## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN TIKET BERBASIS DEKSTOP PADA PT. NADIA TRAVEL
Thisa Tri Utami 1) , Mohammad Syafrullah 2)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : thisatriutami0304@gmail.com 1 ) , Mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Semakin  bertambah  jumlah  travel  dengan tingkat perkembangan  zamam  ini  dibidang pelayan travel   membuat para  pengelola  ingin  menunjukkan  strategi  pemasaran  yang  lebih  baik.  Banyak  cara  dimana  travel  untuk meningkatkan  penjualan  dan  juga  banyak  strategi  dan  perencanaan  teknis    yang  digunakan.  Untuk meningkatkan kualitas salah  satu hal  tentang strategi  maka diperlukan suatu  system    aplikasi  perangkat  lunak dengan . Berkembang teknologi informasi setiap kali, maka adanya inovasi baru. Agar tidak terkesan monoton dalam  aplikasi    penjualan  tiket  pesawat  dan  diharapkan  dapat  berkembang  dan  memberikan  manfaat  bagi mereka  yang  menggunakan,  karena  dapat  meningkatkan  pelayan    penjualan  pada  proses  administrasi  dengan memberikan  rekomendasi  kepada  pembeli.  Untuk  itu  penulisan  ini  dikembangkan  aplikasi  Data  Mining  ini menggunakan  algoritma  apriori  (analisis  association)  dengan  dokumen  berupa  file  (*xlsx,  *.xls,)  dan  akan membentuk  frequent  itemset.  Data  Miningserangkain  proses  untuk  digunakan  untuk  mencari  itemset  yang terdapat  dalam  basis  data  yang  besar  disebut  Knowledge  Dicovery  Databases  (KDD),  sedangkan  algoritma apriori adalah algoritma pengambilan data dengan aturan asosiatif untuk menetukan hubungan asosiatif suatu kombinasi  item.  Dengan  tujuan  untuk  menangani  meledaknya  volume  data,  dengan  menggunakan  teknik komputasi  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  informas-informasi  yang  dibutuhkan.  Jadi  kesimpulannya bahwa Data Mining algoritma apriori (analisis association) dapat memberikan informasi tiket-tiket yang paling banyak  dilakukan  transaksi  berdasarkan  batas  nilai  support.  Hasil  pengujian  prediksi  dengan  menggunakan nilai support value 100% dan nilai confidance menghasilkan nilai terbaik 7.69%.
Kata kunci : Data Mining, Penjualan Tiket Pesawat

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  banyak  jumlah  travel  dengan  tingkat perkembangan, saat ini membuat para perusahaan  yang  handal  ingin  menunjukan strategi  informasi    pemasaran  yang  lebih  baik. Untuk  itu    para  pengelola  perusahaan  travel  di perlukan  suatu  system  dalam  PT.  Nadia  Travel yang  baik  dan  tepat  waktu  dan  melakukan pelayanan  administrasi  oleh  konsumen  dan customer.  Penulis  menghimbau  pada  perusahaan dimana  kekurangan-kekurangan  yang  terjadi pada  perusahaan  tersebut  dengan  permasalahan yang  sering  timbul  yaitu  antara  lain  dapat memberikan  informasi  saja  tetapi  tidak  dapat mencarikan  informasi  yang  dibutuhkan,  juga dibatasi  oleh  waktu  terbit  ataupun  waktu  tayang dan  sering  sekali  tidak  keakurat  data  dalam memproses  sebuah  informasi  pemesanan  tiket pesawat  yang  diinginkan  konsumen  tidak  ada atau  habis  karena  tidak  mengamati  transaksi yang    tersimpan  dengan  rapi  .  Hal  itu  tentu sangat  mengecewakan  konsumen  yang  hendak memesan  tiket  pesawat.  Karena  persediaan  tiket pesawat di PT. Nadia Travel belum maksimal.
Dengan  adanya  kegiatan  laporan  penjualan setiap  hari  data  semakin  lama  akan  semakin bertambah  banyak  penting  untuk  penataan  data. Data tersebut tidak hanya berfungsi sebagai arsip
bagi  perusahaan,  data  tersebut  dapat  di manfaatkan  dan  diolah  menjadi  informasi  yang berguna  untuk  peningkatan  penjualan  tiket pesawat  dan  promosi  di  butuhkan  pengawasan dan  pengendaian  yang  mendukung.  Hal  ini disebabkan    karena  PT.  Nadia  Travel  tidak memanfaatkan data transaksi penjualan yang ada dan  biasanya  data  transaksi  penjualan  tersebut hanya  sebagai  arsip  dengan  tidak  rapi.  Sehingga terjadi  penumpukan  data  yang  tidak  diketahui apa  manfaatnya  hanya  tersimpan.  Pada  dasarnya kumpulan  data  tersebut  memiliki  informasi- informasi yang bermanfaat, yang bisa digunakan untuk  mengambil  sesuatu  keputusan  dan  untuk memperoleh pengetahuan yang baru tentang pola penjualan tiket pesawat. Berdasarkan permasalahan  yang  ada  di  PT.  Nadia  Travel dengan  salah  satu  pola    teknik  yang  digunakan dalam pengolahan data tersebut dengan mengunakan algoritma Apriori.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Data Mining
Data  Mining  dilihat  dari  dua  sudut  , yaitu  bidang  keilmuan  dan  sudut  pandang komersial  yang  menyatukan  teknik  dari
pembelajaran mesin pengenalan pola statistic,  database  dan  visualisasi  untuk pengenalan permasalahan pengambilan system data system  informasi dari database yang besar (Ramadhan,2016)
Gambar 1: Bussiness Intellegence
Dari gambar 1 dapat dilihat bahwa data mining adalah  pengolah  data  yang  berasal dari Data  warehouse Bersama  dengan bidang  yang  menangani  masalah  pelaporan dan  manajemen  data.  Sementara, Data warehouse sendiri  bertugas  untuk  menarik atau  melakukan  query  data  dari  basis  data mentah  untuk  memberikan  hasil  data  yang nantinya  digunakan  oleh  bidang  yang menangani manajemen, pelaporan, dan data mining. Dengan data  mining inilah, penggalian  informasi  baru  dapat  dilakukan dengan  bekal  data  mentah  yang  diberikan oleh data  warehouse. Hasil  yang  diberikan oleh  ketiga  bidang  tersebut  berguna  untuk mendukung aktivitas bisnis cerdas
( Business Intelligence ) .
2.2. Algoritma Apriori
a. Konsep Aturan Asosiasi dengan Algoritma Apriori Penelitian  dapat  didefinisikan sebagai kelompok data barang berdasarkan kecenderungan yang muncul  bersamaan  dalam  suatu  data transaksi  dan  data  data  master menggunakan  aturan  asosiasi  dengan algoritma apriori pada  data mining yang termasuk pada golongan metode generalized rule induction.
Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity  analysis atau market  basket analysis. Penerapan algoritma apriori dalam  penelitian  ini  diharapkan  akan menemukan  suatu  kombinasi  item dan   pola  berupa  barang    yang sering dibeli secara bersamaan.
b. Analisis  Asosiasi  dengan  Algoritma Apriori
Analisis  asosiasi  adalah  sebagai salah satu pola data teknik dalam data mining  yang  menjadi  dasar  dari berbagai teknik data lainnya. Metodologi dasar analisis asosiasi terjadi sebagai berikut: 1. Analisis Hasil  Frekuensi Tinggi Tahap  awal  akan  dilakukan untuk  mengumpulkan  dan  mencari kombinasi item yang  memenuhi syarat nilai  terkecil dalam database nilai support dalam  item  diperoleh dengan rumus berikut: Support(A)
= hasil transaksi  mengandung A Hasil transaksi
Sedangkan  hasil  nilai support terdiri  dari 2 item diperoleh dari rumus 2 berikut :
Support (A,B) = hasil  transaksi mengandung A dan B hasil transaksi
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 diperoleh dari rumus berikut :
Confidence = P (A I B)
=  hasil Transaksi mengandung A n B hasil Transaksi mengandung A
Langkah-langkah untuk melakukan perhitungan  untuk  menemukan association rule  atau  aturan  asosiasi terdiri  dari  2 langkah utama yaitu :
Langkah  1  :  Temukan Frequent  itemsets , yaitu  :  suatu  set item yang  memenuhi  hasil minimum suatu nilai support dan confidence yang telah ditentukan.
Langkah  2  :  Gunakan Frequent  itemsets tersebut  untuk  menghasilkan associatin rules . Pada  dua  table  berikut  dapat  dilihat langkah-langkah untuk menemukan association  rule ,  berdasarkan  data  yang terlihat  pada  tabel  contoh  data  transaksi (tabel 1), sampai kepada tabel hasil proses
pencarian association rule dengan metode apriori (tabel 2.).
Tabel 1 : Tabel Contoh algoritma apriori
Kode Transaksi Item yang dibeli 001 A,C,D 002 B,C,E 003 A,B,C,E 004 A, E
Nilai support 50% Proses 1 : Hitung banyaknya Itemset yang dibeli
Tabel 2 : Mencari Kandidat Itemset
Proses 2 :
Diperlukan mencari kadidat itemset table untuk tiap- tiap  pasang  item.  Himpunan  yang  mungkin terbentuk  adalah  :  {A,B},  {A,C},  {A,D},  {A,E}, {B,C}, {B,D}, {B,E}, {C,D}, {C,E}, {D,E}.
Tabel 3 : Tabel Hasil Proses Pencarian Aturan Asosiasi
Itemset {BD, DE} dihapus karena tidak ada dalam itemset
Proses 3 :
Berdasarkan  kombinasi  dari  itemset  ,  dapat digabungkan  menjadi  calon  3-itemset. Itemset-itemset  yang  dapat  digabungkan adalah  itemset  yang  memiliki  kesamaan item pertama.
Himpunan yang mungkin terbentuk adalah : {A, B, C}, {A, B, E}, {B, C, E}.

## Tabel 4 : Hasil support dari setiap kandidat
Itemset Sup.Count
{ A , B , C } 25% { A , B , E } 25% { B,  C,  E} 50%
3. Analisa Masalah dan Rancangan Program
3.1 Pendahuluan
Pada bab ini akan dibahas permasalahan dan  strategi  pemecahan  permasalahan  yang ada  dengan  mengolah  data  informasi  pada dokumen microsoft excel secara efisien dan mudah  dan  menjelaskan  interaksi  pada setiap form dengan menampilkan rancangan layar program.
Penelitian yang akan membahas mengenai  data-data  yang  berkaitan  dengan penjelasan tentang algoritma apriori program  dari  setiap form. Penjelasan algoritma dituangkan dengan memodelkannya dengan menggunakan flowchart, setelah  penjelaskan  mengenai penjelasan  algoritma  yang  ada,  akan  di tutup  dengan  ringkasan  yaitu  uraian  dari apa saja hal-hal penting yang telah di bahas oleh penulis.
3.2 Permasalahan  dan  strategi  pemecahan Masalah
a. Analisa Masalah Dengan  mengidentifikasi    kegiatan penjualan data transaksi setiap hari, data semakin  lama  akan  semakin  bertambah banyak.  Data  tersebut  tidak  hanya berfungsi  sebagai  arsip  dan  laporan cenderung  berantakan  bagi  perusahaan, data  tersebut  dapat  di  manfaatkan  dan diolah  menjadi  data  sistem  informasi yang berguna untuk peningkatan pelayanan  penjualan  promosi  tiket pesawat  .  Hal  ini  disebabkan    karena PT.  Nadia  Travel  tidak  memanfaatkan data  transaksi  penjualan  yang  ada  dan biasanya data transaksi penjualan tersebut  hanya  sebagai  dokumen  yang tersimpan  mudah  tercecer  dan  hilang. Sehingga  cenderung  berantakan  dan data  tidak  akurat    yang  tidak  diketahui apa manfaatnya. Pada dasarnya kumpulan data tersebut adalah informasi-informasi yang bermanfaat,untuk  proses  yang  bisa digunakan  untuk  mengambil  sesuatu keputusan dan untuk memperoleh pengetahuan  yang  baru  tentang  pola penjualan  tiket  pesawat.  Selain  itu  juga dapat  mempersingkat  waktu  dalam melakukan prediksi data input dibandingkan dengan cara manual.
b. Strategi Pemecahan Masalah
Itemset Sup.Count A 50% B 75% C 75%
D 25% E 75% Itemset
Sup.Count
{ A , B }
25% { A , C } 50% { A , D } 25% { A , E } 25% { B , C } 50% { B , D } 75% { B , E } 50% { C , D } 25%
penelitian mengenai teknik pengolahan data yang dapat mendukung terciptanya penelitian
mengenai data  mining yang  dapat mendukung  terciptanya  sistem  yang dapat  menerima  masukan  data  dari berkas microsoft excel. Berkas tersebut akan  diperoleh  dari  instansi  tersebut, dan  dilanjutkan  dengan  pemrosesan secara  otomatis  oleh  sistem  ini. Tahapan proses dapat dilihat.
Gambar 2: Proses Pengolahan dan Pengujian Data
c. Deskripsi Proses
1) Membaca  Berkas  Dokumen Master
2) Pengolahan Data Master 3) Membaca  Berkas  Dokumen Transaksi
4) Pengolahan Data Transaksi
5) Pengujian Apriori
Gambar 2: Proses Pengujian Apriori

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada  aplikasi  ini  menggunakan  teknik  Data
Mining  Algoritma  Apriori.  Cara  menggunakan dan  pengoperasian  aplikasi  data  mining  sebagai berikut :
a. Langkah  pertama  pengoperasian  aplikasi Data Mining.
Gambar 3 :Tampilan Layar Menu Utam
b. Langkah  Kedua,  user  harus  memilih  berkas master.
Gambar 4: Tampilan Layar Blrowsw File
c. Setelah  berkas  dokumen  master  telah dipilih,  akan  tampil  dialog  untuk memilih  kolom  untuk  berfungsi  untuk pada proses prediksi.

## Gambar 5: Tampilan Input Kode Master
d.Setelah  kolom  kode  telah  dipilih,  maka tampilan layer utama akan berubah. Pada table master akan menampilkan data-data yang berada pada berkas yang dipilih.
Gambar 6: Tampilan Hasil Pemilihan Berkas Master e. Langkah Ketiga, Memilih Berkas Transaksi.
Gambar 7: PTampilan Browse Berkas Transaksi
f. Setelah  berkas  dokumen  transaksi  telah dipilih,  akan  tampil  dialog  untuk memilih kolom kode transaksi.
Gambar 8: Tampilan Dialog Kode Transaksi
g.Setelah  pemilihan  kode  transaksi,  maka akan  muncul  dialog  pemilihan  kode produk.  Pemilihan  tersebut  berfungsi melakukan  pemisahan  produk-produk dalam satu kode transaksi.
Gambar 9: Tampilan Dialog Kode Item
h.Setelah  semua  kolom  kode  telah  dipilih, maka  pada  menu  utama  akan  tampil data-data transaksi pada table transaksi.

## Gambar 10: Tampilan Hasil Pemiliha Berkas
Transaksi
i. Langkah  Keempat,  ini  adalah  langkah terakhir  untuk  melakukan  prediksi.  Saat semua berkas master dan berkas transaksi  telah  dipilih,  maka  user  dapat menekan  button  execute  untuk  memulai proses prediksi.
Gambar 11: Tampilan Input Support
j. Setelah  nilai  support  telah  di  input,  maka proses prediksi akan berlangsung beberapa saat .
Gambar 12:Tampilan Proses Prediksi
k.Jika proses telah selesai, akan muncul pada menu  utama  tabel  hasil  prediksi  beserta persentasinya
.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pembahasan,  maka    dari aplikasi ini dapat diambil kesimpulannya sebagai berikut:
a. Prediksi  dapat  dilakukan  sesuai  nilai support yang di input oleh user .
b. Aplikasi Data  Mining ini  dapat  melakukan prediksi sesuai kolom-kolom kode yang telah dipilih user sebelum proses prediksi
c. Aplikasi Data  Mining ini  dapat  memberikan informasi  tiket-tiket  yang  paling  banyak dilakukan  transaksi  berdasarkan  batas  nilai support yang di input user.
d. Aplikasi Data  Mining ini  dapat  menampung data hingga ribuan.
e. Pada pengujian prediksi dengan menggunakan  nilai support  value  100% dan nilai confidance menghasilkan nilai terbaik 7. 69%.
f. Berdasarkan hasil pengujian prediksi, aplikasi ini dapat menghasilkan jumlah Garuda, Batik Air, NAM Air, Lion Air.
Setelah  mendapatkan  kesimpulan,  dapat diajukan  saran  yang  mungkin  bisa  dijadikan rujukan  dalam  pengembangan  aplikasi  antara lain:
a. Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat  melakukan  prediksi  dari  sumber  data selain xls dan xlsx saja.
b. Melakukan  back-up  data  secara  berkala untuk menjaga hal-hal yang tidak diingikan
6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Aswas,  Anas.  2016.,  Analisa  Apriori  Untuk Mendapatkan Pola Peminjaman Buku Perpustakaan  SMPN  3  Batanghari.  Jurnal  Ilmiah Media SISFO Vol.10, No. 2, Oktober 2016
[2] Buulolo,  Efori,  2013.  Implementasi  Algoritma Apriori  Pada  Sistem  informasi  Persediaan  Obat (Studi  Kasus:  Apotik  Rumah  Sakit  Estomihi    di Medan).  Pelita  Informatika  Budi  Darma  Volume IV Nomor 1, Agustus 2013
[3] Kusumo,  D.,  Bijaksana,  M.,  &  Darmantoro,  D. (2016).  Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori Pada RDBMS. Jurnal Penelitian Dan, 1-5.
[4] Pane,  Dewi  Kartika.  2013,  Implementasi  Data Mining  Pada  Penjualan  Produk  Elektrik  Dengan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  Kredit  Plus). Pelita  Informatika  Budi  Darma  Volume  VI Nomor 3, Agustus 2013
[5] Ramadhan,  D.N.K.E.M.,  2016.  Penerapan  Data Mining Untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan Terhadap Kartu Internet XL
[6] Tampubolon, Kennedi. 2013, Implementasi  Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Kesehatan  Persediaan  Kesehatan.  Informasi  dan Teknologi  Ilmiah  (INTI)  Volume  I,  Nomor  1, Oktober 2013.