## Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Produk
Moch. Dwi Febrianto, Aji Supriyanto *
Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Teknik Informatika, Universitas Stikubank (Unisbank), Semarang, Indonesia Email: 1 mochdwifebri24@gmail.com, 2,* ajisup@edu.unisbank.ac.id Email Penulis Korespondensi : ajisup@edu.unisbank.ac.id Submitted 03-12-2022 ; Accepted 25-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Flanker Distro atau disebut dengan Flanker Flag Shop adalah salah satu nama distro yang bergerak pada bidang penjualan berbagai jenis t-shirt, jaket, dan topi bertema balap. Masalah yang terjadi di Flanker distro adalah pola penjualan yang belum terbentuk membuat pemilik  mengalami kesusahan  dalam  menentukan produk  apa  saja  yang  harus  disediakan  dalam  waktu  tertentu  serta data  transaksi yang tersimpan hanya dijadikan arsip saja, padahal data transaksi tersebut dapat diolah dan dijadikan informasi yang bermanfaat untuk menentukan strategi bisnis kedepannya. Banyaknya data transaksi penjualan yang ada, akan sulit jika data tersebut dianalisis secara manual, maka untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan suatu sistem untuk mengolah data tersebut secara otomatis sehingga mudah untuk  mendapatkan  pola  penjualan.  Hasil  dari  pemrosesan  tersebut  akan  menghasilkan  informasi  transaksi  untuk  membantu mengetahui  pola  penjualan  produk.  Dalam  implementasinya  akan  dibuat  dalam  bentuk  aplikasi  web  yang  menggunakan  metode pemodelan  UML(Unified  Modeling  Language)  dan    algoritma  apriori  yaitu  dengan  memberikan  hubungan  antar  item  dalam  data penjualan. Dalam hal ini adalah produk yang dibeli oleh konsumen sehingga akan didapatkan pola pembelian konsumen. Penerapan Algoritma  Apriori,  membantu  dalam  membentuk  kandidat  kombinasi  item  yang  mungkin  terjadi,  kemudian  dilakukan  pengujian apakah kombinasi tersebut memenuhi parameter support dan confidence minimum yang merupakan nilai ambang batas yang diberikan oleh pengguna. Pengujian dilakukan dengan data transaksi Flanker distro setiap bulannya dari rentang waktu bulan Januari sampai Juli tahun 2022 dengan jumlah data sebanyak 316 data transaksi penjualan. Hasil analisis didapat setelah dilakukan perhitungan asosiasi rule dengan menggunakan aturan minimum support 5 dan minimum confidence 30%. Sehingga nantinya akan menghasilkan informasi yang  dapat  menjadi  dasar  pemilik  Flanker  distro  untuk  menentukan  strategi  bisnis  serta  melakukan  produksi  produk  pada  bulan, semester, dan tahun berikutnya.
Kata Kunci: Apriori; Pembelian; Produk; Sistem; Implementasi; Asosiasi; Distro; Transaksi

## Abstract
Flanker Distro or known as Flanker Flag Shop is one of the names of distros engaged in the sale of various types of racing-themed t- shirts, jackets and hats. The problem that occurs in Flanker distro is that sales patterns have not yet been formed, making the owner experience difficulties in determining what products must be provided at a certain time and the stored transaction data is only used as an archive, even though the transaction data can be processed and used as useful information to determine future business strategy. With the large number of existing sales transaction data, it will be difficult if the data is analyzed manually, so to overcome this problem a system is needed to process the data automatically so that it is easy to get sales patterns. The results of this processing will produce transaction information to help determine product sales patterns. The implementation will be made in the form of a web application that uses the UML (Unified Modeling Language) modeling method and the a priori algorithm by providing relationships between items in sales data. In this case, it is a product purchased by a consumer so that a consumer buying pattern will be obtained. The application of  the  Apriori  Algorithm  helps  in  forming  possible  item  combination  candidates,  then  testing  whether  the  combination  meets  the minimum support and confidence parameters which are the threshold values given by the user. The test was carried out with monthly Flanker  distro transaction data  from  January to  July 2022  with  a total of  316  sales  transaction data.  The  results  of  the  analysis  are obtained after calculating the association rule using the minimum support rule of 5 and a minimum confidence of 30%. So that later it will  produce  information  that  can  be  the  basis  for  Flanker  distro  owners  to  determine  business  strategies  and  carry  out  product production in the following months, semesters and years.
Keywords : Apriori; Purchase; Product; System; Implementation; Association; Distros; Transaction

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  berjalannya  waktu  usaha  penjulanan  baju  cukup  berkembang  pesat  di  Indonesia.  Hal  ini  dibuktikan  dengan meningkatnya usaha distro-distro yang tersebar di berbagai kota, karena distro sudah menjadi salah satu kebutuhan bagi masyarakat  pada  saat  ini  yang  ingin  mencari  berbagai outfit pakaian  yang  ingin  dikenakan.  Banyaknya  distro  yang bermunculan ini menjadi kebutuhan masyarakat terutama dikalangan muda-mudi dan ditambah lagi dengan suasana distro yang nyaman. Salah satunya adanya wifi gratis kemudian tempatnya yang bersih dan rapi berbeda dengan kita belanja di pasar sehingga memberikan kesan positif bagi pelanggannya khususnya bagi kalangan muda.
Flanker Distro adalah salah satu nama distro yang bergerak pada bidang penjualan berbagai jenis baju, jaket, dan merchandise bertema  balap  untuk  pria  dan  Wanita  yang  beralamatkan  di  jalan  Lingkar  Selatan  Pulo  Rembang,  Jawa Tengah. Persaingan di dunia bisnis, sungguhlah tidak mudah, khususnya pada industri penjualan baju agar menarik minat pelanggan  terhadap  produk T-shirt ,  jaket  dan  topi  yang  dijual.  Sehingga  perlu  dilakukan  suatu  strategi  untuk memenangkan pasar khususnya pada penjualan produk di Flanker distro ini. Dengan strategi yang bagus sebuah produk akan  terjual  dengan  cepat  agar  penjualan  dapat  meningkat,  sehingga  tercapai  keuntungan  maksimum  sebagaimana menjadi tujuan dari pemilik Flanker distro. Selama ini pemanfaatan data transaksi penjualan pada Flanker distro hanya disimpan sebagai arsip. Padahal, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi sebuah informasi yang berguna untuk membuat strategi penjualan maupun membuat inovasi produk yang akan datang. Dalam hal ini, perlu dilakukan
analisis data transaksi untuk mendapatkan pola penjualan. Dengan adanya informasi mengenai pola penjualan, Flanker distro  dapat  mengetahui  apa yang  paling  sering dibeli  oleh  konsumen.  Sehingga  dari pola  pembelian  konsumen  juga, pengambilan  keputusan  bisa  dilakukan oleh  pihak  Flanker  distro  yang  berhubungan  dengan  produk  yang  akan  dijual. Banyaknya data transaksi penjualan yang ada, tentu akan sulit jika data tersebut dianalisis dan diolah secara manual.
Dengan  demikian  perlu  adanya  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  secara  cepat  dan  juga  tepat.  Pemanfaatan informasi dan pengetahuan yang terkandung dalam banyaknya data tersebut, sering disebut dengan data mining . Data Mining adalah proses pengumpulan sekaligus menyaring data dengan memanfaatkan kumpulan data yang sangat besar tentu saja dengan serangkaian proses guna mendapatkan informasi yang penting dari kumpulan data tersebut [1] . Jika  sistem  tidak  dibuat  maka  akan  sulit  bagi  Flanker  distro  dalam  mencari  pola  penjualan  produk  dan  data penjualan yang ada tidak bisa dimanfaatkan secara optimal sehingga mengakibatkan menurunnya omset usaha karena tidak bisa menentukan produk apa saja yang harus di sediakan dalam waktu tertentu.
Dalam penelitian ini menggunakan Algoritma apriori yang bisa dimanfaatkan dalam proses transaksi penjualan, yaitu dengan memberikan hubungan antar data transaksi penjualan [2].  Penerapan Algoritma Apriori, membantu dalam membentuk kandidat kombinasi item yang mungkin terjadi, kemudian dilakukan pengujian apakah kombinasi tersebut memenuhi parameter  support dan confidence  minimum yang  merupakan  nilai  ambang  batas  yang  diberikan  oleh pengguna. Salah satu kelebihan menggunakan algoritma apriori yaitu memiliki pola frekuensi yang tinggi. Pola frekuensi ini adalah pola-pola item di dalam suatu database yang memiliki frekuensi atau support di atas ambang batas tertentu yang  disebut  dengan  istilah minimum  support .  Pola  frekuensi  ini  digunakan  untuk  menyusun  aturan  asosiatif  beserta teknik data mining . Dengan aturan asosiatif tersebut maka akan diperoleh pola pembelian konsumen. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian-penelitian terdahulu adalah pada penerapaannya. Penelitian terdahulu masih  menerapkan  algoritma  apriori  dengan  cara  dihitung  secara  manual  ataupun  dengan  bantuan  machine  learning seperti  Kaggle  dan  lain-lain.  Pada  penelitian  ini  dibuat  suatu  sistem  berbasis  web  yang  dapat  melakukan  perhitugan analisis pola pembelian dengan algoritma apriori.
Harapan saya dari adanya penelitian ini adalah pihak distro bisa memanfaatkan sistem yang telah dibuat dengan cara  menggunakan  data  hasil  perhituang  pola  pembelian  produk  untuk  mengambil  strategi  bisnis  yang  dapat menguntungkan usahanaya. Dalam hal ini data tersebut bisa jadi bahan pertimbangan membuat set outfit produk yang ingin dijual dan untuk memastikan strategi penjualan produk yang akan datang. .

## 2. TAHAPAN-TAHAPAN PENELITIAN

## 2.1 Tahap Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data transaksi penjualan produk di Flanker disto dari rentang waktu bulan Januari sampai Juli tahun 2022 dengan jumlah data sebanyak 316 data transaksi.

## 2.2 Tahap Analisis Sistem
a. Analisis Permasalahan
Permasalahan yang terjadi pada Flanker distro berkaitan dengan penjualan yaitu:
a. Data transaksi yang tersimpan hanya dijadikan arsip saja, padahal data transaksi tersebut dapat diolah dan dijadikan informasi yang bermanfaat untuk menentukan strategi bisnis kedepannya.
b. Pola  penjualan  yang belum  terbentuk  membuat pemilik  mengalami  kesusahan  dalam  menentukan  produk  apa  saja yang harus disediakan dalam waktu tertentu.
Guna mengatasi permasalah tersebut, maka dibutuhkan suatu  sistem data mining dengan menggunakan metode algoritma apriori agar dapat digunakan untuk menentukan pola penjualan produk di Flanker distro.

## b. Analisis Kebutuhan Perangkat Keras
Perangkat keras yang digunakan dalam pengembangan sistem implementasi algoritma apriori untuk menentukan pola penjualan produk di flanker distro yaitu, Perangkat PC/Laptop, Processor Intel core i3, Memori ram 4 GB, HDD 500 GB, LCD 15

## 2.3 Tahapan Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database . Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistic, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar [3]. Tahapan data mining yang digunakan dalam implementasi algoritma apriori untuk menentukan pola penjulan produk di flanker distro yaitu:
a. Data Cleaning Pembersihan data merupakat proses menghasilkan noise dan data yang tidak konsisten atau data tidak relevan. Tahap ini mengambil data record penjulan Flanker distro.
b. Data Integration
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data  dari  banyak database ke  dalam  satu  basis  data  baru.  Tahap  ini menggabungkan data penjualan Flanker distro pada bulan pada bulan februari 2022 sampai juni 2022.
c. Data Selection
Data yang ada pada database seringkali tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai yang untuk dianalisis yang akan diambil.
d. Data Transformation
Data diubah atau digbungkan ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining. Tahap ini mengubah data penjualan pada Flanker distro menjadi bentuk decimal dan integer ke dalam tabel MySQL sehingga nantinya dapat dilakukan perhitungan dengan algoritma apriori.
e. Proses Mining
Merupakan  proses  utama  untuk  mendapatkan  pengetahuan  baru  dari  data  yang  tersembunyi  dari  data.  Tahap  ini menerapkan  metode  apriori  dalam  pola  penjualan  produk.  Tahapan  proses mining penerapan data  mining untuk mengolah data transaksi penjualan di Flanker distro dengan algoritma apriori adalah sebagai berikut:
1. Langkah  yang  pertama  Algoritma  MBA  ( Market  Baket  Analysis )  yaitu  menentukan  besarnya  besaran  nilai minimum support dan confidence. Dalam hal ini penulis menetapkan besaran nilai support = 5 dan confidence = 30. Market Basket Analysis ini bertujuan untuk mengetahui itemset apa saja yang dibeli [4]. Tujuan dari Market Basket Analysis ini digunakan untuk menentukan produk manakah yang dibeli pelanggan dalam waktu bersamaan, dimana nama dari metode ini diambil dari kebiasaan pelanggan menaruh barang mereka ke keranjang atau kedalam daftar belanja ( market basket ) [5].
2. Langkah  yang  kedua  menerapkan  algoritma  apriori.  Apriori  adalah  salah  satu  algoritma  untuk  melakukan pencarian frequent  itemset dengan association  rules .  Algoritma  apriori  menggunakan  pendekatan  level  – wise search ,  dimana  k-itemset  digunakan  untuk  memperoleh  (k+1) itemset [6].  Perhitungan  dilakukan  dengan menyusun  semua frequent  itemset yaitu itemset yang  memiliki minimum  support  = 5  yang  telah  ditentukan sebelumnya.
saksi Total tran A mengandung Transaksi Support _ (1) saksi Total tran A B mengandung Transaksi B A Support _ ) (  (2)
3. Langkah  selanjutnya  menghitung  nilai confidence dari  masing-masing frequent  itemset sehingga  muncul  calon Association rule . Association rule merupakan konsep menarik pada data mining untuk menemukan asosiasi atau keterkaitan antar data [7]. Suatu kelompok item dalam Association rule dinamakan itemset . Support adalah nilai penunjang atau suatu persentase yang menunjukkan besarnya tingkat kombinasi itemset dari transaksi keseluruhan. Nilai ini menentukan layak atau tidaknya suatu itemset untuk dicari nilai confidence -nya. Apabila nilai support suatu itemset lebih besar atau sama dengan nilai minimum support , maka itemset dapat disebut sebagai frequent itemset , yang tidak memenuhi disebut infrequent [8]. Association rule diperoleh dengan rumus sebagai berikut:

## A
mengandung Transaksi A B mengandung Transaksi B A Support _ _ ) (  (3)
4. Pilih aturan asosiasi yang memenuhi minimum support dan minimum confidence.
f. Pattern Evaluation
Menelaah informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan. Dalam hal ini menentukan aturan asosiasi yang memenuhi minimum support dan minimum confidence . g. Presentasi pengetahuan Merupakan  visualisasi  dan  penyajian  dari  metode  yang  digunakan . Tahap  ini  menampilkan  hasil  Analisa  metode apriori dalam bentuk tabel di dalam sistem sehingga pengguna mudah dalam memahami hasil pola penjualan.

## 2.4 Tahap Perancangan Sistem

## 2.4.1 UML
Unified  Modeling  Language (UML)  adalah  salah  satu  standar  bahasa  yang banyak   digunakan  di  dunia  industri  untuk mendefinisikan requirement, membuat  analisis  dan  desain,  serta  menggambarkan  arsitektur  dalam  pemrograman berorientasi objek [9]. Menurut Sukamto dan Shalahuddin, “ Unified Modeling Language (UML) adalah salah satu standar bahasa yang banyak digunakan di dunia industri untuk mendefinisikan requirement , membuat analisis dan desain, serta menggambarkan  arsitektur  dalam  pemrograman  berorientasi  objek  [10].  Perancangan  implementasi  algoritma  apriori untuk menentukan pola pembelian produk di Flanker distro dibuat dengan menggunakan UML.

## a.   Use Case Diagram
Use case diagram merupakan pemodelan untuk melakukan ( behavior ) sistem informasi yang akan dibuat. Use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sebuah sistem informasi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi itu [11].
Gambar 1. Use Case Diagram
Gambar  1  menjelaskan  admin  melakukan  login  ke  aplikasi  data  mining  implementasi  algoritma  apriori  untuk menentukan pola pembelian produk di Flanker disto dengan  cara login kemudian mengelola data transaksi penjualan, melakukan proses transaksi penjualan dan didapatkan hasil proses transaksi berupa pola pembelian produk atau logout.

## b.   Class Diagram
Class diagram adalah diagram yang digunakan untuk merepresentasikan kelas, komponen-komponen kelas dan hubungan  antara  masing-masing  kelas.  Selain  itu class  diagram mendeskripsikan  jenis-jenis  objek  dalam  sistem  dan berbagai macam hubungan statis yang terdapat di antara mereka . Class diagram juga juga menunjukkan property dan operasi  sebuah  kelas  serta  batasan-batasan  yang  terdapat  dalam  hubungan-hubungan  objek  tersebut  [12].  Sedangkan menurut Sukamto  dan  Shalahuddin,  “diagram  kelas  atau  class  diagram  menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi pendefinisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk  membangun  sistem”  [13]. Class  diagram implementasi  algoritma apriori untuk menentukan pola pembelian produk di Flanker distro dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 menjelaskan class diagram rancangan awal database dari sistem implementasi algoritma apriori untuk menentukan pola pembelian produk yang setiap tabelnya memiliki koneksi kecuali tabel user.
c. Activity Diagram
Menurut Sukamto dan Shalahuddin, “diagram aktivitas atau activity diagram menggambarkan workflow (aliran kerja)  atau  aktivitas  dari  sebuah  sebuah  sistem  atau  proses  bisnis  atau  menu yang  ada  pada  perangkat  lunak.  diagram aktivitas  menggambarkan  aktivitas  sistem  bukan  apa  yang  dilakukan  aktor,  jadi  aktivitas  yang  dapat  dilakukan  oleh sistem” [14]. Activity diagram implementasi algoritma apriori untuk menentukan pola pembelian produk di Flanker distro dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Activity Diagram
Gambar 3 menjelaskan admin melakukan login ke sistem dengan memasukan username dan password kemudian mengelola data transaksi pembelian produk, melakukan proses data transaksi pembelian produk dan didapatkan hasil pola pembelian produk dengan metode algoritma apriori atau logout.

## d. Sequence Diagram
Menurut  Sukamto  dan  Shalahuddin,  “diagram  sekuen  menggambarkan  kelakuan  objek  pada use  case dengan mendeskripsikan waktu hidup objek dengan massage yang dikirimkan dan diterima antar objek [15]. Sequnce Diagram implementasi algoritma apriori untuk menentukan pola pembelian produk di Flanker distro dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Sequence Diagram
Gambar 4 menjelaskan admin mengelola data transaksi pembelian produk di Flanker distro, dan memasukan nilai minimum support dan minimum confidence pada sistem apriori sehingga didapatkan hasil proses pola pembelian produk berupa itemset yang terbentuk dengan metode apriori.

## 2.4.2 Rancangan Database
MySQL adalah sistem manajemen database SQL yang bersifat open source dan paling popular saat ini. Sistem database MySQL  mendukung  beberapa  fitur  seperti multithreaded , multiuser dan  SQL  database  management  system  (DBMS) [16].  MySQL  merupakan software  database  opensource yang  sering  digunakan  untuk  mengolah  basis  data  yang
menggunakan bahasa SQL [17]. Database implementasi algoritma apriori untuk menentukan pola pembelian produk di Flanker  distro  terdiri  dari  7  tabel  yaitu  tabel  transaksi,  tabel  itemset1,  tabel  itemset2,  tabel  itemset3,  tabel  user,  tabel confidence dan tabel process_log.

## a. Tabel Transaksi
Tabel transaksi pada tabel 1 digunakan untuk menyimpan data transaksi penjualan yang ada pada Flanker distro.
Tabel 1. Tabel Database Transaksi No Field Name Type Size Keterangan 1 Id Int 200 ID 2 Transaction_date Date 200 Tanggal Transaksi 3 Produk Text 11 Produk
Tabel 1 menjelaskan rancangan tabel database transaksi yang terdiri dari 3 field, yaitu: id, transaction_date, dan produk.

## b. Tabel Itemset1
Tabel itemset1 pada tabel 2. digunakan untuk menyimpan data itemset1 pada proses apriori.
Tabel 2. Tabel Database Itemset1 No Field Name Type Size Keterangan 1 Produk Varchar 200 Produk 1 2 Jumlah Int 11 Jumlah 3 Support Double Support 4 Lolos Tinyint 4 Lolos 5 Id_process Int 11 Id Process
Tabel 2 menjelaskan rancangan tabel database itemset-1 yang terdiri dari 5 field, yaitu: produk, jumlah, support, lolos, dan id_process.

## c. Tabel Itemset2
Tabel itemset2 pada tabel 3 digunakan untuk menyimpan data itemset2 pada proses apriori.
Tabel 3. Tabel Database Itemset2 No Field Name Type Size Keterangan 1 Produk1 Varchar 200 Produk 1 2 Produk2 Varchar 200 Produk 2 3 Jumlah Int 11 Jumlah 4 Support Double Support 5 Lolos Tinyint 4 Lolos 6 Id_process Int 11 Id Process
Tabel 3 menjelaskan rancangan tabel database itemset-2 yang terdiri dari 6 field, yaitu: produk1, produk2, jumlah, support, lolos, dan id_process.

## d. Tabel Itemset3
Tabel itemset3 pada tabel 4 digunakan untuk menyimpan data itemset3 pada proses apriori.
Tabel 4. Tabel Database Itemset3 No Field Name Type Size Keterangan 1 Produk1 Varchar 200 Produk 1 2 Produk2 Varchar 200 Produk 2 3 Produk3 Varchar 200 Produk 3 4 Jumlah Int 11 Jumlah 5 Support Double Support 6 Lolos Tinyint 4 Lolos 7 Id_process Int 11 Id Process
Tabel  4  menjelaskan  rancangan  tabel  database  itemset-3  yang  terdiri  dari  7  field,  yaitu:  produk1,  produk2, produk3, jumlah, support, lolos, dan id_process.
e. Tabel Confidence
Tabel confidence pada tabel 5 digunakan untuk menyimpan data pemrosesan dengan metode apriori.
Tabel 5. Tabel Database Confidence
No Field Name Type Size  Keterangan 1 Kombinasi1 Varchar 255 Kombinasi 1 2 Kombinasi2 Varchar 255 Kombinasi 2 3 Support_xUy Double Support x gabungan y 4 Support_x Double Support x 5 Confidence Double Confidence 6 Lolos Tinyint 4 Lolos 7 Min_support Double Minimum Support 8 Min_confidence Double Minimum Support 9 Nilai_uji_lift Double Nilai Uji Lift 10 Korelasi_rule Varchar 100 Korelasi Rule 11 Id_process Int 11 ID Process 12 Jumlah_a Int 11 Jumlah a 13 Jumlah_b Int 11 Jumlah b 14 Jumlah_ab Int 11 Jumlah ab 15 Px Double PX 16 Py Double PY 17 Pxuy Double P X irisan Y 18 From_itemset Int 11 From Itemset
Tabel 5 menjelaskan rancangan tabel database confidence yang terdiri dari 5 field, yaitu: kombinasi1, kombinasi2, support_xUy,  support_x,  confidence,  lolos,  min_support,  min_confidence,  nilai_uji_lift,  korelasi_rule,  id_process, jumlah_a, jumlah_b, jumlah_ab, Px, Py, dan Pxuy.

## f. Tabel User
Tabel user pada tabel 6 digunakan untuk menyimpan data username dan password admin ketika login.
Tabel 6. Tabel Database User No Field Name Type Size Keterangan 1 Id Int 11 ID 2 Username Varchar 200 Username 3 Nama Varchar 200 Nama 4 Password Text Password 5 Level Tinyint 4 Level Login 6 Last_login Date Last Login 7 Inactive Tinyint 4 Inactive
Tabel 6 menjelaskan rancangan tabel database user yang terdiri dari 7 field, yaitu: id, username, nama, password, level, last_login, dan inactive.

## g. Tabel Process_log
Tabel  process_log  pada  tabel  7  digunakan  untuk  menyimpan  data  riwayat  atau history hasil  perhitungan  pola pembelian produk dengan algoritma apriori.
Tabel 7. Tabel Database Process_log No Field Name Type Size  Keterangan 1 Id Int 11 ID 2 Start_date Date Start Date 3 End_date Date End Date 4 Min_Support Double Minimum Support 5 Min_Confidence Double Minimum Confidence
Tabel 2 menjelaskan rancangan tabel database process_log yang terdiri dari 5 field, yaitu: id, start_date, end_date, min_support, dan min_confidence.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tampilan Sistem
Rancangan UML, database, dan kode program di implementasikan menjadi sebuah sistem yang fungsinya sama dengan hasil  yang  telah  dianalisis  dan  dirancang  sebelumnya.  Rumus  perhitungan  rule  asosiasi  dengan  algoritma  apriori  di
implementasikan ke dalam sistem yang telah dibuat, sehingga delam mencari pola pembelian produk tidak perlu dilakukan secara manual namun dapat dilakukan dengan sistem yang hasilnya lebih akurat dan menghemat waktu.
Gambar 5. Halaman Utama
Gambar  5  menampilkan  halaman  utama  dari  sistem  implementasi  algoritma  apriori  untuk  menentukan  pola penjualan produk di Flanker distro.

## Gambar 6. Halaman Proses Apriori
Gambar 6 merupakan halaman proses apriori yang digunakan untuk melakukan proses apriori pada data transaksi penjualan  produk  di  Flanker distro  yang  sudah  di  upload  sebelumnya.  Untuk  mencari  pola  pembelian  produk  dengan algoritma  apriori,  user  hanya  perlu  mengisi  nilai min_support , min_confidence ,  dan  tanggal  rentang  waktu  transaksi kemudian klik tombol proses.

## 3.2 Pembahasan Algoritma Apriori Dengan Sistem yang Telah Dibuat
Prinsip melakukan proses apriori menggunakan sistem yang telah dibuat dengan data transaksi di Flanker distro adalah sebagai berikut :
a. Diketahui data transaksi pada Flanker distro sebanyak 316 transaksi pada rentang waktu bulan Januari – Juli tahun 2022. Proses perhitungan apriori dilakukan sebanyak 7 di uji setiap bulan.
b. Menetukan  batas  transaksi,  besaran support minimal  =  5  dan  confidence  minimal  =  30%.  Sebagai  contoh menggunakan data transaksi pada bulan januari sebanyak 33 transaksi.
c. Dari itemset 1 yang memenuhi support minimal = 5, seperti gambar 5.1 dan menjadi kandidat itemset 1 sebanyak 12 item.
Gambar  7  menjelaskan  hasil  kandidat  Iitemset-1  dari  data  transaksi  yang  memenuhi  minimal support . Perhitungan dilakukan dengan cara membagi antara jumlah kemunculan item dengan jumlah semua transaksi dikali 100%.
d. Dari itemset 2 yang memenuhi support minimal = 5, seperti gambar 5.2 dan menjadi kandidat itemset 2 sebanyak 6 item.

## Gambar 8. Itemset 2 yang Lolos
Gambar  8  menjelaskan  hasil  kandidat  Iitemset-2  dari  data  transaksi  yang  memenuhi  minimal support . Perhitungan dilakukan dengan cara membagi antara jumlah kemunculan item A dan B dengan jumlah semua transaksi dikali 100%.
e. Dari itemset 3 yang memenuhi support minimal = 5, seperti gambar 5.2 dan menjadi kandidat itemset 3 sebanyak 1 item.

## Gambar 9. Itemset 3 yang Lolos
Gambar  9  menjelaskan  hasil  kandidat  Iitemset-3  dari  data  transaksi  yang  memenuhi  minimal support . Perhitungan  dilakukan  dengan  cara  membagi  antara  jumlah  kemunculan  item  A,  B,  dan  C  dengan  jumlah  semua transaksi dikali 100%.
f. Dari confidence itemset 2 yang memenuhi confidence minimal = 30%, seperti gambar 5.4 sebanyak 12.
Gambar 10. Confidence Itemset 2
Gambar  10  menjelaskan  hasil confidence Iitemset-2  dari  data  transaksi  itemset  2  yang  memenuhi  minimal support .  Perhitungan  dilakukan  dengan  cara  membagi  antara  jumlah  kemunculan  item  A  dan  B  dengan  jumlah kemunculan item A dikali 100%.
g. Dari confidence itemset 3 yang memenuhi confidence minimal = 30%, seperti gambar 5.5 sebanyak 6.
Gambar  11  menjelaskan  hasil confidence Iitemset-2  dari  data  transaksi  itemset  3  yang  memenuhi  minimal support .  Perhitungan  dilakukan  dengan  cara  membagi  antara  jumlah  kemunculan  item  A,  B  dan  C  dengan  jumlah kemunculan item A dikali 100%.
h. Dari nilai confidence itemset 2 dan 3 maka diperoleh hasil rule asosiasi, seperti gambar 5.6 sebanyak 18 rule . Analisis pola pembelian terbentuk jika korelasi rule dinyatakan posistif.
Gambar 12. Hasil Rule
Gambar 12 menjelaskan nilai confidence itemset 2 dan 3 yang dinyatakan lolos maka diperoleh hasil rule asosiasi sebanyak 18 rule .

## 3.3 Hasil Penelitian
Hasil penelitian diperoleh dengan cara melakukan perhitungan rule asosiasi menggunakan sistem yang telah dibuat pada data  transaksi  Flanker  distro  setiap  bulannya  dalam  rentang  waktu  bulan  Januari  -  Juli  2022  sehingga  nantinya  akan menghasilkan analisis pola pembelian produk. Adapun dalam mencari pola pembelian produk dilakukan dengan bantuan sistem yang telah dibuat sebelumnya dengan aturan nilai support minimal 5 dan nilai confidence minimal 30%, sehingga di dapatkan hasil analisis sebagai berikut:

## Gambar 13. Grafik Pola Pembelian Produk
Gambar  12  menjelaskan  grafik  pola  pembelian  produk  yang  terbentuk  dari  proses  perhitungan  rule  asosiasi menggunakan sistem yang telah dibuat dengan metode algoritma apriori. Salah satu contoh pola pembelian produk yang terbentuk  pada  bulan  januari  adalah  jika  konsumen  membeli  Hodie  Speed  Worker  R  ,  T-Shirt  Speed  Worker,  maka konsumen juga akan membeli T-Shirt Never Slow. Dengan adanya data pola pembelian produk tersebut dapat menjadi dasar pemilik Flanker distro untuk menentukan strategi bisnis serta melakukan produksi produk pada bulan, semester, dan tahun berikutnya.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil menganalisis data transaksi Flanker distro setiap bulannya dari rentang waktu bulan Januari sampai Juli tahun 2022  dengan  jumlah  data  sebanyak  316  data  transaksi  penjualan.  Algoritma  apriori  mampu  dugunakan  untuk  menentukan  pola pembelian  produk  oleh  konsumen  dengan  melihat  kecenderungan  konsumen  melakukan  transaksi.  Hasil  analisis  didapat  setelah dilakukan  perhitungan  asosiasi rule dengan  menggunakan  aturan  minimum support 5  dan  minimum confidence 30%  sehingga menghasilkan 18 aturan asosiasi pada bulan Januari, 18 aturan asosiasi pada bulan Februari, 42 aturan asosiasi pada bulan Maret, 23 aturan asosiasi pada bulan April, 4 aturan asosiasi pada bulan Mei, 4 aturan asosiasi pada bulan Juni, dan 24 aturan asosiasi pada bulan Juli. Salah satu contohnya yaitu pada bulan Juni jika konsumen membeli T-Shirt Confexscreen, maka konsumen juga akan membeli T-Shirt Antyrisk. Dari data hasil analisis yang diperoleh, dapat diketahui produk apa saja yang sering dibeli secara bersamaan  oleh konsumen. Informasi ini dapat digunakan oleh pihak Flanker distro dalam membuat keputusan bisnis serta membuat set outfit pada bulan yang akan datang.

## REFERENCES
[1] S. J. Tamba dan E. Buulolo, “IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM  PERSEDIAAN BUAH-BUAHAN (STUDI KASUS :  LOTTE MART WHOLESALE MEDAN),” Pelita Informatika: Informasi dan Informatika, vol. 8, no. 2, hlm.
277–282, Okt 2019, Diakses: Nov 26, 2022. [Daring]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/1842
[2] A.  Pujianto,  S.  Megira,  H.  Afif,  dan  K.  Kusrini,  “SISTEM  REKOMENDASI  PAKET  MAKANAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA PENYETAN BU TINI,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, vol. 6, no. 1, hlm. 1-2–31, Feb 2018, Diakses: Nov 26, 2022. [Daring]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/2053
[3] NIM. 13540268 YULIA RIZKI AMALIA, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI   PENJUALAN PRODUK ELEKTRONIK  TERLARIS    MENGGUNAKAN  METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR    (Studi  Kasus :  PT.  Bintang  Multi Sarana Palembang),” 2018, Diakses: Nov 26, 2022. [Daring]. Available: http://perpustakaan.ac.id
[4] K. N. Wijaya, R. Firsandaya Malik, S. Nurmaini, M. I. Komputer, F. Ilmu, dan K. Unsri, “Analisa Pola Frekuensi Keranjang Belanja Dengan Dengan Perbandingan Algoritma Fp-Growth (Frequent Pattern Growth) dan Eclat pada minimarket,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 2, hlm. 364–373, Agu 2020, doi: 10.35957/JATISI.V7I2.380.
[5] M. Gemala, M. Arifin, ) Achmad, dan Y. Aliffianto, “PENERAPAN METODE MARKET BASKET ANALYSIS PADA SITUS WEB E-COMMERCE (STUDI KASUS: DHIAN HANDICRAFT INDONESIA) 1)”.
[6] W. Aprianti, K. A. Hafizd, M. R. Rizani, J. T. Informatika, P. Negeri, dan T. Laut, “Implementasi Association Rules dengan Algoritma Apriori pada Dataset Kemiskinan,” Limits: Journal of Mathematics and Its Applications, vol. 14, no. 2, hlm. 145–155, Des 2017, doi: 10.12962/LIMITS.V14I2.2933.
[7] N.  F.  Ulfha  dan  R.  Amin,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  MENGETAHUI  POLA  PEMBELIAN  OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI,” Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika, vol. 17, no. 2, hlm. 396–402, Jul 2020, doi: 10.33751/KOMPUTASI.V17I2.2156.
[8] T.  Badriyah,  R.  Fernando,  dan  I.  Syarif,  “Sistem  Rekomendasi  Content  Based  Filtering  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Konferensi  Nasional  Sistem  Informasi  (KNSI)  2018,  vol.  0,  no.  0,  Mar  2018,  Diakses:  Nov  26,  2022.  [Daring].  Available: http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/knsi2018/article/view/414
[9] R.  AS  dan  M.  Shalahuddin,  “Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek)  Edisi  Revisi,”  Informatika, Bandung, 2019.
[10]  R. A. Sukamto dan M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak: Terstruktur dan Berorientasi Objek Edisi Revisi, Revisi. 2018.
[11]  L. Penelitian, P. Pembelajaran, P. Kepada Masyarakat, A. Soleh, dan I. Agus, “RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI SERVICE  BERKALA  KENDARAAN  PELANGGAN    PT.  ASTRA  INTERNASIONAL  DAIHATSU    BERBASIS  WEB,” Prosiding Seminar Nasional Darmajaya, vol. 1, no. 1, hlm. 273–281, Okt 2017, Diakses: Nov 26, 2022. [Daring]. Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/article/view/777
[12]  S. Mulyani, Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit: Analisis dan Perancangan. 2016.
[13]  R. A. Sukamto dan M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak: Terstruktur dan Berorientasi Objek Edisi Revisi, Revisi. 2018.
[14]  R. A. Sukamto dan M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak: Terstruktur dan Berorientasi Objek Edisi Revisi, Revisi. 2018.
[15]  R. A. Sukamto dan M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak: Terstruktur dan Berorientasi Objek Edisi Revisi, Revisi. 2018.
[16]  A.  Darmadji,  L.  D.  Prasojo,  Y.  Riyanto,  F.  A.  Kusumaningrum,  dan  Y.  Andriansyah,  “Publications  of  Islamic  University of Indonesia in Scopus Database: A bibliometric assessment,” COLLNET Journal of Scientometrics and Information Management, vol. 12, no. 1, hlm. 109–131, Jan 2018, doi: 10.1080/09737766.2017.1400754.
[17]  A.  Subagia,  “Membangun  Aplikasi  Web  dengan  Metode  OOP,  Jakarta:  PT,”  Elex  Media  Komputindo  Kelompok  Gramedia, 2018.