75
Naskah diterima: 10 Maret 2022, direvisi: 15 Maret 2022, disetujui: 17 Maret 2022
No: 30/E/KPT/2019 (Sinta 4) DOI: https://doi.org/10.31294/paradigma.v24i1.1093
Penentuan Pola Pembelian Sparepart Pada PT Shavard Andalan Global Dengan Metode Apriori
Andre Raymon Rangian 1 , Saghifa Fitriana 2
1 Universitas Nusa Mandiri andreraymoon@gmail.com
2 Universitas Bina Sarana Informatika
saghifa.sff@ bsi .ac.id
Abstract - Dalam  dunia  bisnis,  data  adalah  suatu  informasi  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan  untuk mengembangkan  ruang  bisnisnya.  Pada  ruang  bisnis  suatu  perusahaan,  dengan  cara  memaksimalkan  kualitas sebuah produk. Ranah dunia bisnis khususnya Maintance seperti Sparepart , Agen, dan Bengkel dharuskan agar dapat  mempromosikan  strategi  bisnisnya  dalam  penjualan Sparepart .  Strategi  yang  harus  dilakukan  adalah dengan pelayanan yang baik bagi konsumen seperti menyediakan stok Barang agar tidak terjadi kehabisan stok Sparepart yang sering dibeli konsumen dan barang yang dijual tidak cacat produck . Oleh sebab itu ketersediaan berbagai  jenis  alat-alat  sparepart  dan  jumlah  barang  di  Shavard  harus  selalu  di  data  setiap  hari  guna  untuk mendukung dan menjaga kelancaran penyalurannya kepada konsumen, sehingga aktivitas pelayanan konsumen berjalan  dengan  baik.  Data mining mampu  menciptakan  lingkungan  bisnis  yang  inteligen,  untuk  menghadapi semakin  tingginya  tingkat  persaingan  bisnis Sparepart dimasa  yang  akan  dating.  Data  mining  menghasilkan aturan  asosiasi  antar item pada  bulan  Januari  2019  sampai  dengan  Desember  2019,  diketahui  pola  penjualan sparepart Jika membeli P&RK, maka akan membeli ACI dan DH SV-512 dengan nilai support 33% dan nilai confidence 66,67%. . Kata kunci: Data Mining, Asosiasi, Algoritma Apriori, Penjualan Sparepart
Abstract- In the business world, data is very important information for companies to develop their business space. In the business space of a company, by maximizing the quality of a product. The realm of the business world, especially maintenance such as spare parts, agents, and workshops, is required to be able to promote its business strategy in selling spare parts. The strategy that must be carried out is with good service for consumers such as providing stock of goods so that there is no stock of spare parts that are often purchased by consumers and the goods sold are not defective. Data mining is in the form of knowledge or information by looking for certain patterns or rules from a number of data. In Data Mining there are many methods, one of which is the association method or often called Association rules mining. Therefore, the availability of various types of spare parts and the number of items in Shavard must be recorded every day in order to support and maintain smooth distribution to consumers, so that customer service activities run well. Data mining is able to create an intelligent business environment, to face  the  increasingly  high  level  of  competition  in  the  spare  parts business  in  the  future. Data  mining  produces association rules between items in January 2019 to December 2019, known patterns of spare parts sales. If you buy P&RK, you will buy ACI and DH SV-512 with a support value of 33% and a confidence value of 66.67%.
Key Word: Data Mining, Association, Apriori Algorithm, Sparepart Sales

## PENDAHULUAN
Dalam dunia bisnis, data adalah suatu informasi yang sangat penting bagi perusahaan untuk mengembangkan ruang bisnisnya. Pada ruang bisnis suatu  perusahaan,  dengan  cara  memaksimalkan kualitas  sebuah  produk.  Ranah  dunia  bisnis khususnya  Maintance  seperti  Sparepart,  Agen,  dan Bengkel  dharuskan  agar  dapat  mempromosikan strategi bisnisnya dalam penjualan Sparepart. Strategi yang harus dilakukan adalah dengan pelayanan yang baik bagi konsumen seperti menyediakan stok Barang
agar  tidak  terjadi  kehabisan  stok  Sparepart  yang sering dibeli konsumen dan barang yang dijual tidak cacat produck (Salamah, E. N., & Ulinnnuha, 2017) PT  Shavard  Andalan  Global  merupakan  salah  satu Sparepart yang ada di Kota Bekasi khususnya di Jalan Kampung Sawah No 81. PT Shavard Andalan Global adalah  sparepart  yang  menjual  berbagai  macam sparepart  yang    dibutuhkan  konsumen.  Sistem  yang digunakan  untuk  penjualan  sparepart  atau  transaksi barang di PT Shavard Andalan Global masih secara manual  yaitu  menggunakan  buku  tulis  besar  untuk mencatat  barang  yang  terjual.  Dalam  hal  ini
menyebabkan  terlalu  banyaknya  data-data  transaksi serta  mungkin  saja  data  itu  hilang  karena  banyak faktor.  Pada  penelitian  ini  akan  dijelaskan  tentang Penentuan  Pola  Pembelian  Sparepart  Pada  PT Shavard Andalan Global Dengan Metode Apriori.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian  ini adalah data-data,  fakta  dan  informasi  yang  menunjang penelitian  ini,  maka  penulis  menggunakan  cara metode  penelitian,  Menurut  Pramudiono,  Data Mining  merupakan  data  yang  berskala  besar  serta kompleks  dengan  tujuan  mencari  pola  serta ketergantungan  tanpa  disadari  lokasi  keberadaanya. Menurut  Larose  Data  Mining  berupa  teknik perhitungan  matematika,  teknik  dari  pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistic, dan visualisasi oleh karna  itu  permasalahan  pengambilan  informasi  dari kumpulan data yang besar.Data mining berisi tentang pencarian pola tau sebuah tren yang akan diinginkan dalam  data  yang  besar,  sehingga  dapat  membantu dalam pengambilan keputusan kedepanya.

## Pengelompokan Data Mining
Data  mining  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan  tugas  atau  pekerjaan  yang  dapat dilakukan (Buulolo, 2020), yaitu : a.  Deskripsi (Description) Deskripsi  yaitu  kecenderungan  untuk  memberi penjelasan suatu pola atau kecenderungan. b.  Estimasi (Estimation)
Model ini dibangun menggunakan baris data (record )  lengkap  yang  menyediakan  nilai  dari  variabel target  sebagai  nilai  prediksi.  Berisi  estimasi    nilai dari  suatu  variabel  berdasarkan  berupa  variabel prediksi. c.  Prediksi (Prediction) Prediksi  hampir  sama  dengan  klasifikasi  dan estimasi  ,  kecuali  terdapat  nilai    dari  hasil  akan  di tampilkan pada saat tertentu. d.  Klasifikasi (Classification) Dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori. Sebagai  contoh,  penggolongan  pendapatan  dapat dipisahkan  dalam  tiga  kategori,  yaitu:  pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah. e.  Pengklasteran (Clustering) Pengklasteran  merupakan  pengelompokan record , pengamatan,  atau  memperhatikan  dan  membentuk kelas obyek-obyek yang memiliki kemiripan. f.    Asosiasi  (Association)Asosiasi  berupa  cara menentukan  hubungan  antar  item  dalam  beberapa dataset (sekumpulan data).

## Tahap-tahap Data Mining
Tahap-tahap data mining ada 6 (Putra, Haryanto, & Dolphina, 2018) yaitu:
1.  Pembersihan Data (Data Cleaning) Pembersihan data adalah proses menghilangkan data yang  yang  noise  seperti  duplikasi  pada  data,  dan memeriksa  data  yang  tidak  konsisten,  selanjutnya dapat  memperbaiki  kesalahan  yang  ada  pada  data, seperti kesalahan pada cetak atau juga sekedar salah ketik.
2.  Integrasi Data ( Data Integration)
Suatu  basis  data  yang  baru,  Integrasi  data mengidentifikasikan entitas-entitas yang unik seperti atribut barang,nama,nomor pelanggan, jenis produk, dan lainnya.
3.  Seleksi Data ( Data Selection) Pemilihan  atribut  atau field yang  ada  pada  data  set yang  dibutuhkan  untuk  proses  lebih  lanjut,  dimana data  akan  disimpan  terpisah  dalam  suatu  berkas sehingga  memudahkan  dalam  pengolahan  data mining.
4.  Proses Mining
Yaitu  sebuah  kumpulan  data  yang  dipilih,  dengan metode  tertentu  yang  cocok.  serta  metode  dan algoritma dalam data mining memiliki variasi. 5.  Evaluasi pola (Pattern Evaluation) Informasi  yang  terdapat  dari  sebuah  proses  data mining  harus  ditampilkan  dalam  bentuk  yang  amat mudah  agar  dapat  dipahami  oleh  pihak  yang  akan menggunakannya. Proses mengidentifikasi pola yang menarik sehingga dapat mewakili basis pengetahuan berdasarkan ukuran dan tujuan tertentu.
6.  Presentasi Pengetahuan (Knowledge Presentation)
Merupakan visualisasi dari penyajian berupa metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh pengetahuan yang diterima oleh pengguna.
Sumber  :  (Santoso,  Hariyadi,  &  Prayitno,  2016) Gambar 1 Tahapan Data Mining

## Ukuran Kepercayaan Rule
Ukuran  kepercayaan  dari  hasil  pengolahan  data dengan  perhitungan  tertentu.  Umumnya  ada  dua ukuran, yaitu:
1. Support
Support atau dukungan merupakan suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar dominasi suatu item dari keseluruhan transaksi.
2. Confidence
Confidence atau tingkat kepercayaan adalah suatu ukuran yang menunjukkan hubungan item secara conditional , misalnya seberapa sering item B dibeli jika orang membeli item A .

## Algoritma Apriori
Yaitu  algoritma  dalam data  mining yang  paling terkenal  dalam  menemukan  pola  kemunculan  data. Algoritma Apriori digunakan untuk menemukan pola pembelian pelanggan berdasarkan transaksi pembelian. Sesuai dengan aturan asosiasi, algoritma apriori  menggunakan minimum  Support dan minimum  confidence untuk  aturan  digunakan  dalam pengambilan keputusan. Dalam membentuk kandidat itemset terdiri  2  proses  dengan  algoritma  apriori  : (Salim & Nizar, 2020) a. Join (penggabungan )
Merupakan, item terdiri  dari  berbagai  gabungan dengan item lain  sampai  tidak  dapat  terbentuk kombinasi lagi.
b. Pruning (pemangkasan )
Pada proses ini, hasil kombinasi item akan dipangkas berdasarkan minimum support yang telah ditentukan.
Analisis Pola Frekuensi Tinggi dengan Algoritma Apriori
Dari  berbagai item yang  telah  memenuhi  syarat minimum berdasarkan nilai support dalam basis data. Nilai support sebuah item diperoleh  dengan menggunakan rumus berikut (Muflikhah, Ratnawati & putri, 2018) :
Untuk  mencari  nilai support dari  2 item menggunakan rumus berikut : Support (A,B) = P (A ∩ B)
Apabila  nilai support sudah  tidak  memenuhi  syarat minimum nilai support yang  telah  ditentukan pencarian  nilai support akan  dihentikan.  Setelah semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah dicari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence dengan  menghitung
confidence . Aturan asosiasi A→ B. Nilai confidence dari aturan A→B diperoleh dari rumus berikut :
Confidence=P(B|A) = Σtransaksi mengandung A dan B Σtransaksi mengandung A x100 %
Software Dalam menghitung algoritma apriori penulis menggunakan dua software Pendukung yaitu dengan: 1. Tanagra Software data mining bebas untuk tujuan akademik dan peneliti ini mengusulkan beberapa metode data mining dari analisis eksplorasi data, pembelajaran statistik, pembelajaran mesin dan bagian database . Tanagra ialah memberikan peneliti agar mudah dikerjakan pada perangkat lunak data mining . 2. Microsoft excel 2010
Microsoft  excel merupakan  program  aplikasi Spreadsheet (lembar  kerja  elektronik).  Fungsi  dari Microsoft  excel yaitu  untuk  dengan  operasi perhitungan serta dapat menampilkan data ke dalam bentuk table (tabel).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari beragam jenis Sparepart yang ada, penulis hanya menganalisa 20 jenis Sparepart seperti di bawah ini:
Tabel 1. Nama Sparepart No Nama Sparepart 1 OIL FILTER 2 FUEL FILTER 3 HYDRAULIC FILTER 4 FUEL WATER SEPARATOR 5 AIR CLEANER OUTER 6 AIR CLEANER INNER 7 DAMPER 8 HOSE 9 BOLT 10 SPRING WASHER 11 DAMPER HOOD SV-512 12 PISTON COLLING JET 13 OIL PUMP 14 CAP 15 ROCKER COVER JOINT 16 PIPE TURBO 17 AVR SX460 STAMFORD 18 WATER PUMP REPAIR KIT 19 SEAL 20

## PISTON & RING KIT
Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022)
a. Melakukan  Pengelompokkan  3  Barang  Paling Banyak  TerjualSetelah  data  penjualan  Sparepart dalam  setahun  disusun,  tahap  selanjutnya  akan terbentuk  pola  transaksi  penjualan  seperti  dalam tabel dibawah ini:
Tabel 2. Pola Transaksi
Bulan Itemset
1 DAMPER HOOD SV-512, WATER PUMP REPAIR KIT, AIR CLEANER INNER
2
HYDRAULIC FILTER,DAMPER HOOD SV-
Support (A) =
Support (A,B) =
P-ISSN 1410-5063, E-ISSN: 2579-3500
512,WATER PUMP REPAIR KIT 3 AIR CLEANER INNER,DAMPER HOOD SV- 512,PISTON & RING KIT 4 AIR CLEANER INNER,DAMPER HOOD SV- 512,PISTON & RING KIT 5 AIR CLEANER INNER,HYDRAULIC FILTER,PISTON & RING KIT 6 DAMPER,AIR CLEANER INNER,WATER PUMP REPAIR KIT 7 AIR CLEANER INNER,DAMPER HOOD SV- 512,PISTON & RING KIT 8 DAMPER,AIR CLEANER INNER,DAMPER HOOD SV-512 9 HYDRAULIC FILTER,DAMPER,AIR CLEANER INNER 10 DAMPER,AIR CLEANER INNER,PISTON & RING KIT 11 DAMPER,AIR CLEANER INNER,DAMPER HOOD SV-512 12 AIR CLEANER INNER,DAMPER HOOD SV-

## 512,PISTON & RING KIT
Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022)
b. Pembuatan Format TabularFormat tabular data transaksi bulanan bila dibentuk akan terlihat seperti pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Tabulasi Penjualan Sparepart
Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022)
c. Pembuatan Itemset Proses pembentukan C1 atau disebut  dengan  1  itemset  dihitung  dengan minimum support = 30%. Adapun rumus proses pembentukan 1 itemset yaitu :
Itemset Jumlah Support DAMPER 5 42% ACI 11 92% DH SV-512 8 67% P&RK 6 50% DAMPER 5 42% ACI 11 92% Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022)
d. Proses  pembentukan  C2  atau  disebut  dengan  2 itemset  dihitung  dengan  minimum  support  = 30%.  Adapun  rumus  pembentukan  2  itemset yaitu:
Tabel 5. Daftar Support Kombinasi dari 2 Itemset
Nama Sparepart Jumlah Support DAMPER, ACI 5 42% ACI, DH SV-512 7 58%
ACI, P&RK 6 50% PH SV-512, P&RK  4 33% Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022)
e. Proses  pembentukan  C3  atau  disebut  dengan  3 itemset  dihitung  dengan  minimum  Support  = 30%.  Adapun  rumus  proses  pembentukan  3 itemset yaitu:
Nama Sparepart Jumlah Support ACI, DH SV-512, P&RK 4 33%

## Sumber (Rangian & Fitriana, 2022)
f. Pembentukan  aturan  asosiasi  ini  dilakukan dengan menghitung nilai confidence dari aturan asosiatif  A  →  B  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence yang telah ditentukan.  Minimum confidence ditentukan sebesar  = 60% .  Nilai confidence diperoleh menggunakan rumus berikut ini:
Aturan Confidence Jika membeli ACI, maka akan membeli DH SV-512 dan P&RK 4/11 36% Jika  membeli  DH  SV-512 maka akan membeli ACI dan P&RK 4/8 50% Jika membeli P&RK, maka akan membeli ACI dan DH SV-512 4/6 66%
Sumber:  (Rangian & Fitriana, 2022)
g. Setelah proses pembuatan hitung manual, maka dilakukan  proses  perhitungan  dengan software Tanagra  versi  1.4.  Dibawah  ini  merupakan langkah-langkah kerja pengimplementasian pada software Tanagra versi 1.4:
Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022) Gambar 2. Tampilan Awal Aplikasi Tanagra
Dapat  dilakukan  dengan  klik  kanan  pada Frequent Itemset 1 , lalu pilih Parameters Tampilan Parameters akan  muncul  untuk  memasukkan  nilai  minimum support sebesar 30%, lalu klik OK .
Bulan HDF DAMPER   ACI DH SV-512 WPRK P&RK 1 0 0 1 1 1 0 2 1 0 0 1 1 0 3 0 0 1 1 0 1 4 0 0 1 1 0 1 5 1 0 1 0 0 1 6 0 1 1 0 1 0
7 0 0 1 1 0 1 8 0 1 1 1 0 0 9 1 1 1 0 0 0 10 0 1 1 0 0 1 11 0 1 1 1 0 0 12 0 0 1 1 0 1 Jumlah 3 5 11 8 3 6
Tabel 4. Daftar Support Dari Tiap Item
Tabel 6. Daftar Support Kombinasi dari 3 Itemset Tabel 7. Daftar Nilai Confidence Aturan Asosiatif
Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022) Gambar 3. Tampilan Parameters Frequent
Itemset
Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022) Gambar 4. Tampilan Hasil Frequent Itemsets
Gambar 4. pengujian untuk menghasilkan jenis item dan pola kombinasi dua dan tiga itemset
Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022) Gambar 5. Tampilan Association Rule Parameters
Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022) Gambar 6. Tampilan Pembekuan Association Rule
Aturan asosiasi final didapatkan dari nilai persentase yang  memenuhi  dua  syarat  minimum  support  dan minimum  confidence  yang  telah  ditentukan.  Item yang dimaksud terdapat dalam tabel berikut ini: ________________________________ Aturan Support Confidence Jika membeli P&RK, maka akan membeli ACI dan  DH  SV- 512 33% 66.67% Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022) Berdasarkan  aturan  asosiasi  final  yang  telah dihasilkan  diatas,  dapat  diketahui  Sparepart  yang paling  banyak  terjual  pada  PT  Shavard  Andalan Global:
Sumber: (Rangian & Fitriana, 2022) Gambar 7. Hasil Akhir dengan Association Final

## KESIMPULAN
Penjualan  Sparepart  paling  banyak  terjual  pada  PT Shavard Andalan Global dapat diketahui menggunakan  Algoritma  Apriori,  dengan  melihat Sparepart  atau  item  yang  memenuhi  minimum support  dan  minimum  confidence.  Sparepart  yang paling  banyak  terjual  adalah  SPRING  WASHER, BOLT  dan  OIL  FILTER.  Dari  aturan  asosiasi  final yang  diketahui  Jika  membeli  SPRING  WASHER, maka akan membeli BOLT dan OIL FILTER dengan nilai  support  33%  dan  nilai  confidence  66,67%. Algoritma  Apriori  dapat  membantu  perusahaan dalam  mengembangkan  strategi  pemasaran  dengan promosi dan memberikan informasi untuk mengantisipasi  kekosongan  stok  sparepart  di kemudian hari. Penerapan apriori berpengaruh dalam menentukan  pola  pembelian  sparepart.Sehingga hipotesis untuk H1 diterima dan H0 ditolak.

## Saran
Setelah  penulis  menyelesaikan  penelitian  ini,  saran untuk  pengembangan  pada  penelitian  selanjutnya adalah:
1. Pengimplementasian  data  mining  diharapkan dapat lebih memperhatikan kualitas dan kuantitas datanya,  agar  informasi  yang  dihasilkan  dapat terlihat keakuratan sebuah informasi.
2. Tools pengujian yang digunakan dalam penelitian yaitu  Tanagra  versi  4.1  memiliki  kelemahan
Tabel 8. Hasil Final Asosiasi
dalam  pembuatan  format  tabel  tabular,  dimana pembuatan  masih  dilakukan  secara  manual,  jika terdapat data hingga ribuan akan terjadi kesulitan dalam pembuatan tabel tabular tersebut.
3. Software  yang  digunakan  untuk  mengolah  data dalam pembentukan aturan asosiasi final support –  confidence  dapat  menggunakan  software pendukung  lainnya,  tidak  hanya  mengandalkan Tanagra saja.
4. Analisa  yang  telah  dilakukan  dan  hasil  pada skripsi ini merupakan analisa mendasar yang perlu dikembangkan lagi. Dapat menggunakan algoritma  lain  sebagai  perbandingan  sehingga dapat diketahui  bagaimana  metode  apriori masih dapat  digunakan  dan  diandalkan  untuk  mencari pola  antar  item  dalam  jumlah  data  yang  sangat besar dengan hasil yang lebih baik lagi.

## REFERENSI
Buulolo,  E.  (2020). Data  Mining  Untuk  Perguruan Tinggi . Yogyakarta: Deepublish. Lee, C. (2016). Belajar Microsoft Excel- Step by Step . Jakarta: Elex Media Komputindo. Muflikhah,  L.,  Ratnawati,  D.  E.,  &  Putri,  R.  R.  M.
(2018). Buku  Ajar  Data  Mining .  Malang: Universitas Brawijaya Press.
Novriansyah,   D.,   &   Nurcahyo,   G.   W.   (2019). ALGORITMA       DATA       MINING       DAN PENGUJIAN,”  in  Algoritma  Data  Mining  dan
Pengujian . Yogyakarta: Deepublish. Putra, A. A. C., Haryanto, H., & Dolphina, E. (2018). Implementasi  Metode  Association  Rule Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk Rekomendasi Promo Barang. CSRID Journal , 10 (2). Salamah,  E.  N.,  &  Ulinnnuha,  N.  (2017).  Analisis Pola  Pembelian  Obat  dan  Alat  Kesehatan  di Klinik  Ibu  dan  Anak  Graha  Amani  dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal INFORM ,
2 (2), 1–6. https://doi.org/10.25139/ojsinf.v2i1.401 Salim, A., & Nizar, M. (2020). Application of Apriori Algorithm  Method  in  Sales  Analysis  of Mountain Bag Brands in Post Stores 1. JITE ( Journal of Informatics and
Telecommunication  Engineering  ) , 4 (1),  1– 10. Santoso,  H.,  Hariyadi,  I.  P.,  &  Prayitno.  (2016).
DATA MINING ANALISA POLA PEMBELIAN PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA
APRIORI. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Dan Multimedia . Sitorus,  F.  L.,  &  Salim,  A.  (2020). Laporan  Akhir Penelitian: Penentuan Pola Pembelian Obat Pada  Apotek  Metro  Medika  Center  Pejaten
Barat . Jakarta. Wahyuningtias,  Y.,  &  Rusdiansyah,  R.  (2019). Analisis Penerapan Asosiasi Untuk Menentukan  Transaksi  Penjualan  Pada
What’S Up  Café Dengan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Riset Informatika , 1 (4), 181– 186. https://doi.org/10.34288/jri.v1i4.92

## PROFIL PENULIS Penulis Pertama
Andre  Raymon  Rangian,  merupakan  alumni STMIK  Nusa  Mandiri  program  studi  Sistem Informasi, lulus pada tahun 2021.

## Penulis Kedua
Saghifa Fitriana, memperoleh gelar M.Kom, Jurusan Ilmu Komputer pada STMIK  Nusa Mandiri Jakarta Saat  ini  menjadi   Dosen  di  Universitas  Bina  Sarana Informatika (D3) program studi Sistem Informasi dan Dosen di STMIK Nusa Mandiri Jakarta program studi sistem informasi