Jurnal Ekombis Review – Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis Available online at : https://jurnal.unived.ac.id/index.php/er/index DOI: https://doi.org/10.37676/ekombis.v11i1
Analisa Transaksi Penjualan Dalam peningkatan Promosi Penjualan Berbasis Sistem     Informasi
Maresta Dora 1 , Riki Khairul 2 , Wisdalia Maya Sari 3
1,2 ) Study Program of Management Faculty of Economic, Sekolah Tinggi Ekonomi Dan Bisnis Prana Putra
3 ) Study Program of Management Faculty of Economic and Bussiness, Universitas Bina Insan Email: 1) marestadora@gmail.com ; 2) rikichairulamri250585@gmail.com ; 3) wisdaliams6@gmail.com
How to Cite :
Dora.M;  Khairul.R;  Sari.W.M  (2023).  Analisa  Transaksi  Penjualan  Dalam  peningkatan  Promosi Penjualan  Berbasis  Sistem  Informasi. EKOMBIS  REVIEW:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Dan Bisnis , 11 (1).doi: https://doi.org/10.37676/ekombis.v111

## ARTICLE HISTORY
Received [20 Oktober 2022] Revised [22 Desember 2022] Accepted [31 Desember 2022]

## ABSTRAK
semua  sudah  mencatat  semua  transaksi  penjualannya  ke  dalam  sistem informasi hanya saja data yang sudah ada tidak di jadikan informasi baru untuk stategi pemasaran berikutnya. Analisis Data Transaksi penjualan ini akan  memadukan  dengan  komputer  yaitu  teknik  data  mining  untuk menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item.  Salah  satu  tahap  analisis asosiasi  yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan algoritma  yang  efesien  adalah  analisis  pola  frekuensi  tinggi  (frequent pattern  mining).  Keluaran  dari  data  mining  bisa  dipakai  untuk memperbaikin  pengambilan  keputusan  dimasa  depan.  Tujuan penggunaan  data  mining  dengan  Algoritma  Apriori,  adalah  untuk mengetahui  hasil  pengolahan  data  penjualan  produk,  sehingga  bisa membuat stategi pemasaran untuk meletakan produk yang sering dibeli, sehingga  memudahakan  para  konsumen  dalam  mencari  letak  produk untuk  menghemat  waktu.  Analisis  assosiasi  atau  assiciation  rule  mining adalah  teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  suatu  kombinasi item.  Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik  banyak  perhatian peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efesien  adalah  analisis  pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining). Support adalah nilai penunjang atau  presentase  kombinasi  sebuah  item  dalam  database.  Sedangkan confidence  adalah  nilai  kepastian  yaitu  kuatnya  hubungan  antar  item dalam  sebuah  apriori  (Srikanti  et  al.  2018).Tujuan  penggunaan  data mining dengan Algoritma Apriori, adalah hasil pengolahan data penjualan produk,  sehingga  bisa  membuat  stategi  pemasaran  untuk  meletakan produk yang sering dibeli, sehingga memudahakan para konsumen dalam mencari letak produk untuk menghemat waktu (Nugraha et al. 2016). Keutamaan  Penelitian  ini  adalah  terciptanya  sebuah  Implementasi Algoritma  Apriori  dalam  sistem  transaksi  penjualan  Pada  Swalayan  XYZ. pada proses pengolahan datanya sehingga data yang tersimpan di dalam database  akan  menjadi  sebuah  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk membantu  dalam  menentukan  strategi  pemasaran  Swalayan  XYZ dikemudian hari .

## ABSTRACT
all  have  recorded  all  sales  transactions  into  the  information  system,  it's  just

## KEYWORDS
Analisis,Metode Apriori,Sistem Informasi
This is an open access article under the CC–BY-SA license
that the existing data is not used as new  information for the next marketing strategy.  Data  Analysis  This  sales  transaction  will  combine  with  a  computer, namely  data  mining  techniques  to  find  the  rules  of  a  combination  of  items. One  of  the  stages  of  association  analysis  that  has  attracted  the  attention  of many  researchers  to  produce  efficient  algorithms  is  high-frequency  pattern mining.  The  output  of  data  mining  can  be  used  to  improve  future  decision making. The purpose of using data mining with the Apriori Algorithm is to find out  the  results  of  product  sales  data  processing,  so  that  it  can  make  a marketing  strategy  to  place  products  that  are  often  purchased,  making  it easier for consumers to find the location of products to save time. Association analysis or association rule mining is a data mining technique to find the rules of a combination of items. One of the stages of association analysis that has attracted the attention of many researchers to produce efficient algorithms is high-frequency pattern mining. Support is the value of support or percentage combination  of  an  item  in  the  database.  While  confidence  is  the  value  of certainty, namely the strength of the relationship between items in an a priori (Srikanti  et  al.  2018) .  The  purpose  of  using  data  mining  with  the  Apriori Algorithm is the result of processing product sales data, so that it  can  make marketing  strategies  to  place  products  that  are  often  purchased,  making  it easier  for  consumers  to  find  product  location  to  save  time (Nugraha  et  al. 2016) .  The  priority  of  this  research  is  the  creation  of  an  Apriori  Algorithm implementation  in  the  sales  transaction  system  at  XYZ  Supermarkets.  in  the data  processing  so  that  the  data  stored  in  the  database  will  become information that can be used to assist in determining the marketing strategy of XYZ Supermarkets in the future.

## PENDAHULUAN
Pada zaman moderen seperti saat ini, perkembangan di berbagai bidang usaha sangat cepat terjadi. Bukan hanya di bidang teknologi informasi yang akhir-akhir ini mengalami perkembangan sangat  pesat tapi  juga  bidang-bidang  lainnya  yang  bertujuan  untuk  pemenuhan  serta  pemuasan kebutuhan  dan  gaya  hidup  konsumen  (Syahdan  and  Sindar  2018a).  Perkembangan  teknologi informasi  sangat  dibutuhkan  oleh  seluruh  perusahaan  terutama  bagi  perusahaan  yang  sedang berkembang.Seperti  pada  saat  sekarang  ini  semua sektor  memasuki  kehidupan  masyarakat,  tak dapat  kita  pungkiri  itu  semua merambat  keseluruh  sektor tanpa  kecuali  pada  perusahaan.Apalagi dengan adanya kompetisi global yang mendorong persaingan ketat diantara perusahaan, sehingga perusahaan harus mengelola perusahaannya dengan baik agar tujuan bisa tercapai.Perkembangan dunia  usaha  yang  semakin  luas  saat  ini  menuntut  adanya  kebutuhan  akan  informasi  yang  lebih cepat  dan  akurat  untuk  memenuhi  kebutuhan  informasi  yang  lebih  baik.Kebutuhan  informasi  ini ditandai dengan penggunaan komputer.
Pemasaran adalah salah satu bagian penting dalam menjalankan suatu usaha. Perlu adanya pengelolaan  yang  baik  agar  usaha  tersebut  dapat  tumbuh  dan  berkembang  lebih  baik  sehingga mampu  bersaing  dengan  para  pesaingnya.  Salah  satu  elemen  yang  penting  dalam  pemasaran adalah  strategi  pemasaran  dan  bauran  pemasaran  (marketing  mix).  Strategi  pemasaran diperlukan agar segmen pasar, penentuan pasar sasaran, dan penentuan posisi pasar dapat dengan tepat  dipilih  (Srikanti  et  al.  2018).  Pemanfaatan  data  yang  ada  di  dalam  sistem  informasi  untuk menunjang  kegiatan  pengambilan  keputusan,  tidak  cukup  hanya  mengandalkan  data  operasional saja,  diperlukan  suatu  analisis  data  untuk  menggali  potensi-potensi  informasi  yang  ada.  Para pengambil  keputusan  berusaha  untuk  memanfaatkan  gudang  data  yang  sudah  dimiliki  untuk menggali informasi yang berguna membantu mengambil keputusan, hal ini mendorong munculnya cabang  ilmu  baru  untuk  mengatasi  masalah  penggalian  informasi  atau  pola  yang  penting  atau menarik dari data dalam jumlah besar, yang disebut dengan data mining  (Oktafia, Wijaya, S, et al. 2022).
mencatat  semua  sudah  mencatat  semua  transaksi  penjualannya  ke dalam  sistem informasi hanya saja data yang sudah ada tidak di jadikan informasi baru untuk stategi pemasaran berikutnya. Analisis Data Transaksi penjualan ini akan memadukan dengan komputer yaitu teknik data mining untuk  menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item.  Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi yang  menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efesien adalah analisis pola frekuensi tinggi  (frequent  pattern  mining).  Keluaran  dari  data  mining  bisa  dipakai  untuk  memperbaikin pengambilan keputusan dimasa depan. Tujuan penggunaan data mining dengan Algoritma Apriori, adalah untuk mengetahui hasil pengolahan data penjualan produk, sehingga bisa membuat stategi pemasaran  untuk  meletakan  produk  yang  sering  dibeli,  sehingga  memudahakan  para  konsumen dalam mencari letak produk untuk menghemat waktu. Analisis assosiasi atau assiciation rule mining adalah  teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item.  Salah  satu  tahap analisis asosiasi yang menarik banyak perhatian peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efesien adalah analisis pola frekuensi tinggi (frequent pattern mining). Support adalah nilai penunjang atau presentase  kombinasi  sebuah  item  dalam database.  Sedangkan  confidence  adalah  nilai  kepastian yaitu kuatnya hubungan antar item dalam sebuah apriori (Srikanti et al. 2018).Tujuan penggunaan data  mining  dengan  Algoritma  Apriori,  adalah  hasil  pengolahan  data  penjualan  produk,  sehingga bisa  membuat  stategi  pemasaran  untuk  meletakan  produk  yang  sering  dibeli,  sehingga memudahakan para konsumen dalam  mencari letak produk untuk menghemat waktu (Nugraha et al. 2016).
Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem adalah metode waterfall, penggunaan metode  pengembangan  waterfall  pada  sistem  ini  dikarenakan  langkah-langah  metode  waterfall sesuai  dengan  rancangan  peneliti.  Dimana  dalam  pengembangan  ini  peneliti  merancang  dan membangun  sistem  secara  bertahap,  bahasa  pemrograman  yang  di  gunakan  untuk  membangun sistem ini adalah dengan menggunakan PHP ( Hipertext Preprocessor ).
Tahapan penelitian diawali dengan analisa permasalahan yang ada, selanjutnya adalah proses pengumpulan  data,  desain  system  dan  evaluasi.  Untuk  metode  pengembangan  system  yang digunakan  adalah  metode  waterfall.  Keutamaan  Penelitian  ini  adalah  terciptanya  sebuah Implementasi Algoritma Apriori dalam sistem transaksi penjualan Pada SM Swalayan. pada proses pengolahan  datanya  sehingga  data  yang  tersimpan  di  dalam  database  akan  menjadi  sebuah informasi  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu dalam  menentukan  strategi  pemasaran  SM Swalayanan dikemudian hari.

## LANDASAN TEORI

## Strategi Penjualan
Strategi adalah suatu rencana yang diutamakan untuk mencapai tujuan tersebut Jadi, strategi adalah  rencana  yang  disatukan,  menyeluruh,  terpadu  yang  mengaitkan  keunggulan  strategi perusahaan  dengan  tantangan  lingkungan  dan  yang  dirancang untuk  memastikan  bahwa  tujuan utama  perusahaan  dapat  dicapau  melalui  pelaksaan  yang  tepat  dalam  perusahaan.  Strategi penjualan  adalah  rencana  yang  dibuat  oleh  perusahaan  untuk  menentukan  bagaimana  dapat meningkatkan  volume  penjualan  produknya  dan  dapat  memenuhi  serta  memberikan  kepuasan akan permintaan konsumen (Srikanti et al. 2018).

## Metode Peramalan
Metode peramalan dapat dibagi menjadi dua yakni (Firmansyah and Merlina 2020; Nugraha et al.  2016;  Oktafia,  Wijaya,  S,  et  al.  2022;  Srikanti  et  al.  2018):  Metode  peramalan  kualitatif  atau subyektif, yaitu : “Qualitative forecasting techniques relied on human judgments and intuition more than  manipulation  of  past  historical  data”  Metode  yang  hanya didasarkan  kepada  penilaian  dan intuisi, bukan kepada pengolahan data historis. Metode peramalan kuantitatif, yaitu : “Quantitative techniques  that  need  no  input  of  judgments,  they  are  mechanical  procedures  that  produce quantitative  result  and  some  quantitative  procedures  require  a  much  more  sophisticated
manipulation of data than do other” Teknik kuantitatif tidak memerlukan masukan, teknik kuantitatif adalah suatu prosedur mekanisme yang menghasilkan suatu kesimpulan kuantitatif dan beberapa prosedur manipulasi data yang lebih rumit.

## Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  digunakan  untuk  mencari  frequentitemset  yang  memenuhi  minsup kemudian mendapatkan rule yang memenuhi minconf dari frequent itemset tadi. Algoritma Apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Selain Apriori, yang termasuk pada algoritma ini adalah  metode Generalized  Rule  Induction  dan  algoritma  Hash  Based.  Aturan  yang  menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity  analisys atau market basket analysis. Cara algoritma ini bekerja adalah algoritma akan menghasilkan kandidat baru dari k-itemset dari frequent itemset pada langkah  sebelumnya dan menghitung nilai support k-itemset tersebut. Itemset yang memiliki nilai support di bawah dari minsup akan dihapus. Algortima berhenti ketika tidak ada lagi frequent  itemset  baru  yang  dihasilkan.  Kedua,  dari  hasil  frequent  itemset  tersebut,  langkah selanjutnya  dihitung  minconf  mengikuti  rumus  sesuai  yang  telah  ditentukan.  Support  tidak  perlu dilihat  lagi,  karena  generate  frequent  itemset  didapatkan  dari  melihat  minsup-nya.  Bila  rule  yang didapatkan memenuhi batasan yang ditentukan dan batasan itu tinggi, maka rule tersebut tergolong strong  rules  (Firmansyah  and  Merlina  2020;  Nugraha  et  al.  2016;  Oktafia,  Wijaya,  S,  et  al.  2022; Oktafia, Wijaya, Yuliansyah, et al. 2022; Srikanti et al. 2018; Syahdan and Sindar 2018a).

## METODE PENELITIAN

## Metode Analisis
Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap :
1. Analisa pola frekuensi tinggi (Nugraha et al. 2016; Oktafia, Wijaya, S, et al. 2022; Srikanti et al. 2018)Analisis ini dilakukan untuk  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam database.  Nilai  support  dengan  menggunakan  satu  buah  item  diperoleh  dengan menggunakan rumus berikut:
Sedangkan untuk nilai support dengan dua buah item dapat diperoleh menggunakan rumus berikut:

## 2. Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  langkah  berikutnya  adalah  dicari  aturan asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum untuk  confidence dengan  menghitung  confidence aturan asosiatif A – B menggunakan rumus berikut:
Nilai  yang  dihasilkan  kemudian  diurutkan  berdasarkan  support  dan  confidence  guna menentukan  aturan  asosiasi  yang  akan  dipilih.  Aturan  diambil  sebanyak  “n”  aturan  yang memiliki hasil atau nilai terbesar.

## Metode Pengembangan Sistem
Dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  ini,  metode  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  adalah  SDLC  (System  Development  Life  Cycle),  dengan  model  yang  digunakan adalah  model  Waterfall, dimana  dalam  penerapan  metode  ini  dilakukan  beberapa  tahapan- tahapan agar penelitian ini terarah.
Adapun tahapan-tahapan yang digunakan adalah (Rosiska and Harman 2019):
1. Tahap  Perencanaan  merupakan  tahap  menentukan  tujuan  dan  target  yang  hendak  dicapai dengan mengamati kejadian di lapangan.
2. Tahap  Analisis  Penentuan  kriteria  yang  digunakan  dan  alternatif  yang  dapat  mewakili  dari tujuan  yang  telah  ditentukan,  metode  dalam  mengumpulkan  data  mentah  serta  cara menganalisis data yang akan digunakan.
3. Tahap  Perancangan,  Tahap  perancangan  ini  digunakan  untuk  merekapitulasi  data  kedalam bentuk data yang mudah dipahami, bentuk yang digunakan adalah bentuk tabel.
4. Tahap Implementasi Melakukan analisis data dan dilakukan pengolahan data menggunakan software super decision serta pembuatan kesimpulan dari hasil yang diperoleh.
5. Tahap  Pemeliharaan,  Tahapan  ini  dilakukan  jika  hasil  yang  didapatkan  pada  proses sebelumnya menemukan permasalahan atau hasil tidak sesuai dengan yan diinginkan, maka dilakukan pengulangan pada tahap yang sesuai dengan hasil analisis.
Gambar 1. Metode Waterfal

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penerapan Apriori
Berikut merupakan contoh penerapan algoritma apriori dengan menggunakan 10 data itemsets yang telah di preprocessing dengan syarat aturan minumum 0,6 dan nilai minimum confidence adalah 1
1. Menghitung Kandidat 1 Item set
Setelah  menyiapkan  data,  selanjutnya  melakukan  perhitungan  jumlah  transaksi  pada masing-masing elektronik  dan menghitung jumlah produk pada seluruh transaksi, apabila pada setiap transaksi.

## Tabel 1. Kandidat 1 Item set
Minggu Produk 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 3 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 4 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 5 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 6 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 7 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 8 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 9 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 10 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 Jumlah 6 7 2 1 7 2 3 1 6 2 3 8
terdapat 1 elektronik yang dibeli maka dihitung 1 dan jiki pada setiap transaksi tidak ada elektronik yang dibeli makan dihitung 0. Perhitungan seperti pada tabel 2
Tabel 2. Kandidat Item Set Produk Jumlah Menghitung Support (A) Support Beras 6 6:10 0,6 Minyak 7 7:10 0,7 Terigu 2 2:10 0,2 Gula 1 1:10 0,1 Kecap 7 7:10 0,7 Saos Tomat 2 2:10 0,2 Sabun Cuci Piring 3 3:10 0,3 Shampo 1 1:10 0,1 Saos Sambal 6 6:10 0,6 Sabun Cuci 2 2:10 0,2 Odol 3 3:10 0,3 Diterjen 8 8:10 0,8 Tabel 3. Kandidat Produk Jumlah Menghitung Support (A) Support Beras Minyak 5 5:10 0,5 Beras Kecap 4 4:10 0,4 beras Saos Sambal 2 2:10 0,2 Beras Diterjen 4 4:10 0,4 Minyak Beras 5 5:10 0,5 Minyak Kecap 2 2:10 0,2 Minyak Saos Sambal 3 3:10 0,3 Minyak Diterjen 6 6:10 0,6 Kecap Beras 3 3:10 0,3 Kecap Minyak 5 5:10 0,5 Kecap Saos Sambal 4 4:10 0,4
Kecap Diterjen 6 6:10 0,6 Saos Sambal Beras 2 2:10 0,2 Saos Sambal Minyak 3 3:10 0,3 Saos Sambal kecap 4 4:10 0,4 Saos Sambal Diterjen 5 5:10 0,5 Diterjen Beras 4 4:10 0,4 Diterjen Minyak 6 6:10 0,6 Diterjen Kecap 5 5:10 0,5 Diterjen Saos Sambal 6 6:10 0,6 Tabel 4. Nilai Confidence Produk Jumlah Menghitung Support (A) Support Minyak diterjen 6 6:10 0,6 Diterjen kecap 6 6:10 0,6 Tabel 5. Nilai Confidence Produk Jumlah Support confidence Minyak, Diterjen 6 0,6 1 Kecap, Diterjen 6 0,6 1 Kecap, Minyak 5 0,6 0,7
Desain  system  menggunakan  diagram  bantu  Use  Case  Diagram,  dan  representasi antarmuka yang akan diimplementasikan menjadi program pada tahap selanjutnya.
a) Use Case Diagram
Desain Use Case Diagram disajikan pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Use Case

## PEMBAHASAN
Analisa  Transaksi  Penjualan  Dalam  peningkatan  Promosi  Penjualan  SM  Swalayan Berbasis Sistem     Informasi. Sistem ini terdiri dari satu user yaitu admin.
1) User Interface
User interface dapat dideskripsikan sebagai tampilan layout dari keseluruhan sistem yang  digunakan  oleh  seluruh  user.  Admin  memegang  peranan  penting  dalam keseluruhan  sistem,  sedangkan  output  berupa  tampilan  yang  dilihat  oleh  admin maupun pasien.

## a. Halaman Utama
Halaman  Utama    adalah  halaman  dimana  tampilan  pertama  yang  ditampilkan oleh aplikasi jika user mengakses sistem ini.
Gambar 3. Halaman Utama
b. Halaman Login Admin
Form  loginadministrator  digunakan  untuk  melakukan  login  para  administrator untuk masuk ke halaman utama aplikasi. Untuk login admin ini pengguna harus memasukkan  username  dan  password  sehingga  dapat  diberikan  hak  akses  ke sistem pakar. Tampilan form login admin dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 4. Login Admin
c. Halaman Home Admin Halaman ini adalah halaman home administrator untuk pengolahan data aplikasi, untuk lebih jelas bisa seperti pada gambar berikut :
Gambar 5.  Home Admin
d. Halaman Transaksi
Halaman transaksi berisi data transaksi penjualan dari SM Swalayan   yang sudah terinput ke dalam sistem. Tampilannya seperti pada gambar berikut
Gambar 6.  Halaman Transaksi
e. Proses Apriori
Halaman  proses  apriori  berisi  proses  pengolahan  data  menggunakan  metode apriori  yang  sudah  terinput  ke  dalam  sistem.  Tampilannya  seperti  pada  gambar berikut:
Gambar 7. Proses Apriori
f. Hasil Rule Analisis
Halaman  hasil  rule  analisis  transaksi  penjualan  berisi  proses  pengolahan  data menggunakan metode apriori yang sudah terinput ke dalam sistem. Tampilannya seperti pada gambar berikut:
Gambar 8. Hasil pengolahan data transaksi penjualan

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
1. Data  Mining  dapat  digunakan  untuk  menemukan  kecenderungan  pembelian  barang  secara bersamaan dalam suatu database transaksi penjualan barang.
2. Informasi  yang  dihasilkan  dapat  dijadikan  alat  bantu  untuk  membuat  keputusan  dalam memberikan promosi sesuai prilaku konsumen dalam membeli barang secara bersamaan.
3. Data  Mining  juga  dapat  membantu  untuk  mengetahui  produk  barang  yang  sering  dibeli  dan jarang dibeli konsumen dan dapat pula digunakan meningkatkan strategi  pemasaran dengan cara membuat diskon barang tertentu yang jarang di beli untuk menarik minat beli konsumen.

## Saran
1. Diharapkan  penelitian  ini  menggunakan  data  transaksi  yang  banyak  lagi  dan  menggunakan data terkini untuk mengetahui tren pembelian konsumen.
2. Diharapkan  sistem  ini  lebih  dikembangkan  lagi  dengan  metode  dan  bahasa  pemprograman yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
(E. Rosiska And R. Harman 2019; Ferawati, Davita Fersiartha, And Yuliana 2020;  Handayani 2018; Haryanti, Mursito, And Sudarwati 2017; Hendry Jaya 2018; Nufus 2018; Revando Rawung And Kunci  2016;  Sigalingging  2020;  Sudiyanto  And  -  2019;  Syahdan  And  Sindar  2018b;  Willy Pratama Widharta Dan Sugiono Sugiharto; S.E.; M.M 2012; Yusmalina Et Al. 2020)E. Rosiska And R. Harman. 2019. “Metode Analitical Hierarchy Process (Ahp) Dalam Pemilihan Umum Presiden Indonesia 2019.” 3(2): 193–202.
Ferawati, Kyushu Davita Fersiartha, And Ira Yuliana. 2020. “Analisis Pengaruh Persediaan Barang Dan  Penjualan  Terhadap  Laba  Perusahaan  (Studi  Kasus  Cv  Davin  Jaya  Karimun).” Jurnal Cafetaria 1(2): 33–44.
Firmansyah,  Arif,  And  Nita  Merlina.  2020.  “Prediksi  Pola  Penjualan  Tiket  Kapal  Pt.  Pelni  Cabang Makassar  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori.” Jitk  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi Komputer) 5(2): 183–90.
Handayani,  Sutri.  2018.  “Analisis  Potensi  Hasil  Penjualan  Terhadap  Toko  Pakaian.” Penelitian Ekonomi Dan Akuntansi Iii(3): 863–72.
Haryanti,  S.,  B.  Mursito,  And  Sudarwati.  2017.  “Analisis  Strategi  Pemasaran  Digital  Untuk Meningkatkan  Penjualan  Produk  Batik  Pada  Pt.  Danar  Hadi  Surakarta.” Journal  Of  Chemical Information And Modeling 53(9): 144–51.
Hendry  Jaya.  2018.  “Nalisis  Sistem  Informasi  Akuntansi  Penjualan  Dan  Penerimaan  Kas  Dalam
Meningkatkan Pengendalian Intern.” Measurement 12(2): 33–48.
Https://Www.Neliti.Com/Id/Publications/134744/Penyusunan-Strategi-Dan-Sistem-Penjualan- Dalam-Rangka-Meningkatkan-Penjualan-Tok.
Nufus,  Khayatun.  2018.  “Analisis  Sistem  Informasi  Akuntansi  Penjualan.” Jurnal  Ilmiah  Akuntansi Kesatuan 1(1): 62–70.
Nugraha,  Putu  Gede  S.  C.,  I  Wayan  Aribawa,  I  Putu  O  Priyana,  And  Gede  Indrawan.  2016.
“Penerapan Metode Decision Tree(Data Mining) Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Siswa Smpn1 Kintamani.” Seminar Nasional Vokasi Dan Teknologi (Semnasvoktek) : 35–44.
Oktafia, Harma, Lingga Wijaya, Chandra Yuliansyah, Et Al. 2022. “Implementasi Asosiasi Rule Mining Pada  Data  Transaksi  Abstrak  Penelitian  Ini  Menerapkan  Algoritma  Apriori  Pada  Dataset Berupa Data Histori Transaksi Penjualan . Tahapan-Tahapan Penelitian Adalah Pengumpulan Data , Prapemrosesan Data , Analisis Pola Frekue.” 1(1): 30–35.
Oktafia,  Harma,  Lingga  Wijaya,  Andri  Anto  Tri  S,  And  Wisdalia  Maya  Sari.  2022.  “Prediksi  Pola Penjualan Barang Pada Umkm Xyz Dengan Metode Algoritma Apriori.” 3: 432–37.
Revando Rawung, Feidy, And Kata Kunci. 2016. “Analisis Efektivitas Sistem Akuntansi Penjualan Dan Penerimaan  Kas  Pada  Pt.  Surya  Wenang  Indah  Manado  Analysis  Of  Effectiveness  Of  Sales Accounting  System  And  Cash  Receipts  In  Pt.  Surya  Wenang  Indah  Manado.” Jurnal  Berkala Ilmiah Efisiensi 16(1): 795–805.
Rosiska,  Evan,  And  Rika  Harman.  2019.  “Metode  Analitical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Dalam Pemilihan  Umum  Presiden  Indonesia  2019.” Infotekjar  (Jurnal  Nasional  Informatika  Dan Teknologi Jaringan) 3(2): 193–202.
Sigalingging,  Lasrida.  2020.  “Analisis  Data  Pembelian  Dan  Penjualan  Barang  Dagangan  Pada  Pt.
Quadra  Inti  Solusi  Medan.” Jurnal  Saintikom  (Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika  Dan Komputer) 15(1): 78.
Srikanti, Esis Et Al. 2018. “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang Dengan Menggunakan  Metode  Apriori  Pada  Supermarket  Sejahtera  Lhoksumawe.” Jurnal  Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi 4: 77–80.
Sudiyanto, Totok, And Rismansyah -. 2019. “Analisis Strategi Produk Dalam Upaya Meningkatkan Penjualan Pt. Hti Bumi Persada Banyuasin.” Jurnal Media Wahana Ekonomika 13(4): 83–91. Syahdan,  Sheih  Al,  And  Anita  Sindar.  2018a.  “Data  Mining  Penjualan  Produk  Dengan  Metode Apriori  Pada  Indomaret  Galang  Kota.” Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan  Teknologi  Informasi (Jnkti) 1(2).
2018b. “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota.” Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota 1.
Willy Pratama Widharta Dan Sugiono Sugiharto; S.E.; M.M. 2012. “Penyusunan Strategi Dan Sistem
Penjualan  Dalam  Rangka  Meningkatkan  Penjualan  Toko  Damai.” Dictionary  Of  Marketing Communications 2(1): 1–15.
Yusmalina, Sri Elvi Sahfitri, Kasirul Fadli, And Ferawaty Tambunan. 2020. “Analisis Pengaruh Sistem Informasi Akuntansi Penjualan Dan Penerimaan Kas Terhadap Sistem Pengendalian Internal (Studi  Kasus  Pada  Pt.  Goldencommunication  Tanjung  Balai  Karimun).” Jurnal  Cafetaria 1(2): 56–63.