasi  item  tersebut  dalam  database,  dimana  jika mempunyai  item  A  dan  item  B  maka  support  adalah proporsi dari transaksi dalam database yang mengandung A dan B.[6].

## 2.4. Confidence
Confidence  dari  association  rule  adalah  ukuran ketepatan  suatu  rule,  yaitu  presentasi  transaksi  dalam database  yang  mengandung  A  dan  mengandung  B. Dengan  adanya  confidence  kita  dapat  mengukur  kuatnya hubungan antar-item dalam association rule.[6]

## 2.5. Lift Ratio
Lift  ratio  adalah  suatu  ukuran  untuk  mengetahui kekuatan  aturan  asosisasi  (association  rule)  yang  telah terbentuk.  Nilai  lift  ratio  biasanya  digunakan  sebagai penentu apakah aturan asosiasi valid atau tidak valid.[6]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisa Masalah
Dalam era  modernisasi seperti sekarang  strategi bisnis  pada  berbagai  model  usaha  sangat  banyak bermunculan,  tidak  terhindarkan  pada  jenis  usaha bangunan  yang  dulunya  Toko  Bangunan  hanya sebuah  model  usaha  yang  tidak  terlalu  mementingan peletakan suatu produk namun di era saat  ini  banyak usaha  Toko  Bangunan  yang  menerapkan  strategi peletakan barang produk mereka atau sering di  sebut sebagai  layout  product  management.  Hal  ini  di dukung  dengan  banyaknya  keluhan  para  pelanggan ketika ingin membeli barang satu dengan barang yang lainnya  tidak  memiliki  penempatan  yang  ideal, sehingga  keinginan  untuk  membeli  barang  lainnya jadi berkurang. Dengan Penerapan Algoritma Apriori Untuk  Mencari  Pola  Penjualan  Di  Toko  Bangunan Berbasis Web ini akan memepermudah pemilik Toko Bangunan  Abadi  Jaya  untuk  menganalisa  pola pembelian  pelanggan  sehingga  pemilik  toko  dapat mengembangkan  strategi  bisnisnya  terlebih  untuk peletakan/layouting barang yang dijual.

## 3.2. Analisa Kebutuhan
Dalam  pembuatan  sistem  ini  data  yang  di butuhkan  adalah  data  penjualan  atau  data  transaksi dari Toko Bangunan  Abadi Jaya  yang  nantinya akan digunakan  dan  di  implementasikan  pada  Algoritma Apriori,  dimana  sistem  dengan menggunakan Algoritma  Apriori  ini  akan  di  terapakan  pada pemrograman  berbasis  Web  dengan  menggunakan Native  PHP  agar  hasil  akhirnya  dapat  di  tampilkan dengan jelas.

## 3.3. Konsep Perancangan Aplikasi
Dalam  tahap  ini  konsep  rancangan  Sistem Pembetukan  Pola  Pembelian  Dengan  Menggunakan Algoritma Apriori adalah :
a. Menggunakan Algoritma Apriori untuk menemukan pola  pembelian  produk  di  Toko  Bangunan  Abadi Jaya.
b. Menggunakan  data  transaksi  dari  Toko  Bangunan Abadi Jaya untuk diolah dengan Algoritma Apriori, sehingga  hasil  yang  ditemukan  berupa  pola pembelian.
c. Menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  untuk menerapkan perhitungan dalma Algoritma Apriori.

## 3.4. Desain Sistem
Blok diagram adalah diagram dari sebuah sistem , di mana bagian utama atau fungsi yang diwakili oleh blok  dihubungkan  dengan  garis,  yang  menunjukkan hubungan  dari  blok.  Proses  kerja  pada  Sistem Pembetukan  Pola  Pembelian  di  Toko  Bangunan  di tunjukkan pada gambar 3.1
Gambar 1. Desain Sistem
Gambar  1  :  Pada  desain  sistem  ini  file  web  atau sistem  akan  di  simpan  di  PC  Server  yang  juga  befungsi sebagai  database,  lalu  PC  Web  akan  di  distribusikan dengan  menggunaka  AP  Router  yang  nantinya  file dapat di  akses  oleh  PC  User  dan  PC  Manajer  dengan  syarat harus terkoneksi  dengan  jaringan  local/Localhost  yang di lakukan oleh Server.

## 3.5. Flowchart Sistem
Flowchart  yang  dibuat  untuk  menggambarkan alur dari sistem ini adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Flowchart Sistem
Gambar  2:  Terdapat  3  halaman  inti  di  dalam Sistem  ini.  Pada  halaman  pertama  yaitu  halaman Home pengguna akan di sajikan data Transaksi dalam bentuk  tabel,  pada  halaman  ini  pengguna  juga  dapat merubah(Edit),  mencari(Search),  dan  menghapus data(Delete).  Selanjutnya  pada  halaman  kedua  yaitu halaman Tambah Data, pengguna dapat menambahkan  data  transaksi.  Pada  halamn  ketiga pengguna  dapat  mengolah  pola  pembelian  dari  data transaksi yang telah di inputkan, pertama pengguna di minta  memasukan  range  tanggal  data  transaksi,  lalu memasukan aturan minimum confidence dan minimum  support,  setelah  proses  pengolahan  pola pembelian selesain pengguna akan di tampilkan hasil dari  pembentukan  pola  pembelian  sesuai  data  yang telah di inputkan sebelumnya.

## 3.6. Use Case
Berikut 3 Use Case yang ada dalam sistem : 1. Use Case Manajer
Gambar 3 Use Case Administrator
Gambar  3    :  Pada  use  case  diatas  administrator memiliki  beberapa  fitur  yang  dapat  di  akses diantaranya,  Menu  utama  sebagai  halaman  pertama ketika  admin  berhasi  melakukan  proses  login, Pembuatan  Akun  Baru  adalah  fitur  admin  untuk
membuat  akun  baru  dari  semua  hak  akses  termasuk admin  itu  sendiri,  melakukan  edit  pada  akun  adalah fitur  untuk  merubah  data  dari  akun  namun  admin tidak  bisa  merubah  password  dan  username,  delete aku  adalah  fitur  untuk  admin  dapat  menghapus  akun dari  semua  hak  akses,  Logout  untuk  admin  keluar dari system.

## 2. Use Case Petugas Toko
Gambar 4.Use Case Petugas
Gambar  4:  Pada  use  case  diatas  petugas memiliki  beberapa  fitur  yang  dapat  di  akses diantaranya,  Menu  utama  sebagai  halaman  pertama ketika  admin  berhasi  melakukan  proses  login, Melakukan  CRUD  pada  data  Transaksi  diataranya data  barang  baru  dan  data  barang  yang  akan  di  beli, Logout untuk petugas keluar dari system.

## 3. Use Case Manajer

## Gambar 5 Use Case Manajer
Gambar  5  :  Pada  use  case  diatas  manajer memiliki  beberapa  fitur  yang  dapat  di  akses diantaranya,  Menu  utama  sebagai  halaman  pertama ketika  admin  berhasi  melakukan  proses  login, Melihat  data  transaksi  agar  manajer  dapat  mematau data  transaksi  yang  masuk  di  database  pertokoan, Melakukan proses transaksi yaitu fitur untuk Manajer dapat  melakukan  pengolahan  data  transaksi  kedalam metode  apriori.  Logout  untuk  admin  keluar  dari system.

## 3.7. Pengujian Program
Pengujian  program  dilakukan  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  hasil  yang  diproses  oleh  sistem
yang  dibuat  akan  sesuai  dengan  hasil  perhitungan manual.

## 1.       Pengujian 1
Pada  pengujian  1  akan  dilakukan  analisis Apriori  dengan  menggunakan  50  data  transaksi  serta nilai Minimum Support yang akan di berikan sebesar 10 dan Minimum Confidence yang di berikan sebesar 50%.
Berikut  hasil  dari  Relative  Support  yang terbentuk :
Gambar 6 Hasil Relative Support
Berikut Hasil dari Seleksi Minimum Confidence yang terbentuk :
Gambar 7 Hasil Seleksi Minimum Confidence
Berikut  tampilan  hasil  Analisis  Apriori  pada pengujian 1 :
Gambar 8 Hasil Analisis Apriori pengujian 1

## 2.       Pengujian 2
Pada pengujian ke 2 ini nilai Minimum Support dan  Minimum  Confidence  yang  lebih  besar  dari pengujian sebelumnya. Nilai Minimum Support yang di  berikan  pada  pengujian  ke  2  ini  sebesar  13  dan Minimum Confidence sebesar 70%.
Berikut  hasil  dari  Relative  Support  yang terbentuk :
Gambar 9 Hasil Relative Support 2
Berikut Hasil dari Seleksi Minimum Confidence yang terbentuk :
Gambar 10 Hasil Seleksi Min Confidence 2
Berikut  tampilan  hasil  Analisis  Apriori  pada pengujian 2 :
Gambar 11 Hasil Analisis Apriori pengujian 2
Dari  hasil  pengujian  1  dan  pengujian  2  akan  di lakukan  proses  perhitungan  manual  pada  point selanjutnya  agar  dapat  diketahui  akankah  hasil program  akan  sesuai  dengan  hasil  perhitungan manual.
3.8. Perhitungan Algoritma Apriori
1.       Menentukan banyaknya Transaksi
Tabel 1 Data Transaksi No Tangal Transaksi Transaksi Berdasarkan Merek
1 2/4/2019 Semen Gresik,Pasir Pasang,triplek 8 M,Fly Ash 2 2/4/2019 Kayu Kamper 5x7,Kawat Bendrat,Semen Gresik,Paku Beton 3 2/4/2019 Batu Bata,pasir Pasang,kawat Bendrat, Besi Beton 15.88mm,semen Holcim 4 2/4/2019 Paku Kayu,Triplek 12mm 5 2/4/2019 Fly Ash,Semen Gresik 6 2/5/2019 Koral 21,Pasir Beton,Besi Beton 10mm 7 2/5/2019 Batu Pondasi,Fly Ash,Pasir Pasang,Kawat Bendrat 8 2/5/2019 Besi Beton,Pipa PVC Tipe A,Lem PVC 9 2/5/2019 Batu Merah,Semen Gresik,Pasir Pasang 10 2/5/2019 Kuas,Cat Cathylac Cream,Thinner A Special 11 2/5/2019 Batu Pecah Beton,Semen Tiga Roda,Pasir Beton/cor 12 2/5/2019 Pipa Pvc Tipe D,lem PVC,talang PVC 13 2/5/2019 Buis Beton D 3cm,Pasir Pasang,Semen Gresik 14 2/5/2019 Batako,Pasir Pasang,Semen Tiga Roda,Gamping 15 2/5/2019 Semen Gresik,Tegel Pc Abu Abu,Cat Metrolite,Thinner B Special 16 2/5/2019 Semen Putih,Fly Ash,Buis Beton D 15 Cm 17 2/5/2019 Kran Air Biasa D 1/2,Pipa Pvc Tipe Aw,Lem Pvc 18 2/5/2019 Seng Gelombang,Paku Payung,Pasir Pasang,Kawat Ayakan Pasir 19 2/5/2019 Cat Metrolite,Kuas,Thinner A Special 20 2/6/2019 Asbes bubung gelombang kecil (t = 4 mm),Paku payung (paku seng gelombang),
Kayu Kamfer, Usuk
21 2/6/2019 Pipa PVC tipe AW,Lem PVC,Kran air baik stainless steel
22 2/6/2019 Batu merah kelas I,Batako,Semen gresik (PC gresik),Pasir pasang,
Kawat ayakan pasir (untuk pasang)
23 2/6/2019 Batu lempeng (tidak beraturan),Semen gresik (PC gresik),Pasir pasang
24 2/6/2019 Kunci gembok besar, Globe,Engsel jendela (kupu -kupu),Grendel AEG
25 2/7/2019 Cat Dasar tembok,Gamping,Pasir pasang,Thinner A special,Semen gresik (PC gresik)
26 2/7/2019 Semen Putih ,Fly Ash,Buis beton ,Kawat ikat beton (bendrat) 27 2/7/2019 Politur Impra,Multiplek 12 mm,Paku triplek/enternit,Kuas 28 2/8/2019 pipa besi Galvanis medium,Keni besi (elbow),Kran air baik stainless steel 29 2/8/2019 Batu krikil beton(ayakan),Semen tiga roda,Batu merah kelas II 30 2/8/2019 Tegel keramik polos,Semen tiga roda,Kaca polos,List kayu kaca,
Cat tembok cathylac,Kuas
31 2/8/2019 Genteng flam press Ex. Trenggalek,Kayu Meranti, Usuk,Paku reng kayu,
Paku triplek/enternit,Multiplek 12 mm
32 2/8/2019 Semen gresik (PC gresik),Pasir beton / cor,Kawat ikat beton (bendrat),Besi beton ulir
33 2/8/2019 Meteran Listrik Lengkap PLN 34 2/8/2019 Sirtu ,Gamping,Semen merah
35 2/8/2019 Triplek Ukuran 2-18mm,Paku triplek/enternit,Lem kayu khusus (Vinyl),Kuas 36 2/8/2019 Pasir Urug,Gamping,Semen gresik (PC gresik)
37 2/8/2019 Pipa PVC tipe AW,Lem PVC,Elbow PVC Rucika
38 2/9/2019 Pasang pintu komplit 39 2/9/2019 Asbes Gelombang kecil tebal 4 mm,Paku payung (paku seng gelombang) 40 2/9/2019 Kayu Meranti, reng,kertas gosok
41 2/9/2019 Genteng prentul Ex. Trenggalek,Kayu Balau, usuk,Enternit (Gresik),Fiting Plafond
42 2/9/2019 Krikil ayak tanpa pasir,Pasir pasang,Batu Koral,Kapur padam 43 2/9/2019 Talang PVC maspion,Seng gelombang BJLS 30,Paku payung (paku seng gelombang)
44 2/9/2019 Asbes Gelombang kecil tebal 4 mm,Seng gelombang ,Paku payung (paku seng gelombang),
Kawat ikat beton (bendrat),kawat tali BWG 10 45 2/9/2019 Engsel jendela (kupu -kupu),Kayu Kamfer, Balok,Kaca polos,List kayu kaca 46 2/11/2019 Semen gresik (PC gresik),Pasir pasang,Batu kali belah
47 2/11/2019 Batu Koral,Batu tempel hijau,List batu hias,Tiang teras batu alam 48 2/11/2019 Besi beton polos,Semen Putih ,Fly Ash,Batu krikil beton(ayakan),Krikil sungai 49 2/11/2019 Kayu jati Balok kualitas I, Lokal,Dempul plitur (Glotex),Plitur batangan,Paku reng kayu 50 2/12/2019 Genteng bubung GSP,Isalator keramik,Tegel PC abu - abu
Data  transaksi  pada  Tabel  1  menampilkan  data transaksi berdasarkan merek. Pada proses selanjutnya data transaksi  yang  di  gunakan  adalah  kategori  yang  akan diambil berdasarkan merek.

## 2. Menentukan  Nilai  Minimum  Support  dan Minimum Relative Support.
Pada proses sebelumnya telah di ketahui banyaknya transaksi  yang  diambil  sebanyak  50  transaksi  sehingga nilai  minimum  support maksimal  yang dapat di  inputkan adalah  50.  Pada  kasus  ini  nilai  minimum  support  yang akan  di  berikan  sebesar  10  maka  Minimum  Relative Support  yang  di  dapatkan  adalah  20%  sesuai  rumus  di bawah ini.

## 3.     Menentukan Nilai Minimum Confidence
Memberikan  nilai  Minimum  Confidence  bertujuan untuk  menentukan  hasil  dari  itemset  yang  terbentuk  dari seleksi  Minimum Support sehingga  hasil  kombinasi  item dikatakan lolos apabila telah memenuhi atau melebihi nilai dari  Minimum  Confidence.  Pada  kasus  ini  Minimum Confidence yang di berikan sebesar 50%.
4. Menyeleksi data Transaksi dengan menggunakan Minimum Support. Pada proses ini karena nilai Relative Support telah di temukan  maka  nilai  acuan  untuk  seleksi  Minimum Support  akan  menggunakan  Relative  Support.  Seleksi akan di lakukan bertahap dari itemset 1 itemset 2 itemset sampai  itemset  2.  Proses  seleksi  itemset  akan  di  lakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
Tabel 2 Itemset 1 yang lolos
Pada  proses  selanjutnya  menyeleksi  Itemset  2  atau kombinasi 2  itemset  yang  lolos. Berikut hasilnya  akan di tampilkan di Tabel 3.
Tabel 3 Itemset 2 yang lolos
Pada  proses  selanjutnya  menyeleksi  Itemset  3  atau kombinasi 23itemset yang lolos. Berikut hasilnya akan di tampilkan di Tabel 4.
Tabel 4 Itemset 3 yang lolos
Tabel diatas  merupakan  hasil dari seleksi minimum support,  dimana  jika  itemset  yang  terbentuk  memiliki support  yang  tidak  memenuhi  dari  batas  nilai  relative support  yang  di  berikan  di  atas  maka  akan  di  nyatakan tidak lolos seleksi.

## 5. Menyeleksi  tiap  Itemset  yang  lolos  dengan menggunakan Minimum Confidence.
Hasil dari tiap itemset yang lolos akan di seleksi lagi menggunakan minimum confidence yang telah di tentukan sebelumnya  yaitu  sebesar  50%.  Hal  ini  bertujuan  untuk menemukan  kombinasi  item  yang  valid.  Berikut  Rumus dari Minimum Confidence.
Tabel 5 Hasil Seleksi Minimum Confidence
Pada  Tabel  5  menampilkan  hasil  seleksi  minimum confidence  dimana  data  yang  di  seleksi  merupakan  hasil dari proses seblumnya yaitu seleksi Minimum Support.

## 6.     Hasil Akhir Proses Apriori
Hasil  Akhir  Proses  Apriori  akan  di  kemas  dengan kalimat yang lebih mudah di pahami user, data yang akan di tampil  kan diambil dari  hasil  Minimum  Confidence di
Tabel  5.  Berikut  adalah  tampilan  Hasil  Akhir  Proses Apriori.
Tabel 6 Hasil Analisis Apriori
Tabel  diatas  merupakan  hasil  akhir  dari  analisis dengan  Algoritma  Apriori  dari    Tabel  6  namun  susunan bahasanya  lebih  diatur  agar  memudahkan  user  dalam memahami hasi analisis.

## 7. Melakukan  Analisis  Kedua  dengan  Minimum Confidence dan Minimum Support Berbeda.
Pada  tahap  ini  perhitungan  analisis  dengan menggunakan  Algoritma  Apriori  akan  di  lakukan  sekali lagi namun dengan nilai Minimum Support dan Minimum Confidece  yang  berbeda.  Hal  ini  dilakukan  bertujuan untuk  membanding  kan  apakah  jika  nilai  Minimum Confidence  dan  Minimum  Support  lebih  tinggi  akan menghasilkan hasil yang lebih spesifik pula.
Tabel 7 Itemset 1 yang Lolos Analisis ke 2
Tabel 8 Itemset 2 yang Lolos Analisis ke 2 Tabel 9 Hasil Seleksi Minimum Confidence Analisis ke 2
Tabel 10 Hasil Seleksi Minimum Confidence Analisis ke 2
Pada semua proses di atas dapat di simpulkan bahwa jika  nilai  yang  di  berikan  ke  Minimum  Support  semakin besar maka  tingkat penyeleksian akan semakin ketat dan Jika semakin meningkat nilai yang diberikan ke Minimum Confidence maka hasil dari kombinasi item yang terbentuk akan semakin valid.

## 8.       Hasil perbandingan dengan program
Setelah  hasil  yang  di  dapat  dari  program  dan  hasil yang  di  dapat  dari  perhitungan  manual,  telah  dapat disimpulkan  bahwa  keduanya  memiliki  hasil  yang  sama yaitu  pada  pengujian  1  mendapatkan  12  hasil  kombinasi item korelasi positif dan pada pengujian 2 mendapatkan 2 hasil kombinasi item korelasi positif.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman List Akun
Halaman  List  Akun  memiliki  beberapa  fitur diantaranya  menampilkan  daftar  akun  yang  ada, menambah  akun  baru,  melakukan  perubahan  data  pada akun dan menghapus data akun.

## Gambar 12 Halaman List Akun

## 4.2. Halaman Tambah Produk
Halaman  Tambah  Produk  memiliki  beberapa  fitur diantaranya  tampilan  daftar  produk,  tambah  produk,  edit produk, hapus produk dan tambah kategori produk.

## Gambar 113 Halaman Tambah Produk

## 4.3. Halaman Tambah Transaksi
Halaman Tambah Transaksi memiliki beberapa fitur diantaranya tambah transaksi dan List Daftar Transaksi.

## 4.4. Pengujian Fungsional Sistem
Pengujian Fungsional dilakukan untuk menguji fitur- fitur  yang terdapat pada sistem pencarian pola pembelian produk bangunan.
Tabel 11 Pengujian Fungsional Sistem

## 4.5. Pengujian Browser
Pengujian Browser di lakukan untuk menguji apakah sistem dapat berjalan pada browser yang berbeda-beda.
Tabel 12 Pengujian Fungsional Browser
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
1. Pada  pengujian  metode  dapat  disimpulkan ketika  nilai  Minimum  Support  semakin  tinggi maka  penyeleksian  itemset  akan  semakin  ketat dan  menghasilkan  daftar  data  kombinasi  item semakin sedikit.
2. Pada proses penentuan nilai Minimum Confidence  dapat  disimpulkan  ketika  nilai Minimum Confidence semakin besar maka hasil akhir dari analisis menggunakan metode Apriori
akan  lebih  valid, hal  ini dikarenakan  hasil akhir merupakan  daftar  data  yang  memenuhi  syarat dari seleksi Minimum Confidence.
3. Metode Apriori dapat membantu untuk memnemukan  kombinasi  produk  dengan  tepat, sehingga  dari  kombinasi  pembelian  yang terbentuk dapat  membantu pemilik usaha dalam membentuk  layouting  produk  atau  membentuk kombinasi promo barang.

## 5.2. Saran
1. Dikembangkan  dalam  penelitian  selanjutnya agar  semua  halaman  dapat  berjalan  secara asynchronous memproses  setiap request yang datang ke server di sisi background.
2. Menambahakan visualisasi layouting dari kombinasi itemset yang terbentuk.
3. Menambahkan  simulasi  daftar  discount  produk bangunan dari hasil itemset yang terbentuk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gunadi, G. and Sensuse, D.I., 2016. PENERAPAN  METODE  DATA  MINING MARKET  BASKET  ANALYSIS  TERHADAP DATA PENJUALAN PRODUK BUKU DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA APRIORI DAN FREQUENT PATTERN
GROWTH (FP-GROWTH): studi kasus percetakan  pt.  Gramedia.  Telematika  MKOM,
4(1), pp.118-132..
[2] Arinda,  S.D.,  2017.  IMPLEMENTASI  DATA MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA ECLAT  STUDI  KASUS  AHASS  AKMAL JAYA MOTOR PURWODADI (Doctoral dissertation, UNIVERSITAS STIKUBANK).
[3] Faisol, A., Muslim, M.A. and Suyono, H., 2014. KOMPARASI  FUZZY  AHP  DENGAN  AHP PADA  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN INVESTASI  PROPERTI.  Jurnal  eeccis,  8(2), pp.123-128.
[4] Saputri, R.A.F., 2019. PENERAPAN METODE FUZZY  TIME  SERIES  UNTUK  PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA TOKO GROSIR  3  RODA  SENGKALING.  Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika,  3(1),  pp.290- 297.
[5] Tampubolon,  K.,  Saragih,  H.,  Reza,  B., Epicentrum,  K.  and  Asosiasi,  A.,  2013. IMPLEMENTASI DATA MINING
ALGORITMA  APRIORI  PADA  SISTEM
PERSEDIAAN  ALAT-ALAT  KESEHATAN. Informasi  dan  Teknologi  Ilmiah  (INTI),  1(1), pp.93-106.
[6] Fauzy,  M.  and  Asror,  I.,  2016.  PENERAPAN METODE ASSOCIATION
RULE MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI PADA SIMULASI PREDIKSI HUJAN
WILAYAH  KOTA  BANDUNG.  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, 2(3).