## Prediksi Penjualan Spare Part Mobil Daihatsu Menggunakan Algoritma Apriori
Sales Prediction of Daihatsu Car Spare Parts Using the Apriori Algorithm
Mukhlis Ramadhan 1 , Juniar Hutagalung 2 , Muhammad Dahria 3 , Iskandar Zulkarnain 4 , Hendra Jaya 5 1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma
4 Sistem Komputer, STMIK Triguna Dharma
5 Teknik Komputer, STMIK Triguna Dharma E-mail: 1 mukhlisramadhan.tgd@gmail.com, 2 juniarhutagalung991@gmail.com,
3 mdahria13579@gmail.com , 4 iskandarzulkarnain.tgd@gmail.com ,
5 hendrajaya.tgd73@gmail.com

## Abstrak
Pada  masa pandemic covid  19,  Perusahaan  yang  bergerak  di  bidang spare  part mengalami penurunan penjualan produk sparet part mobil dan tidak tepat dalam menentukan strategi promosi yang diberikan  ke pelanggan.  Banyaknya data transaksi yang digunakan sebagi acuan menjual produk dengan harga modal yang hanya mendapatkan keuntungan kecil. Apabila masih tidak laku terjual, untuk barang masuk tertunda dikarenakan modal belum balik. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem untuk mengolah data informasi lebih cepat dan tepat dalam melakukan prediksi pola penjualan spare part mobil dengan menggunakan aplikasi data mining algoritma apriori. Hasil perhitungan dengan menerapkan algoritma apriori menunjukkan bahwa jika konsumen membeli lower arm daihatsu dan ban mobil maka nilai support = 23,33 dan nilai confidence = 77,78 dan jika konsumen membeli lower arm daihatsu dan filter AC maka nilai support = 26,67 dan nilai confidence = 72,72. Tujuan penelitian untuk memprediksi dan menganalisa pola penjualan spare part mobil yang diimplementasikan pada aplikasi berbasis desktop . Hal ini untuk mempermudah dalam melakukan analisa terhadap daya saing produk spare part mobil yang paling laku terjual secara  bersamaan.  Sebagai  rekomendasi  dalam  pengambil  keputusan  untuk  meningkatkan pemasaran dan promosi produk spare part mobil yang lebih baik.
Kata kunci: Apriori, data mining, pandemic covid 19, prediksi, spart part mobil

## Abstract
During the Covid 19 pandemic, companies engaged in the spare part sector experienced a decline in sales of car spare part products and were not precise in determining the promotion strategy given to customers. The amount of transaction data used as a reference for selling products at a capital  price  that  only  gets  a  small  profit.  If  it  still  doesn't  sell,  incoming  goods  are  delayed because the capital hasn't returned. Therefore we need a system to process information data more quickly and precisely in predicting car spare part sales patterns using the Apriori algorithm data mining application.  The  results  of  calculations  by applying the  Apriori  algorithm  show  that if consumers buy Daihatsu lower arms and car tires, the support value = 23.33 and the confidence value = 77.78 and if consumers buy Daihatsu lower arms and air conditioning filters then the support value = 26.67 and the confidence = 72.72. The aim of this research is to predict and analyze  sales  patterns  of  car  spare  parts  that  are  implemented  in  desktop-based  applications. This is to make it easier to carry out an analysis of the competitiveness of car spare part products that  are  best  selling  simultaneously.  As  a  recommendation  for  decision  makers  to  improve marketing and promotion of better car spare part products.
Keywords: Apriori, car spare parts, data mining, pandemic covid 19, prediction

## 1. PENDAHULUAN
Di masa pandemic covid 19, beberapa usaha yang bergerak dibidang penjualan spare part mengalami  penurunan  penjualan  dan  tidak  tepat  dalam  menentukan  strategi  promosi  yang diberikan ke pelanggan. Dengan begitu banyaknya data transaksi yang digunakan sebagi acuan menjual produk dengan harga modal yang hanya mendapatkan keuntungan kecil. Apabila masih tidak laku terjual, untuk barang masuk tertunda dikarenakan modal belum balik. Adanya kendala dalam  menganalisa  penjualan  maupun  strategi  yang  diberikan  ke  pelanggan.  Oleh  karena  itu perusahaan harus menggunakan strategi promosi penjualan, agar dapat meningkatkan penjualan dengan menganalisa pola penjualan spare part mobil.
Banyaknya data pelanggan yang telah tersimpan dalam database , maka pihak perusahaan dapat  mengetahui  bagaimana  sistem  penjualan  yang  berjalan  saat  ini  kurang  efisien,  dengan adanya data transaksi penjualan maka perusahaan dapat mengetahui dengan lebih baik bagaimana harus meningkatkan stok spare part mobil. Dalam permasalahan ini dibutuhkan sebuah bidang keilmuan  yang  menggunakan  sistem  yang  tepat  dalam  menganalisa  pola  penjualan. Diperlukannya  suatu  sistem  untuk  mengolah  data  informasi  lebih  cepat  dan  tepat  dalam meningkatkan penjualan spare part mobil dengan menggunakan aplikasi data mining algoritma apriori yang bekerja dengan cara mencari dan menemukan pola–pola yang berasosiasi diantara produk-produk yang dipasarkan, sehingga dapat membantu perusahaan dalam meningkatkan lagi item-item barang yang berasosiasi tersebut.
Data mining adalah proses mencari pola tertentu dengan jumlah data yang besar untuk menghasilkan  informasi  baru  yang  berguna  sehingga  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan  [1]. Data  mining sudah  banyak  digunakan  dalam  pengelolahan  data  untuk menghasilkan  pengetahuan  [2]. Data  mining ditujukan  untuk  mengekstrak  pengetahuan  dari sekumpulan data sehingga didapatkan struktur yang dapat dimengerti manusia [3]. Salah satunya mengekstrak  data  kematian  di  Asia  Tenggara  akibat  Covid  19  dalam  jumlah  besar  [4]. Data mining juga digunakan untuk penentuan dalam menganalisa pola penjualan barang dan algoritma yang cocok digunakan adalah Apriori [5].
Penelitian  sebelumnya  menyimpulkan  proses  pembentukan  kecenderungan  pola kombinasi itemset hasil penjualan barang pokok rumah tangga dengan support dan confidence tertinggi  adalah  Minyak  dan  Susu  dengan  nilai support 42,85%  dan confidence 85,71%  [6]. Penerapan data  mining untuk  prediksi  penjualan  produk  berhasil  menemukan  14  aturan association  rules dengan  aturan  min support 30%  dan  min confidence 65%  [7].  Penerapan algoritma apriori yang dilakukan dalam pembentukan pola asosiasi keranjang belanja pelanggan menghasilkan  9 rules dengan  total  kekuatan rules sebesar  0,72  rerata  0,08  setiap rule [8]. Kesimpulan dari penelitian sebelumnya menyatakan pola penjualan tiket kapal, jika membeli tiket KM  Lambelu  maka  akan  membeli  tiket  KM  Bukit  Siguntang  secara  bersamaan  dengan  nilai support 75% dan nilai confidence 90% [9].
Algoritma Apriori adalah suatu algoritma dasar yang di usulkan oleh Agrawal & Srikant pada tahun 1994 untuk penentuan frequent itemsets untuk aturan asosiasi Boolean [10]. Salah satu algoritma data  mining yang  dapat  digunakan  pada  penerapan market  basket  analysis (analisis keranjang  belanja)  untuk  mencari  aturan-aturan  asosiasi  yang  memenuhi  batas support dan confidence [11]. Algoritma  apriori  menggunakan knowledge mengenai frequent  itemset yang telah diketahui sebelumnya, untuk memperoses informasi selanjutnya. Algoritma apriori mudah dipahami dan di implementasikan dibanding algoritma lainnya yang memang diterapkan untuk proses association rule [12].
Tujuan penelitian ini untuk menerapkan metode association rule mining menggunakan algoritma apriori dengan melakukan analisa terhadap data transaksi penjualan spare part mobil yang  diimplementasikan  pada  aplikasi  berbasis desktop .  Hal  ini  untuk  mempermudah  dalam melakukan analisa terhadap daya saing produk spare part mobil yang memiliki tingkat penjualan produk yang paling laku terjual secara bersamaan dengan produk lainnya. Dengan demikian hasil yang  diperoleh  dapat  digunakan  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam  meningkatkan pemasaran dan promosi produk spare part mobil yang lebih baik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penyelesaian masalah pada penelitian ini, dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 2 Tahapan Penelitian
Berdasarkan desain penelitian pada Gambar 1, maka masing-masing langkahnya dapat diuraikan seperti berikut ini :
1.   Analisa Masalah
Dengan menganalisis masalah yang telah ditentukan tersebut, maka diharapkan masalah dapat dicarikan solusinya dengan baik.
2.  Mengumpulkan Data
Melakukan observasi dan interview yang bertujuan untuk mendapatkan informasi atau data yang dibutuhkan. Selain itu juga dilakukan studi kepustakaan yaitu dengan membaca buku-buku yang menunjang dalam melakukan analisis terhadap data dan informasi yang didapat.
3.  Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  di  uraikan  sampel  data  dan  data  primer  yang  diperoleh  dari  hasil pengumpulan data penelitian.
4.  Penerapan Algoritma Apriori
Penerapan  algoritma  apriori  sehingga  diperoleh  nilai support dan Confidence dan menghasilkan suatu rule pola market basket analysis pada data transaksi penjualan spare part mobil. 5.  Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  implementasi  sistem  berbasis desktop programming .
6.  Kesimpulan
Pada  tahap  ini  ditarik  kesimpulan  dari  hasil  penerapan  algoritma  apriori  yang  telah dilakukan dan diimplementasikan dalam aplikasi berbasis desktop .

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah  salah  satu  algoritma association  rules dengan  teknik pengambilan  data  menggunakan  pendekatan  aturan  asosiatif  untuk  menentukan  hubungan asosiasi  suatu  kombinasi itemset [13]. Association  rule (ketentuan  asosiasi),  ialah  metode informasi mining buat menciptakan  ketentuan  asosiatif  sesuatu  campuran item [14].  Dua tolak ukur untuk mengetahui pentingnya suatu asosiasi dapat diketahui, yaitu support dan confidence [15]. Support atau  nilai  penunjang  merupakan  persentase  kombinasi item dalam database , sedangkan confidence atau  nilai  kepastian  adalah  kuatnya  hubungan  antar-item  dalam  aturan asosiasi  [16].  Tahap  analisis  asosiasi  yang  mendapatkan  perhatian  sejumlah  peneliti  didalam menciptakan  algoritma  yang  efesien  yaitu  dengan  melakukan  analisis  pola  frekuensi  tinggi ( frequent pattern mining ) [17], [18]. Pola item dalam database yang frekuensi atau support lebih tinggi dari ambang batas tertentu yang disebut dengan minimum support [19]. Ada dua tahapan dalam metodologi dasar analisis asosiasi [20], yaitu:
1. Analisis pola frekuensi paling tinggi
Analisa Masalah Pengumpulan Data Hasil dan Pembahasan Penerapan Algoritma Apriori Implementasi Sistem
Kesimpulan
Nilai support sebuah item dirumuskan pada persamaan (1).
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 ) = ∑ Transaksi mengandung A ∑ Transaksi
X  100%
(1)
Nilai support dari 2 item dirumuskan pada persamaan 2.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 , B ) = 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 )
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 , B ) = ∑ Transaksi mengandung A,B ∑ Transaksi X  100% (2) 2. 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 3.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 ( 𝐴 | 𝐵 ) = ∑ Transaksi A dan B ∑ Transaksi 𝐴 X  100% (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma Apriori
Untuk  pengambilan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  yang menyangkut dengan berhubungan dengan jenis spare part . Dari data yang ada 180 transaksi spare part dan kemudian dilakukan pencarian nilai Support Item dengan persamaan (1):
Support (A) = Jumlah Transaksi mengandung A
Total Transaksi x 100%
Mencari calon 1 Item Set dengan nilai Support seperti yang terlihat pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1 Calon 1 Item Set No Kode Item Frekuensi Kemunculan Support 1 Ban Mobil 72 (72/180) x 100%= 40.00% 2 Filter udara 56 (56/180) x 100%= 30.00% 3 Filter AC 96 (96/180) x 100%= 53.33% 4 Oli mesin 78 (78/180) x 100%=43.33% 5 Busi 78 (78/180) x 100%= 43.33% 6 Wiper mobil daihatsu 60 (60/180) x 100%= 33.33% 7 Air Pendingin Radiator 36 (36/180) x 100%= 20.00% 8 Spion 30 (30/180) x 100%= 16.67% 9 Lower Arm Daihatsu 66 (66/180) x 100%= 36.67% 10 Aki mobil 54 (54/180) x 100%= 30.00% 11 Short Suspensi dampet spring 36 (36/180) x 100%= 20.00% 12 Disc Brake 54 (54/180) x 100%= 10.00%
Berdasarkan Tabel 1 yang berisi item-item dengan nilai Support yang dimilikinya dengan menetapkan minimum Support ≥ 20%, maka item-item yang memiliki nilai Support kurang dari 20% dihilangkan. Hasil dapat terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Nilai Support 1 Item Set Memenuhi Minimum Support
No Kode Item Frekuensi Kemunculan Support 1 Ban Mobil 72 40.00% 2 Filter udara 56 30.00% 3 Filter AC 96 53.33% 4 Oli mesin 78 43.33% 5 Busi 78 43.33% 6 Wiper mobil daihatsu 60 33.33%
7 Air Pendingin Radiator 36 20.00% 8 Lower Arm Daihatsu 30 36.67% 9 Aki mobil 66 30.00% 10 Short Suspensi dampet spring 54 20.00%
Pembentukan  pola  frekuensi  2- Item  Set dibentuk  dari Item-Item spare  part yang memenuhi Minimum  Support yaitu  dengan  cara  mengkombinasi  semua Item ke  dalam  pola kombinasi 2- Item Set kemudian hitung nilai Support - nya dengan dengan persamaan (2):
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A, B) = Jumlah transaksi mengandung nilai A dan B Total transaksi X 100%
Hasil perhitungan untuk pola kombinasi 2- item set dengan nilai support sesuai Tabel 3.
Tabel 3 Pola Kombinasi 2- Item Set dengan Nilai Support No Pola 2 Item Set Frekuensi Kemunculan Nilai Support 1 Ban Mobil, Filter udara 6 (6/180) x 100%= 3.33% 2 Ban Mobil, Filter AC 48 (48/180) x 100%= 26.67% 3 Ban Mobil, Oli mesin 30 (30/180) x 100%= 16.67% 4 Ban Mobil, Busi 12 (12/180) x 100%= 6.67% 5 Ban Mobil, Wiper mobil daihatsu 24 (24/180) x 100%= 13.33% 6 Ban Mobil, Air Pendingin Radiator 36 (36/180) x 100%= 3.33% 7 Ban Mobil, Spion 18 (18/180) x 100%= 10.00% 8 Ban Mobil, Lower Arm Daihatsu 48 (48/180) x 100%= 26.67% 9 Ban Mobil, Aki mobil 12 (12/180) x 100%= 6.67% 10 Ban Mobil, Short Suspensi dampet spring 18 (18/180) x 100%= 10.00% 11 Ban Mobil, Disc Brake 0 (0/180) x 100%= 0.00% 12 Filter udara, Filter AC 24 (24/180) x 100%= 13.33% 13 Filter udara, Oli mesin 18 (18/180) x 100%= 10.00% 14 Filter udara, Busi 24 (24/180) x 100%= 13.33% 15 Filter udara, Wiper mobil daihatsu 12 (12/180) x 100%= 6.67% 16 Filter udara, Air Pendingin Radiator 24 (24/180) x 100%= 13.33% 17 Filter udara, Spion 0 (0/180) x 100%= 0.00% 18 Filter udara, Lower Arm Daihatsu 36 (36/180) x 100%= 3.33% 19 Filter udara, Aki mobil 12 (12/180) x 100%= 6.67% 20 Filter udara, Short Suspensi dampet spring 36 (36/180) x 100%= 3.33% 21 Filter udara, Disc Brake 36 (36/180) x 100%= 3.33% 22 Filter AC, Oli mesin 48 (48/180) x 100%= 26.67% 28 Filter AC, Aki mobil 18 (18/180) x 100%= 10.00% 29 Filter AC, Short Suspensi dampet spring 24 (24/180) x 100%= 13.33% 30 Filter AC, Disc Brake 0 (0/180) x 100%= 0.00% 31 Oli mesin, Busi 18 (18/180) x 100%= 10.00% 32 Oli mesin, Wiper mobil daihatsu 18 (18/180) x 100%= 10.00% 33 Oli mesin, Air Pendingin Radiator 12 (12/180) x 100%= 6.67% 34 Oli mesin, Spion 18 (18/180) x 100%= 10.00% 35 Oli mesin, Lower Arm Daihatsu 30 (30/180) x 100%= 16.67% 36 Oli mesin, Aki mobil 18 (18/180) x 100%= 10.00% 37 Oli mesin, Short Suspensi dampet spring 6 (6/180) x 100%= 3.33% 38 Oli mesin, Disc Brake 6 (6/180) x 100%= 3.33% 39 Busi, Wiper mobil daihatsu 30 (30/180) x 100%= 16.67% 40 Busi, Air Pendingin Radiator 24 (24/180) x 100%= 13.33% 41 Busi, Spion 6 (6/180) x 100%= 3.33% 42 Busi, Lower Arm Daihatsu 12 (12/180) x 100%= 6.67% 43 Busi, Aki mobil 42 (42/180) x 100%= 23.33% 44 Busi, Short Suspensi dampet spring 12 (12/180) x 100%= 6.67% 45 Busi, Disc Brake 18 (18/180) x 100%= 10.00% 46 Wiper mobil daihatsu, Air Pendingin Radiator 6 (6/180) x 100%= 3.33% 47 Wiper mobil daihatsu, Spion 6 (6/180) x 100%= 3.33% 48 Wiper mobil daihatsu, Lower Arm Daihatsu 12 (12/180) x 100%= 6.67% 49 Wiper mobil daihatsu, Aki mobil 24 (24/180) x 100%= 13.33% 50 Wiper mobil daihatsu, Short Suspensi dampet spring 12 (12/180) x 100%= 6.67% 51 Wiper mobil daihatsu, Disc Brake 0 (0/180) x 100%= 0.00% 52 Air Pendingin Radiator, Spion 6 (6/180) x 100%= 3.33% 53 Air Pendingin Radiator, Lower Arm Daihatsu 0 (0/180) x 100%= 0.00% 54 Air Pendingin Radiator, Aki mobil 12 (12/180) x 100%= 6.67% 55 Air Pendingin Radiator, Short Suspensi dampet spring 0 (0/180) x 100%= 0.00%
56 Air Pendingin Radiator, Disc Brake 6 (6/180) x 100%= 3.33% 57 Spion, Lower Arm Daihatsu 12 (12/180) x 100%= 6.67% 58 Spion, Aki mobil 6 (6/180) x 100%= 3.33% 59 Spion, Short Suspensi dampet spring 0 (0/180) x 100%= 0.00% 60 Spion, Disc Brake 6 (6/180) x 100%= 3.33% 61 Lower Arm Daihatsu, Aki mobil 6 (6/180) x 100%= 3.33% 62 Lower Arm Daihatsu, Short Suspensi dampet spring 24 (24/180) x 100%= 13.33% 63 Lower Arm Daihatsu, Disc Brake 0 (0/180) x 100%= 0.00% 64 Aki mobil, Short Suspensi dampet spring 6 (6/180) x 100%= 3.33% 65 Aki mobil, Disc Brake 6 (6/180) x 100%= 3.33% 66 Short Suspensi dampet spring, Disc Brake 0 (0/180) x 100%= 0.00%
Dengan menetapkan aturan Support dan Cofidence , maka item-it em yang diperoleh pada tabel 4.
Tabel 4 Aturan Rule No Rule 1 Cofidence ≥ 20% 2 Support ≥ 20%
Pada tabel 5 diperlihatkan Pola Kombinasi 2- Item Set, yaitu:

## Tabel 5 Pola Kombinasi 2- Item Set
No Pola 2 Item Set Frekuensi Kemunculan A ∩ B Nilai Support 1 Ban Mobil, Filter AC 48 (48/180) x 100%= 26.67% 2 Ban Mobil, Lower Arm Daihatsu 48 (48/180) x 100%= 26.67% 3 Filter AC, Oli mesin 48 (48/180) x 100%= 26.67% 4 Filter AC, Wiper mobil daihatsu 36 (36/180) x 100%= 20.00% 5 Filter AC, Lower Arm Daihatsu 48 (48/180) x 100%= 26.67% 6 Busi, Aki mobil 42 (42/180) x 100%= 23.33%
Kemudian  akan  dihitung  nilai confidence dengan  aturan minimum  confidence =  60% ditentukan dari setiap kombinasi item yang terdapat pada Tabel 6 berdasarkan persamaan (3).
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = Jumlah Transaksi Mengandung A dan B Total Transaksi Mengandung A
𝑋 100% Tabel 6 Hasil Confidence No Pola 2 Item Set Frekuensi Kemunculan A Frekuensi Kemunculan A∩B Nilai Confidence 1 Ban Mobil, Filter AC 12 48 (48/72) x 100%= 66.67% 2 Filter AC, Ban Mobil 16 48 (48/96) x 100%= 50.00% 3 Ban Mobil, Lower Arm Daihatsu 12 48 (48/72) x 100%= 66.67% 4 Lower Arm Daihatsu, Ban Mobil 11 48 (48/66) x 100%= 72.72% 5 Filter AC, Oli mesin 16 48 (48/96) x 100%= 50.00% 6 Oli mesin, Filter AC 13 48 (48/78) x 100%= 61.53% 7 Filter AC, Wiper mobil daihatsu 16 48 (48/96) x 100%= 50.00% 8 Wiper mobil daihatsu, Filter AC 10 36 (36/60) x 100%= 60.00% 9 Filter AC, Wiper mobil daihatsu 16 48 (48/96) x 100%= 50.00% 10 Lower Arm Daihatsu, Filter AC 66 48 (48/66) x 100%= 72.72% 11 Busi, Aki mobil 78 42 (42/42) x 100%= 53.85% 12 Aki mobil, Busi 54 42 (54/42) x 100%= 77.78%
Dengan nilai confidence yang didapat, kemudian hilangkan nilai confidence yang tidak memenuhi ketentuan kurang dari confidence 60% sesuai dengan tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7 Hasil Minimum Confidence
No Aturan Frekuensi Kemunculan A Frekuensi Kemunculan A∩B Nilai Confidence 1 Aki mobil, Busi 54 42 77.78% 2 Lower Arm Daihatsu, Filter AC 66 48 72.72% 3 Lower Arm Daihatsu, Ban Mobil 66 48 72.72% 4 Ban Mobil, Lower Arm Daihatsu 72 48 66.67% 5 Ban Mobil, Filter AC 72 48 66.67% 6 Oli mesin, Filter AC 78 48 61.53% 7 Wiper mobil daihatsu, Filter AC 60 36 60.00%
Dari tahap-tahap yang telah dilakukan sebelumnya memenuhi pola kombinasi 2 itemset , dengan ketentuan minimum Support 20% dan minimum confidence = 60% maka aturan asosiasi yang terbentuk adalah seperti yang terlihat pada tabel 8.
Tabel 8 Aturan Asosiasi yang Terbentuk
No Aturan Support Confidence 1 Aki mobil, Busi 23.33% 77.78% 2 Lower Arm Daihatsu, Filter AC 26.67% 72.72% 3 Lower Arm Daihatsu, Ban Mobil 26.67% 72.72% 4 Ban Mobil, Lower Arm Daihatsu 26.67% 66.67% 5 Ban Mobil, Filter AC 26.67% 66.67% 6 Oli mesin, Filter AC 26.67% 61.53% 7 Wiper mobil daihatsu, Filter AC 20.00% 60.00%
Dari rule yang terbentuk pada Tabel 8 maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. IF SP10,SP05 Then Support 23.33% AND Confidence 77.78%.
2. IF SP09,SP03 Then Support 26.67% AND Confidence 72.72%.
3. IF SP09,SP01 Then Support 26.67% AND Confidence 72.72%.
4. IF SP01,SP09 Then Support 26.67% AND Confidence 66.67%.
5. IF SP01,SP03 Then Support 26.67% AND Confidence 66.67%.
6. IF SP04,SP03 Then Support 26.67% AND Confidence 61.53%.
7. IF SP06,SP03 Then Support 20.00% AND Confidence 60.00%.
Dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Jika  konsumen  membeli  (Aki  mobil)  maka  akan  dipasangkan  bersama  (Busi)  dengan Support 23.33% dan Confidence 77.78%.
2. Jika konsumen membeli (Lower Arm Daihatsu) maka akan dipasangkan bersama (Filter AC)dengan Support 26.67% dan Confidence 72.72%.
3. Jika konsumen membeli (Lower Arm Daihatsu) maka akan dipasangkan bersama (Ban Mobil)dengan Support 26.67% dan Confidence 72.72%.
4. Jika  konsumen  membeli  (Ban  Mobil)  maka  akan  dipasangkan  bersama  (Lower  Arm Daihatsu)dengan Support 26.67% dan Confidence 66.67%.
5. Jika konsumen membeli (Ban Mobil) maka akan dipasangkan bersama (Filter AC)dengan Support 26.67% dan Confidence 66.67%.
6. Jika konsumen membeli (Oli mesin) maka akan dipasangkan bersama (Filter AC)dengan Support 26.67% dan Confidence 61.53%.
7. Jika konsumen membeli (Wiper mobil daihatsu) maka akan dipasangkan bersama (Filter AC)dengan Support 20.00% dan Confidence 60.00%.
Dari aturan asosiasi yang didapat maka dapat ditentukan hasil rekomendasi yang akan dipergunakan oleh pihak perusahaan, sesuai pada tabel 9.

## Tabel 9 Hasil Rekomendasi
No Hasil Rekomendasi 1 Jika  konsumen  membeli spare  part (aki  mobil)  maka  dapat  direkomendasikan kepada konsumen untuk membeli juga (busi)
2 Jika  konsumen  membeli spare  part ( lower arm  Daihatsu)  maka  dapat direkomendasikan kepada konsumen untuk membeli juga (filter AC)
3 Jika  konsumen  membeli spare  part ( lower arm  Daihatsu)  maka  dapat direkomendasikan kepada konsumen untuk membeli juga (ban mobil).
4 Jika  konsumen  membeli spare  part (ban  mobil)  maka  dapat  direkomendasikan kepada konsumen untuk membel juga (lower arm Daihatsu)
5 Jika  konsumen  membeli spare  part (ban  mobil)  maka  dapat  direkomendasikan kepada konsumen untuk membeli juga (filter AC)
6 Jika  konsumen  membeli spare  part ( oli mesin)  maka  dapat  direkomendasikan
kepada konsumen untuk membeli juga (filter AC)
7 Jika  konsumen  membeli spare  part ( wiper mobil  Daihatsu)  maka  dapat direkomendasikan kepada konsumen untuk membeli juga (filter AC)

## 3.2 Implementasi Sistem
Dalam administrator untuk menampilkan Menu pengolahan data pada penyimpanan data kedalam database yaitu Menu item,  dan Menu transaksi  Adapun Menu halaman  administrator utama sebagai berikut.
1. Menu item Menu item berfungsi  untuk  pengolahan  dalam  penginputan  data,  ubah  data  dan penghapusan data barang. Adapun gambar 2 merupakan menu item sebagai berikut.
Gambar 2 Menu Data Item
2. Menu Data Transaksi
Menu  transaksi  untuk  pengolahan  data  transaksi  penjualan Spare  part mobil.    Adapun gambar 3 adalah data transaksi sebagai berikut.

## Gambar 3 Menu Data Transaksi
Pada bagian ini dilakukan pengujian dengan sampling data baru dan pada bagian ini dapat menguji keakuratan sistem yang dirancang dengan tools-tools yang sudah teruji dan terkalibrasi sebelumnya. Adapun hasil proses program dalam penjualan Spare part mobil sesuai pada gambar 4 sebagai berikut.
Gambar 4 Hasil Mengasosiasikan Apriori

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dari  permasalahan  yang  terjadi  dengan  kasus  yang  di  bahas tentang pola penjualan dengan menerapkan algoritma apriori untuk menganalisa pola penjualan pada spare part mobil sebagai bahan penelitian dan penyelesaian masalah. Mengimplementasikan sistem  yang  dapat menganalisa  pola penjualan spare part mobil  dengan  cara  memasukan  data transaksi  untuk  memproses  analisa  pola  penjualan spare  part mobil  dengan  menerapkan algoritma  apriori.  Menentukan  cara  yang  tepat  yaitu menerapkan  algoritma  apriori  dan menganalisa  transaksi  penjualan  berdasarkan  kombinasi 2  item  set .  Hasil  perhitungan  dengan menerapkan algoritma apriori menunjukkan bahwa jika konsumen membeli lower arm daihatsu dan  ban  mobil  maka  nilai support =  23,33  dan  nilai confidence =  77,78  dan  jika  konsumen membeli lower arm daihatsu  dan  filter  AC  maka  nilai support =  26,67 dan  nilai confidence = 72,72.
Rekomendasi masa mendatang berkaitan dengan penggunaan data set yang lebih besar, serta  penetapan  nilai confidence dan support minimum  yang  lebih  besar,  agar  tingkat  akurasi sistem menjadi lebih baik. Untuk penelitian selanjutnya, proses asosiasi data dapat menggunakan algoritma  lain  sebagai  bahan  perbandingan  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi dalam memprediksi pola penjualan pada spare part mobil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Hutagalung and F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah Asuransi,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 3, pp. 1187–1194, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
[2] R. Rachman and N. Hunaifi, “Penerapan Metode Algoritma Apriori dan FP-Tree Pada Penentuan Pola Pembelian Obat,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp.
175–182, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.8258.
[3] H.  Indriyawati,  Khoirudin,  and  E.  Widodo,  “Penerapan  Association  Rule  Dengan Algoritma Apriori Untuk Prediksi Penjadwalan Mata Kuliah,” J. Teknol. Inf. Dan Komun. , vol. 12, no. 2, pp. 42–47, 2021, doi: 10.51903/jtikp.v12i2.284.
[4] J. Hutagalung, N. L. W. S. R. Ginantra, G. W. Bhawika, W. G. S. Parwita, A. Wanto, and P.  D.  Panjaitan,  “COVID-19  Cases  and  Deaths  in  Southeast  Asia  Clustering  using  K- Means Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no. 1, pp. 1–6, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1783/1/012027.
[5] Y.  Apridonal  M,  W.  Choiriah,  and  A.  Akmal,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Metode  Assiciation  Rule  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Pola  Penjualan Barang,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 193–198, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.362.
[6] E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  472–478,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i2.280.
[7] S.  A.  S.  Ferly  Ardhy,  Ockhy  Jey  Fhiter  Wassalam,  Tahta  Herdian  Andika,  “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Penjualan Produk,” J. Inf. dan Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 18–23, 2021.
[8] I. Musdalifah and A. Jananto, “Analisis Perbandingan Algoritma Apriori Dan FP-Growth Dalam  Pembentukan  Pola  Asosiasi  Keranjang  Belanja  Pelanggan,” Progresif  J.  Ilm. Komput. , vol. 18, no. 2, p. 175, 2022, doi: 10.35889/progresif.v18i2.878.
[9] A. Firmansyah and N. Merlina, “Prediksi Pola Penjualan Tiket Kapal Pt. Pelni Cabang Makassar Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” JITK (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan Teknol. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 183–190, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1123.
[10] M.  Rajagukguk,  “Implementasi  Association  Rule  Mining  Untuk  Menentukan  Pola Kombinasi Makanan Dengan Algoritma Apriori,” J. Fasilkom , vol. 10, no. 3, pp. 248– 254, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i3.2308.
[11] Romindo, “Penerapan Algoritma Apriori Terhadap Perancangan Sistem Informasi Dalam Analisis Penjualan Bahan Bangunan,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 01–11, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i1.815.
[12] D.  E.  Satie,  S.  Suparni,  and  A.  B.  Pohan,  “Analisa  Algoritma  Apriori  Pada  Pola Peminjaman Buku di Perpustakaan ITB Ahmad Dahlan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 136, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1475.
[13] M.  Syahrir  and  F.  Fatimatuzzahra,  “Association  Rule  Integrasi  Pendekatan  Metode Custom Hashing dan Data Partitioning untuk Mempercepat Proses Pencarian Frekuensi Item-set pada Algoritma Apriori,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 149–158, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.833.
[14] M.  A.  M.  Afdal  and  M.  Rosadi,  “Penerapan  Association  Rule  Mining  Untuk  Analisis Penempatan Tata Letak Buku Di Perpustakaan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, p. 99, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7379.
[15] M.  A.  M.  Afdal  and  M.  Rosadi,  “Penerapan  Association  Rule  Mining  Untuk  Analisis Penempatan Tata Letak Buku Di Perpustakaan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 99, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7379.
[16] U. Baetulloh, A. I. Gufroni, and R. -, “Penerapan Metode Association Rule Mining Pada Data Transaksi Penjualan Produk Kartu Perdana Kuota Internet Menggunakan Algoritma Apriori,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 173–188, 2019, doi: 10.24176/simet.v10i1.2890.
[17] A.  Anggrawan,  M.  Mayadi,  and  C.  Satria,  “Menentukan  Akurasi  Tata  Letak  Barang dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  Algoritma  FP-Growth,” MATRIK    J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 125–138, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1260.
[18] A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–
108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[19] S.  Sunarti,  F.  Handayanna,  and  E.  Irfiani,  “Analisa  Pola  Penjualan  Makanan  Dengan Penerapan  Algoritma  Apriori,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  4,  pp.  478–488,  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i4.4715.
[20] 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, p. 302, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.1496.