SKRIPSI IMPLEMENTASI DATA MINING PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

Transkripsi

1 SKRIPSI IMPLEMENTASI DATA MINING PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI TRI WAHYUNINGSIH Nomor Mahasiswa PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AKAKOM YOGYAKARTA 2017

2 SKRIPSI IMPLEMENTASI DATA MINING PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENGETAHUI POLA PEMBELIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Diajukan sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan studi jenjang strata satu (S1) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Akakom Yogyakarta Disusun Oleh Tri Wahyuningsih Nomor Mahasiswa : PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AKAKOM YOGYAKARTA 2017 i

3 ii

4 iii

5 PERSEMBAHAN Ku persembahkan untuk : Bapak Suwardana, Budi Untoro, Edi Prasetio, dan Adelia Citra Utami, Sahabat sahabat terima kasih atas segala kasih, sayang, cinta dan doa, semangat, pengorbanan, cerita, tawa, senyum, waktu dan kebahagiaan. Terima kasih karena kalian telah menjadi bagian dari penanda dalam perjalananku iv

6 MOTTO Siapa yang menginginkan kebahagiaan dunia maka harus dengan ilmu, Siapa yang menginginkan kebahagiaaan akherat maka harus dengan ilmu Imam Syafi i Jangan pikirkan tentang hasil akhir, kerjakan apa yang ada di depanmu. Hasil tidak akan menghianati proses v

7 INTISARI Aswalayan merupakan sebuah toko yang menghasilkan data penjualan setiap harinya, belum dapat memaksimalkan pemanfaatan data tersebut. Data transaksi penjualan hanya disimpan tanpa dilakukan analisis lebih lanjut. Diperlukan suatu sistem untuk menganalisis data transaksi penjualan dengan menggunakan data mining sebagai suatu teknik analisis data yang dapat membantu Aswalayan memperoleh pengetahuan berupa pola - pola penjualan dalam periode tertentu. Aplikasi data mining dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan basis data MySQL. Algoritma yang digunakan sebagai proses utama dari analisis keranjang pasar adalah algoritma apriori dengan menggunakan minimum support, minimum confidence, frequent itemset dan data transaksi untuk menemukan aturan asosiasi. Pengolahan untuk menganalisis pola pembelian konsumen, sehingga dengan menerapkan metode tersebut, diharapkan dapat menghasilkan pola aturan asosiasi pembelian konsumen. Tujuan dari tugas akhir ini adalah untuk mengetahui hubungan antar barang guna membantu pemilik dalam mengatur stok barang. Kesimpulan dari pembuatan tugas akhir ini adalah mengidentifikasi barang - barang yang dibeli secara bersamaan kemudian digunakan untuk membantu pemilik mengatur stok barang. kata kunci : Algoritma Apriori, Data mining, Pola Pembelian. vi

8 KATA PENGANTAR Puji syukur kehadirat Allah Ta ala yang telah melimpahkan rahmat, hidayah, dan kasih sayang-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan judul Implementasi Data Mining Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Mengetahui Pola Pembelian Menggunakan Algoritma Apriori sebagai salah satu syarat untuk mencapai gelar kesarjnaan pada program sudi Teknik Informatika di STMIK AKAKOM Yogyakarta. Shalawat serta salam semoga tercurahkan selalu kepada baginda nabi Muhammad SAW beserta seluruh keluarga dan sahabat beliau. Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih jauh dari kata sempurna. Oleh karena itu, penulis mengharap kritik dan saran yang bersifat membangun dalam penyempurnaan skripsi ini di masa yang akan datang. Semoga apa yang telah penulis lakukan ini dapat bermanfaat dan berguna bagi pengembangan ilmu pengetahuan. Tak lupa penyusun mengucapkan banyak terima kasih kepada pihak-pihak yang telah membantu dalam penyelesaian skripsi ini, baik secara langsung atau tidak langsung. Ucapan terimakasih ini penyusun sampaikan kepada : 1. Bapak Cuk Subiyantoro, S.Kom, M.Kom, selaku Ketua Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM Yogyakarta. 2. Bapak Ir. Sudarmanto, M.T. selaku Ketua PUKET I Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM Yogyakarta. 3. Bapak Ir. M. Guntara, M.T. selaku Ketua Prodi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKAKOM Yogyakarta. vii

9 4. Ibu Ariesta Damayanti, S.Kom.,M.Cs selaku dosen pembimbing yang telah membimbing, mengarahkan dan membantu dalam penyusunan skripsi. 5. Ibu Sari Iswanti, S.Si., M.Kom dan Ibu Sri Redjeki, S.Si., M.Kom selaku dosen penguji. 6. Bapak, Ibu, dan Saudara Kandungku untuk doa dan dukungan yang tiada henti kalian berikan. 7. Sahabat sahabat saya Fahri, Jefry, Fathullah, Fitri, Wahyu, Nando, Robby, Reza, Kak Priska juga teman-teman angkatan 2013 dan semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu-persatu yang sudah memberikan dukungan dan membantu dalam penyelesaian skripsi ini. Semoga Allah Ta ala memberikan pahala yang setimpal atas segala dorongan, bantuan, dan semangat yang sudah diberikan kepada penulis untuk menyelesaikan skripsi. Amin. Yogyakarta, 15 Juli 2017 Penulis viii

10 DAFTAR ISI SKRIPSI... i HALAMAN PERSETUJUAN... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii PERSEMBAHAN... iv MOTTO... v INTISARI... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI... ix DAFTAR GAMBAR... xi DAFTAR TABEL... xiii BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Rumusan Masalah Ruang Lingkup Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Sistematika Penulisan... 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI Tinjauan Pustaka Data mining Metode Dalam Data Mining Tahap Tahap dalam Data Mining Algoritma Apriori BAB 3 METODE PENELITIAN Analisis Sistem ix

11 3.3.1 Data yang digunakan Analisis Kebutuhan Penggunaan Algoritma Apriori Kebutuhan Sistem Kebutuhan Perangkat Lunak Kebutuhan Perangkat Keras Analisis dan Rancangan Sistem Use Case Diagram Sequence Diagram Activity Diagram Perancangan Tabel Perancangan Antar Muka BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Implementasi Sistem Implementasi Login Implementasi Form Apriori Pembahasan Sistem Hasil Implementasi Sistem Pengujian Sistem BAB 5 PENUTUP Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA x

12 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Metode Dalam Data Mining 10 Gambar 3.1 Use Case Diagram Pemilik Melakukan Analisis Apriori...21 Gambar 3.2 Sequence Diagram Pemilik Melakukan Analisis Apriori...22 Gambar 3.3 Activity Diagram Pemilik Melakukan Analisis Apriori Gambar 3.4 Form Login.25 Gambar 3.5 Form Menu Utama..26 Gambar 3.6 Form Daftar Transaksi...26 Gambar 3.7 Form Association Rule 27 Gambar 4.1 Implementasi Login 28 Gambar 4.2 Implementasi Form Apriori...29 Gambar 4.3 Pembuatan 1 Kombinasi Itemset...30 Gambar 4.4 Pembuatan 2 Kombinasi Itemset.30 Gambar 4.5 Penggabungan 2 Kombinasi Itemset 31 Gambar 4.6 Menghitung Nilai Support 2 Kombinasi Itemset..31 Gambar 4.7 Menghitung Nilai Confidence 2 Kombinasi Itemset 31 Gambar 4.8 Pembuatan 3 Kombinasi Itemset..32 Gambar 4.9 Penggabungan 3 Kombinasi Itemset...32 Gambar 4.10 Menghitung Nilai Support 3 Kombinasi Itemset 32 Gambar 4.11 Menghitung Nilai Confidence 3 Kombinasi Itemset 33 Gambar 4.12 Menampilkan Hasil Rekomendasi 2 Kombinasi Itemset..33 Gambar 4.13 Menampilkan Hasil Rekomendasi 3 Kombinasi Itemset..33 xi

13 Gambar 4.14 Tampilan Awal Form Analisis 34 Gambar 4.15 Form Hasil Analisis 2 Kombinasi Itemset..35 Gambar 4.16 Form Hasil Analisis 2 Kombinasi Itemset..36 Gambar 4.11 Tampilan Form Analisis Pengujian Sistem...37 xii

14 DAFTAR TABEL Tabel 3.1 Data Transaksi Pembelian Awal.17 Tabel 3.2 Jumlah Pembelian Setiap Item 18 Tabel 3.3 Hasil 1-itemset Yang Memenuhi Frequent itemset...19 Tabel 3.4 Hasil 2-itemset Yang Memenuhi Frequent itemset...19 Tabel 3.5 Hasil Asosiasi..20 Tabel 3.6 Tabel Pemilik Toko.25 Tabel 3.7 Tabel Transaksi...25 Tabel 4.1 Pelaksanaan Pengujian 38 xiii