JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019

## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA DATA PENJUALAN KOSMETIK DI TOKO SHARLY KOTA LUBUKLINGGAU
Andri Anto Tri Susilo 1 , Lukman Sunardi 2 , Yuliani Waruwu 3
123 Program Studi  Informatika – Universitas Bina Insan Lubuklinggau Email: 1 andri_anto_tri_susilo@univbinainsan.ac.id, 2 lukmansunardi@univbinainsan.ac.id,
3 yuliani@gmail.com

## Abstrak
Di bidang bisnis hasil implementasi data mining  algoritma Apriori dapat membantu para pebisnis  dalam  pengambilan  keputusan  terhadap  apa  yang  berhubungan  dengan  persediaan barang.Transaksi  penjualan  sehari-hari  menimbulkan  penumpukan  data,  karena  banyaknya transaksi  penjualan  yang  terjadi  setiap  harinya.  Upaya  peningkatkan  penjualan  sebuah  agen kosmetik dapat dilakukan dengan cara mengolah data transaksi yang menumpuk menjadi sebuah informasi  yang  berguna.  Analisis  transaksi  penjualan  bertujuan  untuk  merancang  strategi penjualan atau pemasaran yang efektif dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang telah tersedia.  Selain itu penggunaan teknik analisis ini juga dapat menemukan pola berupa produk- produk yang sering dibeli bersamaan dalam sebuah transaksi. Pengolahan data untuk memperoleh informasi  mengenai  pola-pola  dapat  dilakukan  dengan datamining ,  yaitu Association Rules. Algoritma  Apriori  yang  merupakan  salah  satu  metode Association  Rules cocok  untuk diterapkan bila terdapat beberapa hubungan item yang ingin dianalisis. Algoritma Apriori mampu menggali informasi pada data dan dapat menampilkan hubungan antar atributnya. penelitian ini akan  menerapkan  Algoritma  pada  bidang  bisnis  dan  penentuan  pola  pembelian  kosmetik. Pengolahan datamining untuk  mengetahui  kosmetik  apa  saja  yang  dibeli  oleh  para  konsumen, dapat dilakukan dengan teknik analisis dari kebiasaan membeli komsumen.
Kata Kunci : Data Minning,Informasi,Transaksi,Algortima Apriori

## Abstract
In the business sector, for example, the results of implementing the Apriori algorithm for data mining can help business people make decisions about what is related to inventory. Daily sales transactions cause data buildup, due to the large number of sales transactions that occur every day. Efforts to increase sales of a cosmetics agent can be done by processing transaction data that accumulates into useful information. Sales transaction analysis aims to design effective sales or marketing strategies by utilizing available sales transaction data. In addition, the use of this  analysis  technique  can  also  find  patterns  in  the  form  of  products  that  are  often  bought together in a transaction. Data processing to obtain information about patterns can be done by datamining,  namely  the  Association  Rules.  A  priori  algorithm  which  is  one  of  the  Association Rules methods is suitable to be applied when there are several item relationships that want to be analyzed.  Apriori  algorithm  is  able  to  dig  up  information  on  data  and  can  display  the relationships between its attributes. This research will apply the algorithm in the business field and  determine  the  purchase  pattern  of  cosmetics.  Datamining  processing  to  find  out  what cosmetics  are  purchased  by  consumers,  can  be  done  with  analysis  techniques  from  consumer buying habits.
Keywords : Data Minning, Information, Transactions, Algorithm Apriori
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  Data  mining  saat  ini telah diimplementasikan keberbagai bidang, diantaranya  dalam  bidang  bisnis  atau perdagangan,bidang pendidikan, dan telekomunikasi.Di  bidang  bisnis  misalnya hasil  implementasi  data  mining  algoritma Apriori dapat membantu para pebisnis dalam pengambilan  keputusan  terhadap  apa  yang berhubungan  dengan  persediaanbarang  [1]. Toko  Kosmetik  Sharly  adalah  salah  satu agen dan took kosmetik yang berada dikota
Lubuklinggau,agen kosmeti
kini mengadakan penjualan alat – alat kosmetik, dari  penjualan  tersebut  mengakibatkan adanya  transaksi  jual  beli  yang    membuat took  kosmetik  Sharly  mempunyai  berbagai data seperti data persediaan barang dan data transaksi  penjualan  sehari-hari.Transaksi penjualan sehari-hari menimbulkan
penumpukan data, karena banyaknya transaksi  penjualan  yang  terjadi  setiap harinya.  Upaya  peningkatkan  penjualan sebuah  agen  kosmetik  dapat  dilakukan dengan  cara  mengolah  data  transaksi  yang menumpuk  menjadi  sebuah  informasi  yang berguna.  Informasi  yang  berguna  dapat dimanfaatkan untuk membuat sebuah kebijakan  bisnis,  yaitu  dengan  menerapkan informasi  tesebut  menjadi  sebuah  strategi bisnis.Analisis transaksi penjualan bertujuan untuk  merancang  strategi  penjualan  atau pemasaran yang efektif dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang telah  tersedia  di  Toko  Kosmetik  Sharly. Selain  itu  penggunaan  teknik  analisis  ini juga dapat menemukan pola berupa produk- produk yang sering dibeli bersamaan dalam sebuah transaksi.
Pengolahan  data  untuk  memperoleh informasi mengenai pola-pola dapat
dilakukan dengan datamining , yaitu Association  Rules. Algoritma  Apriori  yang merupakan  salah  satu  metode Association Rules cocok  untuk  diterapkan  bila  terdapat
beberapa  hubungan item yang  ingin dianalisis [1]. Berdasarkan hasil penelitian
sebelumnya  menunjukkan  bahwa  algoritma Apriori  mampu  menggali  informasi  pada data dan dapat menampilkan hubungan antar atributnya.Oleh  karena  itu,  penelitian  ini akan  menerapkan  Algoritma  pada  bidang bisnis dan penentuan pola pembeliankosmetik.Pengolahan datamining untuk  mengetahui  kosmetik  apa  saja  yang dibeli oleh para konsumen, dapat dilakukan dengan  teknik  analisis  dari  kebiasaan membeli komsumen.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Pertama,  penelitian  yang  dilakukan Achmad Zaenal Hidayat dan Wijanarto pada tahun  2017  dengan  judul  “Penerapan Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan Strategi  Penjualan  Pada  Rumah  Makan “Dapur  Emak”  Pati”.  Pada  penelitian  ini digunakan  Algoritma  Apriori  digunakan untuk meningkatkan penjualan pada Rumah Makan  “Dapoer  emak”  Pati.  Sistem  ini diharapkan dapat membantu pemilik Rumah Makan “Dapoer emak” untuk merencanakan strategi pejualan produk menu yang mereka tawarkan. Perencanaan itu dilakukan dengan cara  memberikan  promo  “Paket  Hemat” sebagai pilihan untuk konsumen. Algoritma Apriori  salah  satu  dari  bagian  Analisis Asosiasi.  Algoritma  ini  dipilih  untuk menghasilkan  aturan-aturan  asosiasi  dari hasil transaksi penjualan menu pada Rumah Makan “Dapoer emak”. Dalam menentukan aturan  asosiasi  ini,  diperlukan  identifikasi frequent  itemset.  Hal  ini  merupakan kombinasi  menu  yang  kemungkinan  dibeli para konsumen. Penentuan ini dimulai dari 1 item  sampai  dengan  3  item  .  Selanjutnya, itemset  tersebut  akan  menghasilkan  aturan- aturan asosiasi beserta nilai confidence . Jika nilai  confidence  sama  dengan  atau  di  atas
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019
nilai min-confidence yang telah
didefinisikan  sebelumnya  maka  kombinasi menu  itu  akan  diikutkan  dengan  promo “Paket  Hemat”.  Selain  itu  konsumen  juga langsung  biasa  memilih  menu  yang  sudah terdaftar  dalam  menu  “Paket  Hemat”  yang sudah  terdaftar.  Diharapkan  dengan  adanya promo  “Paket  Hemat  ”  ini,  penjualan  di Rumah  Makan  “Dapoer  Emak”  dapat meningkat dari sebelumnya [17]
Kedua,  penelitian  yang  dilakukan oleh  Witri  Widiawati,  pada  tahun  2017 dengan judul “Penerapan Algoritma Apriori Dengan  Analisa  Keranjang  Belanja  Untuk Sistem  Persedian  Alat-Alat  Kesehatan” Aktivitas  transaksi  dan  pelayanan  terhadap konsumen di CV Dasacipta Sarana Medika – Surakarta,  setiap  harinya  semakin  lama semakin tinggi. Sehingga tanpa disadari hal ini dapat menimbulkan tumpukan data yang semakin besar. Dalam menjalankan aktivitasnya,  sudah  menggunakan  jasa teknologi  komputer  sebagai  alat  dalam pengimputan data, pengolahan serta pencetakan  hasil  pengolahan  data  berupa informasi  yang  diinginkan.  Namun  dalam pengolahan  data  masih  menggunakan aplikasi-aplikasi yang sederhana. Walaupun hingga  saat  ini  aktivitas  pelayanan  dan transaksi  belum  mengalami  kendala  yang berarti, tentu keadaan ini suatu saat menjadi faktor  penghambat  dalam  meningkatkan pelayanan  seiring  semakin  banyaknya transaksi  dan  jenis item dan itemsets transaksi  yang  terjadi  dan  tersimpan  dalam kurun waktu tertentu, sehingga menyulitkan pihak  CV  Dasacipta  Sarana  Medika  dalam menganalisa  jenis item dan itemsets barang mana  yang  paling  diminati  atau  tidak diminati  oleh  konsumen. Market  Basket Analysis merupakan  salah  satu  teknik  dari data  mining  yang  mempelajari  tentang perilaku kebiasaan konsumen dalam membeli  barang  secara  bersamaan  dalam satu waktu. Teknik tersebut bisa diterapkan
dalam  data  yang  sangat  besar  seperti  data transaksi  penjualan.  Data  mining  diartikan sebagai  menambang  data  atau  upaya  untuk menggali  informasi  yang  berharga  dan berguna  pada database yang  sangat  besar.
Hal  terpenting  dalam  teknik  data  mining adalah  aturan  untuk  menemukan  pola frekuensi  tinggi  antar  himpunan itemsets yang  disebut  fungsi Association  Rules (aturan  asosiasi).  Proses  pencarian  asosiasi atau  hubungan  antar item data  ini  diambil dari  suatu  basis  data  relasional.  Proses tersebut  menggunakan  algoritma  apriori. Alasan  mengapa  menggunakan  algoritma apriori  karena  algoritma  apriori  sangat efisien  dan  dapat  mempercepat  proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset .  Penerapan  algoritma apriori,  membantu  dalam  membentuk kandidat kombinasi item , kemudian dilakukan  pengujian  apakah  kombinasi tersebut  memenuhi  parameter support dan confidence minimum  yang  merupakan  nilai ambang yang diberikan oleh pengguna.
Ketiga,  penelitian  yang  dilakukan oleh  Ulvah  pada  tahun  2018  dengan  judul “Implementasi  Algoritma  Apriori  Aturan Keterkaitan  Data  Untuk  Analisa  Keranjang Belanja Sistem Persediaan Obat Pada Apotik Perdos Farma Makassar” penelitian penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan sistem  informasi  persediaan  obat  pada apotek  perdos  farma  makassar,  dengan melakukan analisa keranjang belanja menggunakan  metode  asosiasi  dengan mengimplementasi algoritma Apriori
didalamnya.  Dimana  kombinasi  itemset transaksi  penjualan  obat  dan  alat  kesehatan pada  Apotek  Perdos  farma  makassar menghasilkan  6  rules  terbaik  dengan  nilai minimum  support  sebesar  15%,  dan  nilai confidence  tertinggi  dari  6  rules  terbaik sebesar 72% dengan tingkat keakuratan nilai lift tertinggi 6,27%. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa terdapat 14 jenis obat yang
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019
paling  banyak  terjual  berdasarkan  100 transaksi  penjualan  dari  312  jenis  obat  dan alat  kesehatan  pada  Apotek  Perdos  Farma Makassar.

## 2.2 Pengertian Penerapan
Penerapan (implementasi) adalah bermuara pada aktivitas, aksi, tindakan, atau adanya mekanisme suatu sistem.Implementasi bukan sekedar aktivitas,  tetapi  suatu  kegiatan  yang terencana  dan  untuk  mencapai  tujuan kegiatan [2]. Penerapan (implementasi) adalah perluasan aktivitas yang saling
menyesuaikan proses interaksi antara tujuan dan  tindakan  untuk  mencapainya  serta memerlukan  jaringan  pelaksana,  birokrasi yang  efektif.  9  Berdasarkan  pengertian- pengertian  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  kata  penerapan  (implementasi) bermuara  pada  aktifitas,  adanya  aksi, tindakan,  atau  mekanisme  suatu  system. Ungkapan  mekanisme  mengandung  arti bahwa  penerapan  (implementasi)  bukan sekedar aktifitas, tetapi suatu kegiatan yang terencana  dan  dilakukan  secara  sungguh- sungguh  berdasarkan  acuan  norma  tertentu untuk mencapai tujuan kegiatan [3]

## 2.3 Algoritma
Sistem  Para  ahli  bahasa  menemukan kata algorism berasal dari nama cendikiawan muslim  yang  terkenal  yaitu  Abu  Ja’far Muhammad Ibnu Musa Al-Khuwarijmi (Al- Khuwarijmi  dibaca  oleh  orang  Barat menjadi  algorism)  dalam  bukunya  yang berjudul Kitab Aljabar Wal-muqabala, yang artinya “Buku Pemugaran dan Pengurangan” ( The book of restoration and reduction ).  Dari  judul  buku  itu  kita memperoleh  kata  “aljabar”  (algebra). Perubahan  dari  kata  algorism  menjadi algorithm  muncul  karena  kata  algorism sering dikelirukan dengan arithmetic
sehingga akhiran –sm berubah menjadi –thm [4].
Algoritma adalah prosedur komputasi yang  mengambil  beberapa  nilai  atau kumpulan  nilai  sebagai  input  kemudian  di proses  sebagai  output  sehingga  algoritma merupakan  urutan  langkah  komputasi  yang mengubah input menjadi output [5]

## 2.4
Algoritma Apriori Apriori adalah algoritma yang
digunakan  dalam  melakukan  pencarian frequent  itemset untuk  mendapatkan  aturan asosiasi. Sesuai dengan namanya, algortima ini menggunakan prior knowledge mengenai frequent  itemset  properties yang  telah diketahui  sebelumnya  untuk  memproses informasi selanjutnya. Apriori
menggunakan  pendekatan  secara iterative yang disebut juga sebagai level-wish search dimana  k- itemset digunakan  untuk  mencari (k+1)- itemset .  Pertama-tama  dicari set dari frequent 1- itemset , set ini  dinotasikan sebagai  L1.  L1  yaitu large  itemset pertama yang  digunakan  untuk  menemukan  L2, kemudian  set  dari frequent 2- itemset digunakan  untuk  menemukan  L3,  dan seterusnya sampai tidak ada lagi frequent k- itemset yang dapat ditemukan. Large itemset adalah itemset yang  sering  terjadi  atau itemset-itemset yang  sudah  melewati  batas minimum support yang telah ditentukan [6].
Adapun  dua  proses  utama  yang dilakukan dalam algoritma apriori, yaitu:
1. Join (penggabungan).  Pada  proses  ini setiap  item  dikombinasikan  dengan item  yang  lainnya  sampai  tidak terbentuk kombinasi lagi.
2. Prune (pemangkasan). Pada proses ini, hasil dari item yang telah dikombinasikan  tadi  lalu  dipangkas dengan menggunakan minimum
support yang telah ditentukan oleh user
[7]
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019
Analisis asosiasi atau association rule mining  adalah  teknik  data  mining  untuk menemukan  aturan  asosiatif  antara  suatu kombinasi item. Contoh aturan asosiatif dari analisis  pembelian  di  suatu  pasar  swalayan adalah  dapat  diketahuinya  berapa  besar kemungkinan  seorang  pelanggan  membeli roti bersama dengan susu (contoh). Dengan pengetahuan tersebut, pemilik pasar swalayan  dapat  mengatur  penempatan barangnya  atau  merancang  kampanye pemasaran  dengan  memakai  kupon  diskon untuk  kombinasi  barang  tertentu,  aturan yang  menyatakan  asosiasi  antara  beberapa aribut  sering  disebut affinity  analiysis atau Market Basket Analysis [8].
Metodologi  dasar  analisis  asosiasi terbagi menjadi dua tahap [8] :
1) Analisis pola frekuensi tinggi
Tahapan  ini  mencari  kombinasi item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  database.  Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut.
Sementara itu, nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus 2 berikut.
2) 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.
Nilai confidence dari  aturan  A  →  B diperoleh dari rumus berikut.

## 2.4    Penjualan
Penjualan  sering  disalah  artikan dengan istilah pemasaran, bahkan ironisnya ada  yang  menganggap  sama  pengertian penjualan dan pemasaran. Kesalahpahaman tidak  hanya  pada  praktek  penjualan  tetapi juga  pada  struktur  organisasi  perusahaan. Pada  hakekatnya  kedua  istilah  tersebut memiliki  arti  dan  ruang  lingkup  yang berbeda. Pemasaran memiliki arti yang lebih luas  meliputi  berbagai  fungsi  perusahaan, sedangkan penjualan merupakan bagian dari kegiatan  pemasaran  itu  sendiri.  Dengan demikian  penjualan  adalah  tidak  sama dengan pemasaran [9].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Analisa Sistem 3.1.1 Analisa Sistem yang Berjalan Transaksi  penjualan  sehari-hari  pada took kosmetik Sharly menimbulkan penumpukan  data,  karena  banyak  nya transaksi  penjualan  yang  terjadi  setiap harinya.  Upaya  peningkatkan  penjualan sebuah  agen  kosmetik  dapat  dilakukan dengan  cara  mengolah  data  transaksi  yang menumpuk  menjadi  sebuah  informasi  yang berguna.Informasi  yang  berguna  dapat dimanfaatkan untuk membuat sebuah kebijakan  bisnis,  yaitu  dengan  menerapkan informasi  tesebut  menjadi  sebuah  strategi bisnis. Analisis transaksi penjualan bertujuan untuk merancang strategi penjualan  atau  pemasaran  yang  efektif dengan memanfaatkan data transaksi penjualan  yang  telah  tersedia  di  took kosmetik  Sharly.  Selain  itu  penggunaan teknik  analisis  ini  juga  dapat  menemukan pola  berupa  produk-produk  yang  sering dibeli bersamaan dalam sebuah transaksi.
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019
3.1.2 Alternatif Pemecahan Masalah
Berdasarkan  sistem  yang  berjalan maka  alteratif  yang  ditawarkan  penulis untuk  menerapkan  Algoritma  Apriori  pada bidang bisnis dan penentuan pola pembelian kosmetik.Pengolahan data  mining untuk mengetahui  kosmetik  apa  saja  yang  dibeli oleh  para  konsumen,  dapat  dilakukan dengan  teknik  analisis  dari  kebiasaan membeli  komsumen,  dari  hasil  penerapan algoritma  tersebut  akan  menghasilkan informasi sebagai acuan keputusan strategis pada took kosmetik Sharly.

## 3.2 Perancangan Sistem
3.2.1 Perancangan dengan UML Rancangan hasil analisis pada
penelitian  ini,  dibuat  Penulis  menggunakan diagram UML .  Dimana  penulis  akan memakai use  case  diagram,  activity diagram,  class  diagram, dan sequence diagram.

## 3.2.2 Use Case Diagram
Gambar 1.
Use case diagram
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil
Dari perancangan system maka hasil penelitian ini berupa penerapan algoritma apriori pada data penjualan kosmetik di took Sharly, yang terdiri dari :
1. Halaman  login  administrator,  adalah halaman yang dimana user administrator  melakukan  proses  login untuk masuk kehalaman home administrator.
2. Halaman  home  administrator,  adalah halaman untuk user administrator yang telah berhasil melakukan login.
3. Halaman  pengolahan  data  transaksi, adalah  halaman  dimana  administrator bias mengolah data transaksi,
dihalaman  ini  admin  bias  melakukan tambah  data  transaksi  dan  hapus  data
transaksi.
4. Halaman  tambah  transaksi,  dihalaman ini admin melakukan proses penambahan data transaksi.
5. Halaman hapus transaksi, dihalaman ini admin  melakukan  proses  hapus  pada data transaksi.
6. Halaman proses mining apriori, adalah halaman  dimana  administrator  bias melakukan proses mining menggunakan algoritma apriori terhadap data penjualan yang ada. 7. Halaman  hasil  mining  (rule),  adalah halaman  hasil  mining  menggunakan algoritma apriori terhadap data penjualan. 8. Halaman login pimpinan, adalah halaman  yang  dimana  user  pimpinan atau  pemilik  took  melakukan  proses login  untuk  masuk  kehalaman  home pimpinan.
9. Halaman  home  pimpinan,  adalah halaman  untuk  user  pimpinan  yang telah berhasil melakukan login
10. Halaman  hasil  mining  (rule),  adalah halaman  hasil  mining  menggunakan
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019
algoritma apriori terhadap data penjualan,  pada  halaman  ini  user pimpinan melihat hasil mining dari data penjualan pada took sharly kosmetik.

## 4.2 Pembahasan
4.2.1 Halaman Awal
1. Halaman Login Administrator
Halaman  login  administrator  adalah halaman  pertama  yang  di  tampilkan  oleh aplikasi,  dihalaman  ini  admin  harus melakukan login sebelum masuk kehalaman home  administrator,  untuk  lebih  jelas  pada gambar 2
Gambar 2. Halaman Login Administrator

## 2. Halaman Home
Halaman  home  adalah  halaman  yang ditampilkan  jika  administrator  berhasil melakukan  autentifikasi  login,  untuk  lebih jelas pada gambar 3.
Gambar 3. Halaman Home Administrator
3. Halaman Pengolahan Data Transaksi
Pada  halaman  ini  administrator  bias melakukan  pengolahan  data  hasil  transaksi, untuk lebih jelas bisa di lihat pada gambar 4
Gambar 4. Halaman Pengolahan Data
Transaksi
4. Halaman Tambah Data Hasil Transaksi
Pada  halaman  ini  administrator  bias melakukan  penambahan  data  transaksi,
untuk lebih jelas bisa di lihat pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Tambah Data Transaksi
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019
5. Halaman Hapus Data Transaksi
Pada  halaman  ini  administrator  bias melakukan menghapus data transaksi, untuk lebih jelas bisa di lihat pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Hapus Data Transaksi
6. Halaman Proses Mining Apriori
Pada  halaman  ini  administrator  bias
melakukan proses mining, untuk lebih jelas bisa di lihat pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Proses Mining
Apriori
7. Halaman Hasil Mining Apriori Pada  halaman  ini  administrator  bias melihat hasil mining terhadap data penjualan, untuk lebih jelas bisa di lihat pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Hasil Mining Apriori 8. Halaman Login Pimpinan Halaman login pimpinan adalah halaman pimpinan melakukan login sebelum masuk  kehalaman  home  pimpinan,  untuk lebih jelas pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Login Pimpinan
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019
9. Halaman Home Pimpinan Halaman  home  adalah  halaman  yang
ditampilkan  jika  user  pimpinan  berhasil melakukan  autentifikasi  login,  untuk  lebih jelas pada gambar 10
Gambar 10. Halaman Home Piimpinan
10. Halaman Lihat Hasil Mining Apriori
Pada halaman ini pimpinan bias melihat
hasil mining terhadap data penjualan, untuk lebih jelas bisa di lihat pada gambar 11
Gambar 11. Halaman Lihat Hasil Mining Apriori
V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil dari analisis, perancangan, dan evaluasi terhadap penerapan  algoritma  apriori  pada  data penjualan  kosmetik  di  toko  Sharly,  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Dengan adanya sistem ini maka proses analisis data transaksi penjualan menjadi lebih efisien. 2. Pemilik  took  dapat  dengan  mudah mengatur  penempatan  barang  sesuai dengan  hasil  analisis  berdasarkan apriori. VI. SARAN
Dengan adanya penelitian ini, diharapkan  adanya  perbaikan  maupun pengembangan  pada  penerapan  algoritma apriori pada data penjualan kosmetik di toko
Sharly  dan  saran  dari  penelitian  yang  telah dilakukan diantaranya adalah sebagai
berikut :
1. Perlu ditambahkan fitur lain yang dapat lebih  membantu  pemilik  took  dalam penjualannya 2. Ditambahkan lagi untuk pengembangan supaya berbentuk aplikasi  android  agar  lebih  fleksibel penggunaannya.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] Kennedi Tampubolon, Hoga Saragih, Bobby  Reza.  2013.  Implementasi Data Mining  Algoritma  Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan. Majalah  Ilmiah  Informasi dan Teknolog iIlmiah (INTI). Volume : I, Nomor : 1.
[2] Usman,  Basyiruddin.  2012.  Media Pendidikan. Jakarta: Ciputat Press. [3] Setiawan, Guntur. 2014. Implementasi Dalam Birokrasi
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Vol 4 , No. 2 , Desember 2019
Pembangunan. Bandung:Remaja Rosdakarya Offset
[4] Munir,  Rinaldi.  2011.Algoritma  dan pemrograman  :Dalam  bahasa  pascal dan C, Informatika, Bandung.
[5] Cormen, Thomas H. 2009. Introduction to Algorithms”. The MIT Press.
[6] Hapsari Dita Anggraeni, Ragil Saputra, and Beta Noranita, "Aplikasi Data Mining Analisis Data Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma  Apriori(  Studi  Kasus  di Apotek  Setya  Sehat  Semarang)," Journal of Informatics and Technology , vol. 2, no. 2, pp. 22 - 28,
2013. .
[7] P.  Safar  Riduan  Pasaribu,  "Sistem
Pendukung  Keputusan  Analisa  Pola Penjualan  Barang  dengan  Algoritma Apriori (Studi Kasus: Lucky Swalayan)," Pelita  Informatika  Budi
Darma ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  119  -  123, 2014 [8] Kusrini; Luthfi, Emha Taufiq;, Algoritma  Data  Mining ,  1st ed.,  Theresia  Ari  Prabawati,  Ed.
Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2009.
[9] Zulkarnain,
IlmuMenjual
(Pendekatan Teoritis&Kecakapan Menjual),  (Yogyakarta:  GrahaIlmu,
2012), Ed. 1, Cet. 1, h. 9]
[10]  Kotler,  2012,  Manajemen  Pemasaran Edisi12, Erlangga, Jakarta.
[11]  Sibero,  2011, Kitab  Suci  Web Programing , MediaKom, Yogyakarta.
[12]   Madcoms,  L,  2011. Aplikasi  Web
Database dengan Dreamweaver danphp-MySQL . Yogyakarta: Andi.
[13]  Arief,  M,  2011, Pemrograman  Web Dinamis  Menggunakan  PHP  dan
MYSQL , Andi, Yogyakarta.
[14]  Nugroho,  Bunafit.  2013. Dasar Pemograman  Web  PHP  –  MySQL dengan. Dreamweaver . Gava Media.Yogyakarta. [15]  A.S  Rosa  danSalahuddin  M,  2015. Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat  Lunak  (Terstruktur  dan Berorientas iObjek) , Modula, Bandung.