## APLIKASI PENATAAN LETAK BARANG DI IMAM MARKET DENGAN METODE APRIORI
Muhammad Nanda 1 ,Khairul Saleh 2
S1TeknikInformatika,UniversitasAsahan Jl.Jendral Ahmad Yani, KisaranNaga, SumateraUtara-Indonesia nanda23@gmail.c om
Abstrak— Penjualan  imam market  kisaran  setiap  bulannya mengalami peningkatan,  barang  yang  dijual  sangat banyak  dan  berbagai  jenis  barang  ada  disini.  Pemilik  Imam  Market  mengalami  kesulitan  untuk  tata  letak barang  yang  sering  dibeli  oleh  konsumen  secara  bersamaan.Pada  data  mining,  algoritma  apriori  merupakan salah satu solusi pemecahan masalah yaitu mengetahui barang yang dibeli secara bersamaan oleh konsumen. Dalam  algoritma  apriori  penentuan  nilai  support  sangat  menentukan  barang  yang  sering  dibeli  bersamaan. Penulis harus menetapkan terlebih dahulu nilai support minimal yang dijadikan acuan.
Keywords : Sales,Customers, Algorithms, Apriori, Support

## I.1PENDAHULUAN
Teknologi saat ini berkembang pesat, hampir seluruh kehidupan manusiamenggunakan teknologi komputer.Salah  satu  aspek  yang  tidak  terlepas  dari teknologi  komputer  adalah  aspek  perekonomian.Salah satu contoh mini market merupakan usaha perekonomian  menengah  masyarakat.Yang  paling sering teknologi.
Mini  market  menjual  berbagai  jenis  barang  mulai barang  sandang  hingga  makanan  cemilan.Mini  market meletakkan  barangnya  terkadang  tidak  pada  tempatnya misalnya  makanan  diltekkan  dekat  sabun,  coklat diletakkan dekat es krim dan lain sebagainya.Pengaturan  letak  barang  yang  sesuai  sesuai dengan  kebutuhan  masyarakat  sangatlah  penting,  agar masyarakat  dapat  dengan  mudah  mengambil  barang yang  sangat  diperlukan.Perlunya  barang  diletakkan sesuai  pada  tempatnya  agar  mempermudah  konsumen untuk mencari barang yang dibutuhkan.
Algoritma apriori adalah algoritma yang digunakan untuk menghasilkan association rule dengan pola if  then, dimana k-itemset digunakan  untuk mengeksplorasi itemset dengan  melakukan  pendekatan iterative yang  dikenal  dengan  pencarian level- wise (Kusrini, 2007) . Dalam penelitian ini dibuat analisis asosiasi dengan algoritma asosiasi untuk menata barang sesuai dengan tempatnya pada mini market

## 1.2 Rumusan Masalah
Adapun  masalah  yang  dapat  dirumuskan  dalam skripsi ini antara lain :
a. Bagaimana  merancang  aplikasi  penataan  letak barang di Imam Market Kisaran.
b. Bagaimana  menerapkan  metode apriori dalam penataan letak barang di Imam Market Kisaran.
c. Bagaimana  aplikasi  ini  dapat  diterapkan  di  Imam Market Kisaran.

## 1.3 Batasan Masalah
Agar  penulisan  skripsi  ini  lebih  terarah  dan  tujuan yang  diharapkan  dapat  tercapai  penulis  menentukan batasan-batasan masalahnya sebagai berikut :
1. Aplikasi  ini  digunakan  untuk  penataan barang di imam market kisaran.
2. Aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
3. Aplikasi ini menerapkan algoritma apriori.

## IITinjauan Pustaka

## 2.1Aplikasi
Perangkat  lunak  aplikasi (software  aplication) adalah  suatu  program  yang  menentukan  aktivitas pemrosesan  informasi  yang  dibutuhkan  untuk penyelesain  tugas-tugas  khusus  pemakai  komputer (Ruslan,  2013).  Biasanya  dibandingkan  dengan perangkat  lunak  sistem  yang  mengintegrasikan berbagai  kemampuan  komputer,  tapi  tidak  secara langsung  menerapkan  kemampuan  tersebut  untuk mengerjakan  suatu  tugas  yang  menguntungkan pengguna.Contoh  utama  perangkat  lunak  aplikasi adalah pengolah kata, lembar kerja, dan pemutarmedia.
Beberapa  aplikasi  yang  digabung  bersama menjadi  suatu  paket  kadang  disebut  sebagai  suatu paket atau suite aplikasi ( application suite ) (Ruslan, 2013).Contohnya adalah Microsoft Officedan
OpenOffice.org, yang menggabungkan suatu aplikasi  pengolah  kata,  lembar  kerja,  serta  beberapa aplikasi  lainnya.Aplikasi-aplikasi  dalam  suatu  paket biasanya  memiliki  antarmuka  pengguna  yang memiliki kesamaan sehingga memudahkan pengguna untuk mempelajari dan menggunakan tiap aplikasi.  Sering  kali,  mereka  memiliki  kemampuan untuk  saling  berinteraksi  satu  sama  lain  sehingga menguntungkan pengguna. Contohnya, suatu lembar kerja  dapat  dibenamkan  dalam  suatu  dokumen pengolah kata walaupun dibuat pada aplikasi lembar kerja yang terpisah.

## 2.2 Data Mining
Analisis  asosiasi  atau association  rule  mining adalah teknik data mining untuk  menemukan aturan asosiasi  antara  suatu  kombinasi item (Robiyanto, 2015) . Interestingness measure yang dapat digunakan dalam data mining adalah:
Vol. 1, No. 1, Juni 2017
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).

## 2.3Algoritma Apriori
Algoritma Apriori adalah
algoritma pengambilan  data  dengan  aturan  asosiatif  ( Association rule )  untuk  menentukan  hubungan  asosiatif  suatu kombinasi item (Robiyanto, 2015). Mencari  kombinasi item yang  memenuhi  syarat minimum  dari  nilai support dalam  basis  data.  Nilai support sebuah item diperoleh  dengan  menggunakan rumus berikut:
1. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A)=Jumlah transaksi mengandung ATotal Transaksi (1)
2. Nilai support dari  2 item diperoleh  dengan menggunakan  rumus: 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 , 𝐵 )= 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A,B)=Σtransaksi  mengandung  A  dan BΣtransaksi (2)

## 2.3.1 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 U B. Nilai confidence dari aturan A U B diperoleh dengan rumus berikut. 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 =( 𝐵 | 𝐴 )=Σtransaksi mengandung A dan B ΣTransaks mengandung A Untuk  menentukan  aturan  asosiasi  yang  akan  dipilih maka harus diurutkan berdasarkan Support × Confidence .  Aturan  diambil  sebanyak n aturan  yang memiliki hasil terbesar.
2.4 UML (Unified Modelling Language) UML (Unified  Modelling  Language) adalah  sebuah bahasa  yang  telah  menjadi  standar  dalam  industri visualisasi,  merancang  dan  mendokumentasikan  sistem peranti lunak (Yuni Sugiarti, 2013:34).Dengan menggunakan  UML  kita  dapat  membuat  model  untuk semua  jenis  aplikasi  piranti  lunak,  dimana  aplikasi tersebut dapat berjalan pada piranti class , sistem operasi dan  jaringan  apapun  serta  ditulis  dalam  pemrogaman apapun.

## 2.5 PHP
PHP (PHP  Hypertext  Preprocessor) adalah  skrip yang  dijalankan  di  server  (Abdul  Kadir,  2009). Keuntungan  penggunaan  php  ,  kode  yang  menyusun program  tidak  perlu  dibagikan  ke  pemakai,  sehingga kerahasiaan kode dapat dilindungi.

## Gambar 2.1 Logo PHP

## 2.6 MySQL Database
Kusrini,  M.  Kom  (2006)  basis  data  adalah kumpulan  data  yang  saling  berelasi.Data  sendiri merupakan  fakta  mengenai  objek,  orang,  dan  lain- lain.  Data  dinyatakan  dengan  nilai  (angka,  deretan karakter atau symbol ).
Database adalah  suatu  kumpulan  data  yang saling  berhubungan  yang  diorganisasi  sedemikian rupa  sehingga  kelak  dapat  dimanfaatkan  dengan cepat  dan  mudah  dan  disimpan   dalam  media penyimpanan  tertentu. Maksud  dari database adalah untuk  menyimpan  semua  data  yang  diinginkan dalam  satu  lokasi,  sehingga  pencarian  data  menjadi lebih mudah dan redundant dapat tereliminasi.

## Gambar 2.2 Logo MySQL

## III  METODOLOGIPENELITIAN 3.1 Kerangka Kerja Penelitian
Penulis  mengumpulkan  data  dari  mini  market kisaran  sebagai  data  yang  diperlukan.Mulai  data barang yang sering dibeli oleh konsumen, kemudian penulis mengelompokkan data yang sudah terkumpul.  Berikut  ini  tahapan  yang  dilakukan penulis dalama melakukan penelitian :

## 3.2 Obyek Penelitian
Objek  penelitian  yang  dijadikan  penulis  merupakan tempat  yang  dijadikan  penulis  penelitian  yaitu  gudang imam market kisaran.

## 3.3 Defenisi Operasional Variabel
Variabel  yang  digunakan  penulis  dalam  penelitian ini  yaitu  variabel  kode  barang,  nama  barang,  harga, jumlah  yang  terjual,  stok  barang  dan  posisi  barang ditempatkan.

## IVANALISISDANPEMBAHASAN 4.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Kebutuhan  sistem  dalam  membangun  sebuah aplikasi meliputi kebutuhan perangkat keras (hardware) dan  perangkat  lunak (software). Berikut  ini  uraian perangkat  keras (hardware) dan  perangkat  lunak (software) sistem  Penataan  Letak  Barang  Dengan Menggunakan  Metode  Apriori  Pada  Imam  Market Kisaran.

## 4.2Perancangan Sistem Dengan UML
Perancangan  proses  dari  web  yang  akan  dibangun akan  disajikan  dalam  bentuk logic  model dengan menggunakan  UML (Unified  Modelling  Language) . Berikut ini perancangan dengan menggunakan UML.
1. Usecase Diagram Usecase merupakan  fungsionalitas  dari  suatu  sistem, sehingga user atau  aplikasi  dapat  mengerti  mengenai aplikasi  yang  akan  dibangun. Use  Case aplikasi  dapat dilihat dalam gambar 4.1 .

## Gambar 4.1 Usecase Diagram

## 4.2 Analisis Sistem
Tahapan  yang  cukup  penting  pada  data  mining adalah  tahapan  data  preparation  atau  tahapan  persiapan data.  Data  yang  didapatkan  akan  digunanakan  pada
tahapan  selanjutnya.  Apabila  data  yang  didapatkan tidak  benar  maka  nantinya  model  yang  dihasilkan tidak akan maksimal hasilnya
Tabel 4.1 Data Transaksi Pembelian Barang No faktur Item 1711 Sabun mandi, shampoo, rinso, sunlike,lifeboy cair 450 ml 1712 Indomie goreng spesial, indomie karie ayam, indomie ayam bawang, indomie kaldu ayam, indomie goreng pedas. 1713 Teh celup sari wangi @50 sch, Rinso 900 gr, ajimoto @500, shampoo 1714 Tepung terigu, tepung kanji, rayco ayam sachet, royco sapi sachet 1715 Daia putih 1 kg, indomie karie ayam, indomie goreng spesial, indomie goreng pedas 1716 Beras 20 Kg, Air Galon Aqua, lifebuoy cair 450 ml.
1717 Milo sachet, lifebuoy cair 450 ml,shampoo, biore man, Parfum, rinso
Dengan  menggunakan  data  transaksi  pada  tabel 4.1,  akan  ditunjukkan  bagaimana  cara  kerja  dari algoritma apriori. Minumum support yang ditetapkan  untuk  menjalankan  algoritma apriori ini adalah  sebesar  20  %  dan  minimum confidence juga 20%  ,  dikarenakan  akan  terjadi  transaksi  dengan banyak item sehingga suppor nyadikecilkan.
Langkah 1 : Menelusuri seluruh record di basis data transaksi  data  dan  menghitung support  count dari tiap item. Ini adalah kandiddat 1-itemset, C1. Support = Jumlah transaksi yang mengandung A
Total transaksi
Diambil contoh untuk indomie goreng spesial, untuk menghitung support nya adalah Support = Jumlah indomie goreng spesial
Total transaksi Support = 2                          = 29 % (dibulatkan) 7
Perhitungan support ini  dijadikan  1-itemset. Untuk  perhitungan  sama  transaksi  barang  lain  dapat dilakukan  dengan  langkah  yang  sama  seperti langkah  1.  Berikut  hasil  perhitungan support transaksi barang seperti terlihat pada tabel 4.2.
Tabel 4.4 Perhitungan Support Untuk Candidat 1-itemset Candidate 1-Itemset Nama Barang Support Frequent Sabun mandi 14 % Tidak Shampoo 43 % Ya Rinso 43 % Ya Sunlike 14 % Tidak Indomie Goreng Spesial 29 % Ya Indomie Karie Ayam 29 % Ya X 100 % X 100 %
Indomie Ayam Bawang 14 % Tidak Indomie Kaldu Ayam 14 % Tidak Indomie Goreng Pedas 29 % Ya Teh Celup Sari Wangi 14 % Tidak Ajinomoto 14 % Tidak
Tabel 4.5 Perhitungan Support Untuk 1-Itemset Candidate 1-Itemset Nama Barang Support Frequensi Tepung Terigu 14 % Tidak Tepung Kanji 14 % Tidak Rayco Ayam Sachet 14 % Tidak Rayco Sapi Sachet 14 % Tidak Daia Putih 14 % Tidak Beras 10 Kg 14 % Tidak Air Galon Aqua 14 % Tidak Lifeboy Cair 450 ML 43 % Ya Milo Sachet 14 % Tidak Biore Man 14 % Tidak Parfum 14 % Tidak Langkah 2 : Pada tabel 4,2 dan tabel 4.3, support yang diambil  adalah support yang  nilainya  lebih  dari  20  %. Support yang lebih dari 20 % akan dijadikan frekuent 1- itemset. Berikut support yang digunakan untuk frequent 1-itemset.
Tabel 4.6 Perhitungan Frequent 1-itemset
Nama Barang Support Indomie Goreng Spesial 29 % Indomie Karie Aya 29 % Indomie Goreng Pedas 29 % Shampoo 43 % Rinso 43 % Life Boy Cair 450 Ml 43 %
Langkah  3  : Untuk  mencari  /  menghitung  frequent  2- itemset  yang  memiliki support  count yang  lebih  besar atau sama dengan minumumsupport akan disimpan.
Tabel 4.7 Perhitungan Frequent 2-itemset
Nama Barang Support
Shampoo 43 % Rinso 43 % Life Boy Cair 450 Ml 43 %
Dari  2-itemset  sudah  didapatkan  pasangan  barang yang  sering  dibeli  oleh  konsumen  secara  bersamaan yaitu : shampoo, rinso dan lifeboy cair 450 ML.
Demikian Hasil Kategori dari metode apriori tentang tata letak barang di Imam Market Kisaran.

## 4.3 Pembahasan

## 4.3.1 Halaman Login
Inputkan username,  password dan  level.untuk username nya  admin  dan password nya  juga  admin (untuk  level  administrator),  untuk  level  penjaga gudang username nanda  dan password nanda.  klik tombol login.

## 4.3.2 Halaman Menu Data Barang
Berikut adalah tampilan menu data barang pada aplikasi

## 4.3.3 HalamanTransaksi
Untuk  menambahkan  transaksi  klik  menu  data transaksi  pada  menu  master,  kemudian  klik  tombol tambah, akan tampil tambah transaksi .
Klik  data  minimum support dan minimum confidence untuk  menentukan  nilai  minimum support dan  minimum confidence .Nilai  minimum support dan minimum confidence janganlah  terlalu  besar,  agar mudah untuk menyelesaikan metode apriori nya.

## 4.3.4 Tampilan Hasil Analisa Apriori
Untuk  melihat  hasil  analisa  dari  metode  apriori yang  dibuat,  klik  menu  master  kemudian  pilih  hasil analisa apriori

## 4.3.5 Halaman Hasil Kategori
Hasil  Kategori  dari  metode  apriori  tentang  tata letak barang di Imam Market Kisaran
V Kesimpulan, Keterbatasan, dan Rekomendasi

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang penulis  lakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Aplikasi dirancang terdiri dari level administrator dan  level  penjagagudang.  Apikasi  ini  digunakan oleh penjaga gudang.
2. Penerapan  algoritma  apriori  dengan  melakukan perhitungan nilai support.
3. Aplikasi ini digunakan oleh penjaga gudang yang ada di imam market.

## 5.2 Keterbatasan
Berikut beberapa keterbatasan dari aplikasi  yang penulis buat :
1. Tidak terkoneksi internet.
2. Tidak  terdapat  perhitungan  keuntungan  dari imam market.

## 5.3 Rekomendasi
Berikut beberapa rekomendasi dari aplikasi yang penulis buat :
1. Aplikasi  dapat  terkoneksi  dengan  jaringan internet.
2. Pemilik dapat mengetahui stok barang yang ada.

## Daftar Pustaka
Abdul  Kadir,  (2009). “Trik  Master  PHP  dan Jquery”, Andipublisher, Yogyakarta Erwin  (2010).  “ Analisis  Market  Basket  Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth”
Hemlata  Sahu  (2015). “  A  Brief  Overview  on  Data Mining Survey”
Jakimi  dan  M.  L  Khoutbi,  (2009). “An  Object- Oriented  Approach  to  UML  Scenarios Engineering and Code Generation” Muhammad  Thoriq  Agung,  (2011).  “ Penerapan Data Mining Pada Data Transaksi
Penjualan  untuk  Mengatur  Penempatan Barang Menggunakan Algoritma Apriori”
Nurhayati,  (2014). “Metode  Rough  Set  Untuk Melihat  Perilaku  Suami  Yang  Menjadi Akseptor Kb Vasektomi.”
Robiyanto,  (2015 ).  ”Implementasi  Data  Mining dengan  Metode  Algoritma  Apriori  dalam Menentukan Pola Pembelian Obat”
Rossa  a.s  m.shalahuddin,  (2014). “Perangkat  Lunak dan Struktur berorientasi objek” Ruslan, (2013). “Aplikasi Pengolahan Data Karyawan Dengan Pendekatan Microsoft Microsoft Visual”, Palembang.
Sarah  N  Kohail,  (2011). “Implementation  of  Data Mining  Techniques  for  Meteorological Data Analysis”