## IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA ECLAT PADA AHASS AKMAL JAYA PURWODADI
Sulastri 1 , Eri Zuliarso 2 , Yunus Anis 3
1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank email: 1 sulastri@edu.unisbank.ac.id, 2 ezuliarso@yahoo.com, 3 yunusanis@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Bengkel AHASS Akmal Jaya Motor Purwodadi adalah salah satu bengkel resmi honda yang berada di Kecamatan Danyang Kabupaten Purwodadi. Pemilik Ahass Akmal Jaya Motor terkadang mengalami kesulitan untuk mengetahui seberapa banyak suku cadang dan jasa yang telah  terjadi  dalam  satu  transaksi,  sehingga  pemilik  masih  manual/spekulasi  dalam pembelanjaan suku cadang.
Implementasi Data Mining pada AHASS Akmal Jaya ini bisa menghasilkan rules/aturan asosiatif  yang  bisa  dilihat  dan  dianalisis  hasilnya  menggunakan  algoritma  apriori  dan algoritma eclat, sehingga pemilik bisa melihat seberapa tinggi frekuensi suku cadang dan jasa apa saja yang sering terjadi.
Maka dari itu, dilakukan analisis dan pengujian, diharapkan bisa memberikan informasi mengenai pola transaksi dan mengetahui jasa dan suku cadang apa yang sering muncul dari AHASS Akmal Jaya Motor. Sehingga bisa membantu pemilik dalam mengambil keputusan untuk melakukan pembelian suku cadang apa saja yang perlu dibeli.
Kata kunci: Data mining, AHASS,asosiasi, Algoritma Apriori, Algoritma Eclat

## 1. PENDAHULUAN
AHASS Akmal Jaya Motor adalah adalah bengkel resmi motor Honda yang berada di Purwodadi. Purwodadi  dipilih  karena  masih  minimnya  bengkel  resmi  motor  Honda  yang  berada  di  sana.  Dalam tempo 1 bulan, kurang lebih ada 50 motor masuk bengkel untuk diperbaiki. Mulai dari perbaikan kecil seperti penggantian aki lampu hingga perbaikan besar seperti mengganti suku cadang di dalam mesin.
Suku  cadang  yang  didapat  AHASS  Akmal  Jaya  Motor  bukanlah  suku  cadang  biasa  atau  palsu melainkan suku cadang asli dan resmi yang didapat dari AHASS pusat yang berada di Jakarta. Untuk setiap suku cadang biasanya AHASS Akmal Jaya Motor membuat persediaan sekitar 80 suku cadang. Persediaan itu bisa naik jika banyak yang datang ke bengkel dan bisa turun jika sedikit yang datang ke bengkel.
Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basisdata dengan melakukan penggalian  pola – pola dari data  dengan  tujuan  untuk  memanipulasi  data  menjadi  informasi  yang  lebih  berharga  yang  diperoleh dengan cara mengekstraksi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basisdata.
Association  rule  mining adalah  suatu  prosedur  untuk  mencari  hubungan  antar  item  dalam  suatu data set yang ditentukan. Association rule meliputi dua tahap : mencari kombinasi yang paling sering terjadi dari suatu itemset dan mendefinisikan Condition dan Result (untuk conditional association rule). Algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  asosiasi  rule  mining  adalah  algoritma  apriori, algoritma éclat dan algoritma FP-Growth. Algoritma apriori adalah suatu metode untuk mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu dataset. Algoritma apriori banyak digunakan pada data transaksi atau biasa disebut market basket. Algoritma Eclat pada dasarnya adalah pencarian algoritma depth-first menggunakan  persimpangan  yang  ditetapkan.  Algoritma Eclat menggunakan  basis  data dengan tata letak vertikal. Kelebihan dari Eclat adalah proses dan performa penghitungan support dari semua itemsets dilakukan dengan lebih efisien dibandingkan dengan algoritma apriori .
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membantu  menghasilkan  pola  transaksi  konsumen.  Sehingga  dapat diketahui informasi produk dan jasa apa saja yang sering muncul.

## METODOLOGI PENELITIAN
Objek  penelitian  berasal  dari  AHASS  Akmal  Jaya  yang  berlokasi  di  Jalan  Diponegoro  No.87 Danyang,  Purwodadi.  Tempat  dan  waktu  penelitian  dilakukan  pada  bulan  Januari  2016  hingga  Mei 2016. Data yang digunakan berasal dari AHASS Akmal Jaya Motor berupa data transaksi dari bulan Januari hingga Mei 2016, data tersebut berupa Excel dengan total data transaksi 12690 data.
Metode Penelitian yang digunakan metode CRISP-DM :

## Gambar 1 Metode CRISP-DM
Berikut  ini  adalah  penjelasan  mengenai  enam  tahap  siklus  hidup  pengembangan  data  mining berdasarkan gambar 1 di atas :
1. Business  Understanding. Tujuan  bisnis  AHASS  Akmal  Jaya  Motor  adalah  untuk  melayani  servis khusus  motor  honda.  Kebutuhan  dari  AHASS  Akmal  Jaya  Motor  adalah  mencari  pola  transaksi konsumen untuk mengetahui suku cadang dan jasa apa yang sering muncul sehingga memudahkan pemilik dalam pembelian suku cadang motor.
2. Data  Understandin. Pada  tahap  pemahaman  data  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  yang diperlukan yaitu data transaksi pada AHASS Akmal Jaya Motor bulan Januari sampai Mei 2016.
3. Data  Preparation. Pada  tahap  ini  meliputi  proses  pengolahan  data  yaitu  data  transaksi  AHASS Akmal  Jaya  Motor  bulan  Januari  sampai  Mei  2016  sebanyak  12690  data  transaksi,  untuk membangun  dataset  akhir  yang  akan  diproses  pada  tahap  permodelan.  Pada  tahap  ini  mencakup pemilihan tabel, record, atribut-atribut data dan transformasi data.
4. Modeling. Untuk  tahapan  permodelan  ini  akan  digunakan  teknik  Data  Mining  dengan  metode Association  Rul e  menggunakan  algoritma  Apriori  dengan  tools  RStudio,  yang  nantinya  akan menghasilkan  aturan  asosiatif  atau  pola  transaksi  konsumen.  Sehingga  dapat  diketahui  informasi produk dan jasa apa saja yang sering muncul.
5. Evaluation. Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  terhadap  keefektifan  dan  kualitas  model  yang digunakan, apakah dengan metode Association Rule dengan algoritma apriori telah mencapai tujuan yang ditetapkan pada tahap awal.
6. Deployment. Pada tahap ini program yang telah dibuat akan dipresentasikan dalam bentuk laporan dan mengimplementasikannya di Ahass Akmal Jaya Motor.

## Metode Association Rule
Association Rule atau  Aturan  Asosiasi  adalah  teknik data mining untuk  menemukan  aturan asosiatif atau pola kombinasi dari suatu item. Bila kita mengambil contoh aturan asosiatif dalam suatu transaksi pembelian barang disuatu minimarket adalah kita dapat mengetahui berapa  besar kemungkinan  seorang  konsumen  membeli  suatu  item  bersamaan  dengan  item  lainnya  (membeli roti bersama dengan selai). Karena awalnya berasal dari studi tentang database transaksi pelanggan untuk menentukan kebiasaan suatu produk dibeli bersama apa, maka association rule sering juga dinamakan market basket analysis .
Association Rule adalah bentuk jika “kejadian sebelumnya” kemudian “konsekuensinya” (If antecedent,  then  consequent ),  yang  diikuti  dengan  perhitungan  aturan  support  dan  confidence. Bentuk  umum  dari  association  rule  adalah  Antecedent  Consequent.  Bila  kita  ambil  contoh
dalam sebuah transaksi pembelian barang  di sebuah minimarket didapat bentuk association rule roti  selai.  Yang  artinya  bahwa  pelanggan  yang  membeli  roti  ada  kemungkinan  pelanggan tersebut juga akan membeli selai, dimana tidak ada batasan dalam jumlah item – item pada bagian antecedent ataupun consequent dalam  sebuah rule. Association  rule  memiliki  dua  tahap pengerjaan, yaitu :
1. Mencari kombinasi yang paling sering terjadi dari suatu itemset .
2. Mendefinisikan Condition dan Result (untuk conditional association rule ).
Dalam  menentukan  suatu association rule ,  terdapat  suatu interestingness measure (ukuran kepercayaan) yang didapat dari hasil pengolahan data dengan perhitungan tertentu. Umumnya ada dua ukuran, yaitu :
1. Support : suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar tingkat dominasi suatu item/itemset dari  keseluruhan  transaksi.  Ukuran  ini  menentukan  apakah  suatu item/itemset layak  untuk dicari confidence -nya  (misal,  dari  keseluruhan  transaksi  yang  ada,  seberapa  besar  tingkat dominasi suatu item yang menunjukkan bahwa item A dan item B dibeli bersamaan).
2. Confidence :  suatu  ukuran  yang  menunjukkan  hubungan  antara  2  item  secara conditional (misal, menghitung kemungkinan seberapa sering item B dibeli oleh pelanggan jika pelanggan tersebut membeli sebuah item A).
Kedua  ukuran  ini  nantinya  berguna  dalam  menentukan  kekuatan  suatu  pola  dengan membandingkan  pola  tersebut  dengan  nilai minimum kedua parameter tersebut  yang  ditentukan oleh pengguna. Bila suatu pola memenuhi kedua nilai minimum parameter yang sudah ditentukan sebelumnya, maka pola tersebut dapat disebut sebagai interesting rule atau strong rule.
Menurut  Kusrini  dan  Emha  Taufiq  (2009:150).  Metodologi  dasar Association Rule terbagi menjadi dua tahap, yaitu sebagai berikut:
1. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = Jumlah transaksi yang mengandung A Jumlah total transaksi
Rumus  support  tersebut  menjelaskan  bahwa  nilai support didapat  dengan  cara  membagi jumlah transaksi yang mengandung item A (satu item ) dengan jumlah total seluruh transaksi.
Sedangkan untuk mencari nilai support dari 2 item menggunakan rumus berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = P(A⋂B) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B
Jumlah total transaksi
Rumus  support  diatas  menjelaskan  bahwa  nilai  support  2- itemsets didapat  dengan  cara membagi jumlah transaksi yang mengandung item A dan item B (item pertama bersamaan dengan item yang lain) dengan jumlah total seluruh transaksi.
2. Pembentukan aturan assosiatif
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  aturan  assosiatif  yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan assosiatif A  B. Nilai confidence dari aturan A  B diperoleh dari rumus berikut.

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴 → 𝐵) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B Jumlah transaksi yang mengandung A
Rumus  diatas  menjelaskan  bahwa  nilai  confidence  diperoleh  dengan  cara  membagi  jumlah transaksi yang mengandung item A dan item B (item pertama bersamaan dengan item yang lain) dengan  jumlah  transaksi  yang  mengandung  item  A  (item  pertama  atau  item  yang  ada  disebelah kiri).

## Algoritma APRIORI
Menurut Dan Toomey (2014:49-50), Apriori adalah algoritma kelas yang membantu mempelajari peraturan  asosiasi.  Ini  bekerja  melawan  transaksi.  Algoritma  mencoba  untuk  menemukan  himpunan bagian yang umum dalam kumpulan data. Ambang batas minimum harus dipenuhi agar asosiasi dapat dikonfirmasi.

## HASIL PENELITIAN

## 1. Dengan Menggunakan Algoritma Apriori
Berikut hasil dari inspect(itemset) yaitu running program untuk mendapatkan asosiasi rule yang didapatkan dengan menggunakan algoritma apriori :
Gambar 2 Hasil Pengolahan Apriori rules
Setelah proses apriori menghasilkan 2 rules maka proses melihat data dari support dan confidence yang sudah ditentukan dengan menggunakan kode berikut:
inspect(rules)
Maka hasil asosiasi rulenya sebagai berikut :

## Gambar 3 Hasil Data Apriori rules
2. Dengan Menggunakan Algoritma Eclat
Berikut adalah hasil running program dengan menggunakan algoritma Eclat :
Gambar 4 Hasil Pengolahan Support 0.1
Setelah proses running program dengan menggunakan algoritma eclat dengan perhitungan support 0.1 pada gambar 4 maka didapatkan hasil asosiasi rule sebagai berikut :
Items Support
[1]{kode=08232-M99-K1JN1,JS00009} 0.1998778

## PEMBAHASAN HASIL
Dari support dan confidence yang sudah ditentukan pada data AHASS Akmal Jaya Motor dari bulan Januari-Mei 2016 diatas, didapatkan penjelasan seperti berikut:
1. Hasil dari data AHASS Akmal Jaya Motor dengan support= 0.1 dan confidence 0.5 pada gambar 5 sebagai berikut:

## Gambar 5 Rincian Hasil Support dan Confidence
Dengan nilai support dan confidence diatas ternyata menghasilkan 2rules. Sedikit penjelasan dari rules tersebut adalah dalam apriori terdapat 2 bentuk penempatan item yakni LHS (Left Hand Side) dan RHS  (Right  Hand  Side).  Dan  apriori  hanya  memiliki  aturan  satu  item  didalam  RHS.  Seperti  pada gambar  diatas  artinya  rules  pertama  muncul  yakni  dalam  rhs  kode  08232-M99-K1JN1,  sedangkan dalam  lhs  hanya  muncul  {}  yang  menandakan  hasil  yang  dimunculkan  sama  dengan  support  dan confidence  yang  dimunculkan  pun  sama  yaitu  0.5045893.  Selanjutnya  bisa  dilihat  rules  kedua dimunculkan  bagian  lhs  adalah  JS00009  dan  rhs  kode  08232-M99-K1JN1  yang  berarti  bahwa kemungkinan  konsumen  melakukan  transaksi  JS00009  dia  juga  melakukan  transaksi  dengan  kode 08232-M99-K1JN1 dengan support 0.2473612, confidence 0.6393832 dan lift sebesar 1.267136 yang berarti bahwa apabila support dan confidence yang memunculkan nilai ratio lebih dari 1, maka rules tersebut bisa dinyatakan valid atau memang benar terjadi. Sebelumnya didalam transaksi Data AHASS Akmal Jaya Motor terdapat 2 jenis transaksi yaitu ada berupa jasa dan suku cadang. Dengan hasil seperti gambar diatas pemilik bisa mengetahui pola transaksi konsumen serta suku cadang dan jasa apa yang sering  muncul  sehingga  bisa  membantu  pemilik  dalam  pembelian  suku  cadang.  Kemudian  hasil pembahasan yang didapat diatas adalah asosiasi dengan algoritma apriori hanya mendapatkan 2 rules.
lhs rhs support confidence lift
[1] {} => {08232-M99-K1JN1} 0.5045893 0.5045893 1.000000
[2] {JS00009} => {08232-M99-K1JN1} 0.2473612 0.6393832 1.267136
Kemungkinan ini terjadi karena walaupun data sudah besar/banyak tetapi kalau belum mewakili maka hasil yang akan didapatkan juga belum sesuai yang diinginkan. Bisa juga karena data yang diolah masih  kurang  banyak  dan  kurang  bervariasi  sehingga  hasil  belum  maksimal.  Atau  karena  didalam pembelian suku cadang biasanya konsumen hanya melakukan pembelian 1 item/jenis suku cadang atau pembelian secara tunggal, jarang terjadi pembelian  suku cadang  secara bersamaan/ lebih  dari 1 jenis item (suku cadang) pada satu konsumen.
Dan hasil dari support = 0.1 adalah support tertinggi pada data transaksi AHASS Akmal Jaya motor Purwodadi.  Informasi  mengenai  JS00009  yang  artinya  adalah  jasa  PAKET  SERVIS  LENGKAP MATIC dan kode 08232-M99-K1JN1 yang artinya adalah nama suku cadang AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB.
Dalam  bengkel  AHASS  Akmal  Jaya  jasa  PAKET  SERVIS  LENGKAP  MATIC  paling  sering muncul dalam pola transaksi konsumen bersamaan dengan Suku Cadang ( spare part ) AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB dengan support 0.1998778. Hasil dari pengolahan data transaksi Ahass Akmal Jaya  menggunakan  algoritma  eclat  diatas  artinya  adalah  kebanyakan  seseorang  melakukan  ganti  oli dengan oli AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB dengan jasa PAKET SERVIS LENGKAP MATIC secara bersamaan.
2. Selanjutnya  untuk  menampilkan  plot  pada  hasil  pengolahan  support  menggunakan  kode  dibawah ini, dan untuk kegunaan paket arulesViz adalah Visualisasi dari asosiasi rule dan frequent itemset.
Maka  hasil  yang  didapat  pada  Gambar  6  diatas  dapat  dianalisa  melalui  graph  yang  sudah ditampilkan  yaitu  pada  hasil  graph  1  itemset  terdapat  nama  suku  cadang  AHM  OIL  MPX  0.8  LTR 10W30  SJMB  dengan  jasa  PAKET  SERVIS  LENGKAP  MATIC  dengan  support  tertinggi  yaitu 0.1998778. Yang artinya dari banyak transaksi konsumen pada AHASS Akmal Jaya Motor, kebanyakan seseorang melakukan ganti oli AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB secara bersamaan dengan jasa PAKET SERVIS LENGKAP MATIC.
Gambar 7 Hasil Pengolahan Support 0.04
Dan hasil dari support = 0.04 terdapat 4 itemset dengan support tertinggi 0.19987775. Support = 0.04 akan menghasilkan support yang telah ditentukan atau lebih dari 0.04 maka terdapat hasil:
Hasil  nomor  1  adalah  kode  08232-M99-K1JN1  artinya  nama  suku  cadang  AHM  OIL  MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB, kode JS00001 artinya jasa KPB1/ SERVIS+OLI GRATIS 1 CUB/MATIC yang artinya adalah kemungkinan seseorang melakukan ganti oli  AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB akan bersamaan juga melakukan jasa servis gratis KPB1/ SERVIS+OLI GRATIS 1 CUB/MATIC.
Hasil nomor 2 adalah kode 08232-2MB-K8JN1 artinya nama suku cadang OLI GARDAN, kode 08232-M99-K1JN1 artinya nama suku cadang AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB yang artinya adalah  kemungkinan  seseorang  melakukan  ganti  OLI  GARDAN  bersamaan  dengan  ganti  oli  mesin AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB.
Hasil  nomor  3  adalah  kode  08232-M99-K1JN1  artinya  nama  suku  cadang  AHM  OIL  MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB, kode JS00007 artinya jasa GANTI OLI PLUS yang artinya adalah kemungkinan seseorang  melakukan  ganti  oli  AHM  OIL  MPX  0.8  LTR  10W30  SJMB  maka  akan  bersamaan melakukan jasa GANTI OLI PLUS.
Hasil  nomor  4  adalah  kode  08232-M99-K1JN1  artinya  nama  suku  cadang  AHM  OIL  MPX 0.8 LTR  10W30  SJMB,  kode  JS00009  yang  artinya  adalah  kebanyakan  seseorang  melakukan  ganti  oli dengan  oli  AHM  OIL  MPX  0.8  LTR  10W30  SJMB  dan  menggunakan  jasa  PAKET  SERVIS LENGKAP MATIC secara bersamaan.

## Gambar 8 Hasil Graph 4 itemsets
Dan dari hasil graph 4 pada gambar 8 dapat dianalisa yaitu setiap transaksi pasti seseorang akan melakukan ganti oli dengan oli AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB dan menggunakan jasa yang berbeda-beda dengan support yang berbeda-beda.
Dalam  transaksi  pada  bengkel  AHASS  Akmal  Jaya  motor,  items  dengan  support  tertinggi  pada kode JS00009 yang artinya adalah Jasa PAKET SERVIS LENGKAP MATIC dan kode 08232-M99- K1JN1 yang artinya adalah nama Suku Cadang ( spare part ) AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB. Didalam kode terdapat 2 kode yaitu untuk kode Jasa dan kode nama Suku Cadang ( spare part ).
Hasil  support  tertinggi  dalam  data  AHASS  Akmal  Jaya  adalah  dengan  support  0.1998778. Jika support lebih tinggi dari 0.1 maka akan menghasilkan 0 itemset.

## SIMPULAN
1. Hasil analisis asosiasi dengan menggunakan algoritma apriori terhadap data traksaksi pada Bengkel AHASS  Akmal  Jaya  Purwodadi  menghasilkan  rule  dengan  nilai  minimum  support  =  0.1  dan minimum confidence = 0.5 menghasilkan 2 rule sebagai berikut :
lhs rhs support confidence lift
i. {} => {08232-M99-K1JN1} 0.51 0.51 1
Rule 1 menjelaskan bahwa transaksi  yang  terjadi dengan kode 08232-K1JN1 yaitu pembelian oli mesin  dengan  support  0.51  artinya  dari  100  transaksi  yang  melakukan  ganti  oli  sebanyak  51 transaksi. Dengan tingkat keyakinan 51% serta nilai liftnya = 1
lhs rhs support confidence lift
ii. {JS00009}=> {08232-M99-K1JN1} 0.25 0.64 1.27.
Rule 2 menjelaskan bahwa transaksi yang terjadi jika melakukan JS00009 yaitu PAKET SERVIS LENGKAP MATIC maka akan melakukan penggantian oli mesin AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB dengan support 0.25 dan nilai kepercayaan sebesar 64% serta nilai lift sebesar 1.27
2. Hasil  analisis  asosiasi  dengan  menggunakan  algoritma  éclat  pada  data  transaksi  pada  Bengkel AHAAS  Akmal  Jaya  Purwodadi  menghasilkan  1  rule  yaitu  {kode=08232-M99-K1JN1,JS00009} dengan support 0.1998778. Artinya maka seseorang mengganti oli AHM OIL MPX 0.8 LTR 10W30 SJMB  juga  akan  melakukan  jasa  PAKET  SERVIS  LENGKAP  MATIC  dengan  support  tertinggi yaitu 0.1998778.
3. Dari hasil simpulan nomor 1 dan nomor 2 maka pihak manajemen pada Bengkel AHAAS Akmal Jaya  dapat  melakukan  strategi  terhadap  barang  dan  jasa  yang  harus  disediakan  supaya  dapat melakukan pelayanan yang terbaik untuk konsumen sepeda motor merk Honda.

## SARAN
1. Diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai transaksi yang terjadi di Bengkel AHAAS Akmal Jaya Purwodadi  terhadap  data  yang  cukup  besar  lagi  sehingga  didapatkan  pola  transaksi  yang  lebih akurat.
2. Performansi dalam menentukan frequent itemset dapat dikembangkan lagi dengan membandingkan algoritma  yang  lain  agar  dapat  diketahui  algoritma  mana  yang  lebih  efisien  dalam  menentukan frequent  itemset. Dengan  terbentuknya  pola  transaksi  ini  berfungsi  untuk  mengetahui  informasi berapa saja produk suku cadang dan jasa yang sering muncul. Jadi memudahkan untuk pemilik agar lebih efektif dalam melakukan pembelian produk suku cadang ( spare part ).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Budiman,  Aprisal.  2015  .Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Produk  Di PT  Focus  Gaya Graha Menggunakan Metode Association Rule
[2] Charu C Aggarwal, 2015, Data Mining The Texbook, New York, Springer.
[3] Jiawei  Han  dan  Micheline  Kamber  dan  Jian  Pei,  2012, Data  Mining  Concepts  and  Techniques, New York, Morgan Kaufmann Publisher.
[4] Ian H Witten dan Eibe Frank dan Mark A Hall, 2011, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, Burlington MA 01803 USA , Morgan Kaufmann Publishers is an imprint of Elsevier 30 Corporate Drive, Suite 400.
[5] Kusrini, dan Emha Taufik Luthfi. 2009, Algoritma Data Mining, Penerbit Andi,Yogyakarta.
[6] Nur  Rosyid  Mubtada’I,  Mike  Yuliana,  Beni  Ilham  Priyambodo,  2011,  Analisa  Perbandingan Clustering Metode Manual Dan Metode Single Linkage Untuk Menentukan Kinerja Agent Pada Call Centre Berbasis Asterisk For Java, Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Surabaya Indonesia.
[7] Turban , Efraim & Aronson, Jay E. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems. 6th edition . Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ.
[8] Toomey, Dan. 2014. R for Data Science  - R Data Science Tips, Solutions and Strategies,  Packt Publishing.
[9] http://datamining.japati.net/cgi-bin/indodm.cgi
[10] https://www.r-project.org/about.html diakses 25 Juli 2017
[11] https://id.wikipedia.org/api/rest_v1/page/pdf/Diagram_alir diakses 26 Juli 2017