## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 225-232 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG

## KENDARAAN RODA DUA (STUDI KASUS: TOKO PRIMA MOTOR SIDOMULYO)
Zaenal Abidin 1) , Arsya Kharisma Amartya 2) , Arliyanti Nurdin 3)
1,2 Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia
3 Teknologi Informasi, Institut Teknologi Telkom Surabaya
1,2 Jalan Z.A. Pagar Alam 9-11 35142 Bandar Lampung, Lampung
3 Jl. Gayungan PTT no 17-19, Surabaya Email: 1 zabin@teknokrat.ac.id, 2 arsyakharisma14@gmail.com, 3 arliyanti.n@ittelkom-sby.ac.id

## Abstract
Prima Motor Shop is engaged in the sale of spare parts for two-wheeled vehicles with several brands of spare parts. Sales at Prima Motor Stores take place every day so that the transaction data will increase over time. However, the data is only used as an archive for the store. By using data mining the data will be reprocessed into information that can be used for the decision-making process. Transaction data is processed using association techniques using apriori algorithm. The a priori algorithm will calculate the support value of  each item and find the frequent item set that meets the  minimum confidence requirements. The minimum value for the support parameter is 25% and the minimum value for the confidence parameter  is  50%.  The  results  of  the  application  of  the  apriori  algorithm  produce  13  association  rules  including  2 association rules for the Suzuki brand, 6 association rules for the Honda brand and 5 association rules for the Yamaha brand that meet the minimum requirements of two parameters, namely support and confidence parameters and tested using lift ratio testing to determine whether the resulting association rules are valid or invalid. The most sold item for the Suzuki brand is an item with code B01 namely Cool Starter Satria FU, for the Honda brand is an item with the code C14 namely Seal Shock Front Tiger, for the Yamaha brand is an item with code D01 namely Cool Starter Jupiter Z, Vega ZR, Mio J This can minimize the inventory vacancy of each of the most sold items of each product from the 3 parts brands.
Keyword: Data Mining, Assosiation Rules, Apriori Algorithm, Lift Ratio, Python.

## Abstrak
Toko Prima Motor bergerak dalam bidang penjualan suku cadang kendaraan roda dua dengan beberapa merk suku cadang. Penjualan pada Toko Prima Motor berlangsung setiap hari sehingga data transaksi semakin lama akan semakin banyak. Namun data tersebut hanya digunakan sebagai arsip bagi toko. Dengan menggunakan data mining data tersebut akan diolah  kembali  menjadi  informasi  yang  dapat  digunakan  untuk  proses  pengambilan  keputusan.  Data  transaksi  diolah menggunakan teknik asosiasi dengan menggunakan algoritma apriori. Algoritma apriori akan menghitung nilai support dari masing-masing item dan menemukan frequent item set yang memenuhi syarat minimum confidence. Nilai minimum untuk parameter support adalah 25% dan nilai minimum untuk parameter confidence adalah 50%. Hasil penerapan dari algoritma apriori menghasilkan 13 aturan asosiasi diantaranya 2 aturan asosiasi untuk merk suzuki, 6 aturan asosiasi untuk merk honda dan 5 aturan asosiasi untuk merk yamaha yang memenuhi syarat minimum dua parameter yaitu parameter support  dan  confidence  dan  diuji  dengan  menggunakan  pengujian  lift  ratio  untuk  menentukan  aturan  asosiasi  yang dihasilkan valid atau tidak valid.  Item yang paling laku untuk merk suzuki adalah item dengan  kode B01 yaitu Cool Starter Satria FU, untuk merk Honda adalah item dengan kode C14 yaitu Seal Shock Depan Tiger, untuk merk Yamaha adalah item dengan kode D01 yaitu Cool Starter Jupiter Z, Vega ZR, Mio J  Hal ini dapat meminimalisir kekosongan persediaan dari masing-masing item yang paling laku dari setiap produk dari 3 merk suku cadang tersebut.
Kata Kunci: Data Mining, Aturan Asosiasi, Algoritma Apriori, Lift Rasio, Python.

## 1. PENDAHULUAN
Keberadaan teknologi transportasi yang semakin canggih dapat mempermudah masyarakat dalam menjalankan berbagai macam  aktivitas. Teknologi transportasi hingga saat ini terus mengalami perkembangan dari segi model dan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 225-232 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
keamanan  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  masyarakat.  Salah  satu  teknologi  transportasi  yang  paling  banyak digunakan di Indonesia adalah kendaraan bermotor (khususnya kendaraan roda dua) karena dinilai lebih cepat dan lebih efisien. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), pada tahun 2017 bahwa jumlah kendaraan roda dua mencapai angka  100.200.245  unit  dan  pada  tahun  2018  terjadi  penambahan  kendaraan  sekitar  6,4  juta  unit.  Kemudian  setahun kemudian yaitu pada tahun 2019, terjadi penambahan kembali sebanyak 6,1 juta unit. Hal ini menunjukkan bahwa ken- daraan roda dua sudah menjadi kebutuhan masyarakat untuk aktivitas bertransportasi sehari-hari.
Perawatan kendaraan roda dua sangat penting dan sudah menjadi kewajiban bagi setiap penggunanya. Apabila perawatan kendaraan tidak dilakukan secara rutin maka akan menimbulkan kerusakan pada suku cadang mesin sehingga suku cadang tersebut harus diganti dengan suku cadang yang baru. Dengan adanya servis serta pergantian suku cadang maka dibutuhkan toko yang menjual suku cadang sekaligus jasa pelayanan servis kendaraan.
Toko Prima Motor merupakan usaha dagang milih perseorangan yang bergerak di bidang penjualan suku cadang dan jasa pelayanan servis kendaraan roda dua. Penjualan pada Toko Prima Motor berlangsung setiap hari sehingga data transaksi  semakin  lama  akan    semakin  banyak.  Akan  tetapi,  data  tersebut  hanya  digunakan  sebagai  arsip  bagi  toko sedangkan data transaksi tersebut dapat diolah kembali menjadi suatu informasi baru yang dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan dengan menggunakan data mining [1]–[3].
Secara  umum,  Data  mining  merupakan  bentuk  aktivitas  dalam  melakukan  pencarian  ( discovery )  dengan berulang kali ( iterative ) dan intensif dengan tujuan untuk mengekstrak informasi yang telah ada sebelumnya namun tidak atau  belum  memiliki  arti  [4]–[6].  Agar  informasi  dari  data  transaksi  dapat  bermanfaat,  maka  penelitian  ini  akan menggunakan  teknik  pada  data  mining  yaitu  teknik  asosiasi.  Teknik  asosiasi  atau  association  rule  adalah  teknik  yang digunakan  untuk  mengungkapkan  keterkaitan  antara  item  satu  dengan  item  yang  lainnya.  Proses  untuk  menemukan association  rule adalah  dengan  menggunakan  algoritma  apriori.  Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu  dari  banyak algoritma  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk  frequent  itemset  dan association  rule dalam  basis  data  pada  data transaksional  yang  di  hasilkan  dengan  mengidentifikasi  setiap  item  yang  ada,  dan  mengkombinasikan  kumpulan  item yang lebih besar dengan syarat item tersebut cukup sering muncul dalam basis data [7],  [8].  Kelebihan dari  algoritma apriori adalah algoritma ini dapat melakukan prediksi yang akurat dan dapat digunakan  pada data dengan jumlah yang sangat besar serta dapat diimplementasikan secara mudah [9]. Pada penelitian ini algoritma apriori akan di gunakan untuk melakukan kombinasi pada setiap item yang ada pada data transaksi sehingga di dapatkan pola pembelian konsumen dari beberapa  merk  suku  cadang  yang  dijual  serta  untuk  membantu  dalam  persediaan  stok  barang  di  Toko  Prima  Motor Sidomulyo.
Penelitian  ini  didukung  dengan  penelitian  yang  telah  ada  sebelumnya.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siti Nurajizah menggunakan algoritma apriori untuk menganalisis penjualan obat disebuah apotek. Penumpukan data yang dihasilkan dari transaksi obat dapat dimanfaatkan sebagai  sistem pengambilan keputusan. Penelitian ini menggunakan syarat  nilai  minimum  parameter  support  sebesar  30%  dan  nilai  minimum  parameter  confidence  sebesar  60%.  Setelah dilakukan pengujian maka di dapatkan data yang telah memenuhi syarat nilai minimum support dan confidence yaitu 2 aturan asosiasi dengan 2 kombinasi item yang berbeda yaitu fasidol dan ifarsyl.  Aturan pertama yaitu fasidol dan ifarsyl nilai support sebesar 41,67% dan nilai confidence sebesar 62,5% yang menunjukan bahwa 62,5% dari konsumen yang membeli fasidol maka akan membeli ifarsyl juga. Sedangkan aturan kedua adalah ifarsyl dan fasidol dengan nilai support sebesar  41,67  dan  nilai  confidence  sebesar  71,42%  yang  menunjukan  bahwa  71,42%  dari  konsumen  yang  membeli ifarsyal maka akan membeli fasidol juga [10].
Penelitian  lain  yang  berkaitan  dengan  algoritma  apriori  dilakukan  oleh  Syahril  Muhammad,  et  al.  yang digunakan  untuk  menganalisis  pola  penjualan  peralatan  sekolah.  Data  yang  diuji  merupakan  data  penjualan  selama  1 bulan  dari  bulan  Oktober  2018  sampai  November  2018  dengan  syarat  nilai  minimum  support  sebesar  25%  dan  nilai minimum confidence sebesar 50%. Berdasarkan perhitungan algoritma apriori diperoleh hasil 18 aturan asosiasi terhadap kombinasi 2-itemset yang memenuhi syarat nilai minimum untuk nilai support dan nilai minimum untuk nilai confidence [11].
Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh  Dewi  Anggraini,  et  al.  yang  menggunakan  algoritma  apriori  untuk melakukan analisis data agar mendapatkan lebih banyak informasi dari data sebelumnya. Banyaknya jenis mobil dengan merk  ‘Honda’  mengakibatkan  adanya  penumpukan  data  barang  yang  tidak  laku  terjual  sehingga  mempersulit  dalam menentukan produk yang paling banyak dibeli oleh konsumen. Setelah dilakukan perhitungan berdasarkan pemenuhan syarat terhadap nilai minimum support sebesar 25% dan nilai minimum confidence sebesar 50% maka hasil yang di dapat adalah penjualan Mobil Honda Permata Serpong pada tahun 2018 ada 3 kombinasi itemset yaitu Mobil Mobilio-Mobil Brio Satya dengan nilai support dan confidence tertinggi sebesar 50% dan 100%, Mobil Jazz-Mobil HRV dengan nilai support dan confidence sebesar 33,3% dan 100% dan Mobil HRV-Mobil Mobilio-Mobil Jazz sebesar 33,3% dan 100% [12].

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 225-232 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut Teknik atau studi dokumentasi adalah upaya mengumpulkan data melalui dokumen, arsip ataupun buku-buku yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan. Pada penelitian ini data yang digunakan berupa data transaksi yang terjadi di Toko Prima Motor Sidomulyo dalam jangka waktu 3 bulan terhitung sejak tanggal 1 Desember 2020 sampai dengan 28 Februari 2021 dan data suku cadang kendaraan roda dua dengan 3 jenis merk yang berbeda yaitu ‘Suzuki’, ‘Honda’ dan ‘Yamaha’.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian adalah tahapan yang dilakukan secara sistematis dalam suatu penelitian[13]. Berikut adalah tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian yang akan dilakukan :
1. Studi Literatur
Studi Literatur pada penelitian ini dilakukan dengan membaca dan mengutip dari jurnal dan buku buku yang terkait dengan penelitian ini.
2. Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan teknik asosiasi atau association rules dengan algoritma apriori untuk menentukan pola pembelian konsumen dan untuk membantu dalam persediaan stok barang di Toko Prima Motor Sidomulyo dalam bentuk rule.
1. Analisis Data
Analisis  data  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  produk  yang  paling  sering  di  beli  di  Toko  Prima Motor Sidomulyo berdasarkan 3 jenis merk suku cadang kendaraan.
4.  Implementasi Implementasi  pada  penelitian  ini  yaitu  bagaimana  menerapkan association  rules dengan  algoritma  apriori  pada bahasa pemrograman python 5. Pengujian
Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah algoritma apriori terbukti dapat melakukan kombinasi pada setiap item yang ada pada data transaksi.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 225-232 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 6. Hasil Implementasi
Hasil implementasi penelitian ini adalah aturan asosiasi yang dapat digunakan untuk membantu Toko Prima Motor Sidomulyo dalam mengetahui item  yang paling laku dan membantu dalam persediaan stok barang dari 3 merk suku cadang kendaraan roda dua.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang didapatkan dengan cara mengambil data langsung dari tempat penelitian yaitu Toko Prima Motor Sidomulyo berupa data transaksi penjualan yang terjadi dalam jangka waktu 3 bulan dengan jumlah data sebanyak 750 data. Tahap ini merupakan proses yang dilakukan untuk membuat data mentah yang akan di olah menjadi data yang berkualitas. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan hasil analisis yang lebih akurat dalam pemakaian metode apriori [9].

## 3.2 Hasil Penerapan Algoritma Apriori
Berdasarkan beberapa referensi dari penelitian terdahulu, maka penelitian ini menggunakan nilai minimum parameter support sebesar 25% dan nilai minimum parameter confidence sebesar 50% karena lebih banyak aturan asosiasi yang didapatkan. Perhitungan dengan algoritma apriori terdiri dari beberapa proses, yaitu :
1. Menentukan itemset
a) 1-itemset
Untuk menghitung support digunakan rumus berikut :
𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕 (𝑨) = ∑ 𝒋𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 ∑ 𝒋𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊
(1)
Berikut adalah hasil perhitungan 1-itemset dari masing-masing merk suku cadang :
Tabel 1. 1-itemset merk Suzuki Kode Produk Jumlah Support B01 54 57.45% B02 47 50.00% B03 43 45.74% B04 42 44.68% B06 30 31.91% B05 26 27.66%
Hasil perhitungan 1 itemset merk Suzuki yaitu B01 sebesar 57.45%, B02 sebesar 50.00%, B03 sebesar 45.74%, B04 sebesar 44.68%, B06 sebesar 31.91%, B05 sebesar 27.66%
Tabel 2. 1-itemset merk Honda Kode Produk Jumlah Support C14 56 49.12% C01 55 48.25% C05 46 40.35% C06 45 39.47% C04 43 37.72% C11 34 29.82% C09 31 27.19% C07 31 27.19% C03 30 26.32%

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 225-232 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Hasil perhitungan 1 itemset merk Honda yaitu C14 sebesar 49.12%, C01 sebesar 48.25%, C05 sebesar 40.35%, C06 sebesar 39.47%, C04 sebesar 37.72%, C11 sebesar 29.82%, C09 sebesar 27.19%, C07 sebesar 27.19%, C03 sebesar 26.32%.
Tabel 3. 1-itemset merk Yamaha Kode Produk Jumlah Support D01 44 41.90% D05 39 37.14% D07 36 34.29% D02 33 31.43% D04 30 28.57% D15 29 27.62% D06 28 26.67% D09 28 26.67%
Hasil perhitungan 1 itemset merk Yamaha yaitu D01 sebesar 41.90%, D05 sebesar 37.14%, D07 sebesar 34.29%, D02 sebesar 31.43%, D04 sebesar 28.57%, D15 sebesar 27.62%, D06 sebesar 26.67%, D09 sebesar 26.67%.
b) 2-itemset
Proses ini bertujuan untuk mengkombinasikan 2 item dengan nilai minimum support sebanyak 25%. Kombinasi dari 2 item yang tidak memenuhi syarat nilai minimum support akan dihilangkan. Hasil 2-itemset dapat dilihat pada tabel 4, 5, dan 6.
Tabel 4. 2-itemset merk Suzuki Item Jumlah Support B01, B04 27 28.72% B01, B06 25 26.60% B02, B05 24 25.53%
Hasil perhitungan 2 itemset merk Suzuki yaitu B01, B04 sebesar 28.72%, B01, B06 sebesar 26.60%, B02, B05 sebesar 25.53%.
Tabel 5. 2-itemset merk Honda Item Jumlah Support C14, C01 30 26.32% C14, C04 41 35.96% C01, C05 46 40.35% C01, C06 45 39.47% C05, C06 37 32.45%
Hasil perhitungan 2 itemset merk Honda yaitu C14, C01 sebesar 26.32%, C14, C04 sebesar 35.96%, C01, C05 sebesar 40.35%, C01, C06 sebesar 39.47%, C05, C06 sebesar 32.45%.
Tabel 6. 2-itemset merk Yamaha Item Jumlah Support D01, D05 39 37.14% D01, D07 36 34.28% D05, D07 36 34.28%

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 225-232 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
D04, D06 28 26.67%
Hasil perhitungan 2 itemset merk Yamaha yaitu D01, D05 sebesar 37.14%, D01, D07 sebesar 34.28%, D05, D07 sebesar 34.28%, D04, D06 sebesar 26.67%.
c) 3-itemset
Proses ini bertujuan untuk mengkombinasikan 3 item dengan nilai minimum support sebanyak 25%. Kombinasi dari 3 item yang tidak memenuhi syarat nilai minimum support akan dihilangkan. Untuk produk suku cadang kendaraan  roda  dua  dengan  merk  Suzuki,  tidak  terdapat  kombinasi  3  item  karena  tidak  ada  yang  memenuhi syarat nilai support sebanyak 25%. Hasil 3-itemset dapat dilihat pada tabel 7,8 dan 9 sebagai berikut :
Tabel 7 3-itemset merk Honda Item Jumlah Support C01, C05, C06 42 36.84% Hasil perhitungan 3 itemset merk Honda yaitu C01, C05, C06 sebesar 36.84%. Tabel 8. 3-itemset merk Yamaha Item Jumlah Support D01, D05, D07 36 34.28%
Hasil perhitungan 3 itemset merk Yamaha yaitu D01, D05, DO7 sebesar 34.28%.
2. Membentuk aturan asosiasi ( association rule )
Setelah menemukan item-set dengan menganalisa pola frekuensi tertinggi, tahap selanjutnya adalah membentuk aturan asosiasi yang memenuhi syarat nilai minimum confidence yang telah ditentukan sebelumnya yaitu sebanyak 50%. Untuk menghitung nilai confidence digunakan rumus yaitu :
𝑪𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆 𝑷(𝑩│𝑨) = ∑ 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 𝒅𝒂𝒏 𝑩 ∑  𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑨 (2)
Hasil perhitungan nilai confidence dari masing-masing merk yang memenuhi syarat nilai minimum confidence adalah:
Tabel 9. Aturan Asosiasi merk Suzuki Aturan Asosiasi Confidence Jika membeli B01, maka juga membeli B04 27/54 50% Jika membeli B02, maka juga membeli B05 24/47 51.06% Tabel 10. Aturan Asosiasi merk Honda Aturan Asosiasi Confidence Jika membeli C14, maka juga membeli C01 30/56 53.57% Jika membeli C14, maka juga membeli C04 41/56 73.21% Jika membeli C01, maka juga membeli C05 46/55 83.64% Jika membeli C01, maka juga membeli C06 45/55 81.81% Jika membeli C05, maka juga membeli C06 37/46 80.43% Jika membeli  C01 dan C05, maka juga membeli C06 42/46 91.30% Tabel 11. Aturan Asosiasi merk Yamaha Aturan Asosiasi Confidence Jika membeli D01, maka juga membeli D05 39/44 88.63% Jika membeli D01, maka juga membeli D07 36/44 81.81% Jika membeli D05, maka juga membeli D07 36/49 92.30%

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 225-232 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Jika membeli D04, maka juga membeli D06 28/30 93.33% Jika membeli D01 dan D05, maka juga membeli D07 36/39 92.30%
Setelah dilakukan perhitungan manual maka hasil yang didapat yaitu 2 aturan asosiasi untuk produk  dengan merk Suzuki, 6 aturan asosiasi untuk produk dengan merk Honda dan 5 aturan asosiasi untuk produk dengan merk Yamaha dengan nilai confidence masing masing item memenuhi syarat minimum confidence yaitu 50%.

## 3.3 Pengujian Lift Ratio
Pengujian Lift Ratio dilakukan untuk menentukan apakah aturan asosiasi yang telah terbentuk dapat dinyatakan valid atau tidak valid. Sebelum menghitung nilai lift ratio , terlebih dahulu hitung nilai benchmark confidence. Benchmark confidonce berfungsi sebagai pembagi terhadap nilai confidence dari masing-masing item. Benchmark confidence dapat dihitung menggunakan rumus sebagai berikut :
𝒃𝒆𝒏𝒄𝒉𝒎𝒂𝒓𝒌  = ∑ 𝒋𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒎𝒆𝒏𝒈𝒂𝒏𝒅𝒖𝒏𝒈 𝑩 ∑ 𝒋𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 (3)
Dan rumus untuk menghitung nilai lift ratio adalah :
𝒍𝒊𝒇𝒕 𝒓𝒂𝒕𝒊𝒐 =
𝒄𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆 𝒃𝒆𝒏𝒄𝒉𝒎𝒂𝒓𝒌 𝒄𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆 (4)
Berikut adalah hasil pengujian lift ratio dari masing-masing merk suku cadang kendaraan roda dua :
Tabel 12. Perhitungan lift ratio merk Suzuki Aturan Asosiasi Confidence  Benchmark Lift Ratio Jika membeli B01, maka juga membeli B04 50% 44.68% 1.12 Jika membeli B02, maka juga membeli B05 51.06% 27.66% 1.85 Tabel 13. Perhitungan lift ratio merk Honda Aturan Asosiasi Confidence Benchmark Lift Ratio Jika membeli C14, maka juga membeli C01 53.57% 48,25% 1.11 Jika membeli C14, maka juga membeli C04 73.21% 37.72% 1.94 Jika membeli C01, maka juga membeli C05 83.64% 40.35% 2.07 Jika membeli C01, maka juga membeli C06 81.81% 39.47% 2.07 Jika membeli C05, maka juga membeli C06 80.43% 39.47% 2.03 Jika membeli C01 dan C05, maka juga membeli C06 91.30% 39.47% 2.31 Tabel 14. Perhitungan lift ratio merk Yamaha Aturan Asosiasi Confidence Benchmark Lift Ratio Jika membeli D01, maka juga membeli D05 88.63% 37.14% 2.39 Jika membeli C14, maka juga membeli C04 81.82% 34.29% 2.39 Jika membeli C01, maka juga membeli C05 92.31% 34.29% 2.69 Jika membeli C01, maka juga membeli C06 93.33% 26.67% 3.50 Jika membeli C01 dan C05, maka juga membeli C06 92.30% 34,29% 2.69
Berdasarkan pengujian lift ratio dari aturan asosiasi yang telah dibentuk sebelumnya yaitu 2 aturan asosiasi untuk suku cadang merk Suzuki, 6 aturan asosiasi untuk suku cadang merk Honda, dan 5 aturan asosiasi untuk suku cadang merk Yamaha dapat dinyatakan valid karena masing-masing aturan asosiasi tersebut memiliki nilai lift ratio lebih besar daripada 1 karena semakin besar nilai lift ratio maka semakin kuat aturan asosiasi yang telah dibentuk.

## 4. KESIMPULAN

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 225-232 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  untuk  menentukan  teknik  asosiasi  dengan  algoritma  apriori  adalah  dengan menghitung nilai support dari masing-masing item. Jika nilai support dari masing-masing item tersebut memenuhi syarat nilai minimum support maka item tersebut akan masuk kedalam frequent item set. Algoritma apriori akan melakukan frequent item set secara terus menerus dan akan berhenti apabila tidak ada kandidat frequent item set baru yang didapat. Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai confidence dari frequent item set . Jika nilai confidence memenuhi syarat nilai minimum confidence maka aturan tersebut berhasil didapatkan. Hasil penerapan algoritma apriori pada Toko Prima Motor Sidomulyo menghasilkan 13 aturan asosiasi diantaranya 2 aturan asosiasi untuk merk suzuki, 6 aturan asosiasi untuk merk Honda, dan 5 aturan asosiasi untuk merk Yamaha yang memenuhi syarat nilai minimum parameter support yaitu 25% dan syarat nilai minimum parameter confidence yaitu 50%. Aturan tersebut dinyatakan valid setelah dilakukan pengujian lift ratio karena  memiliki  nilai  lebih  besar  dari  pada  1.  Hal  tersebut  dapat  membantu Toko  Prima  Motor Sidomulyo untuk mengetahui item suku  cadang yang harus memiliki persediaan lebih banyak.  Item yang paling laku untuk merk suzuki adalah item dengan kode B01 yaitu “Cool Starter Satria FU”, untuk merk Honda adalah item dengan kode C14 yaitu “Seal Shock Depan Tiger”, untuk merk Yamaha adalah item dengan kode D01 yaitu “Cool Starter Jupiter Z, Vega ZR, Mio J” Hal ini dapat meminimalisir kekosongan persediaan dari masing-masing item yang paling laku dari setiap produk dari 3 merk suku cadang tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Prasetyawan,  I. Ahmad,  R.  I.  Borman, Ardiansyah, Y. A.  Pahlevi,  and  D.  E.  Kurniawan,  “Classification  of  the  Period Undergraduate Study Using Back-propagation Neural  Network,” Proc. 2018 Int. Conf. Appl. Eng. ICAE 2018 , 2018, doi: 10.1109/INCAE.2018.8579389.
[2] S. Alim, P. P. Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 26– 31, 2020.
[3] D. Alita, S. Setiawansyah, and A. D. Putra, “C45 Algorithm for Motorcycle Sales Prediction On CV Mokas Rawajitu,” J. SISFOTEK Glob. , vol. 11, no. 2, pp. 127–134, 2021.
[4] A. A. Aldino, D. Darwis, A. T. Prastowo, and C. Sujana, “Implementation of K-Means Algorithm for Clustering Corn Planting Feasibility Area in South Lampung Regency,” in Journal of Physics: Conference Series , 2021, vol. 1751, no. 1, p. 12038.
[5] Y.  Rahmanto  and  S.  Hotijah,  “PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS  KEBUDAYAAN  LAMPUNG BERBASIS MOBILE,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2020.
[6] D. Alita, I. Sari, A. R. Isnain, and S. Styawati, “Penerapan Naïve Bayes Classifier Untuk Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa,” J. Data Min. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 17–23, 2021.
[7] A. Aldino, A. Saputra, A.  Nurkholis, and S. Setiawansyah, “Application of Support  Vector Machine (SVM) Algorithm in Classification of Low-Cape Communities in Lampung Timur,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 3 SE-Articles, Dec. 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1041.
[8] Z. Nabila, A. R. Isnain, P. Permata, and Z. Abidin, “ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID- 19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 100–108, 2021.
[9] M.  MAULANA, “PENERAPAN ALGORITMA APRIORI  DAN ALGORITMA FP-GROWTH  DALAM  MENEMUKAN HUBUNGAN DATA NILAI IJAZAH MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS DENGAN NILAI MATA PELAJARAN PEMROGRAMAN  DAN WEB PROGRAMMING (STUDI KASUS SMK  SANDIKTA KELAS  X BEKASI),” Jupiter J. Comput. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 59–75, 2020.
[10] S. Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori,” INOVTEK Polbeng-Seri Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 35–44, 2019.
[11] M. Syahril, K. Erwansyah, and M. Yetri, “Penerapan Data Mining untuk menentukan pola penjualan peralatan sekolah pada brand wigglo dengan menggunakan algoritma apriori,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 3, no. 1, pp. 118–136, 2020.
[12] D. Anggraini, S. A. Putri, and L. A. Utami, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, no. 2, pp. 302–308, 2020.
[13] S. Ahdan and S. Setiawansyah, “Android-Based  Geolocation Technology on a Blood Donation System  (BDS)  Using the Dijkstra Algorithm,” IJAIT (International J. Appl. Inf. Technol. , pp. 1–15, 2021.