## Implementasi Metode Apriori pada Data Mining untuk Pola Pembelian Barang pada Toko Matahari Kota Lubuklinggau
Calvin Andrew Suwandi 1 , Robi Yanto 2 , Deni Apriadi 3
1,2 Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau Jl Yos Sudarso No 97 A Kel Jawa Kanan Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan E-mail : calvinandrewmatahari79@gmail.com, wrtech30@gmail.com, denidrv@gmail.com

## Abstract
In this activity, Matahari Shop carries out the process of buying and selling toys of various shapes and sizes. Sales transactions do not only occur once a day but can occur dozens of times so that the sales data that occur accumulate, so if allowed to be more and more, it will confuse the shop owner. With the progress of the times that make human work easier, the ability to collect and process data will be more advanced. The use of knowledge and a quality of information in the sales data transaction is known as data mining. Each transaction must have different data which is only used as a report to be given to the leadership but never used, the information should be read from the transaction data collected from year to year so that it can improve the layout position of a store's goods. In data mining, there must be a method to solve problems so the method chosen to solve the problem is the Apriori method. Data collection methods are inseparable in the construction of data  mining  in  the  form  of  observations,  interviews,  and  literature  studies.  The  method  of  developing  the  system  is  the waterfall. The design model uses DFD and ERD. System testing techniques use acceptance testing techniques. The technique of using the sample is using the Systematic Random Sampling method which takes 3 years starting from 2018-2020. The results of the research are the implementation of the priori method in data mining for the pattern of purchasing goods at Matahari Store Lubuklinggau City, the application is built with a programming language, namely PHP and uses the MySQL database to increase sales and facilitate the position of the layout between goods.

## Keywords: Paper sheets, Data Mining, Purchase Patterns of Goods

## Abstrak
Pada kegiatanya Toko Matahari ini melakukan proses jual beli mainan dengan berbagai macam bentuk dan ukuran. Transaksi Penjualan tidak hanya terjadi sekali dalam setiap hari tetapi bisa terjadi puluhan kali sehingga data penjualan yang terjadi menumpuk maka jika dibiarkan akan semakin banyak, maka akam membuat pemilik toko menjadi bingung. Dengan kemajuan zaman yang membuat pekerjaan manusia semakin mudah, maka semakin maju pula kemampuan mengumpulkan dan mengolah data. Pemanfaatan suatu pengetahuan dan suatu kualitas informasi dalam   transaksi data penjualan tersebut sehingga disebut sebagai data mining. Setiap transaksi pasti memiliki data-data yang berbeda yang hanya dijadikan suatu laporan untuk diberikan ke pimpinan tetapi tidak pernah dimanfaatkan, seharusnya data transaksi yang dikumpulkan dari tahun ke tahun tersebut dibaca informasinya sehingga dapat memperbaiki posisi tata letak barang suatu toko. Dalam data mining pasti memiliki metode untuk menyelesaikan masalah sehingga metode yang dipilih untuk menyelesaikan masalah yaitu metode Apriori. Metode pengumpulan data merupakan hal yang tidak bisa dipisahkan dalam pembangunan data mining berupa  observasi,  wawancara,  dan  studi  pustaka.  Metode  pengembangan  sistemnya  waterfall.  Model  perancangan menggunakan DFD dan ERD. Teknik pengujian sistem menggunakan teknik acceptance testing. Teknik penggunaan sampel yaitu menggunakan metode Systematic Random Sampling yang mengambil waktu sebanyak 3 tahun terhitung mulai dari 2018-2020. Hasil penelitian yaitu Implementasi Metode Apriori pada Data Mining untuk Pola Pembelian Barang pada Toko Matahari Kota Lubuklinggau, aplikasi dibangun dengan suatu bahasa pemrograman yaitu PHP dan menggunakan database MySQL dengan untuk pengembangan peningkatkan penjualan dan memudahkan posisi tata letak antar barang.
Kata Kunci: Lembaran kertas, Data Mining, Pola Pembelian Barang
1. Pendahuluan
Zaman yang sudah berkembang dengan sangat maju memungkinkan  semua  dilakukan  secara  cepat  seperti pengumpulan dan dalam  penyimpanan suatu data, memiliki memori yang dapat menampung dengan sangat banyak, dan
harga  yang  murah.  Kemajuan  teknologi  yang  berkembang dengan sangat pesat menimbulkan suatu masalah yaitu data yang berlebihan, contoh: suatu data penjualan dan pembelian pada  sebuah  swalayan,  data  rekening  pada  bank,  dan sebagainya. Suatu database memiliki batas tertentu sehingga
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 3 No. 01 Tahun 2021, ISSN : 2657– 2117
tidak bisa sebuah sistem dipakai seumur hidup.. Masalah ini dapat  terjadi    karena  pembelian  perangkat  lunak  dan perangkat keras murah sehingga data yang ditampung tidak bisa  melebihi  kapitas  yang  ada  tidak  akan  bisa  tercapai. Informasi  yang  dapat  diambil  dalam  suatu  database  susah untuk  terpenuhi  karena  sistem  tidak  bisa  menampung informasi dalam jumlah yang besar. Maka diperlukan, suatu sistem  berupa data  mining yang  mampu  menerapkan  dan menyediakan  suatu  kualitas  dalam  informasi  dari  kegiatan yang  dilaksanakan  lalu  diolah  menjadi  data  yang  masih mentah sehingga menjadi suatu informasi yang berguna.
Toko  Matahari  merupakan  salah  satu  toko  yang ada  di  Kota  Lubuklinggau  yang  menjual  berbagai  macam jenis mainan anak-anak. Untuk membuat konsumen merasa puas maka Toko Matahari dapat menyediakan produk yang baik, konsumen merasa mudah untuk belanja dan memiliki pelayanan  yang  baik.  Seiring  meningkatnya  persaingan, dibutuhkan  strategi  khusus  untuk  meningkatkan  kepuasan konsumen  dan  meningkatkan  penjualan.  Pola  belanja konsumen  dapat  dilihat  dari  bagaimana  konsumen berbelanja  sehingga  pimpinan  dapat  meletakkan  barang secara tidak sembarangan. Ketika konsumen merasa mudah dan  nyaman  dalam  berbelanja  maka  pemilik  toko  berhasil untuk  meletakkan  barang  dengan  tepat.  Dari  hasil brainstorming dengan  pihak  manajemen  Toko  Matahari, pelanggan harus berkeliling mencari barang satu ke barang lainnya  sesuai  keinginan  dan  produk  yang  disusun  masih menggunakan persepsi saja.
Data  mining berupa  suatu  cara  untuk  mengolah teknik-teknik  pembelajaran  komputer  dalam  menyediakan kualitas  berupa  informasi  tanpa  manual  [1].  Berikut merupakan macam-macam algoritma yang ada dalam suatu data  mining berupa  AIS Algorithm ,  Partition Algorithm, DHP Algorthm , dan Apriori Algorthm . Data mining sendiri memiliki  beraneka  ragam  jenis  algoritma  yang  ada  untuk menyelesaikan  suatu  masalah.  Dari  berbagai  macam algoritma  yang  ada  dalam data  mining ada  satu  algoritma yang  sangat  cocok  untuk  menyelesaikan  tentang  masalah tata letak suatu barang dalam toko yaitu Algoritma Apriori [2]. Algoritma apriori yaitu sebuah algoritma yang memiliki suatu  fungsi  untuk  mengatur  hubungan  antar  keterkaitan dalam  atribut-atribut  yang  dipakai.  Suatu  sistem  dapat bekerja  dengan  cara  menganalisa  dan  menghasilkan  pola- pola yang saling berelasi dengan barang-barang yang dijual. Teknik  ini  disebut  ‘barang  satu  dan  barang  yang  lainnya’ yang  memiliki  nama  lain  berupa  analisis  asosiasi  atau association  rule. Kesimpulan data  mining yaitu  dapat menjelaskan suatu kondisi, mengklarifikasi pernyataan dan harus  dapat  menemukan  pola  baru  yang  sebelumnya  tidak ada  sehingga  memudahkan  dalam  menentukan  posisi  tata letak barang [3]. Pola pembelian barang yang sudah diolah dalam  sistem  memiliki  fungsi  untuk  mempermudah keputusan  seorang  pembeli  sehingga  pembeli  tidak  perlu terlalu lama dalam menentukan barang apa dengan apa yang akan dibeli dan mempermudah juga bagi pihak penjual untuk melihat hasil dalam pola pembelian  yang ada dalam sistem yang sudah dibuat sehingga didalam kurun waktu mendatang dapat  ditarik  suatu  kesimpulan  bagi  penjual  untuk menentukan mana barang yang laris dan mana barang yang
kurang  laris  dan  dari  barang  yang  laris  tadi  maka  pemilik toko  dapat  memesan  barang  mana  saja  yang  laris  dalam jumlah yang banyak.
Berdasarkan  masalah  yang  dialami  pada  latar belakang, sehingga peneliti mengangkat judul ”Implementasi Metode Apriori pada Data Mining untuk Pola  Pembelian  Barang  pada  Toko  Matahari  Kota Lubuklinggau”.
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah :
1) Untuk  menerapkan  metode  Apriori  pada  pola pembelian barang pada Toko Matahari.
2) Untuk  merancang  dan  membangun  suatu  sistem data mining pada Toko Matahari.
2. Tinjauan Pustaka
2.1. Data Mining
Data  mining  yaitu  suatu  cara  untuk  mengolah teknik-teknik pembelajaran komputer untuk mengetahui dan menghasilkan suatu informasi secara cepat atau instan [1].
Data mining sendiri berupa suatu sistem penemuan pola yang bisa dikatakan bermanfaat karena dapat dimengerti dalam  suatu  database  yang  sangat  besar  sehingga  dapat menampung data dengan banyak [4].
Jadi,  data  mining  yaitu  suatu  cara  untuk memperoleh informasi baru dari bermacam-macam informasi  yang  exist  didalam  suatu  organisasi  sehingga informasi baru yang dihasilkan dapat mempermudah mencari suatu jawaban. Data mining sendiri dapat dikatakan sebagai proses  “menambang”  pengetahuan  dari  berbagai  macam informasi yang ada. Istilah yang berbeda untuk data mining adalah Knowlegde Discovery Database (KDD). Data mining yang dipakai yaitu suatu tahapan  proses KDD [5] :
1)  Data  Selection  mampu    melakukan  analisis  sehingga munculnya  suatu  target  dan  fokus  pada  suatu  sampel sehingga  suatu  data  baru  dapat  ditemukan.  Hasil  dari data dibuat  laporan yang dicetak dalam bentuk kertas.
2)  Pre-processing  /  Cleaning  berupa  suatu  cara  yang dilakukan  seperti  penghapusan  noise.  Proses  cleaning berupa  menghapus  data  duplikat  secara  otomatis  dan dapat memperbaiki secara otomatis data yang memiliki kesalahan yaitu salah cetak data.
3)  Transformation  merupakan  proses  loading  atau menunggu data yang besar dalam mengeluarkan suatu hasil tentang barang yang cocok.
4)  Suatu  sistem  harus  memiliki  proses  KDD  memiliki karakterisasi,  asosiasi,  regresi  dan  clustering.  Proses KDD  sangat  bergantung  pemilihan  teknik  suatu algoritma .
5)  Interpretation/  Evaluation  adalah  data  mining  yang dihasilkan harus bisa diterjemahkan dalam bentuk suatu pola  yang  bisa  dibaca.  Seluruh  hasil  pola  informasi harus dapat ditampilkan secara ringkas sehingga mudah dimengerti.
Data  mining  memiliki  dua  sifat  berupa  deskriptif dan  prediktif.  Data  mining  bersifat  deskriptif  yaitu  data mining  yang  menjelaskan  keseluruhan  data  sehingga  dapat mencari pola mana yang paling dipahami. Kebalikannya data mining yang bersifat prediktif berupa data mining digunakan
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 3 No. 01 Tahun 2021, ISSN : 2657– 2117
Pengumpulan Data Data Transaksi tahun 2018-2020
untuk  melakukan prediksi dengan model pengetahuan yang ada. Kelompok-kelompok yang harus ada dalam data mining yaitu [6]:
1)  Deskripsi : analis mendeskripsikan  pola yang ada pada suatu data.
2)  Estimasi  :  suatu  cara  yang  serupa  dengan  kelompok klasifikasi tetapi hasil yang dihasilkan berupa numerik
3)  Prediksi  :  sesuatu  yang  belum  pernah  terjadi  di  masa depan.
4)  Klasifikasi : suatu cara yang serupa dengan kelompok estimasi tetapi hasil yang dihasilkan berupa kategorik
5)  Clustering    :  merupakan  suatu  record  yang  saling berkelompok  dalam  suatu  kelas  yang  sama  maupun yang berbeda
6)  Asosiasi : melakukan analisis pada kurun waktu yang bersamaan.

## 2.2. Apriori
Algoritma Apriori merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah tentang penjualan  dalam data  mining .  Analisis  Apriori  merupakan suatu  asosiatif  antara  suatu  hal  yang  saling  berkaitan. Analisis asosiasi berupa sebuah patokan untuk mencari hasil yang  dapat  dijadikan  sebagai  sebuah  patokan.  Suatu algoritma  apriori  memiliki  dua  parameter,  berupa  support dan  confidence.  Confidence  (nilai  kepastian)  berupa hubungan-hubungan  yang  saling  berkaitan  dalam  data mining yang tidak bisa dipisahkan, sedangkan support (nilai penunjang)  merupakan  kombinasi  yang  ada  dalam confdence  dijadikan  sebuah  persentase.  Untuk  mencari Assosiation  rule  ada  tahapan  yang  perlu  dilakukan  yaitu pertama  yaitu  melakukan  analisis  untuk  mengumpulkan data,  kedua  berupa  mencari  frequent  dalam  itemset. Frequent itemset yaitu dalam apriori pasti memiliki banyak item-item yang muncul [7].
Frequent  Itemset  memiliki  proses  yang  harus ilakukan dalam algoritma apriori berupa:
1)  Join (penggabungan)
Proses  penggabungan  itu  sendiri  dapat  dilakukan dengan cara penambahan item sehingga menghasilkan suatu kombinasi dalam itemset.
2)  Prune (pemangkasan)
Proses  pemangkasan  merupakan  hasil  dari  proses pertama  yaitu  join  atau  penggabungan  kemudian dilakukan prune menggunakan minimal support yang ditentukan oleh pengguna [8].
Untuk menghitung support digunakan rumus : Support A = Jumlah transaksi mengandung A

## (2.1)
Total transaksi
Sedangkan  untuk  memperoleh  nilai support dari  2  item didapat dari rumus:
Support (A,B) =  Transaksi Mengandung A dan B
(2.2)
 Transaksi
Pembentukkan  aturan  pada  algoritma  apriori setelah  frekuensi  tinggi  ditemukan  pada  pola  yang  ada, kemudian  mencari  syarat  minimum confidence dengan
menghitung  c onfidence aturan  asosiasif  “jika  A  maka  B” untuk  mencari  aturan  asosiasi.  Untuk  mencari  nilai confidence dari  aturan  “Jika  A  maka  B”  menggunakan rumus:
Confidence P(B  A) =  Transaksi Mengandung A dan B (2.3)
 Transaksi Mengandung A

## 2.3. Pola Pembelian Barang
Pola  adalah  suatu  benda  yang  dipisah  menjadi beberapa  bagian  dari  bentuk  asli  yang  ada.  Definisi Pembelian adalah suatu cara yang harus diperlukan oleh dua orang  yang  menukarkan  barang  atau  jasa  yang  dimiliki dengan  menggunakan  suatu  benda  yang  disebut  uang  dan sama-sama  memiliki  kesepakatan.  Barang  adalah  cara menemukan suatu benda yang dapat dilihat secara fisik dan dapat disimpan [9].
Jadi, kesimpulan dari pengertian-pengertian di atas dapat diambil suatu pengertian yaitu pembelian merupakan hal  yang  tentunya  dilakukan  dalam  kehidupan.  Pembelian terjadi ketika dua pelaku yaitu seorang penjual dan seorang pembeli bertemu saling menguntungkan kedua belah pihak [10].  Untuk  mengetahui  tingkat  pembelian,  pemilik  toko harus dapat memprediksi barang apa saja yang banyak dibeli oleh  pembeli.  Dalam  hal  ini  ada  keterkaitan  antara pembelian dan pengertian dari  algoritma apriori yang akan didapat  dari  data  mining.  Dalam  data  mining  dengan memasukkan  rumus  dan  mendapatkan  hasil,  penjual  akan mengerti dan  memahami apa saja kemungkinan barang yang akan  laku  di  pasaran  sehingga  dapat  membantu  penjual  di masa depan.

## 3. Metodelogi Penelitian
Adapun  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dalam membangun  data  mining  untuk  pola  pembelian  barang menggunakan  metode  apriori  pada  Toko  Matahari Lubuklinggau seperti pada     gambar. 1 sebagai berikut
Identifikasi Masalah Membangun Sistem Data Mining Analisis Data Penerapan Metode Apriori

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Analisis Sistem yang Berjalan
Pada  Toko  Matahari  Lubuklinggau  melakukan transaksi  penjualan  namun  barang  yang  sudah  dijual biasanya  ditulis  dalam  lembaran  kertas.  Pemilik  toko menulis  ulang  barang  yang  sudah  dijual  secara  manual  ke kertas baru untuk mencatat laporan penjualan setiap bulan.
Dengan sistem yang berjalan saat ini, pemilik toko juga kesulitan untuk menentukan barang mana yang laku dan barang mana yang tidak laku. Selain itu, pelanggan berputar- putar  mengelilingi  toko  untuk  mendapatkan  barang  yang dicari.  Cara  penyusunan  suatu  produk  harus  dilakukan dengan  melihat  catatan  penjualan  berupa  barang  apa  yang laku  kemarin  dan  diletakkan  didepan  begitu  seterusnya. Pemanfaatan data transaksi yang ada belum dilakukan secara teratur karena peletakkan barang-barang yang ada pada toko dilakukan secara acak.

## 4.2. Analisis Sistem yang Ditawarkan
Berdasarkan analisis yang sedang berjalan penulis menawarkan  sistem  yaitu  “Implementasi  Metode  Apriori pada Data Mining untuk Pola Pembelian Barang pada Toko Matahari  Kota  Lubuklinggau”.  Metode  yang  digunakan adalah Apriori. Pembangunan data mining ini menggunakan metode pengumpulan data yaitu observasi, wawancara, studi pustaka. Metode pengembangan sistemnya waterfall. Model perancangan  menggunakan  ERD  dan  DFD.  Teknik pengujian  sistem  menggunakan  acceptance  testing.  Teknik penggunaan sampel yaitu menggunakan metode Systematic Sampling  secara  acak.  Data  yang  dipakai dari  tahun  2018- 2020. Adapun sistem tersebut dapat digunakan oleh dua user yaitu admin dan dari pimpinan itu sendiri.
Admin dapat mengakses sistem dengan menginputkan  username  dan  password,  apabila  username dan password yang diinput benar, kemudian admin tersebut dapat masuk pada halaman utama admin, admin disini dapat melakukan  input  data  barang,  input  minimal  transaksi (support), input minimal confidence, input tanggal transaksi dan  pimpinan  dalam  sistem  ini  cukup  melihat  hasil  rule (hasil  perhitungan).  Sistem  ini  memiliki  cara  yang  harus diterapkan  dalam  bekerja  dengan  cara  menidentifikasi  dan menghasilkan  pola-pola  yang  saling  berhubungan  dengan barang-barang  yang dijual.  Teknik  inilah  merupakan  nama lain dari teknik analisis asosiasi atau association rule dimana berhubungan tentang ‘barang satu bersama barang lainnya’.
Dengan adanya sistem yang dipakai yang nantinya akan  dibangun  diharapkan  dapat  mempermudah  pengguna berdasarkan  kebutuhannya  masing-masing baik  dari  admin
dan dari pimpinan itu sendiri.
4.3. Data Flow Diagram (DFD) Level 0
Perancangan Data Flow Diagram (DFD) level 0  Pada  Aplikasi Data  Mining Pola  Pembelian  Barang tertera pada gambar 2 dibawah ini:
Algoritma Apriori Pola Pembelian Barang Toko Matahari Lubuklinggau Admin Pimpinan Data Transaksi Laporan Data Mining Data User Info Data Itemset Info Data Transaksi Info Data Support & Confidence Data Proses Data Login Validasi Data Login Data Login Validasi Data Login

## Gambar 2 Data Flow Diagram Level 0
4.4. Data Flow Diagram (DFD) Level 1
Perancangan Data Flow Diagram (DFD) level 1  Pada  Aplikasi Data  Mining Pola  Pembelian  Barang tertera pada gambar 3 dibawah ini:
Admin 1 Pendataan user
2 Pendataan Transaksi 4 Pendataan Itemset 6 Mining Pimpinan Lap Data Mining User Transaksi Itemset Id_user Id_user Id_transaksi Id_transaksi Id_itemset Id_itemset Data Transaksi Data User Informasi Data Itemset Id_itemset 5 Pendataan Support & Confidence Support & Confidence Id_confidence Id_confidence Id_confidence Informasi Data Support & Confidence 3 Pendataan Proses Proses Id_proses Id_proses Id_proses Informasi Data Transaksi Data Proses Login Data Login Validasi Data Login Validasi Data Login Data Login Id_transaksi Konfirmasi Login Gambar 3 Data Flow Diagram Level 1
4.5. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD)
menggambarkan  suatu  diagram  yang  menunjukkan  entitas yang digunakan dan relasinya. Entity Relationship Diargam (ERD)  Aplikasi Data  Mining Pola  Pembelian  Barang  ini tertera pada gambar 4.

## Hasil Perhitungan

## Kesimpulan
User Mengelola Transaksi memiliki Support & Confidence Kombinasi Nama_user Username Password Level Id_user Support Tanggal_transaksi Produk Confidence Id_transaksi Itemset Jumlah Atribut Support Lolos Min Support Min Confidence Nilai Uji Lift Korelasi rule Memiliki Proses Start_date End_date Min_support Min_confidence Id_proses Id_proses Id_proses Jenis_Produk Gambar 4 Entity Relationship Diargam (ERD) 4.6. Pembahasan
a. Halaman Login
Pada  saat  kita  akan  membuka  halaman  admin, maka  harus  melakukan login terlebih  dahulu.  Halaman  ini untuk  memastikan  bahwa  yang  berhak  mengelola  data adalah orang yang diizinkan atau yang memiliki akses, jika yang mengakses admin, maka admin dapat masuk ke sistem. Adapun halaman login tertera pada gambar dibawah ini :
Gambar 5  Halaman Login

## b. Halaman Utama Admin
Pada  saat  admin  berhasil  login  menggunakan username dan password, maka admin akan berada dihalaman utama admin. Pada halaman utama admin tersebut terdapat beberapa  menu  yang  dapat  diakses  oleh  admin  seperti halaman  utama,  user,  data  transaksi,  proses  apriori,  hasil serta  logout.  Adapun  halaman  utama  admin  tertera  seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 6  Halaman Utama Admin

## c. Halaman Input Data User
Admin dapat menginputkan nama, username, level, password dan konfirmasi password, pada halaman input data user  juga  dilengkapi  dengan  tombol  simpan.  Adapun halaman input data user tertera seperti gambar dibawah ini :
Gambar 7  Halaman Input Data User

## d. Halaman Data User
Pada halaman data user berisi data-data user yang telah  di  input  sebelumnya.  Data  user  dapat  diolah  seperti melakukan  penghapusan  data,  pengeditan  data,  dan penambahan data. Pada sistem ini pengguna yang memiliki hak  akses  yaitu  admin.  Adapun  halaman  data  user  tertera seperti gambar dibawah ini :
Gambar 8  Halaman Data User

## e. Halaman Input Data Transaksi
Admin  dapat  menginputkan  memilih  data  mana yang  akan  dipilih  lewat  tombol  choose,  kemudian  klik tombol upload, maka data akan muncul dibawahnya.  Data transaksi dapat diolah seperti melakukan penghapusan data setelah data yang dipilih tadi akan dibatalkan, dan pencarian data.  Pada  sistem  ini  pengguna  yang  memiliki  hak  akses yaitu  admin.  Adapun  halaman  input  data  transaksi  tertera seperti gambar dibawah ini :
f. Halaman Proses Apriori
Admin  dapat  menginputkan  memilih  rentang tanggal  yang  akan  dipilih  kemudian  klik  tombol  search, maka data akan muncul dibawahnya.  Kemudian masukkan minimal  support  dan  minimal  confidence.  Pada  sistem  ini pengguna  yang  memiliki  hak  akses  yaitu  admin.  Adapun halaman proses data apriori tertera seperti gambar dibawah ini :
Gambar 10  Halaman Proses Apriori

## g. Halaman Data Hasil
Pada  halaman  data  hasil  berisi  data-data  proses apriori  yang  telah  di  input  sebelumnya.  Data  hasil  dapat diolah  dapat  melakukan  pencarian  data.  Pada  sistem  ini pengguna  yang  memiliki  hak  akses  yaitu  admin  dan  dari pimpinan  itu  sendiri.  Adapun  halaman  data  hasil  tertera seperti gambar dibawah ini :
Gambar 11  Halaman Data Hasil

## h. Halaman Data View Rule
Pada halaman data view rule berisi data-data proses apriori  yang  telah  di  input  sebelumnya.  Pada  sistem  ini pengguna  yang  memiliki  hak  akses  yaitu  admin  dan  dari pimpinan  itu  sendiri.  Adapun  halaman  data  hasil  tertera seperti gambar dibawah ini :
Gambar 12  Halaman Data View Rule

## i. Halaman Laporan Analisa
Halaman  laporan  data  analisa  berisi  data-data analisa  yang  sudah  diinputkan  sebelumnya,  berdasarkan perhitungan  di  proses  apriori.  Adapun  halaman  laporan analisa tertera seperti gambar dibawah ini :
Gambar 13  Halaman Laporan Data Analisa
5. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan
Dalam  penulisan  skripsi  ini  penulis  telah menguraikan  bagaimana  perencanaan  sistem  dalam membangun  ”  Implementasi  Metode  Apriori  pada  Data Mining untuk Pola Pembelian Barang pada Toko Matahari Kota Lubuklinggau”. Adapun kesimpulan dari hasil skripsi ini adalah :
1)  Dalam  penelitian  ini  maka  dihasilkan  aplikasi  data mining  untuk  pola  pembelian  barang  pada  Toko Matahari  Kota  Lubuklinggau.  Dimana  sistem  ini dibuat untuk membantu pimpinan dalam meningkatkan keuntungan dan penyusunan produk.
2)  Data mining pola pembelian barang memiliki dua hak akses yaitu admin dan dari pimpinan itu sendiri.
3)  Aplikasi data mining ini dibentuk dengan menggunakan bahasa pemrograman php dan database mysql sebagai penampung datanya.

## 5.2 Saran
Berdasarkan hasil penelitian dan kesimpulan yang telah diuraikan tentu saja masih banyak terdapat kekurangan, karena  itu  penulis  berharap  penelitian  ini  dapat dikembangkan lagi agar mendapatkan hasil yang maksimal. Berikut ini adalah beberapa saran yang penulis berikan untuk arah perkembangan selanjutnya:
1)  Dalam penelitian selanjutnya diharapkan perancangan data  mining  pola  pembelian  barang  dapat  diterapkan pada kasus lain selain penjualan mainan.
2)  Keamanan  pada  sistem  data  mining  pola  pembelian barang  ini  masih  kurang  dan  perlu  dilakukan pengembangan.
3)  Pengembangan penelitian selanjutnya dapat diperdalam  lagi  dengan  menggembangkan  sistem menjadi online sehingga sistem dapat diakses dimana saja.

## Daftar Rujukan
[1] Purnia, D. S. & Warnilah, A. I., 2017. Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kacamata Menggunakan Algoritma  Apriori. IJCIT  (Indonesian  Journal  on
Computer and Information Technology) , 2(2), pp. 31-39.
[2] Sari, R., 2018. IMPLEMENTASI ALGORITMA
APRIORI  PADA  DATA  MINING  UNTUK  POLA PEMINJAMAN  BUKU  DI  PERPUSTAKAAN  UIN RADEN FATAH
PALEMBANG , Palembang:
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI RADEN FATAH.
[3] Sikumbang,  E.  D.,  2018.  Penerapan  Data  Mining Penjualan Sepatu. Komputerisasi Akuntansi, 4(1), pp. 156- 161.
[4] Syahdan, S. A. & Sindar, A., 2018. Data Mining Penjualan Produk  Dengan  Metode  Apriori. Jurnal  Nasional Komputasi & Teknologi Informasi , 1(2), pp. 56-63.
[5] Bilqisth,  S.  C.  &  Astuti,  S.,  2015.  ANALISIS  POLA PEMBELIAN  KONSUMEN  DENGAN  ALGORITMA APRIORI PADA INDOMARET INDRAPRASTA SEMARANG. pp. 1-10.
[6] Metisen,  B.  M.  &  Sari,  H.  L.,  2015.  ANALISIS CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K- MEANS. Jurnal Media Infotama, 11(2), pp. 110-118.
[7] Widodo,  M.,  2016.  Data  Mining  Penjualan    Barang Bengkel  Menggunakan  Metode  Apriori. Jurnal  Media Infotama , 11(2), pp. 54-60.
[8] Munthe,  R.,  Santosa,  P.  I.  &  Ferdiana,  R.,  2015.  Usulan Metode  Evaluasi  User  Acceptance  Testing  (UAT)  dalam Pengembangan  Perangkat  Lunak. Prosiding  Seminar
Nasional Pendidikan Teknik Informatika, pp. 159-162.
[9] Firman,  A.,  Wowor,  H.  F.  &  Najoan,  X.,  2016.  Sistem Informasi  Perpustakaan  Online  Berbasis  Web.  E-journal Teknik Elektro dan Komputer, 5(2), pp. 29-36.
[10] Mulyono, H., 2016. SISTEM INFORMASI PENJUALAN ALAT-ALAT  MUSIK  PADA  TOKO  GALERI  MUSIK VIONA LUBUKLINGGAU BERBASIS WEB. JTI, 8(2), pp. 38-48.