## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PEMESANAN  PEMESANAN PERCETAKAN BAHAN AJAR DENGAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS : PERCETAKAN WENDY)
Nurmawaty Hutabarat 1 , Jijon Raphita Sagala 2 , Asaziduhu Gea 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Jl. Iskandar Muda No. 1,  Medan, 20154, Indonesia
3 Teknik Informatika, Universitas Methodist Indonesia, Jl. Hang Tuah No. 8,  Medan, 20152, Indonesia nurmawaty95hutabarat@gmail.com 1 , sisagala@gmail.com 2 , gea.asaziduhu@gmail.com 3

## ABSTRACT
Wendy's  printing  is  one  of  the  printing  presses  in  collaboration  with  the  University  of  Santo  Thomas, especially in the field of computer science, the printing of Wendy is located on the faithful road of UNIKA campus intersection. Print leaders and employees sometimes have difficulty finding out how much teaching material has been printed in one transaction, so that the leader of Wendy's printing press is still manual / speculating  in  teaching  material.The  application  of  data  mining  for  ordering  the  teaching  of  teaching materials at the computer science faculty of the university of Saint Thomas is designed to produce this rule can produce rules / rules of association can be seen and analyzed the results, so that the printing leader can see a frequency of teaching materials that often occur in each transaction.Therefore, analysis and testing is carried out, it is hoped that it can provide information about the transaction patterns of teaching materials that often appear. So that it can help the owner in making decisions to order and print teaching materials.
Keywords: Data Mining, Wendy Printing, Apriori Algorithm, Association.

## I. Pendahuluan
Percetakan  Wendy  bergerak  di  bidang percetakan  buku  dan  penjualan  ATK  (Alat  Tulis Kantor),  yang  hampir  setiap  harinya  mencetak bahan  ajar  untuk  mahasiswi  Universitas  Katolik Shanto Thomas Sumatera Utara (UNIKA SU) yang mana  sistem  pemesanannya  masih  manual  dan tentu  Pola  pembelian  konsumen  di  tiap  harinya berbeda-beda  hal  ini  perlu  dianalisis  lebih  jauh sehingga  dapat  menghasilkan  informasi  yang bermanfaat  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  dan  dapat  menunjang proses  bisnis  pada  toko  tersebut  serta memaksimalkan keuntungan yang bisa diperoleh.
Data  mining  merupakan  suatu  proses penggalian  data  atau  penyaringan  data  dengan memanfaatkan kumpulan data dengan ukuran yang cukup  besar  melalui  serangkaian  proses  untuk mendapatkan  informasi  yang  berharga  dari  data tersebut.  Data  mining  bisa  digunakan  oleh perusahaan  besar  untuk  menggali  data  untuk mendapatkan informasi yang dapat menunjang dan meningkatkan proses bisnis perusahaan tersebut.
Apriori  merupakan  algoritma  yang  banyak digunakan untuk menentukan pola hubungan antar produk  yang  sering  dibeli  dalam  suatu  toko  atau swalayan.  Algoritma  ini  akan  memberikan  saran kepada manajer untuk melakukan strategi promosi pada  swalayan  atau  toko  yang  dimilikinya. Pemetaan  assocition  rule  yang  dihasilkan algoritma  ini  digunakan  untuk  mengatur meletakkan barang-barangnya dalam tempat yang strategis agar pembeli lebih mudah menjumpainya .

## II. Landasan Teori
2.1  Data Mining Eko  Prasetyo  mendefinisikan  data  mining sebagai proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar.
Muchlisin Riadi mendefenisikan Data mining adalah proses menemukan sesuatu yang bermakna dari  suatu  korelasi  baru,  pola  dan  tren  yang  ada dengan cara  memilah-milah data berukuran  besar yang  disimpan  dalam  repositori,  menggunakan teknologi pengenalan pola serta teknik matematika dan  statistik.Istilah  data  mining  kadang  disebut juga Knowledge discovery.

## 2.1 Association Rule
Berikut  Langkah-langkah  proses  perhitungan association rules.
1) Sistem  men- scan database untuk  mendapat kandidat  1- itemset (himpunan    item  yang terdiri  dari  1 item )  dan  menghitung  nilai supportnya .  Kemudian  nilai supportnya tersebut  dibandingkan  dengan minimum support yang  telah  ditentukan,  jika  nilainya lebih  besar  atau  sama  dengan minimum support maka itemset tersebut termasuk dalam large itemset.
2) Itemset  yang  tidak  termasuk  dalam large itemset tidak diikutkan dalam iterasi selanjutnya di pangkas (di prune ).
3) Pada iterasi kedua sistem akan  menggunakan hasil  large itemset pada  iterasi  pertama  (L1) untuk  membentuk  kandidat itemset kedua (L2).  Pada  iterasi  selanjutnya  sistem  akan menggunakan  hasil  large itemset pada  iterasi
selanjutnya  akan  menggunakan  hasil large itemset pada  iterasi sebelumnya (Lk-1) untuk membentuk  kandidat itemset berikut  (Lk). Sistem  akan  menggabungkan  (join)  Lk-1 dengan  Lk-1  untuk  mendapatkan  Lk,  seperti pada iterasi sebelumnya sistem akan menghapus/pemangkasan (prune )  kombinasi itemset yang  tidak  termasuk  dalam large itemset .
4) Setelah  dilakukan  operasi join ,  maka pasangan  itemset  baru  hasil  proses join tersebut dihitung supportnya .
5) Proses  pembentuk  kandidat  yang  terdiri  dari proses join dan prune akan  terus  dilakukan hingga  himpunan  kandidat itemsetnya null, atau sudah tidak ada  lagi kandidat yang akan dibentuk.
6) Setelah itu, dari hasil frequent itemset tersebut dibentuk association  rule yang  memenuhi nilai support dan confidence yang  telah ditentukan.
7) Pada pembentukan association rule , nilai yang sama dianggap sebagai satu nilai.
8) Assosiotion  rule yang  terbentuk  harus memenuhi nilai minimum yang telah ditentukan.
Minimal Support  : sebuah  nilai  yang  ditentukan sendiri oleh peneliti untuk memangkas  kombinasi item set menjadi lebih sedikit.
Minimal Confidence sebuah nilai yang ditentukan juga  oleh  peneliti  untuk  memangkas  kombinasi setiap k- item set (hasil dari pemangkasan minimal support) untuk membentuk aturan asosiasi.
Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  terbagi menjadi dua tahap:
1) 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.
Nilai support sebuah  item  diperoleh  dengan rumus.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dari rumus berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵)
= ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
2) Confidence
Confidence dari association  rule adalah ukuran  ketepatan  suatu  rule,  yaitu  presentasi transaksi dalam database yang mengandung A dan mengandung B.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴)
= ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴

## 2.2   Algoritma Apriori
Algoritma Apriori adalah salah satu algoritma yang melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan teknik association rule (irfan, 2013) Algoritma  Apriori  menggunakan  pengetahuan frekuensi atribut yang telah diketahui sebelumnya untuk  memproses  informasi  selanjutnya.  Pada algoritma  Apriori    menentukan  kandidat  yang mungkin  muncul  dengan  cara  memperhatikan minimum  support  dan  minimum  confidence. Support  adalah  nilai  pengunjung  atau  persentase kombinasi sebuah item dalam database.
secara garis besar cara kerja algoritma apriori adalah:
1) Pembentukan  kandidat  itemset,  Kandidat  k- itemset dibentuk dari kombinasi (k-1)-itemset yang  didapat  dari  iterasi  sebelumnya.  Satu ciri  dari  algoritma  Apriori  adalah  adanya pemangkasan kandidat k-itemset yang subset- nya  yang  berisi  k-1  item  tidak  termasuk dalam  pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang k-1.
2) Penghitungan  support  dari  tiap  kandidat  k- itemset. Support  dari tiap kandidat k-itemset didapat  dengan  men-scan  database  untuk menghitung  jumlah  transaksi  yang  memuat semua  item di dalam kandidat k-itemset tsb. Ini  adalah  juga  ciri  dari  algoritme  Apriori dimana diperlukan penghitungan dengan scan seluruh database sebanyak k-itemset terpanjang.
3) Tetapkan pola frekuensi tinggi. Pola
frekuensi tinggi yang memuat k item atau k- itemset  ditetapkan  dari  kandidat  k-itemset yang  support-nya  lebih  besar  dari  minimum support.
4) Bila tidak didapat pola  frekuensi tinggi  baru maka  seluruh  proses  dihentikan.  Bila  tidak, maka k ditambah satu dan kembali ke bagian ke 1.

## III. Analisa Dan Perancangan
3.1 Analis Algoritma Apriori
Data yang diambil merupakan data transaksi penjualan  pada  tahun  2017.  Data  tersebut  adalah data  yang  mewakili  keseluruhan  data  transaksi sebanyak 50 transaksi.
TABEL 1

## TABEL DATA TRANSAKSI PENJUALAN BUKU
No Item Yang Dibeli
1 Pengantar  Ilmu  Komputer,  Algoritma  dan
Pemograman, Struktur Data, Basis Data,
Kecerdasan Buatan, Metode Penelitian, Pengolahan Citra, Bahasa Rakitan
2 Algoritma  dan  Pemograman,  Struktur  Data, Kecerdasan Buatan, Sistem Pakar, Bahasa Rakitan ,  Etika  Profesi,  Pengolahan  Citra,  Data  Mining, Keamanan Komputer, Logika Fuzzy
3 Kecerdasan Buatan, Sistem Pakar ,  Data Mining, Pengolahan  Citra,  Etika  Profesi,  Logika  Fuzzy, Web Programming, Struktur Data
4 Web  Programming,  Bahasa  Pemograman  C++, Etika Profesi,  Logika Fuzzy,  Kecerdasan Buatan, Struktur Data, Sistem Pakar, Data Mining
5 Teknik  Riset  Operasi,  Administrasi  Jaringan, Pemograman Client/Server, Web Programming
6 Data  Mining,  Pengantar  Ilmu  Komputer,  Sistem Pakar,  Struktur  Data,  Etika  Profesi,  Pengolahan Citra,  Keamanan  Komputer,  Bahasa  Rakitan, Kecerdasan Buatan
7 Pemodelan  Simulasi,  Kewirausahaan,  Logika Fuzzy, Data Mining, Bahasa Rakitan, Administrasi Jaringan, Kecerdasan Buatan, Keamanan Komputer
8 Keamanan  Komputer,  Bahasa  Rakitan,  Metode Penelitian, Sistem Informasi
9 Manajemen  Proyek,  Pengolahan  Citra,  Etika Profesi,  Perangkat  Lunak  Aplikasi,  Pemograman Mobile,  Pemodelan  Simulasi,  Struktur  Data, Kecerdasan Buatan, Sistem Pakar, Bahasa Rakitan, Data Mining, Keamanan Komputer, Logika Fuzzy
10 Data  Mining,  Logika  Fuzzy,  Bahasa  Rakitan, Kecerdasan Buatan, Pengolahan Citra, Keamanan Komputer,  Etika  Profesi,  Struktur  Data,  Sistem Pakar
11 Sistem  Informasi,  Perangkat  Lunak  Aplikasi, Rekayasa Perangkat Lunak, Administrasi Jaringan, Bahasa Pemograman C++, Pemograman Client/Server, Data Mining, Logika Fuzzy
12 Pengantar  Ilmu  Komputer,  Struktur  Data, Kecerdasan  Buatan,    Metode  Penelitian,  Logika Fuzzy, Sistem Pakar,  Pemodelan Simulasi, Etika Profesi
13 Pengantar Arsitektur Komputer, Teori Bahasa dan Automata,  Administrasi  Jaringan,  Etika  Profesi, Sistem  Informasi,  Logika  Fuzzy,    Sistem  Pakar, Kecerdasan Buatan, Struktur Data, Data Mining
14 Struktur  Data,  Pemograman  Mobile,  Pengolahan Citra,  Pengantar  Arsitektur  Komputer,  Data Mining,  Etika  Profesi,  Bahasa  Rakitan,  Logika Fuzzy, Keamanan Komputer
15 Logika  Fuzzy,  Data  Mining,  Kewirausahaan, Bahasa  Rakitan,  Teori  Bahasa  dan  Automata, Keamanan Komputer
16 Bahasa Rakitan, Sistem Pakar, Pengolahan Citra, Keamanan  Komputer, Bahasa Pemograman C++, Algoritma dan Pemograman
17 Logika Informatika, Jaringan Komputer, Kecerdasan  Buatan,  Etika  Profesi,  Keamanan Komputer, Logika Fuzzy, Sistem Pakar , Struktur Data, Data Mining
18 Kewirausahaan,  Teori  Bahasa  dan  Automata, Kecerdasan  Buatan,  Teknik  Riset  Operasi, Pemograman Mobile, Etika Profesi
19 Sistem  Pakar,  Keamanan  Komputer,  Pengantar Ilmu  Komputer,  Jaringan  Komputer,  Bahasa Rakitan , Basis Data, Pengolahan Citra
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
Administrasi  Jaringan,  Keamanan  Komputer, Bahasa  Rakitan,  Manajemen  Proyek,  Web
Programming
Pemodelan Simulasi, Sistem Informasi, Perangkat LunakAplikasi, Pemograman Client/Server, Logika Fuzzy
Bahasa  Pemograman  C++,  Jaringan  Komputer, Teknik  Riset  Operasi,  Kewirausahaan,  Logika Informatika Teknik  Simulasi  dan  Proyek,  Metode  Penelitian, Pengantar Arsitektur Komputer, Basis Data Data Mining, Bahasa Rakitan, Kecerdasan Buatan, Manajemen  Proyek,  Logika  Fuzzy,  Keamanan Komputer Web Programming, Bahasa Rakitan, Teknik Riset Operasi, Administrasi Jaringan, Pengolahan Citra, Metode Penelitian, Keamanan Komputer Sistem Informasi, Kewirausahaan, Bahasa Rakitan ,  Bahasa  Pemograman  C++,  Sistem  Pakar, Kecerdasan Buatan, Pengolahan Citra, Keamanan Komputer Jaringan  Komputer,  Pengantar  Ilmu  Komputer, Etika Profesi, Data Mining, Pemograman Mobile, Sistem Pakar, Logika Fuzzy Bahasa Pemograman C++,  Keamanan  Komputer, Pemodelan  Simulasi,  Bahasa  Rakitan,  Teori Bahasa dan Automata Sistem  Informasi,  Teori  Bahasa  dan  Automata, Logika Informatika, Kecerdasan Buatan Perangkat  Lunak  Aplikasi,  Rekayasa  Perangkat Lunak,  Teknik  Riset  Operasi,  Administrasi Jaringan Bahasa  Rakitan,  Pemograman  Mobile,  Teknik Simulasi dan Proyek, Basis Data, Struktur Data Web Programming, Administrasi Jaringan, Sistem Pakar, Logika Fuzzy, Kewirausahaan, Teknik Riset Operasi,  Pengolahan  Citra,  Bahasa  Rakitan, Keamanan Komputer Metode  Penelitian,  Logika  Informatika,  Sistem Informasi, Keamanan Komputer, Bahasa Rakitan Struktur  Data,  Etika  Profesi,  Sistem  Pakar,  Data Mining, Pemodelan Simulasi, Manajemen Proyek, Perangkat  Lunak  Aplikasi,  Logika  Fuzzy, Pengolahan Citra
Etika  Profesi,  Basis  Data,  Bahasa  Pemograman C++,  Manajemen  Proyek,  Pengolahan  Citra, Sistem Pakar, Data Mining Sistem Pakar, Pengolahan Citra, Sistem Informasi, Jaringan  Komputer,  Bahasa  Rakitan,  Kecerdasan Buatan, Keamanan Komputer Manajemen  Proyek,  Perangkat  Lunak  Aplikasi, Sistem Pakar, Pengolahan Citra, Bahasa Rakitan, Keamanan Komputer Web  Programming, Algoritma  dan  Pemograman, Pengantar Ilmu Komputer, Struktur Data Teori  Bahasa  dan Automata,  Logika  Informatika, Administrasi Jaringan, Pemograman Client/Server, Data Mining, Logika Fuzzy Etika  Profesi,  Teknik  Simulasi  dan  Proyek, Rekayasa Perangkat Lunak, Pemograman Mobile, Pemodelan Simulasi, Sistem Pakar, Data Mining, Logika Fuzzy Pemograman Mobile, Pemograman Client/Server, Pemodelan  Simulasi,  Bahasa  Rakitan,  Logika Informatika
47 48 49 50 Basis Data, Sistem Informasi, Etika Profesi, Sistem Pakar,  Kecerdasan  Buatan,  Kewirausahaan, Bahasa  Rakitan  ,  Metode  Penelitian,  Pengolahan Citra, Data Mining, Keamanan Komputer Rekayasa  Perangkat  Lunak,  Struktur  Data, Algoritma  dan  Pemograman,  Pemograman Mobile, Administrasi Jaringan Teknik  Riset  Operasi,  Bahasa  Rakitan,  Teori Bahasa  dan Automata,  Sistem  Pakar,  Pengolahan Citra, Manajemen Proyek
Data  Mining,  Kewirausahaan,  Pemograman Mobile
Administrasi  Jaringan,  Etika  Profesi,  Manajemen Proyek, Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Pakar, Data Mining Sistem  Pakar,  Pengolahan  Citra,  Pemograman Client/Server,  Keamanan  Komputer,  Logika Fuzzy, Web Programming, Bahasa Rakitan Web Programming, Etika Profesi, Bahasa Rakitan, Pengantar  Ilmu  Komputer,  Jaringan  Komputer, Sistem Pakar, Data Mining Data Mining, Keamanan Komputer Teknik Simulasi Proyek, Web Programming, Data Mining, Jaringan Komputer, Logika Informatika
Misalkan diberikan nilai minimum support ≥ 15% dari  50  transaksi  dan  kemudian  dilakukan pencarian  nilai  support  pada  masing-masing  item dengan rumus. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut.
Support(A)=(Jumlah transaksi mengandung A (Total Transaksi) Contohnya : Support(Pengantar Ilmu Komputer)=7/50=14% Langkah 1 : Mencari C1 (Kandidat 1- itemset ) seperti berikut :
TAB EL 2 KANDIDAT 1-ITEMSET(K1) No  Daftar Bahan Ajar Jumlah Support% 1  Pengantar Ilmu Komputer 7/50 = 0,14  14% 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Algoritma dan Pemograman Logika Informatika Struktur Data Rekayasa Perangkat Lunak
Basis Data
Jaringan Komputer Kecerdasan Buatan Manajemen Proyek
Teknik Simulasi dan Proyek Metode Penelitian Sistem Informasi
Pengolahan Citra
Sistem Pakar Web Programming Pemograman Mobile Etika Profesi Perangkat Lunak Aplikasi Bahasa Pemograman C++ Pengantar Arsitektur Komputer Teknik Riset Operasi Teori Bahasa dan Automata Administrasi Jaringan
Pemograman Client/Server Data Mining Keamanan Komputer 5/50 = 0,1 7/50 = 0,14 15/50 = 0,3 5/50 = 0,1 6/50 = 0,12 7/50 = 0,14 17/50=0,34 8/50 = 0,16 4/50 = 0,08 7/50 = 0,14 9/50 = 0,18 19/50= 0,38 24/50 = 0,48 10/50 = 0,2 9/50 = 0,18 18/50 = 0,36 6/50 = 0,12 7/50 = 0,14 3/50 = 0,06 7/50 = 0,14 7/50 = 0,14 11/50 = 0,22 6/50 = 0,12 24/50 = 0,48 23/50 = 0,46 10% 14% 30% 10% 12% 14% 34% 16% 8% 14% 18% 38% 48% 20% 18% 36% 12% 14% 6% 14% 14% 22% 12% 48% 46% 27 28 29 30 Pemodelan Simulasi Logika Fuzzy Kewirausahaan Bahasa Rakitan 8/50 = 0,16 20/50 = 0,4 8/50 = 0,16 26/50 = 0,52 16% 40% 16 52%
Langkah 2 :
Berdasarkan  Tabel  yang  berisi  item-item  dengan support  yang  dimilikinya,  selanjutnya  cari L1={large  1-itemset}  dengan  memilih  item  yang memenuhi  nilai  minimum  support ≥ 15%  seperti berikut.
TAB EL 3 No  Daftar Bahan Ajar Jumlah Support% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Administrasi Jaringan Bahasa Rakitan Data Mining Etika Profesi Kecerdasan Buatan Keamanan Komputer Kewirausahaan Manajemen Proyek Logika Fuzzy Pengolahan Citra Pemograman Mobile Pemodelan Simulasi Struktur Data Sistem Informasi Sistem Pakar Web Programming 11/50 = 0,22 26/50 = 0,52 24/50 = 0,48 18/50 = 0,36 17/50 = 0,34 23/50 = 0,46 8/50 = 0,16 8/50 = 0,16 20/50 = 0,4 19/50 = 0,38 9/50 = 0,18 8/50 = 0,16 15/50 = 0,3 9/50 = 0,18 24/50 = 0,48 10/50 = 0,2 22% 52% 48% 36% 34% 46% 16% 16% 40% 38% 18% 16% 30% 18% 48% 20%
Selanjutnya dimisalkan nilai minimum confidence 50%, maka aturan asosiasi  yang terbentuk adalah sebagai berikut:
TAB EL 4 No  Daftar Bahan Ajar Jumlah Support% 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Bahasa  Rakitan,  Keamanan Komputer Bahasa Rakitan, Pengolahan Citra
Bahasa  Rakitan,  Sistem Pakar Data Mining, Etika Profesi Data Mining, Logika Fuzzy Data Mining, Sistem Pakar Etika Profesi, Data Mining Etika  Profesi,  Kecerdasan Buatan Etika Profesi, Logika Fuzzy Etika  Profesi,  Pengolahan Citra Etika Profesi, Struktur Data Etika Profesi, Sistem Pakar Kecerdasan  Buatan,  Bahasa Rakitan Kecerdasan  Buatan,  Data
Mining Kecerdasan  Buatan,  Etika Profesi Kecerdasan Buatan, Keamanan Komputer Kecerdasan  Buatan,  Logika 21/26= 0,8077 16/26= 0,6154 14/26= 0,5358 16/24= 0,6667 16/24= 0,6667 15/24= 0,625 16/18= 0,8889 11/18= 0,6111 12/18= 0,6667 9/18= 0,50 11/18= 0,6111 16/18= 0,8889 10/17= 0,5882 11/17= 0,6471 11/17= 0,6471 10/17= 0,5882 10/17= 0,5882 80,77% 61,54% 53,58% 66,67% 66,67% 62,5% 88,89% 61,11% 66,67% 50% 61,11% 88,89% 58,82% 64,71% 64,71% 58,82% 58,82%
18 19 20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31 32 33 34
35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58
Fuzzy Kecerdasan Buatan, Pengolahan Citra Kecerdasan Buatan, Struktur Data
Kecerdasan  Buatan,  Sistem Pakar Keamanan Komputer, Bahasa Rakitan Keamanan Komputer, Pengolahan Citra Keamanan Komputer, Sistem Pakar Kewirausahaan, Bahasa Rakitan Kewirausahaan, Data Mining Kewirausahaan,  Kecerdasan
Buatan Kewirausahaan,  Keamanan Komputer Logika Fuzzy, Data Mining Logika Fuzzy, Etika Profesi
Logika  Fuzzy,  Kecerdasan
Buatan Logika  Fuzzy,  Keamanan Komputer Logika Fuzzy, Struktur Data
Logika Fuzzy, Sistem Pakar Manajemen  Proyek,  Bahasa
Rakitan Manajemen  Proyek,  Data Mining Manajemen  Proyek,  Etika Profesi Manajemen Proyek, Keamanan Komputer Manajemen Proyek, Pengolahan Citra Manajemen  Proyek,  Sistem Pakar Pengolahan  Citra,  Bahasa Rakitan
Pengolahan Citra,
Keamanan Komputer Pengolahan  Citra,  Sistem Pakar
Pemograman  Mobile,  Data Mining Pemograman  Mobile,  Etika Profesi Pemodelan Simulasi, Bahasa Rakitan Pemodelan  Simulasi,  Data Mining Pemodelan  Simulasi,  Etika Profesi Pemodelan Simulasi, Logika
Fuzzy Pemodelan Simulasi, Sistem Pakar Struktur Data, Data Mining Struktur Data, Etika Profesi Struktur  Data,  Kecerdasan Buatan Struktur Data, Logika Fuzzy Struktur  Data,  Pengolahan Citra Struktur Data, Sistem Pakar Sistem  Informasi,  Bahasa Rakitan Sistem Informasi, Kecerdasan Buatan Sistem Informasi,
9/17= 0,5294 10/17= 0,5882 12/17= 0,7059 21/23= 0,913 14/23= 0,6087 13/23= 0,5652 5/8= 0,625 4/8= 0,50 4/8= 0,50 5/8= 0,625 16/20= 0,80 12/20= 0,60 10/20= 0,50 10/20= 0,50 10/20= 0,50 13/20= 0,65 5/8= 0,625 5/8= 0,625 4/8= 0,50 4/8= 0,50 5/8= 0,625 6/8= 0,75 16/19= 0,8421 14/19= 0,7368 16/19= 0,8421 5/9= 0,5556 5/9= 0,5556 4/8= 0,50 4/8= 0,50 4/8= 0,50 6/8= 0,75 4/8= 0,50 10/15= 0,6667 11/15= 0,7333 10/15= 0,6667 10/15= 0,6667 8/15= 0,5333 10/15= 0,6667 5/9= 0,5556 5/9= 0,5556 5/9= 0,5556 52,94% 58,82% 70,59% 91,3% 60,87% 56,52% 62,5% 50% 50% 62,5% 80% 60% 50% 50% 50% 65% 62,5% 62,5% 50% 50% 62,5% 75% 84,21% 73,68% 84,21% 55,56% 55,56% 50% 50% 50% 75% 50% 66,67% 73,33% 66,67% 66,67% 53,33% 66,67% 55,56% 55,56% 55,56% 59 60 61 62 63 Keamanan Komputer Sistem Pakar, Bahasa Rakitan Sistem Pakar, Data Mining Sistem Pakar, Etika Profesi Sistem  Pakar,  Kecerdasan Buatan Sistem  Pakar,  Keamanan Komputer 14/24= 0,5833 15/24= 0,625 16/24= 0,6667 12/24= 0,50 13/24= 0,5417 58,33% 62,5% 66,67% 50% 54,17%
Dari  tahap-tahap  yang  telah  dilakukan  di  atas, maka item yang memenuhi Support x Confidence terbesar dan minimum confidence ≥ 50% sehingga aturan asosiasi yang berurut.
TAB EL 5 No Aturan Asosiasi
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Jika membeli bahan ajar Bahasa Rakitan maka akan membeli Keamanan Komputer dengan confidence 80,77%
Jika membeli bahan ajar Manajemen Proyek maka akan membeli Data Mining dengan confidence 62,5% Jika membeli bahan ajar Manajemen Proyek maka akan membeli Etika Profesi dengan confidence 50%
Jika membeli bahan ajar Manajemen Proyek maka akan membeli Keamanan Komputer dengan confidence 50% Jika membeli bahan ajar Manajemen Proyek maka akan membeli Pengolahan Citra dengan confidence 62,5%
Jika membeli bahan ajar Manajemen Proyek maka akan membeli Sistem Pakar dengan confidence 75% Jika membeli bahan ajar Pengolahan Citra maka akan membeli Bahasa Rakitan dengan confidence 84,21%
Jika membeli bahan ajar Pengolahan Citra maka akan membeli Keamanan Komputer dengan confidence 73,68% Jika membeli bahan ajar Pengolahan Citra maka akan membeli Sistem Pakar dengan confidence 84,21%
Jika membeli bahan ajar Pemograman Mobile maka akan membeli Data Mining dengan confidence 55,56%
Jika membeli bahan ajar Pemograman Mobile maka akan membeli Etika Profesi dengan confidence 55,56%
Jika membeli bahan ajar Pemodelan Simulasi maka akan membeli Bahasa Rakitan dengan confidence 50%
Jika membeli bahan ajar Pemodelan Simulasi maka akan membeli Data Mining dengan confidence 50%
Jika membeli bahan ajar Pemodelan Simulasi maka akan membeli Etika Profesi dengan confidence 50%
Jika membeli bahan ajar Pemodelan Simulasi
16
17
18 19 20
21
22
23
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
maka akan membeli Logika Fuzzy dengan confidence 50% Jika membeli bahan ajar Pemodelan Simulasi maka akan membeli Sistem Pakar dengan confidence 50%
Jika membeli bahan ajar Struktur Data maka akan membeli Data Mining dengan confidence 66,67% Jika membeli bahan ajar Struktur Data maka akan membeli Etika Profesi dengan confidence 73,33%
Jika membeli bahan ajar Struktur Data maka akan membeli Kecerdasan Buatan dengan confidence 66,67% Jika membeli bahan ajar Struktur Data maka akan membeli Logika Fuzzy dengan confidence 66,67%
Jika membeli bahan ajar Struktur Data maka akan membeli Pengolahan Citra dengan confidence 53,33% Jika membeli bahan ajar Struktur Data maka akan membeli Sistem Pakar dengan confidence 66,67%
Jika membeli bahan ajar Sistem Informasi maka akan membeli Bahasa Rakitan dengan confidence 55,56% Jika membeli bahan ajar Sistem Informasi maka akan membeli Kecerdasan Buatan dengan confidence 55,56% Jika membeli bahan ajar Sistem Informasi maka akan membeli Keamanan Komputer dengan confidence 55,56% Jika membeli bahan ajar Sistem Pakar maka akan membeli Bahasa Rakitan dengan confidence 58,33%
Jika membeli bahan ajar Sistem Pakar maka akan membeli Data Mining dengan confidence 62,5% Jika membeli bahan ajar Sistem Pakar maka akan membeli Etika Profesi dengan confidence 66,67% Jika membeli bahan ajar Sistem Pakar maka akan membeli Kecerdasan Buatan dengan confidence 50% Jika membeli bahan ajar Sistem Pakar maka akan membeli Keamanan Komputer dengan confidence 54,17%
Jika membeli bahan ajar Sistem Pakar maka akan membeli Logika Fuzzy dengan confidence 54,17%
Jika membeli bahan ajar Sistem Pakar maka akan membeli Pengolahan Citra dengan confidence 66,67%
Jika membeli bahan ajar Web Programming maka akan membeli Bahasa Rakitan dengan confidence 50% Jika membeli bahan ajar Web Programming maka akan membeli Sistem Pakar dengan confidence 50%

## 3.2.  Rancangan Sistem

## Gambar 1 Use Case Diagram

## IV.  Hasil Dan Pembahasan
Secara  garis  besar  desain  halaman  interface untuk proses konsultasi adalah sebagai berikut:
a. Tahapan Login
Tahapan  login  merupakan  tahap  awal  user dalam menggunakan sistem.
Gambar 2 Tahapan Login
b. Tahapan input item
Tahapan  input  item,  yang  berfungsi  sebagai tempat pengisian, pengubahan, dan penghapusan  item-item  bahan  ajar  yang  akan diproses.
Gambar 3 Tahapan Input Item
c. Tahapan import File Tahapan  import  File  ini  merupakan  tahapan tambahan  yang  menampilkan  nilaitabulasi dari  semua  data  transaksi  yang  ada  di database.
Gambar 4  Tahapan Login
d. Tahapan Transaksi Tahapan  Transaksi  ini  merupakan  tahapan untuk  jumlah  transaksi  yang  akan  diproses, form  ini  bisa  juga  berfungsi  sebagai pengubahan,  penambahan  dan  penghapusan item-item bahan ajar yang akan diproses.

## Gambar 5 Tahapan Transaksi
e. Tahapan Analisa Data Mining Tahapan Analisa Data Mining ini merupakan form  dilakukannya  proses  analisa  dan pembentukan rule, di form ini juga pemberian nilai  minimum  support  dan  nilai  minimum Confidence.
Gambar 6 Tahapan Analisa Data Mining
f. Tahap Terakhir Tahapan  akhir  merupakan  opsi  yang diberikan  oleh  sistem  untuk  mencetak  hasil transaksi, setelah proses transaksi selesai.
Gambar 7 Tahapan Akhir/Hasil

## 1. Pembahasan
Setelah  melalui  tahapan-tahapan  yang  telah dijelaskan  sebelumnya,  mulai  dari  login  hingga diperolehnya  hasil  transaksi,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  yang  telah  dibangun telah sesuai dengan yang diharapkan, yaitu:
a. Konsumen  (mahasiswa/i)  tidak  perlu  lagi membuang-buang waktu untuk mencari atau memfotokopi  buku  bahan  ajar  yang diperlukan.  Konsumen  (mahasiswa/i)  hanya tinggal datang ke toko yang direkomendasikan  yaitu  toko  percetakan wendy untuk memesan buku yang diperlukan. b. Konsumen (mahasiswa/i) tidak lagi mengeluarkan biaya yang lebih mahal, karena sudah ada harga yang ditetapkan antara pihak Fakultas  Ilmu  komputer  dengan  pihak  toko percetakan,  sehingga  harga  relatif  lebih terjangkau untuk kalangan mahasiswa.

## V.  Kesimpulan
Setelah dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibangun yaitu Penerapan Data Mining untuk  Pemesanan  Pencetakan  Bahan  Ajar  pada Fakultas Ilmu Komputer Universitas Santo Thomas di  Percetakan  Wendy  Dengan  Mengunakan Algoritma  Apriori,  maka  dapat  diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1.  Algoritma  Apriori  merupakan  jenis  algoritma asosiasi  pada  data  mining  yang  melakukan pengambilan  data  untuk  menentukan  atruran asosiasi  melalui  Frenquent  itemset  dari  suatu kombinasi item.
2.  Dengan  adanya  sistem  penelitian  ini,  proses pengolahan  dan  pencarian  data  menjadi  lebih efisien,  serta  pengetahuan  (Knowledge)  yang didapat  dalam  bentuk  aturan  asosiasi  dapat dimanfaatkan untuk penentuan layout berikutnya. 3. Dapat mengetahui bahan ajar yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan.
4.  Dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk meminimalisasi kesalahan pihak percetakan wendy dalam  mengetahui  keterkaitan  antar  bahan  ajar yang  dibeli  oleh  konsumen  dan  meningkatkan pelayanan konsumen.

## VI.   Referensi
[1] Eko  Prasetyo,  “Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi  menggunakan”,    Andi  Yogyakarta, Yogyakarta, 2012.
[2] Rosa.M.Shalahuddin,  “Rekayasa  Perangkat Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek” 2018.
[3] Kennedi Tampubolon, Hoga Saragih, Bobby Reza, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Alat-Alat Kesehatan”, Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI), ISSN : 2339-210X.
[4] Tri  Setyo  Nugroho,  “Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori untuk  menentukan  aturan  Asosiasi  pada
Penjualan  Suku  Cadang  Sepeda  Motor  di Ahass Rahmat Motor Blora”. [5] Muchlisin Riadi, “Sumber Kajian Pustaka.com”, 2017. [6] Sri  Dharwiyanti,  Romi  Satria  Wahono, “Pengantar  Unified  Modeling  Language (UML),2003, dari : osni-
gj.staff.gunadarma.ac.id.
[7] Nadia,  Imelda,  Agnes,  Kurniati,  Tifani, Intan,Dota, “14 Contoh Aplikasi Data Mining di Berbagai Bidang” (04 October 2017) dari : http://bigdata-madesimple.com/14-useful- applications-of-data-mining.
[8] Rolly Yesputra. 2017. “Belajar Visual Basic. Net  Dengan  Visual  Studio  2010”.  Kisaran: Royal Asahan Press