e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## APPLICATION OF LAPTOP RECOMMENDED DATA MINING FOR STUDENTS USING A PRIORI METHOD
Penerapan Data Mining Rekomendasi Laptop Untuk Mahasiswa Menggunakan Metode Apriori
Fachira Ayu Rahma 1 ,Titin Prihatin 2
Program Studi Informatika 1,2
Fakultas Teknologi Informasi 1,2
Universitas Nusa Mandiri 1,2
fachirarahma01@gmail.com, titin.tpn@nusamandiri.ac.id
Received: August  27, 2023 . Revised: September  25, 2023 . Accepted: September 29, 2023 Issue Period: Vol.7 No.2 (2023), Pages 261-273
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  rekomendasi  laptop  untuk mahasiswa  agar  mahasiswa  dapat  membeli  laptop  sesuai  dengan  harga  terjangkau dan  spesifikasi  yang  diinginkan.  Metode  yang  digunakan  adalah  Metode  Algoritma Apriori  dengan  minimum  support  sebesar  15%  dan  minimum  confidence  sebesar 50%. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui laptop dengan performa yang bagus dan  harga  terjangkau  yang  bisa  dijadikan  rekomendasi  khususnya  mahasiswa  yang kerja paruh waktu. Data yang diperoleh untuk penelitian ini, yaitu data yang diunduh dari platform Kaggle selama 1 tahun dan mencari referensi yang mendukung (seperti buku dan jurnal). Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya laptop yang dijadkan rekomendasi  oleh  penjual  laptop  sehingga  dibeli  oleh  konsumen  yang  secara signifikan. Berdasarkan analisa Apriori, ditemukan laptop yang bisa dijadikan untuk rekomendasi dengan menggunakan aturan asosiasi yaitu Apple dengan nilai support sebesar  35%,  HP  dengan  nilai  support  sebesar  26%,  Dell  dan  Razer  dengan  nilai support  sebesar  19%.  Jika  Apple  dan  HP  dibeli  secara  bersamaan  mempunyai  nilai confidence sebesar 45%.
Kata kunci: Rekomendasi, Laptop, Algoritma Apriori, Support, Confidence.
Abstract: This  study  aims  to  analyze  laptop  recommendations  for  students  so  that students  can  buy  laptops  according  to  affordable  prices  and  desired  specifications. The  method  used  is  the Apriori  Algorithm  Method  with  a  minimum  support  of  15% and a minimum confidence of 50%. This research was conducted to find out laptops with good performance and affordable prices that can be used as recommendations, especially  students  who  work  part-time.  The  data  obtained  for  this  study,  namely data  downloaded  from  the  Kaggle  platform  for  1  year  and  looking  for  supporting references (such as books and journals). The results of this study show that there are laptops  that  are  recommended  by  laptop  sellers  so  that  they  are  purchased  by
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
consumers significantly. Based on a priori analysis, laptops were found that can be used  for  recommendations  using  association  rules,  namely  Apple  with  a  support value of 35%, HP with a support value of 26%, Dell and Razer with a support value of 19%. If Apple and HP are purchased simultaneously it has a confidence value of 45%.
Keywords: Recommendations, Laptop, Apriori Algorithm, Support, Confidence

## I. PENDAHULUAN
Zaman yang semakin maju ini perdagangan merupakan kegiatan yang sangat menguntungkan di sekitar kita. Dikelilingi  oleh  perusahaan  yang  mudah  ditemukan  dimulai  dari  makanan,  barang,  dan  lain-lain  yang dibutuhkan  oleh  masyarakat.  Untuk  mengubah  kondisi  dari  dalam  dan  luar  perusahaan  karena  dapat mempengaruhi  kebiasaan  membeli  konsumen  sangat  penting,  yaitu  solusi  keputusan  bisnis  yang  cepat  dan akurat sehingga perusahaan dapat beradaptasi dengan perubahan yang terjadi [1].
Salah  satu  opsinya  adalah  dengan  menggunakan  seluruh  data  transaksi  penjualan  yang  dimiliki  oleh perusahaan  menggunakan  informasi  yang  terkandung  dalam  sistem  informasi  itu  sendiri  untuk  mendukung operasi  pencarian  keputusan  yang  hanya  berdasarkan  data  operasional  saja  tidak  cukup,  mereka  memerlukan analisis  data  mendapatkan  informasi  penting.  informasi  yang  terkandung  didalamnya.  pembuat  keputusan mencoba  menggunakan  gudang  data  yang  sudah  mereka  butuhkan  untuk  mendapatkan  informasi  itu  berguna untuk pengambilan keputusan [2] .
Dengan  menggunakan  data  penjualan,  peneliti  dapat  memecahkan  permasalahan  yang  ada  pada  penerapan perhitungan  algoritma  apriori  dengan  metode  asosiasi,  memperoleh  informasi  dan  membantu  dalam pengambilan  keputusan  untuk  mengetahui  produk  mana  yang  dijual  dan  memutuskan  penempatan  barang  di gudang dalam penjualan barang [3].
Algoritma apriori adalah algoritma yang mencari database untuk pola frekuensi tinggi atau pola target yang frekuensi atau dukungannya melebihi ambang batas tertentu [4].
Banyak  kebutuhan  mahasiswa  yang  membutuhkan  perangkat  elektronik  untuk  memudahkan  mengerjakan tugas  mereka.  Mahasiswa  pasti  membutuhkan  laptop,  komputer,  printer  dan  produk  elektronik  lainnya.  Tentu dengan harga yang murah dan terjangkau, spesifikasi yang diinginkan dan jurusan kuliah yang mahasiswa ambil [1].
Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan analisa data mining untuk memberikan hasil pengolahan data berupa  rekomendasi laptop untuk  membantu  mahasiswa dalam memilih  laptop  yang diinginkan  sesuai dengan jurusan kuliah yang diambil.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  rekomendasi  laptop  untuk  mahasiswa  menggunakan metode  apriori  agar  mahasiswa  dapat  membeli  laptop  sesuai  dengan  harga  terjangkau  dan  spesifikasi  yang diinginkan.

## II. METODE DAN MATERI
Data  mining adalah  satu  set  proses  yang  diperlukan  nilai  tambah  berupa  informasi  tidak  diperoleh  secara manual  dari  database  yang  dimiliki  mengekstraksi  pola  dari  data  dengan  tujuan  mengubah  data  menjadi informasi  yang  berguna  yang  lebih  berharga  diperoleh  dengan  mengambil  dan  mengenali  pola  penting  atau menarik dari informasi yang terkandung dalam database [5].
Association  rules  mining adalah  satu  teknik  data  mining  yang  berguna  mengungkap  pola  asosiatif  yang sangat  tersembunyi database ,  model  yang  dirujuk  di  sini  ada  hubungan  atau  korelasi  di  antara  keduanya  item yang berbeda dalam setiap entri basis data [6].
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Algoritma  Apriori  adalah  metode  untuk  menemukan  pola  asosiasi  antara  satu  atau  lebih  item  dalam kumpulan data untuk  membentuk calon kemungkinan kombinasi item dan kemudian uji apakah kombinasinya bertemu  parameter  dukungan  dan  kepercayaan  minimum  yang  merupakan  nilai  ambang  disediakan  oleh pengguna.  Menggunakan  algoritma  itu  memberi  informasi  pengguna  dalam  bentuk  aturan  penjualan  atau template apa yang terjadi [7].
Apriori  mengatakan  bahwa  metodologi  analisis  asosiasi  terdiri  dari  dua,  yaitu:  analisis  pola  frekuensi tinggi dan pembentukan aturan asosiasi.
1. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Pada tahap ini dicari kombinasi produk yang memenuhi persyaratan nilai support minimum.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100 . . . . . . . [7]
Meskipun nilai support dari 2 objek diperoleh dari Persamaan berikut: 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴  ∩  𝐵) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100 . . . . [7]

## 2. Pembentukan Aturan Asosiatif
Setelah  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  cari  aturan  asosiasi  yang  memenuhinya  persyaratan kepercayaan minimum dengan menghitung aturan kepercayaan asosiatif A → B yang mana diperoleh dari Persamaan berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑃(𝐴|𝐵) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑥100 . . . . . [7]
Laptop merupakan salah satu produk elektronik saat ini dibutuhkan masyarakat, seperti mahasiswa, guru dan departemen  TI  perusahaan.  di  dalam  pilihan  laptop  juga  serbaguna.  Dimulai  dengan  merek  laptop,  ram  dan lainnya pertimbangkan untuk memilih alat portabel yang sesuai digunakan untuk setiap orang [8].
Tanagra  adalah software data  mining gratis  untuk  tujuan  akademik  dan  ilmiah.  Ini  menawarkan  beberapa metode data mining analisis data eksplorasi, pembelajaran statistik, bidang pembelajaran mesin dan basis data [7] . Mockup merupakan kunci yang paling penting untuk menentukan apakah suatu konsep desain dapat diterima atau tidak, terutama jika menyangkut supervisor atau pelanggan. Memiliki mockup ini juga dapat memudahkan desainer atau pemangku kepentingan untuk mendapatkan umpan balik [9].
Figma adalah alat desain yang biasa digunakan untuk membuat layar untuk aplikasi seluler. desktop, situs web,  dan  lainnya.  Figma  dapat  digunakan  pada  sistem  operasi  Windows,  Linux  atau  Mac  melalui  koneksi internet.  Secara  keseluruhan,  Figma  banyak  digunakan  oleh  mereka  yang  berada  di  lapangan  UI/UX,  desain web, dan bidang serupa lainnya [10].
Pada penelitian ini, menggunakan data yang diunduh dari Kaggle. Data ini berisi data penjualan laptop bulan Maret 2021 sampai Maret 2022 dalam format file *.csv yang kemudian dikelompokkan menggunakan Microsoft Office Excel dan diolah menggunakan software Tanagra dengan metode apriori.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
Data  diunduh dari website Kaggle transaksi penjualan laptop dari tanggal 1 Maret 2021 – 31 Maret 2022 dihitung per 2 minggu barang yang sering dibeli oleh konsumen. Data tersebut kemudian diolah sehingga dapat menentukan hasil  yang akan dijadikan rekomendasi laptop untuk mahasiswa.
Tabel 1 Transaksi Penjualan No Transaksi Tanggal Transaksi Nama Barang 1 01/03/2021 Apple, Asus, HP, Lenovo, Microsoft
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Sumber: Penelitian (2023) Kemudian membuat  data preprocessing untuk  mencari laptop yang
populer  setiap
pembelian dalam 2 minggu sekaligus kemudian dijadikan data tabular.
Tabel 2 Data Preprocessing 2 14/03/2021 Google, Apple, LG, MSI, Acer 3 28/03/2021 Xiaomi, Huawei, Vero, Razer, Apple, HP 4 11/04/2021 Samsung, HP, Apple, Asus, Microsoft …................ …....................... ….................................... 29 15/03/2022 Apple, Google, Acer, Huawei, Xiaomi 30 22/03/2022 Lenovo, LG, HP, Microsoft, MSI, Google 31 31/03/2022 Apple,Asus, Acer, Lenovo, HP, MSI, LG Transaksi Nama Barang 1 Apple 2 Apple 3 HP 4 Apple 5 MSI, Samsung, Xiaomi, Acer 6 Apple, Huawei, Samsung, Razer 7 Vero, Apple 8 MSI 9 Microsoft, Google, Acer 10 HP, Vero 11 HP 12 MSI, Apple 13 Dell 14 Vero, Apple
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Sumber : Peneliltian  (2023)
Untuk data tabular seperti yang dibawah ini.
Tabel 3 Data Tabular 15 Apple 16 Dell 17 Apple 18 Lenovo 19 Dell 20 Asus 21 Lenovo 22 HP 23 Dell, HP 24 Dell, Google, Acer, LG, Samsung, Razer 25 Microsoft 26 Apple, Toshiba, Xiaomi, LG, Samsung, Razer 27 Microsoft, MSI, Huawei 28 Dell, HP, Xiaomi, LG, Samsung, Razer 29 HP 30 Asus, Microsoft, Google, Toshiba 31 Asus, Microsoft, HP, Acer, Huawei, Xiaomi, Samsung No  Transaksi Asus Dell Lenovo Microsoft Google HP Vero MSI Apple 1 TS1 0 0 0
0 0 0 0 0 1 2 TS2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 3 TS3 0 0 0 0 0 1 0 0 0 4 TS4 0 0 0 0 0 0 0 0 1 5 TS5 0 0 0 0 0 0 0 1 0 6 TS6 0 0 0 0 0 0 0 0 1 7 TS7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 8 TS8 1 0 0 0 0 0 0 1 0 9 TS9 0 0 0 1 1 0 0 0 0 10 TS10 0 0 0 0 0 1 1 0 0 11 TS11 0 0 0 0 0 1 0 0 0 12 TS12 0 0 0 0 0 0 0 1 1 13 TS13 0 1 0 0 0 0 0 0 0 14 TS14 0 0 0 0 0 0 1 0 1 15 TS15 0 0 0 0 0 0 0 0 1 16 TS16 0 1 0 0 0 0 0 0 0
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
17 TS17 0 0 0 0 0 0 0 0 1 18 TS18 0 0 1 0 0 0 0 0 0 19 TS19 0 1 0 0 0 0 0 0 0 20 TS20 1 0 0 0 0 0 0 0 0 21 TS21 0 0 1 0 0 0 0 0 0 22 TS22 0 0 0 0 0 1 0 0 0 23 TS23 0 1 0 0 0 1 0 0 0 24 TS24 0 1 0 0 1 0 0 0 0 25 TS25 0 0 0 1 0 0 0 0 0 26 TS26 0 0 0 0 0 0 0 0 1 27 TS27 0 0 0 1 0 0 0 1 0 28 TS28 0 1 0 0 0 1 0 0 0 29 TS29 0 0 0 0 0 1 0 0 0 30 TS30 1 0 0 1 1 0 0 0 0 31 TS31 1 0 0 1 0 1 0 0 1 Jumlah 4 6 2 5 3 8 3 4 11 Toshiba Acer Huawei  Xiaomi LG Samsung Razer 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## Sumber : Penelitian (2023)
1) Pembentukan Itemset
Proses  pembentukan  1  Itemset  dengan  jumlah  minimum  support  sebesar  =  15%,  dengan  rumus sebagai berikut.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100 Tabel 4 1-Itemset
Sumber : Penelitian (2023)
Dari tabel yang diatas untuk nilai support yang di highlight merupakan nilai support yang memenuhi nilai minimum support 1- Itemset . Selanjutnya mencari nilai kombinasi 2- Itemset .
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 2 4 3 4 5
5 6 No Nama Barang Jumlah Nilai Support 1 Asus 4 13% 2 Dell 6 19% 3 Lenovo 2 6% 4 HP 8 26% 5 Acer 4 13% 6 Apple 11 35% 7 Toshiba 2 6% 8 Vero 3 10% 9 MSI 4 13% 10 Razer 6 19% 11 Xiaomi 4 13% 12 Huawei 3 10% 13 Microsoft 5 16% 14 LG 5 16% 15 Samsung 5 16% 16 Google 3 10%
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
2) Kombinasi 2-Itemset
Proses pembentukan 2 itemset dengan jumlah minimum support sebesar = 15%, menggunakan rumus sebagai berikut.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥100 Tabel 5 2-Itemset No Nama Barang Jumlah Nilai Support 2 Barang 1 Apple, HP 5 16% 2 Razer, Dell 1 3% 3 Microsoft, HP 2 6% 4 LG, Samsung 2 6% 5 Samsung, Apple 0 0%
Sumber : Penelitian (2023)
Dari  hasil  perhitungan  diatas  untuk  nilai  support  yang  di highlight merupakan  nilai support yang memenuhi nilai minimum support 2-Itemset. Selanjutnya menentukan hasil aturan asosiasi.
3) Aturan Asosiasi
Selanjutnya  melakukan  pencarian  aturan  asosiasi  dari  hasil  perhitungan  2-Itemset  dengan minimum confidence sebesar = 50%, berikut ini rumusnya.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒𝑃(𝐴|𝐵) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑥100 Tabel 6 Hasil Aturan Asosiasi No Nama Barang Nilai Confidence 1 Apple, HP 5/11 45%
Sumber : Penelitian (2023)
Setelah melakukan perhitungan asosiasi kemudian melakukan proses seleksi lagi untuk menentukan hasil yang  akan  dijadikan  rekomendasi  laptop  dari  mulai  merek  hingga  harga  laptop  oleh  penjual  laptop  untuk mahasiswa yang akan membeli laptop dengan harga terjangkau dan performa yang bagus sesuai dengan jurusan kuliah. Berikut ini adalah data laptop seperti yang dibawah ini.
Tabel 7 Data Laptop No Nama Barang Type Ukuran RAM Memori Operasi Sistem Berat Harga 1 Apple Ultrabook 13.3 8 GB 128 GB SSD macOS 1.37 kg Rp9.000.000 2 Apple Ultrabook 13.3 8 GB 128 GB Flash macOS 1.34 kg Rp5.000.000 3 HP Notebook 15.6 8 GB 256 GB SSD Windows 11 1.86 kg Rp8.000.000
Sumber : Penelitian (2023) Untuk hasil rekomendasi laptop bisa dilihat di tabel 8.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Tabel 8 Rekomendasi Laptop
Sumber : Penelitian (2023)
Tampilan Design Aplikasi Untuk pembuatan design ini menggunakan software Figma seperti berikut ini:
a. Tampilan Login
Gambar 1 Tampilan Login Sumber : Penelitian (2023)
b. Tampilan Dashboard Gambar 2 Tampilan Dashboard
Sumber : Penelitian (2023)
No Nama
Barang Type Ukuran RAM Memori Operasi Sistem Berat Harga 1 Apple Ultrabook 13.3 8 GB 128 GB SSD macOS 1.37 kg Rp9.000.000
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
c. Tampilan Menu Analisis Apriori
Gambar 3 Tampilan Menu Analisis Apriori Sumber : Penelitian (2023)
d. Tampilan Menu Support
Gambar 4 Tampilan Menu Support Sumber: Penelitian (2023)
e. Tampilan Parameter Hasil 1-Itemset
Gambar 5 Tampilan Parameter Hasil 1-Itemset Sumber : Penelitian (2023)
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
f. Tampilan Parameter Hasil 2-Itemset
Gambar 6 Tampilan Parameter Hasil 2-Itemset Sumber : Penelitian (2023)
g. Tampilan Menu Confidence
Gambar 7 Tampilan Menu Confidence Sumber : Penelitian (2023)
h. Tampilan Parameter Hasil Confidence
Gambar 8 Tampilan Parameter Hasil Confidence Sumber : Penelitian (2023)
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing)
Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
i. Tampilan Menu Rekomendasi
Gambar 9 Tampilan Menu Rekomendasi Sumber : Penelitian (2023)

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dan  pembahasan  yang  dilakukan  untuk  menentukan  rekomendasi  laptop  untuk mahasiswa menggunakan metode apriori, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  metode  apriori  ini  membantu  para  penjual  laptop  memutuskan  laptop  mana  yang  akan dibeli untuk mahasiswa dengan laptop yang bagus dan harga yang terjangkau sesuai dengan isi dompet mahasiswa,  terutama  bagi  mahasiswa  kerja  paruh  waktu  dan  orang  tua  mahasiswa  yang  ingin membelikan laptop untuk anaknya.
2. Dengan  aturan  yang  dapat  dibuat  dengan  menerapkan  metode  apriori  ini  ( minimum  support sebesar 15% dan minimum confidence sebesar 50%), maka bisa dikatakan ada laptop dengan performa bagus dan harga terjangkau yang bisa dijadikan rekomendasi yaitu Apple dengan nilai support sebesar 35%, HP dengan nilai support sebesar 26%, Dell dan Razer dengan nilai support sebesar 19%. Serta pada produk Apple dan HP jika dibeli secara bersamaan sebesar 45%.
3. Dengan  adanya  informasi  ini,  dapat  membantu  para  penjual  laptop  untuk  mengatasi  masalah  dalam menyusun  dan  mengetahui stock produk  Apple  dan  HP.  Laptop  yang  akan  dijadikan  rekomendasi untuk mahasiswa, yaitu produk Apple dengan tipe Ultrabook, ukuran 13.3 inci, RAM 8 GB, Memori 128 GB SSD, Operasi Sistem macOS, berat 1.37 kg, dengan harga Rp 9.000.000.

## REFERENASI
[1] R.  Saputra  and  A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” 2020. [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[2]  N.  Ratna,  S.  Purba,  and  F.  Riandari,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Analisis Keranjang Belanja Transaksi Penjualan Pada PT Madu Kembang Joyo,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, 2021.
[3]  B.  Audi  Najib,  N.  Suryani,  S.  Nusa  Mandiri  Jakarta  Jl  Damai  No,  W.  Jati  Barat,  P.  Minggu,  and  J.  Selatan, “Penerapan  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan  Lapis  Bogor  Sangkuriang  Dengan  Metode  Algoritma Apriori,” 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[4]  N.  Ratna,  S.  Purba,  and  F.  Riandari,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Analisis Keranjang Belanja Transaksi Penjualan Pada PT Madu Kembang Joyo,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, 2021.
[5]  C, Dennis Aprillia, Donny Aji Baskoro, dkk. Belajar Data Mining dengan RapidMiner .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Vol.7 No.2  (December 2023) JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
[6]  Muslim,  Much  Aziz,  Budi  Prasetiyo,  dkk. DATA  MINING  ALGORITMA  C.45  Disertai  Contoh  Kasus  dan Penerapannya Dengan Program Komputer . 2019.
[7]  Wanto,  Anjar,  M.  Noor  Hasan  Siregar  Agus  Perdana  Windarto,  dkk. Data  Mining :  Algoritma  dan Implementasi , vol. 1. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[8]  Ginantra, Ni Luh Wiwik Sri Rahayu, Fatimah Nur Arifah, dkk. Data Mining dan Penerapan  Algoritma , vol. 1. Yayasan Kita Menulis, 2021.
[9]  A. Wicak et al. , “Bulletin of Information Technology (BIT) Desain User Interface Website Pemetaan Tanaman Obat Dan Langka Di Kabupaten Kediri Dengan Menggunakan Figma,” vol. 3, no. 4, pp. 281–288, 2022, doi: 10.47065/bit.v3i1.
[10]  M.  Agus  Muhyidin,  M.  A.  Sulhan,  and  A.  Sevtiana,  “PERANCANGAN  UI/UX  APLIKASI  MY  CIC LAYANAN  INFORMASI  AKADEMIK  MAHASISWA  MENGGUNAKAN  APLIKASI  FIGMA,”  2020. [Online]. Available: https://my.cic.ac.id/.