Langkah-Langkah yang dibutuhkan untuk pembangunan aplikasi data minning Penempatan Produk Di Supermarket Dengan Algoritma Apriori adalah analisis, Analisis System
Analisis sistem merupakan penguraian dari suatu sistem yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan, kesempatan-kesempatan hambatan-hambatan yang terjadi dan kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya.
Hal-hal yang dianalisis pada tahap analisis sistem adalah analisis masalah, analisis fungsional, analisis prosedur sistem yang sedang berjalan, analisis aliran informasi, analisis pengkodean, analisis basis data, dan analisis kebutuhan non-fungsional
Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan adalah suatu proses yang sistematik dari pengembangan kebutuhan. Analisis kebutuhan merupakan cara yang efektif untuk mengidentifikasi masalah-masalah yang muncul dalam sebuah penelitian. Dalam analisis kebutuhan perlu dilakukan suatu perencanaan, pengumpulan data dan analisis data
Analisis Data
Analisa data dilakukan setelah data terkumpul dan sesuai dengan kebutuhan sistem ini. Oleh sebab itu, untuk menghasilkan kesimpulan berdasarkan aturan (rule) pada analisis data, diperlukan data transaksi yang telah dibeli konsumen. Analisis data tersebut dilakukan berdasarkan teknik aturan asosiasi menggunakan algoritma apriori dengan beberapa iterasi atau langkah-langkah.
Berikut adalah contoh perhitungan manual Algoritma Apriori
1.Sampel Data
Pada contoh ini Data yang diambil merupakan data transaksi pembelian produk pada bulan April tahun 2017 pada Supermarket. Data tersebut adalah data yang mewakili keseluruhan data transaksi sebanyak 20 transaksi dan dapat dilihat pada
Tabel 1.
2.Pengelompokkan Daftar Produk Berdasarkan Data Transaksi
Dari Tabel diatas terdapat 20 transaksi yang masing- masing transaksi terdapat beberapa produk atau item yang dibeli oleh konsumen di Supermarket. Untuk itu item yang dibeli diberikan kode produk untuk mempermudah dalam pencarian rule seperti tabel berikut:
Tabel 2
3.Analisis Pencarian Pola Frekuensi Tinggi
Dari Tabel diatas Misalkan diberikan nilai minimum support = 15% (ะค=3 dari 13 transaksi) dan kemudian dilakukan pencarian nilai support pada masing-masing item dengan rumus :
Berikut perhitungannya :
Langkah 1
Mencari C1 (Kandidat 1-itemset) seperti berikut :
Tabel 3 C1 (Kandidat 1-itemset)
Langkah 2 :
Berdasarkan Tabel 3 yang berisi item-item dengan support yang dimilikinya, selanjutnya cari L1={large 1-itemset} dengan memilih item yang memenuhi nilai minimum support =15% seperti pada tabel 4 berikut.
Tabel 4 L1 (Large 1-itemset)
Langkah 3
Proses selanjutnya yaitu menghasilkan kandidat 2-itemsets atau C2, dengan melalui tahap join (gabung) yaitu dengan mengkombinasikan produk atau item yang ada pada Tabel 4 maka akan dihasilkan Tabel 5:
Support_count adalah jumlah kombinasi item yang ada pada transaksi penjualan produk, yang berarti seberapa sering kombinasi item tersebut muncul pada transaksi.
Tabel 5 C2 (Kandidat 2-itemset)
Langkah 4
Langkah selanjutnya adalaha pembentukan Aturan Asosiasi (Association Rule), yaitu setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence aturan asosiatif A→ B minimal confidence = 60%, nilai confidence dari aturan A → B diperoleh dengan rumus berikut :
Dari kombinasi 2 itemset yang telah ditemukan dapat dilihat besarnya nilai support, confidence dari calon aturan asosiasi seperti tampak pada tabel dibawah ini.
Tabel 6 : Aturan Asosiasi
Langkah 5
Proses terakhir adalah aturan Asosiasi Final, aturan asosiasi final terurut berdasarkan minimal support dan minimal confidence yang telah ditentukan, dapat dilihat pada tabel dibawah ini
Dan setelah cara perhitungan manual algoritma apriori di dapat, selanjutnya akan di buat programnya. berikut adalah tampilan programnya
1.Form Login
Form login akan tampil sewaktu aplikasi pertama dijalankan
2.Halaman Administrator
Jika berhasil login, maka akan diarahkan ke halaman main administrator, pada halaman ini user dapat link kebeberapa form diantaranya adalah form item master, item set dan apriori proses
3. Form Item
Pada form item ini, seorang user dapat melakukan insert, update dan delete data item
4. Form Item Set
Pada form item set ini, seorang user dapat melakukan insert, update dan delete data item set yaitu transaksi dari tiap no.faktur
5. Form Apriori Proses
Pada form ini akan dilakukan proses perhitungan algoritma apriori dengan support 30 dan confidence 60 berikut hasil akhirnya.
Selesai .. untuk support dan confidence bisa ditentukkan nilainya
Dalam pembangunan aplikasi sistem pakar dengan menggunakkan algoritma CF (Certainty Factor) ada beberapa hal yang harus dipersiapkan, pada postingan ini studi kasusnya adalah (Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kulit Pada Manusia ) 
