## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410

## Penerapan Algoritma Hash Based Terhadap Penentuan Rule Asosiasi Transaksi Penjualan Sparepart Sepeda Motor
Salmon 1,* , Siti Lailiyah 1 , Nursobah 2 , Reza Andrea 3
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
3 Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia Email: 1,* salmon@wicida.ac.id, 2 sitilailiyah@wicida.ac.id, 3 nursobah@wicida.ac.id, 4 Reza@politanisamarinda.ac.id Email Penulis Korespondensi: salmon@wicida.ac.id
Abstrak− Permasalahan  yang  terjadi  dalam  meningkatkan  transaksi  penjualan  yaitu,  banyaknya  transaksi  penjualan  setiap harinya dengan macam sparepart yang tidak sedikit membuat sales kesulitan untuk menentukan strategi penawaran sparepart yang relevan dan benar-benar dibutuhkan oleh pihak konsumen. Besarnya data transaksi yang yang akan dianalisa dan tidak memungkinkan dilakukan secara manual. Oleh karena itu dibutuhkan suatu teknik tertentu yang bisa melakukan proses mining rule asosiasi secara cepat pada data yang cukup besar. Salah satu teknik yang bisa digunakan untuk association rules adalah algoritma Hash. Algoritma Hash Based  Menggunakan teknik hashing untuk menyaring keluar itmeset yang tidak penting untuk pembangkitan itemset selanjutnya Pembangkitan frequent itemset dalam penelitian ini memerlukan nilai minimum support dan nilai minimum confidence. Nilai minimum support yang dipakai dalam penelitian ini adalah rata-rata dari frekuensi penjualan sparepart.  Pengembangan  dilakukan  pada  proses  pembangkitan  kandidat  rule  menggunakan  tabel  hash  pada  data  transaksi. Dengan menggunakan algoritma Hash Based, proses mining rule asosiasi menjadi lebih cepat dan efisien dalam penggunaan memori. Dari hasil uji coba association rules dengan minimum support sebesar 40 % dan minimum confidence sebesar 75 %. Dihasilkan  14  list  association  rules  yang  memenuhi  syarat.  List  tersebut  menjadi  acuan  sales  dalam  menentukan  strategi penawaran sparepart kepada konsumen.
Kata Kunci: Transaksi; Penjualan; Rule; Asosiasi; Algortima Hash Based
Abstract− The problem that occurs in increasing sales transactions is that the large number of sales transactions every day with many kinds of spare parts makes it difficult for sales to determine strategies for offering spare parts that are relevant and really needed by consumers. The large amount of transaction data to be analyzed is not possible to do manually. Therefore, a certain technique is needed that can carry out the association rule mining process quickly on quite large data. One technique that can be used for association rules is the Hash algorithm. Hash Based Algorithm Uses hashing techniques to filter out itemsets that are not important for generating the next itemset. Generating frequent itemsets in this research requires a minimum support value and a minimum confidence value. The minimum support value used in this research is the average frequency of spare parts sales. Development is carried out in the process of generating candidate rules using a hash table on transaction data. By using the Hash Based algorithm, the association rule mining process becomes faster and more efficient in memory usage. From the  results  of  the  association  rules  trial  with  a  minimum  support  of  40%  and  a  minimum  confidence  of  75%.  14  lists  of association rules were produced that met the requirements. This list becomes a reference for sales in determining strategies for offering spare parts to consumers.
Keywords: Transaction; Sale; Rules; Association; Hash Based Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Transaksi  adalah  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  seseorang  yang  menimbulkan  perubahan  terhadap  harta  atau keuangan yang dipunyai baik itu bertambah ataupun berkurang. Transaksi dalam sebuah perusahaan merupakan sebuah kejadian yang bernilai ekonomis yang dilakukan dan dijalani perusahaan serta menyebabkan perubahan kondisi  perusahaan  terutama  kondisi  keuangan.  Kegiatan  transaksi  dalam  sebuah  perusahaan  memiliki  tujuan utama yaitu untuk menghasilkan laba[1].
Agar tujuan ini tercapai, maka perusahaan perlu melakukan kegiatan operasional seperti penjualan, kerja sama dengan klien, memperluas jaringan penjualan, dan lain sebagianya. Manfaat bukti transaksi dalam sebuah perusahaan  yaitu  sebagai  bukti  tertulis  atas  transaksi  yang  sudah  dilakukan  untuk  menghindari  kemungkinan terjadinya masalah di kemudian hari[2].
Sekarang  ini  sudah  banyak  perusahaan  atau  badan  usaha  yang  menggunakan  teknologi  informasi  untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi kerja dalam perusahaannya. Transaksi dan data yang semakin banyak, maka akan menyebabkan timbulnya beberapa kelemahan dan permasalahan dalam sistem sebuah usaha dagang. Maka dari pemanfaatan terhadap data transaksi sangatlah diperlukan pada saat ini[3].
Berdasarkan penelitian terdahulu mengatakan bahwa perusahaan yang menggunakan teknologi informasi secara menyeluruh akan mempunyai catatan secara otomatis pada setiap transaksi. Baik itu pembelian, penerimaan barang,  penjualan  dan  semua  transaksi  keuangan  terjurnal  secara  otomatis.  Berdasarkan  informasi  yang  sudah menyatu inilah, pihak perusahaan  dapat memperoleh hasil analisa yang cepat dan mengambil keputusan bisnis dengan cepat[4].
Untuk  meningkatkan  laba  penjualan  perusahaan,  dibutuhkan  kerjasama  semua  pihak  yang  bekerja  pada sebuah perusahaan. Sales adalah aktor utama dalam transaksi penjualan karena mereka yang berhadapan langsung dengan para konsumen. Sales memberikan sparepart yang dibutuhkan oleh konsumen beserta penjelasan sebagai pengetahuan  konsumen  mengenai  sparepart  tersebut,  namun  terkadang  sales  hanya  memberikan  apa  yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
dibutuhkan  oleh  konsumen  saja[5].  Sales  lebih  menawarkan  barang  dengan  kuantitas  yang  lebih  besar  dalam meningkatkan  transaksi  penjualan.  Begitu  banyak  transaksi  penjualan  setiap  harinya,  dengan  macam  sparepart yang  tidak  sedikit,  membuat  sales  kesulitan  untuk  menentukan  strategi  penawaran  sparepart    yang  relevan  dan benar-benar dibutuhkan oleh pihak konsumen[6].
Perkembangan  teknologi  diera  saat    ini  memungkinkan  pengolahan  data  yang  ada  disimpan  pada  suatu basis data. Data-data tersebut akan dianalisis dengan menggunakan suatu teknik yang dikenal dengan  data mining. Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data. Salah satu metode yang sering digunakan dalam teknologi data mining adalah metode asosiasi atau association rule mining[7]. Saat ini, teknik data mining dengan aturan asosiasi sudah  banyak  digunakan  untuk  menganalisa  pola  transaksi  penjualan.  Data–data  transaksi  penjualan  tersebut kemudian  akan  diolah  untuk  menggali  informasi  berharga.  Informasi  yang  tergali  tersebut  kemudian  dapat dijadikan menjadi suatu aturan untuk membuat kebijakan untuk meningkatkan penjualan. Ada beberapa metode dan algoritma data mining yaitu estimasi, asosiasi, klasifikasi, klastering dan prediksi[8].
Salah satu algoritma yang sering digunakan untuk association rules yaitu Algoritma Hash. Algoritma hash- based  menggunakan teknik  hashing  untuk  menyaring  keluar  itemset  yang  tidak  penting  untuk pembangkitan itemset  selanjutnya.  Algoritma  hash  based  bisa  menjadi  solusi  untuk  mengatasi  masalah  dalam  menentukan frequent k-itemset dari kandidat itemset secara optimal. Algoritma ini mengurangi jumlah kandidat k-itemset pada awal iterasi[9]. Jumlah itemset pada C2 yang dihasilkan menggunakan teknik hashing  dapat menjadi lebih kecil sehingga scan  database  yang dilakukan untuk  menentukan L2  menjadi lebih efisien. Kandidat k-itemset  yang telah discan dengan menggunakan teknik hashing,  akan dimasukkan kedalam bucket pada tabel hash. Selanjutnya itemset tersebut akan dimasukkan   kedalam bucket pada tabel hash dengan  menggunakan operasi  hash dengan ketentuan setiap  alamat bucket diisi oleh satu itemset[10].
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Agung  Triayudi  dan  Sumiati  pada  tahun  2022  dengan  judul penelitian  Penerapan  Algoritma  Hash  Based  dalam  Penemuan  Aturan  Asosiasi  Penjualan  Tanaman  Hias didapatkan hasil dari penelitian bahwasannya Algoritma Hash Based yang dapat menentukan frequent itemset dari kandidat itemset secara optimal. Dalam penerapannya dalam penentuan aturan asosiasi  penjualan tanaman hias dengan menerapkan algoritma Hash Based hingga mendapatkan frequent itemset untuk 3-itemset Dahlia, Empasen dan Melati yang merupakan kombinasi 3 –itemset tanaman hias yang diprioritaskan dalam penjualan dengan nilai support 25% dan confidance 60%[11].
Penelitian lainnya yang telah dilakukan oleh Afrio Royzen, dkk pada tahun 2024 dengan judul penelitian yang diangkat Penerapan Metode Market Basket Dengan Algoritma Hash-Based Terhadap Data Penjualan Produk Pada  Minimarket  Remaja  Kampus  Bengkulu  dimana  pada  penelitian  tersebut  didapatka  hasil  yaitu  Setelah dilakukan proses Hase Based pada Minimarket Remaja Kampus dengan uji data maka didapatkan hasil tingkat penjualan  produk  tertinggi  di  Minimarket  Remaja  Kampus  Bengkulu.  Hal  ini  dapat  dijadikan  acuan  oleh Minimarket Remaja Kampus untuk persediaan produk bulan berikutnya[12].
Selain itu, juga dilakukan penelitian oleh Mohammad Aldinugroho Abdullah dan Rima Tamara Aldisa pada tahun 2023 dimana judul penelitian yang dilakukan Data Mining Untuk Menerapkan Algoritma Hash Based Pada Penetapan  Pola  Tata  Letak  Penjualan  Bakery  and  Cake  serta  hasil  dari  penelitian  yaitu  Algoritma  Hash  based merupakan  suatu  algoritma  yang  menggunakan  teknik  penyaringan  untuk  menghasilkan  suatu  pola  kombinasi dalam suatu itemset. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa prioritas utama item yaitu G= selai kacang, H= roti tawar L= Selai srikaya dengan nilai support 25% dan confidance 60%. Sehingga selai kacang, selai srikaya dan roti tawar sebaiknya berdampingan demi meningkatkan efisiensi penjualan pada bakery dan cake[13].
Penelitian terakhir yang digunakan sebagai referensi seperti penelitian yang dilakukan oleh Rima Tamara Aldisa  pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian  Penerapan  Data  Mining  Pada  Analisa  Pola  Pembelian  Obat Menerapkan  Algoritma  Hash  Based  serta  hasil  yang  didapatkan  bahwa  Algoritma  Hash  Based  merupakan algoritma yang bertujuan untuk menemukan pola kombinasi dari beberapa alternatif dengan kriteria atau atribut yang  dijadikan  sebagai  pembanding  dengan  perhitungan  menggunakan  teknik  penyaringan  sehingga  dapat menghasilkan suatu pola kombinasi itemset. Berdasarkan hasil dari penelitian dengan menerapkan algoritma hash based dihasilkan 3 itemset yang menjadi prioritas utama yaitu B= Amoxiline, E= Amil Nitrit dan G= Biotin dengan nilai support 20% dan confidance 50%[14].
Penelitian  ini  menguraikan  tentang  bagaimana  menentukan  rule  asosiasi  transaksi  penjualan  dengan menentukan  frequent  itemset  dengan  memanfaatkan  data-data  transaksi  penjualan  atau  barang  keluar  yang kemudian diolah untuk menggali informasi berharga dari kumpulan data transaksi tersebut. Infomasi tersebut akan menghasilkan rekomendasi pola yang akan digunakan sebagai strategi penjualan pada

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  sering  juga  disebut  knowledge  discovery  in  database  (KDD),  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set  data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
berukuran  besar.  Keluaran  dari  data  mining  bisa  dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan  keputusan  dimasa depan[15].
Data mining bukanlah suatu bidang yang sama sekali baru. Salah satu kesulitan untuk mendefinsikan data mining adalah kenyataan bahwa data mining mewariskan banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan terlebih dahulu. Data mining memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti ilmu kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistic, database, dan juga information retrieval[16].
Data mining menganalisis data menggunakan tool untuk menemukan pola dan aturan dalam himpunan data. Perangkat lunak bertugas untuk menemukan pola dengan mengidentifikasi aturan dan fitur pada data. Tool data mining  diharapkan  mampu  mengenal  pola  ini  dalam  data  minimal  dengan  input  minimal  dari  user.  Dalam penelitian ini pembahasan data mining di klasifikasikan dalam fugsi association[17]

## 2.2 Association Rule
Tipe pola yang penting yang dapat ditemukan dari basis data adalah sebuah aturan. Association rule mempunyai bentuk LHS => RHS dengan interpretasi jika setiap item dalam LHS dibeli maka Sepertinya item dalam RHS juga dibeli. Dua pengukuran penting untuk sebuah rule adalah support dan confidence.  Semua association rule dapat dihitung dengan ambang support dan confidence masukkan pengguna dengan post-processing frequent-itemset. Secara umum association rule mempunyai bentuk LHS => RHS, dimana LHS dan RHS adalah himpunan item, jika  setiap  item-item  dalam  LHS  terdapat  dalam  transaksi  maka  item-item  di  RHS  juga  terdapat  dalam transaksi[18]–[20].

## 2.3 Algoritma Hash Based
Untuk menemukan aturan asosiasi dari transaksi database diperlukan pembentukan kandidat (k+1)-itemset yang berasal  dari  large  k-itemset.  Pembentukan  tersebut  dihitung  berdasarkan  kejadian  dari  kandidat  (k+1)-itemset melalui penelusuran seluruh record dalam database. Semakin banyak record database maka semakin besar pula jumlah kandidat itemset yang terbentuk sehingga waktu yang di butuhkan untuk menghasilkan frequent-itemset semakin  lama.  Untuk  mempersingkat  waktu  dan  mengefisienkan  kinerja  penambangan  data  maka  dibutuhkan sebuah teknik atau algoritma yang bisa mengurangi ukuran kandidat k-itemset, untuk K > 1. Agoritma hash based dapat digunakan untuk mengurangi kandidat k-itemset. Efisiensi frequent-itemset terjadi pada saat pembangkitan kandidat itemset terutama frequent 2-itemset. Hal ini dapat meningkatkan performa data mining[21], [22].
Agoritma  hash  based  menggunakan  teknik  hashing  untuk  menyaring  keluar  itemset  yang  tidak  penting untuk  pembangkitan  itemset  selanjutnya.  Ketika  support  untuk  kandidat  k-itemset  dihitung  dengan  menelusuri database,  algoritma  hash  based  mengumpulkan  informasi  mengenai  (k+1)  itemset  dengan  cara  seluruh kemungkinan (k+1) itemset di hash ke dalam hash tabel dengan menggunakan fungsi hash (yang menggunakan sebuah bilangan prima untuk operasi modulo). Setiap bucket pada tabel hash berisi angka berapa kali itemset telah di hash kedalam bucket tersebut. Berdasarkan hash tabel tersebut akan dibangun bit vector yang dimana bit vector bernilai  1  jika  angka  pada  bucket  yang  bersangkutan  lebih  besar  atau  sama  dengan  minimum  support.  Setelah dihitung pada bagian pembangkitan kandidat, setiap k-itemset diperiksa apakah itemset tersebut di hash ke bucket yang memiliki vector sama dengan satu. Bila tidak maka itemset tersebut tidak akan digunakan. Penggunaan hash tabel ini mengurangi jumlah kadidat k-itemset, sehingga mampu mengurangi nilai komputasi dari pembangkitan itemset pada setiap iterasi. Algoritma hash based terbagi menjadi tiga bagian utama dalam pembangkitan frequent itemset, yaitu[23], [24]:
1. Algoritma  hash  based  akan  menghasilkan  C₁  (kandidat  1-itemset)  dan  L1  (large  1-itemset)  dari  database. Seluruh transaksi ditelusuri untuk menghitung support count dari itemset ini untuk kandidat 1-itemset. Dalam tahap ini, hash tree untuk C₁ dibangun dengan tujuan mengefisienkan perhitungan support count. Algoritma hash based memeriksa apakah setiap item sudah ada dalam hash tree, jika sudah ada maka jumlah dari item ini ditambah satu, dan jika belum ada, maka item ini akan dimasukkan dengan jumlah sama dengan satu kedalam hash tree. Dalam bagian ini juga algoritma akan membangun hash tabel (dengan fungsi hash) untuk dua itemset yang akan berguna untuk mengurangi banyaknya kandidat 2-itemset, C₂.
2. Kumpulan kandidat k-itemset dibangkitkan berdasarkan hash tabel yang telah dibuat pada iterasi sebelumnya. Lalu ditentukan frequent itemset dan mengurangi ukuran database untuk pembangkitan itemset selanjutnya. Selain itu, hash tabel untuk kandidat (K+1)-itemset. Algoritma ini terbagi lagi menjadi dua fase. Fase pertama untuk  membangkitkan  kandidat  k-itemset  berdasarkan  pada  hash  based,  proses  ini  terjadi  pada  prosedur gen _ canditate. Algoritma hash based membangkitkan k-itemset, tetapi yang unik disini digunakan bit vector untuk  menguji  validitas  dari  setiap  k-itemset.  Algoritma  hash  based  hanya  menambahkan  k-itemset  yang melewati penyaring untuk dimasukkan kedalam kandidat k-itemset yang merupakan hash tree untuk seluruh itemset. Fase kedua dari bagian kedua algoritma hash based akan menghitung support pada  kandidat itemset dan mengurangi ukuran dari setiap transaksi, proses ini terjadi pada prosedur count_support . Setelah itu akan dibangkitkan hash tabel untuk  (k+1)-itemset dan dilakukan lagi pemangkasan data transaksi pada prosedur make_hash.
3. Seperti  pada  bagian  kedua  namun  tidak  menggunakan  hash  tabel  sehingga  mirip  dengan  algoritma  apriori. Bagian  kedua  dilakukan  selama  nilai  hash  bucket  lebih  besar  dari  minimum  support.  Setelah  batasan  ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
terlewati,  algoritma  hash  based  diganti  dengan  algoritma  apriori  karena  tidak  lebih  efisien  di  bandingkan algoritma apriori. Berikut adalah rumus hash pada level kedua dan ketiga:
H{XY}=((order of X)*10+(order of Y)) mod bil prima (1) Rumus Hash untuk pemrosesan hash tabel pada level ketiga H{XY}=((order of X*100) +(order of Y * 10) + order of Z) mod bil prima (2)
Keterangan: Order of  X = Perwakilan nilai X Order of Z = Perwakilan nilai Z Mod bil prima = bilangan prima yang terdekat dan yang lebih besar dari jumlah kombinasi k-itemset.

## 2.4 Metodologi Penelitian
Dalam  membuat penelitian  ini terdapat sebagian tahapan  yang dilakukan penulis. Berikut ialah penjelasan dari beberapa tahapan penelitian tersebut:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  terhadap  metodologi  ataupun  tahapan  dari  penelitian,  adapun  penjelasan terhadap gambar dapat dilihat berikut:
1. Identifikasi Masalah
Menyelenggarakan  sebuah  penelitian,  mengenali  suatu  kasus  sangat  lah  berarti  agar  kita  bisa  menjadikan pokok  ulasan  dalam  suatu  penelitian  tersebut  sehingga  permasalahan  tersebut  bisa  terpecahkan  dan terselesaikan.
2. Pengumpulan Data
Dalam  menerapkan  sebuah  penelitian,  penulis  mengumpulkan  sebagian  data-  data  guna  dijadikan  suatu referensi dalam penelitian tersebut. Pengumpulan data diambil dari data sebelumnya.
3. Studi Literatus
Pada tahapan ini penulis mengadakan penjelasan objek yang bakal diteliti dengan membaca berbagai sumber referensi antara lain jurnal, e- book, dan sumber teks lainnya.
4. Analisa Data
Pada  tahap  ini  pengumpulan  data.  Supaya  penulis  bisa  menganalisa  serta  mengenali  gimana  cara  proses terhadap penentuan rule asosiasi transaksi penjualan sparepart sepeda motor
5. Penerapan Algoritma Hash Based
Tahapan ini adalah tahapan yang sangat berarti dalam suatu penelitian. Terdapat pula metode yang diterapkan di dalam penelitian ini merupakan Algoritma Hash Based
6. Laporan Penelitian
Pembuatan laporan studi sebagai hasil tertulis berbentuk intisari dari penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma Hash Based menghasilkan banyak association rule dengan bermacam-macam kombinasi. Perangkaian terhadap kombinasi kategori sparepart dilakukan berdasarkan nilai confidence dan nilai support yang diurutkan secara descending dengan menggunakan algoritma insertion sort. Mencari kategori berdasarkan permintaan barang / sparepart yang diinputkan pada seluruh hasil association rule. Merk sparepart sebagai base product.
Tahap pertama dari teknik Hashing adalah penelusuran  pada data untuk melakukan perhitungan support count dari setiap kandidat k-itemset dan pada saat yang sama teknik ini mencari informasi (k+1) itemset dengan
Studi Literatur Penerapan Algoritma Hash Based Pembuatan Laporan Penelitan Analisa Data Identifikasi Masalah
Pengumpulan Data
Mulai Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
menggunakan proses terhadap semua kemungkinan yang hasilnya akan disimpan pada tabel hash. Informasi yang disimpan pada tabel hash akan dimasukkan ke dalam bucket-bucket dimana pada setiap bucket akan menyimpan support count dari setiap itemset yang di hash ke dalam bucket tersebut. Selanjutnya dilakukan eliminasi untuk bucket yang tidak memenuhi minimum support.
Data-data yang diperoleh dan data record transaksi penjualan kemudian dikelola menggunakan algoritma Hash Based guna memperoleh hasil berupa daftar frequent itemset. Data yang digunakan di dalam penelitian ini adalah data transaksi penjualan. Data yang digunakan sebagai objek penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 1. Penjualan Barang Customer Nama  Barang Merek Qty Surya Motor Baut Bk Sisik Var1 5 Bola Cucuk Jelli Kedip Var1 20 Bohlam Depan Grand Knz 50 Handel R/H FI ZR Knz 20 Comsteer Race Ball Mio Oribaru 10 Zola Motor Bola  Cucuk Jelli Kedip Var1 20 Bohlam Depan Grand Knz 100 Bohlam Stop Gold Knz 100 Kabel Rem Mio Knz 3 Comsteer Race Ball Supra X Oribaru 8 Kunci Kontak Rxk New Knz 5 Master Rem kit Supra / Smash Knz 16 Maya Service-DM Kunci kontak Rxk New Knz 5 Dinamo starter Mio Oribaru 2 Bola Cucuk Jelli Kedip Var1 10 Handel L/H Beat Knz 10 Handel L/H Vario 150 Knz 10 Dinamo starter Kharisma Oribaru 2 Piringan Cakram Belakang Supra X 125 Knz 2 Handel L/H GL Pro Knz 10 Jaya Motor Relay Starter Kharisma Oribaru 20 Rocker arm in/ex Mio Oribaru 10 Lampu stop Rxk New Knz 5 Valve Set Jupiter Z Oribaru 10 Aneka Motor Pancing Kabel kopling Satria Fu 150 Knz 5 Isi Karburator Grand Knz 10 Cylinder Blok Grand Oribaru 1 Jasa Motor Relay Starter Kharisma Oribaru 20 Rocker arm in/ex Mio Oribaru 5 Valve Set Grand Oribaru 10 Kiprok Mio M3 Knz 2 Bola Cucuk Jelli Kedip Var1 12 Mitra Motor Takengon CDI F1ZR Knz 5 Kunci kontak Rxk New Knz 5 Valve Set Jupiter Z Oribaru 10 Seal Master Rem Supra X Oribaru  200 Valve Set Jupiter Mx Oribaru 60 Valve Set Grand Oribaru 10 Maju Jaya Seal Master Rem Supra X Oribaru  200 Valve Set Jupiter Z Oribaru 5 Valve Set Jupiter Mx Oribaru 60 Valve Set Grand Oribaru 60 Jaya Mandiri Motor Bohlam Depan Grand Knz 300 Seal Master Rem Supra X Oribaru  190 Kunci kontak Rxk New Knz 4 Fiber Clucth Vario Oribaru 10 Rocker arm in/ex Mio Oribaru 20 Valve Set Grand Oribaru 10 Valve Set Jupiter Z Oribaru 10 Valve Set Kharisma Oribaru 10

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
Customer Nama  Barang Merek Qty Seal Master Rem Mio Oribaru 40 Ignition Coil Mio Oribaru 13 HRS Motor Bola Cucuk Jelli Kedip Var1 25 Bohlam  Depan Grand Knz 90 Bohlam Stop Gold Knz 50 Seal Master Rem Supra X Oribaru  100 Kunci Kontak Rxk New Knz 6 Valve Set Grand Oribaru 8 Discpad Depan Vario Goliath 10 Discpad Depan Jupiter Mx Goliath 20 Seal Master Rem Mio Oribaru 15 Kiprok Mio M3 Knz 4

## 3.1 Penerapan Algoritma Hash Based
Metode  Hash  Based  diterapkan  untuk  mandapatkan  hasil  berupa  daftar  frequent  itemset  yang  berguna  dalam pembentukan association rules. Langkah-langkah yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Pemrosesan Data
Dataset  yang  terbentuk  pada  tahap  preprocessing  kemudian  diproses  mengunakan  menggunakan  algoritma Hash Based  guna memperoleh hasil berupa frequent itemset. Prosedur dalam penerapan algoritma Hash Based sebagai berikut:
a. Menentukan  minimum  support  sebagai  syarat  ambang  batas  dalam  pembentukan  ferquent  itemset    dan minimum  confidence  sebagai  syarat  ambang  batas  dalam  pembentukan  association  rules.  Hasil preprocessing data pada tabel 1. di atas didapatkan jumlah record sebanyak 10. Penentuan minimum support dan  minimum  confidence  ditentukan  secara  random  karena  tidak  ada  ketentuan  penggunaan  besaran batasan.  Sebagai  contoh  minimum  support  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  ialah  rata-rata  nilai support kategori sparepart sebesar 2,5 atau 50% dari keseluruhan jumlah transaksi dan minimum confidence sebesar 75%.
b. Untuk dapat melakukan perhitungan dalam table Hash maka setiap item kategori memerlukan urutan item (order of item) dalam data. Urutan item dalam data digunakan sebagai perwakilan nilai perhitungan.
Tabel 2. Keterangan Kategori Sparepart (Order of Item)
Item Order Baut BK Sisik 1 Bola Cucuk Jelli Kedip 2 Bohlam Depan Grand 3 Handel R/H F1 ZR 4 Comsteer Race Ball Mio 5 Bohlam Stop Gold 6 Kabel Rem Mio 7 Comster Race Ball Supra X 8 Kunci Kontak Rxk New 9 Master Rem Kit Supra X/Smash 10 Dinamo Starter Mio 11 Handel L/H Beat 12 Handel L/H Vario 150 13 Dinamo Starter Kharisma 14 Piringan Cakram Belakang Supra X 125 15 Handel L/H GL Pro 16 Relay Starter Kharisma 17 Rocker arm in/ex Mio 18 Lampu Stop Rxk New 19 Kabel Kopling Satria Fu 150 20 Valve Set Grand 21 Cylinder Blok Grand 22 Isi Karburator Grand 23 Valve Set Jupiter Z 24 Kiprok Mio M3 25 CDI F1 ZR 26 Valve set Jupiter Mx 27 Seal Master Rem Supra X 28

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
Item Order Fiber Clutch Vario 29 Valve Set Kharisma 30 Seal Master Rem Mio 31 Ignition Coil Mio 32 Discpad Depan Vario 33
c. Pembangkitan C1 berdasarkan perhitungan support count dengan menggunakan persamaan 2.1 pada setiap itemnya.    Sebagai  contoh  untuk  mendapatkan  nilai  support  item  Baut  BK  Sisik  yaitu,  transaksi  yang mengandung item tersebut dijumlahkan, kemudian dibagi dengan jumlah keseluruhan transaksi. Digunakan rumus :
Support = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑖𝑡𝑒𝑚 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100 % (3)
Sebagai contoh untuk item Baut Bk Sisik = 1 10 × 100 % = 10 %
Hasil perhitungan keseluruhan item  dapat dilihat pada tabel 4.3
Tabel 3. Tabel C1 No Itemset Customer Support Count Support 1 Baut BK Sisik Surya Motor 1 10% 2 Bola Cucuk Jelli Kedip Surya Motor, Zola Motor, Maya service DM, Jasa Motor, HRS Motor 5 50% 3 Bohlam Depan Grand Surya Motor, Zola Motor, Jaya Mandiri Motor, HRS Motor 4 40% 4 Handel R/H F1 ZR Surya Motor 1 10% 5 Comsteer Race Ball Mio Surya Motor 1 10% 6 Bohlam Stop Gold Zola Motor, HRS Motor 2 20% 7 Kabel Rem Mio Zola Motor 1 10% 8 Comster Race Ball Supra X Zola Motor 1 10% 9 Kunci Kontak Rxk New Zola Motor, Maya Service DM, Jasa Motor, Mitra Motor Takengon, Jaya Mandiri Motor, HRS Motor 6 60% 10 Master Rem Kit Supra X/Smash Zola Motor 1 10% 11 Dinamo Starter Mio Maya Service DM 1 10% 12 Handel L/H Beat Maya Service DM 1 10% 13 Handel L/H Vario 150 Maya Service DM 1 10% 14 Dinamo Starter Kharisma Maya Service DM 1 10% 15 Piringan Cakram Belakang Supra X 125 Maya Service DM 1 10% 16 Handel L/H GL Pro Maya Service DM 1 10% 17 Relay Starter Kharisma Jaya Motor 1 10% 18  Rocker Arm In/Ex Mio Jaya Motor, Jasa motor 2 20% 19 Lampu Stop Rxk New Jaya Motor 1 10% 20 Kabel Kopling Satria Fu 150 Aneka Motor Pancing 1 10% 21 Isi Karburator Grand Aneka Motor Pancing 1 10% 22 Cylinder Blok Grand Aneka Motor Pancing 1 10% 23 Valve Set Grand Jasa Motor, Mitra Motor Takengon, Maju Jaya, Jaya Mandiri Motor, HRS Motor 5 50% 24  Kiprok Mio M3 Jasa Motor, HRS Motor 2 20% 25  CDI F1 ZR Mitra Motor Takengon 1 10% 26  Valve Set Jupiter MX Mitra Motor Takengon, Maju Jaya 2 20% 27  Valve Set Jupiter Z Mitra Motor Takengon, Maju Jaya, Jaya Mandiri Motor, Jaya Motor 4 40% 28 Seal Master Rem Supra X Mitra Motor Takengon, Maju Jaya, Jaya Mandiri Motor, HRS Motor 4 40% 29  Fiber Clutch Vario Jaya Mandiri Motor 1 10% 30  Valve Set Kharisma Jaya Mandiri Motor 1 20%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
No Itemset Customer Support Count Support 31  Seal Master Rem Mio Jaya Mandiri Motor, HRS Motor 2 20% 32  Ignition Coil Mio Jaya Mandiri Motor 1 20% 33  Discpad Depan Vario HRS Motor 1 20% 34 Discpad  Depan  Jupiter Mx HRS Motor 1 20%
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  item  tersebut  disaring  berdasarkan  nilai  support ≥ dari  nilai  minimum support  = 40 % (Tidak ada aturan baku dalam menentukan minimum support). Hasil penyaringan tersebut menghasilkan L1. Daftar nilai L1 dan nilai support dijelaskan  pada tabel berikut.
Tabel 4. Daftar L1 dan Nilai Support Itemset Support Bola Cucuk Jelli Kedip 50 % Bohlam Depan Grand 40 % Kunci Kontak Rxk New 60 % Valve Set Grand 50 % Valve Set Jupiter Z 40 % Seal Master Rem Supra X 40
d. Penggunaan  bilangan  prima  ditentukan  berdasarkan  bilangan  prima    yang  terdekat  dan  lebih  besar  dari banyaknya jumlah L1 yang terbentuk sebelumnya.
e. Hasil L1 dikombinasikan dan di hash kedalam hash table. Pada persamaan 2.4 order of X menyatakan order of item pertama dan order of y menyatakan order of item dari item kedua. Nilai dari order of item masing- masing item dapat dilihat pada tabel item  dapat dilihat pada tabel  4.3. Selanjutnya memasukkan 2-itemset tersebut kedalam tabel hash dengan menggunakan rumus berikut:
h(k) = ((order of x) * 10 + order of y) mod n
n = ditentukan berdasarkan bilangan prima yang terdekat dan lebih besar dari  banyaknya jumlah L1 yang terbentuk sebelumnya. Jumlah L1 yang terbentuk dalam kasus ini adalah sebanyak 6, maka bilangan prima yang digunakan adalah angka 7. h(Bola Cucuk Jelli Kedip, Bohlam Depan Grand) = ((2*10) + 3) mod 7 = 2 h(Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New) = ((2*10) + 9) mod 7 =1 h(Bola Cucuk Jelli Kedip, Valve Set Grand) = ((2*10) + 21) mod 7 = 6 h(Bola Cucuk Jelli Kedip, Valve Set Jupiter Z) = ((2*10) + 24) mod 7 = 2 h(Bola Cucuk Jelli Kedip, Seal Master Rem Supra X) = ((2*10)+28) mod 7 = 6 h(Bohlam Depan Grand, Kunci Kontak Rxk New) = ((3*10) + 9) mod 7 = 4 h(Bohlam Depan Grand, Valve Set Grand) = ((3*10) + 21) mod 7 = 2 h(Bohlam Depan Grand, Valve Set Jupiter Z) = ((3*10) + 24) mod 7 = 5 h(Bohlam Depan Grand, Seal Master Rem Supra X) = ((3*10) + 28) mod 7 = 2 h(Kunci Kontak Rxk New, Valve Set Grand) = ((9*10)+ 21) mod 7 = 6 h(Kunci Kontak Rxk New, Valve Set jupiter Z) = ((9*10) + 24) mod 7 = 2 h(Kunci Kontak Rxk New, Seal Master Rem Supra X) = ((9*10)+28) mod7= 6 h(Valve Set Grand, Valve Set Jupiter Z) = ((21*10) + 24) mod 7 = 3 h(Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X) = ((21*10) + 28) mod 7 = 0 h(Valve Set Jupiter Z, Seal Master Rem Supra X) = ((24*10) + 28) mod 7 = 2 Hasil L1 yang telah dikombinasikan (L1 * L1), didistribusikan ke dalam bucket address berdasarkan hasil. Bucket  count  adalah  banyaknya  subset  L1  yang  terbentuk  ketika  muncul  pada  keseluruhan  transaksi. Bucket Address 0 terdapat L1 yaitu (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X). Bucket Address yang lain dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Hash Table (L1 * L1) Bucket Address Bucket Count Subset C2 0 4 (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X) 1 3
(Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New)
4 (2)
(Bohlam Depan Grand, Kunci Kontak Rxk New)
5 (2) (Bohlam Depan Grand, Valve Set Jupiter Z) 2 (3), (-), (2), (2),(2),(3) (Bola Cucuk Jelli Kedip, Bolam Depan Grand), (Bola Cucuk Jelli Kedip, Valve Set  Jupiter  Z0,  (Bohlam  Depan  Grand,  Valve  Set  Grand),  (Bohlam  Depan Grand, Seal Master Rem Supra X), (Kunci Kontak Rxk New, Valve Set Jupiter Z), (Valve Set Jupiter Z, Seal Master Rem Supra X)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
Bucket Address Bucket Count Subset C2 6 (2), (2), (3), (3) (Bola  Cucuk  Jelli  Kedip,  Valve  Ser  Grand),  (Bola  Cucuk  Jelli  Kedip,  Seal Master  Rem  Supra  X),  (Kunci  Kontak  Rxk  New,  Valve  Set  Grand),  (Kunci Kontak Rxk New, Seal Master Rem Supra X)
Berdasarkan tabel hash  tersebut akan dilakukan eliminasi itemset terhadap alamat bucket dengan support count < 3. Sehingga dihasilkan hash table terseleksi seperti yang terlihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 6. Hash Table Terseleksi (L1*L1) Bucket Address Bucket Count Subset C2 0 4 (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X) 1 3 (Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New) 2 6 (Bola Cucuk Jelli Kedip, Bohlam Depan Grand), (Valve Set Jupiter Z, Seal Master Rem Supra X) 4 2 (Bohlam Depan Grand, Kunci Kontak Rxk New) 5 2 (Bohlam Depan Grand, Valve Set Jupiter Z) 6 6 (Kunci Kontak Rxk New, Valve Set Grand), (Kunci Kontak Rxk New, Seal Master Rem Supra X
Pembangkitan L2 berdasarkan perhitungan support count C2 dengan menggunakan persamaaan 2.2. Subset C2 yang tidak memiliki support count lebih besar dari minmum support tidak akan dibangkitkan menjadi L2.
Support count dari Subset C2  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝑆𝑢𝑏𝑠𝑒𝑡 𝐶2 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 × 100 = …% (4)
(Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X) = 4 10 × 100 = 40%
(Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New) = 3 10 × 100 = 30 %
(Bola Cucuk Jelli Kedip, Bohlam Depan Grand) = 3 10 × 100 = 30 %
(Valve Set Jupiter Z, Seal Master Rem Supra X) = 3 10 × 100 = 30 %
(Bohlam Depan Grand, Kunci Kontak Rxk New) = 2 10 × 100 = 20 %
(Bohlam Depan Grand, Valve Set Jupiter Z) = 2 10 × 100 = 20 %
(Kunci Kontak Rxk New, Valve Set Grand) = 3 10 × 100 = 30
(Kunci Kontak Rxk New, Seal Master Rem Supra X) = 3 10 × 100 = 30 %
Hasil dari perhitungan support count setiap subset C2 dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 7. Perhitungan Support Count Subset C2
Subset C2 Support Count (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X) 40 % (Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New) 30 % (Bola Cucuk Jelli Kedip, Bohlam Depan Grand) 30 % (Valve Set Jupiter Z, Seal Master Rem Supra X) 30 % (Bohlam Depan Grand, Kunci Kontak Rxk New) 20 % (Bohlam Depan Grand, Valve Set Jupiter Z) 20 % (Kunci Kontak Rxk New, Valve Set Grand) 30 % (Kunci Kontak Rxk New, Seal Master Rem Supra X 30 %
Sehingga L2 yang terbentuk adalah : (Valve Grand, Seal Master Rem Supra X) (Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New) (Bola Cucuk Jelli Kedip, Bohlam Depan Grand) (Valve Set Jupiter Z, Seal Master Rem Supra X) (Kunci Kontak Rxk New, Valve Set Grand) (Kunci Kontak Rxk New, Seal Master Rem Supra X)
f. Penggunaan bilangan prima pada persamaan 2.5 ditentukan berdasarkan bilangan prima yang terdekat dan lebih  besar  dari  banyaknya  jumlah  item  L2  yang  telah  terbentuk  sebeluimnya.  Jumlah  item  L2  yang terbentuk pada kasus penelitian ini adalah sebanyak 6, maka bilangan prima yang digunakan adalah angka 7.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
g. Hasil L2 dikombinasikan dan di hash kedalam hash tabel dengan persamaan 2.5. Order of X menyatakan order of item dari item pertama, order of y menyatakan order of item kedua dan order of Z menyatakan order of item dari item ketiga. Nilai order masing-masing item dapat dilihat pada tabel 4.2. (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip) = ((21*100) + (28*10) +2) mod 7 = 0 (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Kunci Kontak Rxk New) = ((21*100) + (28*10) + 9) = 2 (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Bohlam Depan Grand) = ((21*100) + (28*10) + 3) mod 7  = 3 (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Valve Set Jupiter Z) = ((21*100) + (28*10) + 24) mod 7 = 3 (Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New) = ((28*100) + (2*10) + mod 7 = 6 (Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip, Bohlam Depan Grand) = ((28*100) + (2*10) + 3) mod 7 = 2 (Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip, Valve Set Jupiter Z) = ((28*100) + (2*10) + 24 mod 7 = 2 (Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New, Bohlam Depan Grand) = ((2*100) + (9*10) + 3) mod 7 = 6 (Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New, Valve Set Jupiter Z) = ((2*100) + (9*10) + 24) mod 7 = 6 (Kunci Kontak Rxk New, Bohlam Depan Grand, Valve Set Jupiter Z) = ((9*100) + (3*10) +24) mod 7 = 2 Hasil L2 yang telah dikombinasikan (L2*L2) didistribusikan kedalam bucket address berdasarkan hasil dari persamaan 2.5. Bucket count  adalah banyaknya subset L2 yang terbentuk yang muncul pada keseluruhan transaksi.
Tabel 8. Tabel Hash (L2*L2) Bucket Address Bucket Count Subset L2 0 (1) (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip) 2 (3), (1), (-), (1) (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Kunci Kontak Rxk New), (Seal Master Rem  Supra  X,  Bola  Cucuk  Jelli  Kedip,  Bohlam  Depan  Grand),  (Seal  Master  Rem Supra  X,  Bola  Cucuk  Jelli  Kedip,  Valve  Set  Jupiter  Z),  (Kunci  Kontak  Rxk  New, Bohlam Depan Grand, Valve Set Jupiter Z) 3 (2), (3) (Valve  Set  Grand,  Seal  Master  Rem  Supra  X,  Bohlam  Depan  Grand),  (Valve  Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Valve Set Jupiter Z) 6 (1), (2), (-) (Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New), (Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New, Bohlam Depan Grand), (Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New, Valve Set Jupiter Z)
h. Proses  6  dan  7  diulangi  dengan  menyaring  keluar  3-itemset  dari  hasil  L2  yang  telah  dikombinasikan (L2*L2) sehingga akan menghasilkan C3 dan membangkitkan L3.
L3 : (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip)
(Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Kunci Kontak Rxk New)
(Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip, Bohlam Depan Grand) (Kunci Kontak Rxk New, Bohlam Depan Grand, Valve Set Jupiter Z) (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Bohlam Depan Grand) (Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X, Valve Set Jupiter Z) (Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New) (Bola Cucuk Jelli Kedip, Kunci Kontak Rxk New, Bohlam Depan Grand) Hasil dari penyaringan tersebut berupa association rules yang memenuhi minimum confidence ≥ 75% dan kemungkinan akan dibeli oleh costumer secara bersamaan adalah sebagai berikut : 1. {Valve Set Grand} → {Seal Master Rem Supra X} = 80 %
2. {Seal Master Rem Supra X} → {Valve Set Grand} = 100 %
3. {Bola Cucuk Jelli kedip} → {Kunci Kontak Rxk New} = 80 %
4. {Bohlam Depan Grand} → {Bola Cucuk Jelli Kedip} = 75 %
5. {Valve Set Jupiter Z} → {Seal  Master Rem Supra X} = 75 %
6. {Seal Master Rem Supra X} → {Valve Set Jupiter Z} = 75 %
7. {Valve Set Grand} → {Kunci Kontak Rxk New} = 80 %
8. {Seal Master Rem Supra X} → {Kunci Kontak Rxk New} = 75 %
9. {Bola Cucuk Jelli kedip, Seal Master Rem Supra X} → {Valve Set Grand} = 100 %
10. {Valve Set Grand, Seal Master Rem Supra X} → {Kunci Kontak Rxk New} = 75 %
11. {Valve set Grand, Kunci Kontak Rxk New} → {Seal Master Rem Supra X} = 75 %
12. {Kunci Kontak Rxk New, Seal Master Rem Supra X} → {Valve Set Grand} = 100 %

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
13. {Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip} → {Bohlam Depan Grand} = 100 % 14. {Seal Master Rem Supra X, Bola Cucuk Jelli Kedip} → {Kunci Kontak Rxk New} = 100 %

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perumusan  dan  pembahasan  bab-bab  sebelumnya  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai  berikut Penerapan algoritma Hash Based dalam menentukan rules asosiasi transaksi penjualan yaitu dengan menentukan minimum suport dan minimum confidence. Nilai minimum suport yang dipakai dalam penelitian ini adalah rata- rata  dari  frekuensi  penjualan  sparepart.  Tahap  pembangkitan  frequent  itemset  dalam  penelitian  ini  dengan algoritma hash based memerlukan minimum support dan minimum confidence. Minimum support yang dipakai dalam penelitian ini adalah rata-rata dari frekuensi penjualan sparepart berdasarkan kategori sehingga aturan dan pola yang dihasilkan lebih sedikit dan terasa sudah umum. Sebaiknya untuk penelitian  selanjutnya menggunakan minimum  support  yang  lebih  kecil  dari  rata-rata  frekuensi  pembelian.  Dengan  menggunakan  algoritma  Hash Based, proses mining rule asosiasi menjadi lebih cepat dan efisien dalam penggunaan memori. Dari hasil uji coba association rules dengan minimum support sebesar 40 % dan minimum confidence sebesar 75 %. Dihasilkan 14 list  association  rules  yang  memenuhi  syarat.  List  tersebut  menjadi  acuan  sales  dalam  menentukan  strategi penawaran sparepart kepada konsumen.

## REFERENCES
[1] A. Yani, Z. Azmi, and D. Suherdi, “Implementasi Data Mining Menganalisa Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means  Clustering,”  J.  Sist.  Inf.  Triguna  Dharma  (JURSI  TGD),  vol.  2,  no.  2,  p.  315,  2023,  doi: 10.53513/jursi.v2i2.6357.
[2] I. Rosmayati, W. Wahyuningsih, E. F. Harahap, and H. S. Hanifah, “Implementasi Data Mining pada Penjualan Kopi Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Algoritm., vol. 20, no. 1, pp. 99–107, 2023, doi: 10.33364/algoritma/v.20-1.1259.
[3] M. Hutasuhut, M. Gilang Suryanata, S. Kusnasari, and M. A. Lesmana, “Data Mining Untuk Menganalisa Pola Penjualan Pestisida  dengan  Mengunakan  Algoritma  FP-Growth,”  J.  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  6,  pp.  2407–389,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5200.
[4] Y. M. Kristania and S. Listanto, “Implementasi Data Mining Terhadap Data Penjualan Dengan Algoritma Apriori Pada Pt. Duta Kencana Swaguna,” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 2, p. 364, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1973.
[5] A. Nugraha, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan  Pada  Toko  Yana  Sport,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  6,  no.  2,  pp.  849–855,  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i2.5755.
[6] S. P. Dewi, N. Nurwati, and E. Rahayu, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  3,  no.  4,  pp.  639–648,  2022,  doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[7] F.  Y.  Fenesia  Yunika,  “Market  Basket  Analysis  Menggunakan  Algoritma  Hash  Based  Pada  Data  Penjualan  Di  O2 Swalayan,” J. Inform. Kaputama, vol. 8, no. 1, pp. 21–30, 2024, doi: 10.59697/jik.v8i1.417.
[8] B. Nadeak and M. Sianturi, “Implementasi Algoritma Hash-Based Dalam Mengetahui Pola Penjualan Obat,” BEES Bull. Electr. Electron. Eng., vol. 3, no. 1, pp. 23–33, 2022.
[9] Alwendi,  A.  S.  Mandopa,  and  E.  A.  Hasibuan,  “Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Metode Association Rule,” J. Pendidik. DEWANTARA, vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2023.
[10]  B. V. Christioko, K. Khoirudin, and A. Nugroho, “Penentuan Pola Asosiatif Data Tracer Study Universitas Semarang dengan Algoritma Hash Based,” AITI J. Teknol. Inf., vol. 20, no. 2, pp. 150–166, 2023, doi: 10.24246/aiti.v20i2.150- 166.
[11]  A. Triayudi and S. Sumiati, “Penerapan Algoritma Hash Based dalam Penemuan Aturan Asosiasi Penjualan Tanaman Hias,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1293–1300, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2626.
[12]  A.  Royzen,  J.  Wahyudi,  E.  Suryana,  and  U.  Dehasen,  “PENERAPAN  METODE  MARKET  BASKET  DENGAN ALGORITMA HASH-BASED TERHADAP DATA PENJUALAN PRODUK PADA,” J. Sci. Soc. Res., vol. 4307, no. 1, pp. 339–344, 2024.
[13]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Data Mining Untuk Menerapkan Algoritma Hash Based Pada Penetapan Pola Tata Letak  Penjualan  Bakery  and  Cake,”  J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  4,  no.  3,  p.  443,  2023,  doi: 10.30865/json.v4i3.5933.
[14]  R. T. Aldisa, “Penerapan Data Mining Pada Analisa Pola Pembelian Obat Menerapkan Algoritma Hash Based,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1892–1898, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3142.
[15]  F. Y. Rahman, I. I. Purnomo, and N. Hijriana, “PENERAPAN ALGORITMA DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS AIR,” Technologia, vol. 13, no. 3, pp. 228–232, 2022.
[16]  H. P. Doloksaribu and Y. T. Samuel, “KOMPARASI ALGORITMA DATA MINING UNTUK ANALISIS SENTIMEN APLIKASI PEDULILINDUNGI,” J. Teknol. Inf., vol. 16, no. 1, pp. 1–11, 2022.
[17]  Sekar  Setyaningtyas,  B.  Indarmawan  Nugroho,  and  Z.  Arif,  “Tinjauan  Pustaka  Sistematis:  Penerapan  Data  Mining Teknik Clustering Algoritma K-Means,” J. Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang, vol. 10, no. 2, pp. 52–61, 2022, doi: 10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.
[18]  E. - and S. P. Tamba, “Penerapan Data Mining Algoritma Apriori Dalam Menentukan Stok Bahan Baku Pada Restoran Nelayan Menggunakan Metode Association Rule,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA), vol. 5, no. 2, pp. 97–102, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2407.
[19]  T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, A. R. Dikananda, and O. Nurdiawan, “Analisis Data Transaksi Terhadap Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” INFORMATICS Educ. Prof.  J. Informatics, vol. 6,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7410
no. 1, p. 43, 2022, doi: 10.51211/itbi.v6i1.1688.
[20]  S. Aulia Miranda, F. Fahrullah, and D. Kurniawan, “Implementasi Association Rule Dalam Menganalisis Data Penjualan Sheshop  dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori,”  Metik  J.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  30–36,  2022,  doi: 10.47002/metik.v6i1.342.
[21]  A. Anggraini and L. Sianturi, “Implementasi Data Mining Algoritma Hash-Based Untuk Mengetahui Frekuensi Itemset Penjualan Alat-Alat Listrik ( Studi Kasus : PT . Asia Sinar Inti Abadi ),” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 9, no. 2, pp. 36–40, 2022.
[22]  M.  F.  H.  Lubis,  “Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Menggunakan  Algoritma  Hash  Based  Pada  Sistem  Penjualan Produk,” 2023.
[23]  F.  Panjaitan,  A.  Surahman,  and  T.  D.  Rosmalasari,  “Analisis  Market  Basket  Dengan  Algoritma  Hash-Based  Pada Transaksi  Penjualan  (Studi  Kasus:  Tb.  Menara),”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  111–119,  2020,  doi: 10.33365/jtsi.v1i2.450.
[24]  A. Asran, V. Hadrianti, K. Kasmawaru, H. Hasniaty, N. P. D. T. Yuliadi, and M. Rumende, “Implementasi Data Mining Untuk Meningkatkan Penjualan Dengan Algoritma Hash – Based Pada Toko Krisna Mart,” YUME  J. Manag., vol. 6, no. 1, p. 269, 2023, doi: 10.37531/yum.v6i1.3586.