## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK REKOMENDASI PAKET MENU PADA CAFE ABC

## BERBASIS WEBSITE

## IMPLEMENTATION OF APRIORI ALGORITHM FOR MENU PACKAGE RECOMMENDATIONS AT CAFE ABC BASED ON WEBSITES
Rizal Putra Aditya 1) , Fahrullah 2) , Nariza Wanti Wulan Sari 3)
1,2,3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mulia Jl. Pahlawan 2A, Kota Samarinda E-mail : 1 rizalputra@students.universitasmulia.ac.id , 2* fahrullah@universitasmulia.ac.id *Corresponding author email.

## ABSTRAK
Meningkatnya  persaingan  yang  mendorong  pelaku  usaha  untuk  membuat  berbagai  cara  dalam strategi penjualan untuk menarik pelanggan. Salah satunya ialah rekomendasi paket menu, namun dalam pembuatan rekomendasi paket menu berdasarkan keinginan pemilik saja. Pemanfaatan data transaksi  dapat  digunakan  untuk  membantu  memberikan  saran  berupa  aturan  asosiasi  yang  dapat memberikan saran kepada pemilik usaha untuk membantu dalam mengambil keputusan pemilihan rekomendasi  promosi  paket  menu.  Aturan  asosiasi  diperoleh  dengan  cara  mengimplementasikan data  mining  algoritma apriori ke  sistem  berbasis  website  menggunakan Laravel dan  hasil perhitungan  yang  dihasilkan  ialah  berupa  aturan  asosiasi  produk  yang  dibeli  secara  bersamaan. Dengan nilai minimum support 1% terdapat 48 item pada 1- itemset lolos minimum support dan 59 aturan asosiasi yang terbentuk dari keseluruhan transaksi sebanyak 756 data dengan nilai confidence yang didapatkan lebih dari 6%. Dari Aturan asosiasi yang dihasilkan tersebut terdapat aturan asosiasi dengan  nilai confidence tertinggi  yaitu  100%  berupa  pasangan  takjil  dan  iftar  yang  dibeli  secara bersamaan, sehingga dapat memberikan saran kepada pemilik Ruang Temu untuk merekomendasi paket menu pada makanan takjil dan iftar.
Kata kunci : Apriori, Association Rule, Data Mining, Laravel.

## ABSTRACT
Increased competition that encourages business actors to make various ways in sales strategies to attract  customers.  One  of  them  is  the  recommendation  for  menu  packages,  but  in  making  menu package recommendations based on the wishes of the owner only. Utilization of transaction data can  be  used  to  help  provide  advice  in  the  form  of  association  rules  that  can  provide  advice  to business  owners  to  assist  in  making  decisions  for  choosing  menu  package  promotion recommendations. Association rules are obtained by implementing a priori algorithm data mining to  a  website-based  system  using  Laravel  and  the  resulting  calculation  results  are  in  the  form  of product association rules that are purchased simultaneously. With a minimum support value of 1%, there are 48 items in the 1-itemset that pass the minimum support and 59 association rules formed from the entire transaction of 756 data with a confidence value of more than 6%. From the resulting association rules, there are association rules with the highest confidence value, which is 100% in the form of takjil and iftar pairs purchased simultaneously, so that they can provide advice to the Ruang Temu owner to recommend menu packages for takjil and iftar foods.
Keywords: Apriori, Association Rule, Data Mining, Laravel

## PENDAHULUAN
Beberapa  tahun  terakhir  bisnis kedai kopi di indonesia sedang naik daun banyaknya usaha kedai kopi yang di mana hampir  di  seluruh  sudut  kota  besar  di indonesia  terdapat  berbagai  kedai  kopi. Kedai  kopi  yang  beredar  tersebut  tidak hanya  menjual  kopi  saja  tetapi  juga menjual  berbagai  macam  makanan  dan minuman ringan.
Menurut  data  riset  yang  dilakukan perusahaan Toffin Indonesia dan majalah Mix,  peningkatan  jumlah  kedai  kopi secara  signifikan  terjadi  pada  tiga  tahun terakhir yang mana riset dilakukan hanya pada kedai kopi yang berada di kota-kota besar pada tahun 2019 tersebut menunjukkan terdapat hampir 3.000 (tiga ribu) kedai kopi yang ada di Indonesia dan data  tersebut  menunjukkan  peningkatan tiga  kali  lipat  dibandingkan  pada  tahun 2016  yang  hanya  sekitar  1.000  (seribu) kedai yang beredar [1].
Dengan meningkatnya usaha kedai kopi  maka  persaingan  makin  meningkat pula yang mendorong pelaku usaha untuk membuat  berbagai  cara  dalam  strategi penjualan  untuk  menarik  pelanggan. Ruang Temu merupakan salah satu kedai kopi di Samarinda yang juga ikut bersaing dikarenakan  banyak  kedai  kopi  yang serupa.  Untuk  menarik  pelanggan  Ruang Temu  menggunakan  strategi  penjualan yang  menarik  seperti  membuat  promosi paket menu.
Namun  dalam  pemilihan  promosi paket  menu  kedai  Ruang  Temu  hanya berdasarkan  keinginan  pemilik  saja dengan cara tersebut kurang efektif karena berdasarkan tebakan saja dan tidak dapat mengetahui  kebiasaan  apa  saja  yang sering  dibeli  oleh  pelanggan  secara bersamaan.
Data  transaksi  penjualan  yang dimiliki  dapat  dimanfaatkan  tidak  hanya dalam  membuat  laporan  saja.  Hampir setiap  harinya  Ruang  Temu  ramai pengunjung  dapat  dilihat  pada  laporan riwayat  transaksi  pada  bulan  mei  hingga september  2021  Ruang  Temu  memiliki hampir  2000  (dua  ribu)  produk  terjual yang  tercatat  [2].  Data  transaksi  tersebut
dapat digunakan untuk membantu pemilik dalam mengurangi atau bahkan
menyelesaikan  permasalahan  pemilihan promosi paket produk. Menurut [3] “Jika data  hanya  dibiarkan  tersimpan  begitu saja maka   akan   menjadi   hal   yang   sia- sia.”  Dengan  bantuan  data  mining  data transaksi  penjualan  yang  ada  dapat dikelola  untuk  digali  dan  ditemukan sebuah pengetahuan baru. Pada penelitian ini  penulis  menggunakan  data  mining aturan  asosiasi  dengan  algoritma  apriori yang  di  mana  aturan  asosiasi  algoritma apriori mempunyai kelebihan yaitu dapat menemukan  pola-pola  pembelian  produk secara  bersamaan  berupa  aturan  asosiasi yang  dapat  membantu  dan  memberikan saran  kepada  pemilik  kedai  dalam pemilihan  rekomendasi  promosi  paket menu  serta  memiliki  kemampuan  untuk menangani  data  yang  besar  dengan  baik juga dapat menyederhanakan sebuah data [16].

## METODE
Obyek  penelitian  ini  merupakan Cafe Ruang  Temu  yang  berada  di Samarinda,  dengan  memanfaatkan  data transaksi  yang  ada  yaitu  dari  bulan  Mei sampai  september  2021.  Penelitian  ini menggunakan data mining dengan algoritma  apriori  yang  menghasilkan berupa aturan asosiasi dan diimplementasikan pada website menggunakan Laravel.
Metode  penelitian  ini  mengikuti tahapan  yang  ada  pada Knowledge
Discovery  in  Databases (KDD),  KDD sendiri dapat diartikan penemuan pengetahuan dalam basis data. [4]
Gambar 1. Tahapan KDD
Data  mining  merupakan  kegiatan mengekstraksi  pola  yang  berguna  dari sekumpulan  data  yang  terorganisasi, berupa data masa lalu yang terdapat pola aktivitas  yang  dapat  digunakan  di  masa yang akan datang [5] Sedangkan aturan asosiasi merupakan  teknik unsupervised  learning yang banyak digunakan dalam mengidentifikasi pola
penjualan, association  rule juga  sering  dikenal dengan  nama  market  basket  analysis. Teknik unsupervised learning merupakan teknik  pengelompokan  data  tanpa  label maka  dari  itu  keluaran  dari  teknik  ini mempelajari  berdasarkan  pola  hubungan antara  item  yang  sering  muncul.  Contoh jika  seorang  pelanggan  membeli  sebuah kopi maka pelanggan juga membeli gula.
Algoritma  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  Algoritma apriori yang berguna untuk mencari itemset yang sering  muncul  untuk  mencari  aturan asosiasi. Algoritma  apriori  dibuat  untuk menyelesaikan permasalahan pada aturan asosiasi  karena  lebih  efisien  dalam perhitungan [6].
Untuk  memudahkan  pembersihan data  menggunakan  aplikasi  Microsoft Excel  merupakan  salah  satu  program spreadsheet . Spreadsheet digunakan untuk  melakukan  perhitungan  matematis dan  pengambilan  keputusan  keuangan contohnya  laporan  anggaran,  laporan perusahaan,  analisis  data  arus  kas,  dan menampilkan grafik dari data [7].
Aplikasi  website  yang  dibangun menggunakan
framework
Laravel merupakan framework atau  kerangka kerja yang menggunakan bahasa pemrograman  PHP.  Laravel  dibuat  oleh Taylor Otwell pada tahun 2011 dikarenakan  pada  saat  itu  Otwell  tidak menemukan framework yang benar-benar mengikuti  versi  terbaru  bahasa  PHP  dan juga menjadikan Laravel sebagai alternatif  framework  PHP  lainnya  [8]. Sedangkan database yang digunakan yaitu MariaDB. MariaDB merupakan perangkat lunak untuk mengelola
database  hampir  sama  dengan  MySQL yang  membedakan  adalah  lisensi  yang digunakan,  MySQL  milik  perusahaan
Oracle  sedangkan  MariaDB  merupakan versi  opensource  yang  dikembangkan oleh komunitas berdasarkan dari MySQL dan  memiliki  fungsi  yang  hampir  sama [9].  Agar  memudahkan  menjalankan secara offline , maka digunakanlah aplikasi laragon [10].
Kerangka  pikir  yang  digunakan pada  penelitian  ini  di  gambarkan  pada gambar 2.

## Masalah
Pemilihan paket menu pada café ruang temu yang penentuannya hanya berdasarkan keinginan pemilik

## Solusi
Membangun aplikasi berbasis web yang memanfaatkan data penjualan dengan menggunakan algoritma apriori sehingga menghasilakn rekomendasi paket menu
Penyelesaian
a Implementasi algoritma apriori ke aplikasi berbasis website b Tahapan impelementasi sistem 1). Analisis pengumpulan data 2). Prepocessing dan transformasi
3). Implementasi apriori ke sistem 4). Pengujian sistem 5). Pengoperasian dan pemeliharaan sistem

## Hasil
Memberikan saran dalam pemilihan rekomendasi paket menu yang dapat digunakan untuk membantu strategi penjualan cafe Ruang Temu
Gambar 2 Kerangka Pikir
Tahapan penelitian diawali dengan melakukan  analisis  dan  pengumpulan data,  metode  pengmpulan  data  yang digukana yaitu observasi melalui pengamatan langsung ke tempat penelitian  dan  wawancara  dilakukan untuk  mengumpulkan  data  subjektif  dari narasumber  yang  berhubungan  dengan permasalahan yang diteliti [11].
Dilanjutkan  dengan  pengelolaan data  yang  berguna  untuk  keperluan data mining , lalu mengimplementasikan algoritma  apriori.  Implementasi  disini merupakan  bagaimana  cara  menerapkan pengolahan  data  algoritma  apriori  ke dalam  sebuah  tools  atau  alat.  Alat  nya merupakan sistem berbasis website [12].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  ke  tahap  implementasi diperlukannya  pengumpulan  kebutuhan sistem  terlebih  dahulu  agar  tujuan  dari penelitian  ini  tercapai  sesuai  yang diharapkan. Setelah dilakukan pengumpulan kebutuhan dengan observasi dan wawancara hasilnya dianalisis  dan  didapatkan  bahwa  sistem membutuhkan dataset berupa data transaksi penjualan, data diperoleh langsung  dari  pemilik  berupa  file  Excel terdapat  1950  data  yang  dimulai  dari bulan Mei 2021 hingga September 2021.
Setelah  kebutuhan  berupa  data didapatkan  selanjutnya  dikelola  sebelum mengimplementasikan  algoritma  apriori ke  sistem,  terdapat  tiga  (3)  tahapan  di antaranya pembersihan data, transformasi data dan desain sistem.
Tahap  pertama  ialah  pembersihan data.  Proses  pembersihan  data  memakan waktu  lebih  banyak  dibanding  proses lainnya terutama jika data tersebut berasal lebih  dari  satu  sumber  data  [13]. Pembersihan  data  juga  penting  karena berguna untuk menghapus data yang noise data  yang  isi  nya  salah  atau  tidak diinginkan,  data  duplikat,  kolom  yang tidak  sesuai,  nilai  yang  kosong  dan sebagainya.  Karena  jika  tidak  dilakukan pembersihan  data,  data  tersebut  tidak akurat  dan  tidak  dapat  diterima  oleh sistem [14].
Data yang didapatkan memiliki 20 kolom  dan  kolom  yang  diperlukan  ialah kolom  faktur,  tanggal  dan  deskripsi produk. Sebelum menghapus atribut yang tidak diperlukan terdapat satu atribut yang diperiksa  terlebih  dahulu  yaitu  atribut jumlah  dibatalkan  data  yang  berisi dibatalkan  maka  produk  yang  dibatalkan dihapus dalam transaksi tersebut, setelahnya  menghapus  seluruh  kolom yang  tidak  dibutuhkan.  Selanjutnya melakukan filter dengan bantuan Microsoft  Excel  dengan  mencari  nilai yang kosong atau nilai duplikat. Data awal yang didapatkan yaitu 1950 data menjadi
1830 data setelah dilakukan pembersihan. Tabel 1 menampilkan rincian data setelah dilakukan pembersihan.
Tabel 1. Data setelah pembersihan No Faktur Tanggal Deskripsi Produk 17420EKS 6/23/2021  cokelat 37319BUE 9/30/2021  chocolatos 37319BUE 9/30/2021  josu 37319BUE 9/30/2021  milo 37319L2B 9/30/2021  air mineral Tahap berikutnya transformasi data,  yaitu  menggabungkan  data  produk dengan  satu  no faktur  menjadi  satu  baris dipisahkan  dengan  tanda  koma  (,)  tanpa spasi  di  tiap  nama  produk.  Transformasi data  produk  menggunakan  fitur power query yang ada pada Microsoft Excel lalu menggabungkan  nya  dengan  fungsi groupBy . Total dari 1830 data pada tahap sebelumnya  menjadi  756  data  setelah ditransformasikan,  rinciannya  pada  tabel 2.
Tabel 2. Data setelah transformasi No Fakt ur Tang gal Produk 1742 0EK S 2021 /06/2 3 COKELAT,CHOCOLATOS PANAS,KENTANG GORENG 3731 9BU E 2021 /09/3 0 CHOCOLATOS,JOSU,MILO ,CHOCOLATTE 3731 9L2 B 2021 /09/3
0 AIR MINERAL,TEH 1211 6AP Q 2021 /05/1 IFTHAR,TAKJIL Tahap  desain  sistem  dilakukan guna untuk membuat gambaran
bagaimana  data  mining  algoritma  apriori akan  diimplementasikan  ke  aplikasi berbasis website dengan framework
Laravel. Sebelum dilakukannya implementasi sistem perlu desain database yang berguna untuk mengetahui tabel apa saja yang akan digunakan untuk keperluan perhitungan.
Gambar 3. Database Aplikasi
Tahap implementasi algortima apriori merupakan tahapan terlama dalam penelitian ini, karena dalam implementasi algoritma  ke  bahasa  pemrograman  untuk dijadikan  sebuah  aplikasi  membutuhkan usaha yang lebih. Di sini penulis memulai membuat  aplikasi  mengikuti  rancangan yang  telah  dibuat,  untuk  pembuatan website penulis menggunakan framework Laravel  dan database MariaDB  yang  di perlihatkan pada gambar 3.
Data  yang  telah  siap  langsung diupload  ke  sistem  pastikan  format  file berupa  (.csv)  karena  jika  berupa  (.xlsx) data  mungkin  saja  masih  berupa  format rumus dari Excel dan tidak dapat diproses. Pada  halaman dashboard  website pada gambar 4 terdapat kotak untuk memasukan dataset yang telah disiapkan, ketika  sudah  memilih  dataset  pastikan tulisan  pilih  dataset  berubah  menjadi nama file yang dipilih.
Gambar 4. Halaman Dashboard Sebelum Import Data
Setelah  tombol  upload  ditekan sistem akan memproses proses upload file untuk  disimpan  ke  database  sistem  dan selanjutnya diarahkan ke halaman transaksi yang terlihat seperti gambar 5.
Gambar 5. Halaman transaksi
Proses  apriori  dimulai  dari filter data bulan atau tahun yang ingin dihitung selanjutnya  klik  perhitungan  baru  untuk memasukan minimum nilai support yang digunakan  untuk  proses  data  mining algoritma apriori seperti  yang  nampak pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Perhitungan
Untuk  mendapatkan  hasil  tersebut terdapat  dua  (2)  tahapan  yang  pertama mencari frequent  itemset yaitu  mencari total  keseluruhan  jumlah  produk  pada seluruh  transaksi  lalu  menghitung  nilai support dan membuat kombinasi pasangan itemset .  Langkah  kedua  yaitu pembuatan aturan asosiasi. Langkah  pertama  dimulai  dari mencari frequent 1-itemset lalu selanjutnya menghitung nilai support tiap produk dengan rumus sebagai berikut.
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1) Berikut ini adalah contoh perhitungan  menemukan frequent 1- itemset  untuk  mencari  nilai support menggunakan  rumus  di  atas  sebagai berikut.
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑚𝑖𝑙𝑜) = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑚𝑖𝑙𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 121 756 =  0.160052 𝑥 100 = 16% (2) Nilai support untuk milo didapatkan  ialah  16%  dan  terdapat  143 data  produk  yang  ada  dalam  transaksi.
Tabel  3  berikut  adalah  hasil  perhitungan nilai support.
Tabel 3. Frequent i temset No Produk Total support 1 MILO 121 16.00% 2 AIR MINERAL 91 12.03% 3 RED VELVET 91 12.03% 4 KENTANG GORENG 74 9.788% 5 TEH 72 9.523%
Produk  dengan  nilai support lebih rendah  dari  yang  ditentukan  akan  di eliminasi, dari 143 total produk yang lolos minimum support yaitu 48 produk.
Selanjutnya  membuat  pasangan  2- itemset dengan  cara  menggabungkan  1- itemset seluruh  kemungkinan  pasangan yang ada lalu menghapus pasangan yang sama. Setelah  didapatkan  pasangan  2- itemset lalu menghitung jumlah kemunculan  pasangan  tersebut  dalam transaksi,  selanjutnya  mencari  nilai support untuk  2- itemset tersebut  dengan rumus berikut.
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴  ∩ 𝐵) = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (3) Berikut  ini  adalah  contoh  mencari nilai support untuk 2-itemset menggunakan  rumus  di  atas  sebagai berikut. 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑚𝑖𝑙𝑜  ∩ 𝑎𝑖𝑟 𝑚𝑖𝑛𝑒𝑟𝑎𝑙) = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑖𝑙𝑜 𝑑𝑎𝑛 𝑎𝑖𝑟 𝑚𝑖𝑛𝑒𝑟𝑎𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 = 16 756 =  0.021165 𝑥 100 = 2.11% (4) Nilai support dari  pasangan  milo dan  air  mineral  didapatkan  2.11%  (tabel
4),  selanjutnya  mengeliminasi  pasangan yang  tidak  memenuhi  minimum support yang telah ditetapkan pada awal perhitungan.
Tabel 4. Pasangan 2- itemset lolos seleksi
No Pasangan 2- itemset Total Support 1 MILO->RED VELVET 22 2.91% 2 MILO->AIR MINERAL 16 2.11% 3 MILO->COKELAT 15 1.98% 4 MILO->KENTANG GORENG 15 1.98% 5 KENTANG GORENG->CHOCO MILK 14 1.85% Setelah  dilakukan  eliminasi  pada pasangan  2-itemset,  yang  berhasil  lolos dari  1124  data  pasangan  menjadi  59 pasangan yang tersisa. Setelah mendapatkan nilai support lebih dari atau sama  dengan  nilai  yang  telah  ditetapkan
maka  dilanjutkan  pembuatan  aturan asosiasi.
Dalam  pembuatan  aturan  asosiasi perlu mencari nilai confidence yaitu nilai yang  dapat  mengukur  kuatnya  hubungan pasangan item muncul secara bersamaan, dengan  mencari  nilai  confidence  dapat ditetapkan  nya  aturan  asosiasi  yang merupakan  hasil  akhir  dari  data  mining algoritma apriori. Untuk mencari confidence  dapat  menggunakan  rumus berikut.
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴  → 𝐵) = 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴  ∩ 𝐵)
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) (5) Berikut  ini  adalah  contoh  mencari nilai confidence untuk 2- itemset
menggunakan  rumus  di  atas  sebagai berikut. 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴  → 𝐵) = 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑚𝑖𝑙𝑜 ∩ 𝑟𝑒𝑑 𝑣𝑒𝑙𝑣𝑒𝑡) 𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝑚𝑖𝑙𝑜) = 2.91 16 = 0.1818 𝑥 100 =  18.18% Hasil yang didapatkan dari confidence milo dan red  velvet yaitu 18.18%  maka  aturan asosiasi yang terbentuk  ialah  {jika  membeli MILO maka  akan  membeli RED  VELVET }
yang berarti terdapat 18.18% kemungkinan  konsumen  membeli  milo dan red  velvet secara  bersamaan  dan aturan  tersebut  dapat  digunakan  karena lebih besar dari nilai minimum yang telah ditetapkan. Rincian data bisa dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Aturan asosiasi No Aturan asosiasi Support Confidence 1 Jika membeli TAKJIL maka akan membeli IFTAR 1.19% 100%
2
Jika membeli KENTANG GORENG maka akan membeli CHOCO MILK 1.85% 18.91% 3 Jika membeli MILO maka akan membeli 2.91% 18.18%
No Aturan asosiasi Support Confidence RED VELVET 4 Jika membeli MATCHA maka akan membeli COKELAT 1.32% 17.85% 5 Jika membeli MILO maka akan membeli COKELAT 1.98% 12.39% Pengujian sistem penting dilakukan untuk  mengetahui  kualitas  sistem  yang telah  dibuat  [15],  akan  tetapi  pada penelitian  ini  pengujian  sistem  yang sedikit berbeda karena untuk sistem yang telah  dibuat  tidak  memiliki  banyak  input dan  output  maka  penulis  melakukan pengujian untuk perhitungan data mining algoritma apriori saja, pengujian dilakukan terhadap data transaksi penjualan  Ruang  Temu  bulan  Mei  2021 hingga  September  2021  sebanyak  756 data  setelah  dilakukannya  pembersihan dan transformasi data.
Pada tabel 6 menampilka perbandingan pengujian sistem. Pengujian  dilakukan  dengan  enam  (6)
nilai minimum dan tanggal yang berbeda sebagai berikut.
Tabel 6. Perbandingan pengujian sistem No waktu Min support Aturan asosiasi terbentuk 1 1/05/2021 hingga 30/09/2021 1% 59 2 2% 2 3 3% 0 4 1/09/2021 hingga 30/09/2021 1% 71 5 2% 12 6 3% 3 Dapat  terlihat  dari  hasil  pengujian di  atas  bahwa  nilai  minimum  yang ditetapkan untuk keseluruhan data transaksi  tidak  dapat  lebih  dari  2%  (dua persen),  untuk  data  transaksi  pada  bulan september saja nilai minimum tidak dapat lebih dari 3% (tiga persen). Jika lebih dari itu  maka  tidak  aturan  asosiasi  yang terbentuk.

## SIMPULAN
Dari  penelitian  ini  disimpulkan bahwa implementasi algoritma apriori ke
sistem  berbasis  website  berhasil,  dan dengan  memanfaatkan  data  transaksi penjualan cafe Ruang Temu, menghasilkan  aturan  asosiasi  berupa pasangan  produk  yang  dibeli  secara bersamaan.  Dapat  dilihat  pada  pengujian yang  telah  dilakukan  terdapat  berbagai macam  aturan  asosiasi  yang  terbentuk, aturan  asosiasi  yang  terbentuk  dari pengujian  keseluruhan  data  dengan minimum support 1%  yaitu  59  pasangan dan  terdapat  tiga  aturan  dengan  nilai confidence tertinggi sebagai berikut:
1. Jika  membeli  TAKJIL  maka  akan membeli IFTAR dengan nilai confidence  100%,  yang  berarti  ketika konsumen  membeli  TAKJIL  maka terdapat  kemungkinan  100%  akan membeli IFTAR juga.
2. Jika  membeli  KENTANG  GORENG maka  akan  membeli  CHOCO  MILK dengan nilai confidence 18.91%, yang berarti  ketika  konsumen  membeli KENTANG  GORENG  maka  terdapat kemungkinan  18.91%  akan  membeli CHOCO MILK juga.
3. Jika  membeli  MILO  maka  akan membeli  RED  VELVET  dengan  nilai confidence  18.18%,  yang  berarti ketika  konsumen  membeli  MILO maka  terdapat  kemungkinan  18.18% akan membeli RED VELVET juga.
Dari  tiga  aturan  asosiasi  dengan nilai confidence tertinggi  di  atas  dapat digunakan  sebagai  saran  kepada  pemilik Ruang Temu
untuk pembuatan rekomendasi paket menu.

## SARAN
Dari  hasil  penelitian  ini,  terdapat kekurangan  yang  dapat  ditingkatkan  lagi untuk peneliti selanjutnya, berikut adalah saran-saran yang penulis berikan:
1. Dalam penelitian ini penggunaan data transaksi sedikit jumlahnya akan lebih baik jika jumlah transaksi lebih banyak karena  dapat  menghasilkan  aturan asosiasi yang lebih beragam. 2. Pada  implementasi  data  mining  ke sistem, sebelum memproses perhitungan  harus  melakukan upload file  dataset  terlebih  dahulu.  Untuk
peneliti selanjutnya dapat menghubungkan  aplikasi  ke  database sistem cafe Ruang  Temu  secara langsung  agar  tidak  perlu  repot-repot melakukan pembersihan dan transformasi data secara manual. 3. Aplikasi yang telah dibuat menghasilkan  aturan  asosiasi  yang lebih sedikit dibandingkan perhitungan menggunakan RapidMiner dan bahasa
pemrograman python ,  untuk  peneliti
selanjutnya  dapat  ditingkatkan  lagi logic kode  program  implementasi algoritma apriori pada Laravel.
4. Penelitian ini hanya menghasilkan dua kombinasi  barang  yang  dibeli  secara bersamaan selanjutnya dapat membuat kombinasi lebih seperti tiga kombinasi,  empat  kombinasi  dan seterusnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Toffin Indonesia, “Toffin Indonesia Merilis  Riset  ‘2020  Brewing  in Indonesia,’” 2020 , 2020. https://insight.toffin.id/toffin- stories/toffin-indonesia-merilis- riset-2020-brewing-in-indonesia/
[2] R. Temu, “Transaksi penjualan Mei - September 2021,” 2021.
[3] S.  Tualeka,  F.  Alameka,  and  N. Wanti  Wulan  Sari,  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Memprediksi Penjualan  Dan  Penempatan  Stok
Barang  Pada  Cv  Pasti  Jaya
Houseware  Dengan  Menggunakan Algoritma  Apriori,” Seminastika , vol.  3,  no.  1,  pp.  115–123,  2021, doi:
10.47002/seminastika.v3i1.258.
[4] A. Oleksy, “Data Science with R,” Livro , p. 276, 2018.
[5] A. K. Maheshwari, Business intelligence and data mining . New
York: Business Expert Press, 2015.
[6] P.  Bhatia, Data  Mining  and  Data
Warehousing . Cambridge University Press, 2019. doi: 10.1017/9781108635592.
[7] L. Foulkes, Learn Microsoft Office 2019 . 2020.
[8] Aminudin,  “Cara  Efektif  Belajar Framework Laravel,” Ilmu Teknol.
Inf. , vol. 1, no. 1, p. 203, 2015.
[9] F.  Razzoli, Mastering  MariaDB .
Packt Publishing, 2014. [10]  L. Khoa, “Laragon,” 2020.
https://laragon.org/docs/ [11]  S.  Hansen,  “Investigasi  Teknik Wawancara dalam Penelitian Kualitatif Manajemen Konstruksi,” J. Tek. Sipil , vol. 27, no. 3, p. 283, 2020, doi: 10.5614/jts.2020.27.3.10. [12]  Alvina  Felicia  Watratan,  Arwini Puspita.  B,  and  Dikwan  Moeis, “Implementasi  Algoritma  Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” J.  Appl.  Comput.  Sci.
Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7–14, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[13]  E. Szöcs, T. Stirling, E. R. Scott, A. Scharmüller,  and  R.  B.  Schäfer, “Webchem:  An  R  package  to retrieve chemical information from the web,” J. Stat. Softw. , vol. 93, no. 13, 2020, doi: 10.18637/jss.v093.i13. [14]  K.  Rahul  and  R. K.  Banyal,  “Data cleaning  mechanism  for  big  data and cloud computing,” Proc. 2019 6th  Int.  Conf.  Comput.  Sustain.
Glob.  Dev.  INDIACom  2019 ,  no.
September, pp. 195–198, 2019.
[15]  Fahrullah, F. (2021). Implementasi Pengujian  Black  Box  Pada  Sistem Informasi  Monitoring  Akademik Dengan Pendekatan Teknik Equivalence Partitions. Jurnal Teknosains  Kodepena,  1(2),  94- 100. Retrieved from http://www.jtk.kodepena.org/index .php/jtk/article/view/25 [16]  S.  AuliaMiranda, F. Fahrullah, and D.  Kurniawan,  “Implementasi Association Rule Dalam Menganalisis Data Penjualan Sheshop  dengan  Menggunakan Algoritma  Apriori,”  Metik  Jurnal,
vol. 6, no. 1, pp. 30–36, 2022.