## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN PADA TOKO BERBASIS WEB
Muchamad Ghofur, Yosep Agus Pranoto, F.X Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia muchamadghofur@gmail.com

## ABSTRAK
Toko Kalibaru Mart merupakan toko sembako (sembilan bahan pokok) yang menjual berbagai barang kebutuhan masyarakat secara umum. Tanpa sembako masyarakat bisa saja terganggu karena sembako merupakan kebutuhan pokok utama.  Dalam  proses  penempatan  suatu  barang  pada  toko  Kalibaru  Mart  masih  dilakukan  secara  manual  oleh  pemilik toko.  Banyaknya  toko  sembako  yang  lebih  modern  membuat  usaha  kecil  milik  pribadi  mulai  ditinggalkan  oleh konsumennya.
Pada penelitian yang dikembangkan ini peneliti menggunakan algoritma apriori untuk melakukan analisis terhadap transaksi  penjualan  pada  toko  Kalibaru  Mart  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  suatu  pola  kecenderungan  seorang konsumen  dalam  membeli  suatu  barang  yang  memilik  keterkaitan  dalam  berbelanja.  Proses  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  mencari  suatu  kombinasi  2-itemset  dan  3-itemset  dari  1-itemset  yang  telah  dinyatakan  lolos  dari minimum support .  Setelah  didapatkan  pola  frekuensi  tinggi  dari  kombinasi  2-itemset  dan  3-itemset  dibentuklah  suatu aturan asosiatif dari nilai minimum confidence yang telah di tentukan.
Hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dengan  menerapkan  algoritma  apriori  pada  sistem  yang  dibuat menghasilkan  aturan  asosiatif  sebanyak  2  pola  pada  kombinasi  2-itemset  dengan  nilai minimum  support 40%  dan minimum confidence 30% pada pengujian 10 data transaksi penjualan pada toko Kalibaru Mart.
Kata Kunci : Apriori, Aturan Asosiatif, Itemset, Data Transaksi Penjualan

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang
Proses penempatan suatu barang pada toko Kalibaru Mart saat ini masih dilakukan secara manual. Diantaranya adalah  penempatan  barang  makanan  dan  juga  beberapa jenis  deterjen,  sabun  mandi, dan  shampoo yang  masih di tempatkan  dengan  rak  yang  saling  berdekatan  dengan barang  makanan.  Posisi  rak  barang  pada  toko  dapat mempengaruhi  pelanggan  dalam  membeli  suatu  barang yang  saling  berkaitan,  sehingga  posisi  suatu  rak  barang harus  di  jadikan  perioritas  toko  dalam  menentukan penempatan barang.
Persaingan  bisnis dalam dunia perdagangan saat  ini sangat ketat. Banyaknya perusahaan yang berlomba-lomba dalam  membuka  suatu  usaha  unit  dagang  sangat  tidak menguntungkan  bagi  pemilik  usaha  pribadi.  Suatu penataan  barang  yang  di  sajikan  oleh  perusahaan  yang sangat  memanjakan  konsumen  dalam  memilih  dan membeli  suatu  barang  membuat  toko  sembako  mulai ditinggalkan oleh konsumennya. Permasalahan pada toko sembako  saat  ini  adalah  penempatan  pada  suatu  barang yang  seringkali  ditempatkan  pada  posisi  rak  yang  tidak sesuai  yang  membuat  konsumen  beralih  ke  toko  yang lebih modern.
Dengan  adanya  aplikasi  analisis  data  transaksi penjualan  yang  akan  dikembangkan  saat  ini,  diharapkan dapat  membantu  pemilik  toko  menentukan  posisi  barang dagangan  mereka  pada  rak  yang  saling  berkaitan  antara barang  satu  dengan  barang  lainnya.  Penggunaan  metode aprirori  pada  aplikasi  analisis  data  transaksi  penjualan digunakan  untuk  menganalisa  barang  yang  diminati  oleh pelanggan dan barang yang memiliki kaitannya seperti roti
dan  selai  atau  meses.  Dengan  begitu  pemilik  toko  dapat mendisplay  atau  menempatkan  barang  yang  berkaitan sesuai dengan rak pada toko dan barang tersebut bisa juga di  tempatkan  pada  posisi  dekat  pintu  masuk  pada  toko. Sehingga  dapat  memudahkan  pelanggan  untuk  membeli barang yang diinginkan

## 1.2 Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  aplikasi  analisa  data transaksi penjualan toko ini adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  cara  menganalisa  data  transaksi penjualan menggunakan algortima apriori?
2. Bagaimana  cara  menerapkan  algoritma  apriori pada pemrograman web?
3. Bagaimana  cara  menerapkan  algoritma  apriori untuk  menghasilkan  analisa  dari  data  transaksi penjualan?

## 1.3 Tujuan
Adapun  tujuan  dari  aplikasi  analisa  data transaksi penjualan ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk  membuat  suatu  program  aplikasi  berbasis web.
2. Untuk  mengimplementasikan  algoritma  apriori pada pembuatan program aplikasi berbasis web.
3. Untuk  meningkatkan  transaksi  penjualan  barang pada toko.
4. Untuk  memberikan  informasi  kepada  pemilik toko  barang  yang  sering  dibeli  oleh  pelanggan atau konsumen.
5. Untuk  menghasilkan assosiation  rule atau  pola keterkaitan  dalam  membeli  suatu  barang  pada toko.

## 1.4 Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  dalam  pembuatan aplikasi  analisa  data  transaksi  penjualan  sebagai berikut:
1. Data  yang  digunakan  adalah  data  yang  diambil dari  data  transaksi  penjualan  dari  toko  Kalibaru Mart  periode  tanggal  1  September  sampai  30 September  2019  yang  beralamat  di  Jl.  Terusan Wisnuwardhana No 11 Malang.
2. Metode  yang  digunakan  dalam  mengembangkan penelitian ini adalah algoritma apriori.
3. Platform yang digunakan
dalam mengembangkan  penelitian  ini  adalah  berbasis web.
4. Bahasa  pemerograman  yang  digunakan  untuk mengembangkan  penelitian  ini  menggunakan PHP  versi  5.5.19  dan  database  yang  digunakan MySQL versi 6.0.
5. Pada  aplikasi  analisis  data  transaksi  penjualan memunculkan  hasil  dari  analisa  data  transaksi penjualan menggunakan algortima apriori.
2 Tinjauan Pustaka
2.1 Penelitian Terkait
Penelitian yang dilakukan oleh Agus Nursikuwagus dan Tono Hartono di tahun 2016 yang berjudul  Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk Analisis  Penjualan  Dengan  Berbasis  Web  untuk memberikan  laporan  hasil  penelitian  mengenai implementasi  algoritma  apriori  untuk  analisis penjualan.  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.  Transaksi  yang  telah dilakukan,  dapat  dilihat  pola  perkembangannya. Pembelian  yang  dilakukan  oleh  pembeli  dapat dijadikan  data  acuan  untuk  membuat  analisis persediaan  produk  selanjutnya.  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. Keluaran dari perangkat lunak ini digunakan untuk  data  acuan  stok  barang  serta  mengotomatisasi perhitungan analisis penjualan barang [1].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Dewi Listriani  dan  kawan-kawan  di  tahun  2016  yang berjudul  Penerapan  Metode  Asosiasi  Menggunakan Algoritma  Apriori  Pada  Aplikasi  Analisa  Pola Belanja  Konsumen  untuk  mencari  pola  pada konsumen  saat  belanja  pada  toko  buku  gramedia. Dengan  memanfaatkan data transaksi penjualan  yang telah  tersimpan  dalam  database,  pihak  manajemen dapat  mengetahui  kebiasaan  pelanggan  atau  perilaku
pelanggan mengenai apa saja buku yang sering dibeli. Cara  mengetahui  buku-buku  yang  dibeli  secara bersamaan, dapat digunakan Association Rule (aturan asosiasi), yaitu teknik data mining untuk menemukan aturan  asosiasi  suatu  kombinasi  item.  Proses pencarian  asosiasi  menggunakan  bantuan  algoritma apriori  untuk  menghasilkan  pola  kombinasi  item  dan rules sebagai ilmu pengetahuan dan informasi penting dari  data  transaksi  penjualan.  Hasil  penelitian  ini berupa aplikasi untuk  menganalisa pola belanja  yang mana pola yang dihasilkan dapat dijadikan rekomendasi  dalam  menentukan  strategi  penjualan oleh pihak Gramedia [2].
Selanjutnya  di  tahun  2015  Muhammad  Thoriq Agung dan Bowo Nurhadiyono melakukan penelitian yang  berjudul  Penerapan  Data  Mining  Pada  Data Transaksi  Penjualan  menemukan  frequent  itemset pada  sekumpulan  data.  Pada  penelitian  ini  sumber data  yang  digunakan  berasal  dari  data  transaksi penjualan  pada  toko  tombo  ati.  Setelah  data  selesai dikumpulkan maka dilakukan penyeleksian pada nota transaksi  penjualan  yang  telah  diperoleh.  Pada  tahap penyeleksian  data  ini  dilakukan  pemilahan  nota-nota transaksi  penjualan  dari  toko  tombo  ati.  Dari  hasil penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa dalam  pengaturan  tata  letak  dapat  dilakukan  dengan transaksi  yang  memiliki  nilai confidence tinggi  maka barang-barang yang terdapat dalam transaksi tersebut akan diletakan secara berdekatan [3].
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  Fitri Nurchailifatun  di  tahun  2015  yang  berjudul Penerapan Metode Asosiasi Data Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Mengetahui Kombinasi  Antar  Itemset  Pada  Pondok  Kopi.  Untuk itu,  sebelumnya  perlu  melakukan  perencanaan inventory dengan  baik,  sebab  inventory  yang  tidak mencukupi  juga  mempengaruhi  tingkat  penjualan. Untuk  mengetahui  kebutuhan  inventory,  dapat dilakukan  analisis  pasar  untuk  mencari  tahu serangkaian  itemitem  apa  saja  yang  dibeli  secara bersamaan  oleh  para  konsumen  melalui  data transaksi.  Dengan  penerapan  metode Market  Basket Analysis (MBA)  dan  algoritma  Apriori,  dapat dilakukan  analisis  pada  data  transaksi  sehingga menemukan  informasi  mengenai  pola  beli  konsumen dan  direpresentasikan  dalam  bentuk  aturan  asosiasi. Berdasarkan  data  transaksi  penjualan  pada  Pondok Kopi,  dilakukan  analisis  menggunakan  algoritma apriori  dengan  parameter  minimum support sebesar 5% dan minimum confidence sebesar 30%. Hasil dari penelitian  tersebut  menghasilkan  7  aturan  asosiasi dengan kombinasi item terbesar sampai 2-itemset [4].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Helmanatun  Nisa  Wulandari  dan  Nur  Wijayaning Rahayu  di  tahun  2014  yang  berjudul  Pemanfaatan Algoritma  Apriori  untuk  Perancangan  Ulang  Tata Letak Barang di Toko Busana. Dalam penelitian yang dilakukan  penulis  menggunakan  algoritma  Apriori untuk  menganalisis  pola  belanja  konsumen  ( market basket  analysis )  di  toko  busana  muslimah  karena
pertimbangan  masih  sedikitnya  penelitian  dalam konteks  serupa.  Hasil  penelitian  berupa  sistem berbasis  web  yang  menghasilkan  aturan  asosiasi sehingga  penataan  ulang  bisa  dilakukan  secara dinamis.  Pengujian  dengan  dataset  baru  dan perbandingan  dengan  Weka  membuktikan  bahwa sistem  berhasil  menerapkan  algoritma  Apriori. Keberhasilan  dinilai  berdasarkan  kesamaan  aturan asosiasi  pada  Weka  dengan  aturan  asosiasi  pada sistem.  Penataan  ulang  berdasarkan  data  transaksi selama bulan Juli 2012 dengan minimum support 3% dan confidence 20% menunjukkan perlunya perubahan  tata  letak  barang  yang  termasuk  dalam kategori Dalaman Jilbab [5].

## 2.2 Dasar Teori 2.2.1 Data Mining
Definisi  sederhana  dari  data  mining  adalah ekstraksi  informasi  atau  pola  yang  penting  atau menarik  dari  data  yang  ada  di  database  yang  besar. Dalam jurnal ilmiah, data mining juga dikenal dengan nama Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Data  mining  didefinisikan  sebagai  satu  set  teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi  secara  menyeluruh dan  membawa ke permukaan  relasi-relasi  yang  kompleks  pada  set  data yang  sangat  besar.  Set  data  yang  dimaksud  di  sini adalah  set data yang  berbentuk tabulasi,  seperti  yang banyak diimplementasikan dalam teknologi manajemen basis data relasional. Akan tetapi, teknik- teknik  data  mining  dapat  juga  diaplikasikan  pada representasi  data  yang  lain,  seperti  domain  data spatial , berbasis teks, dan multimedia atau citra [6]. 2.2.2 Association Rule Asscoation Rule Mining  adalah  teknik  data mining  untuk  menemukan  aturan  asosiatif  antara suatu  kombinasi  item  [7].  Metodologi  dasar  analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap
a) Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam  database.  Nilai support sebuah  item diperoleh  dengan  rumus  seperti  pada  Persamaan 1.
Support (A)  =  (Σ  Transaksi  Mengandung  A)/(Σ Transaksi)…………….Persamaan (1). Setelah  mendapatkan  1-itemset,  untuk  mencari kombinasi 2-itemset dilakukan kombinasi dari 1- itemset  yang  telah  dinyatakan  lolos  dengan rumus seperti pada Persamaan 2.
Support (A ∩ B) = (Σ Transaksi Mengandung A dan B)/(Σ Transaksi) ….......Persamaan (2).
b) Pembentukan aturan asosiatif Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan, barulah  dicari  aturan  assosiatif  yang  memenuhi syarat  minimum  untuk confidence dengan menghitung confidence aturan  assosiatif  A  B Nilai confidence dari  aturan  A  B  diperoleh dari rumus seperti pada Persamaan 3.
Confidence =    P(A  |  B)  =  (Σ  Transaksi
Mengandung A dan B)/(Σ Transaksi
A)..…………………………..Persamaan (3).
3 Metode Penelitian

## 3.1 Analisis Sistem
Analisis  adalah  sikap  atau  perhatian  terhadap sesuatu  (benda,  fakta,  fenomena)  sampai  mampu menguraikan  menjadi  bagian-bagian,  serta  mengenal kaitan  antarbagian  tersebut  dalam  keseluruhan. Analisis  dapat  juga  diartikan  sebagai  kemampuan memecahkan  atau  menguraikan  suatu  materi  atau informasi  menjadi  komponen-komponen  yang  lebih kecil  sehingga  lebih  mudah  dipahami.  Tujuannya untuk  menemukan  dan  mendapatkan  solusi  dari  dari permasalahan yang terjadi.
Aplikasi  Analisis  Data  Transaksi  Penjualan adalah  suatu  aplikasi  analisis  yang  dapat  membantu pemilik  toko  mengetahui  kecenderungan  seorang konsumen dalam membeli suatu barang yang memilik keterkaitan  dalam  berbelanja.  Selain  itu  juga  pemilik toko  dapat  menyesuaikan  penempatan  suatu  barang dagangan  pada  suatu  rak  yang  memiliki  kaitannya, seperti penempatan roti tawar dan selai. Pemilik toko juga  dapat  menempatkan  barang  dagangan  ke  posisi dekat  pintu  masuk  agar  pelanggan  lebih  mudah mengambil barang yang diinginkan.
Dalam pembuatan aplikasi analisis data transaksi penjualan  penulis  menggunakan platform website. Website merupakan produk teknologi informasi yang terbilang  paling  populer,  namun  terkadang  banyak website  yang  hadir  tanpa  kualitas  yang  bagus sehingga  tidak  dapat  menyampaikan  informasi  yang dibawa.  Kualitas sebuah website tentunya tergantung kepada  pengujian  dan  pengawasan  terhadap  kualitas website itu sendiri [8].

## 3.2 Algoritma Apriori
Perancangan  pada  algoritma  apriori  merupakan langkah  –  langkah  atau  step  by  step  dari  proses algoritma apriori dimana pada langkah-langkah tediri dari input, proses dan output. Berikut adalah langkah – langkahnya:
1) Input
a) Data  transaksi  penjualan  yang  diambil  dari toko Kalibaru Mart.
b) Tentukan  minimal support dan  minimal confidence .  Dimana  minimal support dan minimal confidence akan digunakan sebagai nilai threshold.
2) Proses
a) Menghitung  iterasi-1  :  hitung  semua  item untuk  mendapatkan  nilai support (transaksi yang  memuat  seluruh  item)  dengan  cara men-scan database. Setelah 1-itemset didapatkan, dari 1-itemset apakah diatas atau sama dengan minimal support . Apabila telah memenuhi  syarat  minimal support maka item  tersebut  dinyatakan  lolos  dan  akan menjadi pola frekuensi tinggi.
b) Menghitung  iterasi-2  :  untuk  mendapatkan 2-itemset dilakukan dengan cara mengkombinasikan dari 1-itemset yang telah dinyatakan  lolos  pada  proses  sebelumnya. Kemudian dilakukan
proses untuk mendapatkan nilai support dengan cara men- scan  database  untuk  mendapatkan  nilai support .  Apabila  minimal support dari  2- itemset  memenuhi  syarat  maka  dinyatakan lolos.
c) Menghitung  iterasi-3  :  untuk  mendapatkan 3-itemset dilakukan kombinasi dari 2-itemset yang  telah  dinyatakan  lolos  sebagai  pola frekuensi tinggi. Setelah
dilakukan kombinasi  dihitung  kembali  nilai support . Kemudian  dari  minimal support yang didapat  jika  lebih  besar  dari  nilai  threshold maka dinyatakan lolos.
d) Setelah  semua  frekuensi  tinggi  ditemukan, maka  mencari  nilai confidence dari  hasil iterasi-2 dan iterasi-3 yang memenuhi syarat atau telah dinyatakan lolos.
e) Hitung nilai confidence dari 3-itemset dan 2- itemset  yang  telah  dinyatakan  lolos  sebagai pola  frekuensi  tinggi.  Untuk  rumus  mencari nilai confidence dapat dilihat pada Persamaan 3
f) Apabila  nilai confidence lebih  besar  atau sama dengan nilai minimal confidence maka item tersebut memenuhi syarat atau dinyatakan lolos. 3) Output a) Pembentukan aturan assosiatif dari kombinasi  2-itemset  dan  3-itemset  yang telah dinyatakan lolos

## 3.3 Struktur Menu
Struktur  menu  pada  sistem  yang  dibuat merupakan  blok  diagram  yang  menunjukkan  urutan pengaksesan  fungsi  program  dari  aplikasi  yang dibuat.  Berikut  adalah  struktur  menu  untuk  platform web dapat dilihat pada Gambar 1.
Aplikasi Analisis Data Transaksi Penjualan Login Admin Proses Apriori Edit Data Transaksi Dashboard Data Transaksi Delete Data Transaksi Import Data Transaksi Profile Input Minimal Support Input Minimal Confidence Pembentukan Asociation Rule Keterangan Barang Gambar 1 Struktur menu
Pembuatan antarmuka sistem terdapat  rancangan struktur  menu.  Pada  sistem  web  yang  di  buat memiliki  5  struktur  menu  utama  yaitu, Dashboard , Data  Transaksi,  Proses  Apriori,  dan Profile .  Menu dashboard  merupakan  halaman  informasi  penggunaa dari  sistem  yang  dibuat.  Menu  data  transaksi merupakan  halaman  untuk  menampilkan  data transaksi  penjualan  pada  toko  dimana  pada  halaman tersebut user dapat  mengimport  data  transaksi penjualan,  edit  data  transaksi  penjualan  dan  delete data  transaksi  penjualan.  Menu  proses  apriori merupakan  halaman  yang  menyediakan  2  text  box yang  akan  diisi  dengan  nilai  sehingga  proses  apriori dapat dilakukan. Menu profile merupakan profile dari pengguna.

## 3.4 Flowchart Sistem
Flowchart sistem merupakan suatu bagan dengan simbol-simbol  tertentu  yang  menggambarkan  urutan proses  secara  mendetail  dari  sistem  yang  sedang  di kembangkan. Ditunjukkan pada Gambar 2.
Mulai Import Data Transaksi Proses Apriori Pembentukan Association Rule Ulangi? Selesai TIDAK Masukkan nilai min support Masukkan nilai min confidence YA Gambar 2 Flowchart sistem
Pada  Gambar  2  menjelaskan  alur  proses  dari sistem  yang  dibuat  dimana  proses  dimulai  dari  start atau  mulai  lalu user memasukkan  data  transaksi dengan  cara  import  from  exel  setelah  itu user
memasukkan  nilai  minimal support dan  minimal confidence .  Kemudian  dilakukan  proses  perhitungan dengan  menggunakan  algoritma  apriori.  Setelah dilakukan  perhitungan  terbentuklah  suatu  aturan asosiatif  sesuai  dengan  nilai  minimal support dan minimal confidence .  Jika  ingin  mengulang  maka inputkan  kembali  nilai  minimal support dan  nilai minimal confidence .
3.5 Flowchart Algoritma
Flowchart algoritma  merupakan  suatu  bagan yang  menjelaskan  urutan  proses  dari  algoritma apriori. Seperti Gambar 3.
Pada  Gambar  3  menjelaskan  tentang  alur  dari algoritma  apriori  yang  digunakan  dalam  pembuatan sistem  yang  dibangun.  Diawali  dari  start  lalu  scan database data transaksi penjualan untuk mendapatkan nilai support dari  tiap  item  setelah  itu  seleksi  item yang  telah  memenuhi  syarat  S  >=  Minimal Support . Jika  tidak  memenuhi  syarat  item  tidak  digunakan untuk iterasi selanjutnya. Kemudian proses selanjutnya  pembentukan  C1,  C2,  dan  C3  sesuai dengan  hasil  seleksi  pada  tahap  sebelumnya.  Setelah dilakukan  iterasi  dilanjutkan  dengan  pembentukan suatu  aturan  asosiatif  dengan  nilai confidence yang telah di tentukan.
Mulai Scan database untuk mendapatkan support S masing – masing item Aturan Asosiasi Proses Pembentukan C1, C2 dan C3. Item yang tidak memenuhi syarat dibuang S >= Min Support Proses pembentukan aturan assosiasi dengan nilai confidence Selesai TIDAK YA C2 & C3 >= Min Confidence TIDAK YA

## Gambar 3 Flowchart algoritma
4 Hasil Dan Pembahasan
4.1 Hasil
1) Halaman Login
Menu  halaman login terdapat  2 text  box yang dapat diisi dan 1 button untuk melakukan proses login ke  dalam  admin  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.

## Gambar 4 Tampilan login
2) Halaman Dashboard
Menu  halaman admin terdapat  beberapa  menu utama  diantaranya  adalah  menu  halaman  dashboard, data  transaksi,  proses  apriori  dan  profile.  Menu halaman dashboard merupakan menu yang menampilkan  informasi  penggunaan  dari  sistem aplikasi yang dibuat. Ditunjukan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Tampilan data transaksi
3) Halaman Data Trasnsaki
Menu  halaman  data  transaksi  terdapat  2 button utama  yang  memiliki  fungsi  yang  berbeda.  Yang pertama  berfungsi  untuk  melakukan import  file yang berformat  excel  kedalam  sistem  dan  yang  kedua berfungsi  untuk  melakukan  proses upload  file yang berformat  exel  kedalam  database.  Kemudian  pada setiap item data transaksi penjualan terdapat 2 button yaitu edit dan delete yang  ditunjukkan  pada  Gambar 6.

## Gambar 6 Tampilan data transaksi
4) Halaman Edit Data Transaksi
Menu  halaman  edit  data  transaksi  penjualan terdapat 3 text box dan 1 button yang memiliki fungsi sendiri-sendiri. Dimana 2 text box tidak dapat diubah atau diedit karena hanya diberi hak akses “ read only ”. 1 text  box pada  keterangan  barang  digunakan  untuk mengedit  atau  mengubah  nama  barang  pada  data transaksi  penjualan  dan  1 button digunakan  untuk
menyimpan  data  yang telah  diubah.  Ditunjukan  pada Gambar 7.

## Gambar 7 Tampilan edit data transaksi

## 5) Halaman Proses Apriori
Menu halaman proses apriori terdapat  2 text  box yang  berfungsi  untuk  mengisi  nilai  minimal support dan  minimal confidence dan  2  button.  Pada  button “proses”  untuk  melakukan  proses  perhitungan  dan pada button “ export hasil analisa” untuk mengekspor hasil  analisa  kedalam  bentuk  excel  pada  sistem  yang dibuat  dengan  menggunakan  algoritma  apriori. Ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8 Tampilan proses apriori
6) Halaman Profile
Menu halaman profile menampilkan biodata dari admin  yang login kedalam  sistem  dimana  dalam biodata  terdapat  nama,  alamat,  program  studi,  NIM, jenis  kelamin,  TTL,  alamat  email,    no.  handphone, dan perguruan tinggi. Ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9 Tampilan profile
4.2 Pengujian
4.2.1 Pengujian Fungsional Pengujian  fungsional  merupakan  pengujian aplikasi
yang telah dibuat dengan mengimplementasikan  ke  beberapa  browser  seperti google  crhome  versi  78.0.3904.108  (Official  Build) (64-bit) dan mozilla firefox 67.0.2 (64-bit). Hasil dari pengujian fungsional dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Pengujian Fungsional
Fungsi Google Crhome Mzilla Firefox Halaman login   Halaman dashboard   Halaman edit data transaksi   Halaman proses apriori   Halaman profile   Data transaksi penjualan   Import data transaksi penjualan   Export hasil analisa   Hapus data transaksi penjualan   Hasil analisa   Perhitungan algortima apriori   Proses logout   Proses login   Keterangan : Symbol √ : Berhasil Symbol x : Tidak Berhasil 4.2.2 Perhitungan Algoritma Apriori Perhitungan algoritma apriori penulis mengambil  10  data  sampel  dari  total  1,069  data transaksi penjualan pada toko Kalibaru Mart. Dengan 10  data  sampel  dilakukan  perhitungan  sesuai  dengan algoritma apriori. Untuk langkah–langkah perhitungan dapat dilihat sebagai berikut. 1) Menyiapkan  data  transaksi  penjualan.  Dimana penulis menggunakan 10 data transaksi penjualan yang di tunjukkan pada Tabel 2. Tabel 2 Data Transaksi Penjualan No Nota Tgl Transaksi Keterangan Barang PJ010919004 2019/09/01 Rokok LA16, Tokai korek api PJ010919005 2019/09/01 Rokok sampoerna mild 16 merah, Teh kotak melati 200ml PJ010919014 2019/09/01 Teh kotak melati 200ml, Ardath PJ010919017 2019/09/01 Aice obor vanila, Teh kotak melati 200ml. PJ010919021 2019/09/01 Teh kotak melati 200ml, Indocafe coffemix 3/1 GX10SS, Good day chococinno 3 in 1 20g, Aice milk PJ010919029 2019/09/01 Rokok sampoerna mild 16 merha, Tokai korek api PJ010919034 2019/09/01 Rokok surya gudang garam 12, Rokok sampoerna mild 16 merah, Tokai korek api PJ010919036 2019/09/01 Rokok surya gudang garam 12, Tokai korek api PJ010919050 2019/09/01 Rokok surya gudang garam 12, Rokok sampoerna mild 16 merah, Tokai korek api PJ010919062 2019/09/01 Rokok 234 dji sam soe 12, Rokok sampoerna mild 16 merah, Tokai korek api
2) Proses  pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1- itemset  dengan  menggunakan  nilai  threshold minimal support 40%. Ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10 Pembentukan C1
3) Proses  pembentukan  C2  atau  disebut  2-itemset. Untuk  pembentukan  C2  didapat  dengan  cara mengkombinasikan 1-itemset yang telah dinyatakan lolos. Dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11 Pembentukan C2
4) Membentuk  suatu  aturan  assosiatif  dengan mencari  nilai confidence dari  pola  frekuensi tinggi  yang  telah  memenuhi  syarat.  Proses pembentukan aturan assosiatif dapat dilihat pada Gambar  12  dengan  nilai  minimal confidence 30%.

## Gambar 12 Pembentukan aturan asosiatif
Berikut adalah hasil analisa dari pembentukan aturan asosiatif.
1) Jika  pelanggan  memebeli  Rokok  Sampoerna Mild  16  Merah,  maka  kemungkinan  pelanggan juga  membeli  Tokai  Korek  Api  dengan  nilai minimal confidence 100%.
2) Jika pelanggan membeli Tokai Korek Api, maka kemungkinan  pelanggan  juga  membeli  Rokok Sampoerna Mild 16 Merah dengan nilai minimal confidence 71,43%.
5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  penulis  sampaikan setelah melakukan proses perancangan dan pengujian pada  sistem  menggunakan  algoritma  apriori  adalah sebagai berikut :
1) Proses  menentukan  suatu  pola  dari  pelanggan pada toko Kalibaru Mart dapat diketahui dengan menerapkan  data  mining  dengan  algoritma apriori. Dengan menggunakan algoritma tersebut dapat  diketahui  kecenderungan  konsumen  dalam membeli  suatu  barang  dengan  menentukan kombinasi dari 2-itemset dan 3-itemset.
2) Hasil pengujian yang dilakukan, peneliti menggunakan 10 data transaksi penjualan dengan nilai  minimal support 40%  dan  minimal
confidence 30%.  Dari  hasil  yang  diuji  didapat suatu aturan asosiatif sebanyak 2 aturan asosiatif dari kombinasi 2-itemset. 5.2 Saran Untuk penelitian
selanjutnya dapat
dikembangkan  lebih  lanjut  agar  aplikasi  yang  dibuat dengan menggunakan algoritma apriori menjadi lebih baik  lagi.  Adapun  beberapa  saran  yang  dapat disampaikan adalah sebagai berikut :
1) Pengembangan aplikasi selanjutnya dapat memanfaatkan  data  mining  dengan  menerapkan metode Association  Rule dengan  algoritma  yang berbeda  seperti Generalized  Rule  Induction dan Hash Based Algorithm .
2) Penambahan 1 algoritma pada aplikasi yang telah dibuat  dapat  menentukan  perbandingan  antara  2 algoritma  yang  digunakan  sehingga  pembaca dapat  mengetahui  penggunaan  algoritma  mana yang  lebih  optimal  dalam  menyelesaikan  suatu masalah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nursikuwagus,  A.,  &  Hartono,  T.  2016. Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan  Dengan  Berbasis  Web.  Simetris: Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu
Komputer, 7(2), 701-706. [2] Listriani,  D.,  Setyaningrum,  A.  H.,  &  Eka,  F. 2016. Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Aplikasi Analisa  Pola  Belanja  Konsumen  (Studi  Kasus Toko  Buku  Gramedia  Bintaro).  Jurnal  Teknik Informatika, 9(2).
[3] Agung,  M.  T.,  &  Nurhadiyono,  B.  2015. Penerapan  Data  Mining  pada  Data  Transaksi Penjualan  untuk  Mengatur  Penempatan  Barang Menggunakan Algoritma Apriori. Universitas.
[4] Nurchalifatun,  F.  2015.  Penerapan  Metode Asosiasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Apriori  Untuk  Mengetahui  Kombinasi  Antar Itemset  Pada  Pondok  KOPI.  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro.
[5] Wulandari,  H.  N.,  &  Rahayu,  N.  W.  2014. Pemanfaatan Algoritma Apriori untuk Perancangan  Ulang  Tata  Letak  Barang  di  Toko Busana. Jurnal Fakultas Hukum UII.
[6] Siregar,  AM.,  dkk.  2012.  DATA  MINING: Pengolahan  Data  Menjadi  Informasi  dengan RapidMiner. Sukoharjo: Kekata Publisher.
[7] Nofriansyah,  D.  2014.  KONSEP  DATA MINING VS SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN. Yogyakarta: Deepublish.
[8] Wibowo, S. A., Pranoto, Y. A., Widodo, K. A., &  Rokhman,  M.  M.  2019.  EVALUASI
WEBSITE SEKOLAH MENENGAH ATAS DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN EVALUASI BERBASIS KONTEN. Jurnal Mnemonic, 2(2), 5-8.