## IMPLEMENTASI ALGORITMA ASSOCIATION RULE UNTUK PROMOSI PRODUK BERBASIS WEBSITE PADA BENGKEL DELTA JAYA MOTOR
¹Anggara Fajri Afif, ²Ericks Rahmat Swedia, 3 Margi Cahyanti
1,3 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Gunadarma, ²Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma
Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat ¹anggaraafif@gmail.com, ²ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id, 3 margi@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Bengkel  Delta  Jaya  Motor  merupakan  toko  yang  menjual  sparepart  motor  yang  hampir setiap  hari  dikunjungi  konsumen.  Adanya  kegiatan  transaksi  penjualan  setiap  hari  membuat data  semakin  lama  akan  semakin  bertambah  banyak.  Pada  saat  ini  toko  Delta  Jaya  Motor belum  memanfaatkan  ketersediaan  jumlah  data  yang  besar  untuk  menentukan  strategi  bisnis, seperti menentukan produk yang sering dibeli oleh konsumen, menentukan strategi pemasaran, dan  mengatur  ketersedian  stok  produk.  Kemajuan  teknologi  informasi  juga  belum dimanfaatkan,  aplikasi  website  adalah  suatu  wadah  informasi  yang  bersifat  realtime  sehingga mempermudah  konsumen  memperoleh  informasi.  Dengan  adanya  aplikasi  website  diharapkan memudahkan  proses  bisnis  pada  toko  Delta  Jaya  Motor  seperti  konsumen  dapat  langsung melihat produk di halaman website beserta stok dan produk lain yang sering dibeli bersamaan. Penelitian  ini  membahas  analisis  dan  penerapan  data  mining  untuk  melihat  pola  pembelian konsumen Delta Jaya motor menggunakan algoritma association rule berbasis website. Dengan menggunakan  algoritma  association  rule  berhasil  diperoleh  sebelas  aturan  asosiasi  dengan memberikan  batas  minimum  support  13%  dan  minimum  confidence  30%.  Hasil  dari  aturan asosiasi memberikan informasi untuk membantu pihak manejemen atau pemilik bengkel dalam menentukan  strategi  bisnisnya,  seperti  mengatur  produk  yang  sering  dibeli,  menentukan strategi pemasaran dan  mengatur ketersediaan stok produk.
Kata Kunci : aplikasi web, association rule, data mining.

## Abstract
Delta Jaya Motor Workshop is a shop that sells motorcycle spare parts that are visited by consumers  almost  every  day.  The  existence  of  sales transaction  activities  every  day  makes  the data  more  and  more  will  increase.  At  present  Delta  Jaya  Motor  stores  have  not  utilized  the availability  of  large  amounts  of  data  to  determine  business  strategies,  such  as  determining products that are often bought by consumers, determining marketing strategies, and managing the  availability  of  product  stock.  Advances  in  information  technology  have  also  not  yet  been exploited,  website  applications  are  real  time  information  containers  that  make  it  easier  for consumers  to  obtain  information.  The  website  application  is  expected  to  facilitate  business processes in Delta Jaya Motor stores such as consumers can immediately see the product on the website page along with stock and other products that are often purchased together. This study discusses the analysis and application of data mining to see the purchase patterns of Delta Jaya motor consumers using the website-based association rule algorithm. By using the association rule algorithm, eleven association rules were obtained by providing a minimum support limit of 13%  and  a  minimum  confidence  of  30%.  The  results  of  the  association  rules  provide information  to  assist  the  management  or  workshop  owner  in  determining  their  business strategies,  such  as  managing  products  that  are  frequently  bought,  determining  marketing strategies and managing product stock availability.
Keywords : association rule, data mining, web application.

## PENDAHULUAN
Saat ini teknologi  informasi berkembang begitu  cepat  seiring  dengan  berkembangnya ilmu  pengetahuan.  Teknologi  informasi  ini memiliki banyak sekali peranan  dan  dampak- nya  dalam  berbagai  bidang,  salah  satunya pada  bidang  bisnis.  Banyaknya  persaingan dalam  dunia  bisnis  khususnya  dalam  industri penjualan,  membuat  para  pelaku  bisnis  harus selalu memikirkan strategi-strategi dan terobosan yang dapat meningkatkan penjualan dan  pemasaran  produk  yang  dijual.  Salah satunya  dengan  pemanfaatan  data  transaksi penjualan produk [1].
Algoritma association  rule termasuk salah  satu  teknik  dalam data  mining .  Teknik ini  bekerja  dengan  mencari  keterhubungan antara  satu item dengan item lainnya.
Algoritma  telah  diterapkan  dalam  berbagai bidang  antara  lain  analisis  data  cuaca  untuk menentukan  perkiraan  cuaca  [2]  dan  analisis menggunakan data  mining untuk  mengetahui obat  yang  sering  dibeli  [3]. Pada  penelitian yang dilakukan oleh Cahyanti, Mujahidin, dan Swedia  menggunakan  algoritma association rule untuk  menganalisis  nilai  mahasiswa  di Universitas Gunadarma sehingga dapat diketahui kecenderungan pola mahasiswa jika mengulang  mata  kuliah  tertentu  [4]. Penelitian lain mengenai algoritma association rule juga telah  dilakukan  oleh  Nurdin.  Pada  penelitian tersebut  menggunakan  algoritma association rule  untuk  menganalisis  penjualan  barang
pada  supermarket  sejahtera  dalam  mengatur tata letak produk yang sering dibeli [5].
Industri besar seperti PT. Unilever juga melakukan analisis asosiasi untuk implementasi produknya  dengan  hasil  informasi  baru  yang dapat  memudahkan  distributor  menemukan strategi yang tepat untuk melakukan pemasaran pada  produk  PT.  Unilever  Indonesia  [6]. Aturan  asosiasi  ini  juga  paling  sering  di- manfaatkan  untuk  promosi  produk  guna mengetahui  keterhubungan  antara  produk yang  sering  dibeli  dengan  cara  melakukan analisis  terhadap  pola  kebiasaan  konsumen dalam  membeli  suatu  produk  serta  hubungan dengan  produk  lain  yang  dibeli  [7].  Dengan mengetahui  produk-produk  apa  saja  yang telah dibeli secara bersamaan oleh konsumen, maka  pihak  manajemen  dapat  menentukan kebijakan-kebijakan untuk meningkatkan penjualan  di  tokonya,  seperti  mengatur  dan menampilkan  produk-produk  unggulan  di suatu halaman produk.
Toko Delta Jaya Motor merupakan usaha ritel  yang  menyediakan  berbagai  aksesoris sparepart motor. Saat  ingin memilih aksesoris, konsumen  terkadang  belum  mengetahui  apa saja yang ingin diganti. Dengan menggunakan metode assosiation  rule ,  konsumen  dapat mengetahui  dengan  cepat  produk  mana  yang sering  dibeli  dan  mungkin  dibutuhkan.  Saat ini  proses  bisnis  yang  ada  di  toko  Delta  Jaya Motor  masih  konvesional,  seperti  penulisan nota transaksi penjualan menggunakan kwitansi yang  ditulis  tangan  dan  belum  tersedianya
layanan informasi teknologi untuk menampil- kan sparepart dan stok produk.
Oleh karena itu, toko Delta Jaya Motor memerlukan suatu sarana informasi dan layanan penjualan berbasis website yang bisa memenuhi kebutuhan  dan  memudahkan perusahaan  dalam menjalankan  kegiatan  bisnis.  Pemanfaatan teknologi informasi  dapat  memudahkan transaksi  serta  memberikan  informasi  tentang produk-produk  unggulan  agar  penjualan  toko semakin  meningkat.  Pada  penelitian  ini
membahas  mengenai  penggunaan  algoritma association  rule untuk  promosi  produk berbasis website pada toko Delta Jaya Motor.

## METODE PENELITIAN
Penerapan data  mining menggunakan teknik association  rule yang  dilakukan  pada penelitian  ini  memiliki  beberapa  tahapan .
Tahap-tahap  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  tahapan  awal penelitian  adalah  melakukan  pengumpulan data transaksi penjualan yang  didapatkan dari hasil  wawancara  dan  survei  ke  toko  Delta Jaya  Motor.  Ada  11  produk  pada  toko  yang digunakan pada penelitian ini. Produk-produk tersebut  adalah  knalpot, velg,  gear, suspensi depan,  selang  rem, stang, suspensi  belakang,
handle, kaliper, arm dan footstep .  Data transaksi penjualan  yang  telah  terjadi  sejak  awal  tahun
2017,  yang  berjumlah  1000  data  transaksi kemudian dikumpulkan untuk dianalisis dengan menggunakan association  rule .   Setelah  hasil asosiasi  diperoleh,  kemudian  dilakukan perancangan halaman situs web dan basis data untuk mengimplementasikan algoritma association  rule pada  sistem  penjualan  yang berbasis web.
Algoritma Association Rule
Algoritma association  rule terdiri  dari dua langkah sebagai berikut [8]:
1. Mencari  semua  hubungan  antar item
berdasarkan frekuensi pembelian,
2. Menentukan  aturan  asosiasi  yang memenuhi  kriteria  minimum support dan
confidence . Berdasarkan frekuensi pembelian antar item .
Rumus perhitungan untuk mencari nilai support dan confidence didefinisikan  secara berurutan  seperti  pada  Persamaan  (1)  dan  (2) [5].
Support = ×
100%
(1)
Confidence = × 100%  (2)
Item yang dibeli sekaligus adalah jumlah dari seluruh  barang  yang  dibeli  secara  bersamaan pada  satu  waktu  transaksi,  yang  merupakan gabungan 2 item set. Seluruh transaksi adalah jumlah  transaksi.  Transaksi antecendent adalah  jumlah  suatu  produk  yang  terjual  dari seluruh  transaksi.  Gambar  2  merupakan diagram alur algoritma association rule .
Gambar 2. Diagram Alur Teknik Association Rule

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah data yang diolah sebanyak 1000 transaksi  dan  terdapat  11 item produk.  Data penjualan  setiap  produk  yang  sudah  dijumlah dapat dilihat pada Tabel 1.
Pada tahap selanjutya dilakukan
penggabungan himpunan sebanyak dua item set  setiap  produk  untuk  mengetahui  jumlah pembelian  produk  secara  bersamaan.  Proses ini menghasilkan 55 himpunan seperti terlihat pada Tabel 2.
Setelah mendapatkan jumlah
keseluruhan  produk  yang  dibeli  secara bersamaan  dari  setiap  himpunan,  selanjutnya adalah  menentukan  nilai  minimum  yaitu  >= 130.  Hal  tersebut  berarti  jika  jumlah  seluruh nilai  produk  yang  dibeli  secara  bersamaan pada setiap himpunan lebih atau sama dengan 130  maka  akan  masuk  ke  dalam  aturan asosiasi.  Himpunan  yang  terbentuk  dapat dilihat pada Tabel 3.
Salah  satu  contoh  perhitungan  untuk produk knalpot dan hasil asosiasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai support × confidence seperti terlihat pada Tabel 5.
Hasil asosiasi dari produk knalpot diurutkan berdasarkan hasil perkalian support dan confidence yang paling besar seperti
terlihat pada Tabel 6. Tabel 1. Data Transaksi Penjualan ID Transaksi Knalpot Velg Gear Stan g Suspens i Depan (SD) Suspensi Belakan g (SB) Handle Kalipe r Selang Arm Footste p 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 2 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 3 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 4 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 5 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 ..... ..... ..... ..... .... ... ..... .... .... .... ... .... 1000 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 ∑ 424 368 368 424 438 449 435 440 393 417 434 Tabel 2.  Himpunan Dua Item Set Kombinasi ∑ Kombinasi ∑ Kombinasi ∑ Kombinasi ∑ Knalpot, Velg 90 Velg , Handle 156 Stang , SB 135  SB, Selang 159 Knalpot, Gear 102 Velg , Kaliper 147 Stang , Handle 188  SB, Arm 247 Knalpot, Stang 166 Velg , Selang 126 Stang , Kaliper 248  SB, Footstep 181 Knalpot, SD 234 Velg , Arm 162 Stang , Selang 147 Handle , Kaliper 141 Knalpot, SB 169 Velg , Footstep 172 Stang , Arm 148 Handle , Selang 125 Knalpot, Handle 149 Gear , Stang 127 Stang , Footstep 169 Handle , Arm 155 Knalpot, Kaliper 190 Gear , SD 110 SD, SB 163 Handle , Footstep 221 Knalpot, Selang 208 Gear , SB 158 SD, Handle 117  Kaliper, Selang 125 Knalpot, Arm 170 Gear , Handle 221 SD, Kaliper 187  Kaliper, Arm 125 Knalpot, Footstep 155 Gear , Kaliper 136 SD, Selang 234  Kaliper, Footstep 181 Velg , Gear 135 Gear , Selang 122 SD, Arm 166  Selang, Arm 152 Velg , Stang 123 Gear , Arm 162 SD, Footstep 170  Selang, Footstep 109 Velg , SD 140 Gear , Footstep 189 SB, Handle 140 Arm , Footstep 154 Velg , SB 209 Stang , SD 137 SB, Kaliper 156
Tabel 3. Himpunan yang Terbentuk Kombinasi ∑ Kombinasi ∑ Kombinasi ∑ Kombinasi ∑ Knalpot, SD 234 Velg , Kaliper  147 Stang , Selang 147 SB, Footstep 181 Knalpot, Stang 166 Velg , Arm 162 Stang , Arm 148 Handle , Kaliper 141 Knalpot, SB 169 Velg , Footstep 172 Stang , Footstep 169 Handle , Arm 155 Knalpot, Handle 149 Gear , SB 158  SD, SB 163 Handle , Footstep 221 Knalpot, Kaliper 190 Gear , Handle 221  SD, Kaliper 187 Kaliper, Footstep 181 Knalpot, Selang  208 Gear , Kaliper 136  SD, Selang 234 Selang, Arm 152 Knalpot, Arm 170 Gear , Arm 162  SD, Arm 166 Arm , Footstep 154 Knalpot, Footstep 155 Gear , Footstep 189  SD, Footstep 170 Velg , Gear 135 Stang , SD 137  SB, Handle 140 Velg , SD 140 Stang , SB 135  SB, Kaliper 156 Velg , SB 209 Stang , Handle 188  SB, Selang 159 Velg , Handle 156 Stang , Kaliper 248  SB, Arm 247 Tabel 4. Perhitungan Untuk Produk Knalpot. No Aturan yang diperoleh Support Confidence 1 Knalpot-Suspensi Depan (SD) (234/1000)*100% = 23,4% (234/424)*100%=55% 2 Knalpot- Stang (166/1000)*100% = 16,6% (166/424)*100%=39% 3 Knalpot-Suspensi Belakang(SB) (169/1000)*100% = 16,9% (169/424)*100%= 40% 4 Knalpot- Handle (149/1000)*100% = 14,9% (149/424)*100% = 35% 5 Knalpot-Kaliper (190/1000)*100% = 19% (190/424)*100% = 44% 6 Knalpot-Selang (208/1000)*100% = 20,8% (208/424)*100% = 49% 7 Knalpot- Arm (170/1000)*100% = 17% (170/424)*100% = 41% 8 Knalpot- Footstep (155/1000)*100% = 15,5% (155/424)*100% = 36% Tabel 5. Hasil Dari Perhitungan Support dan Confidence
No If Antecendent then Concequent Support Confidence Support vs Confidence 1 Knalpot-Suspensi Depan (SD) 23,4% 55% 0,1265 2 Knalpot- Stang 16,6% 39% 0,0647 3 Knalpot-Suspensi Belakang (SB) 16,9% 40% 0,0676 4 Knalpot- Handle 14,9% 35% 0,0525 5 Knalpot-Kaliper 19% 44% 0,0836 6 Knalpot-Selang 20,8% 49% 0,1029 7 Knalpot- Arm 17% 41% 0,0697 8 Knalpot- Footstep 15,5% 36% 0,0558
Tabel 6. Hasil Aturan Asosiasi Peringkat Produk Support vs Confidence 1 Knalpot- Suspensi Depan (SD) 0,1265 2 Knalpot- Selang 0,1029 3 Knalpot- Kaliper 0,0836 4 Knalpot- Arm 0,0697 5 Knalpot- Suspensi Belakang (SB) 0,0676 6 Knalpot- Stang 0,0647 7 Knalpot- Handle 0,0525 8 Knalpot- Footstep 0,0558
Tampilan situs web untuk produk knalpot setelah  dilakukan  aturan  asosiasi  dengan
mengurutkan  dari  nilai  perkalian  yang  paling besar dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3.Tampilan Hasil Asosiasi untuk Produk Knalpot
Penelitian  ini  menemukan  11  (sebelas) aturan  asosiasi  untuk  semua  produk.  Hasil
asosiasi dari perhitungan yang telah dilakukan sebagai berikut:
1. Hasil  yang  didapat  pada  aturan  pertama yaitu  saat  memilih  produk  knalpot  maka akan  muncul  produk  selang,  kaliper, arm , stang ,  suspensi  belakang, handle dan footstep .
2. Hasil  yang  didapat  pada  aturan  kedua yaitu  saat  memilih  produk velg maka akan  muncul  produk  suspensi  belakang, footstep , arm , handle ,  kaliper,  suspensi depan, dan gear .
3. Hasil  yang  didapat  pada  aturan  ketiga yaitu  saat  memilih  produk gear maka akan  muncul  produk handle , footstep , arm ,  suspensi  belakang,  kaliper  dan velg .
4. Hasil  yang  didapat  pada  aturan  keempat yaitu  saat  memilih  produk stang maka akan  muncul  produk  kaliper, handle , knalpot, footstep , arm ,  selang,  suspensi depan dan suspensi belakang.
5. Hasil  yang  didapat  pada  aturan  kelima yaitu  saat  memilih  produk  suspensi depan  maka  akan  muncul  produk knalpot,  selang,  kaliper, footstep , arm , suspensi belakang, velg dan stang .
6. Hasil  yang  didapat  pada  aturan  keenam yaitu  saat  memilih  produk  suspensi belakang maka akan muncul produk arm , velg , footstep ,  knalpot,  suspensi  depan, selang, kaliper, handle , dan stang .
7. Hasil  yang  didapat  pada  aturan  ketujuh yaitu  saat  memilih  produk handle maka akan  muncul  produk gear , footstep , stang , velg , arm ,  knalpot,  kaliper,  dan suspensi belakang.
8. Hasil yang didapat pada aturan kedelapan  yaitu  saat  memilih  produk kaliper maka akan muncul produk stang , knalpot, suspensi sepan, footstep ,
suspensi belakang dan handle .
9. Hasil yang didapat pada aturan kesembilan  yaitu  saat  memilih  produk selang  maka  akan  muncul  produk suspensi depan, knalpot, suspensi belakang, arm dan stang .
10. Hasil yang didapat pada aturan kesepuluh  yaitu  saat  memilih  produk arm maka  akan  muncul  produk  suspensi belakang,  knalpot,  suspensi  depan, gear , velg , handle , footstep , selang, dan stang .
11. Hasil yang didapat pada aturan kesebelas yaitu saat memilih produk footstep maka akan  muncul  produk handle , gear , suspensi belakang, kaliper, velg , suspensi depan, stang , knalpot dan arm .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Analisis  dan  penerapan  data mining berbasis website sudah  dilakukan  dengan perhitungan  menggunakan  teknik asosiation rule untuk  menghasilkan  keterhubungan antara  produk sparepart .  Penelitian  ini berhasil  menemukan  sebelas  aturan  asosiasi dengan  memberikan  batas  minimum support 13% dan minimum confidence 30%.
Pada  penelitian  ini,  jumlah  produk terdiri  dari  11 item sparepart dan  1000 transaksi  yang  dianalisis.  Pada  penelitian lebih lanjut dapat menambahkan lebih banyak
produk dan transaksi yang dianalisis sehingga mendapatkan hasil asosiasi yang lebih bervariasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gresshinta,  “Analisis  dan  penerapan data  mining  untuk melihat  pola permintaan konsumen minimarket Yogamart dengan menggunakan
algoritma  association  rule,” Skripsi ,
Universitas Gunad arm a, Depok, 2018.
[2] M.  Fauzy,  K.  Rahmat,  dan  I.  Asror,
“Penerapan  metode  association  rule menggunakan  algoritma  Apriori  pada simulasi  prediksi  hujan  wilayah  kota Bandung,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi Terapan , vol. 2, no.2, 2016.
[3] S.  Despitara  dan  H.  Tursina,  “Analisis
asosiasi pada transaksi obat
menggunakan  data  mining  dengan algoritma  Apriori,” Jurnal  Sistem  dan
Teknologi Informasi , vol. 1, no.1, 2016.
[4] M.  Cahyanti,  M.  Mujahidin,  dan  E.  R.
Swedia,  “Penerapan  algoritma  Apriori
association  rule  untuk  analisa  nilai mahasiswa di Universitas Gunadarma,”
SEMNASTEKNOMEDIA ,  vol.  5,  no.1,
2017.
[5] D.  A.  Nurdin,  “Penerapan  data  mining untuk  menganalisis  penjualan  barang dengan  menggunakan  metode  Apriori pada supermarket sejahtera Lhoksumawe,”
Jurnal  Techsi, vol.  6,  no.  1,  hal.  134- 155, 2015
[6] Faisal,  “Penerapan  metode  association rule mining untuk analisis dan implementasi teknik data mining dalam memprediksi  strategi  pemasaran  produk Unilever,” Jurnal  INSTEK ,  Vol.  3,
No.1, 2018.
[7] R.  R.  Rereug,  “Penerapan  data  mining dengan memanfaatkan metode association rule  untuk  promosi  produk,” Jurnal Teknologi  Rekayasa ,  vol.  3,  no.1,  hal.
89 – 98, 2018.
[8] T.  D.  Larose, Discovering  knowledge in  data:  introduction  to  data  mining .
Hoboken,  New  Jersey:  John  Wiley  & Sons, 2005.