## 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.v4i2.1496

## Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong
Dewi Anggraini, Sukmawati Anggraeni Putri, Lilyani Asri Utami *
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 dewi.anggraini234@gmail.com, 2 sukmawati@nusamandiri.ac.id, 3,* lilyani.lau@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: lilyani.lau@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Perkembangan teknologi informasi semakin pesat sehingga memasuki berbagai bidang, kebutuhan akan informasi yang  cepat,  tepat  dan  akurat  sangat  dibutuhkan.  Namun  faktanya  kebutuhan  informasi  yang  tinggi  tidak  seimbang  dengan penyajian  informasi  yang  memadai.  Perkembangan  bisnis  dan  persaingan  semakin  kompleks  dikarenakan  para  konsumen sangat perspektif membuat para pelaku bisnis harus cerdas dalam membaca situasi. Sehingga pelaku bisnis dapat menjadikan sebuah  prediksi  minat  konsumen  untuk  dijadikan  sebuah  prediksi  perusahaan  dalam  mengambil  suatu  keputusan,  serta mengubah sebuah strategi yang paling tepat untuk konsumennya. Para pengambil keputusan berusaha memanfaatkan gudang data yang tersedia, hal ini mendorong munculnya cabang ilmu baru untuk mengatasi penggalian informasi data dalam jumlah yang sangat besar. Untuk mengetahui mobil Honda yang paling diminati konsumen dibutuhkan teknik Data Mining dengan metode  Algoritma  Apriori,  dan  didukung  Aplikasi  Tanagra  dengan  meneliti  data  penjualan  selama  1  tahun. Data  Mining merupakan penggabungan teknik analisis data, sementara Algoritma Apriori merupakan metode yang paling sering digunakan karena sangat sederhana,mudah dan paling banyak diusulkan oleh beberapa peneliti, karena terdapat dua parameter yaitu Nilai Penunjang  ( Support )  dan  Nilai  Kepastian  ( Confidence). Maka  hasil  prediksi  penelitian  yang  didapatkan,  bahwa  penjualan mobil Honda yang paling diminati konsumen adalah Mobil Brio Satya, HRV, Mobillio, Jazz, dan CRV.
Kata kunci : Data Mining, Algoritma Apriori, Aplikasi Tanagra, Mobil, Honda.
Abstract− The development of information technology is growing rapidly so that it enters various fields, the need for fast, accurate and accurate information is needed. But the fact is that high information needs are not  balanced by the presentation of  adequate  information.  Business  development  and  competition  are  increasingly  complex  because  consumers  are  very perspective making business people have to be smart in reading situations. So that business people can make a prediction of consumer  interest  to  be  used  as  a  prediction  of  the  company  in  making  a  decision,  and  change  a  strategy  that  is  most appropriate for consumers. Decision makers try to utilize the available data warehouse, this encourages the emergence of new branches of science to overcome the extraction of information in very large amounts of data. To find out which Honda cars are most in demand by consumers, Data Mining techniques are required using the Apriori Algorithm method, and supported by the Tanagra Application by examining sales data for 1 year. Data Mining is an amalgamation of data analysis techniques, while Apriori Algorithm  is  the  most  frequently used  method because it is  very  simple,  easy  and  most widely proposed by some researchers, because there are two parameters namely Support Value and Confidence Value. Then the prediction results of the study found that Honda's car sales that most demanded by consumers were Brio Satya, HRV, Mobillio, Jazz, and CRV.
Keywords : Data Mining, Apriori Algorithm, Tanagra Application, Car, Honda.

## 1.  PENDAHULUAN
Dunia  otomotif  di  Indonesia  berkembang  sangat  pesat  dimana  kebutuhan  akan  kendaraan  sudah  tidak  bersifat sekunder,  melainkan  menjadi  kebutuhan  primer.  Sehingga  memicu  para  pengusaha  untuk  mendirikan  sebuah perusahaan dealer/showroom yang  bersaing  secara  ketat.  Mobil  merupakan  salah  satu  alat  transportasi  yang sangat  diminati  dan  banyak  digunakan  oleh  masyarakat,  karena  dapat  berpergian  ke  berbagai  tempat  dengan nyaman dan terlindungi dari cuaca buruk.
Bisnis  retail  merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengetahui  kondisi  pasar  (pelanggan)  dengan  mengamati data  transaksi  penjualan.  Data  transaksi  penjualan  disimpan  dalam  basis  data server ,  kemudian  data    diolah sehingga  dapat  dihasilkan  laporan  penjualan  dan  laporan  laba  rugi.  Akan  tetapi  data  penjualan  tersebut  dapat diolah lebih lanjut [1].
Kebutuhan  akan  informasi  yang  cepat,  tepat,  dan  akurat  sangat  dibutuhkan,  namun  faktanya  kebutuhan yang  tinggi  tidak  seimbang  dengan  penyajian  informasi  yang  memadai.  Hal  tersebut  membuat  dapat  membuat perkembangan  bisnis  semakin  kompleks,  dikarenakan  para  konsumen  yang  sangat  perspektif  membuat  para pelaku bisnis harus cerdas membaca situasi. Pemanfaatan sebuah data yang ada di dalam sistem informasi untuk menunjang kegiatan pengambilan keputusan tidak hanya mengandalkan data operasional saja, tetapi diperlukan suatu  analisa  data  untuk  menggali  sebuah  potensi.  Para  pengambil  keputusan  berusaha  memanfaatkan  sebuah gudang  data  yang tersedia,  hal  ini  dapat  mendorong  munculnya  cabang  ilmu  baru  untuk  mengatasi  penggalian informasi data dalam jumlah yang sangat  besar.
Honda Permata Serpong merupakan salah satu dealer yang bergerak dalam bidang penjualan suku cadang dan bengkel resmi. PT. Permata Hijau Automegah sudah berdiri 20 tahun, sedangkan cabangnya Honda Permata Serpong  berdiri  sejak  tahun  2012  beralokasi  di  Jln.  Boulevard  Gading  Serpong  CBD  Lot  1, Tangerang  15810. Kendaraan  yang  dipromosikan  dikhususkan  untuk  kendaraan  mobil  merk  Honda.  Produk  yang  dipromosikan pada tahun 2018 terdapat 12 jenis diantaranya, type Accord, Civic, Odyssey, City, Civic Hatchback, CRV, BRV, Jazz,  Brio  Satya,  Mobillio,  HRV  dan  Brio  CKD.  Terdapat  banyak  jenis  mobil  Honda  sehingga  sering  terjadi

## 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.v4i2.1496
Submitted: 09/10/2019 ; Accepted: 05/01/2020 ; Published: 25/04/2020
penumpukan  barang  yang  tidak  laku  terjual  dan  sulit  untuk  menentukan  produk  mana  yang  paling  diminati konsumen. Untuk mengantisipasi hal ini, Honda Permata Sepong perlu mengolah data transaksi menjadi sebuah informasi  yang  berguna  dan  dapat  dimanfaatkan  sebagai  strategi  bisnis.  Dengan  implementasi Data  Mining , maka  dapat  membantu  para  pebisnis  dalam  pengambilan  keputusan  terhadap  apa  yang  berhubungan  dengan persediaan barang [2]. Data Mining berfungsi untuk memberikan solusi kepada para pengambil keputusan dalam bisnis guna meningkatkan bisnis perusahaan [3].
Data  Mining merupakan  penggabungan  teknik  analisis  data  dan  menemukan  sebuah  pola-pola  yang penting pada data. Secara sederhana, dapat  didefinisikan sebagai  proses seleksi, eksplorasi  dan pemodelan dari sejumlah besar data untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya [4]. Salah  satu  metode  dalam Data  Mining adalah  Algoritma  Apriori  yang  melakukan  pencarian frequent  itemset dengan menggunakan teknik Association Rules [2].
Algoritma  Apriori  merupakan  metode  yang  paling  sering  digunakan  karena  dalam  pengolahan frequent itemset yang ada pada database sangat sederhana, mudah dan penerapan metode apriori paling banyak diusulkan oleh  beberapa  peneliti  di  berbagai  bidang  karena  memiliki  kemampuan  menemukan  semua  item  peraturan asosiasi dalam basis data transaksi yang memenuhi persyaratan minimum dan batasan minimum [5]. Algoritma apriori  juga  dapat  digunakan  perusahaan  untuk  menyusun  sebuah  strategi  pemasaran  dengan  memasarkan produk dengan merek lain [6].

## 2.  METODE PENELITIAN
Metodologi  merupakan  kerangka  kerja  untuk  melaksanakan  penelitian  bersistem  yang  merupakan  sekumpulan prosedur  yang  digunakan  oleh  peneliti  untuk  disiplin  ilmu  atau  analitis  teoritis  mengenai  suatu  metode  atau cabang ilmu logika yang berkaitan dengan prinsip umum untuk pembentukan pengetahuan ( knowledge ) [7].

## 2.1   Tahapan Penelitian
Berikut ini merupakan tahapan yang dilakukan oleh peneliti:
1. Identifikasi Masalah
Penulis melakukan identifikasi masalah yang akan dijadikan sebagai pokok pembahasan penelitian. Tahapan ini dilakukan berdasarkan rumusan masalah yang didasari atas latar belakang masalah.
2. Studi Literatur
Penulis mempelajari dan memahami teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini. Teori tersebut diperoleh dari buku-buku teks, internet, dan jurnal penelitian.
3. Pengumpulan Data
Peneliti melakukan observasi di lokasi penelitian dan melakukan wawancara dengan Manajer Honda Permata Serpong yang bertujuan untuk mendapatkan informasi dan data yang dibutuhkan di dalam penelitian ini.
4. Analisa Teknik Data Mining Data  Mining juga  berisi  pencarian trend atau  pola  yang  dikenali  oleh  perangkat  tertentu  yang  dapat memberikan suatu analisa data yang berguna dan berwawasan yang dapat membantu pengambilan keputusan di  waktu  yang akan datang  [8].  Teknik yang digunakan untuk  pengolahan data adalah Data Mining dengan metode Algoritma Apriori untuk mencari nilai itemset yaitu nilai Support dan Confidence.
5. Implementasi
Setelah  dilakukan  analisa  teknik  yang  digunakan,  maka  dilakukan  implementasi  terhadap software pendukung. Software yang digunakan adalah Aplikasi Tanagra.
6. Pengujian
Langkah awal pengujian yaitu dengan melakukan pengujian Algoritma Apriori terhadap data penjualan mobil secara  manual.  Setelah  dilakukan  perhitungan  manual,  selanjutnya  peneliti  melakukan  perhitungan mengunakan Tanagra dengan memasukkan data-data dan diproses menggunakan Algoritma Apriori. Peneliti melakukan  pola  perhitungan,  data  yang  di  input  berbentuk  tabular  dari  total  keseluruhan  penjualan  yang masuk  kedalam  penjualan  tiga items yang  tertinggi,  maka  akan  menghasilkan rule nilai  sebagai perbandingan.  Pada  tahap  akhir  peneliti  melakukan  perbandingan  antara  perhitungan  manual  dengan perhitungan  komputerisasi,  jika  hasil  yang  dicapai  sama  atau  hampir  sama,  maka  data  yang  diproses  dan teknik yang digunakan telah benar. Hasil dari penelitian dapat digunakan sebagai bahan evaluasi perusahaan Honda Permata Serpong di masa yang akan datang.

## 2.2   Populasi dan Sampel
Populasi  merupakan  wilayah  generalisasi  (golongan  beberapa  wilayah)  yang  terdiri  atas  objek/subjek  dengan kualitas  dan karakteristik  tertentu  yang  telah  ditetapkan  oleh peneliti  untuk  dipelajari  kemudian  dapat  ditarik kesimpulannya [9].
Sampel merupakan bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut, dikarenakan populasi kecil maka seluruh populasi dijadikan sampel [9]. Peneliti menggunakan teknik sampling jenuh dimana

## 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.v4i2.1496
semua  anggota  populasi  digunakan  sebagai  sampel.  Hal  ini  sering  dilakukan  bila  jumlah  populasi  relatif  kecil. Populasi dan sampel untuk penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Populasi dan Sampel No. Type /Jenis Mobil Honda 1. ACCORD 2. CIVIC 3. ODYSSEY 4. CITY 5. CIVIC HATCHBACK 6. CRV 7. BRV
8. JAZZ 9. BRIO SATYA 10. MOBILLIO 11. HRV 12 BRIO CKD

## 2.3    Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Proses  utama  yang  dilakukan  dalam  Algoritma  Apriori  yaitu  mengkombinasikan  setiap  item  sampai  tidak terbentuk  kombinasi  lagi  dan  hasil  dari  item  tersebut  dipangkas  dengan  menggunakan minimum  support [10]. Pada  tahap  ini  peneliti  mencari  kombinasi item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database . Nilai support sebuah item dirumuskan pada persamaan 1.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Ʃ Transaksi mengandung A ƩTransaksi x 100% (1)
Nilai support dari 2 item dirumuskan pada persamaan 2.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝑃 (𝐴 ∩ 𝐵) (2) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = Ʃ Transaksi mengandung A,B ƩTransaksi x 100%
Sementara itu, nilai support dari 3 item dirumuskan pada persamaan 3 dan persamaan 4.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵, 𝐶) = 𝑃 (𝐴 ∩ 𝐵 ∩ 𝐶) (3) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵, 𝑑𝑎𝑛 𝐶) = Ʃ Transaksi mengandung  A,B dan C ƩTransaksi x 100% (4)

## 2.4   Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan kemudian dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan asosiatif A → B dan  A → B → C. Nilai confidence dari aturan A → B diperoleh dari persamaan 5.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴|𝐵) = Ʃ Transaksi A dan B ƩTransaksi A x 100%
(5)
Nilai confidence dari aturan A → B → C diperoleh dari persamaan 6.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴|𝐵|𝐶) = Ʃ Transaksi A,B dan C
ƩTransaksi A x 100%
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Pembuatan Format Tabular
Format Tabular bila dibentuk akan terlihat seperti tabel 2.
Tabel 2. Format Tabular Data Transaksi Penjualan Bulan Brio Satya HRV Mobillio CRV Jazz BRV 1 1 1 0 1 0 0 2 1 1 1 0 0 0 3 1 0 1 1 0 0

## 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.v4i2.1496
4 0 1 0 1 1 0 5 1 1 1 0 0 0 6 1 0 0 1 0 1 7 1 1 1 0 0 0 8 1 0 1 0 0 1 9 1 1 1 0 0 0 10 1 1 0 0 1 0 11 0 1 0 1 1 0 12 0 1 0 1 1 0

## 3.2   Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Proses  pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1-itemset  dengan  jumlah minimum  support =  30%  dapat diselesaikan dengan perhitungan berikut.
1. 𝑆(𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴)
= Ʃ Transaksi Brio Satya Ʃ12 = 9 12 x 100% = 75%
2. 𝑆(𝐻𝑅𝑉)
= Ʃ Transaksi HRV
Ʃ12 = 9 12 x 100% = 75%
3. 𝑆(𝑀𝑂𝐵𝐼𝐿𝐿𝐼𝑂)
= Ʃ Transaksi Mobillio
Ʃ12 = 6 12 x 100% = 50%
Minimum  support yang  ditentukan  adalah  30%,  sehingga  kombinasi  1- itemset yang  tidak  memenuhi support dihilangkan dan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Minimum Support Itemset Itemset Jumlah Support BRIO SATYA 9 75% HRV 9 75% MOBILLIO 6 50% CRV 6 50% JAZZ 4 33,33%
Proses  selanjutnya  adalah  pembentukan  C 2 atau  disebut  dengan  2- itemset dengan  jumlah minimum support = 30% dapat diselesaikan dengan perhitungan berikut.
1. 𝑆(𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴, 𝐻𝑅𝑉)
= Ʃ Transaksi 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝐻𝑅𝑉
Ʃ12
= 6 12 x 100% = 50%
2. 𝑆(𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴, 𝑀𝑂𝐵𝐼𝐿𝐿𝐼𝑂)
= Ʃ Transaksi 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑀𝑜𝑏𝑖𝑙𝑙𝑖𝑜
Ʃ12 = 6 12 x 100% = 50%
3. 𝑆(𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴, 𝐶𝑅𝑉)
= Ʃ Transaksi 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝐶𝑅𝑉
Ʃ12 = 3 12 x 100% = 25%
Minumum support yang ditentukan adalah 30% jadi kombinasi  2- itemset yang tidak memenuhi minimal support dihilangkan dan dapat terlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Kombinasi 2- Itemset Itemset Jumlah Support BRIO SATYA-HRV 6 50% BRIO SATYA-MOBILLIO 6 50% HRV-MOBILLIO 4 33,33% HRV-CRV 4 33,33% HRV-JAZZ 4 33,33%
Proses  selanjutnya  adalah  pembentukan  C 3 atau  disebut  dengan  3- itemset dengan  jumlah minimum support = 30% dapat diselesaikan dengan perhitungan berikut.
1. 𝑆(𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴, 𝐻𝑅𝑉, 𝑀𝑂𝐵𝐼𝐿𝐿𝐼𝑂 )
= Ʃ Transaksi 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎,𝐻𝑅𝑉,𝑀𝑜𝑏𝑖𝑙𝑙𝑖𝑜 Ʃ12 = 4 12 x 100% = 33,33%

## 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.v4i2.1496
2. 𝑆(𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴, 𝐻𝑅𝑉, 𝐶𝑅𝑉 )
= Ʃ Transaksi 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎,𝐻𝑅𝑉,𝐶𝑅𝑉
Ʃ12 = 1 12 x 100% = 8,33%
3. 𝑆( 𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴, 𝐻𝑅𝑉, 𝐽𝐴𝑍𝑍 )
= Ʃ Transaksi 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎,𝐻𝑅𝑉,𝐽𝑎𝑧𝑧
Ʃ12 = 1 12 x 100% = 8,33%
Minimum support yang ditentukan adalah 30%, maka kombinasi 3- itemset yang tidak memenuhi minimum support dihilangkan dan dapat dilihat seperti tabel 5.
Tabel 5. Kombinasi 3- Itemset Itemset Jumlah Support BRIO SATYA-HRV-MOBILLIO 4 33,33%
3.3   Pembentukan Aturan Asosiasi
Menetukan stronge  rule dari frequent  itemset ,  dalam  tahapan  ini  sering  disebut  pembentukan  aturan  asosiasi. Setelah semua pola frekuensi tinggi telah ditemukan, langkah selanjutnya peneliti mencari aturan asosiasi  yang memenuhi syarat minimum confidence yang ditentukan adalah 60%. Nilai Confidence dari aturan A → B diolah dengan mengacu pada persamaan (2) dapat diselesaikan dengan perhitungan sebagai berikut :
1. 𝐶(𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴, 𝐻𝑅𝑉)
= Ʃ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝐻𝑅𝑉
Ʃ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎 = 6 9 x 100% = 66,66%
2. 𝐶(𝐻𝑅𝑉, 𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴)
= Ʃ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐻𝑅𝑉 𝑑𝑎𝑛 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎
Ʃ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐻𝑅𝑉
= 6 9 x 100% = 66,66%
3. 𝐶(𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴, 𝑀𝑂𝐵𝐼𝐿𝐿𝐼𝑂)
= Ʃ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑀𝑜𝑏𝑖𝑙𝑙𝑖𝑜
Ʃ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎 = 6 9 x 100% = 66,66%
Minimum  confidence yang  ditentukan  60%,  maka  kombinasi  2- itemset yang  tidak  memenuhi minimum confidence dihilangkan dan dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Aturan Asosiasi 2- Itemset Aturan Confidence Jika membeli Mobil Brio Satya, maka akan membeli Mobil HRV 6/9 66,66% Jika membeli Mobil HRV, maka akan membeli Mobil Brio Satya 6/9 66,66% Jika membeli Mobil Brio Satya, maka akan membeli Mobil Mobillio 6/9 66,66% Jika membeli Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil Brio Satya 6/6 100% Jika membeli Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil HRV 4/6 66,66% Jika membeli Mobil CRV, maka akan membeli Mobil HRV 4/6 66,66% Jika membeli Mobil Jazz, maka akan membeli Mobil HRV 4/4 100%
Setelah  aturan  asosiasi  2- itemset telah    ditemukan,  selanjutnya  peneliti  akan  mencari  aturan  asosiasi  3- itemset yang memenuhi syarat minimum confidence =  60%. Nilai Confidence dari  aturan A → B → C dapat dirumuskan sebagai berikut :
1. 𝐶(𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴 → (𝐻𝑅𝑉, 𝑀𝑂𝐵𝐼𝐿𝐿𝐼𝑂))
= Ʃ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎,𝐻𝑅𝑉,𝑀𝑜𝑏𝑖𝑙𝑙𝑖𝑜
Ʃ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎
= 4 9 x 100% = 44,44%
2. 𝐶(𝐻𝑅𝑉 → (𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴, 𝑀𝑂𝐵𝐼𝐿𝐿𝐼𝑂))
= Ʃ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐻𝑅𝑉,𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎,𝑀𝑜𝑏𝑖𝑙𝑙𝑖𝑜
Ʃ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐻𝑅𝑉 = 4 9 x 100% = 44,44%
3. 𝐶(𝑀𝑂𝐵𝐼𝐿𝐿𝐼𝑂 → (𝐻𝑅𝑉, 𝐵𝑅𝐼𝑂 𝑆𝐴𝑇𝑌𝐴))
= Ʃ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑜𝑏𝑖𝑙𝑙𝑖𝑜,𝐻𝑅𝑉,𝐵𝑟𝑖𝑜 𝑆𝑎𝑡𝑦𝑎
Ʃ𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑜𝑏𝑖𝑙𝑙𝑖𝑜 = 4 6 x 100% = 66,66%
Minimum  confidence yang  ditentukan  adalah  60%,  maka  kombinasi  3- itemset yang  tidak  memenuhi minimum confidence dihilangkan dan dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Aturan Asosiasi 3- Itemset
Aturan Confidence Jika membeli Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil Brio Satya dan Mobil HRV 4/6 66,66% Jika membeli Mobil Brio Satya dan Mobil HRV, maka akan membeli Mobil Mobillio 4/6 66,66% Jika membeli Mobil Brio Satya dan Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil HRV 4/6 66,66%

## 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.v4i2.1496
Jika membeli Mobil HRV dan Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil Brio Satya 4/4 100%

## 3.4   Aturan Asosiasi Final
Berdasarkan  dari  aturan  asosiasi  2- itemset dan  3- itemset yang  telah  ditemukan  dan  telah  dijelaskan  pada  tabel diatas  maka itemset memenuhi  nilai minimum support 30%    dan minimum confidence 60%  dapat  dilihat  pada tabel 8.
Tabel 8. Aturan Asosiasi Final Aturan Support Confidence Jika membeli Mobil Brio Satya, maka akan membeli Mobil HRV 50% 66,66% Jika membeli Mobil HRV, maka akan membeli Mobil Brio Satya 50% 66,66% Jika membeli Mobil Brio Satya, maka akan membeli Mobil Mobillio 50% 66,66% Jika membeli Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil Brio Satya 50% 100% Jika membeli Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil HRV 33,33% 66,66% Jika membeli Mobil CRV, maka akan membeli Mobil HRV 33,33% 66,66% Jika membeli Mobil JAZZ, maka akan membeli Mobil HRV 33,33% 100% Jika membeli Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil Brio Satya dan Mobil HRV 33,33% 66,66% Jika membeli Mobil Brio Satya dan Mobil HRV, maka akan membeli Mobil Mobillio 33,33% 66,66% Jika membeli Mobil Brio Satya dan Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil HRV 33,33% 66,66% Jika membeli Mobil HRV dan Mobil Mobillio, maka akan membeli Mobil Brio Satya 33,33% 100%

## 3.5   Implementasi
Aplikasi Tanagra merupakan software Data Mining yang digunakan untuk tujuan akademik dan penelitian yang mengusulkan beberapa metode data mining . Tanagra dapat dianggap sebagai alat pedagogis untuk belajar teknik pemrograman [11]. Beberapa metoda aplikasi tanagra dimulai dengan mengekplorasi analisis data, pembelajaran statistik,  pembelajaran  mesin,  dan database . Tanagra  bersifat proyek  open  source karena  setiap  peneliti  dapat mengakses kedalam kode sumber dan menambahkan algoritma sendiri, sejauh dia menyetujui dan sesuai dengan lisensi  distribusi  perangkat  lunak  [12].  Algoritma  Apriori  pada  Aplikasi  Tanagra  dapat  menemukan  2  nilai parameter, yaitu nilai Support dan Confidence. Berikut hasil yang didapatkan dari Aplikasi Tanagra pada gambar 1 dan gambar 2.
Gambar 1. Hasil Nilai Support

## 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.v4i2.1496

## 5.  KESIMPULAN
Dari uraian penelitian tersebut, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Data  Mining sangatlah  berguna  untuk  mengetahui  hubungan  pola  frekuensi  penjualan  mobil  Honda  yang paling  diminati  para  konsumen. Data  Mining merupakan  teknologi  yang  membantu  perusahaan  untuk menemukan informasi penting dari gudang data yang selama ini tidak diketahui apa manfaatnya.
2. Penerapan Algoritma Apriori yang efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset . Hasil data penjualan Mobil Honda Permata Serpong 2018, yaitu dengan nilai support dan nilai confidence tertinggi  adalah  Mobil  Mobillio-Mobil  Brio  Satya  (50%-100%),  Mobil  Jazz-Mobil  HRV (33,33%-100%),  dan  Mobil  HRV-Mobil  Mobillio-  Mobil  Brio  Satya (33,33%-100%).  Dengan  hasil  analisa penjualan pada Honda Permata Serpong diharapkan dapat mengatur stok barang untuk pemasaran  agar tidak terjadinya  penumpukan  barang  yang  kurang  diminati,  yang  mengakibatkan  kerugian  di  masa  yang  akan datang.
3. Hasil  perhitungan  manual  dengan  Algoritma  Apriori  hasil  yang  didapatkan  100%  sama,  maka  data  yang sudah diolah dan teknik yang digunakan oleh peneliti sudah benar. Sehingga menghasilkan Hipotesa H0 yang berarti  tidak  terdapat  perbedaan  antara  perhitungan    manual   dengan   perhitungan   Algoritma  Apriori  pada data penjualan mobil Honda Permata Sepong 2018.
Saran yang diajukan peneliti untuk penelitian selanjutnya, sebagai berikut:
1. Dibutuhkan  tools  lain  untuk  menyimpan database yang besar,  dikarenakan Data  Mining dengan  Algoritma Apriori  memiliki  kelemahan  karena  harus  melakukan  scan database setiap  kali  iterasi  sehingga membutuhkan waktu yang lama.
2. Penerapan  Algoritma  Apriori  sangat  praktis  akan  tetapi  perlu  dilakukan  perbandingan  dengan  algoritma lainnya untuk menguji sejauh mana Algoritma Apriori masih dapat diandalkan dalam menemukan hubungan pola (asosiasi).
3. Analisa yang dihasilkan pada penelitian ini merupakan analisa yang mendasar dan perlu dikembangkan lagi variabel yang akan diteliti dan varian produk lainnya agar lebih baik lagi. Jika analisa selanjutnya dilakukan lebih menyeluruh sehingga lebih tepat sasaran dalam strategi pemasaran Honda Permata Serpong.

## REFERENCES
[1] D.  Listriani,  A.  H.  Setyaningrum,  and  F.  Eka,  “PENERAPAN  METODE  ASOSIASI  MENGGUNAKAN ALGORITMA  APRIORI  PADA  APLIKASI  ANALISA  POLA  BELANJA  KONSUMEN  (Studi  Kasus  Toko  Buku Gramedia Bintaro),” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018.
[2] R. Febrian, F. Dzulfaqor, M. N. Lestari, A. A. Romadhon, and E. Widodo, “Analisis Pola Pembelian Obat Di Apotek Uii Farma Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Semnasteknomedia Online , vol. 6, no. 1, pp. 1-2–49, 2018.
[3] E. N. Salamah and N. Ulinnnuha, “Analisis Pola Pembelian Obat dan Alat Kesehatan di Klinik Ibu dan Anak Graha Amani dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 1–6, 2018.
[4] N. A. Hasibuan et al. , “Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[5] S. Sinaga and A. M. Husein, “Penerapan Algoritma Apriori dalam Data Mining untuk Memprediksi Pola Pengunjung pada Objek Wisata Kabupaten Karo,” J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 49–54, 2019.
[6] A.  I.  W.  Dini  Silvi  Purnia,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Kacamata  Menggunakan  Algoritma Apriori Dini,” vol. 2, no. 2, pp. 31–39, 2017.
[7] Indera, “Rancang Bangun Aplikasi Visualisasi Kamus Bahasa Lampung Berbasis Android,” J.  Manaj.  Sist.  Inf.  Dan Teknol. , vol. 06, no. 1, p. 72, 2016.
[8] F. A. Hermawati, Data Mining , I. Yogyakarta: Andi, Yogyakarta, 2013.
[9] T.  Hendra  and  A.  S.  Alfaris,  “The  Effect  of  Competency  to  Employee  Performance  in  Fisheries  and  Marine Development of District Pelalawan,” Ekon. dan Bisnis , vol. 10, no. 4, pp. 68–73, 2019.
[10]  Rezkiani,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Merek  Sepatu  Yang  Diminati Pada Mahasiswa Pascasarjana Kelas 14.1a.01 Stmik Nusa Mandiri jakarta,” KNIT-2 Nusa Mandiri , vol. 2, no. 1, pp. 49-INF.56, 2016.
[11]  M. Badrul, “Algoritma asosiasi dengan algoritma apriori untuk analisa data penjualan,” Pilar Nusa Mandiri , vol. XII, no. 2, pp. 121–129, 2016.
[12]  H.  Widayu,  S.  Darma,  N.  Silalahi,  and  Mesran,  “Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Jenis  Transaksi  Nasabah  Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4.5,” Issn 2548-8368 , vol. Vol 1, No, no. June, p. 7, 2017.