## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3091
Perancangan Web Marketplace Toko Sepatu Akshara.co dengan Sistem Rekomendasi Menggunakan Perhitungan Algoritma Apriori
Dennise Gibran Manoppo, M Iwan Wahyudin, Winarsih *
Fakultas Teknik Komunikasi Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 dennisgibranmanoppo@gmail.com, 2 iwan_wyd@yahoo.com, 3,* winarsih@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: winarsih@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Di zaman yang telah modern ini, sepatu merupakan kebutuhan penting bagi hampir semua kalangan, banyak sekali organisasi bisnis Online yang mempromosikan barangnya berdatangan dan tumbuh cukup signifikan, selain itu pemakai web dinamis di negara ini berkembang cukup signifikan tiap tahunnya. Mengakibatkan pelaku bisnis online saling bersaing untuk mengeksplorasi berbagai opsi teknik dalam hal periklanan untuk memberi ketertarikan kepada publik untuk membeli barang yang  dijual.Untuk  tetap  eksis  dalam  perlombaan  pasar  usaha  online  di  negara  ini,  satu  contoh  teknik  yang    promosi  untuk menarik  dan  meningkatkan  pembelian  premium  publik  adalah  dengan  rekomendasi  barang  dagangan  dalam  bisnis Online.Sebab  itu,  dalam  pengkajian  ini,  suatu  bisnis  dengan  basis  website  elektronik  akan  dibuat  yang  dapat  membantu organisasi bisnis Internet mengantisipasi premi pembeli dalam suatu hal dan kemudian meresepkannya untuk menarik lebih banyak pembeli yang datang. Bisnis berbasis web ini menggunakan cara Perhitungan Apriori untuk mendapatkan ketepatan yang lebih dalam ukuran penanganan informasi. Hasil yang diperoleh dari pengujian ini adalah pembuatan bisnis elektronik berbasis  web  dengan  menerapkan  teknik  rekomendasi  yang  dihitung  dengan  algoritma  apriori  yang  ditunjukkan  pada "Akshara.co".
Kata Kunci: Rekomendasi; E-commerce; Apriori
Abstract− In this advanced period, shoes arsse an essential requirement for practically all circles, a great deal of Online business organizations are arising and filling quickly in Indonesia, in addition to the quantity of dynamic web clients in Indonesia is expanding quickly from one year to another. Making Online business organizations contend to explore different techniques as far as advertising to draw in more individuals to purchase the items they offer to get by in the online businss market rivalry in this country, one illustration of a promoting methodology to draw in and increment public premium buys is the execution of the merchandise proposal framework in Online business. Consequently, in this investigation, an electronic Web based business will be made that can help Internet business organizations anticipate purchaser premium in a thing and afterward prescribe it to draw in more purchasers who come. This Web based business utilizes the Apriori Calculation way to deal with get more exactness in the information handling measure. The outcomes acquired from that examination are the making electronic Web based business by executing the suggestion technique showed on the "Akshara.co" framework include.
Keywords : Data Mining; Algortms Apriori; Association Rules; Support; Confidience

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  pesat  inovasi  data  dan  kerangka  kerja  data  pada  masa  sekarang  membuat  data  dapat  diperoleh secara efektif dan cepat dan tidak dapat dihindari hal ini terjadi di bidang bisnis hanya untuk mengatasi masalah pembelanja, kontes dilakukan oleh setiap organisasi untukk mendapatkan pemenuhan dan hasil yang ideal sebagai ditunjukkan oleh kebutuhan pelanggan. kebutuhan klien. Jadi pelaku bisnis harus mempertimbangkan prosedur dan lompatan ke depan yang dapat menjamin kelangsungan bisnis mereka. Kerangka data berguna bagi para pelaku bisnis sebagai media dalam membina bisnis mereka sebagai bantuan, media ini biasa disebut Web E-commerce yang digunakan untuk menawarkan, memberikan informasi rinci, dan harga barang.
Jika  barang  yang  dijual  di  toko  online  bersifat  banyak,enggan    menutup  kemungkinan  setiap  barang memiliki  tolak  ukur  boolean  dimana  hal  itu  memberi  petunjuk  eksistensi  barang  tekait  dalam  sebuah  list  atau keranjang pembelian,dengan dasar daftar yang ada akan dipakai mencari barang yang terjual secara dengan rentan waktu  yang  sama.  Berikutnya,  informasi  item  ini  dipakai  dalam  hal  pemprosesan  informasi  dalam  upaya mendapatkan barang yang mungkin akan keluar dan melampaui persyaratan dukungan terkecil dan kepercayaan terkecil  dukungan  dari  kombinasi  barang.nilai  kepercayaan  merupakan  nilai  pasti  yang  memberi  gambaran kuatnya hubungan diantara barang dalam algoritma Apriori.
Nilai kepercayaan dapat didapkan jika gambaran frekuensi munculnya item telah didapat.Dalam pemakaian teknik data mining terdapat lebih dari 1 algoritma bisa dipakai untuk menggali informasi,diantaranya algoritma Frequent  Pattern  Growth,  algoritma  berbasis  hash,algoritma  apriori[1]–[3].  Dalam  kasus  ini,  penulis  memakai algoritma  apriori.  Penelitian  ini  mendeskripsikan  teknik  perekomendasian  tampilan  barang  pada  e-market menggunakan  algoritma  apriori  berdasar  presentase  kepercayaan gabungan  beberapa  barang   yang  terjual  pada kurun  waktu  tertentu  yang  bertujuan  menjadi  rekomendasi  kepada  owner  atau  pengelola  e-maket  dalam menetapkan atau memastikan akan menampilkan barang yang akan diluncurkan di etalasenya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3091
Submitted: 25/06/2021 ; Accepted: 31/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Teknik yang diterapkan pada penelitian ini adalah metode Prototype.Pada era lampau prototipe mendeskripsikan desain sesuatu  memakai kertas,yang mana pendisain menggambar alur kerangka yang terdiri masukan, keluaran, proses, dan basisdata,hal ini  memakan banyak waktu dan memiliki kemungkinan terjadinya kekeliruan. Secara umum,apabila didapatkan dari desain kertas memungkinan banyak terjadi kekurangan.Di era saat ini penganalis masih  banyak  yang  memakai  prototipe.  Metode  pembuatan  prototipe  adalah  pemprosesan  berulang  yaitu membangun komunikasi dan kerjasama baik diantara pengembang dan pengguna perangkat.[4]–[6] Pressman  berpendapat  bawasannya  pemakai    beranggapan  perangkat  lunak  adalah  hal  yang  biasa,  dan  tidak memberi identifikasi rinci persyaratan masukan, proses, dan keluaran.Permasalahan serupa adalah, pengembang kurang  dapat  memastikan  pengunaan  algoritma  yang  tepat,dan  harus  menyesuaikan  dengan  sistem  yang  akan dipergunakan, atau langkah-langkah yang harus diambil dalam hubungan manusia denganmesin. Maka dalam hal tersebut  cara yang efisien  untuk dipakai adalah dengan cara prototipe[7], [8]. Berikut alur yang menggambarkan metode yang dipakai yang disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Alur prototype
Desain  penelitian  cukup  bagus  dipakai  untuk  membuat  sistem  dan  apabila  suatu  saat  akan  diteruskan kembali. Metode dimulai dari mendapatkan keperluan pemakai. Dalam hal tersebut pemakai sistem adalah klien. Kemudian  menciptakan  desain  secara  segera  lalu  setelah  itu  dibenahi  yang  pada  akhirnya  dapat  dilanjutkan. Prototipe  bukan  suatu  hasil  jadi,  melainkan  sebuah  desain  untuk  ditinjau  melainkan  sistem  harus  berkembang kedepannya.ketidakpstian  dapat  terjadi  ketika  membuat  prototipe  sesuai  permintaan  klien  dan  memberi keuntungan  kepada  pengembang  dikarenkan  lebih  paham  keinginan  klien.  Desain  penelitian  ini  melewati  3 tahapan, termasuk pengumpulan keperluan, desain, dan peninjauan. Secara umum dapat dideskripsikan[9]–[12]:
1. Mengumpulkan keperluan
Pengembang  beserta  klien  membahas  dan  mencari  konklusi  perancangan  sistem,lalu  mengumpulkan kebutuhan dalam rancangan aplikasi dan deskripsi aplikasi berdasarkan keinginan klien.
2. Pembuatan
Pembuatan sistem didisain secepat mungkin dan mampu merepresentasikan sudut pandang dari aplikasi yang dibuat  berdasarkan  dari  keperluan    yang  didata  pada  bagian  pertama,hal  ini  lalu  dijadikan  acuan  model prototipe.
3. Tinjauan Prototipe
Proses  ketiga  ketika  prototipe  selesai  pengembangan,  lalu  klien  menimjau  prototipe  maka  selanjutnya digunakan  memberikan  terperinci  mengenai  informasi  tentang  persyaratan  sistem  aplikasi.Dari  proses  yang dideskripsikan  terus  berputar  hingga  semua  kesepakatan  tercapai.  Prototipe  diciptakan  untuk  mengetahui kebutuhan  klien.  Dari  prototipe  diharapkan  mampu  menciptakan  sistem  yang  lebih  efisien,  tetapi  beberapa prototipe mungkin tidak dapat digunakan. Meskipun begitu prototipe memberikan kemudahan hubungan antara pengembang dan pemakai, dengan harapan client mempunyai pandangaan tentang rancangan yang akan dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Gambaran Desain Awal
Dalam perancangan    sebuah  website  E-Commerce  yang  memakai  rekomendasi  menggunakan  Algoritma Apriori  diperlukan  gambaran  model  sistem,dimana  penulis    menggunakan  diagram  UML  untuk  landasan, salah  satunya  adalah  diagram  desain  berbentuk  use  case  diagram  untuk  menggambarkan  hubungan  yang terbentuk didalam E-Market .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3091
Gambar 2. Use Case Diagram

## 3.2 Perancangan Basis Data
Digunakan dalam rangka memberi kejelasan diantara tiap bagian dasar data yang memeliki keterkaitan antara satu bagian dengan bagian yang lain
Gambar 3. Rancangan Basis Data

## 3.3 Cara Kerja Algoritma Apriori Sebagai Sistem Rekomendasi

## a. Pengumpulan Data
Diawali  dari  pendataan  terkait  pola  transaksi  pembeli  pada  penjualan  .Kemudian  data  terkait  pwnjualan  akan diciptakan  pempolaan  asosiasi  pada  data  riwayat  jual  dari  pengakses  online  shop  untuk  mencari  keterkaitan asosiasi dari kombinasi barang yang telah terjual.Dengan cara  prmodelan hitungan memakai proses pembuatan nilai support dan nilai confidence didasari hubungan antar barang.Sebuah aturan asosiasi dianggap baik jikalau nilai support lebih daripada nilai minimum support, dan nilai confidence lebih daripada nilai minimum confidence. Teknik apriori digunakan jika ditemukannya hubungan antar barang yang lalu dianalisa.Uji dari proses data mining kemudian mendapat keluaran rekomendasi produk yang cocok dengan barang terkait.Penulis menggunakan data transaksi yang daimbil pada rentan waktu 1 oktober 2020 sampai dengan 12 oktober 2020.
Tabel 1. Pola Transaksi Yang Didapatkan
Transaksi Pola Transaksi 1 Ventela, Vans, Brodo, Adidas 2 Patrobas, Ventela, Dragonfly, Compass.Vans
3
Vans,Converse, Adidas
4
Dragonfly, Brodo, Adidas,Ventela 5 Converse, Adidas, Patrobas 6 Compass, Ventela, Brodo,Vans 7 Patrobass, Dragonfly, Adidas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3091
Transaksi Pola Transaksi 8 Adidas, Converse, Vans 9 Brodo, Vans, Compass 10 Ventela, Adidas, Converse
11 Compass, Adidas, Brodo
12
Brodo, Ventela, Compass, Adidas

## b. Model Teknik Apriori
Bagian berikut dipakai dalam rangka guna4 mendapat kombinasi barang memakai bentuk frekuensi berdasarkan data penjualan.

## Gambar 4. Proses Kombinasi
Menunjukkan  algoritma  apriori  di  mana  proses  berlanjut  apabila  suatu  data mampu  untuk pembentukan itemset  selanjutnta.  Jika  tidak  ada  kemungkinan  maka  proses  bisa  langsung  memberikan  hasilnya.  penulis menentukan nilai support dan nilai confidence sebesar: 1. Minimun support=3% 2. Minimum confidence:3%
Dengan penjelasan support A sama dengan transaksi mengandung item A dibagi dengan jumlah transaksi dikali 100%.

## c. Pembentukan Item Set
Setelah mengetahui data dan telah menentukan minimum supportnya maka bisa bisa dilakukan prhitungan untuk mengetahui nilai support dimanaitem yang tidak memenuhi nilai minimum support akan dihilagkan dari list berikut tabel hasil perhitungan.
Tabel 2. Nilai support 1 itemset Item Jumlah Support Ventela 6 50% Vans 5 41% Brodo 6 50% Adidas 9 75% Dragonfly 3 25% Converse 4 33% Compas 4 33% Tabel 3. Nilai support 2 itemset Item Jumlah Support Ventela, Brodo 4 33% Ventela, Adidas 4 33% Vans, Brodo 3 25% Vans, Adidas 3 25% Brodo, Adidas 4 33% Brodo, Compass 4 33% Adidas, Converse 4 33% Tabel 4. Nilai support 3 itemset Item Jumlah Support Ventela, Brodo. Adidas 3 25%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3091

## d. Pembentukam peraturan asosasi
Bagian terakhir adalah membuat kaidah asosiasi ketika pola  frekuensi telah diperoleh.kemudian bagian berikut harus  didapatkan  peraturan  asosiasi  harus  melampaui  kritera  paling  rendah  dari  nilai  confidence  berdasarkan hitungan confidence aturan asosiasi A→B. Dengan aturan minimum Confidence = 3%,  Confidence pada A→B didapatkan:
Tabel 5. Hasil aturan asosiasi Item confidence Ventela,Brodo 66,67%
Dari data diatas penulis hanya menggambil salah satu data nilai confidence yang didapat,yang dimana dideskripsikan  apabila  konsumen  membeli  sepatu  Ventela  maka  konsumen  kemungkinan  membeli  sepatu Brodo  dengan  nilai  confidence  sebesar  66,67%  yang  dimana  hasil  tersebut  akan  diimplementasikan  pada system rekomendasi Akshara.co yang dimana produk yang bersangkutan akan diletakkan pada etalase web

## 3.4 Implementasi Program
Berikut  merupakan  hasil  program  pada  website  e-commerce  dalam  menghasilkan  data  rule  dengan menerapkan algoritma Apriori.
Gambar 4. Menu input data untuk apriori
Gambar 5. Input Perhitungan Apriori
Setelah data set di import maka akan menghasilkan rule seperti yang terlihat pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Hasil rule perhitungan apriori

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan  berdasar  dari  penelitian  yang  penulis  lakukan  bahwa  penggunaan  algoritma apriori dalam rangka untuk mendapatkan keterkaitan antar barang pada hasil penjualan untuk dijadikan dasar ditemukanya  pola  asosiasi  pada  kombiansai  antar  barang.  Pemakaian  algoritma  apriori  dapat  menciptakan perekomendasian  barang  pada  e-market  berdasarkan  persentase  conffidence  dari  kombinasi  jenis  barang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3091
yang  dibeli  konsumen,  sehingga  pemilik  dapat  menata  etalasae  sesuai  produk  yang  diminati  pada  kurun waktu tertentu dalam rekomendasi produk

## REFERENCES
[1] R.  Amelia  and  D.  P.  Utomo,  “ANALISA  POLA  PEMESANAN  PRODUK  MODERN  TRADE  INDEPENDENT DENGAN MENEREPAKAN ALGORITMA FP. GROWTH (STUDI KASUS: PT. ADAM DANI LESTARI),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 416–423, 2019.
[2] B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[3] S. J. Tamba and E. Bu, “Implementasi Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Buah-Buahan ( Studi Kasus : Lotte Mart Wholesale Medan ),” J. Pelita Inform. , vol. 18, pp. 616–621, 2019.
[4] A. Syarifudin, “Perancangan Sistem Informasi Pengajuan dan Pelaporan Pembayaran Tunjangan Kinerja Kementerian Keuangan Menggunakan Metode Prototype,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 2, p. 149, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.641.
[5] F. Susanto, “Sistem informasi pengolahan data pasien pada puskesmas abung pekurun menggunakan metode prototype,” J. Mikrotik , vol. 8, no. 1, pp. 65–73, 2018, [Online]. Available:
https://ojs.ummetro.ac.id/index.php/mikrotik/article/view/751/552.
[6] W. Nugraha et al. , “Penerapan Metode Protoype Dalam Perancangan Sistem Informasi Perhitungan Volume dan Cost Penjualan,” vol. 03, no. 02, pp. 97–105, 2018.
[7] Siswidiyanto, A. Munif, D. Wijayanti, and E. Haryadi, “Sistem Informasi Penyewaan Rumah Kontrakan Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Prototype,” J. Interkom , vol. 15, no. 1, pp. 18–25, 2020, doi: 10.35969/interkom.v15i1.67.
[8] H.  I.  T.  Simamora,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan  Cv  Mitra  Tani  Menggunakan  Metode  Prototype,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 173–178, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i2.552.
[9] A.  Rokhim,  M.  A.  Rizki,  and  T.  Informatika,  “PENERAPAN  METODE  PROTOTYPE  PADA  APLIKASI PENJADWALAN,” vol. 13, no. 01, pp. 1–8, 2021.
[10]  S.  Paembonan  and  K.  Palopo,  “Penerapan  Metode  Prototype Pada  Pengembangan Sistem  Informasi  Kepegawaian  Di Dinas Kesehatan Palopo,” Mustek Anim Ha , vol. 9, no. 2, 2020.
[11]  R. Dwi Asworowati, D. Wijayanti, and Y. K. Ananta, “Sistem Informasi Penerimaan Pengemudi Berbasis Web Dengan Metode Prototype : Studi kasus PT. Dinamika Makmur Sentosa Cikarang,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, p. 177, 2018.
[12]  E.  Kurniawan  and  A.  K.  Syahputra,  “Perancangan  Aplikasi  Pemesanan  Dan  Pembayaran  Berbasis  Desktop  Pada Percetakan UD. AZKA GEMILANG Menggunakan Metode Prototype,” Semin. Nas. Raya , vol. 9986, no. September, pp. 105–110, 2018.
[13]  D. P. Utomo and B. Purba, “Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 846–853, 2019.
[14]  D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2355.
[15]  N. Silalahi, “Penerapan Data Mining Dalam Prediksi Penjualan Prabot Rumah Tangga Menggunakan Metode Apriori Pada Toko Hasanah Mart,” Build. Informatics, Technol. sicience , vol. 2, no. 1, pp. 33–38, 2020.
[16]  N.  Zamasi,  H.  Nelly  Astuti,  and  Suginam,  “Penerapan  Algoritma  C  5  .  0  Dalam  Analisa  Data  Potensi  Pertanian  dan Perternakan ( Studi Kasus : Unit Pembinaan Perlindungan Tanaman,” vol. 1, no. 2, pp. 85–90, 2021.
[17]  C. V. Purba and E. Buulolo, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Data Penyakit Pada Anak Usia Dini  (Studi  Kasus:  RS.  Estomihi),” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  2,  p.  308,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2113.