## IMPLEMENTASI METODE ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN DI WAROENG SPESIAL SAMBAL
Della Sophia 1
Lintang Yuniar Banowosari 2
1,2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma,
1 dellasophia312@gmail.com
2 lintang@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  jumlah  restoran  dan  rumah  makan  di  Indonesia  tahun  2007-2010  menunjukan peningkatan setiap tahunnya, terlihat persaingan dalam dunia bisnis restoran memiliki daya saing yang  cukup  tinggi.  Kurangnya  antisipasi  terhadap  persediaan  menu  ataupun  bahan  baku mengakibatkan  berkurangnya  pelanggan.  Aturan  asosiasi  adalah  teknik  data  mining  untuk menemukan  aturan  assosiatif  antara  suatu  kombinasi  item.Pada  penelitian  ini  dikembangkan sebuah aplikasi untuk menemukan keterkaitan antar menu yang dipesan secara bersamaan dengan metode asosiasi menggunakan algoritma apriori pada data transaksi penjualan di Waroeng Spesial Sambal. Aplikasi ini akan menampilkan hasil aturan asosiasi berupa keterkaitan antar menu yang dipesan,  selain  itu  aplikasi  ini  juga  dapat  menemukan  menu  yang  paling  banyak  diminati konsumen. Pembuatan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan telah di uji coba pada server local dengan pengujian menggunakan metode black box. Aplikasi yang dikembangkan pada  penelitian  ini  dimaksudkan  membantu  pihak  manajerial  agar  mengetahui  keterkaitan  antar menu pada suatu transaksi untuk menyeimbangkan  persediaan bahan baku.
Kata kunci: Aplikasi, Apriori, Aturan Asosiasi, Waroeng Spesial Sambal

## THE IMPLEMENTATION OF ASSOCIATION RULE METHOD USING APRIORI ALGORITHM IN THE PURCHASE TRANSACTION AT WAROENG SPESIAL SAMBAL

## Abstract
The  growth  of  restaurants  and  bistro  in  Indonesia  at  2007-2010  increases  every  year.  The restaurant business has a fairly high competitiveness. The lack of anticipation of the supply menu or raw materials will bring into the decrease of the number of the customers. Association rule is a data mining technique to find an associative rule between the combinations of items. This application is developed  to  find  linkage  of  the  menuswhich  are  ordered  simultaneously  and  employs  the association method using apriori algorithm sales transaction data at Waroeng Special Sambal. This application  will  display  the  results  in  the  form  of  association  rules  linkages  among  menu  orders. This  can  also  find  the  most  frequent  menu  requested  by  the  customers.  This  application  uses  the PHP  programming  language  and  has  been  tested  on  a  local  server  and  using  black  box  method. This  application  is  intended  to  assist  the  manager  in  order  to  know  linkage  among  menu  on  a transaction to balance the supply of raw materials.
Keywords : Application, Apriori, Association Rules, Waroeng Spesial Sambal

## PENDAHULUAN
Algoritma  Apriori  termasuk  jenis aturan asosiasi pada data mining .Algoritma Apriori merupakan algoritma  yang  sangat  terkenal  untuk menemukan  pola  frekuensi  tinggi.  Pola frekuensi  tinggi  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  tinggi ini  digunakan  untuk  menyusun  aturan assosiatif  dan  juga  beberapa  teknik data mining lainnya.Arti  apriori  secara  umum adalah  anggapan  atau  sikap  yang  sudah ditentukan  sebelum  (melihat,  menye- lidiki)  terhadap  sesuatu.  Algoritma  yang paling  populer  dikenal  sebagai  Apriori dengan  paradigma generate  and  test , yaitu pembuatan kandidat kombinasi item yang  mungkin  berdasar  aturan  tertentu lalu  diuji  apakah  kombinasi item tersebut memenuhi syarat support minimum [1].
Implementasi  algoritma  apriori cukup  banyak  diterapkan  pada  aplikasi data  mining . Data  mining merupakan suatu  proses  yang  memperkerjakan  satu atau  lebih  teknik  pembelajaran  computer ( machine  learning )  untuk  menganalisis dan  mengekstraksi  pengetahuan  ( know- ledge )  secara  otomatis  [2]. Data  mining sering  juga  disebut knowledge  discovery in database (KDD), adalah kegiatan yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan, pola  atau  hubungan  dalam set data berkuran besar. Keluaran dari data mining bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan dimasa depan [1]. Beberapa penelitian terdahulu
terkait data mining telah banyak dilakukan.Sebagian besar berkaitan dengan  bidang  kesehatan.Salah  satunya adalah  Aplikasi  data  mining  meng- gunakan  aturan  asosiasi  dengan  metode apriori  untuk  analisis  keranjang  pasar pada  data  transaksi  penjualan  apotek
[3].Selain  itu,  algoritma  apriori  juga dilakukan  untuk  mengetahui  persediaan obat.Implementasi algoritma Apriori pada sistem persediaan obat dengan studi kasus pada  Apotik  Rumah  Sakit  Estomihi Medan[4].Algortima apriori juga diimplementasikan untuk mengetahui ketersediaan peralatan kesehatan [5].
Persaingan  dalam  dunia  bisnis khususnya  dalam  restoran  memiliki  daya saing yang cukup tinggi. Menurut UU RI No.  34  Tahun  2000,  restoran  adalah tempat menyantap makanan dan minuman yang disediakan dengan dipungut bayaran,  tidak  termasuk  usaha  jenis tataboga atau catering . Tercatat perkembangan jumlah usaha restoran dan rumah  makan  di  Indonesia  dari  tahun 2007-2010 menunjukan peningkatan setiap tahunnya, yaitu sebesar 22,4 persen per  tahun.  Jumlah  usaha  restoran  dan rumah  makan  pada  tahun  2010  tercatat sebanyak  2.916  unit  terjadi  peningkatan sebesar  7,8  persen  dari  tahun  2009  yang sebanyak 2.704 unit.
Waroeng  Spesial  Sambal  (SS) cabang Depok sebagai salah satu restoran kelas menengah yang berada di pinggiran ibu  kota,  menyajikan  menu  makanan tradisional.  Berdiri  sejak  tahun  2007  di kawasan  Jalan  Margonda  Raya,  Depok,
Jawa Barat. Menurut berita Liputan6.com, restoran ini selalu dipenuhi pelanggan,  mulai  dari  para  pekerja kantoran hingga mahasiswa, terutama saat jam  makan  siang.  Setiap  harinya  kurang lebih  terdapat  100  transaksi  penjualan, bahkan  ketika  akhir  pekan  bisa  lebih banyak dibandingkan hari biasa.
Restoran  ini  buka  setiap  hari mulai  pukul  10.00  sampai  22.00  WIB. Waroeng  SS  memiliki  berbagai  macam menu  diantaranya  33  jenis  sambal,  27 lauk,  15  sayuran  dan  27  minuman. Namun  terkadang  pelanggan  tidak  bisa memesan  pesanan  yang  diinginkan,  ini terjadi  karena  beberapa  menu  yang terdapat  pada  daftar  menu  sudah  habis
ataupun  beberapa  persediaan  bahan  baku tidak  ada.  Hal  tersebut  yang  dapat mengecewakan  pelanggan  dan  dapat mengakibatkan  berkurang  bahkan  hi- langnya  pelanggan.  Bagi  pihak  restoran pun dapat mengalami kehilangan kesempatan  pendapatan  yang  lebih  besar dan  mendapatkan  citra  yang  tidak  baik. Pihak manajerial bisa meramalkan kebutuhan  dari  penjualan  yang  dilakukan berdasarkan  perilaku  dan  pola  pembelian yang telah dilakukan pelanggan- pelanggan  sebelumnya.  Sehingga  dibu- tuhkan  antisipasi  persedian  bahan  baku yang  harus  dilakukan  agar  tidak  terjadi ketersediaan  beberapa  menu  yang  habis dan  ketidakseimbangan  persediaan  bahan baku.
Selain itu dengan adanya kegiatan penjualan  setiap  hari,  data  semakin  lama akan  semakin  bertambah  banyak.  Data yang disimpan pada Waroeng SS
berbentuk  nota  dan  hanya  berfungsi sebagai  arsip  bagi  restoran,  data  tersebut dapat  dimanfaatkan  dan  diolah  menjadi informasi  yang  berguna  untuk  pening-
katan penjualan dan promosi
menu.Semakin  banyak  data  transaksi yang  tersimpan  hanya  menjadi  arsip  dan kurang  memiliki  daya  guna  yang  lebih bermanfaat.  Data  inilah  yang  kemudian diolah sehingga dihasilkan laporan penjualan,  sehingga  jumlah  persediaan bahan  baku  dan  permintaan  dapat
terpenuhi  secara  seimbang  supaya  tidak terjadi penyusutan jumlah bahan baku.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan  data  transaksi  penjualan selama dua bulan yaitu bulan April - Mei 2015  pada  restoran  Waroeng  Spesial Sambal cabang Depok.Hasil yang didapat yaitu  keterkaitan  antar  dua  kombinasi menu.Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengimplementasikan metode aturan asosiasi  menggunakan  algoritma  Apriori untuk menemukan keterkaitan antar menu yang  dipesan  secara  ber-samaan  di restoran Waroeng Spesial Sambal cabang Depok.  Dengan  aturan  asosiasi  ini diharapkan dapat membantu pihak manajerial  agar  mengetahui  keterkaitan antar  menu  pada  suatu  transaksi  untuk menyeimbangkan  per-sedian  bahan  baku antar kedua menu tersebut dan menentukan  menu  yang  paling  banyak diminati konsumen.

## METODE PENELITIAN
Diagram Use Case yang Sedang Berjalan
Diagram use  case yang  sedang berjalan  menggambarkan  sistem  pen- jualan yang sedang berjalan saat ini yang dijelaskan  pada  Gambar  1  berikut.  Aktor yang  terlibat  di  dalamnya  antara  lain pelanggan, kasir dan manajer.
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem yang Sedang Berjalan

## Analisis Perhitungan Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  algorit- ma  yang  sering  digunakan  untuk  mene- mukan  keterkaitan  antara  item  yang  satu dengan  item  lain  dan  pola  frekuensi tinggi.  Algoritma  Apriori  dibagi  menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi:
1. Pembentukan  kandidat  itemset, kandidat  k-itemset  dibentuk  dari kombinasi (k-1)-itemset yang didapat  dari  iterasi  sebelumnya. Satu  ciri  dari  algoritma  Apriori adalah adanya pemangkasan kandidat k-itemset yang subsetnya yang berisi k-1 item tidak termasuk  dalam  pola  frekuensi tinggi dengan panjang k-1.
2. Perhitungan support dari  tiap kandidat  k-itemset. Support dari tiap  kandidat  k-itemset  didapat dengan  menscan database untuk menghitung jumlah transaksi yang memuat  semua  item  di  dalam kandidat  k-itemset  tersebut.  Ini juga merupakan ciri dari algoritma apriori dimana diperlukan perhitungan  dengan scan seluruh database sebanyak k-itemset
terpanjang.
3. Tetapkan  pola  frekuensi  tinggi. Pola frekuensi tinggi yang memuat  k-item  atau  k-itemset ditetapkan  dari  kandidat  k-itemset
yang  supportnya  lebih  besar  dari minimumsupport .
4. Bila  tidak  didapat  pola  frekuensi tinggi maka seluruh proses dihentikan.  Bila  tidak,  maka  k tambah  satu  dan  kembali  ke bagian 1.
Gambar 2. Ilustrasi Algoritma Apriori
Data  yang  digunakan  merupakan data transaksi penjualan restoran Waroeng  Spesial  Sambal  pada  bulan April-Mei  2015.Pada  Tabel  1  merupakan sebagian  dari  kumpulan  transaksi  pen- jualan  pada  hari  Sabtu  tanggal  4  April 2015.Tabel  ini  terdiri  dari  200  transaksi untuk  dijadikan  sebagai  contoh  dalam aturan  Asosiasi  menggunakan  Algoritma Apriori.
Tabel 1. Data Transaksi Tanggal 4 April 2015
. . . .
. . Analisis Pencarian Pola Frekuensi Tinggi Pada tahap ini dilakukan
pencarian  nilai support pada  masing- masing item . Support disini  artinya jumlah  transaksi  dalam database yang mengandung  satu item dalam  C1.  Rumus pencarian support dapat  dilihat  dari persamaan (1) berikut:
1. Mencari  C1  (Kandidat  1- itemset )
seperti berikut:
Tabel 2. C1 (Kandidat 1- Itemset )
. . . . . . . . 2. Menentukan Large 1-Itemset (L1) Setelah support dari  setiap  item didapat,  kemudian  nilai support tersebut dibandingkan  dengan minimum  support yang  telah  ditentukan,  jika  nilainya  lebih besar atau sama dengan minimum support maka itemset tersebur termasuk ke dalam large itemset . Item yang memiliki support diatas minimum  support dipilih  sebagai pola  frekuensi  tinggi  dengan  panjang  1 atau  sering  disebut Large  1-Itemset atau disingkat L1.
Berdasarkan  Tabel  2  yang  berisi item-item
dengan
support yang dimilikinya,  selanjutnya  cari  L1  =  {large 1-Itemset}  dengan  memilih item yang memenuhi Support (%)  ≥  24  %  seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. L1 (Large 1-Itemset)
3. Menghasilkan  Kandidat  2-Itemset (C2) Proses selanjutnya yaitu menghasilkan kandidat 2- Itemset atau C2, dengan  melalui  tahap join (gabung)  yaitu dengan  mengkombinasikan  menu  atau yang  ada  pada  Tabel  3.  maka  akan dihasilkan Tabel 4.
Support (%) adalah jumlah kombinasi  item  yang  ada  pada  transaksi penjualan,  yang  berarti  seberapa  sering kombinasi item tersebut  muncul  pada transaksi.
Tabel 4. C2 (Kandidat 2-Itemset)
. .
4. Menentukan Large 2- Itemset (L2) Setelah  dihitung  dan  ditemukan support dari tiap kandidat 2- itemset , maka dengan  tahap  pemangkasan  ( prune )  yaitu menghilangkan item yang tidak memenuhi minimum  support ≥  24%, dapat  ditetapkan  sebagai frequent  itemset dengan  panjang  2  atau Large 2- Itemset atau L2 seperti Tabel 5 berikut:
Tabel 4. L2 ( Large 2- Itemset )

## Pembentukan Aturan Asosiasi (Association Rule)
Untuk mencari aturan asosiasi dari iterasi  terhadap  langkah-langkah  yang dilakukan  sebelumnya,  kemudian  akan dihitung  nilai confidence dari  setiap  item yang  terdapat  pada  Tabel  6  L2  dengan Nilai Confidence .  Berdasarkan  nilai confidence dari  aturan  A →  B  dip eroleh dari rumus berikut:
Tabel 3. L2 dengan Nilai Confidence
Kemudian dimisalkan nilai minimum  confidence adalah  50%,  maka aturan  asosiasi  yang  mungkin  terbentuk adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Aturan Asosiasi ( Association Rule )
Dari tahap-tahap yang telah dilakukan  di  atas,  maka  item  yang memenuhi minimum  support  = 24%dan minimum  confidence =50%  dapat  dilihat pada Tabel 6 yang diberi warna biru. Dari tabel  tersebut  yang  telah  memenuhi  nilai minimum supprot dan minimum
confidence didapatkan  aturan  asosiasi yang dapat dilihat pada Tabel 7, sehingga berdasarkan aturan asosiasi yang
terbentuk maka dapat diambil kesimpulan berikut:
1. Untuk rule  1 ,  221 → 417  dapat dibaca  “Jika  memesan  JAMUR GORENG,  maka  akan  memesan TEH  MANIS  dengan support 24,5%dan confidence 55,05%. Atau dengan kata lain kemungkinan konsumen memesan
JAMUR  GORENG  dan  TEH MANIS  secara  bersamaan  adalah sebesar  24,5%  dan  kemungkinan jika  konsumen  memesan  JAMUR GORENG,  maka  akan  memesan juga  TEH  MANIS  adalah  sebesar 55,05%”.
2. Untuk rule  2 ,  221 → 501  dapat dibaca  “Jika  memesan  JAMUR GORENG,  maka  akan  memesan NASI  PUTIH  (PER  ORANG) dengan support 32%dan confidence 71,91%.  Atau  dengan kata  lain  kemungkinan  konsumen memesan  JAMUR  GORENG  dan NASI  PUTIH  (PER  ORANG) secara  bersamaan  adalah  sebesar 32% dan kemungkinan jika konsumen memesan JAMUR GORENG,  maka  akan  memesan juga NASI PUTIH (PER ORANG) adalah sebesar 71,91%”. 3. Untuk rule  3 ,  417 → 501  dapat dibaca “Jika memesan TEH MANIS,  maka  akan  memesan NASI  PUTIH  (PER  ORANG) dengan support 38,5%dan confidence 73,33%.  Atau  dengan kata  lain  kemungkinan  konsumen memesan TEH MANIS dan NASI PUTIH  (PER  ORANG)  secara bersamaan  adalah  sebesar  38,5% dan  kemungkinan  jika  konsumen memesan  TEH  MANIS,  maka akan memesan juga NASI PUTIH (PER  ORANG)  adalah  sebesar 73,33%”.
4. Untuk rule  4 ,  501 → 417  dapat dibaca  “Jika  memesan  NASI
PUTIH  (PER  ORANG),  maka akan  memesan  TEH  MANIS dengan support 38,5%dan confidence 53,84%.  Atau  dengan kata  lain  kemungkinan  konsumen memesan  NASI  PUTIH  (PER ORANG) dan TEH MANIS secara  bersamaan  adalah  sebesar 38,5%  dan  kemungkinan  jika konsumen memesan NASI PUTIH (PER ORANG), maka akan memesan  juga  TEH  MANIS adalah sebesar 53,84%”.

## Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  memiliki cakupan  aspek  perangkat  lunak  yang berhubungan  dengan  perancangan  sistem yang akan dikembangkan, antara lain:
1. Memasukkan data transaksi
penjualan berformat .xls
2. Menghitung support dan confidence dengan metode Asociation rule menggunakan Algoritma Apriori.
3. Menampilkan hasil analisis
penjualan dalam bentuk table.

## Perancangan Aplikasi
Pada  tahap  perancangan  aplikasi ini  akan  dimulai  dengan  membahas mengenai  perancangan  sistem  aplikasi menggunakan Unified  Modelling  Langu- age (UML),  rancangan  basis  data,  struk- tur navigasi, dan rancangan antar muka.

## Perancangan Model
Perancangan  dalam  aplikasi  ini terdapat  empat  model  yaitu use  case diagram , activity diagram , class diagram dan sequence  diagram .  Masing-masing diagram  tersebut  menggambarkan  secara garis besar mengenai sistem pada aplikasi data  mining restoran  Waroeng  Spesial
Sambal  dengan  aturan  Asosiasi  meng- gunakan Algoritma Apriori.
Rancangan Use Case Diagram yang Diusulkan
Use  case  diagram adalah  peng- gambaran  interaksi  pengguna  sistem ( actor )  dengan  kasus  ( use  case )  yang telah disesuaikan dengan langkah-langkah ( scenario ).  Pada  rancangan use  case diagram ini  terdapat  satu actor yaitu admin  dan  tujuh case utama,  yaitu case masuk ke halaman beranda, case mengakses halaman admin, case halaman data  penjualan, case halaman best  seller , case halaman  analisis  penjualan, case halaman  tentang  dan case halaman bantuan.
Gambar 3. Rancangan Use Case Diagram
Rancangan Activity Diagram
Menggambarkan  aktivitas  dalam sistem yang sedang dirancang.Agar dapat mengakses  ke  dalam  sistem  analisis penjualan maka dimulai dengan login lau menginput username dan password kemudian memilih halaman-halaman yang ada pada aplikasi tersebut.
Gambar 4. Rancangan Activity Diagram
Rancangan Class Diagram Class  diagram menggambarkan struktur  dan  deskripsi class,  package dan objek  beserta  hubungan  satu  sama  lain seperti containment ,  pewarisan,  asosiasi, dan lain-lain. Pada aplikasi ini terdagapat 4  kelas,  yaitu:  kelas  admin,  kelas  menu, kelas  order  dan  kelas  temp  yang  saling terhubung  dengan  menggunakan direct association.
Gambar 5. Rancangan Class Diagram

## Perancangan Struktur Navigasi
Dalam  struktur  navigasi  aplikasi ini  terdapat  beberapa  tampilan.  Tampilan yang pertama yaitutampilan login dimana pengguna harus menginput username dan password ,  apabila  inputan  tersebut  benar ( valid )  maka  akan  muncul  tampilan beranda  atau  menu  utama.  Pada  tampilan beranda  terdapat  beberapa  pilihan  menu seperti menu admin, menu data penjualan, menu best seller, menu analisis penjualan, menu  tentang  dan  menu  bantuan.  Pada menu  admin  terdapat  submenu  yaitu profil  admin  dan  edit  profil,  sedangkan pada  menu  data  penjualan  terdapat submenu daftar menu, input data penjualan  dan  laporan  penjualan.  Menu- menu  tersebut  dapat  diakses  secara fleksibel atau  secara  acak.  Setelah  peng- guna  memilih logout maka  akses  untuk menggunakan  aplikasi  ini  akan  ditutup dan  dapat  digunakan  kembali  jika pengguna melakukan login kembali.
Gambar 6. Rancangan Struktur Navigasi
Diagram use  case yang  sedang berjalan menggambarkan sistem penjualan  yang  sedang  berjalan  saat  ini. Aktor  yang  terlibat  di  dalamnya  antara lain pelanggan, kasir dan manajer.
Gambar 7. Use CaseDiagram Sistem yang Sedang Berjalan Algoritma apriori adalah
algoritma  yang  sering  digunakan  untuk menemukan  keterkaitan  antara  item  yang satu  dengan  item  lain  dan  pola  frekuensi tinggi.  Algoritma  Apriori  dibagi  menjadi beberapa tahap yang disebut iterasi:
5. Pembentukan  kandidat  itemset, kandidat  k-itemset  dibentuk  dari kombinasi (k-1)-itemset yang didapat  dari  iterasi  sebelumnya. Satu  ciri  dari  algoritma  Apriori adalah adanya pemangkasan kandidat k-itemset yang subsetnya yang berisi k-1 item tidak termasuk  dalam  pola  frekuensi tinggi dengan panjang k-1.
6. Perhitungan support dari  tiap kandidat  k-itemset. Support dari
tiap  kandidat  k-itemset  didapat dengan  menscan database untuk menghitung jumlah transaksi yang
memuat  semua  item  di  dalam kandidat  k-itemset  tersebut.  Ini juga merupakan ciri dari algoritma apriori dimana diperlukan perhitungan  dengan scan seluruh
database sebanyak k-itemset
terpanjang.
7. Tetapkan  pola  frekuensi  tinggi. Pola frekuensi tinggi yang memuat  k-item  atau  k-itemset ditetapkan  dari  kandidat  k-itemset yang  supportnya  lebih  besar  dari
minimumsupport .
8. Bila  tidak  didapat  pola  frekuensi tinggi maka seluruh proses dihentikan.  Bila  tidak,  maka  k tambah  satu  dan  kembali  ke bagian 1.
Gambar 8. Ilustrasi Algoritma Apriori
Data  yang  digunakan  merupakan data transaksi penjualan restoran Waroeng  Spesial  Sambal  pada  bulan April-Mei  2015.Pada  Tabel  1  merupakan sebagian dari kumpulan transaksi penjualan pada hari Sabtu tanggal 4 April 2015.Tabel  ini  terdiri  dari  200  transaksi untuk  dijadikan  sebagai  contoh  dalam aturan  Asosiasi  menggunakan  Algoritma Apriori.
Tabel 6. Data Transaksi Tanggal 4 April 2015
. . . . . .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Halaman Beranda
Halaman  beranda  adalah  halaman awal  pada  aplikasi  yang  pertama  kali muncul  ketika  aplikasi  dijalankan.Pada halaman  ini  terdapat  penjelasan  singkat tentang aplikasi analisis penjualan.
Gambar 9. Tampilan Halaman Beranda
Halaman Login Halaman login merupakan halaman untuk mengakses aplikasi
analisis penjualan dengan metode asosiasi menggunakan  algoritma  apriori.  Pada halaman ini terdapat satu login form yang terdiri  dari  dua  input  yang  berfungsi untuk menginput username dan password yang telah diinput.
Gambar 10. Tampilan Halaman Login

## Halaman Tentang
Halaman  tentang  menampilkan informasi penjelasan setiap halaman yang ada  pada  aplikasi  ini.Halaman  ini  dapat diakses  pada  setelah  memasuki  halaman beranda.
Gambar 11. Tampilan Halaman Tentang

## Halaman Profil Admin
Halaman profil admin akan menampilkan profil admin. Pada halaman ini  terdapat  dua  form  berisi  form  data admin  dan  form  yang  menampilkan  foto profil  admin.  Pada  halaman  profil terdapat  form  yang  disertai  dengan  dua buah  tombol  yaitu  tomol  edit  profil  dan tambah untuk menambah admin.
Gambar 12. Tampilan Halaman Profil Admin
Gambar 13. Tampilan Halaman Edit Profil
Gambar 14. Tampilan Halaman Tambah Admin

## Halaman Daftar Menu
Halaman daftar menu menampilkan  tabel  daftar  menu  pada Waroeng  SS.  Pada  halaman  ini  terdapat dua  form  yaitu  form  untuk  menginput menu  dan  tabel  daftar  menu  yang menampilkan  menu-menu  yang  telah diinput.  Pada  form  input  daftar  menu terdapat tombol simpan untuk menyimpan data menu.
Gambar 15. Tampilan Halaman Daftar Menu
Gambar 16. Tampilan Tabel Daftar Menu

## Halaman Input Data Penjualan
Halaman  input  data  penjualan menampilkan form upload data penjualan dan form input data penjualan. Pada form upload  data  penjualan  berfungsi  untuk mengupload  data  transaksi  penjualan, sedangkan  form  input  data  penjualan
berfungsi  untuk  menginput  data  transaksi secara manual.

## Gambar 17. Tampilan Halaman Input Data
Penjualan

## Halaman Laporan Penjualan
Halaman laporan penjualan menampilkan  data  transaksi  penjualan yang  telah  diinput.Selain  itu,  terdapat form  cari  data  untuk  mencari  item  pada data  transaksi  penjualan  berdasarkan kategori yang dipilih.Kategori yang dicari adalah  kode  transaksi,  tanggal  dan  kode menu.

## Gambar 18. Tampilan Halaman Laporan Penjualan

## Halaman Best Seller
Halaman best  seller merupakan halaman  yang  menampilkan  peringkat menu  terlaris  yaitu  menu  yang  paling banyak  diminati  konsumen.  Peringkat yang  ditampilkan  yaitu  10  menu  terlaris pada interval tanggal yang dicari.
Tampilan  uji  coba  halaman best  seller dapat  dilihat  pada  Gambar  18.  Tampilan uji  coba  grafik best  seller dapat  dilihat pada  Gambar  19.  Dan  tampilan  uji  coba cetak  tabel best  seller dapat  dilihat  pada Gambar 20.
Gambar 19. Tampilan Halaman Best Seller
Gambar 20. Tampilan Grafik Best Seller
Gambar 21. Tampilan Cetak Tabel Best Seller

## Halaman Analisis Penjualan
Halaman analisis penjualan
merupakan  halaman  untuk  menganalisis data  transaksi  penjualan.  Pada  halaman ini  menampilkan  form  untuk  menginput nilai minimum  support ,  nilai minimum confidence ,  tanggal  awal,  dan  tanggal akhir.  Setelah  pengguna  menginput  nilai dan  tanggal  tersebut,  untuk  memproses analisis  pengguna  dapat  menekan  tombol proses.

## Gambar 22. Tampilan Halaman Analisis
Penjualan Halaman Bantuan Halaman bantuan merupakan halaman yang menampilkan sedikit penjelasan  singkat  tentang  aplikasi  dan tata cara penggunaan aplikasi ini.
Gambar 23. Tampilan Halaman Bantuan

## KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi metode aturan asosiasi  menggunakan  algoritma  Apriori pada data transaksi penjualan di Waroeng Spesial  Sambal  cabang  Depok  telah selesai  dikembangkan  dalam  bentuk  ap- likasi  berbasis website .Dengan  meng- gunakan  aplikasi  ini  pihak  manajerial maupun  pengelola  di  restoran  Waroeng SS  dapat  mengetahui  keterkaitan  antar menu yang dipesan secara bersamaan.Selain  itu  pengelola  dapat menemukan  menu  yang  paling  banyak diminati  konsumen.Dalam  aplikasi  ini pengelola bertindak sebagai administrator dapat  menginput  dan  mengubah  data menu  pada  daftar  menu,  serta  dapat mengupload dan menginput secara manual data transaksi penjualan.
Aplikasi  ini  telah  diuji  coba menggunakan metode black box. Uji coba yang dilakukan yaitu pada fungsi halaman beranda,  halaman login ,  halaman  profil admin,  halaman  daftar  menu,  halaman input  data  penjualan,  halaman  laporan penjualan,  halaman best  seller ,  dan  hala- man  analisis  penjualan.  Hasil  pengujian menggunakan  metode  ini  dari  setiap halaman,  semua  berhasil  ditampilkan sesuai dengan harapan.Serta fungsi
tombol  yang  ada  pada  setiap  halaman dapat berjalan sesuai harapan. Berdasarkan  hasil  aturan  asosiasi yang dihasilkan membantu pihak manajerial  maupun  pengelola  untuk mengetahui  kebutuhan  dari  penjualan yang  dilakukan  berdasarkan  perilaku  dan pola  pembelian  yang  telah  dilakukan pelanggan-pelanggan  sebelumnya.  Se- hingga  dapat  mengantisipasi  persediaan bahan baku.
Aplikasi  ini  masih  memerlukan pengembangan  selanjutnya  yaitu  seperti dapat menemukan keterkaitan antar menu lebih  dari  dua  kombinasi  menu  dan keterkaitan  antar  menu  dapat  ditemukan sesuai masing-masing kategori menu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Santosa, B., 2007; Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk
Keperluan Bisnis, Graha Ilmu; Yogyakarta.
[2] Hermawati, Fajar Astuti. 2013. Data Mining . Yogyakarta:Andi Offset.
[3]     Meiwati, L. 2010. Aplikasi data mining menggunakan aturan
asosiasi dengan metode apriori untuk analisis keranjang pasar pada data transaksi penjualan
apotek. http://library.gunadarma.ac .id .
[4] Buulolo, Efori. 2013.
Implementasi Algoritma Apriori
Pada Sistem Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotik Rumah
Sakit Estomihi Medan). Pelita Informatika Budi Darma. Volume IV, No.1. [5] Tampubolon, Kennedi; Sarigih, Hoga; Reza, Bobby. 2013. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem
Persediaan Alat-Alat Kesehatan.Informasi dan Teknologi Ilmiah.Volume I, No. 1.